Ici, je plonge dans une plongée profonde analytiquement spéculative concernant l'un de ces chemins, explorant spécifiquement les éléments d'année en année de l'itinéraire le plus attendu, le chemin linéaire. Les messages futurs aborderont chacun des autres chemins restants. Le chemin linéaire implique l'IA progressant progressivement, une étape à la fois, jusqu'à ce que nous atteignions AGI.

Discutons de cela.

Cette analyse d'une percée d'IA innovante fait partie de ma couverture de colonne Forbes en cours sur les dernières personnes en IA, notamment en identifiant et en expliquant diverses complexités d'IA percutantes (voir le lien ici).

Avan?ant vers AGI et ASI

Premièrement, certaines informations fondamentales sont nécessaires pour préparer le terrain pour cette discussion importante.

Des recherches approfondies sont en cours pour améliorer encore l'IA. L'objectif principal est d'atteindre l'intelligence générale artificielle (AGI), soit potentiellement même la possibilité de grande envergure d'atteindre la superintelligence artificielle (ASI).

AGI fait référence à l'IA qui est considéré comme équivalent à l'intelligence humaine et peut correspondre à nos capacités intellectuelles. L'ASI est une AI qui dépasse l'intelligence humaine et excellerait dans de nombreuses zones réalisables, sinon toutes,. Le concept est que l'ASI surpasserait les humains dans tous les aspects. Pour plus de détails sur la nature de l'IA conventionnelle par rapport à AGI et ASI, consultez mon analyse sur le lien ici.

Nous n'avons pas encore atteint AGI.

En fait, il n'est pas certain que nous atteindrons AGI, ou que AGI pourrait être réalisable dans des décennies ou peut-être dans des siècles. Les dates de réalisation de l'AGI circulant sont très variées et manquent de preuves crédibles ou une logique irréfutable. L'ASI est encore plus éloigné lorsque l'on considère notre état actuel d'IA conventionnel.

Consensus des experts de l'IA sur la date de l'AGI

Actuellement, les efforts pour prédire quand AGI sera atteint principalement de suivre deux voies.

Premièrement, il existe des figures d'IA proéminentes qui font des prédictions individuelles audacieuses. Leur confiance génère une attention des médias substantielle. Ces prévisions semblent converger vers l'année 2030 en tant que date ciblée pour AGI. Une approche plus silencieuse est les enquêtes périodiques ou les sondages des experts de l'IA. Cette approche de sagesse collective est une forme de consensus scientifique. Comme discuté au lien ici, les derniers sondages indiquent que les experts de l'IA croient généralement que nous atteindrons AGI d'ici 2040.

Devriez-vous être influencé par les luminaires de l'IA ou plus par les experts de l'IA et leur consensus scientifique?

Historiquement, l'utilisation d'un consensus scientifique comme méthode de compréhension des positions scientifiques a été relativement courante et considérée comme l'approche standard. S'appuyer sur un scientifique individuel peut entra?ner sa perspective unique. L'avantage du consensus est qu'une majorité ou plus de celles dans un domaine donné soutiennent collectivement la position déclarée.

Le dicton dit que deux têtes valent mieux qu'une. Dans le cas d'un consensus scientifique, il peut s'agir de dizaines, de centaines ou de milliers de têtes qui valent mieux qu'un. Pour cette discussion sur les différentes voies d'AGI, je procéderai avec l'an 2040 à la date cible prévue par le consensus.

Outre le consensus scientifique des experts de l'IA, une autre méthode plus récente et plus large d'estimation lorsque l'AGI sera réalisée est connue sous le nom de convergence AGI ou la consulation de l'AGI, que je discute du lien ici.

Sept voies majeures

Comme mentionné, dans un article précédent, j'ai identifié sept voies majeures que l'IA suivra pour devenir AGI (voir le lien ici). Le chemin le plus couramment supposé est la voie de progression incrémentielle. L'industrie de l'IA se réfère souvent à cela comme le chemin linéaire. Il est essentiellement progressif et cohérent. Chacune des autres routes principales restantes implique divers rebondissements.

