Le rêve des androïdes (Android Dreams) – Comment advient l’ère de l’automatisation, et que devient l’humain ?

• Les entreprises de robotique verticale peuvent l’emporter sur des segments de tâches spécifiques pesant des dizaines de milliards de dollars, même sans EGI. Et dans ces segments, elles ne seront pas facilement évincées, même si l’EGI émerge. Les critères qui déterminent l’adoption sont le coût, la vitesse et la qualité, et une EGI humanoïde ne peut justifier son coût élevé que pour des tâches complexes.

• La recherche en robotique passe d’un apprentissage fondé sur des données vidéo humaines à une ère de post-entraînement fondée sur de grands modèles vidéo. Les vidéos humaines constituent le moyen le plus efficace et le plus scalable d’obtenir en masse des données spécifiques à une tâche, et le post-entraînement de grands modèles vidéo inaugure un nouveau paradigme permettant d’intégrer dans l’apprentissage une quantité d’information de niveau EGI. Il devient clair que les modèles vidéo possèdent déjà un modèle implicite de l’action.

• La mémoire adaptative à long terme (ALTM) est le véritable apprentissage en ligne, et le dernier goulot d’étranglement vers une AGI virtuelle. La mémoire à long terme humaine ne se limite pas à des fonctions de stockage et de rappel : elle inclut aussi un « méta-processus qui détermine ce qui est important et réajuste en permanence la structure des liens entre les concepts ». La combinaison de ces deux éléments produit la capacité humaine d’apprentissage en ligne.

• L’automatisation de la fabrication des robots génère une courbe de croissance auto-amplifiée (exponentielle). La seule chance pour les États-Unis de l’emporter est d’automatiser la fabrication des actionneurs, d’y injecter des subventions, puis d’automatiser par des robots l’ensemble de la chaîne de production, de l’extraction minière au raffinage, à l’usinage et à l’assemblage. Cette courbe de croissance auto-amplifiée rencontre au départ des goulots d’étranglement dans la capacité de production des ressources du monde réel (métaux, énergie, équipements), mais ces blocages s’estompent progressivement à mesure que le travail robotique automatise aussi cette production de ressources.

• La Chine est bien plus en avance que ne le pensent la plupart des gens dans la fabrication de matériel robotique à bas coût. Elle dispose d’une supériorité absolue sur presque tous les éléments de la fabrication physique : production d’actionneurs 10 fois supérieure, prix des matières premières 5 à 10 fois plus bas, 90 % du raffinage des terres rares, production d’énergie 2,2 fois supérieure, production d’acier 10 fois supérieure, installation de robots industriels 10 fois supérieure, etc.

• Gagner en robotique est un enjeu de sécurité nationale. Les robots peuvent contenir des portes dérobées. Comme l’a montré la controverse autour du rachat de TikTok, toute technologie qui donne à un pays donné un accès massif aux citoyens et aux ressources des États-Unis peut rapidement devenir une menace.

• Le premier laboratoire d’IA à disposer d’une échelle suffisante pour entraîner de grands modèles vidéo créera l’EGI en premier. Il s’associera ensuite à une entreprise de matériel robotique humanoïde pour sa mise en œuvre. Le modèle de base de l’EGI pourra s’appliquer à diverses formes de robots, mais les performances finales seront au bout du compte optimisées pour un matériel spécifique.

• À l’avenir, différents types de robots coexisteront. On verra aussi bien des robots bon marché à pince et à roues pour les tâches répétitives que des androïdes humanoïdes haut de gamme, jusqu’à des humanoïdes ultra-précis de niveau F1 destinés au divertissement. Et pour l’EGI, les humanoïdes de forme humaine sont indispensables, car dans l’apprentissage fondé sur la vidéo, cette morphologie affiche le meilleur taux de transfert.

[bus710]

Comme le logiciel crée du logiciel
les robots fabriquent d’eux-mêmes des robots
et nous, nous sommes la batterie....??

[aer0700]

Ça me rappelle ce film, quand Keanu Reeves avait la vingtaine...