La R&D sur l'IA est en plein essor, mais l'intelligence générale est toujours hors de portée

Essayer de maîtriser les progrès de l'intelligence artificielle est une tâche intimidante, même pour ceux qui font partie de la communauté de l'IA. Mais la dernière édition du rapport AI Index – un récapitulatif annuel des points de données d'apprentissage automatique maintenant dans sa troisième année – confirme bien ce que vous soupçonniez déjà: le monde de l'IA est en plein essor dans une gamme de mesures couvrant la recherche, l'éducation, et réalisations techniques.

L'Index AI couvre beaucoup de terrain – à tel point que ses créateurs, qui incluent des institutions comme Harvard, Stanford et OpenAI, ont également publié deux nouveaux outils juste pour passer au crible les informations dont ils proviennent. L'un des outils consiste à rechercher des documents de recherche sur l'IA et l'autre à rechercher des données nationales sur la recherche et l'investissement.

La plupart du rapport 2019 confirme essentiellement la poursuite des tendances que nous avons mises en évidence au cours des années précédentes. Mais pour vous éviter d'avoir à parcourir ses 290 pages, voici quelques-uns des points les plus intéressants et pertinents:

  • La recherche sur l'IA monte en flèche. Entre 1998 et 2018, il y a eu une augmentation de 300% de la publication d'articles examinés par des pairs sur l'IA. La participation aux conférences a également augmenté; le plus grand, NeurIPS, attend 13 500 participants cette année, en hausse de 800% par rapport à 2012.
  • L'éducation en IA est tout aussi populaire. Les inscriptions aux cours de machine learning dans les universités et en ligne continuent d'augmenter. Les chiffres sont difficiles à résumer, mais un bon indicateur est que l'IA est désormais la spécialisation la plus populaire pour les diplômés en informatique en Amérique du Nord. Plus de 21% des docteurs CS choisissent de se spécialiser en IA, ce qui représente plus du double de la deuxième discipline la plus populaire: la sécurité / l'assurance de l'information.
  • Les États-Unis sont toujours le leader mondial de l'IA selon la plupart des indicateurs. Bien que la Chine publie plus de documents sur l'IA que tout autre pays, les travaux produits aux États-Unis ont un impact plus important, les auteurs américains ayant cité 40% de plus que la moyenne mondiale. Les États-Unis investissent également le plus d'argent dans les investissements privés dans l'IA (une ombre inférieure à 12 milliards de dollars par rapport à la Chine en deuxième position mondiale avec 6,8 milliards de dollars) et déposent beaucoup plus de brevets sur l'IA que tout autre pays (avec trois fois plus que la deuxième nation, le Japon ).
  • Les algorithmes d'IA deviennent plus rapides et moins chers à former. La recherche ne signifie rien à moins qu'elle ne soit accessible, donc ce point de données est particulièrement bienvenu. L'équipe AI Index a noté que le temps nécessaire pour former un algorithme de vision industrielle sur un ensemble de données populaire (ImageNet) était passé d'environ trois heures en octobre 2017 à seulement 88 secondes en juillet 2019. Les coûts ont également chuté, passant de milliers de dollars à deux chiffres. les chiffres.
  • Les voitures autonomes ont reçu plus d'investissements privés que n'importe quel domaine de l'IA. Un peu moins de 10% des investissements privés mondiaux sont allés aux véhicules autonomes, soit environ 7,7 milliards de dollars. Cela a été suivi par la recherche médicale et la reconnaissance faciale (attirant 4,7 milliards de dollars), tandis que les domaines de l'IA industrielle à la croissance la plus rapide étaient moins flashy: l'automatisation des processus de robot (investissement de 1 milliard de dollars en 2018) et la gestion de la chaîne d'approvisionnement (plus de 500 millions de dollars).

Tout cela est impressionnant, mais une grande mise en garde s'applique: quelle que soit la rapidité avec laquelle l'IA s'améliore, elle ne correspondra jamais aux réalisations que lui accordent la culture pop et les gros titres. Cela peut sembler pédant ou même évident, mais il convient de se rappeler que, alors que le monde de l'intelligence artificielle est en plein essor, l'IA elle-même est encore limitée de plusieurs façons importantes.

La meilleure démonstration de cela vient d'une chronologie des «jalons de performance au niveau humain» présentés dans le rapport AI Index; une histoire de moments où l'IA a égalé ou dépassé l'expertise au niveau humain.

La chronologie commence dans les années 1990 lorsque les programmes ont d'abord battu les humains aux dames et aux échecs, et s'accélère avec le récent boom de l'apprentissage automatique, répertoriant les jeux vidéo et les jeux de société où l'IA est venue, a vu et a conquis (Go en 2016, Dota 2 en 2018, etc.). Ceci est mélangé à des tâches diverses telles que la classification au niveau humain des images du cancer de la peau en 2017 et de la traduction du chinois vers l'anglais en 2018. (De nombreux experts s'opposeraient à ce que cette dernière réalisation soit incluse du tout, et notez que la traduction de l'IA est toujours loin derrière). humains.)

Et bien que cette liste soit impressionnante, elle ne devrait pas vous faire croire que la superintelligence de l'IA est proche.

Pour commencer, la majorité de ces jalons proviennent de la défaite des humains dans les jeux vidéo et les jeux de société – domaines qui, en raison de leurs règles claires et de leur simulation facile, se prêtent particulièrement à la formation en IA. Une telle formation repose généralement sur le fait que les agents de l'IA consacrent la valeur de leur travail à plusieurs vies dans un seul jeu, entraînant des centaines d'années dans une journée solaire: un fait qui met en évidence la rapidité avec laquelle les humains apprennent par rapport aux ordinateurs.

De même, chaque réalisation a été définie dans un seul domaine. À quelques exceptions près, les systèmes d'IA formés à une tâche ne peuvent pas transférer ce qu'ils ont appris à une autre. Un surhumain StarCraft II bot perdrait contre un enfant de cinq ans jouant aux échecs. Et bien qu'une IA puisse être capable de repérer les tumeurs du cancer du sein avec autant de précision qu'un oncologue, elle ne peut pas faire de même pour le cancer du poumon (sans parler de rédiger une ordonnance ou de poser un diagnostic). En d'autres termes: les systèmes d'IA sont des outils à usage unique, pas des intelligences flexibles qui remplacent les humains.

Mais – et oui, il y en a un autre mais – cela ne veut pas dire que l'IA n'est pas incroyablement utile. Comme le montre ce rapport, malgré les limites de l'apprentissage automatique, il continue de s'accélérer en termes de financement, d'intérêt et de réalisations techniques.

Lorsque l'on pense aux limites et aux promesses de l'IA, il est bon de se rappeler les mots du pionnier de l'apprentissage automatique Andrew Ng: «Si une personne typique peut faire une tâche mentale avec moins d'une seconde de réflexion, nous pouvons probablement l'automatiser à l'aide de l'IA maintenant ou dans dans un avenir proche. »Nous commençons à peine à découvrir ce qui se passe lorsque ces secondes s’additionnent.

Traduit de la source : https://www.theverge.com/2019/12/12/21010671/ai-index-report-2019-machine-learning-artificial-intelligence-data-progress

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