Une équipe de chercheurs en apprentissage machine de Google DeepMind prétend avoir démontré que les IA peuvent acquérir des compétences dans un processus analogue à l’apprentissage social chez les êtres humains et d’autres animaux. L’apprentissage social – où un individu acquiert des compétences et des connaissances d’un autre en copiant – est vital pour le processus de développement chez les êtres humains et une grande partie du règne animal. L’équipe Deepmind prétend être la première à démontrer ce processus en intelligence artificielle. Une équipe dirigée par Edward Hughes, ingénieur en recherche en staff chez Google DeepMind, a cherché à aborder certaines des limitations de l’acquisition de nouvelles compétences par les agents IA. Leur enseigner de nouvelles capacités à partir de données humaines a reposé sur un apprentissage supervisé à partir de grandes démonstrations d’humains en première personne, ce qui peut prendre beaucoup de temps et d’argent en laboratoire. S’inspirant de l’apprentissage humain, les chercheurs ont cherché à montrer comment les agents IA pouvaient apprendre d’autres individus avec une efficacité similaire à celle des êtres humains. Dans un espace de tâche simulé physique appelé GoalCycle3D – une sorte de terrain de jeu en animation informatique avec des sentiers et des obstacles – ils ont constaté que les agents IA pouvaient apprendre à la fois des experts humains et IA sur un certain nombre de problèmes de navigation, même s’ils n’avaient jamais vu un être humain ou, nous le supposons, n’avaient aucune idée de ce qu’était un être humain. Un article publié dans la revue Nature Communications en accès libre et peer-reviewed cette semaine a déclaré que l’équipe avait pu utiliser un apprentissage par renforcement pour former un agent capable d’identifier de nouveaux experts, d’imiter leur comportement et de se souvenir des connaissances acquises au cours de quelques minutes.
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