Ce n'est pas un problème d'intelligence artificielle en général. Bien sûrqu'un ordinateur, programmé de la bonne façon, peut faire des maths sans se tromper.
Le problème ici cencerne les "llm" (large language models), qui fonctionnent très bien pour générer du texte bien rédigé et à peu près dans le contexte de ce qu'on a demandé, mais... C'est tout. La capacité à faire des calculs mathématiques fiables, à ne pas inventer des références qui n'existent pas, etc, ce n'est simplement pas possible avec cette technologie. Il va falloir trouver une autre approche. Et il ne s'agit pas juste de bricoler un peu un algorithme ou de faire des plus gros calculs avec des plus gros ordinateurs.
Un des problèmes actuellement avec ces systèmes est qu'on ne comprend pas bien comment fonctionne l'intérieur d'un réseau de neurones. On peut donc difficilement l'intégrer avec d'autres méthodes de programmation, ce qui serait le mieux pour, par exemple, faire des calculs mathématiques. Peut-ètre qu'une solution émergera un jour, mais je pense que ça n'est pas pour tout de suite.
Ah, et aussi:
pour deep blue contre kasparov, la victoire a été causée par un jug qui a conduit deep blue a faire un coup sous-optimal, ce qui a conduit kasparov à croire qu'il avait raté un truc.
Et pour le Go, les joueurs humainssavent à nouveau vaincre les ordinateurs, il suffit de jouer des coups évidents qu'un joueur humain contrerait immédiatement, et qui n'apparaissent
t donc jamais dans les jeux de données sur lesquels l'ordinateur a été entraìné. Ce qui fait qu'il ne sait pas les bloquer.
[^] # Re: Pour combien de temps ?
Posté par pulkomandy (site web personnel, Mastodon) . En réponse au lien À ce jour, toutes les intelligences artificielles butent sur les maths . Évalué à 10. Dernière modification le 24 novembre 2023 à 23:35.
Ce n'est pas un problème d'intelligence artificielle en général. Bien sûrqu'un ordinateur, programmé de la bonne façon, peut faire des maths sans se tromper.
Le problème ici cencerne les "llm" (large language models), qui fonctionnent très bien pour générer du texte bien rédigé et à peu près dans le contexte de ce qu'on a demandé, mais... C'est tout. La capacité à faire des calculs mathématiques fiables, à ne pas inventer des références qui n'existent pas, etc, ce n'est simplement pas possible avec cette technologie. Il va falloir trouver une autre approche. Et il ne s'agit pas juste de bricoler un peu un algorithme ou de faire des plus gros calculs avec des plus gros ordinateurs.
Un des problèmes actuellement avec ces systèmes est qu'on ne comprend pas bien comment fonctionne l'intérieur d'un réseau de neurones. On peut donc difficilement l'intégrer avec d'autres méthodes de programmation, ce qui serait le mieux pour, par exemple, faire des calculs mathématiques. Peut-ètre qu'une solution émergera un jour, mais je pense que ça n'est pas pour tout de suite.
Ah, et aussi:
pour deep blue contre kasparov, la victoire a été causée par un jug qui a conduit deep blue a faire un coup sous-optimal, ce qui a conduit kasparov à croire qu'il avait raté un truc.
Et pour le Go, les joueurs humainssavent à nouveau vaincre les ordinateurs, il suffit de jouer des coups évidents qu'un joueur humain contrerait immédiatement, et qui n'apparaissent
t donc jamais dans les jeux de données sur lesquels l'ordinateur a été entraìné. Ce qui fait qu'il ne sait pas les bloquer.