Modèles du développement de l'intelligence sociale

Models of the development of social skills

• Auteur / Autrice : Grgur Kovac
• Direction : Pierre-Yves Oudeyer, Peter Dominey
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 18/11/2022
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Centre de recherche Inria de l'université de Bordeaux (Bordeaux)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : FLOWERS

Mots clés

Mots clés libres

Intelligence artificielle

Modélisation cognitive

Apprentissage social

Artificial intelligence

Social learning

Cognitive modeling

Résumé

Les psychologues du développement ont établi l'importance des capacités socio-cognitives en tant qu'aspect clé de l'intelligence et du développement humains. Ces capacités nous permettent d'entrer, de participer et de bénéficier de la culture humaine en apprenant ses normes de rationalité et de moralité. Il semble clair que pour construire un agent artificiel d'intelligence de niveau humain, ou même de type humain, il faut doter les agents de ces capacités socio-cognitives qui nous permettent d'entrer dans la culture humaine. Néanmoins, l'IA actuelle étudie principalement les contextes asociaux ou, dans le cas de MARL, la collaboration émergente (émergence de la culture) sans une base solide en psychologie du développement. Dans ce travail, on suivra le point de vue de Michael Tomasello et Jerome Bruner qui décrivent de nombreuses capacités socio-cognitives clés et des jalons dans le développement de l'enfant. Pour introduire certains de ces concepts dans l'IA, on construira une suite d'environnements générés de manière procédurale - l'école SocialAI - dans laquelle les agents peuvent explorer et acquérir ces compétences. Ceci sera basé sur le benchmark BabyAI élargi pour inclure les agents ayant des compétences sociales. SocialAI sera entièrement paramétrable (pour ouvrir les portes de l'ACL), facilement modifiable et extensible (pour faciliter les recherches futures). Dans un second temps, on étudiera les capacités et les limites des approches d'apprentissage par renforcement profond existantes. Ensuite, on étudiera quels biais architecturaux et quelles formes d'apprentissage par curriculum sont nécessaires pour atteindre certaines des étapes majeures du développement social et intégrés dans ces environnements.

Developmental psychologists have long-established socio-cognitive abilities as the key aspect of human intelligence and development. Those abilities enable us to enter, participate and benefit from human culture by learning its norms of both rationality and morality. It seems clear that to construct an artificial agent of human-level, or even human-like, intelligence one must endow agents with those socio-cognitive abilities that enable us to enter the human culture. Nonetheless, the current AI studies mostly asocial settings or, in the case of MARL, emergent collaboration (emergence of culture) without a strong grounding in developmental psychology. In this work, one will follow the perspective of Michael Tomasello and Jerome Bruner who outline many key socio-cognitive abilities and milestones in child development. To introduce some of those concepts to AI, one will construct a procedurally generated suite of environments - The SocialAI school - in which agents can explore and acquire those skills. This will be based on the BabyAI benchmark extended to include agents with social skills. SocialAI will be fully parameterized (to open the doors for ACL), easily modifiable and extendable (to make future research easier). In a second step, one will study the capacities and limits of existing deep reinforcement learning approaches. Then, one will study which architectural biases, and which forms of curriculum learning, is needed to achieve some of the major steps of social development and embedded in the socialAI school.