French - The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation

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Source article: The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: FranklynStein
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L’avenir de l’IA avec AIRIS : Une approche dynamique de l’apprentissage et de l’adaptation

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L’intelligence artificielle (IA) ne cesse d’évoluer, et année après année, nous dépassons les systèmes traditionnels basés sur des règles pour nous orienter vers des modèles plus autonomes et adaptatifs. L’un de ces systèmes de pointe est AIRIS de SingularityNET, qui signifie “Symbolisme Interprété par Renforcement Intelligent et Autonome”.

AIRIS a réalisé d’énormes progrès l’année dernière, démontrant une capacité remarquable à apprendre, à s’adapter et à résoudre des problèmes dans des environnements de plus en plus complexes. Ce niveau supérieur de résolution de problèmes dans le monde réel est, selon nous, une étape importante et une réalisation significative dans le développement de l’IA — un jalon que nous serions ravis de partager avec vous.

À ses débuts, AIRIS a démontré ses capacités d’apprentissage et de résolution de problèmes dans un environnement de jeu de puzzle en 2D. Dans cet espace, il a fait preuve d’un raisonnement avancé en définissant des sous-objectifs, comme trouver des clés pour ouvrir des portes. L’agent a appris à atteindre ses objectifs par l’exploration et l’interaction, créant ainsi ses propres méthodologies de résolution de problèmes.

Aujourd’hui, AIRIS évolue en passant d’un environnement en 2D à un environnement en 3D avec l’Agent AIRIS Minecraft. Ce passage entre les deux environnements présente plusieurs défis — un monde en 3D est intrinsèquement plus complexe, avec une plus grande variété d’objets, d’interactions et de considérations spatiales. L’agent IA doit non seulement naviguer dans un paysage plus élaboré, mais aussi gérer une gamme plus large d’actions et de facteurs environnementaux.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les aspects techniques du système AIRIS et les développements passionnants au sein de SingularityNET, ne manquez pas notre épisode de « Technical Tuesdays » avec Berick Cook, développeur en IA chez SingularityNET. Dans cette série captivante, nous explorons les subtilités de nos projets d’IA à travers des discussions et des démonstrations d’experts qui mettent en lumière les capacités innovantes d’AIRIS. Que vous soyez un passionné aguerri de l’IA ou que vous commenciez tout juste votre parcours, ces épisodes offrent des perspectives précieuses et des connaissances pratiques qui peuvent enrichir votre compréhension du paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle.

Les systèmes d’IA traditionnels, ou GOFAI (Good Old-Fashioned AI), fonctionnent sur des déclarations explicites de type “si-alors”.

Ces systèmes nécessitent une programmation minutieuse de chaque scénario possible, les rendant rigides et limités dans des environnements dynamiques. Imaginez un personnage dans un jeu qui comprend que si un bouton est pressé, il doit se déplacer dans une direction précise.

En revanche, AIRIS apprend les règles par l’observation plutôt que par une programmation explicite. Il interagit avec son environnement, fait des prédictions et affine son modèle interne en fonction des résultats observés. Dans l’exemple du personnage de jeu, AIRIS pourrait observer que la pression d’un bouton déplace un personnage et, grâce à l’interaction, il apprend à prédire le mouvement du personnage, s’adaptant lorsque de nouveaux obstacles (comme des murs, par exemple) sont rencontrés.

Ce système d’IA de pointe va au-delà de l’ancienne IA GOFAI, qui repose sur des règles « si-alors » préétablies pour la prise de décision et les actions. AIRIS se distingue comme un système d’IA révolutionnaire, doté d’un potentiel transformateur immense dans divers secteurs.

Le processus d’apprentissage d’AIRIS

AIRIS interagit en continu et de manière dynamique avec son environnement, formulant et affinant ses prédictions. Il apprend, par exemple, que la pression d’un bouton déplace un personnage, et lorsqu’il rencontre un mur, il ajuste son modèle pour comprendre que le personnage ne peut pas passer au-delà du mur. Ce processus interactif permet à AIRIS de naviguer dans des environnements complexes, tels que des labyrinthes, où il prédit et met à jour sa compréhension en fonction de nouvelles observations.

