À ce jour, l'IA utilisée dans les robots est basée sur un code logiciel prescrit qui est responsable d'une certaine tâche. Souvent, écrire un tel programme est une tâche plus difficile que l'action elle-même. C'est l'une des raisons pour lesquelles les robots sont mieux adaptés aux tâches simples et répétitives.
Un groupe de scientifiques de l'Université Brown et du Massachusetts Institute of Technology travaille à la création d'un système qui vous permet de planifier des tâches en développant des représentations abstraites d'objets grâce à la motricité. Avec l'aide de ce système, les robots pourront effectuer des tâches complexes en calculant indépendamment des actions en cas de petites déviations dans l'algorithme.
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Pour tester le système, les chercheurs ont programmé un robot à deux bras appelé Anathema Device, ou "Ana", pour interagir avec les objets présentés dans une pièce. Parmi les tâches effectuées figuraient : l'ouverture et la fermeture de l'armoire et du récipient pour stocker divers liquides, le "clic" sur l'interrupteur et diverses interactions avec la bouteille. En exécutant les tâches assignées, le robot a visualisé des objets dans l'espace numérique et a traité les informations reçues à l'aide d'algorithmes développés par des chercheurs.
Selon les développeurs, le robot était capable d'apprendre des concepts abstraits liés à l'objet et à l'environnement. Par exemple, le dispositif Anathema a pu déterminer qu'une porte doit être fermée avant de pouvoir être ouverte.
"Ana a "appris" que pour éteindre la lumière, il faut fermer la porte du placard car une porte ouverte bloque l'accès à l'interrupteur." - rapporte l'un des développeurs.
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Après traitement des données, le robot associe le symbole à l'un des concepts abstraits obtenus. C'est une sorte de langage de programmation général conçu pour l'interaction entre un robot et une personne, qui ne nécessite pas d'algorithmes complexes lors du codage. Un tel comportement adaptatif signifie que les robots choisiront indépendamment l'action à entreprendre dans certaines conditions.
"Notre objectif est de confier une tâche au robot et de lui donner la possibilité de générer son propre comportement", explique George Konidaris, professeur adjoint à l'Université Brown qui a dirigé l'étude.
Bien sûr, forcer chaque robot à effectuer les mêmes tâches est inefficace, les chercheurs pensent qu'ils pourront développer un langage commun et créer certains algorithmes pour différentes tâches.
Source: techcrunch.com