Using AI to Increase Your Intelligence & Enrich Humanity | Dr. Fei-Fei Li

Dr. Andrew Huberman reçoit Dr. Fei-Fei Li, pionnière de l'intelligence artificielle et de la vision par ordinateur, pour discuter de l'IA. Dr. Li, directrice du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, souligne l'importance de l'éthique et de l'intégration de l'humanité dans le développement de l'IA. La conversation débute par l'importance de la vision pour l'intelligence. Dr. Li explique que l'évolution a vu la vision émerger il y a 540 millions d'années, propulsant l'évolution animale. La vision reste centrale pour l'intelligence humaine, mobilisant la moitié de l'activité corticale. En IA, la vision a joué un rôle clé. Les algorithmes de réseaux neuronaux, inspirés par la structure hiérarchique du cerveau des mammifères découverte dans les années 1950, ont été les premiers à être explorés. Une contribution majeure de la vision à l'IA moderne est venue des "big data". Dans les années 2000, alors que les chercheurs se concentraient sur les algorithmes, Dr. Li et son équipe ont réalisé que l'IA manquait de données massives pour apprendre, contrairement aux humains qui sont inondés d'informations visuelles dès la naissance. Ils ont lancé le projet ImageNet, collectant 15 millions d'images, pour entraîner les machines à reconnaître des objets quotidiens. Cette initiative, combinée aux progrès des réseaux neuronaux et du calcul GPU, a marqué un tournant en 2012, définissant l'IA moderne. Le Dr Huberman évoque le moment où l'IA a dépassé les humains en reconnaissance faciale. Dr. Li explique que la convergence de trois éléments a été cruciale : la puissance de calcul des GPU, la maturité des algorithmes de réseaux neuronaux et la reconnaissance de l'importance des "big data". Le défi ImageNet, lancé par son laboratoire en 2010, a permis à la communauté de recherche de tester des algorithmes sur une base de données d'un million d'images et mille catégories d'objets. En 2012, un algorithme de réseau neuronal a considérablement réduit le taux d'erreur, même s'il a fallu trois ans de plus pour qu'il surpasse les performances humaines (avec un taux d'erreur de 4% pour les humains). La discussion s'étend à d'autres domaines comme la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. L'invention du transformeur en 2016-2017 a encore amplifié ces capacités, notamment avec l'accès à des quantités massives de texte sur internet et des GPU plus puissants, menant à l'émergence de ChatGPT en 2022. Huberman pose la question de l'apprentissage contextuel et de la "constance d'objet" pour l'IA, comme reconnaître un chat à partir d'un simple aperçu de sa queue. Dr. Li explique que les générations précédentes d'algorithmes ont tenté d'intégrer des règles de bon sens, mais c'est l'ère actuelle, avec l'énorme quantité de données sur lesquelles les IA comme Gemini ou GPT ont appris, qui a permis cette capacité. L'IA active des "poids appris" basés sur des millions d'exemples. Elle souligne une différence fondamentale : un enfant apprend avec une exposition limitée à des chats, tandis que l'IA accède à des milliards d'images. Concernant les fonctions cérébrales d'ordre supérieur comme la créativité et l'imagination, la conversation aborde l'animation de mouvements. Dr. Li révèle que l'intégration de données vidéo dans l'entraînement des modèles, autour de 2023, a permis des avancées comme Sora, capable de générer des clips vidéo plausibles à partir de descriptions textuelles. L'IA ne "comprend" pas la structure musculaire d'un chat, mais a appris statistiquement les mouvements probables à partir d'une quantité massive de vidéos. Huberman s'interroge sur les limites de l'IA, notamment pour capturer des aspects nuancés et personnalisés de la cognition humaine non disponibles sur internet, comme les pensées profondes d'un artiste ou les émotions intimes. Dr. Li reconnaît que l'IA actuelle ne peut pas accéder à ces informations non capturées. L'internet, bien que la plus grande collection de comportements humains multimodaux (texte, images, vidéos, musique), ne contient pas ces pensées subjectives et non exprimées. Elle cite l'exemple du coup 37 d'AlphaGo au jeu de Go, qui a été perçu comme une preuve de