Intelligence Artificielle (IA)

« Les robots sans corps ne comprennent rien au monde » : ces chercheurs révolutionnent l’IA avec des machines molles qui pensent dans leurs matériaux selon l’UCLA

« Les robots sans corps ne comprennent rien au monde » : ces chercheurs révolutionnent l’IA avec des machines molles qui pensent dans leurs matériaux selon l’UCLA
Illustration de l'interaction entre intelligence artificielle et robotique à travers des concepts de cognition incarnée.
EN BREF
  • ? Les systèmes d’IA actuels montrent des limites lorsqu’ils sont désincarnés.
  • ? La notion de cognition incarnée suggère que l’intelligence nécessite un corps pour mieux interagir avec le monde.
  • ? Les robots mous offrent une perception et une adaptation améliorées grâce à des matériaux souples.
  • ? L’intelligence physique autonome permet aux machines de réagir et de prendre des décisions de manière indépendante.

Les machines intelligentes, sans corps physique, peuvent-elles réellement comprendre le monde qui les entoure ? Cette question n’est plus seulement spéculative. Les chercheurs en robotique explorent aujourd’hui l’idée que l’intelligence artificielle pourrait nécessiter un corps. Cette exploration découle des limitations observées dans les systèmes d’intelligence artificielle actuels, souvent désincarnés. Les avancées dans le domaine des robots mous et l’intelligence physique autonome ouvrent de nouvelles perspectives. Ces concepts pourraient bien être la clé pour passer de l’intelligence artificielle à une véritable intelligence générale artificielle.

L’importance d’un corps pour l’intelligence artificielle

Les systèmes d’intelligence artificielle actuels, souvent désincarnés, montrent des limites évidentes. Par exemple, les modèles de raisonnement avancés, malgré leur capacité à traiter des tâches complexes, échouent face à des problèmes plus nuancés. Leur incapacité à raisonner de manière cohérente et algorithmique est frappante. Ils manquent de la logique interne nécessaire pour traiter des situations complexes. Cette faiblesse souligne que l’intelligence artificielle, pour évoluer, pourrait nécessiter une incarnation physique.

Les chercheurs dans le domaine de la robotique et de l’intelligence artificielle se tournent de plus en plus vers l’idée que l’intelligence véritablement adaptable et intelligente nécessite un corps. Un corps qui interagit avec le monde pour survivre, comme l’a souligné Rolf Pfeifer de l’Université de Zurich. Cette approche incarne la notion de cognition incarnée, où agir, percevoir et penser ne sont pas séparés mais font partie d’un même processus.

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La cognition incarnée : une nouvelle approche

Historiquement, l’intelligence artificielle était perçue à travers le prisme de la logique symbolique, un concept connu sous le nom de GOFAI. Ce modèle considérait que l’intelligence pouvait être construite par le traitement de symboles, à l’image des ordinateurs exécutant du code. Cependant, cette approche a montré ses limites dans les environnements réels. Les chercheurs ont donc exploré d’autres formes d’intelligence inspirées par les adaptations observées chez les animaux et les plantes.

Cette exploration a conduit à l’idée que l’intelligence est distribuée dans tout l’organisme et ne réside pas uniquement dans le cerveau. Par exemple, le système nerveux entérique des humains est souvent appelé le « deuxième cerveau ». Ce système utilise des cellules et des produits chimiques similaires à ceux du cerveau pour digérer, tout comme les tentacules d’un poulpe utilisent ces mêmes composants pour interagir avec leur environnement.

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Les avantages des robots mous

Les robots mous représentent une avancée significative dans la quête d’une intelligence artificielle incarnée. Cecilia Laschi, pionnière dans ce domaine, a démontré que l’incorporation de matériaux souples dans les robots peut améliorer leur capacité d’adaptation. Contrairement aux robots rigides, les robots mous peuvent se déplacer dans des environnements imprévisibles sans nécessiter une reprogrammation constante.

Les avantages des robots mous sont nombreux. Ils offrent une perception, un contrôle et une prise de décision décentralisés, ce qui réduit la charge computationnelle du cerveau principal du robot. Ces machines peuvent ainsi fonctionner plus efficacement dans des environnements changeants. Les matériaux souples, tels que les silicones et les tissus spéciaux, permettent aux robots de s’adapter et d’apprendre en temps réel.

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Vers une intelligence physique autonome

La prochaine frontière de la robotique est l’intelligence physique autonome (API). Les chercheurs, comme Ximin He de l’UCLA, travaillent sur des matériaux souples qui ne se contentent pas de réagir à des stimuli, mais qui régulent également leurs propres mouvements grâce à des boucles de rétroaction intégrées. Ces matériaux, comme les gels réactifs et les élastomères à cristaux liquides, peuvent prendre des décisions au niveau matériel.

L’intégration de la rétroaction non linéaire permet aux robots de se déplacer de manière autonome sans nécessiter de contrôle externe à chaque étape. Ce développement représente une avancée majeure par rapport aux robots mous qui dépendent de stimuli externes pour fonctionner. En intégrant la perception, le contrôle et l’action dans le matériau lui-même, les chercheurs ouvrent la voie à des machines capables de réagir, de décider, de s’adapter et d’agir de manière autonome.

La robotique douce, bien qu’encore émergente, offre un potentiel immense pour l’avenir de l’intelligence artificielle. Elle promet des applications dans des domaines variés, de la médecine à la réhabilitation. En fin de compte, pour que les machines atteignent une intelligence comparable à celle des humains, elles devront peut-être acquérir leurs propres expériences à travers un corps. Mais comment ces avancées transformeront-elles notre compréhension de l’intelligence et de son interaction avec le monde physique ?

Cet article s’appuie sur des sources vérifiées et l’assistance de technologies éditoriales.
Lynda Fournier

À propos de la signature

Lynda Fournier

Lynda Fournier est rédactrice pour HelloBiz et suit l'entrepreneuriat au ras du terrain. Elle recense les idées de business et les opportunités que créent les nouveaux usages. Chaque sujet passe au crible de la même grille: idée, exécution, impact.