Le jour où vous pourrez apprendre des actions à votre robot est sans doutes pour bientôt.
Simplement en montrant au robot comment faire quelques chose, le robot exécutera la tâche aussi facilement que vous la lui avez montrée.
Pour concrétiser cette vision, les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont conçu un système qui permet à ces types de robots d’apprendre des tâches compliquées qui, autrement, leur imposerait trop de règles déroutantes. L’une de ces tâches consiste à dresser une table de repas dans certaines conditions.
Au cœur du système “Planning with Uncertain Specifications” (PUnS) des chercheurs du MIT , les robots ont une capacité de planification semblable à celle de l’homme qui leur permet de peser simultanément de nombreuses exigences ambiguës – et potentiellement contradictoires – pour atteindre un objectif final. Ce faisant, le système choisit toujours l’action la plus probable à entreprendre, sur la base d’une “croyance” concernant certaines spécifications probables pour la tâche qu’il est censé accomplir.
sources :
https://www.therobotreport.com/mit-robots-complex-tasks-many-rules/
https://arxiv.org/pdf/1906.03218.pdf
Pour en savoir plus :
https://fr.wikipedia.org/wiki/Inférence_bayésienne
