Des ingénieurs construisent un robot qui apprend à se comprendre lui-même plutôt que le monde qui l’entoure

Nous, les humains, acquérons notre modèle corporel en tant que nourrissons, et les robots emboîtent le pas. Une équipe de Columbia Engineering a annoncé aujourd’hui avoir créé un robot qui, pour la première fois, est capable d’apprendre un modèle de tout son corps à partir de zéro, sans aucune assistance humaine. Dans une nouvelle étude publiée par Robotique scientifique,, les chercheurs démontrent comment leur robot a créé un modèle cinématique de lui-même, puis a utilisé son auto-modèle pour planifier des mouvements, atteindre des objectifs et éviter des obstacles dans diverses situations. Il a même automatiquement reconnu puis compensé les dommages causés à son corps.

Le robot se regarde comme un bébé s’explorant dans une galerie de glaces

Les chercheurs ont placé un bras robotique à l’intérieur d’un cercle de cinq caméras vidéo en continu. Le robot se regardait à travers les caméras alors qu’il ondulait librement. Comme un bébé s’explorant pour la première fois dans une galerie de glaces, le robot se tortillait et se contorsionnait pour apprendre exactement comment son corps se déplaçait en réponse à diverses commandes motrices. Après environ trois heures, le robot s’est arrêté. Son réseau interne de neurones profonds avait fini d’apprendre la relation entre les actions motrices du robot et le volume qu’il occupait dans son environnement.

“Nous étions vraiment curieux de voir comment le robot s’imaginait”, a déclaré Hod Lipson, professeur de génie mécanique et directeur du Creative Machines Lab de Columbia, où le travail a été effectué. “Mais vous ne pouvez pas simplement jeter un coup d’œil dans un réseau de neurones, c’est une boîte noire.” Après que les chercheurs se soient débattus avec diverses techniques de visualisation, l’image de soi a progressivement émergé. “C’était une sorte de nuage scintillant doucement qui semblait engloutir le corps tridimensionnel du robot”, a déclaré Lipson. “Alors que le robot se déplaçait, le nuage scintillant le suivait doucement.” L’auto-modèle du robot était précis à environ 1% de son espace de travail.

Les robots auto-modélisants conduiront à des systèmes autonomes plus autonomes

La capacité des robots à se modéliser sans être assistés par des ingénieurs est importante pour de nombreuses raisons : non seulement cela économise du travail, mais cela permet également au robot de suivre sa propre usure, et même de détecter et de compenser les dommages. . Les auteurs soutiennent que cette capacité est importante car nous avons besoin de systèmes autonomes pour être plus autonomes. Un robot d’usine, par exemple, pourrait détecter que quelque chose ne va pas correctement et compenser ou demander de l’aide.

“Nous, les humains, avons clairement une notion de soi”, a expliqué le premier auteur de l’étude, Boyuan Chen, qui a dirigé les travaux et est maintenant professeur adjoint à l’Université Duke. “Fermez les yeux et essayez d’imaginer comment votre propre corps bougerait si vous deviez agir, comme étirer vos bras vers l’avant ou faire un pas en arrière. Quelque part dans notre cerveau, nous avons une notion de soi, un modèle de soi qui nous informe du volume de notre environnement immédiat que nous occupons et de la façon dont ce volume change au fur et à mesure que nous nous déplaçons.”

La conscience de soi chez les robots

Le travail fait partie de la quête de plusieurs décennies de Lipson pour trouver des moyens d’accorder aux robots une certaine forme de conscience de soi. “L’auto-modélisation est une forme primitive de conscience de soi”, a-t-il expliqué. “Si un robot, un animal ou un humain a un modèle de soi précis, il peut mieux fonctionner dans le monde, il peut prendre de meilleures décisions et il a un avantage évolutif.”

Les chercheurs sont conscients des limites, des risques et des controverses entourant l’octroi aux machines d’une plus grande autonomie par la conscience de soi. Lipson s’empresse d’admettre que le type de conscience de soi démontré dans cette étude est, comme il l’a noté, “insignifiant par rapport à celui des humains, mais il faut commencer quelque part. Nous devons y aller lentement et prudemment, afin que nous puissions récolter les fruits avantages tout en minimisant les risques.