Comment on évolue les robots?

Comment on évolue les robots?

Robotique évolutive

L’intelligence artificielle (IA) peut être définie comme l’intelligence manifestée par des machines ou des logiciels. Bien que la quête de l’IA reste une cible mouvante insaisissable, des progrès rapides et significatifs ont été réalisés dans les domaines de l’informatique, de la robotique, de la neuro-ingénierie, de la réalité virtuelle et d’autres domaines qui tentent de construire un comportement intelligent ou d’imiter et d’améliorer l’intelligence humaine.

L’origine de la vie reste l’un des plus grands mystères de l’humanité, compliqué par un apparent paradoxe de la poule et de l’œuf : comment des produits chimiques primordiaux et autoreproducteurs ont-ils pu s’organiser en structures génétiques complexes si ces mêmes structures sont nécessaires à la réplication ? Une résolution élégante de ce paradoxe a été proposée par Alexander Graham Cairns-Smith en 1985 : l’autoréplication des cristaux d’argile pourrait représenter le chaînon manquant entre la matière biologiquement inerte et l’émergence de la vie organique.

Les cristaux d’argile préservent leur arrangement externe pendant leur croissance et leur repousse ; il a été proposé que cette fonction puisse fournir les moyens des cycles initiaux de réplication des molécules organiques piégées sur un substrat cristallin. Selon cette hypothèse, ces molécules organiques piégées ont progressivement acquis la complexité nécessaire pour réguler de manière indépendante leur propre réplication, déclenchant ainsi les processus d’évolution darwiniens qui ont conduit, sur des millions d’années, à la vie telle que nous la connaissons sur Terre.

Les robots peuvent-ils conquérir le monde ?

À la croisée de la biologie et de la technologie, la robotique évolutive donne naissance à des automates qui évoluent en temps réel et dans l’espace. La base de ce domaine, l’informatique évolutive, voit des robots possédant un génome virtuel “s’accoupler” pour “reproduire” une progéniture améliorée en réponse à des environnements complexes et difficiles.

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Les robots ont beaucoup évolué au cours des 30 dernières années et sont déjà capables de remplacer leurs homologues humains dans certains cas – à bien des égards, les robots sont déjà l’épine dorsale du commerce et de l’industrie. Effectuant une multitude de tâches et de rôles, ils ont été miniaturisés, montés et moulés dans des proportions gigantesques pour réaliser des exploits dépassant largement les capacités humaines. Mais que se passe-t-il lorsque des situations ou des environnements instables exigent des robots jamais vus sur terre auparavant ?

Les scientifiques ont pu deviner ce que le robot pourrait avoir à faire, en effectuant d’innombrables simulations informatiques basées sur des scénarios réalistes auxquels le robot pourrait être confronté. Puis, armés des résultats de ces simulations, ils peuvent envoyer les robots se précipiter dans des ténèbres inexplorées à bord d’une machine de cent milliards de dollars, en croisant les doigts pour que leurs conceptions rigides tiennent le coup aussi longtemps que nécessaire.

Les robots réagissent-ils à leur environnement ?

Dans leurs efforts pour créer des robots intelligents, les chercheurs en IA ont eu tendance, à juste titre, à se concentrer sur les cerveaux. Mais selon un groupe du MIT, l’IA peut aussi nous aider à concevoir de meilleurs corps pour les robots, et nous devrions faire les deux en parallèle.

Pour qu’un robot puisse résoudre une tâche, son cerveau et son corps doivent se synchroniser parfaitement pour accomplir le travail. Cela signifie qu’un contrôleur d’IA efficace pour piloter un type de corps ne fonctionnera pas nécessairement pour un autre très différent.

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L’approche standard consiste à concevoir un corps de robot, soit à la main, soit à l’aide d’outils de conception d’IA, puis à former une IA pour le contrôler. Mais une solution encore meilleure consiste à réaliser les deux processus simultanément, de sorte que l’IA de contrôle puisse fournir un retour d’information sur la manière dont les modifications apportées au corps facilitent ou compliquent la résolution du problème.

C’est ce qu’on appelle la co-conception, et ce n’est pas tout à fait nouveau. Mais l’exécution de ces deux processus d’optimisation en parallèle est très compliquée, et il faut parfois beaucoup de temps pour parvenir à une solution utile. Étant donné que l’algorithme de conception doit essayer des milliers de configurations différentes, l’approche ne fonctionne qu’en simulation et, en général, les chercheurs doivent construire un environnement d’essai à partir de zéro ou adapter lourdement des simulations d’entraînement de robots existantes.

Les robots peuvent-ils se reproduire ?

Vishwanathan Mohan ne travaille pas pour, ne consulte pas, ne possède pas d’actions et ne reçoit pas de financement d’une entreprise ou d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’a révélé aucune affiliation pertinente au-delà de son poste universitaire.

Le sentiment d’identité est au cœur de l’être humain. Sans lui, nous ne pourrions pas naviguer, interagir, faire preuve d’empathie et, en fin de compte, survivre dans un monde complexe et en constante évolution. Nous avons besoin d’un sentiment d’identité lorsque nous agissons, mais aussi lorsque nous anticipons les conséquences d’actions potentielles, par nous-mêmes ou par d’autres.

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Étant donné que nous voulons intégrer des robots dans notre monde social, il n’est pas étonnant que la création d’un sentiment de soi dans l’intelligence artificielle (IA) soit l’un des objectifs ultimes des chercheurs dans ce domaine. Si ces machines doivent être nos soignants ou nos compagnons, elles doivent inévitablement avoir la capacité de se mettre à notre place. Si les scientifiques sont encore loin de créer des robots dotés d’un sens du soi semblable à celui des humains, ils s’en rapprochent.