- Les chercheurs ont construit une IA capable d’apprendre des tâches à partir d’instructions textuelles, puis de communiquer ces connaissances à d’autres systèmes d’IA. Cela élimine le besoin de formation individuelle pour chaque IA, rationalisant ainsi le développement.
- Le réseau d’IA comprend des phrases complètes, imitant l’interaction humaine. Cette avancée dans le traitement du langage naturel (NLP) permet à l’IA de collaborer plus efficacement avec les humains.
- Bien qu’elle ne soit pas sensible, cette communication de l’IA ouvre la voie à une exploration plus approfondie. Cela suscite des discussions sur les avantages et les inconvénients potentiels de l’IA dans la société, y compris des inquiétudes quant au dépassement du contrôle humain.
Une équipe de chercheurs a développé une IA capable de communiquer entre eux. Ce modèle innovant est conçu pour acquérir des connaissances et exécuter des tâches à partir de directives textuelles, transférant ensuite ces connaissances à d’autres systèmes d’IA, selon les chercheurs. Les détails de cette avancée et de l’évolution de l’IA ont été publiés dans la revue Nature.
Comment les chercheurs y sont-ils parvenus ?
Pour évaluer son efficacité, les chercheurs ont permis à une IA de maîtriser une tâche en utilisant les instructions fournies. Cette IA était alors capable de partager ses connaissances avec une autre IA, dite « sœur », permettant à cette dernière d’accomplir les tâches confiées sans avoir besoin de formation ou d’expérience préalable. Cette avancée marque un bond en avant significatif pour les réseaux d’IA, démontrant les immenses possibilités offertes par l’intégration du traitement du langage naturel (NLP) dans la technologie de l’IA.
Les chercheurs ont fait progresser l’intelligence artificielle en explorant des agents capables de communiquer directement et d’apprendre mutuellement des tâches. La percée implique la construction d’un réseau d’IA formé uniquement sur des instructions écrites, qui transmet ensuite ses connaissances à une IA homologue. Cette étape importante repose sur l’exploitation du traitement du langage naturel, permettant aux machines de comprendre et de reproduire naturellement le langage humain. Le réseau d’IA comprend des réseaux de neurones, des assemblages complexes d’algorithmes d’apprentissage automatique calqués sur la structure neuronale du cerveau humain.
L’objectif fondamental du traitement du langage naturel est d’imiter le langage humain dans les ordinateurs, permettant à ces machines d’interpréter et d’émuler du texte ou des mots prononcés avec plus de facilité et de naturel. Ce concept est de plus en plus pertinent compte tenu de l’essor des développements de l’IA, même si parvenir à une viabilité totale reste un objectif lointain. L’avènement d’une IA capable de communiquer mutuellement représente une avancée significative dans ce cheminement.
L’IA composite, un « réseau neuronal sensorimoteur-récurrent (RNN) », suit un entraînement sur un répertoire de tâches psychophysiques, répondant à des stimuli comme la lumière sur la base d’instructions transmises par la PNL. Malgré l’absence de données d’exposition préalable ou de données de formation spécifiques à des tâches, le RNN atteint une précision impressionnante de 83 % dans l’exécution de tâches guidées par des instructions en langage naturel. Sa compréhension de phrases écrites facilite l’exécution des tâches, aboutissant à l’articulation des résultats via des instructions linguistiques à une IA sœur, permettant l’exécution de tâches sans expérience préalable.
Cette avancée simplifie le processus de développement de modèles d’IA en éliminant une grande partie du travail préliminaire. Classiquement, chaque modèle nécessite une formation individuelle pour des tâches spécifiques. Cependant, un réseau dans lequel les entités d’IA peuvent partager leurs connaissances évite la nécessité d’une formation initiale aussi approfondie.
Les scientifiques à l’origine de ce réseau ont franchi une étape importante en permettant au modèle de traiter et de réagir à des phrases complètes d’une manière qui imite plus fidèlement l’interaction humaine naturelle. Cela représente un bond monumental dans les capacités des modèles d’IA, renforçant leur potentiel à collaborer de manière plus transparente avec les opérateurs humains.
Bien que les systèmes d’IA communiquant entre eux n’équivalent pas à la création d’une IA dotée de capacités de raisonnement semblables à celles des humains, ce développement ouvre la voie à de nouvelles explorations de la technologie de l’IA. Cela suscite à la fois enthousiasme et appréhension, alimentant les débats sur les impacts potentiels de l’IA sur la société, y compris les inquiétudes spéculatives selon lesquelles l’IA dépasse le contrôle humain.
Crédit image en vedette : Google DeepMind/Unsplash
