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Veuillez expliquer ce qu'est "l'apprentissage du robot"
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L'apprentissage robotique est un domaine de recherche à l'intersection de l'apprentissage automatique et de la robotique. Il étudie des techniques permettant à un robot d'acquérir de nouvelles compétences ou de s'adapter à son environnement grâce à des algorithmes d'apprentissage. L'incarnation du robot, située dans un encastrement physique, offre à la fois des difficultés spécifiques (e.g. haute dimensionnalité, contraintes temps réel pour la collecte de données et l'apprentissage) et des opportunités pour guider le processus d'apprentissage (e.g. synergies sensorimotrices, primitives motrices).
Des exemples de compétences ciblées par les algorithmes d'apprentissage comprennent des compétences sensorimotrices telles que la locomotion, la préhension, la catégorisation d'objets actifs, ainsi que des compétences interactives telles que la manipulation conjointe d'un objet avec un pair humain, et des compétences linguistiques telles que la signification ancrée et située de langage humain. L'apprentissage peut se faire soit par une auto-exploration autonome, soit par les conseils d'un enseignant humain, comme par exemple dans l'apprentissage robotisé par imitation.
L'apprentissage par robot peut être étroitement lié au contrôle adaptatif, à l'apprentissage par renforcement ainsi qu'à la robotique développementale qui considère le problème de l'acquisition autonome tout au long de la vie de répertoires de compétences.
Alors que l'apprentissage automatique est fréquemment utilisé par les algorithmes de vision par ordinateur employés dans le contexte de la robotique, ces applications ne sont généralement pas appelées « apprentissage par robot ».