Récemment, des avancées majeures ont été réalisées dans le domaine de l’intelligence artificielle ! L'agent Genius développé par l'équipe Verses a démontré d'incroyables capacités d'apprentissage et de maîtrise du jeu dans le jeu classique Pong, surpassant les meilleurs joueurs humains et autres modèles d'IA avec seulement 10 % des données et 2 heures de temps de formation. Cela établit non seulement un nouveau record en matière d'efficacité de l'apprentissage de l'IA, mais fournit également une nouvelle inspiration pour l'orientation future de la recherche et du développement des agents d'IA. Son mécanisme d'apprentissage efficace et son initiative méritent une étude approfondie.
Récemment, l'agent Genius développé par l'équipe Verses a obtenu des résultats étonnants dans le jeu classique Pong, surpassant les meilleurs joueurs humains et autres modèles d'IA avec seulement 10 % des données et 2 heures de temps d'entraînement. Cette avancée marque une nouvelle étape dans la technologie de l’IA et annonce l’orientation du développement des futurs agents intelligents.
Le succès de l'agent Genius est indissociable de son concept de design unique. Par rapport aux grands modèles traditionnels, Genius ne fait que 4 % de la taille du modèle SOTA IRIS et peut fonctionner sur des MacBook à puce M1 ordinaires. Les chercheurs se sont inspirés d'une expérience menée il y a quatre ans. Les scientifiques ont découvert qu'un "cerveau cultivé sur une assiette" pouvait apprendre le jeu du Pong en seulement 5 minutes, ce qui les a incités à réfléchir à l'imitation du fonctionnement du cerveau humain.
L’équipe Verses estime que les agents d’IA traditionnels basés sur de grands modèles présentent de sérieuses lacunes en matière de raisonnement logique. Les modèles existants reposent davantage sur la mémorisation des étapes d'inférence à partir des données de formation et manquent de véritable initiative et de curiosité. L'agent Genius adopte le concept de moteur cognitif, qui possède non seulement des capacités cognitives, de raisonnement et de prise de décision, mais donne également à l'agent la capacité d'apprendre activement.
Lors de tests comparatifs avec IRIS et d'autres modèles d'IA, Genius a démontré de solides capacités d'apprentissage. Les chercheurs ont entraîné Genius en utilisant 10 000 étapes de données de jeu en 2 heures, et les résultats ont montré que ses performances dépassaient celles d'IRIS, qui avait été entraîné pendant deux jours. Le succès de Genius ne réside pas seulement dans sa capacité à apprendre rapidement, mais aussi dans sa performance active dans les jeux. Par exemple, dans le jeu Pong, Genius a pu revenir et gagner même après avoir pris du retard, un phénomène qui ne s'était jamais produit dans la formation IRIS.
Cependant, les chercheurs ont également averti que, même si les performances de Genius sont intéressantes, il manque actuellement des normes unifiées permettant de mesurer de manière exhaustive les performances de l'AGI, et des tests diversifiés sont nécessaires pour vérifier son adaptabilité et sa fiabilité dans différents domaines.
Ce résultat de recherche favorise non seulement le développement d’agents d’IA, mais fournit également de nouvelles idées et méthodes pour l’exploration future de l’intelligence artificielle.
Adresse papier : https://arxiv.org/pdf/2410.05229
Le succès de l'agent Genius a ouvert une nouvelle voie pour la recherche sur l'IA. Son mécanisme d'apprentissage efficace et son imitation du mécanisme du cerveau humain méritent des recherches et des explorations plus approfondies. À l’avenir, des modèles d’IA similaires, légers et efficaces, devraient jouer un rôle dans davantage de domaines et favoriser les progrès continus de la technologie de l’intelligence artificielle.