L’IA peut copier les compétences humaines d’apprentissage social en temps réel, selon DeepMind

L’intelligence humaine dépend fortement de l’acquisition de connaissances auprès d’autres humains – accumulées au fil du temps dans le cadre de notre évolution culturelle. Ce type d’apprentissage social, connu dans la littérature sous le nom de transmission culturelle, nous permet d’imiter des actions et des comportements en temps réel. Mais peut-on IA développe-t-il également des compétences d’apprentissage social de la même manière ?

Apprentissage par imitation est depuis longtemps une approche de formation pour l’intelligence artificielle, demandant aux algorithmes d’observer les humains accomplir une tâche, puis essaie de les imiter. Mais les outils d’IA nécessitent généralement de multiples exemples et une exposition à de grandes quantités de données. données pour réussir à copier leur entraîneur.

Maintenant, une étude révolutionnaire réalisée par Esprit profond Les chercheurs affirment que les agents d’IA peuvent également démontrer leurs compétences d’apprentissage social en temps réel, en imitant un humain dans de nouveaux contextes « sans utiliser de données humaines pré-collectées ».

Plus précisément, l’équipe s’est concentrée sur une forme particulière de transmission culturelle, connue sous le nom d’apprentissage par observation ou (quelques plans) imitationqui fait référence à la copie du mouvement du corps.

DeepMind a mené son expérience dans un environnement simulé appelé GoalCycle3D, un monde virtuel avec un terrain accidenté, des sentiers et des obstacles, que les agents IA devaient parcourir.

Pour aider l’IA à apprendre, les chercheurs ont utilisé l’apprentissage par renforcement. Pour ceux qui ne connaissent pas Le travail de Pavlov sur le terraincette méthode est basée sur l’offre de récompenses pour chaque comportement qui facilite l’apprentissage et le résultat souhaité – dans ce cas, trouver le bon cap.

À l’étape suivante, l’équipe a ajouté des agents experts (codés en dur ou contrôlés par l’homme) qui savaient déjà comment naviguer dans la simulation. Les agents de l’IA ont vite compris que le meilleur moyen d’atteindre leur destination était d’apprendre auprès des experts.

Les observations des chercheurs étaient doubles. Premièrement, ils ont constaté que l’IA apprenait non seulement plus rapidement en imitant les experts, mais qu’elle appliquait également les connaissances acquises à d’autres chemins virtuels. Deuxièmement, DeepMind a découvert que les agents d’IA pouvaient toujours utiliser leurs nouvelles compétences même en l’absence des experts, ce qui, selon les auteurs de l’étude, constitue un exemple d’apprentissage social.

Bien que les auteurs notent que des recherches supplémentaires sont nécessaires, ils estiment que leur méthode peut ouvrir la voie « à l’évolution culturelle pour jouer un rôle algorithmique dans le développement de l’intelligence artificielle générale ». Ils attendent également avec impatience une coopération interdisciplinaire plus poussée entre les domaines de l’IA et de la psychologie évolutionniste culturelle.

Malgré ses débuts, la percée de DeepMind pourrait avoir des implications significatives pour le secteur de l’intelligence artificielle. Une telle avancée pourrait potentiellement réduire la formation traditionnelle et gourmande en ressources des algorithmes, tout en augmentant leurs capacités de résolution de problèmes. Cela soulève également la question de savoir si l’intelligence artificielle pourrait un jour apprendre à acquérir des éléments sociaux et culturels de la pensée humaine.

L’étude complète est publiée dans la revue Communications naturelles.