{"id":36514,"date":"2020-08-05T11:49:59","date_gmt":"2020-08-05T15:49:59","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar661.wpengine.com\/cifarnews\/2020\/08\/05\/training-ai-qa-with-chelsea-finn\/"},"modified":"2020-11-22T10:54:44","modified_gmt":"2020-11-22T15:54:44","slug":"former-lia-entretien-avec-chelsea-finn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2020\/08\/05\/former-lia-entretien-avec-chelsea-finn\/","title":{"rendered":"Former l\u2019IA : Entretien avec Chelsea Finn"},"content":{"rendered":"

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Chelsea\u00a0Finn est une brillante chercheuse en IA qui d\u00e9finit le nouveau domaine de l\u2019apprentissage par m\u00e9ta-renforcement et par renforcement multit\u00e2che. Cette boursi\u00e8re du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR est \u00e9galement chercheuse au sein de l\u2019\u00e9quipe Google\u00a0Brain. En plus de diriger son propre laboratoire de recherche, IRIS, elle enseigne au premier cycle et aux cycles sup\u00e9rieurs en tant que professeure adjointe \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Stanford. C\u2019est elle qui a con\u00e7u le plan de cours sur l\u2019apprentissage par m\u00e9ta-renforcement, un nouveau sous-domaine de l\u2019apprentissage automatique. Chelsea\u00a0Finn se joint \u00e0 la prestigieuse brochette de conf\u00e9renciers de\u00a0l\u2019\u00c9cole d\u2019\u00e9t\u00e9 sur l\u2019apprentissage profond et l\u2019apprentissage par renforcement (APAR<\/a>). Elle nous parle de ce qui l\u2019inspire dans la recherche en IA et de la formation de la prochaine g\u00e9n\u00e9ration d\u2019experts, ainsi que de la fa\u00e7on dont la pand\u00e9mie de COVID-19 lui ouvre de nouvelles perspectives de recherche.<\/span><\/p>\n

Quel est votre domaine de recherche actuel\u00a0?<\/strong><\/span><\/p>\n

C.\u00a0F.\u00a0: Mon travail se situe \u00e0 la crois\u00e9e de l\u2019apprentissage automatique et de la robotique. Je con\u00e7ois des algorithmes d\u2019apprentissage automatique de base en m\u2019inspirant des difficult\u00e9s que pose le d\u00e9ploiement de syst\u00e8mes dans le monde r\u00e9el. Un probl\u00e8me d\u2019ordre g\u00e9n\u00e9ral auquel je m\u2019int\u00e9resse est l\u2019\u00e9laboration de syst\u00e8mes d\u2019apprentissage automatique capables d\u2019effectuer simultan\u00e9ment plusieurs t\u00e2ches. Les robots peuvent exceller dans la r\u00e9alisation d\u2019une seule t\u00e2che, mais pour \u00eatre utiles et g\u00e9rer des situations concr\u00e8tes, ils doivent pouvoir s\u2019adapter \u00e0 diff\u00e9rents contextes et effectuer une multitude de t\u00e2ches. Autrement dit, les robots \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral doivent avoir une connaissance plus vaste du monde pour avoir une utilit\u00e9 concr\u00e8te. Le d\u00e9fi est \u00e9norme, car nous devons cr\u00e9er des syst\u00e8mes capables de g\u00e9n\u00e9raliser et de g\u00e9rer diff\u00e9rents types d\u2019environnements. Une grande part de mon travail r\u00e9cent vise \u00e0 introduire un robot dans un nouvel environnement et \u00e0 lui enseigner rapidement de nouvelles t\u00e2ches \u00e0 partir d\u2019une petite quantit\u00e9 de donn\u00e9es.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quels sont les d\u00e9fis pos\u00e9s par l\u2019apprentissage par renforcement\u00a0?<\/strong><\/span><\/p>\n

C.\u00a0F.\u00a0: L\u2019un des principaux d\u00e9fis de l\u2019apprentissage par renforcement est le fonctionnement concret de ces algorithmes. En th\u00e9orie, les algorithmes apprennent beaucoup mieux \u00e0 partir de z\u00e9ro, mais ils le font de mani\u00e8re tr\u00e8s inefficace. Mes travaux visent \u00e0 d\u00e9velopper une m\u00e9thode pour am\u00e9liorer la fa\u00e7on dont les robots apprennent en tirant parti de leurs exp\u00e9riences pass\u00e9es. Si nous franchissons ce jalon, ils pourront peut-\u00eatre apprendre en quelques minutes plut\u00f4t qu\u2019en quelques jours.\u00a0<\/span><\/p>\n

