Mes recherches portent principalement sur l’apprentissage de renforcement avec des réseaux de neurones (également appelé apprentissage de renforcement profond).
Nous visons à concevoir des agents qui prennent des décisions dans un environnement inconnu, apprenant à travers leurs interactions avec cet environnement, afin de maximiser un critère donné.
Plus précisément, je travaille sur des algorithmes acteur-critique model-free pour traiter des environnements continus (en état et en action), en essayant de les rendre plus efficaces en données sans perdre la scalabilité des réseaux de neurones.

Grâce à l’interaction avec plusieurs chercheurs, ma conviction personnelle pour construire un intelligence artificielle générale contient les points suivants :
– un agent situé agissant dans un environnement riche avec des interactions complexes est un élément clé pour l’intelligence,
– la robotique n’est pas une condition nécessaire, l’environnement riche peut être simulé,
– donner moins de connaissances (humaines) a priori est important pour ne pas entraver les capacités des agents à trouver des solutions surprenantes. Les réseaux de neurones leurs permettent de construire leurs propres représentations, spécifiques à la tâche qu’ils doivent résoudre, étant donné de leurs capteurs et effecteurs; des représentations que les humains pourraient ne pas avoir conçues aussi spécifiques. En outre, les réseaux de neurones et la descente en gradient permettent la scalabilité de l’apprentissage, ce qui est une caractéristique importante pour traiter la prise de décision dans des environnements riches.
– un ensemble discret d’états, ou d’actions, est également une connaissance prédéfinie que l’agent devrait découvrir lui-même,
– le développement morphologique de l’agent est intéressant pour contrôler la complexité de l’apprentissage : les capteurs et les effecteurs de l’agent devraient augmenter avec le temps

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