Une nouvelle génération de robots à intelligence artificielle pourrait bientôt imiter n'importe quelle action après avoir vu un humain les exécuter une seule fois.
Les scientifiques ont mis au point une machine à griffes qui peut apprendre de nouvelles tâches, telles que laisser tomber une balle dans un bol ou ramasser une tasse, simplement en regardant une personne la réaliser en premier.
Les chercheurs ont déclaré que cette astuce permettait à l'androïde de maîtriser de nouvelles compétences beaucoup plus rapidement que d'autres robots, et pourrait un jour déboucher sur des machines capables d'apprendre des tâches complexes uniquement par l'observation, un peu comme le font les humains et les animaux.
Tianhe Yu, scientifique responsable du projet, a écrit dans un billet de blog: «Apprendre une nouvelle compétence en observant un autre individu, la capacité d'imiter, est un élément clé de l'intelligence chez l'homme et l'animal.
«Une telle capacité nous faciliterait considérablement la communication de nouveaux objectifs aux robots - nous pourrions simplement montrer aux robots ce que nous voulons qu'ils fassent.
Développé par des ingénieurs de l'Université de Californie à Berkeley, le robot apprend rapidement de nouvelles actions en regardant une personne le faire en vidéo.
Des clips de l'androïde le montrent en train de ramasser des fruits et de les mettre dans un bol, ainsi que de déplacer avec précaution un obstacle en suivant le même chemin que celui décrit par un scientifique.
La plupart des machines, telles que les robots dans les usines automobiles, sont programmées pour effectuer des tâches via un code informatique - un processus rigide et prenant souvent beaucoup de temps.
Plus récemment, des androïdes ont été développés pour apprendre en regardant un autre robot terminer l'action, bien qu'ils aient généralement besoin d'imiter la tâche des milliers de fois avant de la perfectionner.
Dans le nouveau document, l’équipe UC a décrit la technique qui leur a permis d’enseigner aux robots des actions en une seule démonstration, ce qui accélère considérablement le processus d’apprentissage.
Ils ont combiné deux algorithmes d'apprentissage différents en une seule super-IA.
L'un d'eux, un algorithme de méta-apprentissage, aide un robot à apprendre en incorporant les mouvements utilisés dans les tâches précédentes plutôt que de maîtriser chaque compétence à partir de zéro.
L’autre, un algorithme d’imitation, permet à la machine d’acquérir une nouvelle compétence en regardant quelque chose d’autres la réaliser.
La combinaison des deux a permis aux scientifiques de créer une intelligence artificielle qui s'appuie à la fois sur l'expérience acquise et sur le mimétisme pour acquérir de nouvelles compétences dans le cadre d'un processus appelé méta-apprentissage modèle-agnostique (Maml).
Cela signifie qu’il peut apprendre à manipuler un objet qu’il n’a jamais vu auparavant en visionnant une seule vidéo, ce qui pourrait accélérer l’apprentissage automatique.