Chers Collègues Membres du “IEEE France Section Life Members Affinity Group”

J’espère que tout se passe bien pour vous, vos familles et vos proches dans cette crise sanitaire internationale.

Comme vous avez constaté l’année dernière que pendant cette période difficile d’épidémie, “IEEE France Section Life Members Affinity Group” a décidé de ne pas arrêter ses activités et de remplacer ses réunions physiques (Face to Face, F2F) par des réunions virtuelles.

Dans ce cadre et selon la tradition établie depuis plusieurs années entre notre groupe et l’Association des Anciens de la Radio et de l’Electronique (ARE), c’est avec beaucoup de plaisir que je vous invite à participer à la réunion virtuelle ZOOM organisée par “IEEE France Section Life Members Affinity Group” avec l’Association des Anciens de la Radio et de l’Electronique (ARE). Cette conférence aura lieu le 2 Mars 2021 à 17h00.

sur

Developmental Machine Learning, Curiosity

And Deep Reinforcement Learning

par Dr. Pierre-Yves Oudeyer

Research Director (DR1) at Inria and head of the Inria

and Ensta-ParisTech FLOWERS team (France).

Abstract:

Current approaches to Artificial Intelligence (AI) and machine learning are still fundamentally limited in comparison with autonomous learning capabilities of children. What is remarkable is not that some children become world champions in certain games or specialties: it is rather their autonomy, flexibility and efficiency at learning many everyday skills under strongly limited resources of time, computation and energy. And they do not need the intervention of an engineer for each new task (e.g. they do not need someone to provide a new task specific reward function). The lecturer will present a research program (Kaplan and Oudeyer, 2004; Oudeyer et al., 2007; Gottlieb and Oudeyer, 2019) that has focused on computational modeling of child development and learning mechanisms in the last decade. He will discuss several developmental forces that guide exploration in large real world spaces, starting from the perspective of how algorithmic models can help us understand better how they work in

humans, and in return how this opens new approaches to autonomous machine learning. In particular, he will discuss models of curiosity-driven autonomous learning, enabling machines to sample and explore their own goals and their own learning strategies, self-organizing a learning curriculum without any external reward or supervision. He will introduce the Intrinsically Motivated Goal Exploration Processes (IMGEPs-) algorithmic framework, and present two families of IMGEPs.

Notice: The conference will be given in French with all viewgraphs in English

BIOGRAPHY :

Dr. Pierre-Yves Oudeyer is Research Director (DR1) at Inria and head of the Inria and Ensta-ParisTech FLOWERS team (France). Before, he has been a permanent researcher in Sony Computer Science Laboratory for 8 years (1999-2007). He studied theoretical computer science at Ecole Normale Supérieure in Lyon, and received his Ph.D. degree in artificial intelligence from the University Paris VI, France. He has been studying lifelong autonomous learning, and the self-organization of behavioural, cognitive and cultural structures, at the frontiers of artificial intelligence, machine learning, cognitive sciences and educational technologies.

Remarque Importante : Les personnes que souhaitent participer à cette conférence virtuelle doivent faire l’inscription AVANT le 27 Février 2021 auprès de Bernadette Bouchon-Meunier (bernadette.bouchon-meunier@lip6.fr) indiquant l’adresse email sur laquelle elles souhaitent être contactées

Pour tout autre renseignement n’hésiter pas de me contacter (victor.fouad@ieee.org) ou de contacter ma collègue Bernadette Bouchon-Meunier (bernadette.bouchon-meunier@lip6.fr)

J’espère que la situation sera bien améliorée d’ici quelques mois pour la tenue de nos conférences habituelles.

Rester en sécurité.

Cordialement,

Victor Fouad Hanna,

Président du IEEE France Section Life Members Affinity Group”

Fellow IEEE (1996), Fellow-Emérite de la SEE (2004), Tèl. : 33 682504441, e-mail : victor.fouad_hanna@sorbonne-universite.fr