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  1. #1
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    Avatar de Michael Guilloux
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    Par défaut Des chercheurs développent des algorithmes qui permettent à un robot d’apprendre de ses erreurs

    Des chercheurs développent des algorithmes qui permettent à un robot d’apprendre de ses erreurs
    Un peu comme le font les humains

    La recherche dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) a permis à des chercheurs de créer des robots capables d’exécuter des actions parfois impressionnantes, et dans certains cas, mieux que les humains. Mais l’intelligence artificielle reste toutefois limitée par le fait que les actions exécutées par ces automates sont préprogrammées. Par conséquent, il est impossible pour les robots d’exécuter des tâches en dehors d’un ensemble d’actions spécifiques ou lorsqu’ils sont confrontés à quelque de chose de nouveau.

    Cette limite pourrait disparaître dans la prochaine décennie avec les récents travaux de chercheurs de l’Université de Californie, Berkeley. En effet, ces chercheurs ont développé des algorithmes pour permettre à un robot d’apprendre à réaliser des tâches en s’améliorant au fur et à mesure qu’il commet des erreurs, alors qu’il essaie d’accomplir les tâches. Il s’agit d’une avancée importante dans le domaine de l’IA, car cela signifie que les robots pourront apprendre à exécuter des tâches qui ne sont pas initialement programmées.

    « Ce que nous rapportons ici est une nouvelle approche pour permettre à un robot d'apprendre », a expliqué le professeur Pieter Abbeel du département de génie électrique et sciences informatiques de l'UC Berkeley, dans un communiqué la semaine dernière. « La clé est que lorsqu'un robot est confronté à quelque chose de nouveau, nous ne devrons pas le reprogrammer ». Le même code qui dicte les actions à l’automate « a été utilisé pour permettre au robot d'apprendre toutes les différentes tâches que nous lui avons données », a-t-il ajouté.

    Leurs travaux devraient donc permettre à des robots de s’adapter aux environnements en constante évolution et d’exécuter des tâches qui n’étaient pas prévisibles. « La plupart des applications robotiques sont dans des environnements contrôlés où les objets sont en positions prévisibles », a déclaré Trevor Darrell qui dirige le projet avec le professeur Abbeel. « Le défi de mettre des robots dans des situations réelles, comme les maisons ou les bureaux, est que ces environnements sont en constante évolution. Le robot doit être capable de percevoir et de s'adapter à son environnement. » L’équipe est également composée de Sergey Levine, chercheur postdoctoral et d’un étudiant en PhD, Chelsea Finn.

    Dans les expériences, les chercheurs ont travaillé avec un robot surnommé BRETT (Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks). Pour modéliser l'apprentissage humain, l'équipe a eu recours au Deep Learning. Il s’agit d’un nouveau domaine de recherche en Machine Learning, qui a été introduit dans le but de rapprocher le Machine Learning de l'IA. Le Deep Learning utilise une approche qui permet à un réseau neuronal artificiel d'extrapoler, à partir d'une base de connaissances, l'apprentissage sans programmation supplémentaire par un humain.

    Cette technique a permis à BRETT d’apprendre à réaliser certaines tâches motrices telles que mettre un cintre sur une grille, assembler un avion en jouet, visser un bouchon sur une bouteille d'eau et plus encore, sans pré-programmation.

    Pour permettre au robot de Berkeley de s’améliorer, les chercheurs lui ont associé un système de notation qui attribue des points à BRETT selon que les mouvements qu’il exécute le rapprochent de l’accomplissement de la tâche ou non. BRETT essaie plusieurs mouvements, et aux meilleurs gestes, sont affectés des scores élevés. Ces scores sont communiqués au robot en temps réel de sorte qu’il puisse savoir que le mouvement qu’il vient d’exécuter est bon ou mauvais. BRETT peut ainsi procéder par élimination et n’exécuter que les mouvements qui le rapprochent de l’accomplissement de la tâche.

    Avant d’exécuter une tâche, le robot doit pouvoir l’identifier dans un premier temps et localiser les objets nécessaires à l’accomplissement de la tâche. Si les informations sur la tâche et l’emplacement des objets lui sont fournies, les expériences montrent que BRETT peut réaliser chaque tâche en environ 10 minutes. Dans le cas où il doit lui-même identifier la tâche et localiser les objets, il lui faudra environ 3h. Mais les chercheurs pensent que le temps de réalisation d’une tâche peut être considérablement réduit avec un plus grand volume de données.


