Les acteurs de l'IA aspirent à atteindre l'intelligence artificielle (IAG). Et dans cette quête, DeepMind, la filiale de Google, annonce avoir franchi une étape significative. La société affirme avoir développé un système d'IA doté de capacités d'apprentissage social.
Un système d'IA qui apprend par imitation
Les systèmes d‘intelligence artificielle développés jusqu'à présent par les géants du secteur, tels qu'OpenAI et Google, ont été formés à partir d'ensembles de données massifs. Et les chercheurs en IA travaillent sans relâche pour développer des techniques d'apprentissage plus efficaces pour leurs systèmes. Cette fois, c'est DeepMind qui a réalisé une percée majeure. Dans la revue « Nature Communications », la société parle de son système d'IA capable d'apprendre par imitation, comme les humains.
Pour développer de nouvelles compétences, les humains ne nécessitent pas une base de connaissances préalables importante. Par exemple, un enfant peut apprendre un jeu simplement en observant ses amis jouer et en imitant leurs actions. C'est d'ailleurs de cette manière que la culture se transmet. L'équipe de Google DeepMind a tenté de reproduire ce modèle de comportement d'apprentissage social dans un monde virtuel.
Les agents IA non expérimentés suivent les pas des experts
Pour mener leur recherche, les chercheurs de DeepMind ont créé un environnement virtuel où des agents IA vont évoluer. Appelé GoalCycle3D, c'est une sorte de terrain de jeu accidenté généré par ordinateur. Il comprend des sentiers avec différents obstacles.
Les chercheurs de DeepMind ont ensuite intégré des agents IA dans cet environnement. Ils sont formés à naviguer dans ce monde complexe en évitant les obstacles à l'aide de l'apprentissage par renforcement. Cependant, ils ne disposaient d'aucune information préalable sur l'environnement.
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Cette technique d'apprentissage mise en place récompense les agents IA afin de les inciter à atteindre leur objectif. Ceci leur a permis d'apprendre à naviguer dans plusieurs mondes virtuels, choisir le bon itinéraire à prendre et éviter les obstacles jusqu'à leur destination.
Pour démontrer la capacité d'apprentissage social de leur IA, les chercheurs ont par la suite introduit des agents d'IA expérimentés dans cet environnement virtuel. Ceux-ci connaissent déjà les techniques pour éviter les obstacles et choisir le bon chemin. Les chercheurs ont constaté que les agents novices ont appris, en observant les agents expérimentés. Ils ont ensuite utilisé ces connaissances nouvellement acquises pour déterminer le parcours optimal.
L'équipe de DeepMind a également constaté qu'une fois qu'ils avaient appris les compétences des agents experts, les agents non expérimentés étaient capables de les utiliser de manière autonome. Ils s'en servaient pour atteindre leur objectif même en l'absence des agents experts.
Quelles perspectives ?
Cette étude représente la première étape vers l'Intelligence Artificielle Générale. C'est une forme d'IA qui peut apprendre et appliquer ses connaissances comme les humains. Si elle se confronte à un problème qu'elle n'a pas rencontré auparavant, elle l'analyse pour ensuite fournir une solution. C'est aussi une IA dotée d'une polyvalence cognitive capable de résoudre une diversité de problèmes de manière autonome.
Grâce à leur recherche, les experts de DeepMind ont réussi à démontrer la capacité intrinsèque de l'IA à apprendre de façon autonome et à générer une transmission culturelle. Même si cette découverte est encore à un stade précoce, elle offre aux chercheurs la possibilité de développer de nouveaux systèmes IA en diminuant les ressources nécessaires à leur entrainement, tout en renforçant leur aptitude à résoudre des problèmes.
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