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Eduqués par des scientifiques japonais, de nouveaux robots ont atteint un stade de développement qui les rapproche encore plus des humains, grâce à des aptitudes à penser, apprendre et décider comment accomplir des tâches, mais cette avancée pose aussi des problèmes éthiques.
Osamu Hasegawa, professeur agrégé à l’Institut de Technologies de Tokyo, a conçu un système qui permet à un robot humanoïde de voir son environnement et résoudre les problèmes auxquels il est soudain confronté.
“La plupart des robots existants sont capables d’exécuter des tâches préprogrammées, mais ils savent peu de choses sur le monde réel où nous, humains, vivons” explique le chercheur.
“Donc, notre projet consiste à construire un pont entre les robots et le monde réel afin qu’ils se comportent mieux au contact des hommes”, poursuit-il.
Son robot est doté d’un “réseau neuronal incrémental auto-organisé” (SOINN), autrement dit d’une structure qui lui permet d’accumuler et utiliser des connaissances pour en “déduire” la façon de remplir des tâches données dans un contexte particulier.
Le robot est notamment apte à reconnaître des images et des sons et à reproduire des actions en analysant l’environnement qui l’entoure.
Exemple, si vous lui enseignez comment tenir un verre et y verser de l’eau, il saura retrouver ces objets et reproduire cette action dans diverses circonstances, en divers lieux, en reconnaissant les objets en question posés au milieu d’autres et en adaptant sa gestuelle au monde qui l’entoure, tout en vérifiant lui-même à chaque étape les résultats de ses actions.
Ce robot, capable de penser avant d’agir, apprend en demandant de l’aide chaque fois qu’il se trouve face à une tâche qui dépasse ses capacités.
Après l’apprentissage des nouvelles connaissances requises, le robot peut les réutiliser à d’autres fins si nécessaire, ce qui exige là encore réflexion pour juger quelle compétence peut être utile en fonction du problème rencontré.
Comme les humains, le système peut également faire fi du “bruit” ou des informations insignifiantes qui pourraient confondre les autres robots. Le robot sait trier les informations entre celles dignes d’intérêt et celles qui polluent. Lors d’une conversation, l’homme est par exemple capable de faire abstraction du bruit ambiant pour se concentrer sur ce que dit son interlocuteur ou bien repérer visuellement ce qu’il cherche dans une scène présentant une pléthore d’objets.
Il sait aussi identifier une chose sous divers angles visuels par déduction et pas seulement ceux qu’il a déjà vus et mémorisés.
“Le cerveau humain réalise ces performances de façon si naturelle et automatique que nous ne réalisons même pas que nous exécutons un procédé de reconnaissance visuelle ou sonore extrêmement complexe”, souligne M. Hasegawa.
Son robot a pour sa part recours à internet pour emmagasiner de nouvelles informations.
“Il y a une énorme quantité de données disponibles sur l’internet, mais à l’heure actuelle, seuls les humains en font usage”, rappelle le chercheur qui a donné à son robot la capacité de connecter directement son cerveau à l’immense base de connaissance qu‘est le “réseau des réseaux”.
A l’avenir, le système neuronal artificiel de cette machine pourrait trouver une variété d’utilisations pour améliorer en temps réel les performances des machines et les rendre plus à même d’aider l’homme dans ses tâches quotidiennes.
“Nous pourrions demander à un robot de mettre la sauce à sushi sur la table du dîner. Il pourrait dès lors lancer directement une requête d’image de bouteilles de sauce à sushi sur l’internet, identifier l’objet et le trouver dans la cuisine”, détaille le professeur.
Osamu Hasegawa, professeur agrégé à l’Institut de Technologies de Tokyo, a conçu un système qui permet à un robot humanoïde de voir son environnement et résoudre les problèmes auxquels il est soudain confronté.
“La plupart des robots existants sont capables d’exécuter des tâches préprogrammées, mais ils savent peu de choses sur le monde réel où nous, humains, vivons” explique le chercheur.
“Donc, notre projet consiste à construire un pont entre les robots et le monde réel afin qu’ils se comportent mieux au contact des hommes”, poursuit-il.
Son robot est doté d’un “réseau neuronal incrémental auto-organisé” (SOINN), autrement dit d’une structure qui lui permet d’accumuler et utiliser des connaissances pour en “déduire” la façon de remplir des tâches données dans un contexte particulier.
Le robot est notamment apte à reconnaître des images et des sons et à reproduire des actions en analysant l’environnement qui l’entoure.
Exemple, si vous lui enseignez comment tenir un verre et y verser de l’eau, il saura retrouver ces objets et reproduire cette action dans diverses circonstances, en divers lieux, en reconnaissant les objets en question posés au milieu d’autres et en adaptant sa gestuelle au monde qui l’entoure, tout en vérifiant lui-même à chaque étape les résultats de ses actions.
Ce robot, capable de penser avant d’agir, apprend en demandant de l’aide chaque fois qu’il se trouve face à une tâche qui dépasse ses capacités.
Après l’apprentissage des nouvelles connaissances requises, le robot peut les réutiliser à d’autres fins si nécessaire, ce qui exige là encore réflexion pour juger quelle compétence peut être utile en fonction du problème rencontré.
Comme les humains, le système peut également faire fi du “bruit” ou des informations insignifiantes qui pourraient confondre les autres robots. Le robot sait trier les informations entre celles dignes d’intérêt et celles qui polluent. Lors d’une conversation, l’homme est par exemple capable de faire abstraction du bruit ambiant pour se concentrer sur ce que dit son interlocuteur ou bien repérer visuellement ce qu’il cherche dans une scène présentant une pléthore d’objets.
Il sait aussi identifier une chose sous divers angles visuels par déduction et pas seulement ceux qu’il a déjà vus et mémorisés.
“Le cerveau humain réalise ces performances de façon si naturelle et automatique que nous ne réalisons même pas que nous exécutons un procédé de reconnaissance visuelle ou sonore extrêmement complexe”, souligne M. Hasegawa.
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