L’intelligence artificielle impressionne par sa capacité à traiter des milliards de données. Pourtant, elle reste vulnérable face à des casse-têtes que nous, humains, résolvons facilement. C’est ce paradoxe fascinant que le professeur Filip Ilievski explore dans son laboratoire de la Vrije Universiteit d’Amsterdam.
Filip Ilievski teste les capacités de l’IA à résoudre des énigmes complexes. Pour lui, cette recherche est cruciale pour améliorer ces technologies. « L’IA manque de bon sens et d’adaptabilité », explique-t-il. Contrairement aux humains, elle ne sait pas appliquer ses connaissances de manière flexible. Cette faiblesse limite l’IA dans des domaines où l’intuition et le bon sens sont essentiels.
Xaq Pitkow, professeur à Carnegie Mellon, confirme cette difficulté. L’IA excelle dans la reconnaissance de formes, mais peine avec la logique abstraite. L’étude de 2023 illustre ce problème : GPT-4 échoue à répondre à une question simple sur le temps. Pourtant, comprendre que midi se situe entre 9 h et 19 h semble évident pour nous.
Quand l’IA échoue face à des questions basiques
Des tests plus simples montrent aussi les limites de l’IA. Par exemple, GPT-4 s’est trompé sur la question : « Boston est-elle à gauche ou à droite ? ». L’IA connaissait la géographie, mais a confondu les directions. Ce genre d’erreur souligne la complexité du raisonnement humain, que l’IA ne parvient pas encore à imiter.
Les énigmes qui déstabilisent les humains ne trompent pas l’IA. Shane Frederick, professeur à Yale, utilise le problème de la batte et de la balle pour démontrer ce point. La plupart des gens donnent une réponse intuitive mais erronée. L’IA, elle, s’en sort mieux en calculant avec précision.
Pour tester l’IA, Ilievski crée des rébus originaux. Ces énigmes utilisent des images et des symboles pour former des phrases. Les humains obtiennent un taux de succès de 91,5 %. GPT-4 atteint 84,9 %, un score respectable mais inférieur. Ces résultats montrent que l’IA progresse, mais reste en retrait face aux capacités humaines.
Intelligence artificielle et neurosciences
Les réseaux neuronaux de l’IA s’inspirent de la structure du cerveau humain. Pourtant, les scientifiques ignorent encore comment ces systèmes fonctionnent réellement. Pour Pitkow, cette collaboration entre neurosciences et IA est cruciale. En étudiant les deux, nous pourrions percer les secrets de l’esprit.
La technologie IA évolue constamment. De nouvelles versions comme GPT-o1 d’OpenAI sont conçues pour résoudre des problèmes complexes. Cette IA excelle en mathématiques et en sciences, elle surpasse parfois les humains. Mais cela ne signifie pas qu’elle « raisonne » comme nous.
Frederick rappelle que l’IA utilise des stratégies différentes pour résoudre les problèmes. Elle analyse des données de manière brute, sans intuition ni émotions. Comprendre ces différences pourrait améliorer les deux domaines, IA et neurosciences. « La compréhension mutuelle de l’IA et du cerveau est essentielle », dit Pitkow.
Des tests rigoureux pour une IA plus performante
Ilievski souligne l’importance de créer de nouvelles énigmes pour tester l’IA. Seules des questions inédites peuvent révéler ses limites et ses points forts. « L’IA peut surmonter certains défis logiques, mais pas tous », conclut-il.
Étudier les interactions entre IA et cerveau pourrait débloquer des mystères sur notre propre fonctionnement. En combinant les avancées en IA et neurosciences, les chercheurs espèrent mieux comprendre les mécanismes de la pensée humaine. Après tout, ce qui semble facile pour nous reste un défi pour l’IA.
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