Alan Turing a récemment été annoncé comme le visage du nouveau billet de 50 £ pour ses contributions à la rupture de code pendant la Seconde Guerre mondiale et à la pose des bases de l'informatique. Cependant, Le travail de Turing défie et inspire encore de nombreuses personnes travaillant aujourd'hui, en particulier ceux de la robotique et de l'intelligence artificielle.

En 1950, il demanda :"Les machines peuvent-elles penser ?", et a proposé un test auquel les chercheurs se tournent toujours pour juger si un ordinateur peut être considéré comme vraiment intelligent au même titre que les humains. Mais, venant d'une époque où les robots autonomes n'en étaient qu'à leurs balbutiements, le test de Turing n'a été conçu que pour évaluer les cerveaux artificiels, pas une personne complètement artificielle.

Maintenant que nous avons des androïdes de plus en plus réalistes, nous avons besoin d'une version du test du 21e siècle. Mes collègues et moi avons conçu un "Test de Turing Multimodal" pour juger de l'apparence d'une machine, mouvement, voix et ce que nous appelons l'intelligence artificielle incarnée (EAI). Il s'agit d'une mesure de la façon dont l'intelligence artificielle est intégrée à un corps robotique afin d'exprimer une personnalité.

Cela signifie que nous pouvons systématiquement comparer un robot humanoïde à un homologue vivant. De cette façon, nous pouvons poser la question :« Pouvons-nous construire des robots qui sont perceptuellement indiscernables des humains ?

Turing a soutenu que si un programme informatique pouvait tromper plus de 30% des humains en leur faisant croire qu'il était sensible dans des conditions réelles, alors il est effectivement indiscernable de l'esprit humain - il peut penser. Un ordinateur a réussi ce test en 2014. Cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas de travail à faire pour créer une véritable intelligence artificielle. Loin de là. Mais le test de Turing nous donne une référence pour juger de nos progrès.

De nombreux chercheurs pensent que la création d'un robot humanoïde indiscernable d'un vrai humain est l'objectif ultime de la robotique. Pourtant, il n'existe actuellement aucun moyen standard d'évaluer à quel point les androïdes sont réalistes, il est donc impossible de comparer cette évolution.

Comme Turing, nous ne prétendons pas qu'un robot se transforme en un être organique lorsqu'il peut reproduire les conditions d'un humain. Mais si un robot apparaît, se comporte et fonctionne d'une manière qui ne se distingue pas d'un être humain dans des conditions réelles, alors il peut effectivement être considéré comme le même qu'un humain.

L'un des plus grands défis pour les constructeurs de robots réalistes est de surmonter ce que l'on appelle la "vallée étrange". Cela fait référence à un stade de développement où les robots se rapprochent en apparence des humains, mais sont en réalité plus rebutants pour les gens parce qu'ils n'ont pas tout à fait raison. Le problème est que les méthodes conventionnelles d'évaluation du problème ne sont pas assez nuancées pour déterminer exactement pourquoi un robot met les gens mal à l'aise.

Ces approches tendent à comparer le robot dans son ensemble à un humain, plutôt que de le décomposer en ses caractéristiques composantes. Par exemple, une légère erreur de calcul dans le mouvement de l'œil d'un robot par ailleurs réaliste peut trahir tout le jeu. Les caractéristiques de haute qualité des autres zones du visage font alors partie de cet échec.

Notre idée est d'évaluer chaque zone étape par étape. Tant que chaque fonctionnalité est conçue pour ressembler à une partie du même corps (même sexe, âge et ainsi de suite), Ensuite, si un œil et une bouche peuvent réussir le test individuellement, ils doivent également le réussir ensemble. Cela permettrait à un constructeur de robots d'évaluer les progrès au fur et à mesure pour s'assurer que chaque partie du corps est indiscernable de celle d'un humain et pour éviter de se retrouver avec quelque chose qui tombe dans la vallée étrange.

Notre test est également organisé en quatre étapes, chacun plus difficile les uns que les autres, représentant ce que nous appelons la « hiérarchie de l'émulation humaine ». D'abord, le robot doit simplement avoir l'air réel lorsqu'il est immobile. Seconde, il doit se déplacer d'une manière naturelle. Troisième, il doit produire une simulation réaliste de la parole physique à la fois dans son apparence et dans la façon dont elle se déplace.

Vient enfin le test de l'intelligence artificielle incarnée, évaluer si le robot peut répondre au monde en exprimant des émotions de manière réaliste afin qu'il puisse interagir naturellement avec les humains. Si un robot humanoïde peut réussir simultanément les quatre niveaux du test, alors il est perceptiblement indiscernable des humains.

"Nous ne pouvons voir qu'à une courte distance, mais nous pouvons y voir beaucoup de choses à faire. » Cette déclaration est aussi exacte aujourd'hui que le jour où Turing l'a dit en 1950. Cependant, les ingénieurs en robotique sont plus près que jamais d'atteindre leur objectif d'une machine réaliste ressemblant à un humain, et 2017 a vu l'inauguration du premier citoyen robotique au monde.

Aujourd'hui, nous avons les outils pour développer des robots humanoïdes à l'apparence de plus en plus réaliste, mouvement, discours et EAI. Mais notre test de Turing multimodal offre aux ingénieurs un moyen accessible d'évaluer et d'améliorer ainsi leur travail.

Comme pour le test original de Turing, notre approche soulève des questions sur ce que cela signifiera d'être une personne lorsque nous ne pourrons plus faire la différence entre un vrai humain et un artificiel. Essayer de répondre à ces questions trop tôt parce que nous voulons avancer plus vite que nous ne le sommes en réalité peut conduire à des erreurs telles que donner des droits légaux à une machine qui est loin d'être réaliste. Mais plus nous développons des robots humanoïdes, plus nous en apprenons sur nos valeurs et même nos émotions.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.