L’armée américaine a annoncé utiliser des ondes cérébrales humaines pour enseigner aux robots comment tirer.
Sans même s’en rendre compte, les soldats pourraient rapidement former des tireurs d’élite robot pour prendre leur travail. En effet, les capteurs modernes peuvent voir plus loin que les humains et les circuits électroniques peuvent déclencher un tir plus rapidement que les nerfs et autres muscles. Pour l’heure, les êtres humains dépassent encore les robots armés sur la prise de décision avant un tir. Mais de nouvelles recherches, financées en partie par l’armée américaine, pourraient bientôt réduire cette lacune.
Les chercheurs de DCS Corp et du Army Research Lab ont alimenté des ensembles de données d’ondes cérébrales humaines dans un réseau de neurones. Ce type d’intelligence artificielle a appris à reconnaître quand un humain prend une décision de ciblage. Les chercheurs ont présenté leur étude lors de la conférence annuelle « Intelligent User Interface » à Chypre en mars dernier.
Aujourd’hui, l’apprentissage automatique (le machine-learning) repose sur des données hautement structurées. Il s’agit de nombres en lignes que le logiciel peut lire. Mais identifier une cible dans le monde réel est incroyablement difficile pour les ordinateurs alors que le cerveau humain le fait facilement. La structuration des données sous la forme de souvenirs pourrait améliorer les compétences des machines. C’est en tout cas le pari de l’US Army. « Nous parlons souvent d’apprentissage approfondi. Le défi pour l’armée est que cela implique d’énormes ensembles de données », affirme Thomas Russell, le scientifique en chef de l’armée américaine.
L’an dernier, le laboratoire DeepMind de Google a montré qu’une IA pouvait battre le meilleur joueur du monde dans le jeu Go, un jeu considéré plus difficile que les échecs. « Vous pouvez former le système pour faire un apprentissage approfondi dans un environnement hautement structuré, mais si le tableau de jeu Go a changé dynamiquement au fil du temps, l’IA ne pourra jamais résoudre ce problème. Vous devez comprendre que dans cet environnement dynamique que nous avons dans le monde militaire, comment recyclons-nous ce processus d’apprentissage du point de vue des systèmes ? À l’heure actuelle, je ne pense pas qu’il existe un moyen de le faire sans que les humains ne forment ces systèmes », poursuit Thomas Russell.
Leur recherche s’est développée au sein d’un programme pluriannuel à plusieurs volets appelé l’Alliance de la technologie collaborative de cognition et neuro-ergonomie. « Nous savons qu’il y a des signaux dans le cerveau qui apparaissent lorsque vous percevez quelque chose qui est saillant », a déclaré le chercheur Matthew Jaswa, l’un des auteurs de l’étude présentée à Chypre. Il s’agit des réponses P300, des éclats d’activité électrique que le lobe pariétal du cerveau émet en réponse à des stimuli. Découvert dans les années 1960, la réponse P300 est fondamentalement la réponse du cerveau à une tâche de décision rapide.
Les chercheurs espèrent que leur nouveau réseau neuronal permettra des expériences dans lesquelles un ordinateur peut facilement comprendre quand un soldat évalue des cibles dans un scénario virtuel. L’objectif ultime serait un réseau neuronal capable d’apprendre de façon instantanée, en continu et en temps réel. Le tout en observant les ondes cérébrales et les mouvements oculaires de soldats hautement qualifiés qui font leur travail. Tout cela ne signifie pas que les robots dépassent désormais les humains. Il reste encore beaucoup d’années de recherche. Mais cette étude pourrait bien faire avancer le schmilblick.
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