    Les derniers développements seront présentés ce jeudi 28 mai à Seattle à la Conférence internationale sur la robotique et l'automatisation (ICRA). Les travaux ne sont qu’à leurs débuts, mais les chercheurs sont très optimistes quant à l’impact de leur recherche dans un futur proche.

    « Nous avons encore un long chemin à parcourir avant que nos robots puissent apprendre à nettoyer une maison ou trier la lessive », a dit Abbeel ; « mais nos résultats initiaux indiquent que ces types de techniques de Deep Learning peuvent avoir un effet transformateur en termes de permettre aux robots d'apprendre des tâches complexes entièrement à partir de zéro. Dans les cinq à dix prochaines années, nous pourrions voir des progrès significatifs dans les capacités d'apprentissage des robots », a-t-il déclaré.

    Source : Berkeley News Center

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  2. #2
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    On pourrait croire à un prélude d'I-Robot
    Cordialement, le volatile!
    "Crôa, Crôa"

  3. #3
    MikeRowSoft
    Invité(e)

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    ça va être cocasse. cependant je serais curieux de connaitre son comportement face au fait que "l'ensemble vide" fait parti de tous les autres ensembles mathématique par défaut mais que "l'absence de" ne fait hélas par parti de définition mathématique.

  4. #4
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    Citation Envoyé par MikeRowSoft Voir le message
    ça va être cocasse. cependant je serais curieux de connaitre son comportement face au fait que "l'ensemble vide" fait parti de tous les autres ensembles mathématique par défaut mais que "l'absence de" ne fait hélas par parti de définition mathématique.
    [troll]C'est là qu'entrent en jeu les données collectées depuis des années sur les utilisateurs de la planète, considérer comme "absent" tout le reste et traiter selon des patterns déterminés par les données.[/troll]
    Désolé pour les rétines, clavier QWERTY

  5. #5
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    Humain gentil -> erreur -> Humain méchant

  6. #6
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    Y'a que moi que ca fait peur l'évolution drastique de l'IA ?

  7. #7
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    Ca ressemble à de l'apprentissage supervisé :
    Pour permettre au robot de Berkeley de s’améliorer, les chercheurs lui ont associé un système de notation qui attribue des points à BRETT selon que les mouvements qu’il exécute le rapprochent de l’accomplissement de la tâche ou non.
    Qui note ces mouvements ? Est-ce que le robot évalue lui-même le succès de sa tâche ?

  8. #8
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    Il est possible d'utiliser une mesure de la réaction de l'environnement, dont l'humain fait partie.
    En gros, si tu remercies le robot quand il a réussi, et que tu le grondes quand il se trompe, il doit pouvoir faire la différence.
    Mes principes de bases du codeur qui veut pouvoir dormir:
    • Une variable de moins est une source d'erreur en moins.
    • Un pointeur de moins est une montagne d'erreurs en moins.
    • Un copier-coller, ça doit se justifier... Deux, c'est un de trop.
    • jamais signifie "sauf si j'ai passé trois jours à prouver que je peux".
    • La plus sotte des questions est celle qu'on ne pose pas.
    Pour faire des graphes, essayez yEd.
    le ter nel est le titre porté par un de mes personnages de jeu de rôle

  9. #9
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    La vidéo est très impressionnante, avec ce robot qui apprend au bout de seulement trois ou quatre tentatives, puis qui est capable de s'adapter lorsqu'on lui masque l'objet ou qu'on le pousse en même temps. Par ailleurs ses mouvements sont rapides et sans hésitation.


    Vraiment étonnant par rapport à ce qu'on voyait encore il y a peu.

  10. #10
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    Ce qui est très fort c'est que le robot a remarqué que pour visser correctement un bouchon, il est parfois préférable de faire un tour a l'envers avant (Surtout si le pas de vis est faible). Cela évite un vissage de travers.

    Il n'y a pas de quoi s'affoler, si évolutive soit elle, cela reste une machine que l'homme peut éteindre sans considération éthique mais avant cela que l'homme est en mesure de maîtriser. Certes, dans l'arrivé d'une nouvelle technique, il y a toujours une période ou la machine est encore imparfaitement maîtrisé et ou il y a des accidents grave (architecture, machine a vapeur, voiture, avion, armes... ) mais rien d'insurmontable et surtout rien qui ne puisse dépasser l'humain dans sa capacité de discernement et dans sa polyvalence.
    Tout ce que j'écris est libre de droits (Licence CC0) et je vous incite à faire de même.

