{"id":12718,"date":"2023-05-23T11:00:06","date_gmt":"2023-05-23T09:00:06","guid":{"rendered":"https:\/\/sydologie.com\/?p=12718"},"modified":"2023-05-23T11:07:39","modified_gmt":"2023-05-23T09:07:39","slug":"hugginggpt-serions-nous-sur-le-point-detre-depasses","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/2023\/05\/hugginggpt-serions-nous-sur-le-point-detre-depasses\/","title":{"rendered":"HuggingGPT : Serions-nous sur le point d’\u00eatre d\u00e9pass\u00e9s ?"},"content":{"rendered":"

Reconnaissons-le, l’intelligence artificielle est en train de r\u00e9organiser notre perception du monde, et l’open source semble \u00eatre l\u2019un des acteurs principaux de cette r\u00e9volution. Un avis r\u00e9cent exprim\u00e9 par un membre de Google, jette un \u00e9clairage pr\u00e9cis sur l\u2019\u00e9volution de l\u2019IA et met en lumi\u00e8re la raison pour laquelle des g\u00e9ants comme Google et OpenAI sont sur le point d\u2019\u00eatre d\u00e9pass\u00e9s par le mouvement open source<\/strong> (https:\/\/www.semianalysis.com\/p\/google-we-have-no-moat-and-neither<\/a>).
\n 
\nAvez-vous not\u00e9, par exemple, que chaque jour voit \u00e9merger une multitude de mod\u00e8les d’IA open source sur Hugging Face (une sorte de grand annuaire de mod\u00e8les d\u2019IA made in France) ? Cela signifie que ces mod\u00e8les sont en acc\u00e8s libre pour tous (\u00e0 condition d\u2019\u00eatre en mesure de savoir comment les utiliser), ce qui instaure une dynamique de collaboration \u00e0 grande \u00e9chelle et permet d’allier diff\u00e9rentes approches pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes<\/strong>. Cette perspective diff\u00e8re radicalement des mod\u00e8les de recherche et de d\u00e9veloppement traditionnels, o\u00f9 chaque \u00e9quipe travaille sur ses propres projets.
\n 
\nAujourd\u2019hui, je souhaite vous pr\u00e9senter un projet qui incarne parfaitement cette promesse<\/strong> et qui pourrait repr\u00e9senter une v\u00e9ritable r\u00e9volution : HuggingGPT<\/strong>. Pour cela, je m’appuie sur les travaux de Shen, Y., Song, K., Tan, X., Li, D., Lu, W., & Zhuang, Y. (2023).
\n 
\nDISCLAIMER : Je tiens \u00e0 pr\u00e9ciser que nous n’abordons pas le d\u00e9bat sur ce qui peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme de l’intelligence.<\/strong>; Nous nous concentrons plut\u00f4t sur la mani\u00e8re dont l’intelligence artificielle se rapproche \u00e9troitement de notre propre fonctionnement cognitif. Notre objectif est d’examiner les liens entre les deux syst\u00e8mes, et il vous appartiendra de qualifier cela d’ \u00ab\u00a0intelligence\u00a0\u00bb ou non.
\n 
\nDisclaimer 2 : nous \u00e9viterons \u00e9galement le d\u00e9bat sur les dangers d’une IA mise dans de mauvaises mains<\/strong>… ou tout simplement d’une IA qui prendrait le pouvoir sur l’Homme car ce n’est pas le sujet de cet article (mais nous pouvons vous conseiller cet article int\u00e9ressant : https:\/\/0verdose.substack.com\/p\/est-ce-quune-super-intelligence-artificielle<\/a>)
\n <\/p>\n

