20 réponses à ce sujet

[enum]

Bonjour,

 

quel est le mécanisme cérébral impliqué dans la prédiction ? Par exemple je lache un verre, quel mécanisme, quelle structure dans le cerveau va me permettre automatiquement de me lancer le film du verre qui tombe et qui se brise au sol en accéléré pour me pousser à ne pas le lacher ce verre ? Autre exemple, j'entends le début d'un mot, quel mécanisme dans le cerveau va me permettre naturellement de compléter le mot ? Est ce le même mécanisme que pour la vision ?

[Path]

L'expérience ?

[Melmet]

Cognition

[Oracid]

Je l'ignore.

[enum]

Oui enfin je veux parler du mécanisme au niveau de l'architecture neuronal

[Forthman]

je pense que si quelqu'un le savait il n'y aurait plus besoin de faire de recherches sur l'IA

[enum]

Connaissez vous l'algorithme "Hierarchical Temporal Memory" ou abrégé HTM ? Cet algorithme serait capable d'apprendre des séquences, il existe depuis un bon moment maintenant ca m'étonne que personne ne l'ait encore utilisé pour un robot...?

[Mike118]

J'ai lu quelques articles sur le sujet. 
Le but est justement d'identifier des "patterns de séquences qui se répètent "  dans le temps sur différents capteurs pour " prévoir les prochaines données qui vont arrivée, et même compléter des données si il y a des données manquantes. 

Exemple concret : 

On a un robot équipé d'une pince, d'une caméra et d'un micro et d'une interface utilisateur. 

La camera regarde la pince, le micro écoute le bruit de la pince. 
Le système analyse la scene suivante : Un utilisateur appuis sur un bouton, la camera voit la pince se fermer, et entends la pince se fermer (bruit des moteurs pendant le mouvement+ petit claquement final )

Après avoir expérimenté cela et appris le lien "temporel" et le patern régulier entre toutes ces "pistes" de données sensorielle, le système sera capable de prédire que quand un utilisateur va appuyer sur le bouton, la pince va se fermer en tant de temps et fera tel bruit à tel moment. 

=>Même si on cache la caméra, le système pourra se fier à l'ordre envoyer et au bruit ecouté pour corroborer l'exécution de l'action même si la camera ne le voit pas. 
=>Si le system ne voit plus les commandes utilisateurs, mais qu'il voit la pince se fermer et le bruit associé il pourra en déduire qu'à tel instant précis l'utilisateur a appuyé sur un bouton. 
=> Si on lui met l'image d'une pince fermé devant la caméra, puisqu'il n'a eu aucun des "triggers" commande de l'utilisateur, ni bruit du servo en action, il pourra en déduire que ce n'est pas sa pince qu'il voit ... 

Bien entendu là je n'ai mis que 3 paramètres dans l'équation ... Mais on peut imaginer ajouter énormément d'information "sensible" ( dans le sens "mesurable" / "quantifiable" ) et laisser le robot définir le lien entre les choses...

Je trouve la thématique très intéressante, surtout que le temporel c'est pour le moment peu pris en compte en robotique au delà d'utilisation des intégrales et des dérivées ... Cela et je pense du à la nécessité d'enregistrer et de traiter une grande quantité d'informations ... 
Cependant il me semble que dans les documents lus ils cherchent justement à aussi utiliser les patternes recurents pour limiter la quantité d'informations à enregistrer... 

Je pense que ce genre d'algo commence à être à minima expérimenté en robotique et qu'il va y avoir de plus en plus d'application qui vont l'utiliser...

Quoi qu'il en soit, pour moi la bonne réponse à la question posée est celle donnée par Path : L'expérience et les déductions afférentes sont les mécanismes qui nous permettent de faire des prédictions... 

Certains mettent aussi en avant l'imagination comme un élément propre de l'humain, différent, ayant aussi un rôle important dans la réalisation de predictions... Mais pour ma part, je pense que l'imagination n'est que l'expression de notre capacité plus ou moins étendue d'extrapoler les déductions qu'on peut faire à partir des expériences vécues. 

[Laurent42]

Idem : l’expérience, qui est le résultat de l'apprentissage, ce que font les IA.

 

Laurent

[Mike118]

Idem : l’expérience, qui est le résultat de l'apprentissage, ce que font les IA.

 

Laurent

 

Je reformulerais juste plutôt de cette façon : L'apprentissage est le résultat de l'expérience.

[Laurent42]

 

Je reformulerais juste plutôt de cette façon : L'apprentissage est le résultat de l'expérience.

 

Cette reformulation me parait étrange; un résultat apparaît forcement après la cause, donc cette reformulation nous dit que l'apprentissage arrive après l'expérience; d'abord j'ai de l'expérience, et ensuite j'apprends; je trouve ça bizarre 

[Mike118]

Oui justement, l'apprentissage arrive après l'expérience. 

On regarde, on expérimente, on test, on essaye, on se trompe,  => Expérience
On tire de des conclusions, des déductions, des implications des conséquences => Apprentissage. 

 

Ce n'est pas "j'ai de l'expérience puis j'apprend" , c'est " je fais des expérience et j'apprends à partir de ces expériences." 
Pour moi le résultat c'est bien l'apprentissage, la connaissance, le raisonnement obtenu qui découle de l'expérience vécu préalable =). 

[Forthman]

Ok.... Avoir de l'expérience c'est d'avoir appris de ses expériences passées...

