Pourquoi Ne Vous Attendez-Vous Pas À Voir Des Réplicants 'Blade Runner' De Sitôt

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Pourquoi n'avons-nous pas des robots intelligents qui semblent humains, comme les réplicants de "blade runner"?

Les fans du thriller de science-fiction-noir 1982 "Blade Runner" ont dû attendre plus d'un quart de siècle pour le film suivant "Blade Runner 2049", qui a ouvert ses portes le 6 octobre dans les cinémas américains. Il faut attendre beaucoup, beaucoup plus longtemps avant de voir un semblant d’androïdes imitant l’être humain - appelés "réplicants" - dans le monde réel, ont déclaré des experts à WordsSideKick.com.

Le film original a été tourné en 2019 et "Blade Runner 2049" a lieu 30 ans plus tard. Mais bien que les royaumes de ces deux films existent dans un avenir pas si lointain, les réplicants représentent une technologie étonnamment sophistiquée comparée à celle disponible actuellement. Il est pratiquement impossible de distinguer ces androïdes des gens - ils bougent, parlent et se comportent comme les humains, et ils sont programmés pour être autonomes, autonomes et même remarquablement conscients de leur propre état.

Les ingénieurs et les programmeurs actuels ont fait d'énormes progrès en robotique et en intelligence artificielle (IA) depuis le lancement du premier film "Blade Runner". Pourtant, la perspective de répliques à l'apparence humaine semble toujours aussi éloignée qu'il y a 35 ans. Dans quelle mesure sommes-nous près de développer des robots qui peuvent passer pour des humains? [Recette pour un réplicant: 5 étapes pour construire un Android de style lame-runner]

Pendant des décennies, les programmeurs ont travaillé au développement de systèmes informatiques appelés réseaux de neurones. Ces systèmes forment des connexions similaires à celles du cerveau humain et peuvent être utilisés pour former un ordinateur à l’apprentissage de certaines tâches. Et si les ordinateurs ne sont peut-être pas encore en mesure d'imiter un cerveau humain pleinement fonctionnel, ils ont montré une capacité croissante à "apprendre" à faire des choses que l'on pensait auparavant impossibles pour les machines.

Chevalier prend la tour

En 1997, un ordinateur IBM nommé Deep Blue a démontré pour la première fois que l’intelligence artificielle pouvait «penser» à la victoire contre un champion des échecs humains. Capable d'explorer jusqu'à 200 millions de mouvements possibles par seconde, Deep Blue a défait le champion d'échecs Garry Kasparov lors d'un match de six matchs disputé sur plusieurs jours. En battant Kasparov, Deep Blue a montré que les ordinateurs pouvaient apprendre à faire des choix complexes et stratégiques en faisant référence à une vaste base de données de réponses potentielles, selon le site Web d’IBM.

Watson, un autre ordinateur IBM, a entrepris une tâche encore plus compliquée en 2011, en concurrence avec des concurrents humains dans le jeu télévisé "Jeopardy!" et battre deux champions précédents. Le "cerveau" de Watson était plus sophistiqué que celui de Deep Blue, répondant aux questions posées en langage naturel et présentant des réponses tirées de la saisie de données survenue plusieurs mois avant la compétition, selon IBM.

Puis, en 2016, le jeu de l'intelligence artificielle s'est considérablement amélioré lorsqu'un système d'intelligence artificielle appelé AlphaGo a vaincu un joueur humain dans un jeu de Go, considéré par beaucoup comme le jeu de stratégie le plus compliqué jamais inventé par l'homme. AlphaGo a appris à devenir un joueur expérimenté en "regardant" des millions de jeux et en utilisant deux types de réseaux de neurones: l'un pour évaluer le statut d'un jeu et l'autre pour déterminer son prochain déplacement, ont expliqué les programmeurs lors d'une conférence de presse cette année-là.

Récemment, des réseaux de neurones ont même permis aux ordinateurs d’explorer des activités artistiques, telles que la composition d’une chanson de vacances, la création d’images de dinosaures entièrement à base de fleurs et la création de cinq chapitres d’un "roman" dans lequel se poursuivait la saga "Game of Thrones".

Vivre c'est plus dur

Mais les histoires de science-fiction expliquent rarement ce qui se passe sous le capot d'un androïde, et passer pour "humain" est plus difficile qu'il n'y paraît. Pour qu'un réseau de neurones puisse coordonner une activité physique réaliste dans un corps robotique parallèlement à des interactions qui utilisent correctement l'inflexion émotionnelle et les nuances sociales, il faudrait que les programmeurs saisissent des quantités énormes de données et des capacités de traitement bien supérieures à celles de toute intelligence artificielle de nos jours, Janelle Shane, un chercheur en génie électrique qui forme les réseaux de neurones, a confié à WordsSideKick.com. [Machine Dreams: 22 androïdes humains de la science-fiction]

"Le monde est tellement varié - c'est l'une des difficultés", a déclaré Shane. "Il y a tellement de choses qu'un réseau de neurones peut rencontrer."

