Prévision visuelle : Les chercheurs mettent au point un nouveau robot qui peut prédire les résultats futurs de son action


Les progrès technologiques dans le domaine de la robotique sont monnaie courante de nos jours : des IA assez intelligentes pour apprendre elles-mêmes à marcher aux robots développant leur propre langage entre eux. Il n’est donc guère surprenant qu’un autre progrès technologique ait eu lieu, permettant aux robots d’imaginer le résultat de leurs actions avant qu’ils ne les réalisent. C’est ce qu’on appelle la Prévision visuelle, et le nouveau système d’apprentissage permet aux robots de prédire ce que leurs caméras capteront après une série de mouvements.

Ces nouveaux systèmes d’apprentissage robotique ont été développés par une équipe de recherche basée à l’université de Californie à Berkeley. Ce qu’ils feraient, c’est permettre au robot de passer par une “phase de jeu”, où il apprendrait à connaître son environnement et les objets environnants en touchant, déplaçant et essayant de les attraper ; par opposition à avoir des informations sur les objets et l’environnement écrit dans son code. Le robot traverse cette phase sans aucune surveillance, il est “indépendant”. Après une semaine d’apprentissage, les chercheurs intervenaient et donnaient au robot une tâche simple, comme déplacer un objet d’un endroit à un autre. Le robot se servirait alors de ce qu’il a appris pendant la “phase de jeu” et accomplirait la tâche en se basant sur cette seule connaissance. Les connaissances stockées créent en quelque sorte un réseau d’imagination que le robot peut utiliser pour prédire le résultat de ses actions.

Sergy Levine, professeur adjoint au Département de génie électrique et d’informatique de Berkeley, a expliqué : “De la même manière que nous pouvons imaginer comment nos actions vont déplacer les objets dans notre environnement, cette méthode peut permettre à un robot de visualiser comment différents comportements vont affecter le monde qui l’entoure. Cela peut permettre une planification intelligente de compétences hautement flexibles dans des situations complexes et réelles.”

Le système, à son cœur, est un algorithme d’apprentissage profond basé sur l’advection neuronale dynamique (AND). Le réseau neuronal décode les informations qui lui sont fournies via des caméras liées en lisant les pixels des images créées par les caméras. Ce que le réseau neuronal fait ensuite avec l’information sur les pixels est de constituer un arriéré qu’il peut observer ; en analysant comment les pixels ont changé après certaines actions ont été effectuées. “Dans le passé, les robots ont appris des compétences avec l’aide et la rétroaction d’un superviseur humain”, a déclaré Chelsea Fin, étudiante au doctorat, inventrice du modèle original de l’AND. Ce qui rend ce travail passionnant, c’est que les robots peuvent apprendre toute une gamme d’habiletés visuelles de manipulation d’objets tout seuls. Frederik Ebert, un étudiant diplômé qui a travaillé sur le projet, a déclaré : “Nous avons démontré qu’il est possible de construire un système robotique qui exploite de grandes quantités de données recueillies de façon autonome pour acquérir des habiletés de manipulation largement applicables, en particulier des habiletés de poussée d’objets.”

Les preuves que l’humanité est sur le point de donner naissance à une nouvelle forme d’intelligence continuent de s’accumuler. Bientôt, nous aurons une nouvelle forme de vie sur les bras, faisant de nous des sortes de Dieux. Que ferons-nous de ce pouvoir une fois qu’il sera entre nos mains ?

Source : TruthTheory

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