L'Hypothèse de la Représentation Platonicienne est une théorie sur la manière dont différents systèmes d'IA apprennent et représentent le monde réel. Elle postule que, bien que différents systèmes d'IA puissent apprendre de manières diverses (images, textes, etc.), leurs représentations internes finissent par converger. Ce point de vue repose sur l'intuition que toutes les données (images, textes, sons, etc.) sont des projections d'une certaine réalité sous-jacente. La théorie explore également comment mesurer la cohérence des représentations et les facteurs qui conduisent à cette cohérence, tels que les contraintes liées aux tâches et aux données, ainsi que l'augmentation de la capacité des modèles. Elle aborde également la signification et les limites potentielles de cette convergence.