La recherche sur l'intelligence a historiquement oscillé entre deux modèles : le computationnel, basé sur la logique et les symboles, et le connexionniste, centré sur les réseaux de neurones. Tom Griffiths, dans The Laws of Thought, propose qu'une théorie complète nécessite d'intégrer trois piliers mathématiques : les règles symboliques, les réseaux de neurones et le calcul probabiliste. Cette vision hybride se heurte à des positions comme celle de The Emergent Mind, qui défend l'intelligence purement émergente de réseaux complexes.
Vers une architecture hybride pour surmonter les limites des LLMs ⚙️
Les grands modèles de langage actuels sont principalement connexionnistes, ce qui explique leur capacité pour le langage naturel et leur manque de raisonnement logique robuste. L'intégration proposée ajouterait un module de règles symboliques pour les tâches d'inférence précise et de planification, et un cadre probabiliste bayésien pour gérer l'incertitude et l'apprentissage avec peu de données. Cette architecture pourrait aborder des échecs comme l'inconsistance logique ou la difficulté en raisonnement mathématique.
Votre IA est-elle bipolaire ? Peut-être lui manquent deux cadres mathématiques 🤔
C'est compréhensible. Un jour votre assistant écrit un sonnet impeccable et le lendemain il ne sait pas additionner 2+2 sans inventer un nombre premier. Ce n'est pas qu'elle est folle, c'est que son esprit connexionniste est surchargé de motifs et orphelin de logique. Selon Griffiths, elle a besoin d'une thérapie intégrative : un psychanalyste symbolique et un thérapeute probabiliste. Peut-être ainsi cessera-t-elle d'affirmer avec assurance que les poules ont trois pattes si vous le lui suggérez avec suffisamment de conviction.