Le PDG de Nvidia prédit une IA de niveau humain d’ici cinq ans et promet de résoudre les hallucinations de l’IA
Summary:
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a prédit l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) au niveau humain au cours des cinq prochaines années, lors d’un récent discours lors d’une conférence de développeurs. Il s’est également penché sur les « hallucinations » de l’IA, un phénomène dans lequel les modèles d’IA produisent des informations incorrectes qui ne sont pas présentes dans l’ensemble de données et estime qu’elles peuvent être facilement corrigées. Surmonter ce problème pourrait révolutionner des secteurs comme la finance et les crypto-monnaies, qui utilisent actuellement l’IA avec prudence en raison de problèmes de précision. En fin de compte, la résolution de ce problème peut conduire à un trading entièrement automatisé.
Lors d’un récent discours prononcé lors de la conférence des développeurs GTC de Nvidia à San Jose, en Californie, le PDG Jensen Huang a exprimé sa conviction que l’intelligence artificielle (IA) complète au niveau humain n’est probablement que dans cinq ans. Il a suggéré avec confiance que l’un des principaux obstacles dans le domaine, les hallucinations artificielles, devrait être facile à surmonter. Huang a longuement parlé du concept d’intelligence artificielle générale (AGI) lors de son discours d’ouverture. Selon le compte rendu de TechCrunch, Huang a souligné le rôle essentiel que joue l’analyse comparative dans la réalisation de l’IAG et a espéré que l’IAG surpassera les humains avec un score supérieur de 8 % d’ici cinq ans.
Les détails et le contexte des tests de référence auxquels Huang faisait allusion restent toutefois flous. Généralement, le terme fait référence à la capacité d’une IA à effectuer des tâches qu’un humain d’intelligence moyenne accomplirait, avec des ressources illimitées. Un sujet intriguant abordé par Huang était les « hallucinations », un phénomène où les modèles d’IA produisent de nouvelles informations, généralement erronées, qui ne sont pas présentes dans leur ensemble de données de base. Cela se produit généralement lorsque de grands modèles de langage sont entraînés pour servir de systèmes d’IA créatifs. De l’avis de M. Huang, la rectification de ce problème ne devrait pas poser de problème majeur. la solution principale consiste à intégrer une règle demandant à l’IA de recouper chaque réponse qu’elle génère.
Tout en notant que plusieurs systèmes d’IA existants comme CoPilot de Microsoft, Gemini de Google, ChatGPT d’OpenAI et Claude 3 d’Anthropic sont équipés d’une fonction de référencement, surmonter le problème de l’hallucination pourrait provoquer un changement sismique dans plusieurs secteurs tels que la finance et les crypto-monnaies. À l’heure actuelle, les créateurs de ces systèmes d’IA avertissent les utilisateurs de leurs limites de précision, en particulier lorsqu’ils entreprennent des tâches où la précision est primordiale. L’utilisation de ces systèmes d’IA créatifs dans la finance et les crypto-monnaies est donc considérablement limitée.
Les robots de trading existants dotés d’IA sont normalement programmés pour respecter un ensemble de règles rigides afin d’empêcher l’exécution non supervisée, ce qui les rend très proches des ordres limités. En supposant que ces systèmes puissent contourner le défi de l’hallucination, ils pourraient idéalement exécuter des transactions et faire des recommandations et des décisions financières de manière indépendante. Dans l’ensemble, une solution aux hallucinations dans l’IA pourrait ouvrir la voie à un trading entièrement automatisé.
Published At
3/21/2024 8:49:42 PM
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