L'âme de jazz du réplicant
2004/02/01 Lopez de Ipina, Karmele | Ezeiza, Aitzol | Lopez de Ipina, Montxo Iturria: Elhuyar aldizkaria
- Bonne nuit ! Je me sens venir à ces heures, mais... – Il m'a mis ces yeux d'agneau - ...le samedi j'ai oublié la clé anglaise ici. Dans la conviction, nous avons commencé à embrasser passionnément. Je suis fasciné par ce qui se passe. C'est un homme idéal ! Hmmm, si doux...
«Et cette fierté que tu as ici?», lui ai-je demandé en caressant un rouleau qu’il a sur la poitrine.
-C'est le bouton on/off - il m'a répondu avec un sourire comique.
2001: Depuis que la machine intelligente HAL a surpris les gens dans le célèbre film Odyssée dans l'espace, il ya un grand intérêt pour la capacité de raisonnement et de communication des ordinateurs. Dans un premier temps, les chercheurs ont réalisé le grand défi d'obtenir les dialogues et les raisonnements qui apparaissent dans le film, mais comme la plupart des réalisations scientifiques, ils n'ont pas cédé immédiatement et ont commencé à prendre des mesures dans différents domaines afin d'obtenir des bases solides et de trouver de nouveaux objectifs et opportunités sur le chemin. L'intelligence artificielle est l'art de développer des ordinateurs similaires à ceux qui apparaissent dans les films.
En général, entre scientifiques et entre autres, le débat sur l’humanité des machines est très répandu. La plupart des gens croient que les machines ne deviendront pas comme des êtres humains, parce qu'il n'est même pas nécessaire, parce que ce besoin n'existe pas, mais devant elles il y a des rêveurs engagés à travailler pour cela. Bien que nager contre courant, la vitesse et le succès de l'évolution des ordinateurs sont favorables. Il y a quelques années, il était impensable qu'ils aient actuellement la capacité d'effectuer certaines tâches effectuées par les ordinateurs. Dans cet article, nous analyserons les chemins qui sont suivis pour développer l'intelligence et le sentiment des ordinateurs et nous ouvrirons un guichet pour l'avenir. De cette fenêtre, nous pouvons voir les robots sympathiques qui nous aideront, les lunettes qui aident à voir les aveugles et les élèves de silicium qui font mal les exercices mathématiques.
Depuis le début de l'histoire du développement des ordinateurs, on a cherché l'amélioration des machines pour les doter d'une plus grande capacité à réaliser de nouvelles tâches. Le mathématicien anglais Alan Turing a été le premier à proposer des machines multifonctionnelles. Au lieu de développer une machine pour chaque fonction, il a proposé une machine avec de nombreuses fonctions. Cette idée a été développée comme méthodologie par Herbert Simon, Prix Nobel de 1978. Actuellement, cette méthodologie est appelée méthode conventionnelle.
Cette méthode a développé des machines qui utilisent des règles pour la prise de décision. Plus les règles sont développées, plus les machines seront expertes. Cette approche est utilisée, entre autres, dans les systèmes experts et les jeux. Ces machines ont une intelligence spécialisée et essaient de simuler les décisions d'un expert. Par exemple, des informations sur la température et la pression atmosphérique permettent d'exécuter une machine qui annonce le temps par des règles (une règle d'exemple : “Si la température est inférieure à 5 °C et qu’il est couvert il neigera”). Sûrement cette machine réussirait autant que les experts, peu.
La méthode conventionnelle est complétée par la méthode conexioniste. Cette méthode propose d'utiliser comme modèle le fonctionnement des structures de réseaux neuronaux du cerveau humain. Les machines développées avec cette méthode utilisent la connaissance acquise de l'expérience dans un contexte donné pour prendre des décisions. Dans cette méthodologie, les règles fermées ne sont pas utilisées, la structure est ouverte et le système est capable d'apprendre avec expérience. Ces machines apprennent des stimuli recueillis et peuvent utiliser cette capacité d'apprentissage à l'avenir, avec un comportement similaire à celui cognitif des êtres humains.
