Un robot a compris comment utiliser des outils

ANNIE XIE Annie Xie

Apprendre à utiliser des outils a joué un rôle crucial dans l'évolution de l'intelligence humaine. Cela pourrait également s'avérer vital pour l'émergence de robots plus intelligents et plus performants.

De nouvelles recherches montrent que les robots peuvent comprendre au moins les rudiments de l'utilisation d'outils, grâce à une combinaison d'expérimentation et d'observation des personnes.

Chelsea Finn , chercheur chez Google Brain, et Sergueï Levine , professeur adjoint à l'UC Berkeley, a développé le système robotique avec plusieurs étudiants de Levine. (Finn et Levine ont été nommés innovateurs de moins de 35 ans par Examen de la technologie MIT en 2018 et 2016, respectivement.)

La configuration consiste en un bras de robot prêt à l'emploi qui peut être contrôlé par une personne ou un ordinateur. Il comprend également une caméra qui voit l'environnement à portée du bras et, plus important encore, un ordinateur exécutant un très grand réseau de neurones qui permet au robot d'apprendre.

Le robot a découvert comment utiliser des outils simples, notamment une pelle à poussière, un balai et un plumeau, pour déplacer d'autres objets. Le travail indique comment les robots pourraient un jour apprendre à effectuer des manipulations sophistiquées et à résoudre des problèmes abstraits par eux-mêmes. C'est excitant parce que cela signifie que le robot peut savoir quoi faire avec un outil dans des situations qu'il n'a jamais vues auparavant, dit Finn. Nous voulons vraiment étudier ce genre de généralité, plutôt qu'un robot apprenant à utiliser un seul outil.

Les chercheurs ont déjà montré comment un robot peut apprendre à déplacer des objets sans instruction explicite. En observant et en expérimentant, le robot développe un modèle simple de cause à effet (Poussez un objet de cette façon, et il finira là-bas). Le nouveau robot apprend de la même manière, mais il construit un modèle plus complexe du monde physique (le déplacement de cet élément peut déplacer ces autres éléments là-bas).

Le système robotique apprend de plusieurs manières. Pour obtenir une compréhension de base de la cause et de l'effet, il expérimente lui-même des objets, en les poussant pour voir les résultats. Il est également alimenté par des données provenant de nombreux apprentissages antérieurs de robots. Tout au long, un réseau neuronal récurrent apprend à prédire ce qui se passera dans une scène si le robot entreprend une action particulière.

Pour maîtriser l'utilisation des outils, le robot observe également le comportement humain. La combinaison de ses leçons des deux types d'apprentissage permet alors au robot de déterminer comment utiliser un objet dans une nouvelle situation.

Annie Xie , un étudiant de premier cycle à l'UC Berkeley impliqué dans le projet, écrit sur le travail dans un article de blog connexe : Avec un mélange de données de démonstration et d'expérience non supervisée, un robot peut utiliser de nouveaux objets comme outils et même improviser outils en l'absence d'outils traditionnels.

Levine, un chercheur de premier plan dans l'apprentissage robotique, dit qu'il a été surpris par la capacité du robot à improviser. Dans un cas, par exemple, le robot a décidé qu'une bouteille d'eau, en raison de sa forme et de sa taille, pouvait être utilisée pour balayer des objets sur une surface.

Lorsque vous lui montrez des choses qui ne sont pas réellement des outils, il pourrait trouver des façons de les utiliser un peu surprenantes, dit Levine.

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