Faire le lien entre les agents IA et les tâches du monde réel

Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) a fait des avancées significatives, surtout dans la création d'agents virtuels capables de réaliser des tâches dans des environnements réels. Cependant, il y a un écart noticeable entre la façon dont ces agents IA fonctionnent dans des espaces digitaux et leur performance dans le monde physique où vivent les humains. Cet article présente une plateforme qui permet aux agents IA d'interagir avec des environnements réels en utilisant des données géospatiales et des images de vue de rue. Ce faisant, on cherche à améliorer leur adaptabilité et leur capacité à aborder diverses tâches pratiques de manière plus humaine.

#Le défi de combler le fossé

Les agents IA s'appuient souvent beaucoup sur des données prédéfinies et des simulations, ce qui peut limiter leur compréhension et leur exécution de tâches dans des scénarios dynamiques du monde réel. Pour que l'IA fonctionne efficacement dans des situations de la vie réelle, elle doit reproduire la flexibilité humaine, nécessitant une connexion plus profonde entre les environnements digitaux et le monde réel. La question principale que nous explorons est : Comment créer des agents IA capables d'incarner les expériences riches et diverses que les humains rencontrent au quotidien ?

Pour cela, nous introduisons une nouvelle plateforme qui fournit un environnement virtuel réaliste où les agents peuvent apprendre et exécuter des tâches en utilisant des données réelles de villes du monde entier. Ce système permet aux agents de naviguer dans des paysages urbains, d'entreprendre des opérations complexes et de s'engager dans des Interactions en temps réel avec l'environnement.

#Caractéristiques de notre plateforme

La plateforme sert de terrain d'expérimentation pour créer des agents virtuels capables de réaliser diverses tâches, de recommander des lieux à évaluer des infrastructures urbaines. Elle exploite des données abondantes et offre un cadre flexible pour les chercheurs et les développeurs en IA. La plateforme intègre des données cartographiques géospatiales, des images de vues de rue et d'autres ressources connexes qui sont essentielles pour ancrer les agents virtuels.

Notre approche intègre plusieurs composants qui travaillent ensemble pour améliorer les capacités des agents IA dans un espace virtuel qui imite étroitement la réalité. Les principales caractéristiques de notre plateforme comprennent :

1. Utilisation de données géospatiales : Les agents peuvent accéder et traiter des coordonnées géospatiales qui correspondent à des emplacements réels. Cela leur permet de naviguer et de comprendre leur environnement.

2. Interaction en temps réel : Les agents peuvent fournir des réponses immédiates basées sur des informations actuelles, leur permettant d'assister les utilisateurs avec des recommandations ou des directions en temps réel.

3. Intégration d'entrées visuelles : En utilisant des images de vues de rue et d'autres sources de données, les agents peuvent interpréter efficacement leur environnement, ce qui leur permet d'effectuer des tâches qui nécessitent une ancre visuelle.

4. Flexibilité des tâches : La plateforme est conçue pour supporter une vaste gamme de tâches, répondant à différents besoins et scénarios des utilisateurs.

5. Références d'évaluation : Nous fournissons un ensemble de références qui évaluent la performance des modèles de vision et des agents IA en utilisant des données du monde réel, garantissant une évaluation complète de leurs capacités.

#Compréhension des agents IA et de leurs fonctions

Les agents IA sont définis comme des entités autonomes capables de percevoir leur environnement et d'agir vers des objectifs spécifiques. Ils sont construits sur différentes techniques, y compris des méthodes symboliques et des approches d'apprentissage automatique, qui facilitent leurs processus de prise de décision.

#Contexte historique

Historiquement, le développement des agents IA s'appuyait sur des approches symboliques, qui utilisaient des règles et de la logique. Cependant, ces méthodes ont rencontré des défis de scalabilité et des limitations dans les applications pratiques. Plus récemment, l'émergence de modèles de langage à grande échelle (LLMs) a transformé le domaine, permettant aux agents de s'engager dans des interactions plus naturelles avec les utilisateurs et de gérer une plus large gamme de tâches.

Malgré les avancées, de nombreux agents IA actuels opèrent encore principalement dans des environnements textuels ou simplifiés. Cela limite leur capacité à gérer des tâches qui nécessitent une entrée sensorielle du monde réel ou une compréhension d'environnements complexes.

#Le rôle de l'IA incarnée

L'IA incarnée se concentre sur la création d'agents intelligents capables de percevoir et d'interagir avec leur environnement physique. Ce domaine a rencontré des défis significatifs dans l'acquisition de grands ensembles de données qui reflètent fidèlement les conditions du monde réel. La plupart des agents sont formés dans des environnements contrôlés ou des simulations, ce qui ne les prépare pas pleinement à des scénarios imprévisibles du monde réel.

