Des chercheurs du MIT ont mis au point un système permettant aux robots d’apprendre le contexte. Il en est résulté qu’un robot de test a réussi à traiter correctement nonante pour cent de commandes complexes.
Alors que la communication humaine passe par des références contextuelles et d’autres subtilités du genre, un robot ne réagit qu’à des commandes clairement définies. A moins que vous ne soyez programmeur, il peut s’avérer ardu de communiquer en langage humain avec un robot. Pour résoudre ce problème, un groupe de chercheurs du MIT américain à développé le système ComText (contraction de ‘commandes contextuelles’).
Un exemple. Si vous donnez à un robot l’instruction suivante: ‘ramasse ma pomme’, il ne comprendra pas ce que vous voulez dire. Expliquez-lui donc d’abord que ‘la pomme verte que je dépose ici, est ma pomme’ et demandez-lui ensuite une fois encore la même chose. Il saura alors – grâce à ComText – ce qu’il doit faire. En donnant au robot toujours plus d’informations, le système sera actualisé, et il pourra toujours davantage comprendre des commandes à références contextuelles. ComText a été expérimenté sur le robot Baxter à deux bras, et ce dernier a alors réussi à exécuter correctement nonante pour cent des instructions données.
Jusqu’à présent, les robots ne disposaient que d’une mémoire sémantique basée sur des faits généraux, comme ‘le ciel est bleu’. Grâce à ComText, les robots possèdent à présent ce qu’on appelle une mémoire épisodique relative à des objets spécifiques dans leur environnement, comme ‘cette pomme est rouge’.
“Les robots peuvent donc disposer de plusieurs sortes de mémoire, tout comme les humains. C’est ce que nous avons formulé mathématiquement pour la première fois”, explique l’un des chercheurs. Leur objectif ultime est de faire penser les robots davantage comme des humains, afin que nous puissions interagir avec eux d’une manière plus naturelle.
