Ces étranges créatures virtuelles font muter leur corps pour résoudre des problèmes

« On sait déjà que certains corps accélèrent l’apprentissage, dit Bongard. « Ce travail montre que l’IA peut rechercher de tels corps. » Le laboratoire de Bongard a développé des corps de robot adaptés à des tâches particulières, telles que l’application de revêtements ressemblant à des callosités aux pieds pour réduire l’usure. Gupta et ses collègues étendent cette idée, dit Bongard. « Ils montrent que le bon corps peut également accélérer les changements dans le cerveau du robot. »

En fin de compte, cette technique pourrait inverser la façon dont nous pensons à la construction de robots physiques, explique Gupta. Au lieu de commencer avec une configuration corporelle fixe, puis d’entraîner le robot à effectuer une tâche particulière, vous pouvez utiliser DERL pour faire évoluer le plan corporel optimal pour cette tâche, puis le construire.

Les unimals de Gupta font partie d’un vaste changement dans la façon dont les chercheurs envisagent l’IA. Au lieu de former les IA à des tâches spécifiques, telles que jouer au Go ou analyser un examen médical, les chercheurs commencent à déposer des bots dans des bacs à sable virtuels, tels que POET, l’arène virtuelle de cache-cache d’OpenAI et le terrain de jeu virtuel de DeepMind, XLand, et à les obtenir. pour apprendre à résoudre plusieurs tâches dans des dojos d’entraînement ouverts et en constante évolution. Au lieu de maîtriser un seul défi, les IA formées de cette manière acquièrent des compétences générales.

Pour Gupta, l’exploration sous forme libre sera la clé de la prochaine génération d’IA. « Nous avons besoin d’environnements véritablement ouverts pour créer des agents intelligents », dit-il.