Pour relever ces défis, notre plateforme facilite le développement d'agents IA incarnés capables d'interagir avec leur environnement de manière plus réaliste. En ancrant les agents dans des villes réelles, nous cherchons à améliorer leurs capacités sensorielles, leur permettant d'effectuer des tâches complexes plus efficacement.

#Intelligence virtuelle dans les environnements urbains

Notre plateforme permet aux agents virtuels d'exister et d'opérer dans des environnements urbains réalistes. En utilisant de vraies données géospatiales et des images de vues de rue, les agents peuvent naviguer dans les paysages urbains, comprendre leur environnement et réaliser diverses tâches, telles que l'optimisation des itinéraires et les recommandations de lieux.

#Étude de cas : Agents ancrés

Pour illustrer les capacités de notre plateforme, on peut examiner une étude de cas impliquant un agent nommé Peng, qui doit visiter plusieurs endroits dans une ville. En tirant parti des fonctionnalités de cartographie et de géolocalisation de la plateforme, Peng peut planifier efficacement le chemin le plus court pour chaque point de passage, en utilisant des images de vues de rue pour naviguer dans des environnements familiers.

Par exemple, Peng est un étudiant qui vient d'arriver à New York et doit visiter différents lieux pour s'inscrire. En entrant son adresse de départ et ses points de passage souhaités, l'agent calcule le chemin le plus efficace, économisant ainsi temps et efforts.

#Agents guidés par le langage

En plus de l'optimisation des itinéraires, notre plateforme soutient des agents guidés par le langage capables d'exécuter des tâches plus complexes. Ces agents utilisent des capacités de raisonnement avancées pour synthétiser des informations et prendre des décisions éclairées.

Par exemple, un agent nommé Aria aide Peng à trouver un endroit pour déjeuner. En examinant les restaurants à proximité et en synthétisant les avis, Aria recommande un restaurant local qui correspond aux préférences de Peng. Cela montre comment la plateforme permet aux agents de gérer efficacement des tâches du monde réel en utilisant des données linguistiques et visuelles.

#Agents visuellement ancrés

Alors que les agents guidés par le langage peuvent naviguer et recommander des endroits en fonction d'informations textuelles, de nombreuses tâches nécessitent une entrée visuelle pour une meilleure compréhension. Notre plateforme permet aux agents d'utiliser des images de vues de rue pour s'ancrer visuellement dans l'environnement, leur permettant d'avoir une connexion plus profonde avec leur entourage.

Un exemple de cela est le robot d'assistance urbaine, RX-399, qui peut parcourir les rues de la ville et faire des rapports sur divers objets. En utilisant des capacités avancées de détection d'objets, RX-399 peut identifier et naviguer à travers le désordre urbain, fournissant des données précieuses aux départements de sanitation de la ville.

#Agents collaboratifs

Notre plateforme permet aux agents IA de collaborer entre eux et avec des utilisateurs humains pour améliorer l'efficacité des tâches. Les agents collaboratifs peuvent décomposer des objectifs complexes en tâches plus simples, permettant aux spécialistes de différents domaines de travailler ensemble sans problème.

#Exemple : L'agent local

L'agent Local aide les touristes à naviguer dans des villes inconnues. Par exemple, Ling, une voyageuse pleine d'entrain, peut demander des directions à des agents Locaux pour des lieux spécifiques. En collaborant, les agents peuvent guider Ling à travers diverses tâches, comme trouver des restaurants ou des lieux de shopping.

#Collaboration homme-agent

Notre plateforme facilite également les interactions entre les utilisateurs humains et les agents IA. Par exemple, l'agent Concierge interactif, Diego, crée des itinéraires personnalisés pour les utilisateurs en fonction de leurs préférences. En tenant compte des caractéristiques et des intérêts de l'utilisateur, Diego peut fournir des recommandations adaptées qui correspondent à l'état mental et physique de l'utilisateur.

#Aperçu technique de la plateforme

La plateforme est construite sur une architecture robuste qui intègre plusieurs composants clés :

1. Environnement : Ce composant fournit une représentation navigable de vraies villes, permettant aux agents d'interagir avec leur environnement. Les coordonnées géographiques sont essentielles pour lier l'espace virtuel aux emplacements réels.

2. Vision : Les agents utilisent des composants de perception pour traiter des images de vues de rue, leur permettant d'identifier et d'interagir avec leur environnement avec précision.

