La Leçon Amère : Un Paradoxe dans le Développement de l’IA

La « leçon amère » de Rich Sutton affirme que les méthodes générales tirant parti du calcul sont en fin de compte les plus efficaces. Cet article explore la manifestation de cette idée dans des domaines tels que le Go, les échecs, la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur, ainsi que ses défis dans les applications d’entreprise. Si le calcul à grande échelle produit des avancées dans certains domaines, l’article souligne les limites de la qualité des données et des objectifs clairement définis, en arguant que des modèles spécialisés efficaces surpassent parfois les modèles à usage général, et que les ressources informatiques ne sont pas toujours la solution idéale.