Naturellement, cela signifie qu’AIRIS n’est pas statique ; il apprend et s’adapte en permanence aux changements dans son environnement. Contrairement à l’apprentissage par renforcement traditionnel, qui peut nécessiter des millions d’épisodes, AIRIS est plus efficace en termes de données et capable d’exploration autonome et d’adaptation au-delà de la capacité des systèmes GOFAI. Cette approche dynamique de l’apprentissage permet à AIRIS d’explorer des zones qu’il n’a jamais vues auparavant et de s’adapter aux changements inattendus de manière plus efficace.

Cela conduit à une autre des caractéristiques remarquables d’AIRIS : sa capacité à engager un raisonnement de haut niveau. Dans notre exemple de jeu de puzzle, AIRIS peut définir des sous-objectifs, tels que trouver une clé pour déverrouiller une porte. En explorant et en interagissant avec l’environnement, il apprend les étapes nécessaires pour atteindre les objectifs, démontrant un niveau avancé de résolution de problèmes.

AIRIS est devenu un composant clé des objectifs ambitieux entourant l’intelligence artificielle générale (AGI), en particulier grâce à son intégration dans le SophiaVerse. Cette plateforme vise à améliorer l’intelligence des personnages numériques et à faciliter leur évolution. Un aspect notable d’AIRIS est son modèle de curiosité, qui permet un apprentissage et une exploration dynamiques dans divers environnements. En appliquant un ensemble de règles fondamentales, AIRIS peut naviguer dans les incertitudes et rechercher des récompenses, incarnant une approche simple mais puissante pour la résolution de problèmes et l’exploration.

Un autre aspect fascinant d’AIRIS est la possibilité pour plusieurs agents de partager des informations. En théorie, un agent AIRIS pourrait apprendre d’un autre à travers des expériences partagées ou par l’observation. Cela pourrait améliorer l’efficacité de l’apprentissage et les capacités de résolution de problèmes des systèmes d’IA qui travaillent ensemble dans un environnement commun.

AIRIS fonctionne sur un système basé sur des règles transparentes qui peuvent être modifiées en temps réel. Les développeurs peuvent visualiser et ajuster les règles et les prédictions de l’IA, permettant ainsi d’affiner son comportement. Cette transparence garantit que le processus de prise de décision de l’IA est compréhensible et contrôlable, ce qui en fait un outil puissant pour les développeurs.

L’une des innovations clés d’AIRIS est sa capacité d’apprentissage en temps réel, ce qui le distingue des systèmes d’IA plus statiques comme les chatbots ou les assistants virtuels. Ces systèmes conventionnels fonctionnent souvent dans des paramètres fixes, limitant leur adaptabilité. En revanche, AIRIS apprend et acquiert des connaissances à partir d’interactions, ce qui le rend plus agile et capable de gérer des tâches complexes.

Le rôle d’AIRIS dans l’AGI et la révolution des industries

Les avancées réalisées dans l’environnement virtuel de Minecraft posent les bases pour des applications dans le monde réel. Les techniques qu’AIRIS utilise pour naviguer et interagir dans un monde virtuel peuvent être adaptées pour des robots physiques. Ces robots pourraient être déployés dans divers contextes, de l’automatisation industrielle à l’assistance à domicile, où ils auraient besoin d’apprendre et de s’adapter de manière autonome à leur environnement.

Les applications potentielles d’AIRIS vont bien au-delà des environnements virtuels comme Minecraft. Les capacités avancées d’apprentissage et d’adaptation d’AIRIS peuvent révolutionner des secteurs tels que la santé, la fabrication, le transport, la logistique, le commerce de détail, l’énergie, les services publics et l’éducation. Il promet d’améliorer les soins aux patients, d’optimiser la production, d’améliorer la logistique, de personnaliser les expériences d’achat, de gérer les réseaux intelligents et de fournir un apprentissage personnalisé, stimulant ainsi l’innovation et l’efficacité dans ces secteurs.

Cette technologie vise à faire la transition vers des applications concrètes, telles que la robotique. Un robot équipé d’AIRIS pourrait naviguer et s’adapter à son environnement, réagissant aux changements et obstacles en toute fluidité. Par exemple, si une personne marche devant lui, le robot pourrait s’arrêter et ajuster sa trajectoire.

