Can robots be creative? - Gil Weinberg

Les robots peuvent-ils être créatifs? - Gil Weinberg

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TED-Ed


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Charline Boitel Relecteur: gilles damianthe
00:10
How does this music make you feel?
0
10727
2305
Que ressentez-vous en écoutant cette musique ?
00:13
Do you find it beautiful?
1
13032
1669
La trouvez-vous belle ?
00:14
Is it creative?
2
14701
1636
Est-ce créatif ?
00:16
Now, would you change your answers
3
16337
1705
Mais, changeriez-vous d'avis
00:18
if you learned the composer was this robot?
4
18042
3480
si on vous disait que le compositeur est ce robot ?
00:21
Believe it or not,
5
21522
1979
Croyez-le ou non,
00:23
people have been grappling with the question of artificial creativity,
6
23501
3317
des gens se penchent sur la question de la créativité artificielle,
00:26
alongside the question of artifcial intelligence,
7
26818
3007
en parallèle de celle de l'intelligence artificielle,
00:29
for over 170 years.
8
29825
3007
depuis plus de 170 ans.
00:32
In 1843, Lady Ada Lovelace,
9
32832
3008
En 1843, Lady Ada Lovelace,
00:35
an English mathematician considered the world's first computer programmer,
10
35840
4309
mathématicienne anglaise considérée comme la première programmeuse au monde,
écrivait qu'une machine ne pourrait avoir une intelligence semblable à l'homme
00:40
wrote that a machine could not have human-like intelligence
11
40149
3428
00:43
as long as it only did what humans intentionally programmed it to do.
12
43577
5430
tant qu'elle ne ferait que ce pourquoi elle avait été programmée au départ.
00:49
According to Lovelace,
13
49007
1702
D'après Lovelace,
00:50
a machine must be able to create original ideas
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50709
2985
une machine doit être capable de générer des idées originales
00:53
if it is to be considered intelligent.
15
53694
3698
pour qu'on la considère intelligente.
00:57
The Lovelace Test, formalized in 2001, proposes a way of scrutinizing this idea.
16
57392
6422
Le test de Lovelace, conçu en 2001,
propose un moyen de mettre cette idée à l'épreuve.
01:03
A machine can pass this test if it can produce an outcome
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63814
3442
Une machine passera le test si elle produit quelque chose
01:07
that its designers cannot explain based on their original code.
18
67256
5004
que ses concepteur ne peuvent expliquer à partir de leur code original.
Le test de Lovelace, est par nature, plutôt une expérience de pensée
01:12
The Lovelace Test is, by design, more of a thought experiment
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72260
3349
01:15
than an objective scientific test.
20
75609
2411
qu'un test scientifique objectif.
01:18
But it's a place to start.
21
78020
2019
Mais c'est un point de départ.
01:20
At first glance,
22
80039
1194
Au premier abord,
01:21
the idea of a machine creating high quality, original music in this way
23
81233
3920
l'idée d'une machine qui crée de la musique originale de grande qualité
01:25
might seem impossible.
24
85153
2155
pourrait sembler impossible.
01:27
We could come up with an extremely complex algorithm
25
87308
2894
On pourrait concevoir un algorithme extrêmement complexe
qui utiliserait générateurs de nombres aléatoires,
01:30
using random number generators, chaotic functions, and fuzzy logic
26
90202
4141
fonctions chaotiques et logique floue
01:34
to generate a sequence of musical notes
27
94343
2459
pour générer une séquence de notes musicales
01:36
in a way that would be impossible to track.
28
96802
2674
de façon à ce qu'elles soient impossible à prévoir.
01:39
But although this would yield countless original melodies never heard before,
29
99476
3795
Mais bien que l'on obtiendrait
d'innombrables mélodies jamais entendues auparavant,
01:43
only a tiny fraction of them would be worth listening to.
30
103271
3943
seulement une infime portion d'entre elles serait écoutable.
01:47
With the computer having no way to distinguish
31
107214
2337
Car l'ordinateur n'a aucun moyen de distinguer
01:49
between those which we would consider beautiful
32
109551
2423
ce que nous trouverions beau
01:51
and those which we won't.
33
111974
2637
de ce que nous n'aimerions pas.
01:54
But what if we took a step back
34
114611
1637
Mais si on prenait du recul
01:56
and tried to model a natural process that allows creativity to form?
35
116248
4973
et qu'on essayait de modéliser le processus naturel
qui fait naître la créativité ?
02:01
We happen to know of at least one such process
36
121221
2252
Il se trouve que l'on connait au moins un tel processus
02:03
that has lead to original, valuable, and even beautiful outcomes:
37
123473
4522
qui a mené a des résultats originaux, appréciable et même beaux :
02:07
the process of evolution.
38
127995
2788
le processus d'évolution.
02:10
And evolutionary algorithms,
39
130783
2198
Et les algorithmes évolutionnistes,
02:12
or genetic algorithms that mimic biological evolution,
40
132981
3259
ou les algorithmes génétiques qui imitent l'évolution biologique,
02:16
are one promising approach
41
136240
2303
sont une approche prometteuse
02:18
to making machines generate original and valuable artistic outcomes.
42
138543
6020
pour permettre aux machines de générer des résultats à valeur artistique.
Donc comment l'évolution peut-elle
02:24
So how can evolution make a machine musically creative?
43
144563
2991