Dans ce processus d'apprentissage, les machines, comme les êtres humains, doivent recueillir les données qui apparaissent autour de lui, mais, comme les êtres humains, s'ils veulent avoir la capacité de les traiter, ils devraient pouvoir développer les émotions. Herbert Simon lui-même en 1967 a souligné que la théorie de la pensée et la prise de décision devrait tenir compte des émotions. Le neurologue Antonio Damasio a montré que les malades qui avaient perdu leur capacité physiologique à ressentir des émotions prenaient des décisions rationnelles pénibles. Le plus froid exécutif agressif utilise également les émotions dans ses décisions.
La plupart des systèmes développés jusqu'ici par l'intelligence artificielle et la science des ordinateurs sont basés sur le raisonnement logique. Cela correspond au sujet que les machines sont naïves mais très rapides. Avec certaines règles, on arrive à une conclusion logique. En revanche, les êtres humains prennent en compte les émotions dans toutes nos décisions et dans la communication nous avons la capacité d'expulser cet élément de l'émotion.
La structure du cerveau humain explique comment cette capacité d'excitation se développe dans les ordinateurs. Selon les neuropsychologues, la structure principale du système nerveux, le cerveau, est divisée en trois niveaux: la partie la plus proche de la colonne est contrôlée par le système interne; la partie supérieure, qui canalise les hippocampes, le contrôle de la pensée, la perception et les émotions; et enfin, la matière grise qui entoure le cortex, la plupart du cerveau, remplit toutes les autres fonctions. Cette section est divisée en deux parties symétriques, les hémisphères droit et gauche.
Dans l'hémisphère droit, des sections traitent de certaines tâches liées aux émotions du cerveau : intuition, poésie, chant, rythme, représentation, créativité de nouvelles idées, etc. Il est considéré comme un hémisphère créatif et sensible. Dans l'hémisphère gauche se trouvent des parties des tâches liées au raisonnement: réactions contrôlées, structures hiérarchisées, compréhension cause-effet, organisation, calcul, analyse mathématique, etc. Il est dit être l'hémisphère le plus logique.
Bien que les neuropsychologues ont encore des controverses, il est prouvé que les deux hémisphères du cerveau humain ont eu des sections pour différentes fonctions. Mais, en même temps, des études approfondies indiquent clairement que l'interaction entre les deux hémisphères est élevée et que les deux participent conjointement aux processus de pensée. En général, on sait que l'hippocampe, la partie émotionnelle du cerveau, coordonne tous les stimuli qui arrivent au cerveau et apporte des réponses.
Les pensées ont toujours un contenu émotionnel élevé. Les théories androcentriques préconisaient autrefois que les hémisphères étaient divisés en hommes et femmes, disant que les femmes étaient émotionnelles et irrationnelles et que les hommes étaient plus rationnels et clairs. Mais en cela, comme à d'autres occasions, ils se trompaient. Toute personne raisonne émotionnellement, avec les particularités de son caractère individuel.
Jusqu'à présent, l'intelligence artificielle a travaillé plus sur les fonctions de l'hémisphère gauche du cerveau. Des règles rationnelles d'organisation et de raisonnement sont appliquées et des informations d'experts sont traitées afin d'obtenir des résultats logiques. Par conséquent, certains aspects sont restés sans analyse et les machines, en prenant des décisions, n'ont pas la richesse offerte par les émotions.
Cette approche génère de grandes carences dans les ordinateurs actuels. Les ordinateurs ne peuvent pas voir au-delà des données froides, ni utiliser les expériences vitales offertes par les émotions pour comprendre l'attitude humaine. Comme si c'était peu, ils ne comprennent pas le comportement humain, ce qui génère une grande frustration chez les utilisateurs d'ordinateurs. Oui, chaque fois que tous les ordinateurs ont une des caractéristiques humaines: cette tendance à se tromper quand vous attendez le moins, que nous avons souvent tous souffert.
