Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Des robots/softbots intelligents basés sur l'apprentissage automatique tout au long de la vie pour faire progresser l'automatisation industrielle

Emdad Khan

Un robot/softbot (agent intelligent) pleinement capable devrait avoir la plupart des capacités d'apprentissage et de prise de décision d'un humain auto-apprenant, intelligence cognitive, création de connaissances, apprentissage par l'expérience, détermination de ce qui doit être appris, etc. Les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) existants sont dominés par l'apprentissage isolé (par exemple, dans l'apprentissage supervisé, un ensemble de données spécifique pour une tâche spécifique dans un domaine est utilisé pour entraîner un ML pour la régression ou la classification). Les capacités de généralisation de ces systèmes sont étroitement liées aux données, à la tâche et au domaine utilisés pour l'entraînement et donc limitées dans leur portée (l'apprentissage par transfert peut cependant aider dans une large mesure pour certaines applications). Mais ces systèmes ne créent pas de connaissances et ne peuvent pas apprendre des connaissances ou de l'expérience antérieures à travers les tâches et à travers les domaines. Cependant, récemment, de bons travaux ont été réalisés qui peuvent aider l'apprentissage automatique tout au long de la vie (LML), c'est-à-dire qu'ils peuvent créer des connaissances à partir de ce qui a été appris, utiliser ces connaissances pour en apprendre davantage et répéter le processus comme ils le font en tant qu'humains. Cependant, de telles méthodes utilisent des approches algorithmiques et statistiques pour la création de connaissances qui ne sont pas bien évolutives et moins flexibles pour modéliser l'apprentissage de type humain. Cela permettra d'activer efficacement la capacité LML dans les systèmes ML basés sur des données numériques existants et de l'intégrer parfaitement aux systèmes LML utilisant des données non structurées - créant ainsi un système intelligent basé sur LML de type humain.