L'Intelligence Artificielle Générale (IAG) représente la prochaine étape majeure dans le développement de l'intelligence artificielle, offrant le potentiel aux machines de comprendre et de raisonner sur un large éventail de tâches. C'est un objectif qui a suscité un intérêt considérable au sein de la communauté de l'IA, de nombreux experts travaillant à sa réalisation. Atteindre l'IAG est considéré comme une étape critique pour débloquer de nouvelles possibilités pour le progrès humain et l'innovation en IA. Chez ARC, la conviction est que le gaming sert d'outil essentiel dans cette quête, fournissant un banc d'essai où les systèmes d'IA peuvent être entraînés à gérer la complexité et l'adaptabilité, deux éléments cruciaux pour atteindre l'IAG.
Image IA générique
Gaming et IAG
Les jeux sont depuis longtemps reconnus comme un élément important du développement de l'IA, et c'est quelque chose que des leaders de l'industrie tels qu'Elon Musk et Demis Hassabis ont reconnu. Musk, à travers son initiative xAI, a souligné le rôle du gaming dans l'entraînement des systèmes d'IA, démontrant comment le gaming peut être utilisé pour simuler des complexités du monde réel.
De même, Demis Hassabis de DeepMind a partagé sa vision, notant que les environnements de gaming comme celui utilisé dans AlphaZero ne visent pas seulement à maîtriser des jeux, mais à développer des algorithmes d'IA qui peuvent être appliqués à des problèmes plus larges du monde réel. L'objectif est de créer une IA à usage général capable de raisonner, de s'adapter et, finalement, de résoudre des défis au-delà de ce pour quoi elle a été initialement entraînée.
L'approche d'ARC implique l'utilisation d'un cadre structuré pour accélérer les progrès de l'IAG grâce au gaming. En intégrant des Modèles, des Infrastructures, des E(N)vironnements et des Données (M.I.N.D.), ARC vise à créer un écosystème qui rassemble les composants nécessaires au développement de l'IAG. L'organisation estime que la nature dynamique du gaming, avec ses règles en constante évolution et ses environnements imprévisibles, en fait une plateforme idéale pour entraîner des systèmes d'IA capables de développer les compétences de base nécessaires à l'IAG.
Compétences humaines. Amplifiées par l'IA.
Compétences clés pour atteindre l'IAG
Pour ARC, l'IAG se définit par sa capacité à performer dans plusieurs domaines, en faisant preuve de plusieurs compétences clés. L'une des principales capacités est la multimodalité, qui implique l'intégration de différents types de données, telles que les visuels, le texte et l'audio, dans une compréhension cohérente. Ceci est essentiel pour qu'une IA interagisse de manière significative avec le monde, car les tâches du monde réel nécessitent souvent l'interprétation de divers types d'entrées.
Une autre compétence critique est l'amélioration continue. Un système d'IAG doit être capable d'apprendre de manière incrémentale, en affinant ses connaissances à chaque nouvelle interaction sans perdre les informations apprises précédemment. Cela garantit que l'IA peut s'adapter aux circonstances changeantes et acquérir de nouvelles compétences à mesure qu'elle rencontre différentes situations.
L'adaptabilité est une autre caractéristique essentielle. Les systèmes d'IAG doivent être capables de réagir efficacement aux nouveaux environnements ou aux changements inattendus dans l'environnement existant. Ceci est particulièrement important dans des contextes dynamiques comme le gaming, où les règles et les scénarios peuvent évoluer rapidement, exigeant de l'IA qu'elle modifie son approche.
Enfin, le raisonnement est une exigence fondamentale pour l'IAG. Bien que la reconnaissance de formes soit une compétence importante, la véritable intelligence va au-delà de cela, exigeant d'un système d'IA qu'il comprenne la causalité, fasse des prédictions et élabore des solutions aux problèmes basées sur le raisonnement. L'IAG doit être capable de relier les différentes informations et d'appliquer cette compréhension à de nouveaux défis.
