Nouvel agent d'apprentissage inspiré par le fonctionnement du cerveau

Dans notre vie quotidienne, quand on apprend de nouvelles tâches, différentes parties de notre cerveau nous aident de différentes manières. Des recherches montrent que quand on fait face à un nouveau défi, le côté droit du cerveau nous aide à l’aborder de manière créative et large, tandis que le côté gauche se concentre sur l'amélioration des tâches qu'on sait déjà faire. Ce processus est graduel, et cette différence d'approche est connue sous le nom d'Hypothèse de la Nouveauté-Routine (NRH).

Dans cette étude, on prend cette idée de neurosciences et on l'applique pour créer un nouveau type de programme informatique, appelé agent d'Apprentissage par renforcement. Cet agent a deux parties qui agissent comme les deux hémisphères du cerveau. Un côté apprend d'expériences générales, et l'autre devient compétent dans des tâches spécifiques. Notre principal objectif est de voir si cette configuration aide l'agent à s'adapter mieux lorsqu'il rencontre de nouvelles tâches, tout en continuant à apprendre efficacement.

#Pourquoi c'est important ?

L'apprentissage par renforcement est une manière pour les machines d'apprendre par essai et erreur, un peu comme les humains. Beaucoup de machines actuelles ont du mal à apprendre efficacement ou à appliquer ce qu'elles savent à de nouvelles situations. Les humains, par contre, semblent avoir une capacité naturelle à apprendre en continu et à s'adapter à un large éventail de compétences au cours de leur vie.

En comprenant comment fonctionne le cerveau, on pourrait améliorer la façon dont les machines apprennent. Notre but est de concevoir un agent d'apprentissage qui performe mieux face à de nouveaux défis tout en devenant compétent sur des tâches spécifiques.

#Design de l'agent

On a conçu un agent basé sur les deux hémisphères du cerveau. Le côté droit de l'agent est similaire à l'hémisphère droit du cerveau humain, se concentrant sur les compétences générales et l'adaptabilité. Le côté gauche vise à se spécialiser, devenant compétent dans des tâches spécifiques.

Quand l'agent rencontre une nouvelle tâche, il a un système intégré, comme une porte, qui décide quel côté va gérer la tâche. Le côté droit aide l'agent à démarrer plus efficacement que s'il apprenait de zéro. Cela veut dire que l'agent peut s'appuyer sur ses compétences générales au départ pendant que le côté gauche apprend les spécificités de la tâche.

#Comment ça marche ?

Chaque côté de l'agent consiste en un type de réseau appelé Réseau de Neurones Récurrent (RNN). Ces réseaux aident l'agent à se souvenir des expériences passées et à prendre de meilleures décisions. Chaque côté produit des actions et estime à quel point ces actions pourraient être bonnes.

La porte attribue des tâches au côté droit ou gauche, selon lequel est mieux adapté au travail à faire. Ça donne à l'agent la flexibilité d'utiliser ses compétences plus larges quand c'est nécessaire tout en permettant au côté gauche de pratiquer et de s'améliorer.

#Entraînement de l'agent

On a entraîné les deux côtés de l'agent différemment. Le côté droit apprend à s'adapter rapidement à de nombreuses tâches, tandis que le côté gauche se concentre sur la perfection de tâches spécifiques.

D'abord, on a appris au côté droit à l'aide d'un processus qui l'aide à généraliser à travers des tâches similaires. Ce côté peut ensuite saisir rapidement de nouvelles tâches basées sur ses connaissances passées. Une fois que le côté droit était prêt, on a gelé ses connaissances et on l'a combiné avec le côté gauche, qui a commencé son apprentissage à zéro. On a entraîné le côté gauche à se concentrer sur des tâches spécifiques en utilisant des méthodes d'apprentissage par renforcement standards.

#Mise en place de l'expérience

On a réalisé nos tests sur une plateforme appelée Meta-world. C'est un ensemble de tâches conçues pour défier les agents de différentes manières. Les tâches impliquent d'utiliser un bras robotique pour manipuler des objets, et elles varient en complexité. Il y a 50 tâches que l'agent peut choisir, chacune avec ses propres exigences uniques.