Voici ma liste des sept voies majeures qui nous conduisent de l'IA contemporaine à l'agi chéri:

• (1) Chemin linéaire (progression progressive): Ce chemin AGI capture la vue progressive, où l'avancement de l'IA s'accumule étape par étape à travers la mise à l'échelle, l'ingénierie et l'itération, atteignant finalement AGI.
• (2) Chemin de courbe S (plateau et résurgence): Ce chemin AGI reflète les tendances historiques de l'avancement de l'IA (par exemple, les premiers hivers de l'IA), permettant de niveler par des percées après la stagnation.
• (3) Chemin de baton de hockey (démarrage lent, puis croissance rapide): Ce chemin AGI met l'accent sur l'impact d'un point d'inflexion pivot qui réinvente et redirige les progrès de l'IA, éventuellement survenant via des capacités émergentes théorisées de l'IA.
• (4) Chemin de randonnée (fluctuations erratiques): Ce chemin AGI explique une incertitude accrue dans la progression de l'IA, y compris les cycles de surhype de désillusion, et pourrait également être ponctué par des perturbations percutantes à l'extérieur (technique, politique, sociale).
• (5) Moonshot Path (Souddined SEAP): englobe une discontinuité radicale et inattendue dans la progression de l'IA, comme la célèbre explosion d'intelligence envisagée ou une grande convergence similaire qui arrive spontanément et presque instantanément à AGI (pour ma discussion approfondie sur l'explosion de l'intelligence, voir le lien ici).
• (6) Chemin sans fin (conflit perpétuel): Cela représente la vision durement sceptique selon laquelle AGI peut être inaccessible par l'humanité, mais nous continuons de toute fa?on, en se débrouillant avec un espoir et une croyance durables qu'Agi est dans le coin suivant.
• (7) Chemin de base (AGI ne semble pas être atteint): Cela indique qu'il y a une chance que les humains puissent rencontrer une impasse dans la poursuite d'AGI, qui pourrait être une impasse temporaire ou pourrait être permanente telle que AGI ne sera jamais atteint quoi que nous fassions.

Vous pouvez appliquer ces sept voies possibles à la chronologie AGI que vous souhaitez créer.

Prévisions à terme d'année en année

Adoptons une approche de division et de conquéraire pratique pour identifier ce qui doit vraisemblablement se produire sur une base annuelle pour passer de l'IA actuelle à l'AGI.

Voici comment cela fonctionne.

Nous vivons en 2025 et sommes censés arriver à AGI d'ici 2040. C'est essentiellement 15 ans de temps écoulé. Dans le cas spécifique du chemin linéaire, l'hypothèse clé est que l'IA progresse chaque année par étapes. Il n'y a pas de percées soudaines ou d'événements miraculeux qui pourraient se produire. C'est un travail stable et nécessite sérieusement de garder notre concentration et de faire le travail au cours de ces quinze ans à l'avance.

L'idée est de cartographier les quinze prochaines années et de spéculer sur ce qui se passera avec l'IA au cours de chaque année respective.

Cela peut être fait dans un mode prospectif et également dans un mode d'apparence vers l'arrière. L'apparence avant implique de réfléchir à la progression de l'IA sur une base annuelle, à partir de maintenant et à aboutir à l'arrivée à l'AGI en 2040. Le mode d'apparence arriérée implique de commencer par 2040 comme date limite pour AGI, puis de travailler à partir de cette réalisation sur une base annuelle pour l'arrivée de l'an 2025 (Ai correspondant à cette réalisation). Cette combinaison de l'imagination avant et arrière est une caractéristique typique du futurcasting.

Est-ce un genre de prévision du futur définitif?

Non.

Si quelqu'un pouvait décrire avec précision les quinze prochaines années de ce qui se passera dans l'IA, il serait probablement aussi prémonitoire que Warren Buffett lorsqu'il s'agit de prédire le marché boursier. Une telle personne pourrait facilement recevoir un prix Nobel et devrait être l'une des personnes les plus riches de tous les temps.

