Un modèle d'IA développé par la société technologique américaine NVIDIA enseigne aux robots des compétences complexes qui jusqu'à présent étaient uniquement à la portée des capacités humaines.
Cet agent d'IA est alimenté par GPT-4 et écrit de manière autonome des algorithmes de récompense pour entraîner tout type de robot, comme les quadrupèdes, les bipèdes, les quadrotors, les mains adroites et les bras de robots collaboratifs (Cobots) ; dans des activités telles que ouvrir des tiroirs, utiliser des ciseaux, attraper des balles et près de 30 tâches différentes.
Cet apprentissage par renforcement innovant est un type d' apprentissage automatique qui permet aux agents d'apprendre de leurs propres actions et commentaires. Et le meilleur exemple de ces capacités a été mis en évidence dans la façon dont Eureka a pu apprendre à une main robotique à faire des tours avec un stylo ainsi qu'à un humain.
Comment fonctionne Eurêka
Les chercheurs affirment que les algorithmes de récompense générés par Eureka surpassent ceux écrits par des experts humains sur plus de 80 % des tâches, conduisant à une amélioration moyenne des performances des robots de plus de 50 % .
Cette intelligence artificielle est alimentée par des technologies de simulation accélérées par GPU NVIDIA, telles que Isaac Gym, une application de référence en simulation physique pour la recherche sur l'apprentissage par renforcement ; et Omniverse , qui est une plate-forme de développement permettant de créer des outils et des applications 3D basés sur le framework OpenUSD .
Des outils qui permettent à ce modèle d'IA d'évaluer rapidement la qualité de grands lots de candidats à la récompense pour une formation plus efficace .
En fait, Eureka est capable de construire un résumé des statistiques clés à partir des résultats de la formation et demande à son modèle de langage d'améliorer sa génération de fonctions de récompense. De cette façon, l’IA s’améliore .
Les chercheurs affirment qu’Eureka constitue une première étape vers le développement de nouveaux algorithmes intégrant des méthodes d’apprentissage génératif et par renforcement pour résoudre des tâches difficiles. Ils prédisent également que cette technologie permettra de contrôler des robots adroits et fournira une nouvelle façon de produire des animations physiquement réalistes pour les artistes.
Progrès et préoccupations
L’idée de robots enseignant des robots suscite un intérêt et un succès accrus. Un article publié dans la revue Transactions on Machine Learning Research a présenté un nouveau système appelé SKILL (Shared Knowledge Lifelong Learning) , qui a permis aux systèmes d'intelligence artificielle d'acquérir 102 compétences différentes , notamment le diagnostic de maladies à partir de radiographies pulmonaires et l'identification d'espèces de fleurs.
Ces modèles ont partagé leurs connaissances, agissant en quelque sorte comme des enseignants, à travers un réseau de communication et ont pu maîtriser chacune des 102 compétences. De plus, des chercheurs d’écoles telles que le MIT et l’ Université de Bristol ont également réussi, notamment en utilisant l’IA pour apprendre aux robots à manipuler des objets.
Cependant, l’intégration de l’intelligence artificielle dans la robotique suscite diverses craintes et inquiétudes dans la société, telles que :
- Chômage et remplacement des travailleurs : l'une des craintes les plus importantes est que l'automatisation basée sur l'IA pourrait entraîner la perte d'emplois pour les travailleurs humains. Les robots et les systèmes automatisés ont le potentiel d’effectuer des tâches répétitives et routinières plus efficacement que les humains, ce qui pourrait conduire à l’obsolescence de certains emplois.
À mesure que l’IA progresse, on craint qu’elle ne dépasse non seulement la force physique humaine, mais également les capacités cognitives et créatives. Cela pourrait affecter les professionnels de domaines tels que la médecine, le droit et la créativité artistique.
- Contrôle et autonomie : La crainte que les systèmes d'IA et les robots puissent devenir trop autonomes et échapper au contrôle humain est une préoccupation légitime. Les scénarios dans lesquels des robots autonomes prennent des décisions par eux-mêmes, en particulier dans les applications militaires, peuvent faire craindre un manque de contrôle et de surveillance.
- Sécurité et cyberattaques : l'IA en robotique peut être vulnérable aux cyberattaques et au piratage. Si les systèmes autonomes ou semi-autonomes tombent entre de mauvaises mains, ils pourraient être utilisés à des fins malveillantes, soulevant des problèmes de sécurité nationale et de confidentialité.
- Développement contraire à l'éthique : les préoccupations concernant le développement contraire à l'éthique de l'IA constituent une préoccupation majeure. Si elle n’est pas correctement mise en œuvre et réglementée, l’IA pourrait être utilisée de manière inappropriée ou discriminatoire, ce qui pourrait avoir des effets négatifs sur la société.
- Dépendance excessive : une dépendance excessive à l'égard de l'IA et de l'automatisation pourrait rendre les gens moins compétents dans l'exécution de tâches manuelles ou cognitives par eux-mêmes, ce qui pourrait avoir un impact négatif sur l'autonomie et les capacités humaines.
- Biais et discrimination : les systèmes d'IA peuvent apprendre les préjugés et les préjugés présents dans les données avec lesquelles ils sont formés. Cela pourrait conduire à des décisions discriminatoires ou injustes dans des applications telles que la sélection du personnel ou la prise de décision judiciaire.