Qu’est-ce que HuggingGPT ?<\/h2>\n

 
\nPour mieux comprendre ce qu\u2019est v\u00e9ritablement HuggingGPT, (re)voyons un peu comment fonctionne notre cerveau. <\/strong>
\n 
\nLa psychologie cognitive, approche \u00e0 laquelle je souscris, utilise depuis les ann\u00e9es 1970 ce qu’on appelle la \u201cm\u00e9taphore computationnelle de l’esprit humain\u201d.<\/strong> Cette approche a permis de mieux comprendre comment le cerveau traite l’information, r\u00e9sout des probl\u00e8mes et g\u00e9n\u00e8re des comportements.
\n 
\nDans cette perspective, l\u2019esprit humain est per\u00e7u comme un syst\u00e8me complexe et d\u00e9centralis\u00e9 o\u00f9 diff\u00e9rentes structures c\u00e9r\u00e9brales assument des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques<\/strong>. Par exemple, le cortex visuel traite les informations visuelles, tandis que l’hippocampe est essentiel pour la m\u00e9moire et l’apprentissage. C’est une forme d’optimisation, o\u00f9 chaque sous-syst\u00e8me est sp\u00e9cialis\u00e9 pour accomplir une t\u00e2che sp\u00e9cifique de mani\u00e8re efficace. Ainsi, plut\u00f4t que de tout entreprendre en m\u00eame temps, le cerveau divise le travail en sous-t\u00e2ches. Cette division du travail facilite grandement la r\u00e9solution des probl\u00e8mes complexes, rendant la t\u00e2che globale plus facile \u00e0 g\u00e9rer.
\n 
\nPrenons comme exemple la lecture de ce texte<\/strong>. Dans un premier temps, votre cortex visuel traite les formes et les motifs des lettres et des mots. Ensuite, ces informations sont transmises \u00e0 la zone de Wernicke, une partie du cerveau sp\u00e9cialis\u00e9e dans la compr\u00e9hension du langage. L\u00e0, les mots et les phrases sont d\u00e9cod\u00e9s pour leur signification et leur sens. Enfin, si vous voulez r\u00e9pondre \u00e0 ce texte pour me donner votre avis ou r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 son contenu, d’autres parties du cerveau, comme le cortex pr\u00e9frontal, entrent en jeu pour le raisonnement et la planification. Si vous souhaitez m\u2019insulter par exemple, le processus d\u2019inhibition entre alors potentiellement en jeu et vous permettra de vous retenir de le faire.
\n 
\nAinsi, une t\u00e2che qui peut sembler simple en surface – lire un texte – implique en r\u00e9alit\u00e9 une multitude de sous-t\u00e2ches ex\u00e9cut\u00e9es par diff\u00e9rentes parties du cerveau. <\/strong>
\n 
\nBon ok, mais c\u2019est quoi HuggingGPT ?
\n 
\nAu lieu de cr\u00e9er un mod\u00e8le unique qui essaie de tout faire, Hugging GPT divise une t\u00e2che complexe en plusieurs sous-t\u00e2ches<\/strong>, chacune \u00e9tant attribu\u00e9e \u00e0 un mod\u00e8le sp\u00e9cialis\u00e9. A la diff\u00e9rence d’Auto GPT (https:\/\/www.leptidigital.fr\/intelligence-artificielle-ia\/auto-gpt-40446\/<\/a>), HuggingGPT ne cr\u00e9e pas diff\u00e9rents agents, tous bas\u00e9s sur le mod\u00e8le GPT, mais utilise diff\u00e9rents mod\u00e8les d\u2019IA sp\u00e9cifiques disponibles sur HuggingFace. <\/strong>
\n <\/p>\n

HuggingGPT : une IA qui ressemble \u00e9trangement \u00e0 notre fonctionnement<\/h2>\n

