Dans la tête d’un robot…

Mettez-vous dans la peau d'un robot. Ou plus précisément dans la tête d'un robot. Maintenant que c'est fait, un humain vous demande d'examiner trois dessins : un monocycle, un vélo et une auto. Il vous demande ensuite si vous en saisissez le principe et si vous pouvez identifier d'autres objets qui fonctionnent selon le même principe ou de nouveaux objets qui fonctionneraient selon le même principe.

À quel type de raisonnement, ou pour parler en des termes qui vous sont compréhensibles, à quel type de programmes devriez-vous avoir recours pour résoudre ce problème ?

À l'heure actuelle, il n'existe pas de logiciels qui puissent vous aider. Mais des chercheurs américains et canadiens tentent, en ce moment, de développer de nouveaux algorithmes qui pourraient vous aider.

Ils s'attaquent à deux faiblesses intellectuelles des robots :

➡︎ Le besoin qu'ils ont de devoir examiner de très nombreux exemples d'un concept donné (des dizaines, voir des centaines) pour parvenir à le reconnaître. Pour les humains, à l'inverse, il ne suffit que de quelques exemples.

Par exemple, un individu n'a besoin de voir qu'un seul nouveau véhicule à deux roues (le Segway) pour en comprendre le principe de base. Il ne comprendra pas du premier coup comment cette innovation fonctionne, mais il en saisira immédiatement le concept.

➡︎ La difficulté que les robots éprouvent à enrichir d'eux-mêmes leurs connaissances à partir d'un nombre restreint d'objets.

Dans la tête d’un humain…

Les humains en revanche, en prenant de nouveau l'exemple du Segway, repèreront rapidement d'autres exemples existants de véhicules à deux roues. Ils en concevront même de nouveaux. Ils seront aussi en mesure de déconstruire mentalement le Segway en ses différentes composantes et mettront à profit ces connaissances fraîchement acquises pour concevoir d'autres concepts analogues.

Pour aider les robots à surmonter ces difficultés, les chercheurs tentent de mettre au point de nouveaux algorithmes statistiques. Les fondements logiques sur lesquels reposent ces nouveaux algorithmes sont intéressants pas seulement pour les robots mais aussi pour les humains. Comprendre comment nous réfléchissons (un exercice incontournable pour développer de nouveaux algorithmes) nous aide à mieux réfléchir.   

Ces algorithmes reposent sur trois idées :

1- La compositionnalité. Les concepts, même les plus complexes sont construits à partir d'éléments simples.

2- La causalité. Il existe un dénominateur commun, un principe causal abstrait qu'il s'agit de repérer. En observant les procédés à l'oeuvre dans ce que nous appelons la réalité, on constate toujours l'existence, pour un ensemble de procédés, d'un principe causal de base.

3- Apprendre à apprendre. La mécanique de l'apprentissage procède souvent selon une hiérarchie. Une expérience que nous venons de vivre et à partir de laquelle nous avons tiré un concept utile favorise ensuite l'apprentissage de concepts semblables.

Une fois mis au point, ces algorithmes permettraient aux robots de construire eux-mêmes de nouveaux programmes en réutilisant les composantes de programmes existants et de découvrir à la fois les principes de causalité sous-jacents ainsi que des composantes fonctionnelles des objets qu'on leur demande d'analyser.

Sur le plan de la créativité et de l'innovation, nous devrions avoir recours plus systématiquement à ces trois éléments clés pour demeurer à la hauteur de notre réputation. C'est particulièrement vrai à l'époque actuelle où nous sommes appelés à innover comme jamais auparavant pour régler les problèmes auxquels nous sommes confrontés. 

Le graphique ci-dessous décrit à quoi ressemblerait une séance de brainstorming et de créativité qui tirerait profit des capacités de notre cerveau à apprendre et à développer de nouveaux concepts.

Que pourrions-nous apprendre aux robots ?

S'il peut nous être utile d'apprendre des robots, on peut aussi se demander ce que nous souhaiterions leur apprendre qu'ils ne savent pas déjà... je vous laisse méditer sur ce très beau texte de la nonne bouddhiste, Joshin Bachoux.  Elle anime la Demeure sans limites, temple zen et lieu de retraite à Saint-Agrève, en Ardèche. La Demeure sans Limites a été fondée en 1991 dans la tradition de Maître Dogen et de l’école Zen Soto, par Maître Niwa Zenji et Maître Moriyama, et confiée à Joshin Bachoux Sensei (Sensei=enseignante).

— Que fais tu grand-mère, assise là, dehors toute seule ?

— Eh bien vois tu, j'apprends... J'apprends le petit, le minuscule, l'infini. j'apprends les os qui craquent, le regard qui se détourne. J'apprends à être transparente, à regarder au lieu d'être regardée. J'apprends le goût de l'instant, quand mes mains tremblent, la précipitation du coeur qui bât trop vite. J'apprends à marcher doucement, à bouger dans des limites plus étroites qu'avant et à y trouver un espace plus vaste que le ciel... — Comment est-ce que tu apprends tout cela grand-mère ?

— J'apprends avec les arbres et avec les oiseaux ; j'apprends avec les nuages. J'apprends à rester en place et à vivre dans le silence. J'apprends à garder les yeux ouverts et à écouter le vent. J'apprends la patience, et aussi l'ennui. J'apprends que la tristesse du coeur est un nuage ; et aussi le plaisir. J'apprends à passer sans laisser de traces, à perdre sans retenir et à recommencer sans me lasser.

— Grand-mère, je ne comprends pas ; pourquoi apprendre tout ça ? — Parce qu'il me faut apprendre à regarder les os de mon visage et les veines de mes mains, à accepter la douleur de mon corps, le souffle des nuits et le goût précieux de chaque journée ; parce qu'avec l'élan de la vague et le long retrait des marées, j'apprends à voir du bout des doigts et à écouter avec les yeux. j'apprends qu'il faut aimer, que le bonheur des autres est notre propre bonheur, que leurs yeux reflètent dans nos yeux et leurs coeurs dans nos coeurs. J'apprends que l'on avance mieux en se donnant la main, que même un corps immobile danse quand le coeur est tranquille. Que la route est sans fin, et pourtant toujours exactement là...

— Et avec tout ça, pour finir, qu'apprends tu donc grand-mère ?

— J'apprends ", dit la grand-mère à l'enfant, J'apprends à être vieille !

Envie de tenter l’expérience ?

DÉCOUVREZ L’EXERCICE No. 9

Faites danser vos doigts

Références :

Joshin Luce Bachoux. Journal de mon jardin zen.

Lake, Brenden M. et all. Human-level concept learning through probabilistic program induction. Science 11 December 2015: Vol. 350 no. 6266 pp. 1332-1338.