Faire le pont entre la langue et la réalité pour l'IA

Ces dernières années, le développement des Grands Modèles de Langage (GML) a changé notre façon de penser les robots et l'intelligence artificielle. Ces modèles peuvent traiter le langage de manières qui n'étaient pas possibles avant. Ils peuvent comprendre et générer du texte en reconnaissant des motifs et des structures dans les données sur lesquelles ils ont été formés. Cependant, un défi majeur reste : comment faire en sorte que ces modèles comprennent vraiment le sens derrière les mots qu'ils utilisent, surtout quand ils interagissent avec le monde qui les entoure.

#Le défi de l'ancrage des symboles

Un problème clé est connu sous le nom de "problème d'ancrage des symboles." Cette question traite de la façon dont les symboles, comme les mots, obtiennent leur signification. Par exemple, quand on entend le mot "pomme", on ne pense pas juste aux lettres qui composent le mot ; on pense au vrai fruit, sa couleur, son goût et comment il se sent dans nos mains. Mais pour les machines, juste être informées de l'objet ne suffit pas. Elles ont besoin d'un moyen de connecter ces symboles à des expériences et des environnements réels.

Les scientifiques débattent depuis longtemps de la manière dont les systèmes artificiels peuvent vraiment saisir les significations des symboles. Ce n'est pas juste une question de lier des mots à des objets ; c'est comprendre les expériences qui façonnent notre connaissance. Pour les humains, nos corps jouent un rôle crucial dans ce processus. Nos interactions physiques avec le monde nous aident à apprendre et à développer une compréhension plus profonde de ce que les choses signifient.

#Le rôle du corps dans la compréhension

Pour bien comprendre comment les GML peuvent être ancrés dans la réalité, il est essentiel de penser à l'incarnation-l'idée que notre compréhension vient de notre présence physique dans le monde. Quand on parle de cognition incarnée, on fait référence à la façon dont nos corps influencent notre pensée et notre perception. Nos expériences, nos émotions et nos actions sont toutes liées au fait d'être un être physique dans l'environnement.

Par exemple, quand un bébé apprend à attraper un jouet, il n'apprend pas juste à tendre la main. Il développe aussi une compréhension de la taille, de la forme et de la texture du jouet par le toucher. Au fur et à mesure qu'il interagit davantage avec son environnement, sa compréhension s'approfondit. Il apprend le sens du mot “jouet” non seulement en l'entendant mais aussi par l'expérience de jouer avec. Cette expérience incarnée est cruciale pour développer une compréhension solide des symboles et du langage.

#Apprendre par l'expérience

En tant qu'humains, notre processus d'apprentissage est continu et cumulatif. Chaque expérience s'appuie sur les précédentes. Par exemple, quand on apprend à faire du vélo, on passe par différentes étapes : l'équilibre, le pédalage, la direction et l'arrêt. Chaque action informe la suivante, et à travers la pratique, on développe un modèle mental de comment réussir à rouler. Ce type d'apprentissage n'est pas juste théorique ; il est pratique et ancré dans nos interactions.

Les machines, en particulier les GML, ont besoin d'une approche similaire. Au lieu de juste traiter du texte, elles devraient apprendre d'expériences réelles. Cela pourrait signifier interagir physiquement avec leur environnement, un peu comme le font les humains. Quand les robots interagissent directement avec des objets, ils peuvent recueillir des informations grâce à leurs capteurs-sentir le poids d'un objet, mesurer sa température, ou même entendre les sons qu'il fait. Ces interactions peuvent aider à combler le fossé entre le langage et la compréhension.

#L'importance du temps et du contexte

Un autre aspect vital de l'expérience humaine est l'élément temps. Nos expériences passées façonnent la façon dont nous réagissons aux nouvelles situations. Les théories de Traitement Prédictif (PP) suggèrent que nos cerveaux prédisent continuellement ce qui va se passer ensuite en se basant sur ce que nous avons appris auparavant. Quand nous voyons un objet familier ou entendons un certain son, nos cerveaux s'appuient sur notre passé pour donner un sens au présent.

