Andrew Ng, de l’université Stanford, a récemment présenté un robot qui pose les jalons de l’intelligence artificielle : STAIR (pour STanford Articial Intelligence Robot).
Ma bonne Gisèle, me direz-vous, que fait-il de si particulier, ce robot ? Une tâche prépondérante chez l’humain, apogée de l’évolution : il va chercher les agrafeuses ! Si si, sans déconner. Et ce n’est pas tout ! Il peut aussi aller chercher des ciseaux, des tasses de café, et même ranger la vaisselle.
On a déjà vu des robots guider les gens, répondre à des questions basiques, ou même des voitures qui roulent toutes seules en ville (vidéo).
Mais là, c’est différent. Si les participants des DARPA Grand Challenge et Urban Challenge se « contentaient » de la reconnaissance de scène, STAIR combine plusieurs techniques d’apprentissage machine:
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[li]La création d’environnement 3D à partir d’une seule image. Cette technique a déjà été présentée avec le site Make 3D qui permet à tout un chacun d’uploader ses photos et de voir le résultat.[/li][li]L’apprentissage par renforcement. Un peu comme le dressage d’animaux, on laisse le robot prendre des décisions et on le punit s’il n’a pas choisi la bonne. Andrew Ng n’est pas un novice dans le domaine puisqu’il a appliqué cette technique au contrôle d’hélicoptère avec un succès incontestable. (Attention, c’est 90 Mo. La partie impressionnante est à partir d’1min10s).[/li][li]La reconnaissance d’images. Là, on retombe dans le domaine du DARPA Grand Challenge. STAIR modélise la vision humaine par deux webcams : la première est immobile et sert à voir l’environnement global à faible résolution. La seconde peut bouger et zoomer et regarde les points intéressants en haute résolution.[/li][/ul]
STAIRible, mais quid de l’agrafeuse ? Dans cette vidéo, on peut voir un membre de l’équipe demander à STAIR d’aller la chercher dans son bureau. STAIR possède en mémoire un plan de l’immeuble ainsi que les emplacements des portes. En revanche, il ne sait pas où est placée la poignée et commence donc par inspecter la porte pour la trouver (on peut voir cette vidéo pour découvrir comment il s’adapte à de nouvelles portes). Il parcourt ensuite la pièce pour chercher l’agrafeuse, utilisant les deux webcams susmentionnées.
Et ils cherchent des teSTAIR, ces gens-là ? Bah vi, Stanford a prévu de faire construire 10 STAIR qu’ils vendront à prix coûtant pour accélérer le développement. Pas de détails sur le montant exact, mais il sera « suffisamment raisonnable pour que des labos d’université puissent se l’offrir », dixit Ng.
Peut-être que ce genre de recherche pourra aussi améliorer l’IA des jeux (encore bien trop modélisée par de simples règles, même si l’équipe de Nitro Stunt Racing considère l’utilisation de réseaux de neurones)…
