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#36 Apprentissage développemental et robots sociaux

#36 Apprentissage développemental et robots sociaux

L'apprentissage développemental est un domaine de l'intelligence artificielle qui tire son inspiration de la psychologie développementale, et en particulier, de la façon dont les enfants apprennent en interagissant avec leur environnement. En robotique, l'apprentissage développemental a de nombreuses applications et permet notamment d'envisager l'élaboration de robots qui sont capables de se construire leurs propres représentations du monde au travers de leurs interactions, et donc, d'être plus aptes à évoluer dans des environnements peu prédictibles. Dans cette présentation, je présenterai les fondamentaux de l'apprentissage développemental, en insistant sur les différences avec d'autres approches d'apprentissage machine, puis je montrerai quelques exemples d'application, essentiellement en robotique. Enfin, je ferai un focus sur la robotique sociale et les enjeux qu'elle présente, ainsi que les opportunités qu'elle offre.

Toulouse Data Science

March 25, 2019
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Transcript

  1. Toulouse - 25 mars 2019

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  2. Apprentissage développemental et robots sociaux
    Ou “comment apprendre des interactions et non des données”
    Amélie Cordier - @amcordier hoomano.com
    25 mars 2019 - TDS - Toulouse

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  3. Au programme
    Introduction
    Robots sociaux
    Apprentissage développemental
    Qu’est-ce que c’est ?
    Exemples d’applications
    Questions / débat

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  4. Partie 1
    Introduction

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  5. Qui suis-je ?

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  6. Intelligence artificielle, apprentissage
    développemental, robotique, interactions
    Humains-Machines, sciences cognitives
    Amélie Cordier
    Ingénieur
    INSA
    Docteur de
    Lyon1
    2004
    2008
    2012
    2014
    Université
    d’Auckland, NZ
    Université de
    Laval, CA
    2017 CSO Hoomano
    2008-2016
    MCF LIRIS
    LYON1

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  7. Présentation d’Hoomano

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  8. https://hoomano.com
    À propos d’Hoomano
    Fondée en 2014 par Xavier Basset et Cyril Maitrejean
    Développement de solutions logicielles pour les
    dispositifs sociaux d’interaction
    Investissement fort dans la recherche :
    En robotique sociale
    En intelligence artificielle et en apprentissage développemental

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  9. https://hoomano.com
    Quelques chiffres
    Lyon,
    France
    Tokyo,
    Japan
    Une équipe de recherche et un laboratoire commun
    80 clients en 4 ans
    Une équipe de 20 personnes (ingénieurs, développeurs, marketing, etc.)
    Deux sites

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  10. https://hoomano.com
    Exemples de domaines d’application
    Welcoming & Guiding
    Welcomes visitors in a proactive way
    Proactive behaviour to engage
    non-attentive visitors
    Education
    Attracts and keeps attention
    Better memorization of concepts
    Elderly care
    Entertains and brings fun to occupants
    Creates emotions and joy
    Retail
    Customers loyalty
    Rise of the average basket
    Tourism
    Improves tourists flow management
    Promotes brand image with innovation
    Security
    Gives security instructions
    Visitor safety check log database

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  11. https://hoomano.com
    Quelques clients

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  12. https://hoomano.com
    La famille des robots sociaux
    Pepper
    Softbank Robotics
    Nao
    Softbank Robotics
    Heasy
    Hease Robotics
    Buddy
    Bluefrog Robotics
    Sanbot
    Qihan
    Jibo
    Jibo
    Zenbo
    Asus
    Cozmo
    Anki

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  13. Exemples d’applications (jeux)

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  14. Exemples d’applications (attention)

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  15. Exemple : détection de l’attention de l’utilisateur

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  16. Vers des interactions plus naturelles
    Fin du clavier, vers des interaction vocales
    Intelligence émotionnelle, dimensions co-verbale et non verbale
    Enjeux des interactions long terme et de la conversation naturelle
    Quels enjeux pour la recherche en robotique
    sociale ?
    Apprendre avec des objets d’aujourd’hui
    comment nous voudrons interagir avec les IA de demain

