Au-delà de GPT-3, DeepMind a lancé son nouveau favori Gato, mais a été interrogé comme « remplaçant la soupe sans changer de médicament »

Inspiré par la modélisation du langage à grande échelle, Deepmind a appliqué une méthode similaire pour créer un seul agent « généraliste » Gato, qui possède des caractéristiques multimodales, multitâches et multi-incarnations et peut effectuer 600 plusieurs missions différentes. Cette intelligence artificielle est sans doute la suite d’apprentissage automatique tout-en-un la plus impressionnante au monde à ce jour.

DeepMind a expliqué dans le blog officiel :

"Gato est une intelligence artificielle générale multi-mode, multi-tâches et multi-composants. Dans les mêmes conditions de réseau, il peut jouer à des jeux Atari, ajouter des légendes aux images, et il décidera s'il faut afficher du texte, faire pivoter le bras du robot, appuyer sur des boutons ou effectuer d'autres marquages ​​en fonction de la situation actuelle. "

Bien que les performances de Gato restent à voir. Cela semble être plus que tout ce que GPT-3 pourrait espérer. atteindre.

Source de l'image : site officiel de DeepMind

Gato surpasse-t-il vraiment GPT-3 ?

GPT-3 est un grand modèle de langage (LLM) produit par OpenAI, une société d'intelligence artificielle générale (AGI) bien financée. Non seulement il bénéficie du soutien de plusieurs milliards de dollars de Microsoft, mais la réglementation du gouvernement américain lui permet de faire pratiquement n'importe quoi.

L'intelligence générale artificielle (AGI) sur laquelle il se concentre est un type d'intelligence artificielle qui possède une intelligence humaine et peut effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle que les humains peuvent accomplir. Certains chercheurs appellent l'intelligence artificielle générale une IA forte (strong AI) ou une IA complète (full AI), ou que les machines ont la capacité d'effectuer des actions intelligentes générales. Comparée à une IA faible, une IA forte possède une gamme complète de capacités cognitives humaines.

À l'origine, la mission d'OpenAI était de développer et de contrôler une AGI, mais la réalité est que tout ce que l'entreprise a réussi à créer était un LLM très sophistiqué, ce qui était quelque peu contraire à son « intention initiale ».

Bien que GPT-3 et Gato de DeepMind soient tout aussi impressionnants, les critères d’évaluation du public à leur égard nécessitent quelques nuances.

Parce qu'OpenAI emprunte la voie du LLM sur la route de l'AGI. La raison est simple : personne ne sait comment faire fonctionner l'AGI. Tout comme il a fallu beaucoup de temps entre la « découverte du feu » et « l’invention du moteur à combustion interne », comprendre comment passer de l’apprentissage profond à l’AGI ne s’est pas fait du jour au lendemain. Pourtant, GPT-3 peut faire certaines choses qui ressemblent à des humains, comme générer du texte.

Et Gato, qui se présente comme « intelligence artificielle générale », fait presque la même chose que GPT-3. Il intègre uniquement quelque chose qui fonctionne beaucoup comme LLM dans un « magicien » capable d'effectuer plus de 600 tours. Le point culminant est l'utilisation d'un modèle de séquence unique pour résoudre toutes les tâches, mais nécessite d'augmenter la quantité et la diversité des données d'entraînement.

La capacité du Gato à effectuer plusieurs tâches ressemble plus à une console pouvant stocker 600 jeux différents qu'à un jeu auquel vous pouvez jouer de 600 manières différentes. Il ne s’agit pas d’une intelligence artificielle générale comme le dit l’introduction, mais d’un ensemble de modèles étroits et pré-entraînés soigneusement regroupés.

Source de l'image : site officiel de DeepMind

Comme Mike Cook du groupe de recherche Knives and Paintbrushes l'a récemment déclaré à Kyle Wiggers de TechCrunch :

« Une IA comme Gato capable de faire tout cela semble une tâche très différente, ce qui est excitant car écrire du texte et contrôler un robot nous semble très différent

Mais en réalité, ce n'est pas si différent de GPT-3 comprenant du texte anglais normal et du code Python

Ce n'est pas facile à réaliser, mais pour un extérieur observateur, on pourrait croire qu'une IA peut aussi préparer du thé ou apprendre dix ou cinquante autres tâches avec facilité, alors qu'en fait, elle ne peut pas le faire. "

En bref, Gato et GPT-3 sont tous deux de puissantes intelligences artificielles. systèmes, mais ils n’ont pas la capacité de renseignement général.

Quand arrivera l’ère AGI ?

DeepMind évolue dans le sens de l'AGI depuis plus de dix ans, et OpenAI a démarré en 2015. Mais ni l’un ni l’autre ne résout le premier problème sur la voie de l’AGI : construire une IA capable d’apprendre de nouvelles choses sans formation.

À moins de parier que l’émergence de l’AGI est le fruit du hasard, il est temps de réévaluer les progrès de ces entreprises dans le domaine de l’AGI.

Peut-être que Gato est peut-être le système d'intelligence artificielle multimodale le plus avancé au monde. Mais DeepMind adopte le même concept consistant à faire de l'AGI une impasse qu'OpenAI, et le rend simplement plus commercialisable.

Gato pourrait peut-être gagner plus de faveurs sur le marché de consommation grâce au marketing qu'Alexa, Siri ou Google Assistant. Cependant, Gato et GPT-3 ne sont pas des points d’entrée plus viables vers AGI que les assistants virtuels mentionnés ci-dessus.

Si c'est le type d'IA que vous recherchez, alors ce n'est pas une mauvaise chose. Cependant, dans le document de recherche accompagnant Gato, il n'y a aucune preuve qu'il va dans la bonne direction de l'AGI, et encore moins qu'il s'agit d'un tremplin vers l'AGI.

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