 
\nHuggingGPT est un syst\u00e8me d’IA qui utilise les avantages des grands mod\u00e8les de langage pour la planification et la prise de d\u00e9cision comme GPT, et des petits mod\u00e8les experts pour l’ex\u00e9cution de t\u00e2ches sp\u00e9cifiques (par exemple le mod\u00e8le de Stable Diffusion sur la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images). Les demandes des utilisateurs sont d\u00e9compos\u00e9es en sous-t\u00e2ches et les mod\u00e8les les plus adapt\u00e9s attribu\u00e9s \u00e0 chacune d’elles. <\/strong>Ces diff\u00e9rents mod\u00e8les sp\u00e9cifiques sont disponibles en open source sur la plateforme HuggingFace. Dans ce syst\u00e8me, ChatGPT agit comme un \u00ab\u00a0contr\u00f4leur\u00a0\u00bb <\/strong>qui g\u00e8re les mod\u00e8les d’IA et les ressources associ\u00e9es. Il est capable de planifier les t\u00e2ches, de s\u00e9lectionner les mod\u00e8les appropri\u00e9s et d’ex\u00e9cuter les t\u00e2ches.
\n 
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\n 
\nApr\u00e8s l’ex\u00e9cution de la t\u00e2che, le grand mod\u00e8le de langage recueille les diff\u00e9rents r\u00e9sultats, les fusionne en une seule r\u00e9ponse et la renvoie \u00e0 l’utilisateur. Les r\u00e9sultats peuvent alors comprendre des ressources multimodales<\/strong>, comme des images, du texte et de l’audio.
\n 
\nVoici l\u2019exemple pr\u00e9sent\u00e9 dans l\u2019article de Shen et al.<\/strong> (2023).
\n 
\nDemande de l’utilisateur <\/strong>: \u00ab\u00a0G\u00e9n\u00e8re une image o\u00f9 une fille lit un livre, et sa pose est la m\u00eame que le gar\u00e7on dans l’image example.jpg. Puis d\u00e9cris la nouvelle image avec ta voix.\u00a0\u00bb
\n 
\nHuggingGPT d\u00e9compose cette t\u00e2che en plusieurs sous-t\u00e2ches<\/strong> :
\n 
\n1.\tAnalyse de la pose du gar\u00e7on dans l’image d\u2019exemple \u00e0 l’aide d\u2019un mod\u00e8le sp\u00e9cialis\u00e9. <\/p>\n

2.\tG\u00e9n\u00e9ration d’une nouvelle image avec une fille dans la m\u00eame pose, lisant un livre, en utilisant un autre mod\u00e8le (lllyasviel\/sd-controlnet-openpose).<\/p>\n

3.\tEx\u00e9cution de la d\u00e9tection d’objet sur la nouvelle image pour obtenir des pr\u00e9dictions des objets pr\u00e9sents dans l’image, y compris la localisation de la bo\u00eete, \u00e0 l’aide du mod\u00e8le facebook\/detr-resnet-101.<\/p>\n

4.\tUtilisation des pr\u00e9dictions d’un mod\u00e8le de classification d’images (google\/vit-base-patch16-224) et d’un mod\u00e8le de l\u00e9gende d’image (nlpconnect\/vit-gpt2-image-captioning) pour g\u00e9n\u00e9rer la l\u00e9gende de la nouvelle image.<\/p>\n