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  17. Liens avec la recherche

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  18. Explorer l’apprentissage développemental pour
    améliorer les interactions Humains-Robots

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  19. Partie 2
    Robots d’interactions

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  20. https://hoomano.com
    La famille des robots sociaux
    Pepper
    Softbank Robotics
    Nao
    Softbank Robotics
    Heasy
    Hease Robotics
    Buddy
    Bluefrog Robotics
    Sanbot
    Qihan
    Jibo
    Jibo
    Zenbo
    Asus
    Cozmo
    Anki

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  21. Vision, perception avancée
    Reconnaissance de la parole
    Synthèse vocale
    Navigation
    Détection d’émotions
    Compréhension du langage et
    génération de réponses
    Où utilise-t-on l’IA dans un robot social ?
    Traitement de requêtes complexes,
    connexion au Cloud

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  22. Partie 3
    Apprentissage
    développemental

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  23. Motivations : défis de la robotique pour l’IA
    Navigation Environnements
    imprévisibles
    Compréhension du
    contexte
    Interactions
    humains-robots
    complexes

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  24. Qu’est-ce que l’apprentissage développemental ?
    Apprentissage bio-inspiré
    Pas de modélisation a priori de l’environnement
    Apprentissage de régularités d’interactions
    Motivation intrinsèque, curiosité
    http://liris.cnrs.fr/ideal/ http://liris.cnrs.fr/ideal/mooc/
    http://liris.cnrs.fr/devlearn/ http://liris.cnrs.fr/simon.gay/

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  25. Bio-inspiré ? Vraiment ?

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  26. L’éléphant dans la pièce
    https://www.quantamagazine.org/machine-learning-confronts-the-elephant-in-the-room-20180920/

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  27. On est assez loin du bon sens…
    https://www.zdnet.com/article/googles-best-image-recognition-system-flummoxed-by-fakes/

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  28. https://hoomano.com
    De la perception à l’apprentissage,
    quelques défis à relever
    “Elle n’a pas pu mettre le chat dans le sac car il
    était trop grand !”

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  29. Implémentation rudimentaire

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  30. Le small loop problem

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  31. Dans un environnement plus complexe

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  32. Copier / coller dans un robot

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  33. Les bénéfices de l’IA développementale
    Moins de données
    Meilleure
    compréhension du
    contexte des
    interactions sociales
    Incarnation
    physique, bon sens
    Approche plus
    éthique et plus
    sensée de l’IA ?

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  34. Travaux en cours : IAD et dextérité
    Travaux de master - Hugo Castaneda

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  35. Si vous voulez essayer par vous-même
    http://little-ai.com/
    Little AI

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  36. Bibliographie sur le sujet
    [Asada 2001, Mouret 2015, Cangelosi 2015, Oudeyer 2016]

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  37. Partie 4
    Questions ouvertes !

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  38. www.hoomano.com
    Amélie Cordier
    Chief Scientific Officer
    @amcordier - @HoomanoCompany

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  39. https://hoomano.com
    Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell, Peter Norvig. Pearson. 2013 (3rd edition).
    Livre blanc de INRIA sur l’Intelligence Artificielle.
    https://www.inria.fr/actualite/actualites-inria/livre-blanc-sur-l-intelligence-artificielle
    Panorama de l’Intelligence Artificielle. Pierre Marquis, Odile Papini et Henri Prade. Cepadues. 2015.
    http://www.cepadues.com/collections/panorama-intelligence-artificielle-27.html
    Les usages de l’IA. Olivier Ezratty. 2018.
    https://www.oezratty.net/wordpress/2018/usages-intelligence-artificielle-2018/
    Références bibliographiques

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  40. https://hoomano.com
    Stuart Russell talk: We can't prevent AI changing the world but we can stop robots cooking cats
    https://www.ted.com/talks/stuart_russell_how_ai_might_make_us_better_people
    (Amazing) Wendell Wallach: Global Ethics Forum: The Pros, Cons, and Ethical Dilemmas of Artificial Intelligence
    https://www.youtube.com/watch?v=HY1t0tj45Fk
    (Disturbing) Nick Bostrom: The Ethics of The Artificial Intelligence Revolution
    https://www.youtube.com/watch?v=FXMNYcQ5tJg
    Inspiring reading: Preparing for the future of artificial intelligence
    https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/05/03/preparing-future-artificial-intelligence
    Get involved: Open letter from the future of life institute: https://futureoflife.org/ai-open-letter
    https://futureoflife.org/data/documents/research_priorities.pdf?x56934
    Références bibliographiques (éthique et IA)

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  41. https://hoomano.com
    Initiatives / organisations
    K&L Gates Endowment for Ethics and Computational Technologies: http://klgates.com/artificial-intelligence-practices/
    Open AI (Elon Musk): https://openai.com/
    Center for human compatible AI: http://humancompatible.ai/
    AI4all: http://ai-4-all.org/
    Partnership on AI with Amazon, Apple, DeepMind, Google, Facebook, IBM, Microsoft: https://www.partnershiponai.org/
    Divers
    https://futureoflife.org/data/documents/research_priorities.pdf?x56934
    http://users.dsic.upv.es/~flip/EGPAI2017/
    https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf
    https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/05/03/preparing-future-artificial-intelligence
    Sur le débat Etzioni / Bostrom. Le point de vue de Stuart Russell et Allan Dafoe:
    https://www.technologyreview.com/s/602776/yes-we-are-worried-about-the-existential-risk-of-artificial-intelligence/
    Sur les dangers cachés de l’IA : https://www.theguardian.com/technology/2016/aug/30/rise-of-robots-evil-artificial-intelligence-uc-berkeley
    Valeurs pour les développeurs de l’IA : https://alexgkendall.com/artificial_intelligence/lets_talk_about_ethics_in_artificial_intelligence/
    Points de vue philosophiques sur l’éthique
    virtue ethics (Aristotle)
    deontological ethics (Kant)
    teleological ethics (Mill, Bentham)
    Références bibliographiques (éthique et IA)

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  42. Annexe 1
    Quelques exemples de
    robots

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  43. Quelques robots - Atlas - Boston Dynamics

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  44. Quelques robots - Atlas - Boston Dynamics

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  45. Quelques robots - Jibo

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  46. Quelques robots - Buddy

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  47. Quelques robots - Aibo

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  48. Quelques robots - Vector

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  49. Quelques robots - Paro

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  50. Quelques robots - Nao

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  51. 52 Extrait de “The Robot and Frank”, 2012

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  52. Annexe 2
    Plus de détails sur les
    travaux du labcom

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  53. DQN to adapt gestures to dialog content
    Internship - Caroline Montassier - INSA Rouen
    How to learn appropriate gestures (animations) as co-verbal information
    depending on a textual content?
    - How to map “sentiment” and “gesture” without prior representation?
    - How to gather feedback from users on the mapping quality?
    - What are the other possible use-cases?

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  54. Multimodal learning with robotic data
    Internship - Brice Denoun - INSA Lyon
    How to use multimodal learning with robotic data to improve awareness of
    robots?
    - How to choose the data to combine?
    - How to deal with poor quality of some data?
    - What are the possible use-cases?
    - What methodology to compare the architectures?

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  55. Modeling empathy with a focus on interaction
    Ongoing PhD thesis:
    Empathic Responses by Social-Robots in
    Human-Robot Interactions Using
    Developmental Learning
    Experimentations in cognitive sciences:
    How to measure the quality of an empathic
    response during a medium-term interaction -
    towards news tools inspired from psychology

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  56. Publication
    Developmental Learning for Social Robots in Real-World
    Interactions. Alexandre Galdeano, Alix Gonnot, Clément Cottet,
    Salima Hassas, Mathieu Lefort, Amélie Cordier. Human Robot
    Interactions (HRI). 2018.

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  57. Annexe 3
    Plus de détails sur Hoomano

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  58. https://hoomano.com
    Exemples

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