L’intelligence artificielle générale (AGI), cette IA capable de fonctionner et d’apprendre comme un être humain, progresse à grands pas. Deux développements majeurs, bien que discrets, pourraient radicalement accélérer son essor. Ces avancées ne feront peut-être pas le buzz sur les réseaux sociaux,mais elles représentent un tournant décisif.

L’IA Développe Ses Sens : La Fusion Sensorielle

Les humains s’appuient sur leurs sens pour interagir avec le monde. La vue, l’ouïe, le toucher, le goût et l’odorat nous fournissent des informations cruciales. Jusqu’à présent, les IA se limitaient principalement à la vision. Une nouvelle recherche de l’Université Duke change la donne.

WildFusion : Une Nouvelle Approche Sensorielle

Cette recherche, baptisée “WildFusion”, combine la vision avec le toucher et les vibrations. Un robot à quatre pattes est équipé de microphones et de capteurs tactiles, en plus des caméras traditionnelles. Il peut ainsi évaluer la qualité d’une surface grâce au son (feuilles sèches, sable humide) et calibrer son équilibre grâce à la pression et à la résistance.

Toutes ces données sont fusionnées en une représentation unique qui s’améliore avec l’expérience. L’équipe de recherche prévoit d’ajouter la capacité d’évaluer la chaleur et l’humidité. Cette intégration sensorielle rapproche l’IA de la véritable AGI.

Le Saviez-vous ? Les capteurs haptiques, simulant le sens du toucher, sont de plus en plus utilisés dans la robotique pour améliorer la manipulation d’objets délicats.

L’IA Apprend à Apprendre : L’Auto-Enseignement

Une autre avancée significative provient de chercheurs des universités de Surrey et Hambourg. Ils ont développé une méthode permettant aux robots sociaux d’apprendre par eux-mêmes, avec une intervention humaine minimale. Cette percée repose sur la reproduction de l’attention visuelle humaine dans des situations sociales complexes.

L’Autonomie dans l’Apprentissage Social

Les humains apprennent naturellement à regarder le visage de leur interlocuteur ou à suivre son regard. Les robots, eux, doivent être spécifiquement entraînés pour cela. La formation traditionnelle nécessitait une supervision humaine constante. cette nouvelle approche utilise des simulations robotiques pour suivre, surveiller et améliorer les interactions du robot avec un minimum d’intervention humaine. Les robots acquièrent ainsi des compétences sociales de manière autonome.

Cet auto-enseignement pourrait accélérer considérablement les progrès de l’AGI. Certains y voient une viewpoint passionnante, d’autres une source d’inquiétude.

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