Que vient-il ensuite pour l'IA ? Peut-être une intelligence physiquement spécifique, plus qu'une intelligence générale artificielle. Voici un projet de thèse. (1) Tout d'abord, l'IA entre maintenant dans le creux du cycle de hype. Chaque technologie, peu importe à quel point elle est incroyable, passe par là. C'est en fait l'un des meilleurs moments pour investir et construire une fois que l'espace commence à se réduire. (2) Deuxièmement, l'IA est à la fois très utile pour la recherche, la synthèse, la visualisation et le prototypage *et* une source très ennuyeuse de spam, d'escroqueries et de déchets. Trop de gens se concentreront uniquement sur les inconvénients. (3) Troisièmement, le plateau exact de l'IA est assez inattendu. Le fait que les modèles actuels semblent avoir atteint un sommet à "une recherche web et un résumé bien meilleurs" n'est pas là où la plupart des gens l'auraient placé en 2022. Disrupter Google est un accomplissement historique, pourtant ce n'est pas le dieu machine. (4) Une thèse sur pourquoi les modèles se sont stabilisés de cette manière est que l'IA numérique de type LLM *est vraiment* juste en train de répéter, plutôt que de penser réellement. C'est en aval, pas en amont. Maintenant, vous pouvez aller beaucoup plus loin avec cela que la plupart ne le pensaient. Mais vous ne pouvez pas aller jusqu'à des pensées nouvelles. (5) Cela mène à un autre point : comme je l'ai dit auparavant, l'IA numérique fonctionne de milieu à milieu, pas de bout en bout. Parce que le goulot d'étranglement pour l'IA numérique est la sollicitation et la vérification. (6) Cependant, l'IA *physique* — dans le sens de la guidance robotique — *peut* raisonnablement faire des choses de bout en bout, bien que cela nécessite un investissement considérable en énergie sur des cas particuliers. Par exemple, les voitures autonomes peuvent maintenant vraiment vous emmener du point A au point B. Elles le font de bout en bout. (7) Donc, des problèmes du monde physique extrêmement bien spécifiés et économiquement précieux comme "conduire du point A au point B" sont là où nous devrions voir des progrès significatifs de l'IA. Appelons cela l'intelligence physiquement spécifique. (8) Les robots chinois, en particulier, réussiront tâche après tâche, dans de nombreux formats au-delà des voitures ou des humanoïdes. Les robots de trottoir et les drones de livraison sont déjà opérationnels en Chine, aux côtés des voitures autonomes, et leur secteur matériel s'accélère. (9) Une raison d'être plus optimiste à court terme sur l'intelligence physiquement spécifique plutôt que sur l'intelligence générale artificielle est que le monde physique est réel tandis que le monde numérique peut être fictif. @drfeifei a fait le point connexe que le concept de manuel de localisation et de cartographie simultanées (SLAM) est en fait un modèle explicite du monde physique, quelque chose que nous savons tous manquer dans le domaine numérique. (10) En particulier, si vous avez N robots différents tous faisant du SLAM (ou équivalent) et téléchargeant leurs données de capteurs dans une base de données centrale, ils apprennent tous d'une certaine manière du même monde physique et les uns des autres. Les millions de kilomètres d'entraînement parcourus par les voitures autonomes montrent que cette stratégie fonctionne. (11) Contrairement à cela, dans le monde numérique. Le texte peut être faux, il peut être fictif, et en effet, il l'est souvent. Et c'est d'autant plus vrai que le texte de l'IA pénètre le web. (12) Donc, N robots percevant le monde physique convergeront vers une réalité consensuelle. Un robot Unitree et un robot Tesla percevront les mêmes objets. En revanche, N agents dans le monde numérique continuent simplement à ingérer du texte et des images, qui peuvent et seront incohérents. (13) En l'absence de signatures numériques, les données en ligne utilisées pour l'entraînement de l'IA ne seront pas seulement incohérentes en interne mais fausses de manière subtile ou profonde. En effet, les modèles d'IA répandus garantissent qu'une grande partie des données numériques (en dehors des frontières numériques strictes) deviendra fausse, ou des déchets, ou des agents d'IA parlant entre eux. ...