Est-ce bien ce qu\u2019on appelle l\u2019apprentissage par renforcement multit\u00e2che\u00a0?<\/strong><\/span><\/p>\n

C.\u00a0F.\u00a0: L\u2019apprentissage par renforcement multit\u00e2che permet \u00e0 un robot d\u2019apprendre plusieurs choses \u00e0 partir d\u2019une structure partag\u00e9e. Par exemple, il peut apprendre \u00e0 percevoir des objets ou \u00e0 les faire glisser sur la table. Et il peut se familiariser avec toutes ces t\u00e2ches plus vite que s\u2019il devait les apprendre une \u00e0 une \u00e0 partir de z\u00e9ro. Quant \u00e0 l\u2019apprentissage par m\u00e9ta-renforcement, il nous am\u00e8ne un peu plus loin\u00a0: il permet au robot de tirer parti d\u2019exp\u00e9riences pass\u00e9es pour apprivoiser une nouvelle t\u00e2che.\u00a0<\/span><\/p>\n

C\u2019est un travail assez colossal. Pouvez-vous nous faire part de certains des d\u00e9fis qui en d\u00e9coulent\u00a0?<\/strong><\/span><\/p>\n

C.\u00a0F.\u00a0: L\u2019une des difficult\u00e9s consiste \u00e0 d\u00e9finir quelles sont les t\u00e2ches \u00e0 apprendre et \u00e0 appliquer pour ma\u00eetriser de nouvelles t\u00e2ches. Par exemple, si le robot a appris pr\u00e9c\u00e9demment une s\u00e9rie de 50\u00a0t\u00e2ches, cet apprentissage peut-il \u00eatre appliqu\u00e9 \u00e0 une nouvelle t\u00e2che\u00a0? Est-il pr\u00e9f\u00e9rable d\u2019enseigner cette nouvelle t\u00e2che \u00e0 partir de z\u00e9ro\u00a0? En robotique, nous nous concentrons souvent sur des t\u00e2ches de manipulation d\u2019objets comme verser du liquide d\u2019un r\u00e9cipient \u00e0 un autre ou pousser un objet sur une table. Il y a un nombre incalculable de t\u00e2ches qu\u2019on peut enseigner \u00e0 un robot. Nous avons r\u00e9cemment publi\u00e9 une liste de 50\u00a0t\u00e2ches de r\u00e9f\u00e9rence pour aider les chercheurs \u00e0 tester ce probl\u00e8me de mani\u00e8re isol\u00e9e.<\/span><\/p>\n

Un autre probl\u00e8me est ce qu\u2019on appelle les \u00ab\u00a0changements de r\u00e9partition\u00a0\u00bb. Si l\u2019on a form\u00e9 un robot dans un type d\u2019environnement et que quelque chose change dans cet environnement, par exemple les conditions d\u2019\u00e9clairage, le robot ne sera pas en mesure de g\u00e9rer une situation qui diff\u00e8re sensiblement de ce qu\u2019il a appris. L\u2019IA et l\u2019apprentissage automatique r\u00e9aliseraient une avanc\u00e9e consid\u00e9rable si nous trouvions certaines des cl\u00e9s essentielles pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me. Les robots pourraient sortir de l\u2019usine et intervenir intelligemment dans les maisons et les autres lieux o\u00f9 travaillent les humains. Les d\u00e9fis que pose l\u2019introduction de robots dans ces environnements sont comparables \u00e0 ceux que pr\u00e9sentent les v\u00e9hicules sans conducteur, o\u00f9 la situation s\u2019av\u00e8re assez pr\u00e9visible 99\u00a0% du temps, mais o\u00f9 elle change le 1\u00a0% restant. Il peut s\u2019agir d\u2019une zone de travaux, d\u2019un trac\u00e9 de rue peint diff\u00e9remment ou d\u2019un panneau d\u2019arr\u00eat tenu par un signaleur routier.<\/span><\/p>\n

Comment en \u00eates-vous venue \u00e0 faire carri\u00e8re dans le domaine de l\u2019apprentissage automatique\u00a0?<\/strong><\/span><\/p>\n