  11. #11
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    Citation Envoyé par NotNow Voir le message
    Y'a que moi que ca fait peur l'évolution drastique de l'IA ?
    Non, place aux jeunes. Je penses pas qu'ils puissent devenir plus cons que nous..

  12. #12
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    Citation Envoyé par cuicui78 Voir le message
    Non, place aux jeunes. Je penses pas qu'ils puissent devenir plus cons que nous..
    Heuuu...la connerie quand même la seule chose qui s'étend plus vite que l'univers...


    J'espère juste que ce robot apprendra mieux que les humains de ses erreurs, parce que dans l'ensemble nous ne sommes pas le meilleur exemple de ce côté là.

  13. #13
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    Citation Envoyé par jojosbiz Voir le message
    Heuuu...la connerie quand même la seule chose qui s'étend plus vite que l'univers...


    J'espère juste que ce robot apprendra mieux que les humains de ses erreurs, parce que dans l'ensemble nous ne sommes pas le meilleur exemple de ce côté là.
    Et il devient Ultron ?

  14. #14
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    Citation Envoyé par jojosbiz Voir le message
    Heuuu...la connerie quand même la seule chose qui s'étend plus vite que l'univers...


    J'espère juste que ce robot apprendra mieux que les humains de ses erreurs, parce que dans l'ensemble nous ne sommes pas le meilleur exemple de ce côté là.
    tu veux dire que la connerie contredit la théorie d’Einstein ? ^^

  15. #15
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    Je déplore que les papiers scientifiques soient du bourrage de crâne, ce qui n'aide pas du tout à comprendre : c'est plein de théorie, on fait tout dans l'abstraction, mais les exemples sont totalement absents. Difficile donc pour un néophyte de savoir concrètement ce que leur travail apporte au niveau des tâches effectuées par le robot. Perso, j'ai pas du tout apprécié la lecture de ces articles, car ça ne m'a rien appris (pas dans le sens "y'a rien de nouveau" mais "je vois pas quoi en faire").

    Citation Envoyé par NotNow Voir le message
    Y'a que moi que ca fait peur l'évolution drastique de l'IA ?
    Quand on est informé, il n'y a plus la surprise nécessaire au sentiment de peur. La peur vient du manque de compréhension/contrôle.

    Citation Envoyé par xurei Voir le message
    Ca ressemble à de l'apprentissage supervisé :


    Qui note ces mouvements ? Est-ce que le robot évalue lui-même le succès de sa tâche ?
    Oui, c'est de l'apprentissage supervisé (dit explicitement dans les articles scientifiques). Donc quand certains croient qu'il a trouvé tout seul que pour visser un bouchon il vaut mieux visser en sens inverse pour être bien placé avant de visser dans le bon sens, et bien désolé mais c'est précisément ce qu'on lui a appris: pour atteindre la position finale voulue (bouchon vissé), venir au contact, puis visser en arrière, puis visser en avant. L'apprentissage en lui-même se focalise sur adapter les mouvements du robots pour coller aux feedbacks bas niveau. Ce n'est pas du haut niveau comme "tu as le bouchon dans telle position dans la main droite, la bouteille dans telle position dans la main gauche, on veut avoir le bouchon dans telle position dans la bouteille, trouve comment faire".

    Cela dit, les articles ne sont franchement pas clairs sur ce point. On parle d'apprentissage supervisé et de pré-apprentissage, il y a de l'apprentissage relatif à la tâche et de l'apprentissage relatif au mouvements du robots (indépendamment de toute tâche), certaines choses qui sont "fournies" et d'autres qui doivent s'appuyer sur la caméra, et pour ce que j'ai lu des deux articles on ne lit pas grand chose sur ce qui est concrètement fourni par l'humain et ce qui est de l'ordre du robot. Autrement dit, on reste dans le flou relativement complet. À vrai dire, je crains que, comme d'habitude avec les algos d'apprentissage, les auteurs eux-même ne savent pas vraiment ce qui se passe : on a une idée, on l'implémente et on voit ce que ça donne. Si ça marche on est content, si ça marche mieux qu'espéré on saute au plafond, si ça marche pas on se dit qu'on n'a pas eu la bonne idée, mais y'a rien de fait pour comprendre pourquoi ça marche ou non. Pour être plus langue de vipère, ils disent à quoi ils jouent, ils ne font pas de la recherche. De mon point de vue, c'est le genre d'article qui sert pour rapport interne/archive (l'audience visée c'est les auteurs eux-même, qui savent de quoi on parle), pas pour publication (l'audience est extérieure au projet).