3. Langage et Raisonnement : En utilisant de grands modèles de langage, les agents peuvent effectuer des raisonnements et des prises de décision basés sur des entrées visuelles et des données environnementales.

4. Intégration des capacités : La plateforme permet une combinaison flexible de composants, permettant aux agents d'exhiber une variété de comportements complexes.

#Études de cas système

Pour fournir une compréhension plus claire du fonctionnement de la plateforme, nous présentons une étude de cas de haut niveau de l'agent Concierge interactif, Diego. Cet agent combine divers composants de la plateforme pour créer une expérience utilisateur fluide.

#Le pipeline de planification de Diego

Diego initie le processus de planification en créant un projet d'itinéraire basé sur le background et les besoins de l'utilisateur. Ce projet est ensuite affiné à travers plusieurs modules qui évaluent les temps de transport, les retours d'utilisateur et les recommandations d'autres agents.

En suivant une approche itérative, Diego peut adapter l'itinéraire en temps réel, garantissant que l'utilisateur vive un voyage personnalisé correspondant à ses préférences.

#Détails techniques des agents

Chaque agent de la plateforme est défini par des métadonnées spécifiques qui incluent le background de l'agent, ses objectifs prévus et son état interne. Ces informations guident les actions et les processus de prise de décision de l'agent.

Par exemple, Peng, l'optimisateur d'itinéraires, utilise des données d'adresse réelles pour calculer les meilleurs chemins, tandis que RX-399, le robot d'assistance urbaine, déploie des capacités avancées de détection et de navigation pour réaliser des tâches exploratoires dans la ville.

#Références d'évaluation

Nous avons développé un ensemble de références qui mesurent la performance des agents de notre plateforme et de leurs modèles sous-jacents. Ces références nous permettent d'évaluer à quel point les agents peuvent naviguer dans des tâches dans divers scénarios du monde réel.

#Localisation de lieux

L'une des références clés évalue la capacité des agents à localiser des lieux en utilisant des images de vues de rue. Nous évaluons la performance de divers modèles dans l'identification des types de lieux et leur localisation précise dans des environnements urbains.

#Reconnaissance et Réponses aux questions visuelles (VQA)

Une autre référence se concentre sur la reconnaissance de types de lieux spécifiques basés sur des images centrées sur les lieux et la détermination des intentions humaines à travers des tâches VQA. Cette référence évalue à quel point les agents peuvent synthétiser des informations visuelles et générer des réponses pertinentes.

#Navigation vision-langage

Enfin, nous examinons la performance des agents dans des tâches de navigation vision-langage, où ils doivent naviguer vers des destinations basées sur des instructions textuelles en utilisant des images de vues de rue. En évaluant les taux de succès et la précision, nous obtenons des informations sur les capacités globales des agents.

#Diversité géographique dans l'évaluation

Nos références couvrent des villes de différentes régions du monde pour analyser la performance des modèles et leurs faiblesses dans divers contextes. Par exemple, les modèles peuvent bien performer dans des villes anglophones mais avoir des difficultés dans des emplacements où des langues non anglaises dominent. Cette recherche met en avant la nécessité de développer des modèles qui peuvent s'adapter à des paysages linguistiques et culturels divers.

#Considérations éthiques et vie privée

À mesure que l'IA devient plus intégrée dans la vie quotidienne, il est crucial d'aborder les préoccupations éthiques entourant son utilisation. Notre plateforme opère dans des conditions contrôlées, utilisant des données préexistantes qui respectent les normes de vie privée. Les données utilisées, y compris les images de vues de rue provenant de sources comme Google Maps, sont soumises à des mesures de confidentialité strictes, garantissant que les informations sensibles restent protégées.

En étudiant les complexités du comportement de l'IA dans des environnements réels, nous visons à identifier de manière proactive les problèmes éthiques potentiels et les biais qui pourraient surgir avec les futures implémentations.

#Conclusion et directions futures

En résumé, notre plateforme introduit une avancée significative dans l'ancrage des agents virtuels dans des environnements réels. En utilisant de vraies données géospatiales et des entrées visuelles, nous renforçons les capacités des agents IA, leur permettant d'effectuer des tâches pratiques avec un degré de flexibilité et de compréhension plus élevé.

À mesure que l'IA continue d'évoluer, le besoin d'agents capables d'interagir efficacement avec l'environnement du monde réel va croître. Notre travail ouvre la voie à de futures recherches en IA, offrant de nouvelles opportunités d'applications dans divers domaines, de l'assistance personnelle à la planification urbaine.

Nous encourageons la communauté de recherche à s'engager avec notre plateforme, à explorer ses fonctionnalités et à contribuer au développement continu d'agents IA ancrés perceptuellement.