Il est temps de passer le relais de l’IA du logiciel au matériel

Il est peu probable que nous rencontrions une technologie plus conséquente et importante que l’IA dans nos vies. La présence de l’intelligence artificielle a déjà modifié l’expérience humaine et la façon dont la technologie peut remodeler nos vies, et son impact ne cesse de s’élargir.

Cela étant dit, les innovateurs et les dirigeants de l’IA ont passé le quart de siècle dernier à accumuler des données et à améliorer les modèles pour obtenir le logiciel qui alimente l’IA générative. L’IA représente le sommet du logiciel : un outil amorphe qui peut reproduire des outils pour résoudre des problèmes à travers les couches d’abstraction. Les entreprises qui construisent des empires de calcul ou celles qui acquièrent des LLM pour renforcer leur offre logicielle sont maintenant des vues communes.

Alors, où allons-nous à partir de là ?

Même avec un calcul illimité, la collecte de déductions à l’aide de toutes les données existantes approchera asymptotiquement le corps de connaissances humaines existant. Tout comme les humains ont besoin d’expérimenter avec le monde extérieur, la prochaine frontière de l’IA réside dans l’interaction significative avec le monde physique pour générer de nouvelles données et repousser les limites de la connaissance.

Interaction à travers l’expérimentation

Explorer le potentiel de l’IA nécessite de dépasser son utilisation sur les ordinateurs personnels ou les smartphones. Oui, ces outils sont susceptibles de rester les points d’accès les plus faciles à la technologie de l’IA, mais cela limite ce que la technologie peut accomplir.

Bien que l’exécution ait laissé beaucoup à désirer, les lunettes intelligentes Ray-Ban alimentées par le système d’IA de Meta ont démontré un concept de preuve dans les accessoires dotés de technologie d’IA. Ces exemples d’intégrations matérielles en premier sont essentiels pour construire la familiarité et l’utilisabilité de l’IA en dehors d’un cadre de dispositif, car ils illustrent comment rendre ces grandes avancées technologiques sans effort.

Non, pas toutes les expériences avec l’IA dans le monde réel seront un succès, c’est précisément pourquoi ce sont des expériences. Cependant, démontrer le potentiel des applications d’IA en premier lieu matériel élargit le spectre de la façon dont cette technologie peut être à la fois utile et applicable en dehors de la case de « l’assistant personnel » dans laquelle elle se trouve actuellement.

En fin de compte, les entreprises qui montrent comment rendre l’IA pratique et légitime seront celles qui généreront des points de données expérimentaux que vous ne pouvez simplement pas obtenir à partir d’applications Web. Bien sûr, tout cela nécessite un calcul et une infrastructure pour fonctionner correctement, ce qui nécessite un afflux plus important d’investissements dans la construction de l’infrastructure physique de l’IA.

Mais les entreprises d’IA sont-elles prêtes et disposées à le faire ?

Le dialogue matériel et logiciel

Il est facile de dire que les applications d’IA à forte intensité de calcul dans les produits physiques deviendront la norme éventuellement, mais en faire une réalité exige beaucoup plus de rigueur. Il n’y a que tant de ressources et de volonté disponibles pour emprunter la route moins fréquentée.

Ce que nous voyons aujourd’hui est une forme d’excès d’enthousiasme à court terme de l’IA, qui reflète la réaction typique du marché aux technologies disruptives qui sont sur le point de créer de nouvelles industries. Alors, il est clair pourquoi il peut y avoir une hésitation de la part des entreprises qui construisent des logiciels d’IA ou qui s’y intéressent pour se lancer dans des sorties matérielles coûteuses et à forte intensité de calcul.

Mais quiconque a une perspective plus large peut voir pourquoi cette approche peut être myope en matière d’innovation.

Il n’est pas surprenant qu’il y ait de nombreuses comparaisons faites entre la croissance de l’IA et la bulle Internet des débuts , où les projets axés sur les objectifs à court terme ont disparu une fois qu’elle a éclaté. Mais si nous devions collectivement écrire l’Internet parce que les conséquences de la bulle des points com ont éclaté au lieu de se concentrer sur les idées à long terme qui ont survécu longtemps après, nous ne serions pas près du paysage technologique dans lequel nous sommes aujourd’hui. Les grandes idées survivent à toute tendance.

En outre, le calcul est la clé de voûte de toute innovation de l’IA pour continuer à progresser. Et comme tout développeur d’IA vous le dira—le calcul vaut son poids en or. Cependant, cela met également une limite à la façon dont de nombreux projets peuvent explorer des applications d’IA dans le monde réel lorsque le développement de modèles seul consomme déjà des ressources. Mais aucune entreprise ne peut maintenir la domination du marché avec uniquement du logiciel—quelle que soit la qualité de son LLM.

Il est confortable pour les entreprises d’IA de mener avec du logiciel et d’attendre patiemment qu’un fournisseur de matériel fasse son apparition et acquière ou licence sa technologie. Non seulement cela est sévèrement limitatif, mais cela laisse également de nombreux projets incroyables à la merci des étrangers qui peuvent ne jamais frapper à la porte.

L’IA est une technologie multigénérationnelle qui ne fera que devenir plus personnalisée et conçue pour les individus à mesure que le temps progresse. Cependant, il est jusqu’aux projets de profiter d’un terrain de jeu matériellement presque égal pour faire de véritables progrès dans le monde physique. Sans expérimentation audacieuse, et même échec, il n’y aura pas de chemin vers l’avant pour la technologie de l’IA pour réaliser son plein potentiel dans l’amélioration de l’expérience humaine.