La montée des robots plus intelligents: comment les LLM changent l’IA incarnée

Pendant des années, créer des robots qui peuvent bouger, communiquer et s’adapter comme les humains ont été un objectif majeur de l’intelligence artificielle. Bien que des progrès significatifs aient été réalisés, le développement de robots capables de s’adapter à de nouveaux environnements ou d’apprendre de nouvelles compétences est resté un défi complexe. Les avancées récentes dans les modèles de grande langue (LLM) changent désormais cela. Les systèmes d’IA, formés sur de vastes données de texte, rendent les robots plus intelligents, plus flexibles et mieux à même de travailler aux côtés des humains dans des paramètres du monde réel.

Comprendre l’IA incarnée

AI incarné fait référence aux systèmes d’IA qui existent sous des formes physiques, comme les robots, qui peuvent percevoir et interagir avec leur environnement. Contrairement à l’IA traditionnelle, qui opère dans des espaces numériques, l’IA incarnée permet aux machines de s’engager avec le monde physique. Les exemples incluent un robot ramassant une tasse, un drone évitant les obstacles ou un bras robotique assemblant des pièces dans une usine. Ces actions nécessitent des systèmes d’IA pour interpréter les entrées sensorielles comme la vue, le son et le toucher, et réagissent avec des mouvements précis en temps réel.

L’importance de l’IA incarnée réside dans sa capacité à combler l’écart entre l’intelligence numérique et les applications du monde réel. Dans la fabrication, il peut améliorer l’efficacité de la production; Dans les soins de santé, il pourrait aider les chirurgiens ou soutenir les patients; Et dans les maisons, il pourrait effectuer des tâches comme le nettoyage ou la cuisson. L’IA incarnée permet aux machines de terminer les tâches nécessitant plus que le calcul, ce qui les rend plus tangibles et percutants entre les industries.

Traditionnellement, les systèmes d’IA incarnés étaient limités par une programmation rigide, où chaque action devait être définie explicitement. Les premiers systèmes ont excellé à des tâches spécifiques mais ont échoué à d’autres. L’IA incarnée moderne, cependant, se concentre sur l’adaptabilité – les systèmes apprenant à apprendre de l’expérience et à agir de manière autonome. Ce changement a été motivé par les progrès des capteurs, de la puissance de calcul et des algorithmes. L’intégration de LLMS commence à redéfinir ce que l’IA incarnée peut réaliser, ce qui rend les robots plus capables d’apprendre et d’adapter.

Le rôle des grands modèles de langue

Les LLM, comme GPT, sont des systèmes d’IA formés sur de grands ensembles de données de texte, leur permettant de comprendre et de produire un langage humain. Initialement, ces modèles ont été utilisés pour des tâches comme l’écriture et la réponse aux questions, mais elles sont maintenant évolutif dans des systèmes capables de communication multimodale, raisonnementplanification, et résolution de problèmes. Cette évolution de LLMS permet aux ingénieurs d’évoluer l’IA incarnée au-delà de l’exécution de certaines tâches répétitives.

Un avantage clé des LLM est leur capacité à améliorer l’interaction du langage naturel avec les robots. Par exemple, lorsque vous dites à un robot, «veuillez me chercher un verre d’eau», le LLM permet au robot de comprendre l’intention derrière la demande, d’identifier les objets impliqués et de planifier les étapes nécessaires. Cette capacité à traiter les instructions verbales ou écrites rend les robots plus conviviaux et plus faciles à interagir, même pour ceux qui n’ont pas d’expertise technique.

Au-delà de la communication, les LLM peuvent aider à la prise de décision et à la planification. Par exemple, lors de la navigation dans une pièce pleine d’obstacles ou de boîtes d’empilement, un LLM peut analyser les données et suggérer le meilleur plan d’action. Cette capacité à penser à l’avance et à s’adapter en temps réel est essentielle pour les robots travaillant dans des environnements dynamiques où les actions pré-programmées sont insuffisantes.

