En explorant les mondes virtuels, l'IA apprend de nouvelles façons

Rédigé le 23/09/2022
Articlophile .com

En 2009, Fei-Fei Li a inventé un ensemble de données qui allait changer l'histoire de l'intelligence artificielle

  • Connu sous le nom d'ImageNet
  • L'ensemble de données comprenait des millions d'images étiquetées qui pouvaient former des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués pour reconnaître quelque chose dans une image
  • Aujourd'hui, le travail de Li se concentre sur les agents d'intelligence artificielle qui n'acceptent pas simplement des images statiques à partir d'un ensemble de données, mais peuvent se déplacer et interagir avec leurs environnements dans des simulations de mondes virtuels en trois dimensions.
  • C'est l'objectif général d'un nouveau domaine connu sous le nom d'IA incarnée
  • Pourrait entraîner un changement majeur des machines apprenant des capacités simples telles que la reconnaissance d'images à l'apprentissage de la réalisation de tâches humaines complexes en plusieurs étapes

 

Vers une simulation parfaite
  • Les chercheurs ont pu créer des mondes virtuels réalistes que les agents d'IA peuvent explorer
  • Ces mondes simulés sont maintenant assez bons pour former des agents à effectuer des tâches entièrement nouvelles
  • Plutôt que de simplement reconnaître un objet, ils peuvent interagir avec lui, le ramasser et naviguer autour de lui - des étapes apparemment petites mais essentielles pour tout agent pour comprendre son environnement

 

Comparaison des réseaux de neurones
  • Un moyen simple de mesurer les progrès de l'IA incarnée consiste à comparer les performances des agents incarnés aux algorithmes entraînés sur les tâches d'image statiques plus simples.
  • Les premiers résultats suggèrent que les agents d'IA incarnés apprennent différemment - et parfois mieux - que leurs ancêtres.
  • Dans un article récent, des chercheurs ont découvert qu'un agent d'IA incarné était plus précis dans la détection d'objets spécifiques, améliorant l'approche traditionnelle de près de 12 %.

 

La nouvelle frontière robotique
  • Les robots sont, par nature, des agents de renseignement incarnés.
  • Les former dans des mondes virtuels offre d'abord la possibilité de s'entraîner beaucoup plus rapidement qu'en temps réel, et des milliers d'agents peuvent s'entraîner en même temps dans des milliers de salles légèrement différentes.
  • De plus, la formation virtuelle est également plus sûre pour le robot et les humains à proximité sur son chemin.
 
Quanta Magazine - Aller aux sources ➤