Amnon Shashua aborde les défis de l'IA et la percée mathématique de doubleAI
Le professeur Amnon Shashua aborde les défis des infrastructures d'IA, la résolution par doubleAI d'un problème mathématique et l'avenir de la robotique lors de la conférence EY Journey.
L'industrie de l'intelligence artificielle nécessite des investissements massifs en infrastructure informatique, contrairement au secteur technologique traditionnel, a déclaré le professeur Amnon Shashua, fondateur de Mobileye et de doubleAI, lors de la conférence EY Journey. Shashua a souligné que si Israël excelle traditionnellement dans l'innovation logicielle reposant sur le capital humain, l'IA exige des dépenses de capital considérables. Il est revenu sur la récente percée de doubleAI, qui a résolu un problème mathématique vieux de 38 ans pour moins de 2 000 dollars.
Le défi des infrastructures et des coûts de calcul
Shashua a indiqué qu'Israël hésite encore à créer un supercalculateur national ou à subventionner les infrastructures informatiques. En l'absence d'actions concrètes, de nombreux entrepreneurs israéliens continuent de fonder leurs entreprises aux États-Unis, où se concentrent les capitaux majeurs. Il a insisté sur la nécessité pour Israël de formuler une stratégie intelligente d'allocation des ressources face aux échelles financières requises par l'IA moderne.
Une percée mathématique de 38 ans résolue par l'IA
doubleAI a récemment résolu le problème du plus long chemin, l'un des problèmes ouverts les plus importants de la théorie des graphes, en utilisant des agents d'IA pour le brainstorming et des algorithmes de vérification conservateurs. L'ensemble du processus a coûté moins de 2 000 dollars en jetons, une fraction des dépenses habituelles d'OpenAI. Shashua a expliqué que les systèmes de doubleAI ont également réécrit une bibliothèque logicielle Nvidia CUDA, surpassant le code écrit par des experts humains avec une performance accrue de 3,6 fois en moyenne.
L'IA physique et les défis de la robotique
Abordant l'IA physique et la robotique humanoïde, Shashua a noté que les coûts de la conduite autonome diminuent, rapprochant les véhicules autonomes grand public de la réalité. Cependant, la robotique humanoïde fait face à des défis de généralisation : enseigner une tâche à un robot via une simple démonstration et lui permettre de s'adapter à des environnements totalement nouveaux reste un problème ouvert. La sécurité et la réglementation devront être soigneusement adaptées à mesure que ces systèmes s'intégreront dans les environnements humains.
