Les agents d’IA peuvent imiter les humains pour aller vers l’intelligence artificielle générale, selon Google DeepMind

Une nouvelle étude révolutionnaire dévoile que les agents d’IA peuvent acquérir de nouvelles compétences en imitant le processus d’apprentissage social observé chez les humains et les animaux. Cette avancée, réalisée par des chercheurs interdisciplinaires, constitue une étape majeure dans la quête de l’intelligence artificielle générale (AGI).

Selon les résultats de l’étude, les agents d’IA peuvent apprendre à imiter les comportements humains en temps réel, sans avoir été exposés à des interactions humaines préalables ou à des instructions. Cette méthode, basée sur l’apprentissage par renforcement, permet à l’IA de non seulement imiter, mais aussi de retenir efficacement de nouvelles connaissances. Cela ouvre la voie à un rôle algorithmique pour l’évolution culturelle dans le développement de l’intelligence artificielle générale, selon l’équipe de recherche.

Les chercheurs ont également proposé un nouveau cadre, appelé « AGI Tiers », pour classer les algorithmes en fonction de leurs performances et de leur généralité. Ce cadre définirait cinq niveaux ascendants d’AGI, de « émergent » à « surhumain ». Selon eux, certains algorithmes d’IA étroits peuvent déjà atteindre le niveau « surhumain ». Cependant, cette affirmation est controversée au sein de la communauté de l’IA.

Cette avancée pourrait ouvrir des perspectives passionnantes pour le développement de l’AGI. Elle permettrait d’atteindre plus rapidement les objectifs fixés pour l’IA et pourrait conduire à la création d’une nouvelle génération de compétences pertinentes pour les applications du monde réel. Toutefois, des questions persistent quant à la définition et à la classification de l’AGI proposées par l’équipe de Google DeepMind.

En définitive, cette nouvelle étude suscite des réflexions profondes dans la communauté de la recherche en IA. Certaines voix soulignent les implications potentielles de cette avancée, tandis que d’autres remettent en question la classification proposée par l’équipe de Google DeepMind. Quoi qu’il en soit, cette démonstration de machine learning ouvre de nouvelles perspectives pour l’avenir de l’IA et pose les bases d’une collaboration interdisciplinaire fructueuse entre les domaines de l’IA et de la psychologie évolutionniste culturelle.

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