5.\tConversion du texte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 en audio, \u00e0 l’aide du mod\u00e8le facebook\/fastspeech2-en-ljspeech.
\n 
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\n 
\n\u00c0 chaque \u00e9tape, HuggingGPT s\u00e9lectionne le mod\u00e8le le plus adapt\u00e9 pour effectuer la sous-t\u00e2che sp\u00e9cifique.<\/strong> Une fois toutes les sous-t\u00e2ches termin\u00e9es, HuggingGPT rassemble les r\u00e9sultats – une image d’une fille lisant un livre dans la m\u00eame pose que le gar\u00e7on dans l’image donn\u00e9e, une description textuelle de cette image, et un enregistrement audio de cette description – et les pr\u00e9sente \u00e0 l’utilisateur de mani\u00e8re int\u00e9gr\u00e9e et coh\u00e9rente.
\n 
\nVous voyez maintenant o\u00f9 je voulais en venir avec mon histoire de m\u00e9taphore computationnelle de l\u2019esprit humain ?<\/strong>
\n 
\n\u25cf\tComme le cerveau humain, HuggingGPT d\u00e9compose les probl\u00e8mes complexes<\/strong> en sous-t\u00e2ches g\u00e9rables.
\n 
\n\u25cf\tTout comme notre cerveau utilise diff\u00e9rentes r\u00e9gions sp\u00e9cialis\u00e9es pour traiter diff\u00e9rents types d’informations et accomplir diff\u00e9rentes t\u00e2ches, HuggingGPT assigne diff\u00e9rentes sous-t\u00e2ches \u00e0 diff\u00e9rents mod\u00e8les d’IA sp\u00e9cialis\u00e9s.<\/strong>
\n 
\n\u25cf\tComme le cerveau humain, HuggingGPT coordonne ses \u00ab\u00a0sous-syst\u00e8mes\u00a0\u00bb <\/strong>pour accomplir des t\u00e2ches de mani\u00e8re efficace.
\n 
\n\u25cf\tTout comme notre cerveau est capable de traiter et d’int\u00e9grer des informations provenant de nos diff\u00e9rents sens, HuggingGPT est capable de g\u00e9rer des t\u00e2ches qui impliquent de comprendre des combinaisons d’images, de texte et d’audio. <\/strong>
\n 
\n\u25cf\tComme le cerveau humain, HuggingGPT est adaptable et flexible.<\/strong> HuggingGPT peut \u00eatre form\u00e9 pour accomplir une grande vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches, et son architecture permet d’int\u00e9grer facilement de nouveaux mod\u00e8les d’IA sp\u00e9cialis\u00e9s pour g\u00e9rer de nouvelles sous-t\u00e2ches.
\n 
\nDe plus, si l’on examine l’aspect micro du fonctionnement des mod\u00e8les IA, ces mod\u00e8les tels que GPT sont des r\u00e9seaux de neurones artificiels. <\/strong>Ils sont con\u00e7us pour imiter les processus neuronaux du cerveau humain. Ainsi, il existe une vraie similitude entre l’intelligence artificielle et l’architecture de notre cerveau. Cette ressemblance s’articule tant \u00e0 l’\u00e9chelle macroscopique – l\u00e0 o\u00f9 les processus globaux prennent forme – qu’\u00e0 l’\u00e9chelle microscopique, lieu de constitution des r\u00e9seaux de neurones. Bien s\u00fbr, cela n\u2019a rien d\u2019\u00e9tonnant dans la mesure o\u00f9 les mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle ont \u00e9t\u00e9 construits par mim\u00e9tisme avec le fonctionnement humain.<\/strong>
\n 
\nMa question est donc maintenant la suivante : quelle est la distinction entre les deux ? <\/strong>
\n <\/p>\n

Une question de performance ?<\/h2>\n

 
\nUne des distinctions majeures entre le cerveau humain et les mod\u00e8les d’intelligence artificielle, tels que GPT, r\u00e9side dans la puissance de calcul n\u00e9cessaire pour atteindre des performances \u00e9quivalentes. <\/strong>Le cerveau humain, avec ses 86 milliards de neurones et ses 1,5 quadrillion de synapses, est capable d’effectuer environ 1,5 quintillion d’op\u00e9rations par seconde, tout en consommant seulement environ 25 watts d’\u00e9nergie.
\n 
\nEn comparaison, une carte graphique de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration peut r\u00e9aliser environ 10 trillions d’op\u00e9rations par seconde, mais cela n\u00e9cessite une consommation d’\u00e9nergie d’environ 250 watts. Pour approcher la puissance de calcul du cerveau humain, il faudrait environ 100 000 de ces cartes GPU fonctionnant en parall\u00e8le. L’\u00e9lectronique est donc environ un million de fois moins efficace que la biologie en mati\u00e8re d’\u00e9nergie consomm\u00e9e pour une puissance de calcul \u00e9quivalente.<\/strong>
\n 
\nEn r\u00e9sum\u00e9, bien que les mod\u00e8les d’intelligence artificielle aient consid\u00e9rablement progress\u00e9 dans leur capacit\u00e9 \u00e0 traiter des informations, ils n\u00e9cessitent encore beaucoup plus de puissance de calcul et d’\u00e9nergie pour se rapprocher des performances du cerveau humain. Cette diff\u00e9rence de performance et d’efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique souligne la complexit\u00e9 et l’efficacit\u00e9 remarquable du syst\u00e8me biologique du cerveau. <\/strong>
\n <\/p>\n

