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Une start-up britannique s'est mis en tête d'utiliser les sessions de joueurs comme données d'entraînement pour de nouveaux modèles d'intelligence artificielle, dit modèles du monde. L'objectif est qu'ils puissent mieux interpréter le monde réel et physique.
Une start-up britannique s'est mis en tête d'utiliser les sessions de joueurs comme données d'entraînement pour de nouveaux modèles d'intelligence artificielle, dit modèles du monde.
L'objectif est qu'ils puissent mieux interpréter le monde réel et physique. Et si jouer du joystick pouvait permettre à l'IA de se mouvoir dans notre monde? Cette question, les créateurs d'une start-up britannique se la sont posée, et ont décidé d'y répondre par l'affirmative. Ils ont donc décidé d'entraîner des modèles d'intelligence artificielle sur les sessions de joueurs, y compris les plus mauvaises.
, de préparer des intelligences artificielles qui soient davantage adaptées à la robotique notamment et à la confrontation au monde réel. À l’heure actuelle, certains chercheurs estiment que les grands modèles de langage pourraient être limités en raison de leur incapacité à véritablement comprendre le fonctionnement physique du monde, notamment. , autrement dit des modèles qui comprendraient la physique réelle.
Pour les entraîner, les laboratoires d'IA leur soumettent une combinaison de données visuelles et d'actions, de causes et de conséquences. C'est le cas des robots, qui sont par exemple entraînés à partir de séquences vidéo de l'usine dans laquelle ils vont devoir évoluer, écritMais il faut se rendre à l'évidence: ce type de contenu manque cruellement, ont constaté les chercheurs de la start-up britannique Worldmodeldata, qui est conseillée par Yann LeCun.
La jeune société a donc fait appel à des studios de jeux vidéo afin de collecter des données utiles à l'IA physique. Une demande qui n'est pas inédite: desL'objectif de Worldmodeldata n'est pas de se charger lui-même d'entraîner des IA avec ces données, mais de servir de courtier pour les organiser et conclure des accords individuels:"Vous pouvez payer des gens pour réaliser des tâches quotidiennes, mais la répétition seule ne capturera pas le désordre du monde dans lequel vous allez demander à une machine d'évoluer," souligne Nicole Fraenkel, associé chez Khosla Ventures, qui a investi dans ces technologies.
Plutôt que de collecter des données"réelles", la start-up fait le pari qu'elle peut utiliser les représentations visuelles d'un espace en trois dimensions dans un jeu vidéo, associées aux actions des joueurs, qui ont l'avantage d'être très variées. Par exemple les cas où un joueur se retrouve coincé par un élément du décor, ce qui pourrait s'avérer très utile pour une voiture, un drone, un robot humanoïde ou un chariot élévateurs autonomes.
En l'espèce, Worldmodeldata peut déjà compter sur près d'un million d'heures de données de plusieurs jeux - qui ne sont pas nommés -, même si certains sont très populaires. Cette utilisation n'est pas spécifiquement précisée dans les conditions d'utilisation, mais elle est le plus souvent optionnelle, bien cochée par défaut.
Pour Rhea Loucas, le patron de la start-up, ces données issues des jeux vidéo pourraient bien être le moyen le plus concret pour entraîner ces nouvelles IA:"Cela pourrait bien mener au 'moment GPT' pour les modèles mondiaux," espère-t-il. Mais comme le précise Wired, l'industrie n'est pas forcément convaincue d'une telle approche.
Nvidia, par exemple, qui dispose déjà de plusieurs modèles mondiaux optimisés pour fonctionner sur ses propres puces, utilise un moteur spécifiquement fait pour reproduire la physique du monde réel, et qui est donc la colonne vertébrale de son IA maison. Ming-Yu Liu, qui dirige ces développements, estime que les modèles entraînés sur des parties de jeux vidéo risquent de ne pas bien s'en sortir dans certaines situations, comme la manipulation prudente d'un objet.
Mais c'est en raison de la physique"excentrique", souligne Wired, des jeux vidéo - où les développeurs utilisent souvent des raccourcis pour créer une illusion du réalisme. , par exemple, vous ne confectionnez pas réellement un plat de A à Z: vous choisissez des ingrédients, et un effet visuel vient le confectionner pour vous comme par magie. Dans, vous ne ramassez pas vraiment les balles: elles viennent se stocker automatiquement dans l'arme.
Pour cet expert de Nvidia, les données de jeux vidéo pourraient néanmoins s'avérer utiles pour concevoir des environnements ultra-réalistes. Un terrain de jeu dont le réalisme reste"très grossier et approximatif", relève de son côté un chercheur de l'université de Surrey, interrogé par le magazine américain.l'acquisition de World Labs, un laboratoire spécialisé dans les modèles du monde et fondé par la docteure Fei-Fei Li.
Cette pionnière du secteur aspirera à fournir une infrastructure IA complète dans un écosystème ouvert, notamment dans le domaine des environnements 3D interactifs à partir d'entrées de textes, d'image et de vidéo.
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