Un pas de plus vers un robot conscient de lui-même

Les robots conscients d’eux-mêmes sont un élément de la science-fiction depuis des décennies, mais nous sommes proches d’en faire une réalité sur une conscience de soi robotisée. Les êtres humains ont la capacité unique d’être conscient d’eux-mêmes, de s’imaginer dans des scénarios futurs tels que marcher sur la plage par une journée ensoleillée.

La conscience de soi chez les humains

Les humains peuvent également apprendre en se souvenant sur leurs expériences passées et en réfléchissant à ce qui a bien fonctionné ou non. Alors que les humains et les animaux acquièrent et adaptent leur image de soi au cours de leur vie, la plupart des robots apprennent toujours à utiliser des simulateurs et des modèles fournis par l’homme, ou à la suite d’essais et d’erreurs laborieux et fastidieux. Les robots n’ont pas appris à se simuler comme le font les humains.

Une image du bras robotique déformé dans plusieurs poses alors qu’il collectait des données par un mouvement aléatoire – Crédit : Robert Kwiatkowski/Columbia Engineering

Les chercheurs de Columbia Engineering ont réalisé une avancée majeure dans le domaine de la robotique en créant un robot qui découvre ce qu’il est, sans aucune connaissance préalable de la physique, de la géométrie ou de la dynamique motrice. Initialement, le robot ignore même s’il est une araignée, un serpent, un bras et il n’a aucune idée de sa forme. Après une brève période de babillage et moins d’une journée d’informatique intensive, le robot a crée une auto-simulation. Ce robot, via le Deep Learning, a pu ensuite utiliser ce simulateur en interne pour envisager et s’adapter à différentes situations, tout en gérant de nouvelles tâches et en détectant et en réparant les dommages dans son propre corps. Les travaux sont publié dans Science Robotics.

Le Deep Learning pour apprendre par soi-même

Jusqu’à présent, les robots avaient fonctionné avec l’aide d’un humain pour le modéliser. Mais si nous voulons que les robots deviennent indépendants et s’adaptent rapidement aux scénarios imprévus de leurs créateurs, il est essentiel qu’ils apprennent à se simuler eux-mêmes selon Hod Lipson, professeur de génie mécanique et directeur du laboratoire Creative Machines, où la recherche a été faite.

Pour l’étude, Lipson et son étudiant au doctorat Robert Kwiatkowski ont utilisé un bras robotique articulé à quatre degrés de liberté. Initialement, le robot se déplaçait de manière aléatoire et collectait environ un millier de trajectoires, comprenant chacune cent points. Le robot a ensuite utilisé le Deep Learning, une technique d’apprentissage automatique moderne, pour créer un auto-modèle. Les premiers auto-modèles étaient assez imprécis et le robot ignorait ce qu’il était, ni comment ses articulations étaient connectées.

35 heures de tâtonnement ont suffit au robot

Mais après moins de 35 heures d’entraînement, l’auto-modèle est devenu compatible avec le robot physique avec une précision d’environ 4 centimètre. L’auto-modèle a effectué une tâche de sélection dans un système en boucle fermée qui a permis au robot de recalibrer sa position d’origine entre chaque étape de la trajectoire en se basant entièrement sur l’auto-modèle interne. Avec le contrôle en boucle fermée, le robot était capable de saisir des objets à des emplacements spécifiques sur le sol et de les déposer dans un réceptacle avec 100% de succès.

Une image du bras robotique intact utilisé pour effectuer toutes les tâches – Crédit : Robert Kwiatkowski/Columbia Engineering

Même dans un système en boucle ouverte, qui implique l’exécution d’une tâche entièrement basée sur l’auto-modèle interne, sans aucun retour d’informations externe, le robot a pu mener à bien la tâche de sélection et de placement avec un taux de réussite de 44 %. C’est comme essayer de prendre un verre d’eau les yeux fermés, un processus difficile même pour les humains, a observé l’auteur principal de l’étude, Kwiatkowski.

Un robot capable de détecter des dommages sur lui-même

Le robot à modélisation automatique était également utilisé pour d’autres tâches, telles que la rédaction de texte à l’aide d’un marqueur. Pour tester si l’auto-modèle pouvait détecter des dommages sur lui-même, les chercheurs ont imprimé en 3D une pièce déformée pour simuler des dommages et le robot a pu détecter le changement et reconfigurer son auto-modèle. Ce nouveau modèle a permis au robot de reprendre ses tâches de tri sélectif sans perte de performance.

Lipson, qui est également membre du Data Science Institute, note que l’auto-imagerie est essentielle pour permettre aux robots de s’éloigner des limites de ce qu’on connait comme l’IA faible pour aller vers des capacités plus générales. C’est peut-être ce qu’un nouveau-né fait dans son berceau en apprenant progressivement à connaitre ce qu’il est. Nous supposons que cet avantage pourrait aussi être à l’origine de l’évolution de la conscience de soi chez les humains. Même si la capacité de notre robot à s’imaginer est encore rudimentaire comparée à celle des humains, nous croyons que cette capacité est sur le chemin de la conscience de soi-même.

L’implication de la perte de contrôle

Lipson pense que la robotique et l’IA peuvent offrir une nouvelle fenêtre sur l’énigme de la conscience. Les philosophes, les psychologues et les scientifiques en sciences cognitives réfléchissent à la conscience de soi de la nature depuis des millénaires, mais ils ont relativement peu progressé, observe-t-il. Nous masquons toujours notre manque de compréhension avec des termes subjectifs comme la “toile de la réalité”, mais les robots nous obligent maintenant à traduire ces notions vagues en algorithmes et mécanismes concrets.

Lipson et Kwiatkowski sont conscients des implications éthiques. La conscience de soi mènera à des systèmes plus résilients et adaptatifs, mais elle induira également une certaine perte de contrôle, préviennent-ils. C’est une technologie puissante et elle devrait être manipulée avec soin. Les chercheurs étudient maintenant si les robots peuvent modéliser non seulement leur propre corps, mais aussi leur propre esprit, en bref, si les robots peuvent apprendre à apprendre…

Une vidéo sur ce robot qui tente d’apprendre la conscience de soi :

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