Fondateur de Cognition : l'IA a dépassé l'humain en pure déduction, notre dernier avantage est la recherche dans la mémoire

AIMPACT message, le 11 mai (UTC+8), selon Beating de Tongcha, le magazine Colossus a publié une interview de trois heures avec Scott Wu, le fondateur de Cognition.
Dans cette interview, Scott Wu a abordé une question peu posée : qu’est-ce qui rend l’humain supérieur à l’IA ?
Sa réponse n’est pas le raisonnement — en matière de logique pure, l’IA a déjà gagné.
Ce dans quoi l’humain est vraiment fort, c’est la recherche, cette capacité de « se rappeler soudainement ».
Il a donné l’exemple du code de vérification par téléphone.
Un code à deux étapes est composé de 6 chiffres, mais si on le remplace par 10 chiffres, la plupart des gens ne s’en souviendraient probablement pas.
La « fenêtre de contexte » du cerveau humain est aussi courte.
Mais le cerveau humain a une chose que l’IA ne peut pas faire :
lorsque vous ouvrez un fichier de code, il peut soudainement surgir dans votre esprit qu’il y a quatre mois, vous avez modifié un bug lié,
ce qui s’est passé, comment vous l’avez corrigé, pourquoi vous avez fait ainsi, tout cela remonte en un instant.
Wu appelle cela « contexte souple », ce n’est pas une mémoire mot à mot, mais l’expérience accumulée au fil des années,
qui est précisément évoquée par un indice.
Il dit que chaque jour, il prend des décisions chez Cognition,
non pas en déduisant une logique à partir de zéro, mais en faisant appel automatiquement à des jugements implicites accumulés, comme « pourquoi avons-nous conçu cela ainsi » ou « après l’émergence de cette nouvelle technologie, nous avons décidé de migrer vers un autre cadre ».
Ces jugements implicites sont conservés depuis longtemps.
L’IA a une fenêtre de contexte beaucoup plus grande que celle de l’humain, mais elle est encore loin de pouvoir faire des recherches de corrélation à travers le temps et les scénarios.
L’IA poursuit deux voies pour rattraper son retard.
L’une est la recherche par vecteurs (embedding search), qui consiste à extraire des segments pertinents à partir d’une énorme quantité de données historiques, imitant directement la mémoire associative du cerveau humain.
L’autre, plus radicale, s’appelle l’apprentissage continu (continual learning), permettant à l’IA de mettre à jour ses poids en même temps qu’elle travaille,
similaire à ce que la neuroscience décrit comme « les neurones qui déchargent ensemble se connectent ».
Wu pense que la deuxième voie est plus proche du fonctionnement réel du cerveau, mais elle en est encore à ses débuts.
Il a dit à la fin de l’interview : « En fin de compte, faire de l’IA, c’est essentiellement résoudre la cognition elle-même.
Depuis des millénaires, l’humanité accélère tout, mais une chose n’a jamais changé : il faut une personne pour penser, pour inventer.
Maintenant, même ce prérequis pourrait être éliminé. »
(Source : BlockBeats)