Les robots apprennent à se faire des amis et à influencer les gens

Si les robots vont conquérir le monde, ils pourraient au moins avoir la courtoisie de ne pas nous croiser pendant qu'ils y sont. Ce n'est pas aussi facile qu'il y paraît, surtout lorsqu'un robot essaie de se frayer un chemin dans un espace animé comme un centre commercial, un hôpital ou une rue bondée.

Heureusement, les chercheurs ont développé un algorithme qui pourrait donner aux robots la capacité de manœuvrer habilement dans des espaces remplis d'humains imprévisibles.

Les robots quittent progressivement les espaces contrôlés comme les laboratoires et les usines et se dirigent vers d'autres environnements dans lesquels ils rencontreront inévitablement des êtres humains (voir Êtes-vous prêt pour un collègue robot ? ). Nous naviguons dans des espaces agités en lisant les mouvements des autres et en planifiant nos chemins en conséquence. Les robots ont tendance à se contenter d'avancer, puis de s'arrêter soudainement lorsque quelqu'un se met en travers de leur chemin.

Le robot JackRabbot de Stanford explorera les espaces occupés tout en essayant de respecter les limites des gens.

Le défi est de savoir comment programmer ces appareils pour respecter les conventions sociales humaines, dit Silvio Savarèse à l'Université de Stanford.

Savarese et ses collègues ont développé un algorithme de vision par ordinateur qui prédit le mouvement des personnes dans un espace occupé. Ils ont formé un réseau neuronal d'apprentissage en profondeur à l'aide de plusieurs ensembles de données accessibles au public contenant des vidéos de personnes se déplaçant dans des zones surpeuplées. Et ils ont trouvé que leur logiciel était meilleur pour prédire les mouvements des personnes que les approches existantes pour plusieurs de ces ensembles de données.

L'équipe de Savarese teste son algorithme sur un robot mobile appelé JackRabbot développé à Stanford. Le robot à deux roues, qui est équipé de caméras, de capteurs de distance et d'un GPS, explorera des espaces intérieurs et extérieurs très fréquentés pour tester l'approche dans des situations réelles.

À l'heure actuelle, l'exemple le plus notable de robots interagissant directement avec les membres du public est celui des véhicules autonomes de Google. L'entreprise a reconnu que ses voitures, bien que principalement sûres, ont indirectement contribué aux accidents en raison d'une incapacité à comprendre les normes sociales de la route (Google's Self-Driving Car Chief Defends Safety Record). Alors que les robots commencent à proliférer dans des environnements tels que les magasins et les bureaux, les accrochages gênants pourraient devenir plus courants.

Le premier problème est de comprendre les règles pour la plupart non énoncées que les gens suivent, dit Savarese. Comment les gens se comportent-ils dans la foule ? Comment partagent-ils les ressources, comme les trottoirs, les places de stationnement ? Quand une personne (ou un robot) doit-elle prendre son tour ?

Une startup appelée Technologies de vaisseau spatial , qui fabrique des robots qui livrent des colis, travaille également sur ce problème. La société a testé ses robots à plusieurs endroits aux États-Unis et au Royaume-Uni, et en plus de gérer des trottoirs inégaux et de contourner des obstacles aléatoires, les rencontres avec des piétons posent le plus grand défi.

Nos robots sont maintenant entrés en contact avec plus de 230 000 personnes dans le monde, explique Henry Harris-Burland, porte-parole de Starship. Les ingénieurs de l'entreprise surveillent les robots à distance pendant qu'ils simulent des livraisons. L'acceptation sociale est une priorité pour le moment, dit-il.

Jodi Forlizzi , du Human Computer Interaction Institute de l'Université Carnegie Mellon, affirme que l'algorithme de Stanford s'ajoute à d'autres recherches visant à rendre le comportement des robots plus humain. De nombreuses recherches sur l'interaction homme-robot ont cherché à savoir si nous pouvions reproduire les normes de l'interaction sociale humaine, dit-elle.

Cela va bien au-delà de la simple prédiction du mouvement d'une personne. Les propres recherches de Forlizzi ont consisté à essayer d'amener des robots à se déplacer dans des espaces de manière à former des groupes d'apparence naturelle avec des personnes. Elle dit qu'il y a un besoin certain d'apprendre aux robots à se fondre dans la masse.

Il y a toute une classe de robots qui travailleront avec les gens et à proximité des gens aussi, nous devons donc comprendre comment ils doivent se comporter, dit Forlizzi.

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