
On vous informait en juillet dernier que des chercheurs travaillent sur un nouveau système de pilotage cérébral qui permet de piloter simultanément quatre drones. Le projet est financé par l’armée américaine et a pour but d’améliorer la technologie afin de faciliter le pilotage de groupes de machines rien qu’avec la pensée. Une autre équipe du MIT et de l’Université de Boston veut résoudre le même problème, ils sont en train de développer un système qui permet à des humains de corriger les erreurs d’un robot rien qu’avec la pensée.
Il faut savoir qu’avec les avancées récentes de l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine, de nombreuses machines sont venues remplacer l’Homme dans une panoplie de domaines. De la finance à la cybersécurité en passant par l'industrie manufacturière, l’IA est devenue incontournable et certains se demandent déjà quel futur est réservé à l’humanité avec une IA de plus en plus dominante et sophistiquée. Toutefois, si l’IA cherche à mettre au point des systèmes capables de réaliser de façon plus satisfaisante des tâches qui sont pour l’instant accomplies par des humains, autrement dit, on cherche à créer des machines capables d’imiter les différents aspects humains comme le raisonnement, la compréhension des langages naturels, la perception visuelle ou auditive, etc. Il reste encore une marge de manœuvre puisque ces systèmes conçus pour imiter les humains peuvent toujours se tromper et faire des erreurs.
Et c’est le but du système de feedback créé par l’équipe de chercheurs du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), son but est de permettre à des opérateurs humains d’intervenir quand une IA choisit une mauvaise décision. Rien qu’avec la pensée, la machine est alertée en temps réel qu’elle a commis une erreur. Ce système ne s’appuie que sur le cerveau grâce à un moniteur d’électroencéphalographie qui capture l’activité du cerveau.
Avec cet outil, le système peut détecter si une personne a remarqué l’erreur du robot qui est en train de ranger des objets. Les algorithmes d’apprentissage machine de l‘équipe permettent au système de classifier les ondes du cerveau en quelques millisecondes (entre 10 et 30 millisecondes).
Pour le moment, le système prend en charge des tâches simples de choix binaire. Mais l’auteur principal de l’étude a informé que cette expérience montre qu’on pourrait contrôler un jour des robots avec des façons beaucoup plus intuitives.
« Imaginez être capable d’informer instantanément un robot de faire une certaine action, sans que vous ayez à taper une commande, appuyer sur un bouton ou même dire un mot, » a dit Daniel Rus, directrice du CSAIL. « Une approche simplifiée qui améliorerait nos capacités à superviser les robots d’une usine, les voitures autonomes et les autres technologies que nous n’avons même pas encore inventées. »
Pour cette étude, l’équipe a utilisé un robot nommé “Baxter”, les chercheurs ont voulu faire en sorte que l’expérience soit menée de façon naturelle, alors ils se sont concentrés sur les signaux de type (ErrP : error-related potentials) qui sont générés par le cerveau à chaque fois qu’il observe une erreur. De cette façon, au fur et à mesure que le robot indique quelle décision il va prendre, le système utilise les ErrPs pour déterminer si l’humain est d’accord avec son choix.
« Au fur et à mesure que vous observez le robot, tout ce que vous avez à faire est d'être d’accord ou de ne pas être d’accord avec ce qu’il fait, » a dit Rus. « Vous n’avez pas à vous entrainer pour penser d’une certaine manière, la machine s’adapte à vous et non pas le contraire. »
Source : MIT News
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