Le laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) a conçu un système qui permet d’intimer des ordres à un robot… Par transmission de pensée ! Exit les commandes vocales ou écrites ou encore le besoin de manipuler votre robot pour lui faire réaliser une action. Alors voilà, non seulement les robots envahissent notre quotidien, mais en plus, nous communiquerons avec eux par télépathie. Robots et Compagnie vous explique l’état d’avancement des recherches actuelles sur ces robots capables de lire dans nos pensées.  

Le robot télépath qui lit dans les pensées s’appelle Baxter

C’est en partenariat avec l’Université de Boston que le Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, soit le laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du célèbre MIT (Massachusetts Institute of Technology), a conçu un robot capable de lire dans nos pensées.

En bref, il s’agit d’une intelligence artificielle qui a été intégrée – pour l’expérience – dans un robot baptisé Baxter et créé par la société Rethink Robotics. L’humain qui souhaite interagir avec Baxter enfile un casque bourré d’électrodes et relié à un moniteur d’électroencéphalographie. Celui-ci a pour mission d’enregistrer et de communiquer en temps réel les ondes cérébrales de l’humain vers le robot.

Baxter n’a besoin que de 30 millisecondes pour analyser l’onde cérébrale de l’humain

Baxter n’a besoin que de 30 millisecondes pour analyser l’onde cérébrale de l’humainBaxter a été programmé pour trier des pots de peinture et des bobines de fil. Il dispose effectivement de bras télescopiques et de mains pour saisir les objets et les déplacer. Avant chaque action réalisée, il communique le choix qu’il va faire à l’humain. Ce dernier valide ou invalide, dans son esprit, la décision de Baxter. Sa pensée est transmise au robot qui corrige son action en temps réel selon la pensée de l’humain. Il ne lui faut que 10 à 30 millisecondes pour interpréter l’onde cérébrale de son donneur d’ordre et corriger son action en cours.

Ce schéma est possible grâce aux signaux cérébraux que le cerveau humain émet chaque fois qu’il remarque une erreur. Les chercheurs ont appelé ce type de signal cérébral le « potentiel lié à l’erreur » ou « error-related potentials – ErrPs ». Baxter arrive à intercepter ces signaux caractéristiques pour savoir s’il est en passe de commettre une erreur ou s’il effectue la bonne action, à savoir ranger l’objet dans le bon emplacement. Nous sommes ici sur une analyse binaire d’une onde cérébrale spécifique.

L’humain n’a pas à formuler une pensée précise, c’est la machine qui s’adapte

Jusqu’à présent, les travaux scientifiques sur la télépathie n’avaient abouti qu’un à un système de communication à sens unique, de l’homme vers le robot, obligeant à se concentrer intensément pour transcrire un ordre par la pensée. Ici, la détection de l’erreur émet naturellement une onde cérébrale dans le cerveau. La communication est fluide et naturelle et l’humain n’a pas à rester focus de manière constante pour communiquer avec le robot.

« Vous n’avez pas à vous former à penser d’une certaine façon ; la machine s’adapte à vous, et non l’inverse », a expliqué Daniela Rus chargée du projet au MIT.L’humain n’a pas à formuler une pensée précise, c’est la machine qui s’adapte

Une intelligence artificielle qui lit dans les pensées pourrait être utile dans les véhicules autonomes

Une intelligence artificielle qui lit dans les pensées pourrait être utile dans les véhicules autonomesEt ce n’est qu’un début ! L’intelligence artificielle est apprenante et développe sa compétence (ici, le tri des objets) grâce aux ondes cérébrales humaines. Elle peut donc devenir de plus en plus douée pour sa mission sans aucune intervention physique, vocale ou autre de la part de l’Homme. L’objectif des chercheurs est de concevoir, à terme, une intelligence artificielle qui serait le prolongement de la pensée humaine et non plus une machine qui obéit « simplement » aux ordres.

 

À l’avenir, ce type de technologie serait un plus sur les chaînes de montage industrielles ou encore dans le cadre de l’utilisation des véhicules autonomes, pour superviser les actions de nos robots du quotidien, en temps réel.