Une affirmation récente, selon laquelle l’intelligence artificielle générale (AGI) serait impossible à atteindre via l’apprentissage automatique, a été réfutée.
En 2024, une équipe de chercheurs (Van Rooij, Guest, Adolfi, Kolokolova et Rich) avait publié dans la revue *Computational Brain & Behavior* un article affirmant prouver l’impossibilité de l’AGI via l’apprentissage automatique. Cette démonstration, baptisée « théorème d’Ingenia » par ses auteurs, tentait de réduire un problème connu comme NP-difficile à la tâche d’apprentissage d’un classificateur de niveau humain à partir de données. L’annonce avait généré un certain émoi et des discussions animées au sein de la communauté en ligne, notamment sur des plateformes spécialisées.
Cependant, un nouvel article, désormais disponible dans la même revue *Computational Brain & Behavior*, vient réfuter cette conclusion. L’auteur de cette nouvelle publication y démontre que la preuve originale est « irrémédiablement erronée » et présente des failles fondamentales. Le problème principal identifié concerne la logique sous-jacente à la réduction proposée, rendant la démonstration invalide.
Cette rectification souligne l’importance de la vérification par les pairs dans la recherche en IA et maintient ouverte la question des limites théoriques de l’apprentissage automatique dans l’atteinte d’une intelligence de niveau humain.
Source : Reddit r/MachineLearning