Wall-e robot

Le développement des robots est un marché imminent, avec des prototypes tels que le robot trompettiste de Toyota, le EMIEW de Hitachi, perché sur des roues, et, peut-être le plus avancé, l’ASIMO de Honda. L’ASIMO est similaire aux autres – modelé sur l’Homo sapiens – mais il a également la capacité de fonctionner, comme le QRIO, sauf qu’il s’agit d’un robot humanoïde de taille réelle. Il est amusant de constater que l’un des plus gros problèmes est la durée de vie des piles.

General Motors s’occupe d’une voiture autonome, avec une série de capteurs intégrés qui indiquent à la voiture quels sont les composants présents dans l’environnement. La voiture réagit en conséquence, sans intervention du conducteur. Hitachi, Toyota et d’autres entreprises similaires estiment que leurs robots auront des utilisations importantes et spécifiques, comme s’occuper de personnes âgées ou travailler dans des conditions défavorables.

Il est facile d’imaginer que des robots comme ceux-ci se fondent dans la société : des restaurateurs programmant leurs serveuses robots pour qu’elles soient snob. L’AIBO, avec sa dernière mise à jour M3, peut lire ses e-mails, répondre à un grand nombre d’ordres verbaux, et garder la maison en enregistrant les mouvements grâce à sa caméra vidéo intégrée.

Bien que les robots ne soient pas encore devenus aussi piétons que les lecteurs de DVD, ils deviendront probablement des membres à part entière de la société. Un communiqué de presse de la Commission économique pour l’Europe des Nations unies indique que les ventes de robots à usage personnel et privé devraient augmenter de manière exponentielle au cours des prochaines années.

Notamment, les robots domestiques comme les aspirateurs et les tondeuses à gazon devraient passer à 15,1 millions à la fin de 2025. De même, on prévoit une augmentation du nombre de robots de loisirs personnels en circulation.
La progression de l’intelligence artificielle (IA) a rendu possible quelque chose comme l’ASIMO de Honda – une machine qui peut se déplacer « de façon autonome » et interagir de façon significative avec son environnement. Cependant, « autonome » est un terme impropre. Derrière le rideau existe soit un panneau de personnes conjointes à distance, soit une préprogrammation contrainte.

L’autonomie des robots n’a pas été atteinte dans un contexte de fortes attentes. Pour certaines raisons pressantes, l’IA a des problèmes à résoudre qui sont actuellement inextricables. S’ils ne sont pas résolus, les problèmes sont d’une importance telle que non seulement l’autonomie des robots sera un défi, mais aussi la réalisation d’une intelligence de type humain.

Pour commencer, bien que la programmation se soit améliorée, les robots n’ont pas actuellement la capacité de prendre en compte les nombreux événements imprévisibles d’un monde que les humains surmontent sans difficulté. Cela se traduit par des tribulations, comme le simple fait de se rendre à la pharmacie dans une ville très fréquentée.
Appelé « problème de cadre » – une lacune de la programmation IA – les robots ont du mal à prendre en compte des ensembles de variables environnementales {x, y, z…} lors de la planification de leurs futures actions. Ils ont tendance à simplifier les situations et s’attendent à ce que la plupart d’entre elles soient constantes dans leur environnement.
Ainsi, s’ils doivent être indépendants, une programmation plus puissante est rudimentaire. Il est primordial et permanent de concevoir des modèles de raisonnement plus efficaces basés sur l’esprit humain.

Un exemple de recherche visant à améliorer l’autonomie se poursuit au Laboratoire d’intelligence informatique de l’Université de Colombie britannique. Ce laboratoire a mené à bien des recherches formidables couvrant un ensemble de systèmes informatiques destinés à des applications intelligentes.

Une recherche simplifiée a abouti à un robot (SPINOZA) qui combine et exploite ces technologies. Il se localise en cartographiant son environnement. La localisation et la cartographie simultanées (SLAM) couplées à la transformation des caractéristiques invariantes à l’échelle (SIFT) s’en attribuent le mérite, permettant au robot de construire rapidement de nouvelles cartes au fur et à mesure. Les objets qui sont vus sous différents angles, ou les nouveaux objets qui apparaissent, sont négociés par le biais de ces technologies. Les capteurs se composent d’un sonar, de télémètres laser et d’un système de vision.

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