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OpenAI et Elon Musk ont créé une intelligence artificielle capable de contrôler une main robot pour manipuler des objets avec autant d'élégance qu'un être humain. Pour y parvenir, l'IA s'est entraînée dans une simulation virtuelle pendant plus de 100 ans.
Développer un bras robot capable de manipuler des objets avec autant d'élégance qu'un humain, tel est l'objectif que s'étaient fixés Elon Musk et OpenAI, son organisation non lucrative dédiée à l'intelligence artificielle.
Pour atteindre cet objectif, il était nécessaire de relever un défi de taille. D'ordinaire, lorsque les scientifiques cherchent à enseigner à une IA à contrôler un robot physique, ils se heurtent au même problème. Si la technique de » l'apprentissage par renforcement « (s'entraîner encore et encore pour apprendre de ses erreurs) fonctionne à merveille pour apprendre à un IA à maîtriser un jeu vidéo, elle est beaucoup plus difficile à appliquer pour un apprentissage physique.
Pour cause, dans le cas d'un jeu vidéo, il est possible de laisser l'IA s'entraîner à un rythme accéléré au sein d'un environnement virtuel. Pour une tâche physique, ce n'est pas possible. Il serait possible de laisser l'IA s'entraîner en accéléré dans une simulation, mais aucune simulation n'est suffisamment réaliste pour retranscrire toutes les subtilités du monde réel à l'heure actuelle.
Malgré tout, OpenAI a développé une simulation pour apprendre à la main robot à manipuler un cube à six côtés en le déplaçant d'une position à l'autre afin qu'un côté spécifique soit orienté vers l'avant. Afin d'augmenter l'efficacité de cet entraînement, les chercheurs ont décidé d'ajouter des éléments pour perturber la simulation.
Dans un premier temps, ils ont ajouté du » bruit visuel » de façon aléatoire. Par exemple, les couleurs de la main virtuelle et du cube ont été modifiées, ainsi que la taille du cube, la texture de sa surface ou son poids. La gravité de la simulation a aussi été altérée.
OpenAI et Elon Musk ont entraîné l'IA Dactyl en ajoutant des variations aléatoires à la simulation
Ceci a permis à l'intelligence artificielle (surnommée Dactyl) de mieux comprendre à quoi pourrait s'apparenter la manipulation d'un cube dans le monde réel où les aléas sont fréquents. Au total, pour apprendre à s'adapter aux différentes variations de la simulation, Dactyl a dû accumuler plus de 100 ans d'expérience. En termes de puissance de calcul, Open AI a du utiliser 6144 CPU et huit GPU Nvidia V100.
A l'issue de cet entraînement, Dactyl est désormais capable de déplacer le cube 50 fois d'affilée sans le faire tomber. Il s'agit de son record. En moyenne, toutefois, il fait tomber le cube au bout de 13 déplacements.
Le plus impressionnant reste toutefois le niveau de grâce qu'a atteint l'IA, et la façon très humaine dont elle s'adapte aux imprévus. Certes, pour l'heure, son apprentissage est limité à une seule tâche spécifique, mais les résultats de cette expérience sont encourageants pour l'avenir de la robotique.
Pour OpenAI, il est surtout important de préciser que le système a appris en utilisant les mêmes techniques et algorithmes que le laboratoire avait développés pour entraîner son robot joueur de jeu vidéo OpenAI Five. Ceci prouve que l'organisation est en mesure de développer des algorithmes généralistes et versatiles capables de s'attaquer à différentes tâches.
La création de robots dotés d'une dextérité accrue, en elle-même, est très prometteuse pour les entreprises qui souhaitent automatiser le travail manuel. Cependant, il faudra sans doute encore attendre quelques années pour que l'intelligence artificielle soit en mesure de rivaliser avec l'être humain en termes d'habileté manuelle.
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