Si l’imitation est la plus sincère forme de flatterie, le système de robot le plus récent conçu par OpenAI devrait bientôt nous faire rougir. Non seulement il est capable de répliquer des comportements humains, mais surtout après n’avoir assisté qu’à une démonstration unique. La société de recherche cofondée et présidée par Elon Musk a utilisé deux réseaux de neurones distincts pour développer son système d’apprentissage depuis une seule image.
Le premier, un réseau de vision, analyse une image capturée par la caméra du robot pour déterminer l’emplacement des objets en réalité (dans l’exemple vidéo d’OpenAI, ces objets sont des blocs de bois sur une table). Le réseau est capable de le faire sans jamais avoir vu la table ou les blocs auparavant. Au lieu de cela, les chercheurs l’ont formé en utilisant des centaines de milliers d’images simulées, chacune présentant diverses permutations d’éclairage, de textures et d’objets.
Le second, un réseau « d’imitation », analyse une tâche en observant une démonstration humaine au travers d’une simulation virtuelle. Il imite ensuite la tâche dans le contexte du monde réel. Ce réseau a aussi été formé via des milliers de démonstrations virtuelles, mais aucune n’a eu lieu en réalité.
Cette semaine, OpenAI a dévoilé Roboschool, un logiciel open-source de simulation pour les robots. Il dispose d’une douzaine d’environnements dans lesquels les utilisateurs peuvent tester leurs robots. Il est intégré à OpenAI Gym, un « toolkit » qui donne aux développeurs la possibilité de donner et recevoir des commentaires sur leur travail, en leur fournissant une communauté en ligne pour soutenir le développement de l’IA. Au-delà d’OpenAI, les chercheurs trouvent déjà des moyens d’enseigner aux robots à tout faire, de lire à rêver.