rendre une machine créative musicalement ?
02:27
Well, instead of organisms,
44
147554
2111
Eh bien, au lieu d'un organisme,
02:29
we can start with an initial population of musical phrases,
45
149665
11713
on peut commencer par créer
une population initiale de phrases musicales,
02:41
and a basic algorithm
46
161378
1463
et un algorithme basique
02:42
that mimics reproduction and random mutations
47
162841
2924
qui imite la reproduction et les mutations aléatoires
02:45
by switching some parts,
48
165765
2412
en échangeant certaines parties, en en combinant d'autres,
02:48
combining others,
49
168177
1762
02:49
and replacing random notes.
50
169939
2414
et en remplaçant des notes aléatoires.
02:52
Now that we have a new generation of phrases,
51
172353
2698
Maintenant que nous avons une nouvelle génération de phrases,
02:55
we can apply selection using an operation called a fitness function.
52
175051
4954
nous pouvons les sélectionner
grâce à ce que l'on appelle une fonction d'adaptation.
Exactement comme l'aptitude biologique
03:00
Just as biological fitness is determined by external environmental pressures,
53
180005
4302
est déterminée par des pressions environnementales extérieures,
03:04
our fitness function can be determined by an external melody
54
184307
4157
notre fonction d'adaptation peut être déterminée
par une mélodie extérieure
03:08
chosen by human musicians, or music fans,
55
188464
2846
choisie par des musiciens humains, ou des fans de musique,
03:11
to represent the ultimate beautiful melody.
56
191310
8805
pour représenter la belle mélodie suprême.
L'algorithme peut alors comparer nos phrases musicales
03:20
The algorithm can then compare between our musical phrases
57
200115
3186
03:23
and that beautiful melody,
58
203301
1797
à cette jolie mélodie,
et ne sélectionner que les phrases qui sont les plus similaires.
03:25
and select only the phrases that are most similar to it.
59
205098
3853
03:28
Once the least similar sequences are weeded out,
60
208951
3018
Une fois les plus proches séquences trouvées,
03:31
the algorithm can reapply mutation and recombination to what's left,
61
211969
4529
l'algorithme peut appliquer à nouveau les mutations et recombinaisons
à celles qui restent,
03:36
select the most similar, or fitted ones, again from the new generation,
62
216498
4304
sélectionner les plus similaires, dans cette nouvelle génération,
03:40
and repeat for many generations.
63
220802
7610
et recommencer pour plusieurs générations.
Le processus qui nous a mené jusqu'ici possède tellement de données aléatoires
03:48
The process that got us there has so much randomness and complexity built in
64
228412
4316
et de complexité
03:52
that the result might pass the Lovelace Test.
65
232728
3570
que le résultait pourrait réussir le test de Lovelace.
03:56
More importantly, thanks to the presence of human aesthetic in the process,
66
236298
3948
Plus important encore, grâce à la présence de l’esthétique humaine dans le processus
04:00
we'll theoretically generate melodies we would consider beautiful.
67
240246
9081
on génèrera, en théorie, que des mélodies jugées belles.
Mais est-ce que ça correspond à notre intuition
04:09
But does this satisfy our intuition for what is truly creative?
68
249327
4240
de ce qui est réellement créatif ?
04:13
Is it enough to make something original and beautiful,
69
253567
2544
Est-ce suffisant pour créer quelque chose d'original et beau,
04:16
or does creativity require intention and awareness of what is being created?
70
256111
6286
ou est ce que la créativité nécessite une intention
et une conscience de ce qui est en train d'être créé ?
04:22
Perhaps the creativity in this case is really coming from the programmers,
71
262397
3796
Peut-être que dans ce cas la créativité vient réellement des programmeurs,
04:26
even if they don't understand the process.
72
266193
2825
même s'ils ne comprennent pas vraiment le processus.
De toutes façons, qu'est ce que la créativité humaine ?
04:29
What is human creativity, anyways?
73
269018
2186
04:31
Is it something more than a system of interconnected neurons
74
271204
2835
Est-ce plus qu'un système de neurones interconnectés
04:34
developed by biological algorithmic processes
75
274039
3143
développés par le biais d'un processus biologique algorithmique
04:37
and the random experiences that shape our lives?
76
277182
3433
et par les expérience aléatoires qui forgent ce que nous sommes ?
04:40
Order and chaos, machine and human.
77
280615
3537
Ordre et chaos, machine et humain.
Voilà les moteurs qui animent les projets de créativité synthétique
04:44
These are the dynamos at the heart of machine creativity initiatives
78
284152
4116
04:48
that are currently making music, sculptures, paintings, poetry and more.
79
288268
6002
qui créent en ce moment musique, sculptures, peintures, poésie
et plus encore.
04:54
The jury may still be out
80
294270
1477
On pourra toujours se demander
04:55
as to whether it's fair to call these acts of creation creative.
81
295747
4304
s'il est justifié de juger ces créations comme créatives.
Mais si une œuvre peut vous faire pleurer,
05:00
But if a piece of art can make you weep,
82
300051
2381
05:02
or blow your mind,
83
302432
1541
ou vous étonner,
05:03
or send shivers down your spine,
84
303973
2161
ou vous faire frissonner de plaisir,
05:06
does it really matter who or what created it?
85
306134
3452
est-ce vraiment important de savoir qui ou quoi l'a créée ?
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