Actualités Gate bot, des chercheurs d'Apple ont souligné dans un article publié en juin intitulé "L'illusion de la pensée" que les modèles avancés d'intelligence artificielle (AGI) rencontrent encore des difficultés en matière de raisonnement. Par conséquent, la course au développement de l'intelligence artificielle générale (AGI) reste un défi de taille.
L'article souligne que les dernières mises à jour des grands modèles de langage d'intelligence artificielle mainstream (LLM) (comme ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic) incluent de grands modèles de raisonnement (LRM), mais que leurs fonctionnalités de base, leurs caractéristiques étendues et leurs limitations « ne sont toujours pas pleinement comprises ».
L'évaluation actuelle se concentre principalement sur des critères mathématiques et de codage établis, "soulignant l'exactitude de la réponse finale". Cependant, les chercheurs affirment que cette évaluation ne se penche pas en profondeur sur les capacités de raisonnement des modèles d'intelligence artificielle, contrastant fortement avec les attentes selon lesquelles une intelligence artificielle générale pourrait être réalisée en seulement quelques années.
Les chercheurs ont conçu différents jeux de réflexion pour dépasser les normes mathématiques standard afin de tester les variantes "pensantes" et "non pensantes" de Claude Sonnet, o3-mini et o1 d'OpenAI, ainsi que des chatbots DeepSeek-R1 et V3.
Ils ont découvert que "les modèles de raisonnement logique avancés (LRM) subissent un effondrement total de leur précision au-delà d'un certain niveau de complexité", ne parvenant pas à généraliser efficacement le raisonnement, et que leur avantage disparaît avec l'augmentation de la complexité, ce qui est en contradiction avec les attentes des gens concernant les capacités de l'intelligence artificielle générale (AGI).
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Chercheurs d'Apple : Les modèles d'IA mainstream ne peuvent toujours pas atteindre le niveau de raisonnement attendu pour l'AGI.
Actualités Gate bot, des chercheurs d'Apple ont souligné dans un article publié en juin intitulé "L'illusion de la pensée" que les modèles avancés d'intelligence artificielle (AGI) rencontrent encore des difficultés en matière de raisonnement. Par conséquent, la course au développement de l'intelligence artificielle générale (AGI) reste un défi de taille.
L'article souligne que les dernières mises à jour des grands modèles de langage d'intelligence artificielle mainstream (LLM) (comme ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic) incluent de grands modèles de raisonnement (LRM), mais que leurs fonctionnalités de base, leurs caractéristiques étendues et leurs limitations « ne sont toujours pas pleinement comprises ».
L'évaluation actuelle se concentre principalement sur des critères mathématiques et de codage établis, "soulignant l'exactitude de la réponse finale". Cependant, les chercheurs affirment que cette évaluation ne se penche pas en profondeur sur les capacités de raisonnement des modèles d'intelligence artificielle, contrastant fortement avec les attentes selon lesquelles une intelligence artificielle générale pourrait être réalisée en seulement quelques années.
Les chercheurs ont conçu différents jeux de réflexion pour dépasser les normes mathématiques standard afin de tester les variantes "pensantes" et "non pensantes" de Claude Sonnet, o3-mini et o1 d'OpenAI, ainsi que des chatbots DeepSeek-R1 et V3.
Ils ont découvert que "les modèles de raisonnement logique avancés (LRM) subissent un effondrement total de leur précision au-delà d'un certain niveau de complexité", ne parvenant pas à généraliser efficacement le raisonnement, et que leur avantage disparaît avec l'augmentation de la complexité, ce qui est en contradiction avec les attentes des gens concernant les capacités de l'intelligence artificielle générale (AGI).
Source de l'information : Cointelegraph