"Vous pouvez former un réseau de neurones pour qu'il soit raisonnablement doué pour des tâches simples, mais si vous essayez de le faire effectuer un grand nombre de tâches différentes en même temps - reconnaître un objet, déplacer des membres - chacun de ces problèmes est un problème très difficile. Il est difficile d’anticiper ce qu’ils peuvent rencontrer et de s’y adapter », a-t-elle déclaré.

Mackenzie Davis joue Mariette, une travailleuse du sexe réplicante, dans

Mackenzie Davis joue Mariette, une travailleuse du sexe reproductrice, dans "Blade Runner 2049".

Crédit: Gracieuseté d'Alcon Entertainment

Shane a programmé des réseaux de neurones pour faire des choses assez simples comparées au répertoire d'un réplicant: générer des noms pour des couleurs de peinture ou des cobayes, ou assembler des sorts pour le jeu de rôle "Dungeons and Dragons" (D & D). Pour l'expérience des sorts, Shane a incorporé une base de données de 1 300 exemples afin d'enseigner au réseau de neurones à quoi doit ressembler un sort D & D. Malgré tout, certains résultats étaient remarquablement étranges, a-t-elle expliqué à WordsSideKick.com.

"J'ai eu toute une série de sorts - je ne sais toujours pas pourquoi - qui tournaient tous autour du mot" Dave ", qui ne figurait pas dans le jeu de données d'origine", a déclaré Shane. Les sorts, qui sont répertoriés sur son site Web, incluent "Chorus of the Dave", "Charm of the Dave", "Storm of the Dave" et "Hail to the Dave". Il y avait aussi un sort appelé Dave mais moins surprenant, "l'angion lucubrabibiborique de Mordenkainen".

"Ce fut un succès en termes de divertissement, mais pas en termes de ressemblance avec les sorciers qui inventent les sorts de D & D", a déclaré Shane.

Le corps électrique

Au cours des dernières décennies, des conceptions de corps robotiques humanoïdes et bipèdes ont également progressé, même si elles sont encore bien loin des réplicants à la forme humaine. Cependant, les innovations récentes en matière de conception offrent la possibilité d’intégrer davantage de parties molles dans des robots pour les aider à se déplacer davantage, a déclaré Hod Lipson, professeur de génie mécanique et de science des données à la Columbia University de New York.

"Nous sommes coincés dans ce coin des possibilités de la robotique, tout simplement parce que nous n'avons accès qu'à des composants rigides: des moteurs durs, des pièces métalliques, des joints durs", a déclaré Lipson à WordsSideKick.com. "Mais si vous regardez la biologie, vous voyez que les animaux sont principalement faits de matériaux mous, ce qui leur donne beaucoup de capacités que les robots n'ont pas."

Lipson et ses collègues ont récemment conçu un "muscle" souple imprimé en 3D pour robots - un mécanisme de contrôle du mouvement appelé "actionneur", a déclaré Lipson. Fabriqué à partir de matériaux synthétiques, l'actionneur est flexible, activé électriquement et environ 15 fois plus fort qu'un muscle humain. Un tel actionneur, qui peut se déplacer en réponse à un stimulus, était "presque un chaînon manquant en matière de robotique physique", a déclaré Lipson.

(L) le muscle actionné électriquement avec un mince fil résistif dans une position de repos; (R) Le muscle est développé.

(L) le muscle actionné électriquement avec un mince fil résistif dans une position de repos; (R) Le muscle est développé.

Crédit: Aslan Miriyev / Columbia Engineering

"Nous avons résolu beaucoup d'autres problèmes, mais en matière de mouvement, nous sommes encore assez primitifs", a-t-il déclaré. "Ce n'est pas que l'actionneur que nous avons mis au point va nécessairement tout résoudre, mais il répond définitivement à l'un des points faibles de ce nouveau type de robotique."

Au cours de la dernière décennie, des robots remarquablement réalistes recouverts de peau artificielle sont apparus brièvement lors de conférences ou ont été testés au cours d'études, mais il y a une bonne raison pour laquelle nous n'en avons pas vu marcher dans les rues - sans parler d'exécuter les exploits acrobatiques spectaculaires démontrés par les réplicants, Dit Lipson.

"Les robots ne supportent vraiment pas très bien les environnements physiques non structurés. Il y a un énorme fossé là-bas", a-t-il déclaré.

"Dans beaucoup de ces films, nous omettons en quelque sorte la question de savoir comment vous fabriquez ces machines en réalité", a ajouté Lipson. "Personne ne sait comment fabriquer une machine agile, capable de stocker de l'énergie à l'intérieur et de marcher pendant des jours.

"Si je devais prédire l'avenir, je pense que nous atteindrons très bientôt le niveau d'esprit humain dans l'IA", a-t-il déclaré. "Mais en ce qui concerne le corps, il faudra encore un siècle."

Article original sur Science en direct.


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