créativité de l'IA, mais qui était le résultat d'un calcul mathématique profond dans un cadre de règles strictes. La discussion se tourne vers le potentiel de collaboration entre humains et IA pour résoudre des problèmes complexes, notamment en mathématiques où l'IA peut exploiter des méthodes oubliées par les experts humains. Pour les problèmes nécessitant des solutions inédites, une collaboration hybride homme-IA pourrait être la clé. Dr. Li insiste sur l'inaccessibilité pour l'IA des émotions hautement personnalisées, comme l'évocation d'un souvenir d'enfance par une tasse grise. Huberman imagine un futur où l'IA aurait accès à l'activité cérébrale non invasive, permettant une collaboration pour explorer les états internes et les processus inconscients. Dr. Li partage cet optimisme, voyant l'IA comme un outil pour augmenter l'humanité, non pour la remplacer. Elle souligne l'importance de l'autonomie (agency) humaine et la nécessité de ne pas laisser l'IA la diminuer. Elle critique la rhétorique actuelle qui tend à effrayer le public ou à le déresponsabiliser. Le Dr Li insiste sur l'éducation du public pour comprendre l'IA, non pas pour coder, mais pour l'utiliser comme un outil d'autonomisation. Elle met en garde contre le déni de ces outils aux étudiants, tout en soulignant le danger de la perte d'autonomie et de motivation si l'IA est mal utilisée. Pour elle, les enseignants et les parents sont les plus oubliés dans le discours sur l'IA, et il est crucial de les soutenir et de les informer. La conversation aborde ensuite l'utilisation de l'IA dans la découverte scientifique et la médecine. Dr. Li voit l'IA comme un outil révolutionnaire pour la recherche biomédicale, capable de synthétiser des informations et de transcender les disciplines, ce qui est impossible pour un cerveau humain seul. Elle donne l'exemple de son père, opéré du foie par un robot Da Vinci piloté par un chirurgien, illustrant la collaboration homme-machine. Elle souligne les limites de l'IA lorsque les données sont rares, comme pour certaines chirurgies complexes où chaque cas est unique. Cependant, pour des diagnostics plus courants comme distinguer vertiges et hypotension, l'IA peut être très efficace grâce à l'abondance de données. Concernant l'intuition, Dr. Li la distingue de la créativité. Elle explique que l'IA peut personnaliser ses réponses en fonction du contexte fourni par l'utilisateur, ce qui est une capacité mathématique, pas une intuition profonde. La véritable intuition humaine, liée aux émotions, aux odeurs, aux humeurs, est actuellement inaccessible à l'IA car ces données ne sont pas capturables par des capteurs. Elle insiste sur le fait que l'IA actuelle ne possède pas d'états cognitifs comme la motivation, l'urgence, la peur ou l'amour. Ses réponses "empathiques" sont basées sur des schémas appris, pas sur une compréhension réelle. Huberman interroge sur l'intégration de l'IA dans la communication quotidienne, notamment la génération de vidéos à partir de textes. Dr. Li confirme que la technologie est prête, mais souligne les implications sociales, légales et morales. Elle insiste sur la nécessité d'un cadre éthique et réglementaire impliquant de multiples parties prenantes (professionnels, industrie, gouvernement) pour guider le développement de l'IA, à l'image des régulations pour d'autres technologies comme l'automobile ou la biotechnologie. Enfin, Dr. Li aborde l'impact de l'IA sur le cerveau humain, en particulier des jeunes générations. Elle craint que l'IA, si mal utilisée, ne prive les jeunes de l'autonomie et de la motivation nécessaires à l'apprentissage et au développement. Cependant, elle est optimiste quant à la curiosité des enfants et leur capacité à s'adapter. Son plus grand souci concerne les enseignants et les parents, souvent oubliés par les décideurs de la Silicon Valley, qui ont besoin de soutien, de ressources et d'éducation pour guider les jeunes. La conversation se conclut sur l'espoir d'une collaboration harmonieuse entre humains et IA, où la technologie est un outil d'autonomisation et d'enrichissement, et non de substitution. Le Dr Li est optimiste, soulignant que de nombreux bâtisseurs et technologues œuvrent pour une IA centrée sur l'humain.