Figure 1. Aperçu des neurosciences - approche robotique pour la prise de décision. La figure détaille les domaines clés pour l'étude interdisciplinaire. Crédit:Opinion actuelle en sciences du comportement
Groupes de recherche au KAIST, l'Université de Cambridge, Institut national japonais des technologies de l'information et de la communication, et Google DeepMind soutiennent que notre compréhension de la façon dont les humains prennent des décisions intelligentes a maintenant atteint un point critique dans lequel l'intelligence des robots peut être considérablement améliorée en imitant les stratégies que le cerveau humain utilise lorsque nous prenons des décisions dans notre vie quotidienne.
Dans notre monde en évolution rapide, les humains et les robots autonomes ont constamment besoin d'apprendre et de s'adapter à de nouveaux environnements. Mais la différence est que les humains sont capables de prendre des décisions en fonction des situations uniques, alors que les robots s'appuient toujours sur des données prédéterminées pour prendre des décisions.
Malgré les progrès rapides réalisés dans le renforcement des capacités physiques des robots, leurs systèmes de contrôle central, qui régissent la façon dont les robots décident quoi faire à un moment donné, sont encore inférieurs à ceux des humains. En particulier, ils s'appuient souvent sur des instructions préprogrammées pour orienter leur comportement, et n'ont pas la marque du comportement humain, C'est, la flexibilité et la capacité d'apprendre et de s'adapter rapidement.
Appliquer les neurosciences à la robotique, Le professeur Sang Wan Lee du Département de génie biologique et cérébral, KAIST et le professeur Ben Seymour de l'Université de Cambridge et de l'Institut national japonais des technologies de l'information et des communications ont proposé un cas dans lequel les robots devraient être conçus sur la base des principes du cerveau humain. Ils soutiennent que l'intelligence des robots peut être considérablement améliorée en imitant les stratégies que le cerveau humain utilise lors des processus de prise de décision dans la vie quotidienne.
Le problème de l'importation d'intelligence de type humain dans des robots a toujours été une tâche difficile sans connaître les principes de calcul sur la façon dont le cerveau humain prend des décisions - en d'autres termes, comment traduire l'activité cérébrale en code informatique pour le "cerveau" des robots.
Cependant, les chercheurs soutiennent maintenant que, suite à une série de découvertes récentes dans le domaine des neurosciences computationnelles, il y a suffisamment de ce code pour l'écrire efficacement dans les robots. L'un des exemples découverts est le « méta-contrôleur » du cerveau humain, un mécanisme par lequel le cerveau décide comment basculer entre différents sous-systèmes pour effectuer des tâches complexes. Un autre exemple est le système de la douleur humaine, ce qui leur permet de se protéger dans des environnements potentiellement dangereux. "Copier le code du cerveau pour ceux-ci pourrait grandement améliorer la flexibilité, Efficacité, et la sécurité des robots, " dit le professeur Lee.
Figure 2. Solutions inspirées du cerveau pour l'apprentissage des robots. Les points de vue neuroscientifiques sur divers aspects de l'apprentissage et de la cognition convergent et créent une nouvelle idée appelée métacontrôle préfrontal, qui peuvent inspirer les chercheurs à concevoir des agents d'apprentissage capables de relever divers défis clés en robotique tels que performance-efficacité-vitesse, coopération-concurrence, et les compromis exploration-exploitation. Crédit :Robotique scientifique
L'équipe a fait valoir que cette approche interdisciplinaire apportera autant d'avantages aux neurosciences qu'à la robotique. L'explosion récente d'intérêt pour ce qui se cache derrière les troubles psychiatriques tels que l'anxiété, dépression, et la dépendance a donné lieu à un ensemble de théories sophistiquées qui sont complexes et difficiles à tester sans une sorte de plate-forme de situation avancée.
Le professeur Seymour a expliqué, "Nous avons besoin d'un moyen de modéliser le cerveau humain pour trouver comment il interagit avec le monde dans la vie réelle pour tester si et comment différentes anomalies dans ces modèles donnent lieu à certains troubles. Par exemple, si on pouvait reproduire un comportement anxieux ou un trouble obsessionnel-compulsif chez un robot, nous pourrions alors prédire ce que nous devons faire pour le traiter chez l'homme."
L'équipe s'attend à ce que la production de modèles robotiques de différents troubles psychiatriques, d'une manière similaire à la façon dont les chercheurs utilisent maintenant les modèles animaux, deviendra une future technologie clé dans la recherche clinique.
L'équipe a également déclaré qu'il pourrait également y avoir d'autres avantages pour l'apprentissage des humains et des robots intelligents, agissant, et se comporter de la même manière. Dans les sociétés futures où les humains et les robots vivent et travaillent entre eux, la capacité de coopérer et de faire preuve d'empathie avec les robots pourrait être beaucoup plus grande si nous sentons qu'ils pensent comme nous.
Le professeur Seymour a dit, "On pourrait penser qu'avoir des robots avec les traits humains d'être un peu impulsifs ou trop prudents serait préjudiciable, mais ces traits sont un sous-produit inévitable de l'intelligence humaine. Et il s'avère que cela nous aide à comprendre le comportement humain en tant qu'humain."
Le cadre pour réaliser cette intelligence artificielle inspirée du cerveau a été publié dans deux revues, Robotique scientifique le 16 janvier et Opinion actuelle en sciences du comportement le 6 février, 2019.