    Citation Envoyé par jojosbiz Voir le message
    J'espère juste que ce robot apprendra mieux que les humains de ses erreurs, parce que dans l'ensemble nous ne sommes pas le meilleur exemple de ce côté là.
    Ben comme il apprends des humains (apprentissage supervisé), faudra pas trop compter là-dessus. {'^_^}
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    Références récurrentes :
    The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance
    L’Art d’avoir toujours raison (ou ce qu'il faut éviter pour pas que je vous saute à la gorge {^_^})

  16. #16
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    Citation Envoyé par Matthieu Vergne Voir le message
    De mon point de vue, c'est le genre d'article qui sert pour rapport interne/archive (l'audience visée c'est les auteurs eux-même, qui savent de quoi on parle), pas pour publication (l'audience est extérieure au projet).
    Je pense qu'il est difficile d'en juger sans être un spécialiste de ces questions, puisque ces spécialistes sont a priori l'audience visée.

    La plupart des articles de recherche, dans tous les domaines, semblent obscurs si l'on n'est pas familier du domaine, de l'état de chacune de ses sous-branches de recherche, et des implications et présomptions sous-jacentes, non-exprimées, extérieures à l'article. Ce qui est normal : on ne demande pas à un professeur s'adressant à des doctorants en physique de commencer par rappeler les lois de Newton, a fortiori dans un cours de 55 mn.

    Cela dit, les articles ne sont franchement pas clairs sur ce point. On parle d'apprentissage supervisé et de pré-apprentissage, il y a de l'apprentissage relatif à la tâche et de l'apprentissage relatif au mouvements du robots (indépendamment de toute tâche), certaines choses qui sont "fournies" et d'autres qui doivent s'appuyer sur la caméra, et pour ce que j'ai lu des deux articles on ne lit pas grand chose sur ce qui est concrètement fourni par l'humain et ce qui est de l'ordre du robot.
    Je présume qu'il s'agit de pratiques habituelles, d'où l'absence de précisions.

    Autrement dit, on reste dans le flou relativement complet. À vrai dire, je crains que, comme d'habitude avec les algos d'apprentissage, les auteurs eux-même ne savent pas vraiment ce qui se passe : on a une idée, on l'implémente et on voit ce que ça donne. Si ça marche on est content, si ça marche mieux qu'espéré on saute au plafond, si ça marche pas on se dit qu'on n'a pas eu la bonne idée, mais y'a rien de fait pour comprendre pourquoi ça marche ou non.
    Je suis d'accord avec l'essentiel mais la dernière partie me semble relever d'une spéculation insultante.

    Quand on est informé, il n'y a plus la surprise nécessaire au sentiment de peur. La peur vient du manque de compréhension/contrôle.
    Seulement si cette peur est irrationnelle : si un assassin notoire braque son pistolet sur toi, tu auras bien raison d'avoir peur.

    Alors à l'heure où l'armée américaine dispose d'une flotte de milliers de drones tueurs et projette de les rendre autonomes, peux-tu vraiment affirmer que cette peur est irrationnelle ? Il me semble qu'une telle affirmation relèverait de la foi. Un peu plus de doute serait bien venu.

    Ben comme il apprends des humains (apprentissage supervisé), faudra pas trop compter là-dessus. {'^_^}
    Je ne crois pas que les enfants soient condamnés à être plus stupides que leurs parents.

  17. #17
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    Citation Envoyé par DonQuiche Voir le message
    Je suis d'accord avec l'essentiel mais la dernière partie me semble relever d'une spéculation insultante.
    Non, c'est un fait : quand le système est complexe, il est courant de dire ce qu'on souhaite mettre en place et pourquoi, mais de n'évaluer les résultats que comparativement à d'autres systèmes ou des gold standards. Faire une évaluation qui permette de savoir qu'est-ce qui fait qu'on passe de X% à Y% sur telle mesure ferait l'objet d'un article à part entière, et du coup on se limite généralement à des spéculations dans la partie discussion.

    Pour une publication en conférence, on est limité par le scope de la conférence et par le nombre de pages (6-8 pour un article court, 12-14 pour un article long). Il faut donc se focaliser sur ce qui a du sens pour la conférence. Par contre, tout comme il est communément admis que le sécurité/qualité du code est importante mais rares sont ceux qui s'en préoccupent vraiment dans les faits, il est aussi communément admis qu'un article doit être accessible à tous (self-contained) mais rares sont ceux qui y mettent vraiment les efforts suffisants (comme la prog., que ce soit par ignorance ou manque de ressources).

