INTRODUCTION A LA ROBOTIQUE

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INTRODUCTION A LA ROBOTIQUE
Enseignement Thématique Intelligence
Artificielle

• Introduction Quest ce que la robotique?
• Historique
• Changement de paradigme
• Aibo et les courants actuels de la robotique
• Un exemple de recherche actuelle les Talking
  Heads
• La robotique humanoïde

Jean-Christophe Baillie (baillie_at_ensta.fr)
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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Raisonnement Apprentissage Fouille de
données Reconnaissance de formes Planification Car
tographie Langage Vision artificielle
ROBOTIQUE
Informatique Avancée
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Quest ce quun robot?

• Une entité placée dans un certain environnement
  et qui
• est capable dinteragir avec cet environnement
  (agir et percevoir)
• est capable dautonomie (la perception induit
  des actions)
• 1er cas Robot physique gt doté de capteurs
  et dactuateurs
• 2ème cas Robot virtuel (sur Internet) gt doté
  dentrées et de sorties

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Des Robots pour quoi faire?
SE DEPLACER
TRAVAILLER
SAUVER / TUER
EXPLORER
ETUDIER
JOUER / AIDER
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Historique IA/Robotique
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Une évolution frappante
1968 HAL 9000 Désincarné, froid, purement
rationnel
2001 David Incarné, émotionnel, faillible
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1970 1997 Le modèle Le joueur dechec
(cognitif) Le Challenge Battre le champion du
monde déchec.
2050? Le modèle Lenfant Le Challenge
(Robocup) Battre léquipe championne du monde de
football!
Les buts de l'Intelligence Artificielle
se confondent avec ceux de la Robotique
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Grands courants de la Robotique

• Industrielle Chaînes de montages, etc...

• Evolutionniste Hexapode qui apprend à marcher
  par algo génétique

• Inspiration Biologique Courant  Animats 
  (rats, chiens, )

• Réactive Rodney Brooks (insectes)

• Multi-agents Colonies de fourmis (Drogoul),
  robots araignées

• Micro-drônes Robotique militaire, robots
  volants autonomes

• Emotionnelle Kismet, Aibo, robots de compagnie
  et dentertainment 1 2 3

• Développementale Talking Heads (Sony, Ensta),
  Cog (MIT)

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Les robots "compagnons domestique"

• Autonome et très complet (senseurs, actuateurs)
  
• Bon marché (1500 à 2000)
• Intègrent de composants liés à la compréhension
  et l'expression "d'émotions"
• Programmable
• cf Module C10 Robotique en 3ème année
• langage URBI

Nouvelle vision de la robotique
ROBOT inutile entertainment compagnie
ROBOT ESCLAVE
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Existence dune discontinuité?
Compréhension GLOBALE du problème
Complexité
Situation actuelle?
???
Cerveau
Compréhension des sous-parties du problème
PC
Intelligence
Programmes dédiés
Programmes "INTELLIGENTS"
plus intelligent?
humain
Aibo
Deep Blue
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Axes de Recherche Futur de la Robotique?

• Robotique et IA située, fin de la vision HAL

• Approche Globale des problèmes gt Importance de
  lArchitecture Cognitive pour l'intégration des
  composants (O.S. de la robotique?)

• Développement de plateformes ouvertes
  standardisées

• Développement de d'applications gt création d'un
  réel marché?

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Les  Talking Heads  Expérience de Robotique
Développementale
http//talking-heads.csl.sony.fr
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Guessing Game
Succès Renforcement des liens Wabaku -
Signification
Echec Affaiblissement et création de liens
Wabaku - Signification
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Semiotic Square
Action
Segment dimage
Référent
Perception
?
Conceptualisation
Application
Interprétation
Signification
Utterance
Verbalisation
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Première étape Discrimination Game
Perceptive Channels
a
RED 0.3 GREEN 0.1 BLUE 0.95 SIZE 0.74 RATIO
0.98 POSX 0.6 POSY 0.5 WIDTH 0.1 HEIGHT 0.09
Segmentation
a
Salience de A plus petit écart en valeur
absolue de A par rapport aux autres objets
Discrimination Tree

• Discrimination game
• Sélectionner un topic
• Choisir les channels les plus salients ( context
  scaling)
• Classer les channels dans les catégories
  disponibles
• Si le topic est discriminé succès. Sinon,
  développer
• les catégories (discriminiation trees)
• 5. Mettre à jour le taux de succès des
  catégories et élaguer
• les moins efficaces.

POSX
0 1
0 0.5
0.5 1
0.5 0.75
0.75 1
a POSX 0.5 0.75
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Action
Guessing Game Un orateur et un auditeur
Segment dimage
Référent
Perception
Conceptualisation
Application
semiotic square
Interprétation
Signification
Utterance
Session de lorateur
Verbalisation
Uttérance non associée à une signification
Lauditeur interprète lutterance en tant que
signification.
Lauditeur et lorateur examinent les segments
(channels, categorisation,...). Lorateur choisit
un segment comme topic.
Plusieurs ou aucun segment identifié
Lauditeur applique la signification et extrait
les segments de limage.
Lauditeur devine le topic en cherchant où
lorateur pointe.
Lorateur tente de discriminer le topic.
succès
echec
Un unique segment
Lorateur raffine le  discrimination tree . Le
jeu échoue.
Lorateur sélectionne ou invente une uttérance
pour la signification trouvée.
Lauditeur pointe le segment.
Lauditeur essaye de discriminer le topic.
succès
echec
Lorateur indique le succès ou léchec.
Lorateur prononce luttérance..
Lauditeur crée une nouvelle association entre
luttérance et la signification. Le jeu échoue.
Lauditeur raffine le  discrimination tree  Le
jeu échoue.
Session de lauditeur
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Synonymie, homonymie
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Convergence
succès
cohérence
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Compétition (plusieurs mots pour un même sens)
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Talking Robots
Défis actuels

• Redéfinir la notion de perception  dobjets 
  problème de la stabilité de la segmentation,
  notion de consistance du contexte.
• Mettre en place des outils de communication
  non-verbale
• Localiser un autre robot dans son environnement
  tête, orientation,  regard .
• Architecture cognitive pour intégrer lensemble.
• Aller plus loin apprentissage des
  comportements, jeux de langage dynamiques

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Lère des robots humanoïdes (QRIO ,Sony)
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Lère des robots humanoïdes (ASIMO, Honda)
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La marche dynamique (QRIO, Sony)