Des roboticiens du MIT cherchent à faire comprendre nos ondes cérébrales à un robot.

Et si les robots et les intelligences artificielles apprenaient en lisant nos ondes cérébrales ? C’est ce qu’une équipe d’ingénieurs du MIT a essayé de faire avec Baxter, un grand robot industriel, conçu par la startup Rethink Robotics, qui sera utilisé pour déplacer des charges lourdes. En s’entraînant sur plusieurs séances, Baxter a appris de nouvelles choses en lisant les signaux électromagnétiques du cerveau d’un humain, grâce à des électrodes placées sur sa tête et connectées au robot.

En effet, les scientifiques ont remarqué que lorsque notre cerveau perçoit une erreur, il envoie un signal spécifique, nommé en anglais « error-related potential ». Cela permet à Baxter de comprendre quand il est en train de commettre une erreur et, donc, de se corriger.

L’un des tests de Baxter : ranger dans la juste boîte une bombe de peinture

La méthode pourrait être utilisée dans les voitures autonomes

Stephanie Gil, un ingénieur du MIT, explique l’intérêt : « Le robot pourrait apprendre ainsi à différencier les parties d’une chaise pour les donner à un humain. Donc un pied de chaise ou un accoudoir. Et l’humain pourrait, ainsi, les assembler. » La scientifique souligne qu’il s’agit d’une nouvelle manière de communiquer avec les robots. Selon elle, c’est une méthode plus « naturelle et presque parfaite ».

Le potentiel est très élevé, car le robot lit de manière rapide notre activité cérébrale et se corrige tout de suite. C’est un moyen plus profond et plus basique, comparé aux processus concernant l’apprentissage par image, car ici, l’interaction est purement électrique.

Daniela Rus, roboticienne du MIT, souligne que ce type d’interaction pourrait s’intégrer dans d’autres technologies, comme par exemple les voitures autonomes : « Nous souhaiterions vraiment intégrer cette idée dans la conduite d’un véhicule, où l’on trouve des passagers dans une voitures autonome qui utilisent leurs signaux cérébraux liés à la peur […] pour régler le comportement du véhicule. »

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