Dans le domaine des jeux vidéo, AIRIS pourrait révolutionner la création de personnages non-joueurs (PNJ) réalistes. Ces PNJ pourraient présenter des comportements et des objectifs dynamiques, accomplissant des tâches en fonction de leurs besoins et des interactions avec leur environnement, créant ainsi une expérience de jeu plus immersive.

L’une des perspectives les plus passionnantes pour AIRIS est son application dans le SophiaVerse, un terrain de jeu numérique conçu pour expérimenter avec l’IA. Ici, des agents appelés « néotériques » existeront et interagiront dans un environnement semblable à un jeu, apprenant et évoluant en temps réel. Les néotériques sont conçus pour avoir leurs propres motivations et impulsions, leur permettant de relever des défis analogues à ceux des interactions humaines dans le monde réel. Cela ouvre un champ immense de possibilités pour explorer les comportements et dynamiques complexes de l’IA.

De plus, l’intégration d’AIRIS avec les néotériques facilite des interactions riches, permettant aux agents de communiquer, de collaborer et de partager des connaissances entre eux. Ce design vise à reproduire les interactions humaines, soulevant des questions fascinantes sur les émotions, l’apprentissage et l’adaptabilité des systèmes d’IA. Alors que ces agents néotériques apprennent à naviguer dans des environnements numériques, ils seront mis à l’épreuve sur leur capacité à résoudre des problèmes, à interagir avec les utilisateurs et à s’adapter à diverses situations.

Le potentiel d’AIRIS pour contribuer à l’AGI bénéfique est immense. M. Cook partage notre vision éthique et notre compréhension des implications sociétales plus larges des systèmes d’IA, et il consacre ses efforts à l’importance de fixer des limites sûres pour l’exploration. En permettant une expérimentation contrôlée — telle que l’évaluation de l’impact de différents outils sur le comportement des agents — AIRIS fournira des informations précieuses pour la conception de systèmes intelligents.

Chronologie du Développement

Le développement de l’agent AIRIS dans Minecraft progresse rapidement, avec des attentes qu’il soit pleinement fonctionnel d’ici la fin de l’année. Cet agent vise à se comporter de manière presque indiscernable d’un joueur humain, capable d’explorer, de construire, d’artisaner et d’interagir de façon dynamique dans le jeu. Les développements futurs pourraient voir des collaborations avec de grands studios de jeux pour intégrer cette technologie dans les jeux grand public.

AIRIS représente un tournant majeur vers des systèmes d’IA plus adaptatifs et autonomes, capables d’apprendre et de raisonner sur leurs environnements d’une manière similaire à l’apprentissage humain. Cette approche dynamique et efficace de la résolution de problèmes a des implications profondes tant pour les applications virtuelles que réelles, promettant de transformer la manière dont l’IA interagit et s’adapte à son environnement. À mesure qu’AIRIS continue de se développer, il pourrait révolutionner des domaines allant des jeux vidéo à la robotique, annonçant une nouvelle ère de systèmes intelligents et autonomes.

Alors que le système AIRIS continue d’évoluer, il reste axé sur la résolution des complexités du développement de l’IA. Avec des outils disponibles pour l’expérimentation publique, tels que l’utilisation d’AIRIS dans un mod Minecraft, la communauté peut activement s’impliquer et contribuer à la croissance du système. Cette approche collaborative est essentielle pour favoriser l’innovation et étendre les capacités d’AIRIS dans la quête de l’intelligence artificielle générale (AGI). L’avenir s’annonce prometteur, avec AIRIS bien positionné pour explorer le paysage complexe de l’intelligence artificielle et son impact potentiel sur la société.

À Propos de SingularityNET

SingularityNET a été fondé par le Dr. Ben Goertzel avec pour mission de créer une Intelligence Artificielle Générale (AGI) décentralisée, démocratique, inclusive et bénéfique. Une AGI n’est dépendante d’aucune entité centrale, est ouverte à tous et n’est pas limitée aux objectifs restreints d’une seule entreprise ou d’un seul pays. L’équipe de SingularityNET comprend des ingénieurs, scientifiques, chercheurs, entrepreneurs et spécialistes du marketing expérimentés. Notre plateforme principale et nos équipes d’IA sont complétées par des équipes spécialisées dans des domaines d’application tels que la finance, la robotique, l’IA biomédicale, les médias, les arts et le divertissement.

Plateforme d’IA Décentralisée | OpenCog Hyperon | Écosystème | ASI Alliance

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