Lectures recommandées : Les ordinateurs apprennent déjà de nous. Mais peuvent-ils s'auto-apprendre ?

Le monde a obtenu des succès significatifs en appliquant des algorithmes d'apprentissage supervisé à des problèmes commerciaux. Ces systèmes nécessitant souvent de gros investissements pour intégrer les connaissances humaines, les chercheurs et les praticiens se tournent de plus en plus vers les algorithmes d'auto-apprentissage.

Richard S. Sutton, conseiller scientifique en chef d'Amii, a récemment profité de l'occasion pour s'entretenir avec Craig S. Smith du New York Times dans le cadre de son reportage spécial sur l'intelligence artificielle. Rapport spécial sur l'intelligence artificielle. Dans cet entretien, M. Sutton souligne la valeur essentielle de l'apprentissage par renforcement pour permettre la création de systèmes d'IA qui apprennent et agissent de manière autonome. Extrait de l'article :

"L'apprentissage par renforcement en informatique, dont Richard Sutton, aujourd'hui à l'université d'Alberta au Canada, a été l'un des pionniers, s'inspire de l'apprentissage par la récompense dans le cerveau : Imaginez un rat qui apprend à pousser un levier pour recevoir une boulette de nourriture. Cette stratégie a été développée pour apprendre aux systèmes informatiques à entreprendre des actions.

Fixez un objectif et un système d'apprentissage par renforcement s'efforcera d'atteindre cet objectif par essais et erreurs jusqu'à ce qu'il reçoive systématiquement une récompense. Les humains font cela tout le temps.Le renforcement est une idée évidente si vous étudiez la psychologie", a déclaré le Dr Sutton.

Selon lui, un terme plus inclusif pour l'avenir de l'IA est " l'apprentissage prédictif ", c'est-à-dire des systèmes qui non seulement reconnaissent des modèles mais aussi prédisent les résultats et choisissent un plan d'action.Tout le monde est d'accord pour dire que nous avons besoin de l'apprentissage prédictif, mais nous ne sommes pas d'accord sur la façon d'y parvenir", a déclaré le Dr Sutton.Certains pensent que nous y arriverons avec des extensions des idées d'apprentissage supervisé, d'autres pensent que nous y arriverons avec des extensions des idées d'apprentissage par renforcement".

Cam Linke, PDG d'Amii et chercheur en IA, partage l'avis de M. Sutton sur l'importance croissante de l'apprentissage par renforcement.

"L'apprentissage par renforcement est la nouvelle vague de l'IA", déclare Linke, dont les propres recherches sur l'apprentissage par renforcement portent sur l'adaptation des comportements de l'IA pour améliorer l'auto-apprentissage. "Deplus en plus, nous voyons des entreprises explorer les applications de l'apprentissage par renforcement pour le contrôle des processus et la prise de décision autonome. Nous commençons à peine à gratter la surface de la valeur qui peut être créée, et les chefs d'entreprise commencent à s'en rendre compte."

Lisez l'article complet du New York Times ici.

Apprenez-en davantage sur l'apprentissage par renforcement dans la spécialisation en apprentissage par renforcement offerte par l'Université de l'Alberta et Amii sur CourseraCe cours a été conçu et dispensé par Martha White et Adam White, tous deux anciens étudiants de Sutton, ainsi que boursiers et titulaires de chaires d'IA de l'ICAR au Canada avec Amii.