Discovering and exploiting the task hierarchy to learn sequences of motor policies for a strategic and interactive robot

Il y a actuellement des efforts pour faire opérer des robots dans des environnements complexes, non bornés, évoluant en permanence, au milieu ou même en coopération avec des humains. Leurs tâches peuvent être de types variés, hiérarchiques, et peuvent subir des changements radicaux ou même être créées après le déploiement du robot. Ainsi, ces robots doivent être capable d'apprendre en continu de nouvelles compétences, dans un espace non-borné, stochastique et à haute dimensionnalité. Ce type d'environnement ne peut pas être exploré en totalité, le robot va devoir organiser son exploration et décider ce qui est le plus important à apprendre ainsi que la méthode d'apprentissage. Ceci devient encore plus difficile lorsque le robot est face à des tâches à complexités variables, demandant soit une action simple ou une séquence d'actions pour être réalisées. Nous avons développé une infrastructure algorithmique d'apprentissage stratégique intrinsèquement motivé, appelée Socially Guided Intrinsic Motivation for Sequences of Actions through Hierarchical Tasks (SGIM-SAHT), apprenant la relation entre ses actions et leurs conséquences sur l'environnement. Elle organise son apprentissage, en décidant activement sur quelle tâche se concentrer, et quelle stratégie employer entre autonomes et interactives. Afin d'apprendre des tâches hiérarchiques, une architecture algorithmique appelée procédures fut développée pour découvrir et exploiter la hiérarchie des tâches, afin de combiner des compétences en fonction des tâches. L'utilisation de séquences d'actions a permis à cette architecture d'apprentissage d'adapter la complexité de ses actions à celle de la tâche étudiée.