On dirait qu'une simple règle, quelque chose qui permet de s'ajuster à une autre idée doté d'une propriété similaire, répétée, conduit à des stabilités. Ça semble être une fonction des ensembles de données relationnelles, liées à des règles, comme dans les chaînes ADN qui ont une adaptabilité infinie pour le séquençage des protéines. A partir de quatre bases seulement, elles aussi limitées par deux règles de complémentarité, une myriade de formes apparaissent.

C'est le destin du vin d'être bu, et c'est le destin du glucose de s'oxyder. Mais il ne s'oxyde pas tout de suite : celui qui l'a bu le conserve dans son foie pendant plus d'une semaine, bien enroulé et tranquille, comme aliment de réserve pour un effort soudain ; effort qu'il est contraint de faire le dimanche suivant, en poursuivant un cheval qui détale. Adieu la structure hexagonale : en l'espace de quelques instants, l'écheveau se déroule et redevient glucose, lequel est entraîné par la circulation sanguine jusqu'à une minuscule fibre musculaire de la cuisse pour y être brutalement scindé en deux molécules d'acide lactique, sinistre annonciatrices de la fatigue : ce n'est que plus tard, quelques minutes après, que le halètement des poumons sera à même de fournir l'oxygène nécessaire à l'oxydation discrète de ce dernier. Ainsi, une nouvelle molécule de dioxyde de carbone retourne dans l'atmosphère, et une parcelle de l'énergie que le soleil avait transmise au cep de vigne passe de l'état d'énergie chimique à celui d'énergie mécanique, puis se transforme en une chaleur paresseuse qui réchauffe imperceptiblement l'air déplacé par la course et le sang du coureur. Telle est la vie, bien qu'elle soit rarement décrite de cette manière : une inclusion, un prélèvement à son profit, un parasitage du cours descendant de l'énergie, de sa noble forme solaire à celle dégradée de la chaleur à basse température. Dans ce parcours descendant, qui mène à l'équilibre et donc à la mort, la vie dessine un coude et s'y niche.

L'IA a besoin d'un corps pour passer à l'étape suivante de l'IA générale (AGI)

Un corps est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction, d'après les chercheurs d'Huawei

L'intelligence artificielle a fait des progrès considérables depuis la publication du ChatGPT d'OpenAI. Toutefois, pour que l'intelligence artificielle passe à l'étape suivante, celle de l'intelligence artificielle générale (AGI), les chercheurs d'Huawei estiment qu'elle aura besoin d'un corps. Les chercheurs, qui font partie du laboratoire Noah's Ark d'Huawei basé à Paris, ont publié un rapport préliminaire sur la question. Dans ce rapport, les chercheurs d'Huawei parlent d'"intelligence artificielle incarnée", ou E-AI en abrégé. Selon l'équipe, donner un corps à l'IA est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction.

L'intelligence artificielle générale, ou AGI, est considérée comme l'objectif final de la recherche sur l'IA. Il s'agit d'une IA capable de penser au même niveau que les humains et de s'attaquer à pratiquement n'importe quelle tâche. Cependant, il n'existe pas de définition concrète de l'AGI. Bien que l'IA se soit considérablement développée à ce jour, elle est encore loin d'atteindre l'AGI. C'est pourquoi les chercheurs d'Huawei proposent l'IA incarnée comme solution.

"On croit généralement que le simple fait d'augmenter la taille de ces modèles, en termes de volume de données et de puissance de calcul, pourrait conduire à l'AGI. Nous contestons ce point de vue", écrivent les chercheurs. "Nous proposons que la véritable compréhension, non seulement la vérité propositionnelle mais aussi la valeur des propositions qui nous guident dans nos actions, ne soit possible que par l'intermédiaire d'agents E-AI qui vivent dans le monde et l'apprennent en interagissant avec lui."

Le cadre d'incarnation des chercheurs semble être un plan pour un avenir lointain. La technologie n'existe pas vraiment aujourd'hui pour réaliser quelque chose comme l'IA incarnée. Tout d'abord, les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les chatbots d'IA sont massifs. Ils ne sont pas stockés localement, ce qui constituerait un défi pour l'IA incarnée. Les chercheurs eux-mêmes soulignent qu'il s'agit là d'un obstacle à surmonter.