[R1D1]

Connaissez vous l'algorithme "Hierarchical Temporal Memory" ou abrégé HTM ? Cet algorithme serait capable d'apprendre des séquences, il existe depuis un bon moment maintenant ca m'étonne que personne ne l'ait encore utilisé pour un robot...?

https://ieeexplore.i...ocument/4694474 ?

[Mike118]

Tu arrives à voir la version intégrale du pdf toi R1D1 ? Si oui tu peux la poster ici ? 

[R1D1]

J'y ai accès mais non, je ne peux pas la poster, pour des raisons de copyright. Le document est accessible au travers d'un "paywall", c'est-à-dire qu'il faut avoir un abonnement à IEEE pour accéder au document. Malheureusement, IEEE ne fait pas encore dans l'Open Access.
Du coup :
- vous êtes ingénieur(e)/scientifique : connectez-vous à votre compte IEEE pour accéder au papier.
- vous êtes étudiant(e) : connectez vous au réseau de votre université (avec un VPN ou sur place), les universités ont en général des abonnements aux éditeurs.
- vous êtes un particulier : parfois, les auteurs mettent des versions pré-publications libres d'accès sur leur site personnel/ArxiV/BiorxiV ... (pas trouvé pour ce papier).
Pour faciliter cette recherche, il existe des extensions comme "Unpaywall" pour votre navigateur qui cherchent les versions légales des papiers.

- vous êtes dans le dernier cas ... il existe des alternatives illégales comme sci-hub ... Mais oh ! attention les enfants, hein, c'est pas très bien du tout !

[enum]

Je n'ai pas su lire le lien aussi, mais je sais comment fonctionne l'algorithme enfin si c'est bien de celu-ci dont il est question dans ton lien, il porte le même nom en tout cas. Ce serait la société Numenta qui l'aurait développé et qui publie par articles et vidéos youtube notamment sont fonctionemment https://numenta.com/. Mais j'ai peur qu'il ne soit pas réellement le fonctionnement réel du cerveau impliqué dans la prédiction telle que je l'ai exposé dans ma première question, je doute même du fondement biologique duquel est issu l'algo. Car en faisant un peu de recherche sur le sujet on se rend compte que pratiquement personne n'en parle de ce mécanisme d'apprentissage et que ce ne serait non pas une aire seule qui encoderait une prédiction mais plusieurs aires du cerveau travaillant en tandem notamment les ganglions de la base et le cervelet.

[R1D1]

Je ne suis pas sûr de comprendre le but de ce topic, un peu de contexte serait sympa (qu'est-ce qui motive tes questions ? projet perso ? stage ? curiosité ?). Une petite présentation serait également bienvenue - bien qu'absolument pas obligatoire - pour savoir à qui on s'adresse (et adapter le discours en terme de complexité): https://www.robot-ma...ous-presentiez/

D'un point de vue biologique, il existe plusieurs types d'apprentissages dans le cerveau. Je pense que celui que tu mentionnes concerne le conditionnement instrumental (voir la différence entre conditionnement pavlovien/conditionnement instrumental). En gros, lors du conditionnement instrumental, les réponses comportementales sont apprises à l'aide de renforcement positif ou négatif (e.g. nourriture ou douleur).
Ce renforcement privilégie certaines actions dans des situations données. Il a été observé que la sélection de l'action chez les mammifères est contrôlée par les ganglions de la base (mais pas que). Notamment, le travail de Schultz et al. (https://science.scie.../5306/1593.long, http://www.cnbc.cmu.edu/~tai/readings/nature/schultz_prediction.pdf) a montré que les neurones dopaminergiques apprennent à prédire la réception de récompense. Cela se traduit par une activité neuronale plus forte lorsque le signal qui annonce la récompense est perçu, une activité stable lorsque la récompense est reçue, et une baisse d'activité lorsqu'une récompense est attendue mais mais pas reçue.
Cette activité neuronale est comparée aux erreurs de prédiction produites par les algorithmes TD en apprentissage par renforcement (ces derniers étant utilisés pour modéliser le conditionnement instrumental). À noter que ces résultats sont assez anciens, je ne sais pas s'ils ont été contredits/revus plus récemment.

Par contre, je ne sais pas où tu as fait tes recherches parce que ces choses-là se trouvent dans les cours de psychologie et de neuroscience. Et c'est un sujet de recherche plutôt active.

[enum]

...Par contre, je ne sais pas où tu as fait tes recherches parce que ces choses-là se trouvent dans les cours de psychologie et de neuroscience. Et c'est un sujet de recherche plutôt active.

 

 

 

...Car en faisant un peu de recherche sur le sujet on se rend compte que pratiquement personne n'en parle de ce mécanisme d'apprentissage et que ce ne serait non pas une aire seule qui encoderait une prédiction mais plusieurs aires du cerveau travaillant en tandem notamment les ganglions de la base et le cervelet.

 

Pardon si je me suis mal exprimé, je parlais du mécanisme utilisé dans l'algo HTM. Donc pour rentrer un peu dans le détail, les dendrites d'un neurone pyramidal qui viendrait saisir un pattern des neurones pyramidales voisins pour en faire une prédiction.

[enum]

Un papier très intéressant sur le concept de prédiction ou de mémoire de séquence https://www.scienced...89662731500776X.

Qui nous redirige vers celui-ci qui expose un model qui est en fait très proche de l'ago HTM http://www.jneurosci.org/content/32/11/3665.

 

Donc qu'est-ce-qu'on attend pour faire un robot pensant ?!!!