Il existe de nombreuses applications de Artificial Intelligence ou AI puisqu'il est censé être un système d'auto-apprentissage. Quoi que vous appreniez au système, il est censé le comprendre et s'y adapter, tout en apprenant certaines choses en plus, qui ne sont pas réellement codées. De nombreuses entreprises travaillent sur leur propre version de l'IA, mais Elon Musk a fondé OpenAI est maintenant dans le news pour avoir formé une main de robot capable de résoudre un Rubik's Cube. Bien que cela ne semble pas être quelque chose de grand au début, mais c'est en effet une réalisation remarquable.
Rencontrez Dactyle
Dactyl est un bras robotisé développé par OpenAI, qui a été utilisé démontrer une dextérité accrue dans robotique. L'entreprise a formé une paire de réseaux de neurones pour résoudre un Rubik's Cube à l'aide de Dactyl. Cependant, pour comprendre ce qui se passe, nous devons examiner le fonctionnement général de l'IA. Nous utilisons actuellement la répétition de tâches pour former un réseau de neurones, ce qui lui permet essentiellement de pratiquer quelque chose dans un environnement virtuel pendant des années à un rythme accéléré.
La randomisation automatique de domaine (ADR) à la rescousse
Vous souvenez-vous d'OpenAI Five ? Si ce n'est pas le cas, sachez qu'il s'agit d'un système d'IA qui a pu battre certains des meilleurs joueurs humains de DOTA 2. Il a été formé au jeu pour apprendre ses règles et formuler des stratégies en jouant des milliers de matchs. Bien que cette méthode convienne à de tels software efforts basés, vous ne pouvez pas vraiment imaginer une formation d'une main de robot pour résoudre un Rubik's Cube de la même manière pendant des années.
Ainsi, OpenAI a proposé de nouvelles simulations pour l'entraîner. Bien que des simulations aient déjà été utilisées pour accomplir une telle tâche, elles n'étaient pas vraiment précises et ne ressemblaient pas très bien à la physique du monde réel. Ainsi, la société a développé une nouvelle méthode appelée Automatic Domain Randomization (ADR) qui est capable de générer à l'infini des environnements de plus en plus difficiles en simulation. Selon OpenAI, "Ce (ADR) nous libère d'avoir un modèle précis du monde réel et permet d'appliquer au monde réel le transfert des réseaux de neurones appris en simulation."
Vous craignez le soulèvement des robots ?
Aussi dramatique et technique que cela puisse paraître, le réseau de neurones est loin d'atteindre les niveaux de vitesse et de dextérité humaines, en particulier lorsqu'il s'agit de résoudre un Rubik's Cube. Cependant, la démonstration d'OpenAI est un bon exemple de la façon dont les simulations peuvent être mises en œuvre et de jeter les bases de robots à usage général. "Nous pensons que la dextérité au niveau humain est sur la voie de la construction de robots polyvalents et nous sommes ravis d'aller de l'avant dans cette direction", déclare OpenAI.
Crédits image : OpenAI
Restez à l'écoute Silicon Canals pour plus de technologie européenne news.