Ancrage de lexique et perceptions : changements de représentation et apprentissage dans le contexte d'un agent situé et mobile

par Nicolas Bredèche

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Gérard Sabah et de Jean-Daniel Zucker.

Soutenue en 2002

à Paris 11, Orsay .


  • Résumé

    En intelligence artificielle, le problème de l'ancrage de symboles dans le monde est un élément primordial du point de vue du sens des connaissances que peut manipuler un agent artificiel. Les travaux que nous présentons abordent le problème de l'ancrage pour un robot situé et mobile qui évolue dans le monde. Le problème que nous nous posons est de donner la capacité à un tel agent d'ancrer un lexique constitué de mots connus par des interlocuteurs humains et se référant à des objets physiques présents dans l'environnement. Ancrer un tel lexique est rendu difficile par un environnement dynamique, complexe et fortement bruité. De plus, pour un objet particulier à ancrer, un nom donné par un interlocuteur humain peut se référer à un grand nombre de formes observables alors que l'agent n'observe généralement que peu d'exemples de vues de chaque objet. Il n'est pas non plus possible d'utiliser de modèle ad hoc du fait de la grande diversité des objets à ancrer. Par conséquent la question se pose de savoir comment construire l'ancrage d'un symbole quelconque. Dans le cadre de cette thèse, nous reformulons le problème de l'ancrage de symboles comme un problème d'apprentissage automatique supervisé. Nous proposons ensuite une approche qui repose sur la mise en oeuvre d'opérateurs d'abstraction exploitant les informations de granularités et de structures contenues dam les perceptions de l'agent Pour chaque symbole, la définition de ces opérateurs est fixée à l'aide de changements de représentation successifs et rend ainsi possible la construction d'un ancrage efficace et adapté. Finalement, nous avons développé les outils PLIC et WMplic qui mettent en oeuvre avec succès notre approche pour construire et maintenir un ancrage à long terme dans le cadre d'un robot mobile autonome Pioneer2DX évoluant dans les couloirs du Laboratoire d'informatique de Paris 6.


  • Résumé

    In Artificial Intelligence, the symbol grounding problem is considered as an important issue regarding the meaning of symbols used by an artificial agent. Our work is concerned with the grounding of symbols for a situated mobile robot that navigates through a real world environment. In this setting, the main problem the robot encounters is to ground symbols given by a human teacher that refers to physical entities (e. G. A door, a human, etc. ). Grounding such a lexicon is a difficult task because of the intrinsic nature of the environment: it is dynamic, complex and noisy. Moreover, one specific symbol (e. G. "door") may refer to different physical objects in size, shape or colour while the robot may acquire only a small number of examples for each symbol. Also, it is not possible to rely on ad-hoc physical models of symbols due to the great number of symbols that may be grounded. Thus, the problem is to define how to build a grounded representation in such a context. In order to address this problem, we have reformulated the symbol grounding problem as a supervised learning problem. We present an approach that relies on the use of abstraction operators. Thanks to these operators, information on granularity and structural configuration is extracted from the perceptions in order to case the building of an anchor. For each symbol, the appropriate definition for these operators is found out thanks to successive changes of representation that provide an efficient and adapted anchor. In order to implement our approach, we have developed PLIC and WMplic which are successfully used for long term symbol grounding by a PIONEER2 DX mobile robot in the corridors of the Computer Sciences Lab of the University of Paris 6.

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Informations

  • Détails : XX-185 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.171-184.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : M/Wg ORSA(2002)225
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