Diaporama : L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est en train d'apprendre à se déplacer.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
L'Intelligence Artificielle de Google DeepMind est connue pour avoir battu les plus grands joueurs de Go du monde, dans des parties diffusées en direct sur YouTube. Mais le développement continue et désormais l'IA est en train d'apprendre à se déplacer. Mais attention, elle effectue son apprentissage toute seule.
L'IA de Google apprend les déplacements complexes
Dans une vidéo postée sur YouTube par l'équipe de DeepMind, on découvre comment l'Intelligence Artificielle de Google est en train d'apprendre le mouvement. Contrairement à d'autres systèmes de mouvement autonome à qui on a inculqué des règles disant, par exemple, « s'il y a un obstacle il faut freiner », les chercheurs en charge de DeepMind l'ont laissée faire.
Ils ont fourni à l'IA des capteurs visuels pour qu'elle puisse comprendre l'environnement qui l'entoure. Ensuite ils lui ont demandé de se déplacer d'un point A à un point B dans un environnement rempli d'obstacles. L'IA de DeepMind a dû apprendre seule comment y parvenir.
L'IA a utilisé la technique de l'Apprentissage par Renforcement (« Reinforcement Learning » ou RL). C'est le système utilisé inconsciemment par l'Homme et les animaux lorsque, par exemple, un enfant va apprendre par lui-même qu'il suffit de déplacer une chaise et de monter dessus pour atteindre le biscuit placé sur la table.
Cette fois, c'est la navigation dans des environnements complexes et remplis d'obstacles que DeepMind est en train d'explorer. Naturellement, l'IA va se tromper à plusieurs reprises mais elle va apprendre de ses échecs un peu à la manière d'un jeu-vidéo comme Super Mario qui se base sur la méthode essai-erreur. En analysant les raisons de l'échec, il est possible de ne plus les répéter et cette technique couplée au RL, lui permet d'avancer.
Les résultats des recherches dans le domaine ont été publiés dans l'article Emergence of Locomotion Behaviours in rich Environments le 7 juillet 2017. Pour mieux faire comprendre comment cet apprentissage se déroule, les chercheurs ont rendu visibles les déplacements de l'IA grâce à une sticky figure. Le résultat est autant impressionnant que drôle et mignon.
