Minecraft montre aux robots comment arrêter le tramage

Le jeu informatique Minecraft , qui représente un monde composé de blocs pixélisés rétro qui peuvent être modifiés et réarrangés dans des configurations architecturales sans fin, a été félicité pour avoir enseigné aux jeunes joueurs la créativité, la résolution de problèmes et les compétences de survie (dans certains modes, vous devez éviter les menaces, y compris les zombies ). Eh bien, il s'avère que même les robots inexpérimentés peuvent apprendre une chose ou deux en jouant au jeu.

Minecraft a été utilisé pour apprendre à un agent virtuel quelles étapes exclure lorsqu'il essayait de mettre un bloc d'or dans un four.

Stéphanie Tellex , professeur à l'Université Brown, utilise Minecraft, ainsi que des machines du monde réel, pour explorer les moyens permettant aux robots de résoudre de nouveaux problèmes plus rapidement et plus efficacement. Ce n'est pas quelque chose que la plupart des robots doivent faire, car ils travaillent dans un environnement fixe, effectuant un travail qui a été soigneusement programmé au préalable. Mais cela pourrait être important car les robots commencent à assumer des tâches plus complexes et ouvertes dans des environnements moins structurés. Un robot conçu pour aider à la maison, par exemple, aurait besoin de comprendre comment effectuer différentes tâches.

Vous pourriez dire à un robot « Fais-moi du café », mais la minute suivante, tu pourrais dire « Fais la lessive », dit Tellex. Dans ce contexte, où l'on ne connaît pas l'objectif à l'avance, il y a ce problème de planification. Trouver la séquence d'actions qui va fonctionner dans cet environnement particulier est très difficile. Notre approche consiste à apprendre plus rapidement.

L'algorithme des chercheurs a été testé sur un vrai robot programmé pour aider à la cuisine.

Le défi pour un robot est qu'il manque de compréhension contextuelle du monde. Cela signifie qu'il doit parcourir toutes les actions possibles qui pourraient l'aider à atteindre un objectif. Pour faire la lessive, un robot pourrait alors se demander si l'utilisation de la cafetière pourrait aider. Et pour un robot sophistiqué travaillant dans un environnement complexe, le nombre de scénarios à prendre en compte peut être énorme, nécessitant une puissance de calcul importante.

Tellex, avec l'un de ses étudiants diplômés, David Abel, et plusieurs autres collègues de Brown, ont développé un algorithme qui permet à un robot d'élaguer certains chemins d'action possibles en comprenant la direction dans laquelle pointe une tâche particulière. Armé d'un tel algorithme, un robot pourrait comprendre que faire la lessive n'implique pas l'utilisation d'équipements ou d'ustensiles de cuisine - des connaissances qui peuvent être soit préprogrammées, soit apprises par l'expérience.

Minecraft a été utilisé pour tester l'approche d'apprentissage. Les chercheurs ont contrôlé un personnage virtuel chargé de mettre un bloc d'or virtuel dans un four virtuel, tout en évitant une mare virtuelle de lave. Après avoir effectué la tâche dans un cadre limité, par de longs essais et erreurs, l'algorithme contrôlant le personnage a appris que certains comportements, tels que placer des blocs d'or sur le sol, pouvaient être exclus lors de la tentative d'atteindre l'objectif.

Lorsqu'on lui a demandé d'effectuer la même tâche dans un cadre plus complexe, le personnage pouvait alors travailler sur un ensemble beaucoup plus petit de scénarios potentiels. Et l'approche pourrait permettre aux robots d'apprendre à effectuer une tâche dans un environnement virtuel avant de se lancer dans des scénarios du monde réel (voir Même les robots ont maintenant leur propre monde virtuel).

Manuela Veloso , professeur spécialisé en robotique à l'Université Carnegie Mellon, affirme que l'apprentissage virtuel est déjà un domaine important pour la robotique. De toute évidence, un robot ne peut pas utiliser les essais et les erreurs pour apprendre à descendre les escaliers, car il se cassera au premier essai, dit-elle. La simulation, en général, peut aider à former un modèle, qui peut ensuite être utilisé par un vrai robot.

Les chercheurs de Brown ont également testé l'approche avec une vraie machine : un robot Baxter de Repenser la robotique . Ils ont assigné le robot pour aider une personne à cuisiner, et l'ont programmé dans une compréhension des actions qui pourraient être déduites pour certaines recettes. Cela a rendu la machine plus efficace lors de la détermination de son propre plan d'action pour aider à faire des brownies.

L'approche suivie par les chercheurs de Brown est non seulement plus efficace mais, en un sens, plus humaine, dans la mesure où elle nécessite une compréhension plus approfondie d'une tâche et de son contexte. Nous avons été inspirés par une partie de la littérature sur les «affordances», qui est la façon dont les gens regardent le monde lorsqu'ils essaient de réaliser quelque chose, dit Tellex.

Utiliser Minecraft pour débloquer l'esprit du robot à partir de Université brune au Viméo .

cacher