Heureusement, au cours des dernières décennies, nous avons travaillé intensément autour de l'intelligence émotionnelle. De plus en plus d'importance est donnée aux émotions, ce qui ouvre la voie à faire des ordinateurs semblables aux humains. Caractéristiques qui constituent l'humanité ou l'âme, capacité de communication naturelle, développement de sentiments, réactions spontanées, comportement inattendu, etc. De plus, la logique diffuse (fuzzy logic) s'applique de plus en plus, dans laquelle les valeurs ne sont pas vraies ou fausses; comme dans la logique humaine, il y a beaucoup de valeurs moyennes à choisir entre les deux extrêmes. Le chemin vers le développement des caractéristiques naturelles des machines est ouvert et si ces travaux sont avancés, des robots seront fabriqués comme les androïdes qui apparaissent une fois dans les films.
Parler à Android
L'utilisation de systèmes automatiques est de plus en plus fréquente dans notre environnement, non seulement dans les environnements commerciaux ou universitaires où le progrès technologique est quelque chose de quotidien, mais aussi dans la maison elle-même. L'objectif principal d'un système automatique est de faciliter à l'utilisateur certaines tâches et d'améliorer sa qualité de vie. Le caractère naturel de l'interaction entre les machines et les êtres humains est un facteur clé. Ainsi, lorsque l'utilisateur demande un effort excessif, il cède, au moins s'il n'est pas obligé de s'adapter au système.
Pour attirer les utilisateurs, les produits peuvent offrir une communication orale naturelle. De nombreuses étapes de base ont été avancées et, en fonction de la difficulté du travail que l'ordinateur doit effectuer, nous avons déjà des objectifs plus simples, bien que d'autres tâches sont encore en cours de travail. La technologie du traitement de la parole est née dans le but de doter les machines de la capacité de communication orale, et ces dernières années a eu un grand développement.
Ces systèmes ont déployé leurs objectifs à la recherche de la communication naturelle, abordant avec succès des domaines de dialogue et de conversation spontanée, avec des limites minimales sur le langage utilisé. Les systèmes de dialogue tentent d'imiter la communication humaine par des messages avec une faible réduction en exécutant une machine humaine bidirectionnelle interactive. Le locuteur ne rencontrera pas les restrictions requises par les systèmes de vocabulaire limités et pourra utiliser le langage commun.
Cela ne se produit pas aujourd'hui, par exemple, avec les accès téléphoniques à des informations qui veulent remplacer les opérateurs téléphoniques. À l’avenir, en appelant le Kiosque des abonnés de Berria, l’opérateur pourra comprendre des phrases comme «Je voudrais obtenir des billets pour le parti d’Aimar». Ces systèmes sont appelés systèmes de connaissance de la parole spontanée (Spontaneous Speech Recognition, SSR) et n'obligent pas l'orateur à réduire son langage.
Dans un autre ordre de choses, le cas le plus simple des systèmes de dialogue est celui des systèmes de question-réponse (Question Answering). Il existe des systèmes avancés en anglais, mais les premiers prototypes sont encore en cours de travail en basque. Aujourd'hui, nous sommes loin d'être une conversation avec un ordinateur, mais cette recherche est dirigée et les caractéristiques, à la fois cognitives et émotionnelles, indispensables pour atteindre le naturel ont déjà commencé à travailler.
Cependant, un système de question-réponse est loin de cela, comme le disait Picasso, parce que la communication n'est que donner des réponses. Le jour n'est pas encore venu où les machines parleront avec nous de tout cœur. En outre, parfois, les êtres humains sont capables de se comprendre sans paroles, et il y aura sûrement des difficultés à travailler ce type de communication.
Abaques et réalité virtuelle
La réalité virtuelle a un grand avenir dans de multiples applications. En plus d'offrir la possibilité de réaliser des jeux réels, il nous offrira la possibilité de diriger nos rêves (voyages virtuels) et, pourquoi pas, nous offrira la possibilité de réaliser certains travaux professionnels comme une opération chirurgicale virtuelle ou faire des prévisions économiques.
La réalité virtuelle a deux éléments de base: scénarios et personnages. Dans les deux cas, les concepts d'intelligence artificielle sont essentiels pour définir des scénarios et des histoires et définir des personnages.