    Pour ma part, c'est ce sur quoi je met le plus d'effort quand je rédige mes articles, ce qui me permet d'avoir des feedbacks disant explicitement que mes articles sont bien écrits ou faciles à lire. Je prends pour exemple mon dernier article qui introduit une perspective psychologique sur l'évaluation de l'expertise pour les systèmes de recommendation d'experts. La conférence visée est sur la modélisation, on est donc assez loin, et malgré le caractère clairement préliminaire de mes travaux ça a été accepté. Je met ça sur le compte de la présentation : j'ai organisé mes concepts dans des modèles et j'ai fait au mieux pour que ces concepts soient compris. Mais ça demande du temps pour faire ça correctement.

    C'est pas pour dire que j'écris mieux que mes pairs, mais il y en a qui font les efforts pour avoir de tels articles et d'autres non, indépendamment de la qualité des résultats. Et pour moi, les articles qui nous intéressent ici ne sont pas passés par là. Ça limite d'office leur lecture à des spécialistes, et en soit y'a rien de mal à ça, mais le but de la recherche est a priori d'accroître les connaissances humaines (et non ses connaissances perso ou celles de ses collègues, sinon on ne s'embêterait pas à publier). Donc de mon point de vue, ce genre d'article c'est bon pour de l'archivage interne, pas de la publication. Avis perso et assumé.
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  18. #18
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    Citation Envoyé par Matthieu Vergne Voir le message
    Faire une évaluation qui permette de savoir qu'est-ce qui fait qu'on passe de X% à Y% sur telle mesure ferait l'objet d'un article à part entière, et du coup on se limite généralement à des spéculations dans la partie discussion.
    D'accord. Ta réponse précédente semblait traduire un jugement de valeur très général sur les méthodes en vigueur dans le domaine (ce qui nécessiterait une expertise à propos de ce domaine) mais ce n'était peut-être pas voulu.

    Ça limite d'office leur lecture à des spécialistes, et en soit y'a rien de mal à ça, mais le but de la recherche est a priori d'accroître les connaissances humaines (et non ses connaissances perso ou celles de ses collègues, sinon on ne s'embêterait pas à publier). Donc de mon point de vue, ce genre d'article c'est bon pour de l'archivage interne, pas de la publication. Avis perso et assumé.
    Si tel était le cas ce serait bien sûr répréhensible. Mais ce que je te reproche c'est de ne probablement pas avoir pour l'expertise pour appuyer ton hypothèse de départ selon laquelle cette publication ne serait utile qu'à leur équipe plutôt qu'aux gens du domaine en général.

  19. #19
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    Citation Envoyé par DonQuiche Voir le message
    D'accord. Ta réponse précédente semblait traduire un jugement de valeur très général sur les méthodes en vigueur dans le domaine (ce qui nécessiterait une expertise à propos de ce domaine) mais ce n'était peut-être pas voulu.
    Non effectivement, je n'ai pas l'expertise pour faire ce genre de jugement, et d'un point de vue méthodologie je suis de toute façon un anarchiste épistémologique : les méthodes choisies ne sont valables que pour ceux qui les évaluent comme telles. Autrement dit, je peux en dire ce que je veux, mais ça ne se limite qu'à mon propre jugement et ceux qui sont d'accord avec moi, et ceux qui seraient contre auraient tout autant raison..

    Citation Envoyé par DonQuiche Voir le message
    Si tel était le cas ce serait bien sûr répréhensible. Mais ce que je te reproche c'est de ne probablement pas avoir pour l'expertise pour appuyer ton hypothèse de départ selon laquelle cette publication ne serait utile qu'à leur équipe plutôt qu'aux gens du domaine en général.
    Et ce n'est pas mon intention : je déplore le manque d'effort sur le critère "self-contained", qui ne me permet justement pas à moi de juger ces travaux de manière correcte. Ça a un impact direct sur la répétabilité de l'expérience par des personnes indépendantes, qui est un critère important en science. Mais ce manque n'implique pas d'office l'inutilité des travaux, seulement leur amélioration potentielle d'un point de vue présentation. Ce n'est qu'une fois qu'on a bien compris le travail en question qu'on peut le juger, et ce que je déplore est de ne pas pouvoir aller jusque là.
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  20. #20
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    Citation Envoyé par Matthieu Vergne Voir le message

    Quand on est informé, il n'y a plus la surprise nécessaire au sentiment de peur. La peur vient du manque de compréhension/contrôle.
    C'est pas faux !

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