Les chercheurs de Huawei proposent une « IA incarnée » pour améliorer l’interaction et l’apprentissage dans le monde réel
Summary:
Les chercheurs du Noah’s Ark Lab de Huawei ont proposé un cadre pour « l’intelligence artificielle incarnée » (E-AI) comme une avancée cruciale vers l’intelligence artificielle générale (AGI). Ils affirment que les grands modèles de langage actuels comme ChatGPT d’OpenAI et Gemini de Google ne peuvent pas comprendre pleinement le monde réel en raison d’un manque d’interaction directe. Ils suggèrent de créer des agents d’IA capables de percevoir, d’agir, d’apprendre et de se souvenir au sein d’une incarnation physique afin d’acquérir une meilleure compréhension et de fonctionner comme une intelligence générale. Bien que l’équipe ait décrit une structure théorique pour la création d’une IA incarnée, elle a également mis en évidence les défis technologiques actuels, notamment le fait que les modèles d’IA les plus puissants existent sur de vastes réseaux cloud.
Le laboratoire de l’arche de Noé de Huawei à Paris a récemment introduit un cadre révolutionnaire pour « l’intelligence artificielle incarnée » (E-AI), qu’il considère comme un développement essentiel dans la quête de l’intelligence artificielle générale (AGI). L’IAG, souvent appelée « IA de niveau humain » ou « IA forte », est un système d’IA qui a la capacité d’exécuter n’importe quelle tâche avec des ressources adéquates. Bien qu’il n’y ait pas d’accord universel sur ce qui fait d’un système d’IA une intelligence générale, plusieurs entreprises, comme OpenAI, se concentrent exclusivement sur cette technologie.
Vers la fin des années 2010, l’émergence de la technologie des transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) a conduit de nombreux spécialistes de l’IAG à adopter l’idée que « l’échelle est tout ce dont vous avez besoin », ce qui implique qu’ils prévoyaient que les transformateurs, mis à l’échelle au-delà des capacités actuelles, pourraient éventuellement ouvrir la voie à un modèle AGI. Les chercheurs de Huawei, cependant, contredisent cette croyance dans leur article en affirmant que les grands modèles de langage, comme ChatGPT d’OpenAI et Gemini de Google, ne parviennent pas à comprendre le monde réel en raison de leur manque d’engagement avec celui-ci. Selon la publication :
« Nombreux sont ceux qui pensent que le simple fait d’étendre ces modèles en termes de données et de puissance de calcul peut conduire à l’AGI. Nous ne sommes pas d’accord avec ce point de vue. Nous suggérons qu’une véritable compréhension n’est possible que grâce à des agents d’E-AI qui interagissent et apprennent du monde qu’ils habitent.
Selon les chercheurs, pour que les agents d’IA s’engagent vraiment dans le monde réel, ils doivent être logés dans une sorte de corps qui permet la perception, l’action, la mémoire et l’apprentissage. La perception, en ce sens, est la capacité d’un système d’IA à acquérir des données brutes du monde réel en temps réel, à les traiter et à les encoder dans un environnement d’apprentissage latent. Essentiellement, pour qu’une IA comprenne le monde réel dans la mesure d’une intelligence générale, elle doit avoir la capacité de se concentrer sur lui via ses propres systèmes sensoriels.
En plus de la perception, les agents doivent être capables de prendre des mesures et d’évaluer leurs résultats. Les modèles d’IA actuels sont pour la plupart « pré-entraînés », un peu comme un étudiant qui passe un test avec les réponses à l’avance. En permettant à l’IA d’agir de manière autonome et de percevoir les conséquences de ses actions comme de nouveaux souvenirs, l’équipe propose que les agents puissent apprendre à connaître le monde par l’expérience et les erreurs, à l’instar des organismes vivants.
Les chercheurs proposent un schéma théorique par lequel un grand modèle de langage ou un modèle fondamental d’IA pourrait être incarné pour atteindre ces objectifs à l’avenir. Cependant, ils soulignent également les nombreux obstacles qui se dressent devant nous. L’un des défis importants réside dans le fait que les grands modèles de langage actuels les plus puissants fonctionnent sur des réseaux cloud étendus, ce qui rend l’incarnation une tâche complexe avec la technologie actuelle. À lire également : Une percée dans la fusion nucléaire pourrait transformer l’intelligence artificielle.
Published At
2/7/2024 11:23:13 PM
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