Les robots qu’on aimerait ne sont pas près d’arriver

Confier des corvées du quotidien à des robots pour se concentrer sur des activités plus plaisantes, voilà un rêve futuriste partagé par beaucoup. Toutefois, des humanoïdes ou autres dispositifs automatiques pourront-ils bientôt faire la vaisselle ou le ménage? Malgré les avancées significatives observées dans le domaine du machine learning et de la robotique, la technologie actuelle reste encore bien loin de réaliser ce rêve. C’est du moins le constat dressé par des scientifiques travaillant en Californie. Ces experts montrent que, bien que les algorithmes d'intelligence artificielle aient fait des progrès impressionnants, les robots peinent toujours à accomplir des tâches complexes pourtant aisément réalisables par des humains (même peu motivés). 

Objectifs basés sur les désirs exprimés dans une enquête

Développé par le Stanford Vision and Learning Lab, le projet BEHAVIOR vise à améliorer l'intelligence artificielle dite incarnée (embodied artificial intelligence) pour les tâches quotidiennes. Leur travail consiste à lister les détails cinétiques et cognitifs des tâches domestiques courantes et de les mettre en œuvre dans des environnements domestiques simulés. Récemment, l'équipe a publié un article académique présentant BEHAVIOR-1K, une liste de références pour la recherche dans le domaine inspirée par les souhaits de 1’461 participants à une enquête sur les tâches qu'ils aimeraient déléguer à des robots. Il en ressort que les gens aimeraient pouvoir confier aux robots une grande variété d'activités, des tâches ménagères à la préparation de repas copieux. Ce sont les corvées telles que «frotter le sol de la salle de bains» qui sont les mieux notées, tandis que les activités récréatives telles que les jeux de société reçoivent des notes plus basses. 

Scénarios simulés en environnement 3D

A partir de cette enquête, l'équipe a recensé 1’000 activités quotidiennes, qui se déroulent dans 50 contextes différents (maisons, jardins, restaurants, bureaux, etc.). Chaque contexte a été soigneusement modélisé pour refléter divers scénarios. Les chercheurs ont ainsi mis au point un environnement de simulation entièrement fonctionnel, à même de répliquer les différentes activités de façon réaliste. Cet environnement exploite Omniverse, plateforme éditée par Nvidia pour la création d’univers en 3D et de jumeaux numériques. 

Manipulations trop complexes pour les algorithmes actuels

Dans le cadre du projet BEHAVIOR, les expérimentations montrent que les activités référencées dépendent de compétences de manipulation complexes qui dépassent les capacités des algorithmes d'intelligence artificielle actuels. Plusieurs raisons expliquent cette limitation. L’équipe du Stanford Vision and Learning Lab a notamment observé que la mémoire joue un rôle crucial pour l'intelligence artificielle incarnée dans les tâches de longue durée, nécessitant la capacité de se souvenir des étapes précédentes et de planifier en conséquence. De plus, au cours des simulations, une baisse radicale des performances a été constatée après l'activation d'une fonction de préhension entièrement basée sur les lois de la physique. 

Reste que les chercheurs ne baissent pas les bras pour autant. Selon eux, BEHAVIOR-1K constitue un point de départ essentiel pour d'autres recherches dans le domaine, car il fournit des indications précieuses sur les éléments les plus difficiles à maîtriser dans l’optique de créer des robots capables de répondre aux besoins humains de manière efficace et intuitive. 

Sur ce sujet, ce post de l’autrice Joanna Maciejewska a récemment créé un certain buzz: 

You know what the biggest problem with pushing all-things-AI is? Wrong direction.
I want AI to do my laundry and dishes so that I can do art and writing, not for AI to do my art and writing so that I can do my laundry and dishes.

— Joanna Maciejewska—Myth-Touched is here! (@AuthorJMac) March 29, 2024