Une question de complexit\u00e9 ? <\/h2>\n

 
\nLe fonctionnement du cerveau humain repose sur des principes biologiques complexes et encore mal compris.<\/strong> Les neurones interconnect\u00e9s dans le cerveau communiquent entre eux \u00e0 travers des signaux \u00e9lectriques et chimiques, formant des r\u00e9seaux neuronaux hautement adaptatifs. Ce processus biologique permet au cerveau d’apprendre, de g\u00e9n\u00e9raliser et de raisonner de mani\u00e8re flexible.
\n 
\nEn revanche, les mod\u00e8les d’intelligence artificielle utilisent des algorithmes bas\u00e9s sur des r\u00e9seaux de neurones artificiels, qui sont des approximations math\u00e9matiques simplifi\u00e9es du fonctionnement des neurones biologiques.<\/strong>
\n <\/p>\n

Une question d\u2019incarnation ? <\/h2>\n

 
\nLe cerveau humain est \u00e9troitement li\u00e9 \u00e0 l’organisme biologique dans lequel il est enracin\u00e9.<\/strong> Il interagit avec les sens et les organes du corps pour percevoir et comprendre le monde qui l’entoure. Notre exp\u00e9rience de la r\u00e9alit\u00e9 est fa\u00e7onn\u00e9e par cette interaction directe avec notre corps physique. De plus, le cerveau humain est intimement li\u00e9 \u00e0 d’autres syst\u00e8mes biologiques, tels que le syst\u00e8me hormonal, le syst\u00e8me immunitaire et le syst\u00e8me nerveux p\u00e9riph\u00e9rique, qui influencent notre cognition, nos \u00e9motions et notre comportement.
\n <\/p>\n

Pour conclure <\/h2>\n

 
\nBien que les mod\u00e8les d’intelligence artificielle aient accompli des progr\u00e8s impressionnants, il reste encore beaucoup \u00e0 comprendre et \u00e0 d\u00e9couvrir pour se rapprocher de la complexit\u00e9, de l’efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique et de l’exp\u00e9rience incarn\u00e9e du cerveau humain.<\/strong>
\n 
\nL’\u00e9tude du cerveau humain continue d’inspirer et d’influencer le d\u00e9veloppement de l’intelligence artificielle<\/strong>, et cette interaction entre biologie et technologie ouvre de nouvelles perspectives passionnantes pour l’avenir. Pour approfondir la r\u00e9flexion sur la convergence de l’intelligence artificielle et de l’intelligence humaine, un ouvrage int\u00e9ressant que je vous conseille est La singularit\u00e9 technologique de Murray Shanahan. Ce livre explore le concept de singularit\u00e9 technologique, un point hypoth\u00e9tique dans le futur o\u00f9 l’intelligence artificielle atteindrait et d\u00e9passerait les capacit\u00e9s intellectuelles humaines. Murray Shanahan est sp\u00e9cialiste en intelligence artificielle et en philosophie de l’esprit. Dans ce livre, il examine les avanc\u00e9es actuelles de l’IA, les d\u00e9fis \u00e9thiques et philosophiques qu’elles soul\u00e8vent, et les implications profondes d’une possible singularit\u00e9 technologique !
\n 
\n 
\n <\/p>\n

Pour aller plus loin : <\/h2>\n

 
\n–\tL\u2019article qui pr\u00e9sente HuggingGPT : https:\/\/huggingface.co\/papers\/2303.17580 <\/a>
\n–\tLe site HuggingFace, si vous voulez voir \u00e0 quoi ressemble l\u2019open source dans l\u2019IA : https:\/\/huggingface.co\/ <\/a>
\n–\tLe livre \u00ab\u00a0La singularit\u00e9 technologique de Murray Shanahan
\n 
\n 
\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Reconnaissons-le, l’intelligence artificielle est en train de r\u00e9organiser notre perception du monde, et l’open source semble \u00eatre l\u2019un des acteurs principaux de cette r\u00e9volution. 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