Pour que les GML ancrent efficacement leur compréhension, ils ont aussi besoin d'une façon de considérer le contexte de leurs expériences. Quand un robot récupère un objet, il devrait considérer plus que les attributs physiques de l'objet. Il devrait prendre en compte la situation. L'objet est-il facilement accessible ? Quelqu'un essaie-t-il de l'utiliser ? Cet objet est-il souvent partagé ? Les robots devraient apprendre à adapter leurs actions en fonction du contexte dans lequel ils se trouvent.

#La valeur de l'interaction sociale

Les humains vivent dans un environnement social, et notre compréhension est fortement influencée par nos interactions avec les autres. Dès notre plus jeune âge, nous apprenons en observant les actions de ceux qui nous entourent, en déchiffrant des indices sur leurs intentions, émotions et perceptions. Cette expérience partagée nous aide à construire une compréhension commune du monde.

Pour les systèmes artificiels, incorporer des compétences sociales est crucial. Quand les robots opèrent dans des environnements avec des gens, ils doivent reconnaître les indices sociaux et adapter leur comportement en conséquence. Par exemple, si un enfant essaie d'atteindre un jouet, un robot devrait comprendre non seulement l'action de l'enfant mais aussi considérer sa sécurité et le contexte de la situation. Cela nécessite un niveau de compréhension sociale que de nombreux robots actuels n'ont pas.

#Construire une signification partagée

Il ne suffit pas de relier des symboles à leurs objets pour que les robots comprennent vraiment le langage. La signification doit être construite collectivement, avec un accent sur les expériences partagées et les Interactions sociales. Quand les robots apprennent des autres et participent à des Contextes sociaux, ils peuvent développer une compréhension plus nuancée des mots et symboles qu'ils utilisent.

Cela signifie que les GML et les robots ne devraient pas juste fonctionner isolément. Ils devraient être conçus pour s'engager activement avec les utilisateurs humains. En participant à des conversations, en effectuant des tâches en collaboration, et en réagissant aux indices sociaux, ces systèmes peuvent ancrer leur compréhension dans des expériences partagées. Ce changement d'apprentissage individuel à interaction partagée peut mener à des engagements plus riches et plus significatifs entre les robots et les humains.

#Le chemin à suivre

Pour s'assurer que les GML peuvent ancrer leur compréhension de manière efficace, nous devons nous concentrer sur plusieurs éléments clés. Tout d’abord, nous devons reconnaître l'importance d'un corps actif qui interagit avec l'environnement. Les robots devraient être conçus non seulement pour se déplacer mais pour s'engager avec des objets et recueillir des informations par divers sens.

Deuxièmement, leur système d'apprentissage devrait incorporer l'aspect temporel de l'expérience, liant les interactions passées avec les prédictions futures. Cela peut les aider à prendre des décisions plus informées, un peu comme les humains le font.

Enfin, favoriser les compétences sociales est vital. Les robots devraient apprendre à interpréter les indices sociaux, reconnaître les émotions et répondre aux intentions de ceux qui les entourent. Cela créera une plus grande opportunité pour des expériences partagées et une compréhension mutuelle.

#Conclusion

Le développement de GML et de robots capables d'ancrer leur compréhension dans la réalité est une tâche complexe. Cela implique de fusionner les dimensions physique, temporelle et sociale de l'expérience. En nous concentrant sur l'interaction entre le corps, le contexte et l'interaction sociale, nous pouvons créer des systèmes qui non seulement traitent le langage mais développent aussi une compréhension plus profonde de son sens dans des situations réelles.

Grâce à cette approche, nous pouvons espérer construire des machines plus capables, intelligentes et empathiques qui peuvent interagir efficacement avec les humains et le monde qui les entoure. Alors que nous continuons à avancer en technologie, le chemin que nous empruntons pour ancrer ces systèmes aura des implications significatives pour l'avenir de la robotique et de l'intelligence artificielle.