Aujourd'hui, l'intelligence artificielle et la robotique fonctionnent comme des domaines largement séparés.
Bien que l'IA nous ait impressionnés par ses capacités de prise de décision et d'apprentissage, elle reste confinée aux ordinateurs.
Les robots, en revanche, ont une présence tangible et peuvent exécuter des tâches préprogrammées, mais manquent d'intelligence.
Cependant, cette division se dissout progressivement. L'IA passe du monde numérique au dynamique espace 3D physique, menant à un nouveau paradigme connu sous le nom de intelligence physique.
Comprendre l'intelligence physique
L'intelligence physique intègre la capacité de l'IA à comprendre des textes, des images et d'autres données en ligne avec des machines du monde réel, augmentant ainsi leur performance. Cette évolution signifie que l'IA ne restera plus dans nos ordinateurs mais interagira avec nous dans le monde physique de différentes manières. Imaginez un supermarché où des robots vous assistent dans diverses tâches, comme porter des boîtes lourdes. Pour y parvenir, il faut repenser la cognition, la conception et les processus d'apprentissage des machines.
Le rôle des réseaux liquides dans l'IA
Pour que l'intelligence physique soit efficace, l'IA doit fonctionner sur des ordinateurs suffisamment petits pour tenir sur un robot. Les systèmes d'IA actuels peuvent faire des erreurs ; d'où la nécessité de systèmes plus fiables et compacts. Daniela Rus, professeur au laboratoire d'informatique et d'IA du MIT, avec son équipe, a pionnier une nouvelle approche d'IA appelée « réseaux liquides. »
Considérez une voiture autonome, qui utilise des dizaines de milliers de neurones artificiels pour naviguer. Il est difficile de relier les activités de ces neurones au comportement de la voiture. En revanche, une solution de réseau liquide n'utilise que 19 neurones, se concentrant sur la route et les environs. Cette complexité réduite permet aux chercheurs de mieux comprendre les processus de prise de décision. Les systèmes d'IA traditionnels utilisent des neurones artificiels comme unités de base on/off, tandis que les neurones liquides emploient des équations différentielles pour modéliser les calculs neuronaux de manière plus précise.
L'Avantage des Réseaux Liquides
Les réseaux liquides ne sont pas statiques ; ils continuent à s'adapter après le déploiement en fonction des nouvelles entrées. Cette adaptabilité, ancrée dans des modèles physiques, offre une nouvelle façon de penser pour les machines. Ces réseaux peuvent fonctionner sur divers appareils, des smartphones aux robots et ordinateurs d'entreprise, ouvrant de nouvelles possibilités pour la conception et la fonctionnalité des machines.
Innover avec Text-to-Robot et Image-to-Robot
Le deuxième aspect critique de l'intelligence physique implique la transformation de textes et d'images en actions robotiques. Les solutions d'IA actuelles, qui s'appuient sur des modèles statistiques, sont insuffisantes à cet égard. Les réseaux liquides, en revanche, permettent de convertir des textes et des images en robots fonctionnels, réduisant considérablement le temps et les ressources nécessaires pour le prototypage et l'innovation.
Apprentissage Humain vers Robot
La troisième dimension de l'intelligence physique consiste à permettre aux machines d'apprendre du comportement humain. Daniela Rus et son équipe ont développé un système où les humains sont équipés de capteurs dans un environnement de cuisine. En collectant des données complètes sur les tâches humaines—comme le mouvement musculaire, la posture et le regard—ils entraînent l'IA à enseigner ces tâches aux robots. Cette approche mène à des robots capables de se déplacer avec agilité et de s'adapter à diverses tâches, de la préparation des aliments au nettoyage.
Conclusion
La fusion de l'IA et de la robotique à travers des réseaux liquides conduit à d'énormes avancées dans l'intelligence physique.
Cette technologie promet de donner vie à nos idées les plus imaginatives, créant des machines intelligentes capables d'interagir sans couture avec le monde physique.
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