Voici un extrait de l'étude :

Nous proposons l'IA incarnée (E-AI) comme la prochaine étape fondamentale dans la poursuite de l'intelligence générale artificielle (AGI), en la juxtaposant aux progrès actuels de l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM). Nous parcourons l'évolution du concept d'incarnation dans divers domaines (philosophie, psychologie, neurosciences et robotique) pour souligner comment l'E-AI se distingue du paradigme classique de l'apprentissage statique. En élargissant la portée de l'E-AI, nous introduisons un cadre théorique basé sur les architectures cognitives, mettant l'accent sur la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage en tant que composantes essentielles d'un agent incarné.

Ce cadre est aligné sur le principe d'inférence active de Friston, offrant ainsi une approche globale du développement de l'E-AI. Malgré les progrès réalisés dans le domaine de l'IA, des défis importants persistent, tels que la formulation d'une nouvelle théorie d'apprentissage de l'IA et l'innovation d'un matériel avancé. Notre discussion établit une ligne directrice fondamentale pour la recherche future en matière d'IA électronique. En soulignant l'importance de créer des agents d'IA électronique capables de communiquer, de collaborer et de coexister avec des humains et d'autres entités intelligentes dans des environnements réels, nous visons à orienter la communauté de l'IA vers la résolution des défis à multiples facettes et à saisir les opportunités qui s'offrent à nous dans la quête de l'AGI.

Conclusion

Dans cet article, nous avons articulé le rôle critique que joue l'IA incarnée sur la voie de la réalisation de l'AGI, en la distinguant des méthodologies d'IA dominantes, notamment les LLM. En intégrant des idées provenant d'un large éventail de domaines de recherche, nous avons souligné comment le développement de l'E-AI bénéficient des connaissances existantes, alors que les LLM améliorent le potentiel d'interactions intuitives entre les humains et les entités d'IA émergentes.

Nous avons présenté un cadre théorique complet pour le développement de l'IA électronique, fondé sur les principes des sciences cognitives, mettant en évidence la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage, situant l'IA électronique dans le contexte du cadre d'inférence active de Friston, offrant ainsi une toile de fond théorique très large pour notre discussion. Malgré ces perspectives, le chemin à parcourir est semé d'embûches, notamment la formulation d'une nouvelle théorie de l'apprentissage adaptée à l'IA et la création de solutions matérielles sophistiquées. Ce document vise à servir de feuille de route pour les recherches en cours et à venir sur l'IA électronique, en proposant des orientations qui pourraient conduire à des avancées significatives. 

Les mathématiques extraordinaires des choses du quotidien  

La recherche en mathématiques a beaucoup évolué depuis ses origines. Alors qu'il y a des millénaires, bon nombre des plus grands problèmes traitaient du dénombrement d'objets et du tri de formes, les mathématiques modernes s'intéressent davantage aux structures et relations abstraites, aux espaces de haute dimension et aux définitions intangibles.

Mais de temps en temps, les mathématiciens reviennent sur terre. Après tout, c'est bien ici qu'ils vivent, et les formes et les phénomènes qu'ils rencontrent dans leur vie quotidienne peuvent leur apporter des perspectives nouvelles et importantes.

Je pense que c'est pour cette raison que les mathématiques et l'artisanat vont souvent de pair. De même pour les mathématiques et les jeux. Plus tôt cette année, lors des Joint Mathematics Meetings à Seattle, il y avait une exposition d'art où les mathématiciens pouvaient présenter des peintures, des infographies et des sculptures complexes qu'ils avaient réalisées. Et le troisième soir de la conférence, alors que de nombreux participants retournaient dans leur chambre d'hôtel ou sortaient prendre un verre après une longue journée de présentations, d'autres se sont dirigés vers la grande salle de bal du Sheraton pour rejoindre un cercle de tricot ouvert à tous.

Bien sûr, même les mathématiciens ont besoin de faire des pauses. Mais la prolifération de preuves sur des sujets en apparence banals — des dés aux nœuds en passant par les jeux de cartes — est la preuve que la fascination des mathématiciens pour l'ordinaire est plus qu'une simple récréation. Souvent, des percées mathématiques profondes peuvent être retracées à une question anodine sur des choses simples et quotidiennes.

