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L’IA entre à la « maternelle » pour acquérir des compétences plus avancées.
Une équipe de chercheurs de l’Université de New York a établi que les réseaux de neurones récurrents (RNN) apprennent mieux lorsqu’ils sont formés d’abord sur des tâches simples avant d’aborder des tâches plus complexes, analogue à l’apprentissage précoce chez l’humain.
Dans leur étude publiée dans Nature Machine Intelligence, ils ont mis en évidence qu’une approche d’apprentissage progressive, appelée "curriculum de maternelle", permet aux RNN d’acquérir des compétences de base et de les combiner pour résoudre des problèmes plus sophistiqués.Pour illustrer leur point, les chercheurs ont mené des expériences utilisant des rats de laboratoire, qui devaient associer des signaux auditifs et visuels à la disponibilité d’eau, apprenant ainsi à anticiper les récompenses.
En utilisant cette méthodologie, les RNN ont été entraînés sur des tâches de pari, démontrant que ceux ayant suivi le modèle "maternelle" ont appris plus rapidement que ceux formés par les méthodes traditionnelles.
Ces résultats soulignent l’importance d’une approche d’apprentissage progressive dans l’intelligence artificielle et invitent à une meilleure compréhension des processus d’apprentissage.