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9
pages
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Français
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Documents
Description
Photo ECAL / Milo
Keller, Design : ECAL
/ Singal Mösch et
Francis Chabloz
Comment les robots construisent
leur monde
par Frédéric Kaplan et Pierre-Yves Oudeyer
Pourrait-on apprendre à un robot le nom des p r o t o t y p e s .
objets qui l’entourent ? Ne suffirait-il pas de le Pour prédire le
programmer pour qu’il associe les caractéris- mot associé à
tiques des images qu’il perçoit avec des une nouvelle
séquences sonores particulières ? La forme situation, le
arrondie d’une balle avec le son du mot « bal- robot en com-
le ». Une gamme de couleurs particulière as- p a r a i t l e s
sociée au mot « rouge ». Peut-être qu’en ac- c a r a c t é r i s-
cumulant les exemples, le robot finirait par tiques à celles
prédire les contextes dans lesquelles chacun rencontrées dans
de ces mots s’appliquent ? Est-ce aussi sim- le passé et choisissait le mot qui avait été
ple que cela d’apprendre à parler ? utilisé dans la situation la plus similaire (voir
encadré 1). Le robot a pu par cette méthode
Telles étaient les questions que nous posions maîtriser l’usage d’une dizaine de mots asso-
en 1999 avant de débuter une longue série ciés à des objets facilement distinguables par
d’expériences destinées à explorer la leur couleur et leur forme. Les performances
manière dont une machine pouvait apprendre obtenues dans ces conditions étaient satis-
ses premiers mots. Tous les matins, nous faisantes (entre 70% et 80% de réussite)
prenions une demi-heure pour montrer au mais ...
Keller, Design : ECAL
/ Singal Mösch et
Francis Chabloz
Comment les robots construisent
leur monde
par Frédéric Kaplan et Pierre-Yves Oudeyer
Pourrait-on apprendre à un robot le nom des p r o t o t y p e s .
objets qui l’entourent ? Ne suffirait-il pas de le Pour prédire le
programmer pour qu’il associe les caractéris- mot associé à
tiques des images qu’il perçoit avec des une nouvelle
séquences sonores particulières ? La forme situation, le
arrondie d’une balle avec le son du mot « bal- robot en com-
le ». Une gamme de couleurs particulière as- p a r a i t l e s
sociée au mot « rouge ». Peut-être qu’en ac- c a r a c t é r i s-
cumulant les exemples, le robot finirait par tiques à celles
prédire les contextes dans lesquelles chacun rencontrées dans
de ces mots s’appliquent ? Est-ce aussi sim- le passé et choisissait le mot qui avait été
ple que cela d’apprendre à parler ? utilisé dans la situation la plus similaire (voir
encadré 1). Le robot a pu par cette méthode
Telles étaient les questions que nous posions maîtriser l’usage d’une dizaine de mots asso-
en 1999 avant de débuter une longue série ciés à des objets facilement distinguables par
d’expériences destinées à explorer la leur couleur et leur forme. Les performances
manière dont une machine pouvait apprendre obtenues dans ces conditions étaient satis-
ses premiers mots. Tous les matins, nous faisantes (entre 70% et 80% de réussite)
prenions une demi-heure pour montrer au mais ...
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Langue
Français
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Poids de l'ouvrage
1 Mo