Pour évaluer la performance de notre nouvel agent, on l'a comparé à plusieurs autres types d'agents :

1. Base de référence gauche seulement : Cet agent utilise seulement le côté gauche du design et commence sans connaissances antérieures.
2. Base de référence droite seulement : Celui-ci s'appuie uniquement sur les compétences générales du côté droit.
3. Agent aléatoire : Celui-ci agit de manière aléatoire et sert de référence basse pour la performance.

#Ce qu'on a trouvé

Après avoir entraîné nos agents, on a découvert des résultats intéressants.

#Performance initiale

On a mesuré à quel point notre agent bi-hémisphérique performait face à de nouvelles tâches. Dans de nombreux cas, surtout avec des tâches impliquant d'atteindre et de pousser, notre agent a mieux performé initialement que ceux entraînés de zéro. Les connaissances générales du côté droit ont aidé l'agent à commencer sans faire face à de mauvais résultats.

Cependant, il y avait des tâches-comme prendre et placer des objets-où notre agent bi-hémisphérique n'a pas aussi bien performé. Cela a suggéré que les compétences générales du côté droit n'étaient pas toujours efficaces pour chaque tâche.

#Performance finale

On a aussi regardé comment le côté gauche de notre agent performait après l'entraînement. Dans certains cas, il n'atteignait pas le même niveau que des agents qui n'utilisaient qu'un seul côté. La performance finale de notre agent bi-hémisphérique variait beaucoup selon les tâches différentes. Pour les tâches nécessitant plus de connaissances spécialisées, le côté gauche parfois n'était pas à la hauteur.

#Combinaison des forces

En mettant ensemble nos conclusions sur la performance initiale et finale, on a appris que lorsque le côté droit était fort, l'agent obtenait de meilleurs résultats globaux. Cela signifie qu'avoir de bonnes compétences générales du côté droit peut aider le côté gauche à apprendre plus efficacement.

Cependant, quand le côté droit a du mal, la performance globale de l'agent peut en souffrir, entraînant des défis dans l'apprentissage de nouvelles tâches.

#Suggestions pour l'amélioration

Basé sur nos découvertes, on pense qu'il y a des manières de rendre notre agent bi-hémisphérique encore meilleur. Voici quelques idées :

#Meilleur méta-entraînement

On a remarqué que le processus d'entraînement pour le côté droit pourrait être amélioré. L'entraîner sur plus de tâches et pendant plus longtemps pourrait améliorer sa capacité à généraliser. Cela pourrait conduire à de meilleures performances dans divers défis.

#Entraînement séparé pour le côté gauche

Quand confronté à des tâches difficiles, on a observé que l'apprentissage du côté gauche pouvait être impacté par la façon dont les deux côtés interagissent. Pour y remédier, on pourrait entraîner chaque côté séparément pour éviter les interférences. Cela pourrait permettre à chaque côté de mieux se concentrer sur leurs rôles uniques.

#Étendre les capacités d'apprentissage

On voit une opportunité excitante d'utiliser notre agent bi-hémisphérique dans des contextes où il rencontre continuellement de nouvelles tâches. En permettant à l'agent de stocker ce qu'il apprend, il pourrait s'appuyer sur ses expériences passées pour relever de nouveaux défis plus efficacement. Cela améliorerait son adaptabilité et son efficacité globales.

#Conclusion

On a créé un nouvel type d'agent d'apprentissage qui reflète la façon dont fonctionnent les cerveaux humains, particulièrement la manière dont les hémisphères droit et gauche contribuent différemment lors de l'apprentissage de nouvelles tâches. Nos découvertes montrent qu'utiliser cette approche bi-hémisphérique peut améliorer la performance initiale dans des tâches inconnues tout en laissant de la place pour la spécialisation dans des tâches familières.

Cependant, on a aussi identifié des domaines où l'agent a eu du mal, en particulier face à des tâches très nouvelles. En affinant la façon dont on entraîne chaque côté et en explorant de nouvelles méthodes d'apprentissage, on croit qu'on peut améliorer l'efficacité de l'agent, surtout dans des scénarios d'apprentissage continu.

À l'avenir, notre travail continuera de se concentrer sur l'affinement de ces méthodes et l'expansion des capacités de l'agent pour gérer une gamme plus large de défis.