L’heure est à l’expérimentation pour Facebook qui présentait, le 16 mai dernier, ses premiers robots. Dans un communiqué, le réseau social dévoile les enjeux de ses recherches dans le domaine de l’intelligence artificielle.
L’autonomie comme objectif
Pour concurrencer Google et Apple, Facebook met les bouchés doubles et se lance dans la création de robots autonomes, capables de s’adapter à tout environnement. Contrairement à leurs comparses, les robots Facebook n’apprennent pas grâce à des données, mais en se confrontant au monde réel, explique la firme dans un communiqué, “Nous faisons progresser les techniques d’apprentissage par renforcement, pour permettre au robot d’auto-apprendre, en essayant ou se trompant grâce à l’entrée directe qu’offre les capteurs.”
Pour développer cette autonomie, l’entreprise de Zuckerberg met au point un robot à six jambes, capable d’apprendre à marcher seul, sans aucun apprentissage préalable. L’araignée devra prendre en compte l’environnement qui l’entoure pour évoluer et apprendre à marcher en quelques heures.
Développer la curiosité
“La curiosité est une motivation essentielle à l’apprentissage humain ”, c’est le postulat de base des chercheurs en charge du projet. D’ailleurs, c’est cette envie d’explorer et de découvrir chez les robots, qui va permettre un apprentissage plus rapide, selon Facebook. Dans l’exploration, cette curiosité permet au robot de structurer la manière dont il va partir explorer son environnement. “Le système est conscient de l’incertitude de son modèle et optimise les séquences d’actions pour maximiser les avantages. Il génère une plus grande variété de données et apprend plus rapidement.”
Le toucher
Mais lorsque cette exploration ne suffit plus et que le robot ne peut se servir de sa vision pour atteindre la cible, Facebook développe l’apprentissage par le toucher. “Nous avons créé une nouvelle méthode d’apprentissage tactile, pour atteindre un nouvel objectif dans l’apprentissage auto-supervisé. En assignant un nouvel objectif, nous pouvons utiliser ce modèle et définir la meilleure séquence d’action.” Cette nouvelle forme d’apprentissage permet au robot de réaliser des tâches plus complexes comme faire rouler une balle, manier un joystick ou identifier la bonne face d’un dé à 20 faces.
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