ACTUALITÉ SCIENTIFIQUE
ET INNOVATION DE L'ÉTS
ComText pour rendre les robots plus intelligents - Par : Hanen Hattab,

ComText pour rendre les robots plus intelligents


Hanen Hattab
Hanen Hattab est doctorante en sémiologie à l’UQAM. Ses recherches portent sur les pratiques d’art et de design subversifs et contre culturels comme le vandalisme artistique, le sabotage et les détournements culturels.

Le système ComText permet à un robot de comprendre une demande et d’y répondre.

Image d’entête achetée du site Istock.com : elle est protégé par des droits d’auteur.

Les assistants personnels tels que Alexa, Google Home, Siri et Cortana permettent aux cellulaires et aux ordinateurs de comprendre une commande vocale et d’y répondre. Toutefois, ces assistants ont de la difficulté à comprendre les nuances du langage humain. En effet, le contenu sémantique d’une phrase (ce dont on parle, ce que l’on veut énoncer) est en étroite relation avec la façon de l’énoncer, ce qui cause des problèmes de compréhension chez ces assistants.

 Le système ComText

Une équipe du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) du Massachusetts Institute of Technology (MIT) a conçu un système permettant de contextualiser les commandes personne-machine : ComText (pouvant être traduit par « commande dans un contexte donné » en français).

Avec ComText, l’utilisateur peut informer le robot sur la situation dans laquelle il se trouve et lui commander des tâches en fonction d’informations que le système a préalablement enregistrées et analysées. Pour ce faire, il n’aura qu’à parler au robot en utilisant l’assistant personnel du système ComText. Par exemple, si vous placez un outil comme un marteau dans un coffre et demandez à un robot de le prendre, le système ComText lui permettra de comprendre votre demande et d’y répondre. Ainsi, le robot sera capable d’identifier l’objet correspondant à la demande (le marteau à prendre), de le reconnaître dans un environnement complexe (le coffre à outils) et de le prendre.

Ce système utilise l’assistant personnel intelligent Alexa développé par Amazon.

Il a été testé sur le robot Baxter de l’entreprise Rethink Robotics. Ce robot a exécuté correctement 90 % des tâches qui lui ont été demandées.

Selon Rohan Paul, un post-doctorant du laboratoire CSAIL, ComText permettra d’enrichir les représentations sémantiques des assistants personnels afin de rendre l’échange linguistique entre l’homme et la machine plus intelligent.

 ComText ajoute aux robots la mémoire épisodique

Se rappeler des faits et des événements comme les dates d’anniversaire est une tâche qui incombe à la mémoire déclarative. Il existe deux types de mémoires déclaratives : la mémoire sémantique, basée sur des faits généraux comme « le ciel est bleu », et la mémoire épisodique, basée sur des faits personnels, comme le souvenir de ce qui s’est passé lors d’une fête.

La plupart des systèmes d’apprentissage de robots tiennent compte uniquement de la mémoire sémantique (la taille, la couleur et les coordonnées, par exemple). ComText ajoute au système d’apprentissage des robots la mémoire épisodique qui permet d’enregistrer et d’analyser des informations linguistiques et visuelles (savoir par exemple à qui appartient le marteau dans le coffre à outils).

La mémoire épisodique

Les informations récoltées à partir de ces deux types de mémoires enrichissent les représentations sémantiques de ComText et lui permettent par conséquent de comprendre et de répondre à des commandes (énoncés déclaratifs et exclamatifs) complexes. L’apport des travaux de recherche de l’équipe du laboratoire CSail est d’avoir réussi à créer la première représentation mathématique permettant de programmer ce type d’apprentissage.

L’équipe compte aussi développer l’apprentissage automatique d’informations plus complexes telles que des commandes comprenant de multiples étapes, des intentions ainsi que l’utilisation de propriétés d’objets pour interagir spontanément avec ceux-ci.

Luke Zettlemoyer, professeur agrégé d’informatique à l’Université de Washington (qui n’a pas participé à la recherche) a souligné que cette recherche permettra aux robots de mieux comprendre les termes utilisés partout dans le monde pour nommer les objets et d’interpréter les instructions données avec ces termes afin de mieux exécuter les tâches demandées.

ComText promet aussi de révolutionner la domotique et les systèmes autonomes tels que les véhicules sans conducteurs.

Cette technologie a été présentée lors de l’International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) en Australie. Le travail a été financé en partie par le Toyota Research Institute, la National Science Foundation, la Robotics Collaborative Technology Alliance de l’armée américaine et l’Air Force Research Laboratory.

Hanen Hattab

Profil de l'auteur(e)

Hanen Hattab est doctorante en sémiologie à l’UQAM. Ses recherches portent sur les pratiques d’art et de design subversifs et contre culturels comme le vandalisme artistique, le sabotage et les détournements culturels.

Profil de l'auteur(e)


commentaires

    Laisser un commentaire

    Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *