La Robotique et l'Humanité

[invite765732342432]

il fallait que l'homme constructeur des robots ait parfaitement étudié le comportement des blattes avant de programmer le robot.

Relis l'expérience: Le comportement des blattes a été synthétisé par un algo qui a étudié toutes les données de déplacement de "vraies blattes".

Ce n'est pas l'homme qui a étudié et transcrit en programme le comportement des blattes, c'est un programme qui l'a "deviné" grace à la base de donnée initiale (enfin, il me semble...)

le robot-blatte n'etait pas muni d'un comportement d'apprentissage je crois?

Non, effectivement, mais il a appris son comportement avant d'aller fréquenter les blattes (c'est ce que j'ai dit par "apprentissage initial"

c'est ça ma question : est-ce que les comportements seraient "injectés" (ce qui nécessite de parfaitement étudier le comportement et le programmer) ou appris d'un environnement "spontanément" ?

Appris, à partir d'une base, pour la première approximation, puis éventuellement (on quitte le domaine des blattes) appris sur le tas...
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[invitec7dd2ce0]

Oui, et également, pour l'apprentissage initial, d'une base de donnée sur les comportements de l'animal concerné.
A priori, c'est ce qui a été fait avec les robots-blattes dont nous avons parlé précédemment.

Ce n'est plus de l'apprentissage par renforcement dans ce cas. Plutôt du data mining.
edit : dsl, je n'avais pas lu le "initial".
edit2 : je pense que l'apprentissage du comportement est possible sans cette phase initiale, juste qu'elle accélère le processus d'apprentissage.

pas si simple, tu mets un petit crocodile au milieu des lions, et il ne devient pas un lion !

si tu as un chat chez toi, il n'a pas appris à parler, je suppose?

tu crois qu'il existe un "petit algorithme" universel qui apprend à tout faire ?

si tu le mets au milieu d'une famille ayant un chien, il devient quoi?

En effet, mais si tu donnes tous les outils nécessaires à l'agent, il en sera capable.

[invitec7dd2ce0]

Ma dernière phrase est plutôt à prendre au sens "si tu ne donnes pas tous les outils nécessaires à l'agent, il n'en sera pas capable".

Je veux juste dire que malgré tous les efforts possibles, un muet ne pourra jamais parler s'il n'a pas l'organisme adéquat.

[invite6f9dc52a]

Bonsoir,
J'auraitendance a dire que le robot ne sera pas intelligent si son comportement est une copi de l'original.
Mais oui s'il fait preuve d'initiative.
Autrement dit s'il a un but, appris ou préprogrammé.

[invite8915d466]

Relis l'expérience: Le comportement des blattes a été synthétisé par un algo qui a étudié toutes les données de déplacement de "vraies blattes".

Ce n'est pas l'homme qui a étudié et transcrit en programme le comportement des blattes, c'est un programme qui l'a "deviné" grace à la base de donnée initiale (enfin, il me semble...)

que l'homme sache utilisé l'ordinateur pour traiter des données, merci, je sais, je fais ça tous les jours. Mais le programme ne "devine" rien du tout, il ne fait qu'executer rapidement des algorithmes ecrits par l'homme ! aucun programme n'a jamais dit à personne "eh chef vous ne devriez pas faire comme ça " !!

je ne te parle pas du programme utilisé par les chercheurs pour déterminer le comportement des blattes, je te parle uniquement du robot : l'algorithme qui etait ecrit dedans avait-il programmé son comportement une fois pour toutes, ou etait-il capable d'auto-apprentissage en regardant les autres blattes?

la différence est absolument essentielle, les algorithmes sont totalement différents dans les deux cas !!!

Appris, à partir d'une base, pour la première approximation, puis éventuellement (on quitte le domaine des blattes) appris sur le tas...

les deux taches n'ont strictement rien a voir, et sont meme incompatibles : soit tu détermines le comportement et tu ne veux surtout pas qu'il fasse autre chose (si le robot se met a essayer d' imiter les mouches parce qu'il en a vu une , ils auraient eu l'air fin non? ), soit tu le laisses "apprendre" comme un enfant mais alors - comme un enfant- le résultat est imprévisible !

je repete "appris sur le tas" n'est pas une chose génériquement simple. Tout ce que tu apprends, tu l'apprends par des humains comme toi, et qui savent le faire parce qu'ils sont humains. En vivant au milieu de chauves-souris, tu n'apprendras pas à te servir d'un sonar ou a voler. Ton ADN te limite dans tes capacités d'apprentissage.

comment etre sur qu'un robot agira comme un animal déterminé et pas comme un autre, puisqu'il n'a pas a priori de contraintes biologiques particulières?

[invitedb5bdc8a]

comment etre sur qu'un robot agira comme un animal déterminé et pas comme un autre, puisqu'il n'a pas a priori de contraintes biologiques particulières?

tu as la réponse dans ta question gilles. Chez l'être biologique, il y a (au moins) 2 niveaux de "programmation" faciles à distinguer: ADN (assez hard pour un individu, peu évolutif pour l'espèce) le réseau de neurone (visiblement partiellement hard, mais très évolutif chez l'individu).
Dans le programme (en admettant que nous soyons capable de développer des programmes d'apprentissage) tu peux faire pareil: des zones de mémoire préprogrammées et intouchables (ou presque) limitant les possibilités du robot et les zones de mémoire modifiables par le programme d'apprentissage. Selon le dosage des 2 aspects tu oscilles entre la machine totalement programmée que tu caricatures en affirmant qu'elle ne sera pas intelligente, et le truc mal programmé qui fait n'importe quoi donc des trucs surprenants peut etre mais avec une très faible probabilité d'apparition. Entre les 2, il y a nécessairement un optimum de comportement.

[invite765732342432]

je ne te parle pas du programme utilisé par les chercheurs pour déterminer le comportement des blattes, je te parle uniquement du robot : l'algorithme qui etait ecrit dedans avait-il programmé son comportement une fois pour toutes, ou etait-il capable d'auto-apprentissage en regardant les autres blattes?

Et bien, on va d'abord corriger ta phrase: cet algorithme n'a pas été écrit. Il s'est généré. Ce n'est pas un humain qui l'a écrit, ce n'est pas un humain qui l'a conçu.
En regardant le code présent dans ce robot, il serait impossible (même pour les créateurs du robot) de savoir qu'il simule le comportement d'un animal, et encore moins celui d'une blatte.

Concernant l'auto-apprentissage, les robots en question n'en sont pas équipé. Mais pour une seule raison: c'est une méthode trop lente d'apprentissage. L'auto-apprentissage et l'apprentissage initial suivent exactement le même processus et ne nécessitent aucun changement.

PS: n'hésite pas à bien lire le message de pi-r2, très clair et concis

[invite8915d466]

Et bien, on va d'abord corriger ta phrase: cet algorithme n'a pas été écrit. Il s'est généré. Ce n'est pas un humain qui l'a écrit, ce n'est pas un humain qui l'a conçu.

excuse moi, mais là il me semble que c'est vraiment n'importe quoi. Que les humains se fassent aider de programmes pour programmer ok, mais de là à dire qu'ils ne l'ont pas conçu !! il s'est généré à partir de quoi, dans quel but, qui a écrit le programme générateur ? c'est l'Immaculée Conception?

Concernant l'auto-apprentissage, les robots en question n'en sont pas équipé. Mais pour une seule raison: c'est une méthode trop lente d'apprentissage. L'auto-apprentissage et l'apprentissage initial suivent exactement le même processus et ne nécessitent aucun changement.

Ton erreur est de croire qu'un programme peut apprendre génériquement *n'importe quoi*en y passant du temps. Un programme d'auto apprentissage est restreint à ce que son concepteur a voulu lui faire apprendre. Un programme d'auto apprentissage de la reconnaissance du langage (en corrigeant ses erreurs) n'apprendra jamais à jouer aux échecs ou à la belote. Il faut donc savoir exactement dès le départ ce que tu veux lui faire apprendre, et ça, c'est l'humain qui le sait.

[invite765732342432]

excuse moi, mais là il me semble que c'est vraiment n'importe quoi.

Puisque tu deviens désagréable, je te conseille de te lancer dans quelques études de sciences cognitives.

Que les humains se fassent aider de programmes pour programmer ok, mais de là à dire qu'ils ne l'ont pas conçu !! il s'est généré à partir de quoi, dans quel but, qui a écrit le programme générateur ? c'est l'Immaculée Conception?

Le programme s'écrit grâce au hasard. L'humain écrit 2 choses uniquement:
- le squelette d'apprentissage: le réseau de neurones est générique... pas vraiment de différences en fonction des usages.
- les données en entrée (grosso modo, correspond aux entrées sensitives du robot)

C'est à peu près tout.

Ton erreur est de croire qu'un programme peut apprendre génériquement *n'importe quoi*en y passant du temps.

Ton erreur est de croire que tu maitrises le sujet. Je suis loin de maitriser, mais je connais un minimum cette technologie.
Je n'ai jamais dit qu'un même réseau pouvait tout apprendre mais qu'il peut apprendre, avec plus ou moins de succès, n'importe quoi.

Un programme d'auto apprentissage de la reconnaissance du langage (en corrigeant ses erreurs) n'apprendra jamais à jouer aux échecs ou à la belote. Il faut donc savoir exactement dès le départ ce que tu veux lui faire apprendre, et ça, c'est l'humain qui le sait.

Perdu. la seule chose qui changera, c'est les entrées de l'algorithme. L'algo, lui, peut être le même.

Après, il est évident qu'on peut spécialiser ce genre d'algo, et pour une meilleure performance, c'est même préférable. Mais ça n'a rien d'impératif.

Maintenant, fais nous une faveur: plonge toi dans des études de sciences cognitives. Ca t'apprendra plein de choses dont tu n'as pas idée. En 1 an de cours, c'est impressionnant comme la vision de l'informatique change du tout au tout. Au programme, dans un premier temps: logique floue, algo génétique, réseaux de neurones, programmation par contrainte, théorie des jeux, systèmes experts, programmation par agents, reconnaissance de formes.
Les sciences cognitives, ça ne s'invente pas... Et je le répète, je suis loin de maitriser le sujet, il y a cependant un minimum à savoir avant de discuter de ce que ces algos peuvent faire ou pas.

[invite8915d466]

Puisque tu deviens désagréable, je te conseille de te lancer dans quelques études de sciences cognitives.


Le programme s'écrit grâce au hasard. L'humain écrit 2 choses uniquement:
- le squelette d'apprentissage: le réseau de neurones est générique... pas vraiment de différences en fonction des usages.

???????????????

pas vraiment de différence en fonction des usages????

- les données en entrée (grosso modo, correspond aux entrées sensitives du robot)

C'est à peu près tout.

euh.... c'est ou alors qu'on met le comportement de la blatte???

Ton erreur est de croire que tu maitrises le sujet. Je suis loin de maitriser, mais je connais un minimum cette technologie.
Je n'ai jamais dit qu'un même réseau pouvait tout apprendre mais qu'il peut apprendre, avec plus ou moins de succès, n'importe quoi.


Perdu. la seule chose qui changera, c'est les entrées de l'algorithme. L'algo, lui, peut être le même.

Après, il est évident qu'on peut spécialiser ce genre d'algo, et pour une meilleure performance, c'est même préférable. Mais ça n'a rien d'impératif.

Maintenant, fais nous une faveur: plonge toi dans des études de sciences cognitives. Ca t'apprendra plein de choses dont tu n'as pas idée. En 1 an de cours, c'est impressionnant comme la vision de l'informatique change du tout au tout. Au programme, dans un premier temps: logique floue, algo génétique, réseaux de neurones, programmation par contrainte, théorie des jeux, systèmes experts, programmation par agents, reconnaissance de formes.
Les sciences cognitives, ça ne s'invente pas... Et je le répète, je suis loin de maitriser le sujet, il y a cependant un minimum à savoir avant de discuter de ce que ces algos peuvent faire ou pas.

j'aimerais juste que tu me montres un programme qui répond de manière sensée à ce que je lui dis, je serai alors convaincu par Ta Grande Science. Puisqu'un réseau de neurone peut apprendre n'importe quoi, je ne vois vraiment pas où est le problème !!!

[invitec7dd2ce0]

Je suis d'accord avec Faith, on cherche un modèle qui apprend "bien" un comportement, mais on n'a aucune idée a priori de ce que le programme va nous pondre, car on travaille sur des données de très grande dimension, et il existe une infinité (ou presque) d'optima locaux.

On peut travailler sur un réseau de neurones, tout comme sur des modèles markoviens.


On fabrique le squelette du modèle, comme ton cerveau est "vide" de connaissances à ta naissance, puis on fait apprendre par des algorithmes non supervisés (donc dont on a aucun contrôle) un comportement à la machine.

j'aimerais juste que tu me montres un programme qui répond de manière sensée à ce que je lui dis, je serai alors convaincu par Ta Grande Science. Puisqu'un réseau de neurone peut apprendre n'importe quoi, je ne vois vraiment pas où est le problème !!!

C'est en cours de recherche, mais pour avoir travaillé dessus et avoir vu les résultats que ça donnait, on aura sûrement le programme que tu demandes dans moins de 20 ans.

[invite765732342432]

???????????????
pas vraiment de différence en fonction des usages????
euh.... c'est ou alors qu'on met le comportement de la blatte???

"On" ne le met pas. Il apparaît petit à petit. C'est l'apprentissage
Une base identique, et un apprentissage différent. Voilà ce qui peut faire la différence entre une fausse blatte et un faux grillon (et je ne parle pas d'animaux plus complexes, car ils ont plus de réactions possibles)

[EDIT]Le post d'Eriko est très clair à ce sujet.

j'aimerais juste que tu me montres un programme qui répond de manière sensée à ce que je lui dis, je serai alors convaincu par Ta Grande Science. Puisqu'un réseau de neurone peut apprendre n'importe quoi, je ne vois vraiment pas où est le problème !!!

"Ma Grande Science" ne cherche pas à convaincre, juste à remettre les pendules à l'heure. Avant de parler avec assurance d'un sujet, il faut un minimum d'apprentissage. Et mieux vaut éviter d'insulter ceux qui essayent d'apporter des réponses précises.

Enfin, je n'ai pas mis "avec plus ou moins de succès" pour rien.

Les questions à résoudre avant de réussir un programme efficace c'est:
- un réseau de neurones peut-il donner un résultat suffisamment bon ?
- quelles entrées donner à ce réseau ?

Le premier point est très difficile à répondre et le deuxième point est un énorme problème technique.
La question du langage ne peut, à mon avis, pas se contenter d'un réseau de neurone pour être efficace. Trop complexe, contrairement au comportement d'une blatte.

[invite8915d466]

"On" ne le met pas. Il apparaît petit à petit. C'est l'apprentissage

ca t'a peut etre echappé, mais pour apprendre, il faut au moins un validation de la qualité du comportement, savoir si on a juste ou faux. Question : qui a défini les critères de qualité à ton avis?

Le premier point est très difficile à répondre et le deuxième point est un énorme problème technique.
La question du langage ne peut, à mon avis, pas se contenter d'un réseau de neurone pour être efficace. Trop complexe, contrairement au comportement d'une blatte.

il me semble que tu te contredis, puisque tu as dit deux posts plus haut qu'un réseau de neurones pouvait apprendre "n'importe quoi." (c'est vrai que tu as dit aussi "pas tout", mais j'avoue que le concept du "pas tout mais n'importe quoi" me laisse perplexe....)

[invite8915d466]

tu as la réponse dans ta question gilles. Chez l'être biologique, il y a (au moins) 2 niveaux de "programmation" faciles à distinguer: ADN (assez hard pour un individu, peu évolutif pour l'espèce) le réseau de neurone (visiblement partiellement hard, mais très évolutif chez l'individu).
Dans le programme (en admettant que nous soyons capable de développer des programmes d'apprentissage) tu peux faire pareil: des zones de mémoire préprogrammées et intouchables (ou presque) limitant les possibilités du robot et les zones de mémoire modifiables par le programme d'apprentissage. Selon le dosage des 2 aspects tu oscilles entre la machine totalement programmée que tu caricatures en affirmant qu'elle ne sera pas intelligente, et le truc mal programmé qui fait n'importe quoi donc des trucs surprenants peut etre mais avec une très faible probabilité d'apparition. Entre les 2, il y a nécessairement un optimum de comportement.

excuse je n'avais pas vu ton post.

Certes tu peux concevoir des zones préprogrammées et des zones modifiables, et non seulement tu le peux mais ça me parait indispensable que le robot ait un "noyau système" intouchable qui gère le reste !!

seulement si on fait le parallèle avec l'ADN, le noyau intouchable biologique correspond à la fabrication de proteines dont l'action est due à leur structure physico chimique, toutes choses qui n'ont strictement rien à voir avec le fonctionnement d'un robot au silicium. Quelqu'un peut-il m'expliquer, si il veut faire un "robot-lion", comment va-t-il transcrire cet ADN en "noyau robot" en silicium?

Pour revenir au TyRex, personne ne m'a répondu je crois sur la question de savoir de quels renseignements vous auriez besoin pour fabriquer un "robot-Tyrex". Si je vous donnais le séquençage ADN du TyRex , ça vous aiderait... ou pas?

[invite765732342432]

ca t'a peut etre echappé

Arrête les agressions, stp.

Question : qui a défini les critères de qualité à ton avis?

Dans le cas des blattes, je pense que c'est le programme de statistiques: si le "robot résultat" a un comportement qui rentre dans les statistiques, il est bon, si il ne rentre pas dans ces statistiques, il faut calculer la "distance" entre les statistiques des blattes et celles du robot.

Je n'ai pas de grosses connaissances en statistiques mais il me semble que les données d'écart-type, moyennes, ... doivent sans doute permettre d'avoir une notion de "distance" objective sans faire intervenir l'avis humain.

il me semble que tu te contredis, puisque tu as dit deux posts plus haut qu'un réseau de neurones pouvait apprendre "n'importe quoi." (c'est vrai que tu as dit aussi "pas tout", mais j'avoue que le concept du "pas tout mais n'importe quoi" me laisse perplexe....)

n'importe quoi: peu importe le sujet, il peut essayer d'apprendre
pas tout: il ne peut pas apprendre plus d'une chose au coup

Quant à la question du langage, j'ai dit: "plus ou moins bien"... et ce sera moins-moins-moins.
Pour une raison très simple: un réseau de neurones, en général dispose d'une seule sortie. Avoir plus d'une sortie rend l'apprentissage extrêmement lent et difficile. Et j'imagine mal faire une réponse à partir d'un seul nombre.
Il serait illusoire d'imaginer pouvoir résoudre un problème comme celui là juste avec un simple réseau. Pourquoi pas en en combinant plusieurs et avec d'autres types d'algos (existants ou à découvrir)

[invite8915d466]

Dans le cas des blattes, je pense que c'est le programme de statistiques: si le "robot résultat" a un comportement qui rentre dans les statistiques, il est bon, si il ne rentre pas dans ces statistiques, il faut calculer la "distance" entre les statistiques des blattes et celles du robot.

Je n'ai pas de grosses connaissances en statistiques mais il me semble que les données d'écart-type, moyennes, ... doivent sans doute permettre d'avoir une notion de "distance" objective sans faire intervenir l'avis humain.

mais qui a défini sur quoi on faisait les statistiques? les statistiques de QUOI? de l'altitude ou vivent les blattes? de la température atmosphérique? de leur couleur? qui détermine les grandeurs sur lesquelles on fait des stats? tu ne fais des stats que sur des grandeurs que tu as définies à l'avance !!!

Pour une raison très simple: un réseau de neurones, en général dispose d'une seule sortie. Avoir plus d'une sortie rend l'apprentissage extrêmement lent et difficile. Et j'imagine mal faire une réponse à partir d'un seul nombre.

ah, donc tu veux dire finalement qu'un réseau de neurones ne peut apprendre qu'un comportement qui peut se résumer à la sortie d'un nombre; deja c'est plus restrictif.

c'est quoi le nombre qui définit la girafe ou le lion alors?

[invitec7dd2ce0]

Ce n'est pas un nombre mais un ensemble de nombres.

Chaque paramètre (l'altitude ou vivent les blattes, la température atmosphérique, leur couleur....) s'il est jugé pertinent constitue une dimension de la base d'apprentissage. On travaille généralement sur beaucoup de paramètres, les bases de données sont donc immenses.

Oui, on ne fait des stats que sur des grandeurs que l'on a définies à l'avance !!!

C'est le même principe pour les réseaux bayésiens, il suffit d'un paramètre qui manque et le résultat est complètement différent de celui attendu (par exemple la couleur d'un fromage qui est différente parce que les experts avaient oublié de prendre en compte les poussières qui tombaient sur le fromage).
On ne fait une étude bêtement, on demande l'avis d'experts qui donnent tous les paramètres nécessaires.

[invite765732342432]

c'est quoi le nombre qui définit la girafe ou le lion alors?

42, l'a donné un peu plus tôt dans cette discussion.

tu ne fais des stats que sur des grandeurs que tu as définies à l'avance !!!

Cf réponse de Eriko. Un détail cependant:
"On ne fait une étude bêtement, on demande l'avis d'experts qui donnent tous les paramètres nécessaires"

On peut néanmoins donner plus de paramètres que nécessaire. Celà ralentira peut-être le traitement mais pourrait donner un résultat meilleur (ou moins bon )

Enfin, rappelons que le travail de ces scientifiques est déjà extraordinaire. malgré l'apparente simplicité du résultat.

Une dernière précision importante: il serait possible, si on n'est pas avare de temps de calcul et de données, de faire un choix des paramètres en entrée à prendre sans faire intervenir l'humain.
Je m'explique:
- en entrée, une énorme base avec tous les paramètres mesurables possibles.
- un algo génétique pour choisir des séquences d'un nombre aléatoire de paramètres au hasard parmis ceux disponibles.
- ces paramètres seront les paramètres d'entrée du réseau de neurones.
L'apprentissage se déroulerait comme suit:
- sélection d'un pool de paramètres d'entrée (suffisemment varié pour avoir une fréquence d'apparition suffisante de chaque paramètre)
- phase d'apprentissage du réseau de neurones pour chacun de ces pools
- comparaison des résultats d'apprentissages.
- croisement génétique de l'algo génétique
- Recommencer et laisser faire la sélection.

Sur le papier, ça me semble une excellente solution pour supprimer au maximum l'homme de ce travail.
En pratique, j'ose à peine imaginer le temps de calcul nécessaire à une pareille usine à gaz

[invite8915d466]

On ne fait une étude bêtement, on demande l'avis d'experts qui donnent tous les paramètres nécessaires.

Bien sur.

Des experts HUMAINS.

Des paramètres jugés "nécessaires" par des HUMAINS.

Le résultat sera jugé bon ou mauvais par des HUMAINS.

d'ou l'absurdité de dire que c'est l'algorithme qui "s'est généré".

Vous n'avez toujours pas répondu à ma question : de quelles informations auraient besoin ces experts humains pour contruire un robot TyRex?

[invitebd2b1648]

Salut !

Pour obtenir une conversation humaine, je suppose qu'il faudra attendre d'avoir un ordinateur quantique performant ! (plus que quelques qubits)
C'est à mon avis la condition nécéssaire et suffisante pour disposer d'une base de donnée adaptable à tout environnement selon un hasard qui ne sera plus du pseudo-hasard !
On obtiendra alors des systèmes auto-evolutionniste capable de s'adapter en temps réel à la linguistique humaine !

Enfin, c'est juste un avis !

à +

[invitec7dd2ce0]

Il est clair que si l'on travaillait sur du vrai aléatoire, ce serait le pied.
Mais on travaille sur tellement de données différentes (généralement plusieurs dizaines de milliers) que travailler avec du pseudo-aléatoire est équivalent à travailler avec de l'aléatoire.

Vous n'avez toujours pas répondu à ma question : de quelles informations auraient besoin ces experts humains pour contruire un robot TyRex?

Je ne suis pas un expert des TyRex je suis donc dans l'incapacité de te répondre.

[invite8915d466]

Je ne suis pas un expert des TyRex je suis donc dans l'incapacité de te répondre.

je ne te demande pas d'en etre un, je te demande de quel renseignement tu aurais besoin pour en etre un. C'est à dire de ce que tu aurais besoin comme information pour programmer convenablement ton algo. Je prends uniquement le Tyrex parce que c'est un animal disparu bien sûr . La question est : que faudrait-il savoir sur lui pour programmer un robot équivalent?

par exemple, si tu veux programmer une émulation de windows sur un mac, tu auras besoin des routines de ce système. Tu le sais, meme si tu ne connais pas Windows. Ma question est : quel est l"équivalent de "l'information utile" pour un animal que tu voudrais émuler?

[invitec7dd2ce0]

Les 2 problèmes que tu cites sont différents. Dans le 2ème (windows) il n'y a pas besoin d'apprentissage, tu as besoin d'un simple système expert.

Pour avoir étudié le comportement d'utilisateurs sur le web à partir de bases de données (par apprentissage non supervisé), tu as par exemple besoin de la séquence des thèmes de pages qu'ils fréquentent. Tu peux utiliser en même temps leur fréquence de clics, leur localisation géographique etc...

Tu as besoin de tous les éléments nécessaires à décrire un comportement (oui c'est idiot comme réponse, mais c'est ça ^^).

[invite765732342432]

Des paramètres jugés "nécessaires" par des HUMAINS.
Le résultat sera jugé bon ou mauvais par des HUMAINS.
d'ou l'absurdité de dire que c'est l'algorithme qui "s'est généré".

Cf la fin de mon post précédent. Donne-nous ton avis quant à la faisabilité théorique de la chose. Nous verrons ensuite si celà est vraiment absurde.

Vous n'avez toujours pas répondu à ma question : de quelles informations auraient besoin ces experts humains pour contruire un robot TyRex?

La réponse n'est pas compliquée (et déjà donnée par Eriko): des mêmes informations qui te permettraient de juger qu'il s'agit bien du comportement d'un T-rex.

[JPL]

Et bien, on va d'abord corriger ta phrase: cet algorithme n'a pas été écrit. Il s'est généré. Ce n'est pas un humain qui l'a écrit, ce n'est pas un humain qui l'a conçu.
En regardant le code présent dans ce robot, il serait impossible (même pour les créateurs du robot) de savoir qu'il simule le comportement d'un animal, et encore moins celui d'une blatte.

Concernant l'auto-apprentissage, les robots en question n'en sont pas équipé. Mais pour une seule raison: c'est une méthode trop lente d'apprentissage. L'auto-apprentissage et l'apprentissage initial suivent exactement le même processus et ne nécessitent aucun changement.

Excusez-moi de revenir en arrière, mais je n'ai lu sur l'histoire des robots blattes que les quelques actualités qui ont été publiées et qui décrivent les choses depuis l'extérieur. Donc quand tu dis

cet algorithme n'a pas été écrit. Il s'est généré.

c'est sûr ou c'est une supposition sur le codage de ces robots ? Parce quand tu dis ensuite que ces robots ne sont pas dotés d'auto-apprentissage, j'ai vaguement l'impression que c'est auto... contradictoire. Sinon, comment s'est-il généré ? D'autre part il est évident qu'on ne peut pas mettre grand-chose comme électronique et informatique embarquées dans un robot de la taille d'une blatte.
Enfin ce que montre l'expérience, telle que je l'ai comprise, c'est qu'en présence d'une information contradictoire, les vraies blattes préfèrent suivre les phéromones que l'information sur la lumière : ça ne va pas très loin ! Je parie qu'on aurait presque obtenu les mêmes résultats en déplaçant devant les blattes (avec un fil ou n'importe quel autre dispositif simple) un carré de papier imprégné de phéromones.
Enfin il se trouve que j'ai élevé des blattes dans le labo où j'ai travaillé une partie de ma carrière : honnêtement, il ne doit pas falloir une programmation très complexe pour faire un petit robot qui se déplace comme une blatte. Il est en effet difficile de faire plus c.. et plus stéréotypé.
Donc il vaut mieux ne pas faire dire à cette expérience amusante plus qu'elle ne contient.

[invite6c250b59]

ben, supposons qu'on ait une usine de fabrication de robots de différents animaux. Si tu etais employé a la fabrication, qu'est ce qui serait différent dans ton travail pour fabriquer une vache ou un homme artificiel

A vrai dire je ne métais jamais posé la question àmha la réponse dépendrait du but réel de ces produits. Dans la nouvelle que je citais, l'objectif de faire des animaux artificiels était de contrôler l'équilibre écologique. Dans ce contexte, l'important pour une vache artificiel serait de brouter, peu importe son apparence. Si en plus elle devait être décorative, alors l'apparence et certains comportements seraient également à inclure (pas forcément naturel d'ailleurs). En ce qui concerne l'homme artificiel, la question est la même: s'il s'agit d'obtenir un travailleur multi-tâche géré par un avatar descendant de windows, les critères de fabrication ne seront pas les mêmes que s'il s'agit de faire un réceptacle confortable pour un esprit informatique légalement ou réellement humain.

que faudrait-il avoir comme info pour faire un robot qui a le meme comportement qu'un TyRex?

Soit d'un listing de l'ensemble de ses comportements possibles (ce qui est faisable pour les blattes et irréaliste pour les humains), soit des plans de son fonctionnement nerveux. J'ignore si TRex avait un système nerveux plus proche d la blatte ou de l'humain.

honnêtement, il ne doit pas falloir une programmation très complexe pour faire un petit robot qui se déplace comme une blatte. Il est en effet difficile de faire plus c.. et plus stéréotypé.

Tout à fait d'accord, les insectes sont la démonstration vivante qu'un comportement peut être très adaptatif et carrément idiot. Rien de plus robotique, au sens commun, qu'un insecte!

[invite8915d466]

Il y a donc deux réponses tres différentes données pour le TyREX

soit on a besoin de connaitre son "comportement", qui est en fait forcement une liste subjective, partielle, et choisie par un observateur

soit le "plan de son système nerveux".

Dans le premier cas (qui est effectivement le type de démarche suivi pour la blatte, et les robots animoïdes d'Asimov- on ne cherche qu'a simuler certaines parties de son comportement), il me semble que ça revient à faire un automate de Vaucanson un peu amélioré. Je fais un paralllèle :

* si j'observe le "comportement" d'un système sous Windows de l'extérieur, je peux essayer de le reproduire aussi fidelement que possible en programmant une apparence d'écran, l'action des clicks sur les icones des differents prgrammes (j'emulerais des programmes qui font a peu pres la meme chose, ça fera pas exactement pareil mais ça y "ressemblera" ), le fait que si j'introduise un CD une fenêtre apparait - mais je ne peux programmer que l'apparence.

Ai-je réellement réécrit windows?

Un nouveau programme écrit sous Windows que je ne connaissais pas quand j'ai programmé mon "apparence" ne fera strictement rien. Mon prgramme sera totalememnt incapable d'échanger des informations sous des formes que je ne suis pas capable de "voir" (par exemple par wifi), etc....

etes vous d'accord que je me ferai condamner pour tromperie sur la marchandise si je vends ca comme une version de Windows?

Pour recopier windows, j'ai besoin de bien plus que son apparence, j'ai besoin de sa "structure" , dont 99 % est totalement invisible de l'extérieur !

ce qui correspond à ce que Jiav appelle le "plan de son système nerveux".

* ce qui m'amène à iune deuxième question : pour le TyREX, on n'en sait rien, mais pour les mammifères actuels, qu'est ce qu'il faudrait savoir et mesurer pour publier le "plan du système nerveux " d'une vache? pour Windows, je sais ce que c'est qu'un programme source, mais pour une vache, c'est quoi au juste? de quelle nature serait l'information , comment la présenter? (pour une séquence ADN, je comprends sous quelle forme on la donne, mais comment feriez vous pour en déduire le "plan de son système nerveux " au juste?)

[invite765732342432]

c'est sûr ou c'est une supposition sur le codage de ces robots ?

Une forte conviction vis-à-vis des textes autour de cette annonce. L'algo réellement utilisé pourrait également être à partir de datamining... ça signifierait juste que le comportement des blattes est encore plus simple à modéliser.

Parce quand tu dis ensuite que ces robots ne sont pas dotés d'auto-apprentissage, j'ai vaguement l'impression que c'est auto... contradictoire.

Réponse déjà donnée à gillesh38: Apprentissage initial à partir d'une base de données (c'est très clairement expliqué).
L'auto-apprentissage, c'est quand on continue à faire évoluer l'algo en fonction des situations réellement rencontrées. Ce qui n'est pas le cas ici.

Sinon, comment s'est-il généré ?

Même réponse qu'à gillesh38: on ne va pas faire ici un cours sur les sciences cognitives. J'ai donné plus haut une liste d'algos et de techniques, il faut au moins avoir vu chacun pour avoir une (petite) idée de ce qui est possible/impossible grace aux sciences cognitives.

Enfin ce que montre l'expérience, telle que je l'ai comprise, c'est qu'en présence d'une information contradictoire, les vraies blattes préfèrent suivre les phéromones que l'information sur la lumière : ça ne va pas très loin !

Alors il faut relire l'expérience. Je l'ai comprise d'une tout autre manière, en particulier cette courte phrase qui, pour moi, est la chose la plus importante de l'article:
"les chercheurs ont constaté que dans 60% des cas, les robots attirent les cafards sous l'abri clair (...) Le reste du temps, ce sont les blattes qui emmènent les robots sous l'abri foncé".

Ces robots ne sont pas des leaders auto-proclamés: ils font partie de la bande et sont influencés autant qu'ils influencent les vraies blattes.

Donc il vaut mieux ne pas faire dire à cette expérience amusante plus qu'elle ne contient.

Pour moi, la phrase que j'ai citée plus haut dépasse, et de loin, le cadre de l'amusement, non ? Ou penses-tu que j'interprète mal ce résultat (ce qui tout à fait possible) ?

[invite765732342432]

Ai-je réellement réécrit windows?

Hormis le fait que la comparaison avec Windows est mauvaise, je vais quand même répondre:
Tu n'as pas réécrit Windows, mais si tu as suffisemment bien fait ton travail, personne ne remarquera la différence. Pour ces personnes, ton Windows et "le" Windows seront identiques.

Un nouveau programme écrit sous Windows que je ne connaissais pas quand j'ai programmé mon "apparence" ne fera strictement rien. Mon prgramme sera totalememnt incapable d'échanger des informations sous des formes que je ne suis pas capable de "voir" (par exemple par wifi), etc...

C'est là que la comparaison avec le biologique perd tout intérêt: la modélisation d'un comportement est beaucoup plus souple que tu ne le laisses penser (et la réaction face à un stimulus inconnu existera, même si elle ne correspond pas à la réaction "théorique")
Pour un T-rex, tu ne sais pas ce qu'il est sensé faire au moment de le confronter à un nouveau stimulus.
Comment sauras-tu, en te basant juste sur la réaction au stimulus, s'il s'agit d'un vrai T-rex ou d'un faux ?

A noter, un projet intéressant fait à l'école:. Un espace mémoire virtuel et le but est de faire s'affronter 2 programmes à l'intérieur de cet espace. Ils avaient un choix très limité d'action (écriture/lecture mémoire, duplication de processus, se déclarer en vie...).
Et pourtant, dans de nombreux "combats", il apparaissait de nouveaux programmes qui se déclaraient "en vie".
Et chose très surprenante, il est arrivé (deux fois pendant mon année) que ce soient ces nouveaux programmes qui gagnent la partie...
C'est une simple anecdote pour illustrer que l'imprévu existe aussi en informatique.

comment feriez vous pour en déduire le "plan de son système nerveux " au juste?)

Je ne me hasarderai pas à répondre à la place de Jiav, surtout que je pense qu'utiliser le "plan du système nerveux" serait encore plus difficile que de se baser sur son comportement.

[invite85dfba75]

Tout à fait d'accord, les insectes sont la démonstration vivante qu'un comportement peut être très adaptatif et carrément idiot. Rien de plus robotique, au sens commun, qu'un insecte!

L'humain n'échappe pas non plus à un certain determinisme, car si j'en crois l'experience de Milgram, nous avons une capacité certaine à obeir aveuglement à une autorité même si les ordres sont absurdes ou immoraux.

Aussi je touve le mot idiot pour les insectes particulierement injustifié, puisque par expemple des algorithmes fourmis, nous ont permis de faire de grand progrés en terme de gestion et de logistique. Des problemes insurmontable pour les ingenieurs en informatique si il n'avaient pas pu modeliser le comportement de ces insectes. Si on juge que l'optimisation est un comportement idiot alors il faut remetre en cause toute ce que l'ingenerie peut produire , que ce soit dans l'architecture, l'industrie, la logistique, etc ..