Vidéo : Google Deepmind apprend à marcher sans tomber grâce à un système simplifié

Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments

DeepMind, l’intelligence artificielle de Google, a franchi une étape symbolique puisqu’elle a appris à marcher sans tomber à l’aide d’un système de récompense très simple. La machine avait comme seul objectif d’avancer et l’intelligence fut capable d’apprendre des mouvements complexes pour s’adapter aux obstacles mis sur son chemin, afin de réaliser cette mission.

Grosses optimisations

Le papier publié est important, car généralement, les problèmes dits de locomotion, c’est-à-dire où une machine doit apprendre à bouger, demande de programmer des objectifs complexes et précis pour que l’intelligence puisse s’adapter aux diverses situations. Or, le système de Google offre aujourd’hui des résultats nettement plus satisfaisants grâce à des optimisations simplifiant sa programmation.

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