Des chercheurs de Huawei pensent que l'IA doit posséder un corps pour comprendre le monde, évoluer et finir par penser comme un être humain en devenant une Intelligence Artificielle Générale.

Jusqu'où ira l'intelligence artificielle ? Théoriquement, jusqu'à imiter parfaitement la manière de penser des êtres humains. Dans le secteur, c'est ce qu'on appelle une AGI, pour Artificial General Intelligence. Ou Intelligence Artificielle Générale dans la langue de Molière. Chez OpenAI, la maison-mère de ChatGPT, certains pensent qu'en créer une serait aller trop loin. D'autres en font carrément leur cheval de bataille, comme les chercheurs du constructeur chinois Huawei.

Leur dernière étude plaide pour une “IA incarnée”, donc une intelligence artificielle avec un corps. Mais pour quoi faire ? “Il existe une croyance répandue selon laquelle le simple fait de développer [les modèles de langage] en termes de volume de données et de puissance de calcul pourrait conduire à l’AGI. Nous contestons ce point de vue. Nous proposons que la véritable compréhension […] ne soit réalisable que grâce aux agents E-IA qui vivent dans le monde et en apprennent en interagissant avec lui“, résument les scientifiques.

Selon Huawei, l'IA doit posséder un corps si elle veut se rapprocher de l'humain

Le raisonnement est le suivant : on n'arrivera pas à faire évoluer les intelligences artificielles tant qu'elles ne pourront pas interagir avec le monde réel comme nous. Pour cela, elles doivent être capable de percevoir, d'agir, de retenir et d'apprendre. Imaginez un robot à taille humaine. Ses capteurs simulent nos yeux et nos oreilles pour comprendre ce qui l'entoure. Il peut effectuer des actions et observer ses conséquences.

Lire aussi – IA : cette révolution pourrait rendre ChatGPT et Bard obsolètes

Au final, une telle IA pourrait apprendre par essais/erreurs en se souvenant de ce qu'elle a fait, exactement comme les êtres vivants. Même si l'équipe de Huawei propose un cadre dans lequel il serait théoriquement possible d'incarner une intelligence artificielle, elle reste consciente des nombreux problèmes techniques que cela implique. Notamment le fait qu'actuellement, les LLM fonctionnent grâce à d'énormes réseaux dans le cloud, qu'il faudrait “faire tenir” dans une carcasse mécanique.