Et ben ... ça se discute. Les prouveurs de théorème, automatiques qui se réduiraient en 80 lignes de codes ils auront bien du mal à prouver des trucs non triviaux, la preuve de théorème ça reste un exercice qui demande pleins d'étapes manuelles, et encore il faut déjà avoir la preuve au préalable (en tout cas à l'heure actuel on essaye plutôt de transcrire des trucs déjà connus).
La combinatoire des trucs possibles rend complètement inopérante une approche qui tenterait une exploration naive des possible ... dans une moindre mesure c'était déjà le cas pour le problème du repliement de protéine ou on avait pas spécialement de bon algorithme avant que des réseaux de neurone et de l'apprentissage par l'exemple plient le jeu.
Pour prouver un truc de manière profonde dont on a pas la solution à l'avance, il se pourrait que la voie à suivre soit de chercher d'abord dans certains coins de l'espace de recherche, et que les LLMs soient un bon outil heuristiques pour trouver ces coins prometteurs ou évaluer si on a progressé ou pas.
[^] # Re: Pourquoi dire IA si on ne parle que des réseaux de neurones ?
Posté par thoasm . En réponse à la dépêche Une intelligence artificielle libre est-elle possible ?. Évalué à 2.
Et ben ... ça se discute. Les prouveurs de théorème, automatiques qui se réduiraient en 80 lignes de codes ils auront bien du mal à prouver des trucs non triviaux, la preuve de théorème ça reste un exercice qui demande pleins d'étapes manuelles, et encore il faut déjà avoir la preuve au préalable (en tout cas à l'heure actuel on essaye plutôt de transcrire des trucs déjà connus).
La combinatoire des trucs possibles rend complètement inopérante une approche qui tenterait une exploration naive des possible ... dans une moindre mesure c'était déjà le cas pour le problème du repliement de protéine ou on avait pas spécialement de bon algorithme avant que des réseaux de neurone et de l'apprentissage par l'exemple plient le jeu.
Pour prouver un truc de manière profonde dont on a pas la solution à l'avance, il se pourrait que la voie à suivre soit de chercher d'abord dans certains coins de l'espace de recherche, et que les LLMs soient un bon outil heuristiques pour trouver ces coins prometteurs ou évaluer si on a progressé ou pas.