Source article: Shaping the Future of Beneficial AGI with OpenCog Hyperon | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: zalfredd
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Façonner l’avenir de l’AGI bénéfique avec OpenCog Hyperon
“La première machine ultra-intelligente est la dernière invention que l’homme devra jamais faire.”
(Irving John Good, 1965)
Dans le dernier chapitre de notre voyage vers l’intelligence générale bénéfique (BGI), nous sommes ravis de partager notre rapport d’avancement 2023. Il met en lumière l’extraordinaire travail réalisé par l’équipe centrale AGI de SingularityNET en collaboration avec nos spin-offs TrueAGI et Zarqa, nos partenaires et l’ensemble de la communauté OpenCog.
Dans le rapport, nous fournissons une mise à jour technique complète montrant comment notre approche de la BGI au niveau cognitif a mûri au cours de l’année dernière. Les principales réalisations incluent l’avancement des composants cognitifs d’Hyperon, l’extension du projet AI-DSL (Artificial Intelligence - Domain Specific Language) dans le SDK MeTTa (Meta Type Talk), et les avancées dans l’apprentissage par l’expérience à travers des projets comme ROCCA (Agent de contrôle Rational OpenCog) et NARS (Non-Axiomatic Reasoning System).
Nous décrivons également une feuille de route pour le développement futur, en nous concentrant sur la version Alpha d’Hyperon, l’interopérabilité réelle avec la plateforme SingularityNET, l’expansion des composants d’Hyperon et l’implémentation du modèle cognitif PRIMUS.
Avec ces fondations critiques maintenant en place, ainsi que d’autres percées dans le domaine de l’IA - notamment dans les grands modèles de langage et les réseaux neuronaux Transformer, mais aussi dans le traitement simultané de l’IA, les nouvelles architectures matérielles de l’IA symbolique, et d’autres domaines - nous sommes fermement positionnés pour réaliser le plein potentiel d’Hyperon à l’échelle et accélérer les progrès vers une véritable intelligence générale bénéfique.
Ce bref résumé donne une vue d’ensemble des concepts clés et résume les principales conclusions du rapport. Le rapport complet est disponible sur le site SingularityNET’s Progrès vers une intelligence générale bénéfique (BGI).
Aperçu d’OpenCog Hyperon
OpenCog Hyperon est un cadre cognitif avancé visant à atteindre l’intelligence générale artificielle (AGI) en intégrant divers algorithmes d’IA à un métagraphe distribué connu sous le nom d’Atomspace. Développé par la fondation SingularityNET, la communauté OpenCog et d’autres partenaires, il représente un bond en avant par rapport au cadre original d’OpenCog, appelé aujourd’hui OpenCog Classic. Il traite de l’extensibilité et incorpore des outils mathématiques et logiques avancés pour une conception plus profonde du système.
OpenCog Hyperon représente une étape importante dans la quête de l’AGI, en introduisant un cadre plus évolutif et plus puissant que son prédécesseur. Il intègre différents paradigmes d’IA dans un système unifié, facilitant la synergie cognitive entre différents algorithmes et encourageant la collaboration qui permet au système d’imiter l’intelligence humaine en apprenant et en raisonnant à partir des connaissances accumulées.
Tout au long de 2023, nous avons fait des progrès significatifs sur les composants de base d’Hyperon, y compris l’interprète MeTTa et l’espace atomique distribué (DAS), avançant vers la version Alpha d’Hyperon. Les efforts se sont également concentrés sur l’évolutivité et le prototypage de composants de plus haut niveau, démontrant le potentiel d’Hyperon en tant que plateforme de R&D AGI.
Langage MeTTa
OpenCog Hyperon a introduit un ajout clé dans MeTTa - un langage décentralisé et auto-modifiant conçu pour les calculs cognitifs, permettant l’interopérabilité au sein de l’architecture. Il unifie la programmation logique, probabiliste et fonctionnelle, facilitant la mise en œuvre et l’évolution des algorithmes d’IA au sein de l’Atomspace.
MeTTa constitue le “traducteur universel” qui permet à ce large éventail de systèmes d’IA de collaborer dynamiquement sur la base de connaissances commune de l’Atomspace (et d’améliorer la base de connaissances ce faisant). La capacité de MeTTa à prendre en charge le raisonnement neural-symbolique et à gérer les incertitudes (à l’aide du raisonnement probabiliste) en fait un outil puissant et polyvalent, crucial dans notre quête de développement de l’AGI.
