Une étude de Johns Hopkins bouscule le monde des intelligences artificielles à milliards de dollars

Mick Bonner, le chercheur qui a dirigé l’étude, le dit lui-même : « Le secteur de l’IA dépense des centaines de milliards de dollars pour construire des centres de calcul de la taille de petites villes… Alors que nous, les humains, apprenons à voir avec très peu de données. » C’est une réflexion pleine de bon sens, n’est-ce pas ?

Il poursuit en disant que si l’évolution nous a dotés d’un cerveau conçu d’une certaine manière, ce n’est probablement pas pour rien. D’après lui, une architecture plus proche de celle du cerveau donnerait aux IA un sacré coup de pouce dès le départ.

Qu’est-ce que ça veut dire pour l’avenir ? Eh bien, si on suit cette logique, on pourrait peut-être accélérer radicalement l’apprentissage des IA. Au lieu de se concentrer uniquement sur l’entraînement massif, on pourrait se focaliser sur la création de meilleures architectures, inspirées par des millions d’années d’évolution biologique. Ça semble prometteur, non ?

L’équipe de recherche travaille d’ailleurs déjà sur des algorithmes d’apprentissage simples, toujours basés sur la biologie, pour créer une nouvelle génération d’IA. Une approche plus intelligente, et sans doute beaucoup moins gourmande en ressources.