- IA et robots google : un défi à relever
- Vers des robots plus adaptables grâce aux LLM
- L’architecture Transformer au service de la robotique
- RoboCat : un pas en avant vers des robots généralistes
- Amélioration autonome de RoboCat
- Des cerveaux robotiques plus adaptables en vue
- Transformer : un avantage majeur pour l’IA
- Accélérer la recherche en robotique
- Implications futures et limites actuelles
Le premier robot autonome améliorable : l’avenir de l’IA ? Google présente un robot ia google innovant capable de s’auto-améliorer, laissant entrevoir un futur prometteur pour l’intelligence artificielle appliquée à la robotique.
En utilisant la technologie d’IA de ChatGPT, les chercheurs de Google DeepMind ont réussi à concevoir un robot ia qui peut apprendre de manière autonome de nouvelles compétences.
IA et robots google : un défi à relever
Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle a réalisé des avancées considérables. Cependant, les robots sont encore loin d’être aussi performants. Bien que les machines autonomes aient commencé à explorer le monde réel en dehors des laboratoires, elles restent vulnérables.
Google’s robot RoboCat can learn and complete tasks just by looking at photos pic.twitter.com/oXeVLCiIZX
— Dexerto (@Dexerto) June 27, 2023
Un simple changement d’environnement ou de luminosité peut perturber l’IA qui les contrôle. De plus, ces modèles nécessitent un long entraînement sur des configurations matérielles spécifiques avant de pouvoir accomplir la moindre tâche.
Vers des robots plus adaptables grâce aux LLM
Les modèles de langage à grande échelle (LLM) tels que ChatGPT ont démontré leur capacité à généraliser leurs compétences à diverses tâches, y compris dans des contextes inconnus ou inhabituels. Une nouvelle étude de Google DeepMind suggère que cette technologie pourrait être utilisée pour créer des cerveaux plus adaptables pour les bras robotiques et autres robots.
L’architecture Transformer au service de la robotique
L’idée serait d’appliquer l’architecture Transformer à la robotique. Lors d’une expérience, l’IA a permis au robot RoboCat d’apprendre un large éventail de compétences.
De plus, il a réussi à passer d’un corps robotique à un autre tout en apprenant de nouvelles compétences beaucoup plus rapidement que d’ordinaire. Le robot peut même accélérer son apprentissage en générant ses propres données d’entraînement.
RoboCat : un pas en avant vers des robots généralistes
L’IA de RoboCat est basée sur le modèle Gato, développé par DeepMind en mai 2023. Gato est capable de résoudre diverses tâches, telles que légender des images, jouer à des jeux vidéo ou même contrôler des bras robotiques. Pour atteindre ce niveau de polyvalence, Gato a été entraîné sur un ensemble de données très diversifié, incluant des textes, des images et des données de contrôle robotique.
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— Dr. Khulood Almani|د.خلود المانع (@Khulood_Almani) June 19, 2023
Pour entraîner RoboCat, l’équipe de chercheurs a créé un ensemble de données spécifiquement axé sur des défis robotiques. Ils ont généré des dizaines de milliers de démonstrations de quatre bras robotiques différents accomplissant des centaines de tâches différentes, telles qu’empiler des briques colorées dans le bon ordre ou attraper un fruit spécifique dans un panier.
Ces démonstrations ont été effectuées à la fois par des humains contrôlant des bras robotiques à distance et par une IA spécifique contrôlant des bras robotiques simulés dans un environnement virtuel.
Amélioration autonome de RoboCat
Pour montrer la capacité de RoboCat à s’améliorer seul, les chercheurs ont créé plusieurs modèles dérivés affinés sur des tâches spécifiques et les ont utilisés pour générer 10 000 démonstrations de ces tâches.
Les démonstrations ont ensuite été ajoutées au jeu de données existant et utilisées pour entraîner une nouvelle version de RoboCat aux performances améliorées.
Initialement, lorsque RoboCat observait 500 démonstrations d’une tâche inconnue, il réussissait à l’accomplir avec succès 36% du temps. Après plusieurs cycles d’amélioration autonome et d’entraînement sur de nouvelles tâches, ce taux de réussite a doublé pour atteindre 74%.
Des cerveaux robotiques plus adaptables en vue
Bien que le modèle ait encore des difficultés sur certaines tâches, la capacité de RoboCat à maîtriser une grande variété de défis et à en apprendre de nouveaux rapidement suggère que des cerveaux robotiques beaucoup plus adaptables pourraient voir le jour prochainement.
Transformer : un avantage majeur pour l’IA
Les chercheurs estiment que le principal avantage d’une architecture basée sur Transformer est la capacité à ingérer beaucoup plus de données que les formes d’IA précédentes. Cela a permis aux LLM de développer des compétences de langage généralistes.
Les chercheurs DeepMind affirment avoir créé un agent « généraliste » capable d’effectuer de nombreuses tâches robotiques en utilisant différentes configurations matérielles.
Accélérer la recherche en robotique
L’expérience montre également que le modèle peut apprendre de nouvelles tâches grâce au « fine-tuning » à partir de 100 à 1000 démonstrations d’un bras robotique contrôlé par un humain. Cela représente beaucoup moins de démonstrations que celles généralement nécessaires pour entraîner un robot sur une tâche.
Cette capacité pourrait accélérer la recherche en robotique en réduisant le besoin d’entraînement supervisé par l’humain et constituer un grand pas en avant dans la création d’un robot ia généraliste.
Implications futures et limites actuelles
Alors que RoboCat représente une avancée majeure en matière de robotique et d’intelligence artificielle, il est important de noter que des défis subsistent. Le modèle a encore des difficultés à accomplir certaines tâches complexes, et il reste à voir comment il se comporterait dans des situations encore plus diverses et imprévisibles.
Cependant, les progrès réalisés avec RoboCat offrent un aperçu des implications futures de cette technologie. À mesure que les robots ia deviennent plus adaptables et capables d’apprendre de manière autonome, il est probable qu’ils joueront un rôle de plus en plus important dans divers secteurs, tels que la production industrielle, les soins de santé, l’agriculture, et bien d’autres.
La capacité des robots ia à s’adapter à de nouveaux environnements et à apprendre de nouvelles compétences rapidement pourrait également avoir un impact significatif sur l’efficacité des processus de production et de distribution, réduisant les coûts et améliorant le rendement.
Toutefois, il est crucial de prendre en compte les questions éthiques et les implications potentielles pour l’emploi et la vie privée. À mesure que les robots deviennent plus autonomes et intelligents, il est important de mettre en place des réglementations et des protocoles appropriés pour garantir leur utilisation responsable et éthique.
Dans l’ensemble, RoboCat et les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à la robotique offrent un avenir prometteur pour la technologie et son impact sur divers secteurs.
La capacité des robots ia à apprendre et à s’adapter rapidement à de nouveaux environnements et tâches pourrait révolutionner notre façon de travailler et de vivre. Néanmoins, il est essentiel de prendre en compte les implications éthiques et de veiller à ce que les robots soient utilisés de manière responsable et bénéfique pour l’ensemble de la société.