Dans l'ensemble, cet homme de paille que je présente ici est principalement destiné à stimuler la pensée sur la fa?on dont nous pouvons être futurs prévoyant l'état de l'IA. C'est une conjecture. C'est spéculatif. Mais au moins, il a une base raisonnable et n'est pas entièrement arbitraire ou complètement artificiel.

J'ai décidé d'utiliser les quinze ans d'atteindre AGI en 2040 comme exemple illustratif. Il se pourrait que 2050 soit la date pour AGI à la place, et donc ce voyage se déroulera sur 25 ans. Le calendrier et la cartographie auraient alors 25 ans à gérer plut?t que quinze. Si 2030 va être l'année d'arrivée AGI, la voie devrait être nettement comprimée.

Agi Linear Chemin de 2025 à 2040

J'ai choisi d'identifier les progrès technologiques de l'IA pour chacune des années et j'ai également ajouté de brèves réflexions sur les implications sociétales. Voici pourquoi. L'éthique de l'IA et le droit de l'IA ne deviendront pas de plus en plus cruciaux et que la volonté promouvoir dans une certaine mesure les avancées de l'IA et, à d'autres égards, gêner peut-être certaines avancées de l'IA, voir ma couverture approfondie de telles tensions au lien ici.

Voici alors une feuille de route prévue à l'avenir de la paille d'année en année de 2025 à 2040 d'un chemin linéaire nous amenant AGI:

Année 2025: Les modèles multimodaux d'IA deviennent finalement robustes et entièrement intégrés dans les LLM. Des améliorations significatives du raisonnement en temps réel de l'IA, de l'intégration sensorimoteur et de la compréhension du langage fondé se produisent. L'utilisation de l'IA dans des domaines professionnels tels que le droit, la médecine, etc. augmente. Les cadres réglementaires restent sporadiques et généralement non adoptés.

Année 2026: L'IA agentique commence à s'épanouir et à devenir pratique et répandue. Les systèmes d'IA avec mémoire et capacités de planification acquièrent la compétence dans les taches ouvertes dans les environnements de simulation. L'intérêt public pour gouverner les hausses de l'IA.

Année 2027: L'utilisation de modèles mondiaux à grande échelle de l'IA stimule considérablement les capacités d'IA améliorées. L'IA peut désormais s'améliorer par calcul à partir de moins d'exemples via des progrès dans la méta-apprentissage de l'IA. Certaines de ces avancées permettent à l'IA d'être employée dans des emplois en col blanc avec un déplacement économique léger, mais seulement dans une légère mesure.

Année 2028: Les agents de l'IA sont largement acceptés et sont capables d'exécuter des taches en plusieurs étapes semi-autonome dans les domaines numériques et physiques, y compris la robotique. L'IA devient un élément clé des écoles et de l'éducation, co-enseignant conjointement avec les enseignants humains.

Année 2029: L'IA est suffisamment avancée pour avoir une compréhension généralisée de la causalité physique et des contraintes du monde réel grace à l'apprentissage incarné. Les préoccupations concernant l'IA en tant que déplacement du travail atteignent une attention accrue.

Année 2030: Les systèmes d'IA auto-améliorés commencent à modifier leur propre code dans des conditions contr?lées, améliorant l'efficacité sans entrée humaine. Il s'agit d'une base critique. Certains affirment que AGI est maintenant à seulement un an ou deux, mais c'est prématuré, et dix ans de plus auront lieu pour la première fois.

Année 2031: L'IA hybride composée d'architectures cognitives intégrées unifiant le raisonnement symbolique, les réseaux de neurones et les modèles probabilistes est devenu la nouvelle approche acceptée de l'IA. Les luttes intestines parmi les développeurs de l'IA quant à savoir si l'IA hybride était la voie à suivre a maintenant disparu. Les tuteurs basés sur l'IA dépasse pleinement les enseignants humains dans la personnalisation et la ma?trise des matières, ce qui met les enseignants humains à un grand risque.