En 2023, l’interpréteur MeTTa est prêt à être utilisé en interne, avec des développements ultérieurs dans le prototypage d’algorithmes d’IA et l’intégration du DAS. Les principales réalisations comprennent la mise en œuvre d’un noyau MeTTa minimal, d’un chaînage arrière dans MeTTa et d’un travail préliminaire sur le contrôle de l’inférence, mettant en évidence les capacités évolutives d’Hyperon.
Nous nous sommes également engagés dans une collaboration exploratoire avec F1REFL3Y.io, impliquant la combinaison de MeTTa avec le formalisme de calcul Rho et le langage Rholang associé, des outils mathématiques sophistiqués développés à l’origine pour la blockchain RChain, visant à fournir à MeTTa un mécanisme supplémentaire pour une concurrence évolutive et décentralisée.
Espace atomique distribué
Une autre amélioration importante présentée dans OpenCog Hyperon est le Distributed Atomspace (DAS), une extension de l’Atomspace en un composant plus indépendant conçu pour supporter de multiples connexions simultanées avec différents algorithmes d’IA, fournissant une interface d’interrogation flexible aux bases de connaissances distribuées. Les développeurs de SingularityNET et de TrueAGI intègrent le DAS et le reste d’Hyperon dans un cadre “AGI-as-a-service” capable de répondre efficacement et en toute sécurité aux besoins en AGI d’un large éventail de clients.
AI-DSL en 2023
En 2023, la feuille de route du projet AI-DSL a connu des changements significatifs, s’adaptant aux nouvelles technologies et aux nouveaux outils. Au début de l’année, des prototypes ont été développés à l’aide d’Idris pour l’analyse de la place de marché SingularityNET, qui s’est ensuite concentrée sur le développement de MeTTa pour les capacités AI-DSL, y compris les fonctionnalités de chaînage et de typage.
En outre, l’émergence de systèmes tels que ChatGPT et HuggingGPT nous a amenés à explorer ces technologies. En conséquence, nous avons décidé de travailler sur l’assistant de la plateforme SingularityNET afin de fournir un système facile à utiliser pour interagir avec la plateforme SingularityNET (par exemple, demander des services ou des flux de travail combinés en langage naturel par le biais d’un LLM) en tant que piste supplémentaire.
Incorporation des LLM dans OpenCog Hyperon
A SingularityNET, nous avons développé et utilisé des réseaux neuronaux profonds (DNN) à la fois comme services sur la plateforme SIngularityNET et comme composants OpenCog pour résoudre diverses tâches en robotique, systèmes de dialogue, bio-informatique, et autres domaines. Néanmoins, les progrès récents des LLM et des architectures de transformateurs, ainsi que les réalisations remarquables des grands modèles de langage (LLM) ont incité à explorer davantage leur potentiel pour contribuer à la réalisation de l’AGI, que ce soit par des augmentations incrémentales ou par l’incorporation dans des cadres AGI plus larges tels qu’Hyperon.
Malgré leur vaste champ d’application, les LLM sont confrontés à des limitations telles que les hallucinations, le manque de mémoire, l’acquisition incohérente de connaissances et les défis posés par le raisonnement en plusieurs étapes. Ces limitations découlent de leur architecture feedforward, qui implique le hachage de grandes quantités de données pendant la formation pour les rappeler pendant l’inférence, ce qui limite leur capacité à gérer de nouvelles tâches ou à s’adapter à de nouvelles règles ou situations.
Néanmoins, les nombreuses données d’apprentissage des LLM leur permettent d’effectuer un large éventail de tâches, ce qui les positionne comme ce que l’on pourrait appeler “l’IA générale étroite” en raison de leur large champ d’application mais de leurs capacités de généralisation limitées.
Au-delà des LLM
Les limites des LLM ne signifient pas qu’ils ne sont pas utiles au développement de l’AGI. Leurs défauts et leurs réussites permettent de mieux comprendre la nature de l’AGI. Pour surmonter les limites des LLM, la communauté mondiale les améliore grâce à des technologies telles que les graphes de connaissances, l’intégration de la mémoire et les plugins de recherche sur le web. Ces améliorations rendent les MLD plus utiles, mais elles ne permettent pas de réaliser l’AGI.
Par conséquent, si les LLM sont utiles, leur progression vers l’AGI nécessite de s’attaquer à ces limites par une intégration plus poussée avec les systèmes neuronaux-symboliques ou en les améliorant avec des composants neuronaux.