De vrais problèmes

Chaque mathématicien a déjà griffonné une formule ou une observation au hasard sur un bout de papier, pour ensuite y trouver une erreur, le froisser et le jeter. Il n'est donc peut-être pas surprenant que le pliage et le froissement du papier aient conduit à de nombreux théorèmes mathématiques. En 2022, Steven Ornes a écrit pour Quanta sur les efforts du mathématicien Ian Tobasco pour comprendre comment le papier froissé adopte un motif de plis apparemment aléatoire parmi toutes les possibilités. Il a découvert que différentes courbures dans la forme initiale d'un matériau peuvent déterminer les types de plis qu'il acquerra une fois chiffonné.

Le type de pliage le plus ordonné — l'origami — est également un favori des mathématiciens. Tobasco a utilisé le célèbre motif en parallélogramme Miura-ori comme cadre de référence dans ses travaux sur le froissement. En 2017, le physicien Michael Assis a développé une nouvelle compréhension du Miura-ori en le reliant à la physique statistique. Il a conçu le motif d'origami comme un réseau cristallin composé d'atomes et a codé les erreurs dans les plis comme des défauts cristallins. Cela lui a permis de découvrir une sorte de transition de phase dans la structure de l'origami. " En un sens, cela montre que l'origami est complexe ", a-t-il déclaré. " Il possède toutes les complexités des matériaux du monde réel. Et en fin de compte, c'est ce que l'on veut : de vrais métamatériaux. "

L'interview de Steve Nadis avec L. Mahadevan en 2020 a également abordé l'art japonais du pliage de papier, ainsi que l'apparition naturelle de plis de tissus dans le cerveau et les intestins. Mahadevan utilise le monde comme un laboratoire de mathématiques, " trouvant le sublime dans le banal ". Il a également étudié la forme d'une pomme, le craquellement de la boue et l'agglutination des céréales dans le lait.

Persi Diaconis a commencé sa carrière comme magicien professionnel avant de se tourner vers les mathématiques. Il a depuis prouvé un certain nombre de résultats sur les cartes à jouer, y compris le fait célèbre qu'il faut mélanger un jeu de cartes sept fois pour garantir que ses cartes soient complètement aléatoires. Il s'avère qu'en examinant la nature des tours de magie, on peut en apprendre beaucoup sur le hasard, la probabilité et plus encore. Erica Klarreich a couvert une partie de ce travail pour Quanta en 2015.

Des domaines d'étude plus abstraits, comme la topologie, peuvent sembler exotiques, mais nous les rencontrons chaque matin. Les mathématiciens expliquent la topologie à l'aide de deux articles du petit-déjeuner : c'est le domaine où une tasse à café et un beignet sont identiques. Nous lions nos chaussures avec des nœuds topologiques avant de sortir pour la journée. Les mathématiciens sont dans une quête continue pour construire les versions les plus extrêmes de nombreuses formes topologiques, y compris le ruban de Möbius le plus large et le nœud de trèfle optimal. Un article de Kevin Hartnett l'année dernière a détaillé quatre de ces percées récentes et exploré comment les mathématiciens utilisent cette compréhension pour formuler des questions plus profondes et plus abstraites.

Une autre course pour construire un objet étrange s'est finalement terminée il y a quelques mois. Le tétraèdre — une forme pyramidale composée de quatre faces triangulaires — est l'un des solides les plus élémentaires, mais " des millénaires plus tard, des mystères entourent encore même la forme la plus simple ", comme l'a écrit cet été la contributrice de Quanta, Elise Cutts. Son article décrit comment l'un de ces mystères vient d'être résolu — non seulement dans une preuve, mais dans le monde physique. Des mathématiciens ont construit un tétraèdre qui ne peut reposer que sur un seul de ses quatre côtés, leur donnant une meilleure intuition sur la nature de cette forme fondamentale.

Dans tous ces cas, les questions sur le trivial et le quotidien ont été cruciales pour rendre le monde des mathématiques plus riche et plus intéressant.