C.\u00a0F.\u00a0: J\u2019\u00e9tais tr\u00e8s int\u00e9ress\u00e9e par l\u2019informatique, l\u2019ing\u00e9nierie et la r\u00e9solution de probl\u00e8mes. Ce qui me pla\u00eet dans la recherche, c\u2019est qu\u2019on s\u2019attache \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes que personne n\u2019a r\u00e9solus auparavant. J\u2019ai toujours \u00e9t\u00e9 attir\u00e9e par l\u2019IA parce qu\u2019elle soul\u00e8ve des d\u00e9fis fondamentaux tr\u00e8s int\u00e9ressants, mais aussi en raison de ses liens avec le fonctionnement de l\u2019intelligence humaine. L\u2019IA pourrait vraiment avoir des retomb\u00e9es importantes dans la soci\u00e9t\u00e9. En 2010, avant que les voitures sans conducteur ne servent \u00e0 des fins commerciales, ma voiture a \u00e9t\u00e9 emboutie par un conducteur distrait sur l\u2019autoroute. Je me souviens d\u2019avoir \u00e9crit dans ma dissertation d\u2019admission \u00e0 l\u2019universit\u00e9 que l\u2019IA permettrait d\u2019\u00e9viter ce genre d\u2019accident, car les voitures sans conducteur ne se laisseraient pas distraire comme les humains et ne seraient pas sujettes \u00e0 la somnolence.<\/span><\/p>\n

Pourquoi est-il important pour des chercheurs comme vous de participer \u00e0 des programmes de formation en IA comme l\u2019\u00c9cole d\u2019\u00e9t\u00e9 APAR\u00a0?<\/strong><\/span><\/p>\n

C.\u00a0F.\u00a0: J\u2019esp\u00e8re former et inspirer la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de chercheurs. Les \u00e9tudiants en d\u00e9but de carri\u00e8re incarnent la rel\u00e8ve dans le domaine. C\u2019est eux qui vont d\u00e9finir la voie que prendra l\u2019apprentissage automatique dans les ann\u00e9es \u00e0 venir. Le fait de former des chercheurs de tous les coins du monde peut influencer l\u2019orientation de leurs recherches et la fa\u00e7on dont ils envisagent les probl\u00e8mes futurs.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nous vivons une p\u00e9riode vraiment int\u00e9ressante en ce moment. Comment la pand\u00e9mie de COVID-19 influence-t-elle vos recherches\u00a0?<\/strong><\/span><\/p>\n

C.\u00a0F.\u00a0: L\u2019acc\u00e8s aux laboratoires et aux b\u00e2timents pose de nombreuses difficult\u00e9s. Cela m\u2019a vraiment fait r\u00e9fl\u00e9chir. Comme il y a plus de gens qui travaillent \u00e0 domicile, comment pouvons-nous int\u00e9grer plus de robots dans les maisons\u00a0? Mon laboratoire a achet\u00e9 des robots bon march\u00e9 avec lesquels nos \u00e9tudiants travaillent et qu\u2019ils utilisent chez eux. Ce que j\u2019aimerais faire, c\u2019est d\u2019\u00e9tendre les donn\u00e9es \u00e0 ces robots, de sorte qu\u2019ils puissent voir diff\u00e9rents environnements plut\u00f4t qu\u2019un seul environnement de laboratoire. De nombreux algorithmes d\u2019apprentissage automatique extraient des ensembles de donn\u00e9es d\u2019Internet, mais les robots qui fonctionnent dans le monde r\u00e9el ont besoin de donn\u00e9es pertinentes pour le contexte dans lequel ils \u00e9voluent. Cela pourrait nous aider \u00e0 comprendre ce qui se passe lorsque nous d\u00e9ployons des robots dans des cadres plus vari\u00e9s.\u00a0<\/span><\/p>\n

Y a-t-il quelque chose qui vous surprend dans le monde passionnant de l\u2019IA\u00a0?<\/strong><\/span><\/p>\n

C.\u00a0F.\u00a0: Je sais \u00e0 quel point il est difficile d\u2019amener des robots \u00e0 effectuer certaines t\u00e2ches pourtant simples \u00e0 premi\u00e8re vue, mais en m\u00eame temps, ils ma\u00eetrisent des jeux comme le Go et les \u00e9checs, qui sont extr\u00eamement difficiles pour les humains. L\u2019IA et l\u2019apprentissage automatique ont r\u00e9alis\u00e9 d\u2019\u00e9normes progr\u00e8s, mais leur port\u00e9e demeure assez limit\u00e9e. Je suis toujours \u00e9bahie de voir \u00e0 quel point il est difficile d\u2019enseigner \u00e0 des robots des comp\u00e9tences \u00e9l\u00e9mentaires que ma\u00eetrisent les jeunes enfants, par exemple saisir des objets comme une tasse. Par contre, peu d\u2019humains peuvent jouer au Go avec autant de virtuosit\u00e9 qu\u2019une machine. Les humains sont vraiment dou\u00e9s pour les t\u00e2ches intuitives\u00a0; et ce sont pr\u00e9cis\u00e9ment ces t\u00e2ches qu\u2019il est difficile d\u2019enseigner aux syst\u00e8mes d\u2019IA.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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