Google DeepMind affirme que les agents d'IA peuvent copier les humains pour se rapprocher de l'intelligence générale artificielle,

Grâce à un processus analogue à l'apprentissage social chez l'homme

Google DeepMind affirme avoir démontré qu'un agent d'IA est capable d'acquérir de nouvelles compétences selon un processus analogue à l'apprentissage social chez l'homme et d'autres animaux. S'écartant des modèles d'IA traditionnels, les chercheurs de Google DeepMind ont mis au point une méthode permettant à l'IA d'imiter une forme d'apprentissage social, marquant ainsi une avancée significative dans la capacité de l'IA à acquérir des compétences. Les chercheurs considèrent qu'il s'agit d'une étape importante vers la création d'une intelligence générale artificielle (AGI) capable d'apprendre de façon autonome, simplement en observant et en imitant les autres.

L'apprentissage social implique qu'un individu acquiert des compétences et des connaissances auprès d'un autre en les copiant. Cette forme d'apprentissage joue un rôle crucial dans le développement humain et animal. Jusqu'à présent, il s'agissait d'une méthode intrinsèque à la façon dont les humains et les animaux apprennent, mais une équipe de chercheurs de Google DeepMind affirme avoir démontré que les agents d'IA peuvent acquérir des compétences par le biais d'un processus comparable à l'apprentissage social chez les humains et les animaux. L'équipe de Google Deepmind affirme être la première à démontrer ce processus dans le domaine de l'IA.

Auparavant, les agents d'IA s'appuyaient fortement sur l'apprentissage supervisé, nécessitant une pléthore d'exemples de démonstrations humaine, ce qui était à la fois long et coûteux. L'équipe de Google DeepMind, dirigée par Edward Hughes, ingénieur de recherche, cherche un moyen de surmonter ces limites. Pour cela, elle s'est éloignée de la méthode traditionnelle et s'est inspirée des comportements d'apprentissage naturels observés chez les êtres vivants. Leur méthode ne repose pas sur des données humaines préenregistrées, mais permet à un agent d'IA d'identifier les experts parmi eux et de reproduire leur comportement en temps réel.


Dans un espace de travail physique simulé appelé GoalCycle3D (une sorte de terrain de jeu animé par ordinateur avec des sentiers et des obstacles), les chercheurs ont constaté que les agents d'IA ont été capables d'apprendre d'experts humains et d'experts en IA pour relever avec succès divers, sans avoir été préalablement exposés à des interactions ou à des instructions humaines. Dans un article publié cette semaine dans la revue Nature Communications, l'équipe affirme que cette percée a été réalisée grâce à l'apprentissage par renforcement, qui a permis à l'IA non seulement d'imiter, mais aussi de retenir efficacement les nouvelles connaissances.

« Nos agents parviennent à imiter en temps réel un humain dans des contextes nouveaux sans utiliser des données humaines préalablement collectées. Nous identifions un ensemble étonnamment simple d'ingrédients suffisants pour générer une transmission culturelle et nous développons une méthodologie d'évaluation pour l'évaluer rigoureusement. Cela ouvre la voie à un rôle algorithmique de l'évolution culturelle dans le développement de l'intelligence artificielle générale », indique l'équipe. Elle espère que d'autres chercheurs appliqueront plus largement les résultats de l'étude pour montrer comment l'évolution culturelle pourrait être développée dans l'IA.

Au fur et à mesure que cette recherche évolue, elle ouvre des voies passionnantes où les études interdisciplinaires entre l'IA et la psychologie de l'évolution culturelle pourraient considérablement accroître les capacités de l'IA. Cela pourrait conduire à la germination d'un éventail toujours plus large de compétences pertinentes pour les applications du monde réel, reflétant véritablement la sophistication de l'apprentissage humain. « Nous espérons une interaction interdisciplinaire fructueuse entre les domaines de l'IA et de la psychologie évolutive culturelle à l'avenir », a déclaré l'équipe, invitant les autres chercheurs en IA à collaborer sur cette nouvelle piste.

Selon les analystes,...