Les personnages sont définis par des abaques. Les abattards sont des fac-similés graphiques, qui dans la plupart des cas représentent le visage d'un personnage. La culture hindoue a une bonne définition pour ce mot: “Dieu réincarné”. Du point de vue créatif, l'intégration des deux définitions est très intéressante. Comment obtenir qu'un fac-similé graphique soit à la fois un dieu réincarné ? Le créateur doit transmettre son âme à l'abattu. Dans la réalité virtuelle, créer un monde idéal serait impossible sans sentiments, sans émotions, sans âme. Car après tout, on veut qu'il soit un monde parallèle d'autres êtres humains.
Les touffes sont utilisées dans de nombreuses applications, en particulier lorsqu'une interaction affective avec l'utilisateur est nécessaire. L'un d'eux est le récit de contes (Storytelling) automatique. Cette ligne de recherche pour l'avenir a ses pionniers, mais il est encore une série presque inculte. Ce thème est étroitement lié à la créativité artificielle. Le conte automatique aborde le récit de contes automatique, interactif et virtuel.
L'ordinateur raconte le conte et l'utilisateur participe activement à l'histoire par ses ordres. Il y a plusieurs éléments de base : le conte ou l'histoire, l'interface (parfois on utilise les abattoirs) et le directeur de l'histoire. Pour saisir le conte est généralement une planification ou une histoire de conte, mais l'utilisateur peut interagir tout au long de l'histoire.
L'âme des robots
Parler d'âme est dangereux devant les théologiens, mais quand nous parlons de l'ensemble des caractéristiques de l'humanité, nous utilisons le terme âme. Si on se concentre sur cela, on peut dire que le robot Sasex a une âme, au moins c'est une âme de jazz. Il est capable d'interpréter des mélodies de jazz en utilisant l'intelligence artificielle. Ce robot, grâce à sa créativité, est un virtuose jouant du saxo. Le robot, selon les émotions du moment, touche la pièce musicale avec des sentiments différents. Pour beaucoup d'amateurs de musique, c'est plus que ce que fait Kepa Junkera.
D'autres exemples sont le robot danseur développé par Sony ou le robot canin. Le produit final de cette maison, le robot QRIO, se déplace sur deux pattes et a de nombreuses caractéristiques humaines, car il est conçu pour devenir ami.
Enfin, il y a une nouvelle science qui peut rendre les machines conscientes: Bioinformatique. Cette science prétend utiliser des puces programmées qui ont remplacé les cellules vivantes. Oui, il ne s'agit pas de remplacer les êtres humains par des machines, mais de développer des robots de plus en plus naturels.
Les choses ont beaucoup progressé, la technologie nous aide beaucoup maintenant, mais manque l'humanité. Dans la vie quotidienne, nous sommes entourés de machines, mais les machines ne nous excitent pas, ne nous comprennent pas. On sent un manque de cette complicité. Le robot dont vous avez besoin doit être celui qui sait ce dont vous avez besoin quand vous regardez.
Les rêves et la curiosité doivent être le moteur de la science. Le point de vue à ne pas manquer est celui de l'intégration des émotions et des sentiments. Les émotions jouent un rôle fondamental dans le système de décision des êtres humains, ce qui doit refléter la prise de décision des machines.
La collaboration entre médecins, psychologues, philosophes, techniciens et artistes peut sans aucun doute augmenter le développement de l'intelligence artificielle et dépasser les limites qui freinent actuellement ce développement. Ainsi, un jour, les machines peuvent être sensibles, douces et, qui sait, avoir une âme.
BIBLIOGRAPHIE
- Alan Turing home page.
www.turing.org.uk/turing/ - Rosalind Pricard.
Affective Computing, MIT Press. Jean Berko Gleason Nan Bernstein Rather psychologique. Mc Graw Hill. 2000. - MIT Artificial Inteligence Laboratory.
http://www.ai.mit.edu/ - Artificielle emotional creatures project.
www.aist.go.jp/MEL/ soshiki/robot/biorobo/shibata/aec.html
Gai honi buruzko eduki gehiago
Elhuyarrek garatutako teknologia