Les LLM peuvent également aider les robots à apprendre. Traditionnellement, l’enseignement d’un robot de nouvelles tâches nécessitait une programmation approfondie ou des essais et des erreurs. Maintenant, les LLM permettent aux robots d’apprendre de la langue retour ou des expériences passées stockées dans le texte. Par exemple, si un robot a du mal à ouvrir un pot, un humain pourrait dire «Twist plus dur la prochaine fois», et le LLM aide le robot à ajuster son approche. Cette boucle de rétroaction affine les compétences du robot, améliorant ses capacités sans surveillance humaine constante.

Derniers développements

La combinaison de LLMS et d’IA incarnée n’est pas seulement un concept – cela se produit maintenant. Une percée importante consiste à utiliser les LLM pour aider les robots à gérer le complexe, tâches en plusieurs étapes. Par exemple, faire un sandwich implique de trouver des ingrédients, de trancher du pain, de répandre le beurre et plus encore. Des études récentes montrent que les LLM peuvent décomposer ces tâches en étapes plus petites et ajuster les plans en fonction de la rétroaction en temps réel, comme si un ingrédient est manquant. Ceci est crucial pour des applications telles que l’assistance des ménages ou les processus industriels où la flexibilité est essentielle.

Un autre développement passionnant est l’intégration multimodale, où les LLM combinent le langage avec d’autres entrées sensorielles, telles que la vision ou le toucher. Par exemple, un robot peut voir une balle rouge, entendre la commande «ramasser le rouge» et utiliser son LLM pour connecter le repère visuel à l’instruction. Projets comme Palm-e de Google et Les efforts d’Openai Montrez comment les robots peuvent utiliser des données multimodales pour identifier les objets, comprendre les relations spatiales et effectuer des tâches en fonction des entrées intégrées.

Ces progrès conduisent à des applications réelles. Des entreprises comme Tesla sont incorporation LLMS dans leur Robots humanoïdes Optimus, visant à aider dans les usines ou les maisons. De même, les robots alimentés par LLM travaillent déjà dans les hôpitaux et les laboratoires, à la suite d’instructions écrites et à effectuer des tâches comme la récupération des fournitures ou la réalisation d’expériences.

Défis et considérations

Malgré leur potentiel, les LLM dans l’IA incarnée sont accompagnées de défis. Un problème important consiste à garantir la précision lors de la traduction du langage en action. Si un robot interprète mal une commande, les résultats pourraient être problématiques ou même dangereux. Les chercheurs travaillent à l’intégration des LLM aux systèmes spécialisés dans le contrôle moteur pour améliorer les performances, mais il s’agit toujours d’un défi permanent.

Un autre défi est les exigences de calcul des LLM. Ces modèles nécessitent une puissance de traitement substantielle, qui peut être difficile à gérer en temps réel pour les robots avec du matériel limité. Certaines solutions impliquent du calcul de déchargement du cloud, mais cela introduit des problèmes tels que la latence et la dépendance à la connectivité Internet. D’autres équipes travaillent à développer des LLM plus efficaces adaptées à la robotique, bien que la mise à l’échelle de ces solutions soit toujours un défi technique.

À mesure que l’IA incarnée devient plus autonome, les préoccupations éthiques surviennent également. Qui est responsable si un robot fait une erreur qui fait du mal? Comment assurer la sécurité des robots opérant dans des environnements sensibles, comme les hôpitaux? De plus, le potentiel de déplacement du travail dû à l’automatisation est une préoccupation sociétale qui doit être abordée par des politiques réfléchies et une surveillance.

La ligne de fond

Les grands modèles de langage revitalisent l’IA incarnée, transformant les robots en machines capables de nous comprendre, le raisonnement à travers les problèmes et l’adaptation à des situations inattendues. Ces développements – du traitement du langage naturel à la détection multimodale – rendent les robots plus polyvalents et accessibles. Alors que nous voyons des déploiements plus réels, la fusion des LLM et de l’IA incarnée passe d’une vision à la réalité. Cependant, des défis tels que la précision, les demandes de calcul et les préoccupations éthiques demeurent, et la surmonter seront la clé pour façonner l’avenir de cette technologie.