L'IA est bloquée parce qu'elle repose sur de mauvaises abstractions, ignorant la perception visuelle

L'article soutient que l'industrie de l'IA est bloquée car elle construit des modèles sur des abstractions faiblement liées au fonctionnement réel du cerveau et de la perception visuelle. Il affirme que la perception visuelle est plus importante que toute architecture d'IA, et que les percées se produisent lorsque les chercheurs reviennent à des exemples concrets, comme l'a fait Hopfield en reliant la physique des solides à la neurobiologie. L'auteur établit une analogie avec la métallurgie : le recuit existait depuis des milliers d'années avant que la science ne formalise des concepts comme l'énergie et la température, qui sont des abstractions n'existant pas en tant qu'entités séparées dans le monde. De même, l'IA moderne utilise des abstractions comme les pixels, les convolutions et les neurones artificiels, qui sont très éloignées de la réalité biologique, entraînant des coûts énergétiques énormes et des limites potentiellement fondamentales. L'auteur mentionne que le réseau de Hopfield, inspiré des neurones biologiques, a été modifié plus tard par Hinton pour fonctionner de manière pratique, mais ces modifications sont des distorsions du phénomène biologique original. La perception visuelle fournit 90 à 95 % des informations humaines sur le monde, fonctionne en continu et est constamment testée par la réalité. Les systèmes d'écriture sont des produits de ce test évolutif, car les gens ont éliminé les éléments peu pratiques. L'entreprise de l'auteur, TAPe, développe des modèles qui fonctionnent avec la perception réelle plutôt qu'avec des pixels et des convolutions, obtenant des résultats remarquables.