Depuis sa fondation par Elon Musk et d’autres il y a près de deux ans, le laboratoire de recherche à but non lucratif OpenAI a publié des douzaines de documents de recherche. Un article publié en ligne jeudi est différent: son auteur principal est toujours au lycée.


Kevin Frans, un aîné qui travaille actuellement sur ses demandes d’admission à l’université. Il a formé son premier réseau neuronal – le genre de système que les géants de la technologie utilisent pour reconnaître votre voix ou votre visage – il y a deux ans, à l’âge de 15 ans.

Inspiré par les rapports de logiciels maîtrisant les jeux Atari et le jeu de société Go, il a depuis lu des articles de recherche et construit des pièces de ce qu’ils décrivent. « J’aime la façon dont on peut obtenir des ordinateurs de faire des choses que l’on croyait auparavant impossibles « , dit Frans en souriant d’emblée. Une de ses créations est une page web interactive qui colorie automatiquement les dessins en lignes, dans le style des mangas comics.

Frans atterrit à OpenAI après avoir pris l’une des listes de problèmes du laboratoire qui avaient besoin de nouvelles idées. Il a fait des progrès, mais s’est retrouvé coincé et a envoyé un courriel à John Schulman, chercheur de l’OpenAI, pour obtenir des conseils. Après quelques va-et-vient sur la question de l’optimisation de la politique régionale de confiance, Schulman consulté le blog de Frans et a eu une surprise. Je ne m’attendais pas à ce qu’il soit au lycée, dit-il.

Frans a ensuite rencontré Schulman lorsqu’il a interviewé pour un stage à OpenAI. Lorsqu’il s’est présenté au travail dans le district de la Mission de San Francisco cet été, Frans était le seul stagiaire sans diplôme et n’étudiait pas à l’école doctorale. Il a commencé à travailler sur un problème délicat qui retient les robots et autres systèmes d’intelligence artificielle – comment les machines peuvent-elles exploiter ce qu’elles ont appris précédemment pour résoudre de nouveaux problèmes?

Les humains font ça sans hésiter. Même si vous faites une recette pour la première fois, vous n’avez pas besoin de réapprendre comment caraméliser les oignons ou tamiser la farine. En revanche, les logiciels d’apprentissage machine doivent généralement répéter leur long processus de formation pour chaque nouveau problème, même s’ils ont des éléments communs.

Le nouveau document de Frans, avec Schulman et trois autres affiliés à l’Université de Californie Berkeley, fait état de nouveaux progrès sur ce problème. « Si elle pouvait être résolue, cela pourrait être un gros problème pour la robotique, mais aussi pour d’autres éléments de l’IA « , dit Frans. Il a mis au point un algorithme qui a aidé les robots à apprendre quels mouvements des membres pouvaient être appliqués à de multiples tâches, comme marcher et ramper. Lors des tests, il a permis aux robots virtuels à deux et quatre pattes de s’adapter plus rapidement à de nouvelles tâches, y compris la navigation dans les labyrinthes. Une vidéo diffusée par OpenAI montre un robot de type fourmis dans ces tests. Les travaux ont été soumis à l’ICLR, l’une des conférences les plus importantes dans le domaine de l’apprentissage machine. « Le document de Kevin présente une approche novatrice du problème et certains résultats qui vont au-delà de tout ce que l’on a pu démontrer auparavant », explique M. Schulman.

Frans s’attaque aussi à des problèmes de mouvement difficiles loin des ordinateurs, comme sa ceinture noire en Tae Kwon Do. Son enthousiasme pour l’IA vient peut-être du fait qu’il prend l’air en allant au lycée Gunn High School à Palo Alto, en Californie, au cœur de la Silicon Valley. Frans dit qu’il travaille sur ses projets d’IA sans l’aide de ses parents, mais il n’est pas le seul à avoir un ordinateur dans la maison. Son père travaille sur la conception de puces en silicium chez Xilinx, une société de semi-conducteurs cotée en bourse.

Comme vous l’avez deviné, Frans est une aberration. Olga Russakovsky, professeur à Princeton qui travaille sur la vision artificielle, dit que faire des contributions de recherche dans l’apprentissage machine si jeune est inhabituel.

« En général, il est plus difficile pour les écoliers d’essayer l’apprentissage automatique et l’IA que des matières comme les mathématiques ou les sciences qui ont une longue tradition de compétitions parascolaires et de mentorat », dit-elle. L’accès à la puissance de calcul peut également être un obstacle. Lorsque l’ordinateur de bureau de Frans n’était pas assez puissant pour tester l’une de ses idées, il a sorti sa carte de débit et a ouvert un compte auprès du service d’informatique dans le cloud de Google pour mettre son code à l’épreuve. Il conseille d’autres enfants intéressés par l’apprentissage de la machine pour tenter le coup.

« La meilleure chose à faire est de sortir et de l’essayer, de le faire soi-même de ses propres mains « , dit-il.

Russakovsky fait partie d’un mouvement parmi les chercheurs en IA qui tentent d’amener un plus grand nombre de lycéens à bricoler avec les systèmes d’IA. Une des motivations est la croyance que le domaine est actuellement trop masculin, aisé et blanc. L’IA est un domaine qui va révolutionner tout ce qui se passe dans notre société, et nous ne pouvons pas laisser des gens d’un groupe homogène qui ne représente pas la société dans son ensemble. Elle a cofondé AI4ALL, une fondation qui organise des camps qui donnent aux élèves du secondaire de divers milieux l’occasion de travailler avec des chercheurs en IA et d’apprendre d’eux.
De retour à Palo Alto, Frans a également songé à aider la prochaine génération d’experts en IA. Il a un petit frère de sept ans. Il s’intéresse au codage, je pense « , dit Frans. « Quand il sera plus grand, je pourrai peut-être l’aider. »

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