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Une approche neurorobotique pour la construction de robots capables de communiquer

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Le modèle développé par les chercheurs. Crédit: Hwang, Wirkuttis & Tani.

Des chercheurs de l'Institut des sciences et de la technologie d'Okinawa ont récemment proposé une approche neurorobotique qui pourrait aider au développement de robots dotés de capacités de communication avancées. Leur approche, présentée dans un article pré-publié sur arXiv, repose sur deux caractéristiques principales: la dynamique neuronale stochastique et la minimisation des erreurs de prédiction (PEM).

"Nos recherches se concentrent largement sur la construction de robots basés sur les principes clés du cerveau", a déclaré Jungsik Hwang, l'un des chercheurs qui ont mené l'étude, à TechXplore. "Dans cette étude, nous nous sommes concentrés sur les prédiction principe de minimisation d'erreur (PEM). L'idée principale est que le cerveau est une machine à prédire, qui effectue des prédictions de manière cohérente et minimise les erreurs de prédiction lorsqu'une prédiction diffère des observations. Cette théorie a été largement appliquée pour expliquer de nombreux aspects des comportements cognitifs. Dans cette étude, nous avons essayé d’examiner si ce principe pouvait s’appliquer à une situation sociale. "

Ces dernières années, les chercheurs ont mené de nombreuses études visant à reproduire artificiellement les capacités de communication innées de nombreux animaux, y compris l'homme. Bien que nombre de ces études aient abouti à des résultats prometteurs, la plupart des solutions existantes ne permettent pas d'atteindre une précision comparable à celle des humains.

"L’une des tâches difficiles pour un robot utiliser des capacités de communication, c’est reconnaître l’intention d’un autre comportement derrière le comportement observé ", a expliqué Hwang." Une approche courante pour résoudre ce problème consiste à le considérer comme une tâche de classification. L'objectif consiste alors à obtenir l'étiquette correcte (intention de l'utilisateur) avec une observation donnée (comportement de l'utilisateur) à l'aide du classifieur. De nos jours, le choix le plus courant pour de tels classificateurs est les modèles de réseaux neuronaux profonds, tels que les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et la mémoire à long terme (LSTM). "

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Crédit: Hwang, Wirkuttis & Tani.

Dans leur étude, Hwang et ses collègues ont proposé une approche différente pour résoudre ce problème, basée sur la dynamique neuronale stochastique et la MPE. Les chercheurs ont appliqué leur approche à deux petits robots humanoïdes, appelés ROBOTIS OP2, et l'ont testée dans différentes situations impliquant des interactions homme-robot et robot-robot.

"En utilisant notre approche, le robot fait régulièrement des prédictions sur le comportement de l'agent avec lequel il interagit", a déclaré Hwang. "Quand une prédiction diffère de l'observation, le robot met à jour sa conviction de sorte que la prédiction correcte puisse être faite (c'est-à-dire en minimisant l'erreur de prédiction). Par conséquent, dans cette approche, la reconnaissance de l'intention n'est pas une tâche de classification, mais un processus actif qui implique la mise à jour. "croyances" pour comprendre ce qui s'est passé récemment. En termes d'apprentissage automatique, cela peut être considéré comme une sorte d'apprentissage en ligne. "

Dans des évaluations préliminaires utilisant des robots humanoïdes, les chercheurs ont découvert que le fait de pouvoir prédire le comportement des autres et de minimiser les erreurs de prédiction jouait un rôle clé dans les situations sociales. En utilisant leur approche, les robots ont pu imiter les actions des agents avec lesquels ils interagissaient; un utilisateur humain dans HRI (interaction homme-robot) et un autre robot dans les paramètres RRI (interaction robot-robot). En revanche, lorsque leur approche n’était pas appliquée aux robots, leurs interactions avec d’autres agents étaient marquées par des schémas banals et des comportements répétitifs.

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Crédit: Hwang, Wirkuttis & Tani.

"Au moyen du mécanisme PEM, le robot peut non seulement s'adapter rapidement à un environnement en mutation, mais aussi prévoir ce qui se passera dans le futur", a expliqué Hwang. "Cette méthode peut donc être appliquée à d'autres services de renseignement ambiant dans lesquels l'intelligence artificielle fait systématiquement des prédictions sur les utilisateurs et s'y adapte, ou même fournit de manière proactive des suggestions basées sur des observations antérieures."

À l'avenir, l'approche développée par Hwang et ses collègues pourrait éclairer le développement de robots dotés de meilleures capacités de communication. Fait intéressant, les chercheurs ont également observé que, lorsque deux robots interagissaient en utilisant leur approche, des modèles de communication nouveaux et inhabituels apparaissaient, suggérant que leur approche permettait un type de communication plus avancé.

"Il existe encore de nombreuses pistes de recherche intéressantes qui peuvent être explorées dans ce contexte", a déclaré Hwang. "Par exemple, je suis intéressé par un test de Turing gestuel dans lequel un utilisateur interagit avec un robot qui peut être contrôlé par une autre personne derrière le mur ou l'IA. Si on ne peut pas savoir qui est le robot, pouvons-nous dire que le robot a l'intelligence pour interagir avec les gens? Quels types de principes du cerveau seraient essentiels pour illustrer la ressemblance humaine dans de tels contextes sociaux? Voilà certaines questions que j'aimerais explorer à l'avenir. "


Une nouvelle approche permet aux robots d'attirer les passants sans leur causer de gêne


Plus d'information:
Jungsik Hwang, Nadine Wirkuttis et Jun Tani. Une approche neurorobotique pour étudier l'émergence de la communication dans les robots. arXiv: 1904.02858 (cs.RO). arxiv.org/abs/1904.02858

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Citation:
                                                 Une approche neurorobotique pour la construction de robots capables de communiquer (18 avril 2019)
                                                 récupéré le 18 avril 2019
                                                 sur https://techxplore.com/news/2019-04-neurorobotics-approach-robots-skills.html

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