Série de séminaires AI 2023 : Khurram Javed

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 10 mars, Khurram Javed,doctorant à l'université d'Alberta, a présenté "The Big World Hypothesis and its Ramifications on Reinforcement Learning" (L'hypothèse du grand monde et ses conséquences sur l'apprentissage par renforcement) lors du séminaire sur l'IA.

L'hypothèse du grand monde est que pour de nombreux problèmes, le monde est plusieurs ordres de grandeur plus grand que l'agent, et l'agent ne peut pas représenter la fonction de valeur et la politique optimales, même dans la limite de données infinies. Dans cet exposé, Javed explique pourquoi l'hypothèse du grand monde est raisonnable pour de nombreux problèmes du monde réel. Il montre, à l'aide de travaux existants et de ses propres travaux, que les algorithmes qui fonctionnent bien dans un cadre sur-paramétré peuvent échouer lorsque l'hypothèse du grand monde s'applique. Javed présente ensuite un protocole expérimental permettant d'évaluer les algorithmes dans les conditions du "grand monde". Enfin, il présente des méthodes de résolution prometteuses pour le RL dans les grands mondes. La principale conclusion est que les algorithmes à faible coût de calcul qui apprennent continuellement sont des méthodes de solution prometteuses lorsque l'hypothèse du grand monde est vraie. 

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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