One of the most important uses of self-supervised learning is to learn world models for control. When humans perform a task, we have an internal model for how the world works. For example, we gain an intuition for physics when we’re about 9 months old, mostly through observation. In some sense, this is similar to self-supervised learning; in learning to predict what will happen, we learn abstract principles, just like self-supervised models learn latent features. But taking this one step further, the internal models let us act on the world. For example, we can use our learned physics intuition and our learned understanding of how our muscles work to predict — and execute — how to catch a falling pen.
L’une des utilisations les plus importantes de l’apprentissage autosupervisé est l’apprentissage de modèles du monde pour le contrôle. Lorsque les humains effectuent une tâche, ils disposent d’un modèle interne pour le fonctionnement du monde. Par exemple, nous acquérons une intuition pour la physique à l’âge de 9 mois environ, principalement par l’observation. Dans un certain sens, cela ressemble à l’apprentissage autosupervisé. En apprenant à prédire ce qui va se passer, nous apprenons des principes abstraits, tout comme les modèles autosupervisés apprennent des caractéristiques latentes. Mais en allant plus loin, les modèles internes nous permettent d’agir sur le monde. Par exemple, nous pouvons utiliser notre intuition en physique et notre compréhension du fonctionnement de nos muscles pour prédire (et exécuter) comment attraper un stylo qui tombe.