Nouveau partenariat d'ARC avec Eliza Labs
Tester l'IAG dans divers contextes
En plus de démontrer les bonnes compétences, l'IAG doit également être capable de fonctionner dans divers environnements. Ces environnements testent la capacité d'une IA à relever différents types de défis. La collaboration multi-agents, par exemple, est un contexte où l'IAG doit travailler aux côtés ou rivaliser avec des agents humains et des agents IA. Cela teste la capacité de l'IA à collaborer, à élaborer des stratégies et à communiquer efficacement.
La nature non stationnaire des environnements est également un contexte crucial. Les systèmes d'IAG doivent être capables de naviguer dans des mondes où les règles et les tâches évoluent constamment. Dans de tels environnements, l'IA ne peut pas simplement s'appuyer sur des solutions prédéfinies ; elle doit apprendre à s'adapter et à développer des stratégies à la volée.
La complexité des mondes ouverts met davantage l'IAG au défi en lui demandant d'explorer et de gérer plusieurs objectifs. Dans les mondes ouverts, l'IA doit prioriser les tâches et découvrir de nouveaux objectifs tout en gérant des événements inattendus. Ces types d'environnements aident à simuler l'imprévisibilité et la complexité des scénarios du monde réel.
Enfin, la planification à long terme est un autre test essentiel. L'IAG doit être capable de prendre des décisions qui mènent à un succès à long terme, plutôt que de simplement optimiser les récompenses immédiates. Cette compétence nécessite la capacité de formuler et d'exécuter des plans en plusieurs étapes, même lorsque le feedback est rare ou retardé.
Jeton Neuron ($NRN)
Progrès et feuille de route d'ARC
ARC a réalisé des progrès significatifs dans le développement des composants nécessaires à l'IAG, en construisant une base grâce à son cadre M.I.N.D. Ce cadre comprend des modèles avancés qui prennent en charge l'apprentissage continu, la modélisation de l'incertitude et l'adaptabilité. L'infrastructure d'ARC facilite également la collecte et l'utilisation des données, permettant aux systèmes d'IA de s'améliorer et de s'adapter continuellement au fil du temps. L'intégration d'environnements — du mode solo au mode multijoueur — offre une gamme diversifiée de terrains d'essai pour ces capacités.
Malgré ces avancées, l'atteinte de l'IAG nécessite encore de combler des lacunes clés. Celles-ci incluent de nouveaux développements en matière de raisonnement, d'apprentissage automatique hiérarchique (HML) et de gestion de l'incertitude. Le HML, en particulier, est une voie prometteuse pour organiser l'apprentissage de l'IA en modules qui peuvent fonctionner à différents niveaux d'abstraction, permettant au système de mieux gérer la complexité et de prendre des décisions plus nuancées.
La feuille de route d'ARC comprend plusieurs initiatives conçues pour combler ces lacunes. L'une de ces initiatives est un concours d'innovation de modèles, qui sera lancé en 2025 pour encourager la recherche et le développement dans des domaines tels que le raisonnement, l'adaptabilité et la généralisation. L'organisation travaille également avec des fournisseurs d'infrastructure pour répondre aux demandes informatiques croissantes du développement de l'IAG. De plus, ARC crée des environnements de jeu qui mettent au défi la capacité de l'IA à collaborer, à planifier et à gérer des défis inattendus, tout en s'associant à d'autres projets pour intégrer différentes modalités comme la vision, l'audio et le langage.
Le rôle de $NRN dans le développement de l'IAG
Au cœur de la vision d'ARC se trouve le jeton Neuron ($NRN), qui fonctionne comme un élément fondamental au sein de l'écosystème décentralisé qu'ARC est en train de construire. Le jeton facilite la collaboration des chercheurs, des développeurs, des plateformes et des organisations, contribuant à accélérer le développement de l'IAG grâce au gaming. En tirant parti de $NRN, ARC vise à favoriser une approche open-source et communautaire de la recherche en IAG, garantissant que les progrès sont partagés et accélérés par les contributions d'un large éventail de participants. Pour en savoir plus sur les initiatives d'ARC, veuillez consulter ce post sur X.