Année 2032: Les agents de l'IA atteignent les performances au niveau de l'homme dans la plupart des références cognitives, y compris l'abstraction, la théorie de l'esprit (TOM) et l'apprentissage intermédiaire. Cela dépasse énormément les versions antérieures de l'IA qui ont bien fait sur ces mesures mais pas à ce degré. Les industries commencent à restructurer radicalement et à repenser leurs entreprises avec un état d'esprit IA-First.

Année 2033: Les protocoles d'alignement de l'évolutivité de l'IA s'améliorent en termes d'alignement des valeurs humaines-AI. Cela ouvre la porte à l'adoption plus rapide de l'IA en raison de la conviction que la sécurité de l'IA se renforce. La confiance en IA se développe. Mais la dépendance sociétale est également de l'IA.

Année 2034: L'interaction IA semble être indiscernable de l'interaction humaine à humaine, même si testée par ceux qui sont habiletés à inciter l'IA à se révéler. Le r?le de l'intelligence non humaine et de la fa?on dont l'IA étire notre compréhension de la philosophie, de la religion et de la psychologie humaine est devenue une priorité élevée.

Année 2035: les systèmes d'IA présentent de véritables signes d'auto-réflexion, pas seulement de l'immictisme ou du perroquet routiné. Les progrès se produisent pour avoir une apprentissage par calcul de l'IA de l'échec dans les domaines et l'optimisation des fonctions d'utilité à long terme. Les débats sur une forme d'UBI (revenu de base universel) conduisent à divers essais de l'approche pour aider les déplacements du travail humain dus à l'IA.

Année 2036: L'avancement de l'IA a conduit à la généralisation des fluides dans une large bande de domaines. Des arguments animés ont lieu pour savoir si AGI émerge, certains disent que c'est le cas, et d'autres insistent sur le fait qu'un mur de mise à l'échelle est sur le point d'être touché et que c'est le meilleur que l'IA soit. Les nations commencent à convoiter leur IA et à mettre en place des barrières pour empêcher d'autres nations de voler ou de copier les premiers systèmes AGI.

Année 2037: Les progrès de l'IA présentent l'adaptabilité de la situation et l'innovation de type humain. De nouvelles inventions et des découvertes scientifiques sont dirigées par l'IA. Des questions se posent sur la question de savoir si ce pré-AGI a un raisonnement moral suffisant et un alignement des objectifs humains.

Année 2038: Les systèmes d'IA incarnent désormais des identités persistantes, apparemment capables de réfléchir aux expériences dans le temps. Les experts croient que nous sommes à l'aube de l'IA atteignant une cohérence cognitive comme des humains. Discours mondial sur la personnalité juridique et les droits de l'IA s'intensifie.

Année 2039: Certains des derniers obstacles à l'acceptation de l'IA en tant qu'Agi sont surmontés lorsque l'IA démontre la créativité, les nuances émotionnelles et le raisonnement abstrait dans divers contextes. Ce fut l'un des derniers obstacles. Les risques existentiels et les visions utopiques dominent pleinement les appréhensions du public.

Année 2040: L'accord général se produit que l'AGI a maintenant été atteinte, bien qu'il s'agisse encore des premiers jours d'AGI et que certains ne sont pas encore convaincus que l'AGI est vraiment réalisée. La société entre dans une phase de transition: l'économie post-scarcity, la redéfinition de l'objectif humain et la considération de la co-évolution avec l'AGI.

Réfléchir sur la chronologie

Réfléchissez à la chronologie de la paille et réfléchissez à l'endroit où vous serez et ce que vous ferez pendant chacune de ces quinze ans.

Une perspective est que nous sommes partout pour le trajet et qu'il n'y a pas grand-chose que quelqu'un puisse faire individuellement. Je ne suis pas d'accord avec ce sentiment. Chacun de nous peut faire une différence dans la fa?on dont l'IA se déroule et ce que sera la trajectoire et l'impact d'atteindre AGI.

Selon les mots célèbres d'Abraham Lincoln: ?Le moyen le plus fiable de prédire l'avenir est de le créer.?

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