Synergie neurale-symbolique
L’intégration des LLM avec Hyperon exige qu’ils communiquent dans le langage MeTTa, ce qui leur permet d’agir comme des espaces atomiques pour l’interrogation et la combinaison du traitement symbolique et neuronal afin de compenser les faiblesses de l’un et de l’autre. Ce processus implique l’utilisation de MeTTa pour la composition et le chaînage d’invites avec des opérations telles que les requêtes de graphes de connaissances, permettant une interaction transparente entre les composants.
À SingularityNET et Zarqa, nous explorons une approche qui couvre les capacités de Langchain et Guidance pour la création de scripts d’invite et la traduction des résultats, et une autre pour la conversion du langage naturel en MeTTa pour le stockage et le raisonnement dans l’Atomspace. Ces approches font partie d’un cadre plus large appelé MeTTa-Motto, illustré par des applications telles que l’assistant de la plateforme SingularityNET et l’intégration du NARS pour des capacités améliorées de questions-réponses.
Nous étudions également une intégration Hyperon-LLM plus profonde, comme le réglage fin des LLM pour comprendre MeTTa et l’amélioration de la communication avec Atomspace par le biais de mécanismes d’attention croisée, en envisageant même d’intégrer les LLM dans Atomspace. Ces efforts visent à exploiter à la fois la connaissance explicite et le raisonnement pour le développement de l’AGI.
Apprentissage expérientiel - ROCCA, NARS, raisonnement causal, AIRIS
En 2023, OpenCog s’est concentré sur le développement d’agents intelligents via Hyperon, en intégrant des projets tels que ROCCA pour l’apprentissage par l’expérience. Les efforts se sont concentrés sur la transition vers Hyperon de composants clés tels que l’enchaînement avant et arrière, le RLP et l’exploration de modèles. Les capacités avancées d’Hyperon/MeTTa ont considérablement accéléré ces transitions, améliorant la qualité et la généralité des composants. Cela inclut un chaînage polyvalent et l’intégration du système de raisonnement expérientiel du NARS, bénéficiant des caractéristiques innovantes de MeTTa pour rationaliser le code et améliorer la modularité et la performance.
L’initiative vise également à fusionner les meilleurs éléments de divers systèmes, y compris ROCCA, ONA (OpenNARS for Application), OpenPsi et AIRIS (Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism), (Symbolisme interprété), dans un cadre d’apprentissage expérientiel complet au sein d’Hyperon. Ce cadre se concentre sur les schémas cognitifs et introduit un modèle de curiosité pour une exploration efficace de l’environnement, montrant le potentiel de surpasser les méthodes traditionnelles d’apprentissage par renforcement en termes d’efficacité des données. Ces avancées sont actuellement testées dans des scénarios en grille afin de valider leur efficacité.
Les progrès de SingularityNET vers une intelligence générale bénéfique
Alors que nous nous trouvons au seuil d’une nouvelle ère de l’intelligence artificielle, le passage du concept à la réalité pour l’intelligence générale artificielle atteint ses dernières étapes.
Notre rapport d’avancement pour 2023 ne se contente pas de présenter les progrès que nous avons accomplis en matière d’informatique cognitive et d’intégration de l’IA. Il démontre également notre engagement en faveur du développement et de l’application éthiques de l’AGI.
Les avancées d’OpenCog Hyperon, propulsées par les efforts dévoués de l’équipe AGI de SingularityNET, de nos partenaires et de la vibrante communauté OpenCog, témoignent de l’ambition collective d’exploiter l’AGI pour le plus grand bien de tous les êtres sensibles.
La collaboration avec des développeurs externes et la communauté des logiciels libres a été déterminante dans notre parcours - elle a enrichi nos perspectives, accéléré nos progrès et ouvert la voie à une AGI réellement bénéfique.
Nous nous engageons à développer Hyperon de manière ouverte, responsable et éthique, et nous nous réjouissons de travailler avec des développeurs externes et open-source pour garantir que les systèmes AGI de niveau humain soient bénéfiques, compatissants et utiles à l’humanité.
À propos de SingularityNET
SingularityNET est une plateforme d’IA décentralisée et un marché pour les services d’Intelligence Artificielle (IA). Notre mission est la création d’une Intelligence Artificielle Générale (AGI) décentralisée, démocratique, inclusive et bénéfique, en démocratisant l’accès à l’IA et aux technologies de l’AGI par le biais de :
Notre plateforme, où chacun peut développer, partager et monétiser des algorithmes, des modèles et des données d’IA.
OpenCog Hyperon, notre premier cadre AGI neuronal-symbolique, sera un service de base pour la prochaine vague d’innovation en matière d’IA.
Notre écosystème, qui développe des solutions d’IA avancées à travers les marchés verticaux pour révolutionner les industries.
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