Agrawal, chercheur en informatique à l’Université de Californie à Berkeley, étudie comment l’acquisition de la curiosité innée pourrait rendre l’apprentissage d’une tâche inconnue (comme jouer à Super Mario Bros) plus efficace. Agrawal et ses collègues, Deepak Pathak/Alexei A. Efros/Trevor Darrell, ont conçu au sein du laboratoire en intelligence artificielle (IA) de Berkeley, un logiciel “équipé” d’algorithmes expérimentaux d’apprentissage machine conçus pour rendre les machines curieuses. La curiosité artificielle peut être assimilée à une sorte de récompense que l’agent autogénèrerait, de sorte qu’il choisisse d’explorer le plus possible son monde. Ce signal de récompense interne est comparable en psychologie cognitive à la “motivation intrinsèque”. Pour créer la version artificielle de la curiosité artificielle, les chercheurs se sont inspirés de la psychologie et de la neurobiologie, ainsi que des progrès réalisés par l’IA dans la dernière décennie.
