Hod Lipson: Robots that are "self-aware"

Hod Lipson construit des robots "conscients"

117,286 views ・ 2007-10-13

TED


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Traducteur: eric vautier Relecteur: Elisabeth Buffard
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So, where are the robots?
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Où sont les robots?
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We've been told for 40 years already that they're coming soon.
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On nous dit depuis 40 ans qu'ils arrivent bientôt.
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Very soon they'll be doing everything for us.
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Que bientôt ils feront tout pour nous:
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They'll be cooking, cleaning, buying things, shopping, building. But they aren't here.
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la cuisine, le nettoyage, les achats, les courses, la construction. Mais ils ne sont pas là.
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Meanwhile, we have illegal immigrants doing all the work,
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A la place, nos avons des immigrés qui font toutes ces tâches,
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but we don't have any robots.
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mais pas de robots.
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So what can we do about that? What can we say?
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Que pouvons-nous y faire? Que pouvons-nous dire?
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So I want to give a little bit of a different perspective
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Je veux vous laisser entrevoir une perspective différente,
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of how we can perhaps look at these things in a little bit of a different way.
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un point de vue différent sur ces choses.
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And this is an x-ray picture
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Voici une radio
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of a real beetle, and a Swiss watch, back from '88. You look at that --
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d'un vrai scarabée, et d'une montre suisse, qui date de 1988. Regardez --
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what was true then is certainly true today.
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ce qui était vrai alors l'est toujours aujourd'hui.
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We can still make the pieces. We can make the right pieces.
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Nous savons toujours créer les pièces, les bonnes pièces,
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We can make the circuitry of the right computational power,
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le circuit pour obtenir la puissance de calcul nécessaire,
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but we can't actually put them together to make something
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mais nous ne savons pas les combiner pour créer quelque chose
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that will actually work and be as adaptive as these systems.
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qui fonctionnera réellement et sera aussi adaptif que ces systèmes.
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So let's try to look at it from a different perspective.
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Essayons donc d'observer sous une autre perspective.
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Let's summon the best designer, the mother of all designers.
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Appelons le meilleur architecte, le plus grand architecte de tous les temps :
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Let's see what evolution can do for us.
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regardons ce que l'évolution peut faire pour nous.
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So we threw in -- we created a primordial soup
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Donc nous nous sommes lancés, nous avons créé une soupe primaire
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with lots of pieces of robots -- with bars, with motors, with neurons.
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avec beaucoup de morceaux de robots : des barres, des moteurs, des neurones.
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Put them all together, and put all this under kind of natural selection,
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on les a assemblés, et soumis à une sorte de sélection naturelle,
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under mutation, and rewarded things for how well they can move forward.
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à une mutation, et récompensé les choses selon leur capacité à avancer.
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A very simple task, and it's interesting to see what kind of things came out of that.
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Un travail très simple, mais il est intéressant de voir ce qui en est sorti.
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So if you look, you can see a lot of different machines
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Observez : vous pouvez voir plein de machines différentes
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come out of this. They all move around.
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émerger. Elles se déplacent toutes,
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They all crawl in different ways, and you can see on the right,
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elles bougent de plein de façons, et vous pouvez voir à droite,
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that we actually made a couple of these things,
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que nous en avons créé un certain nombre,
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and they work in reality. These are not very fantastic robots,
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qui fonctionnent vraiment. Ce ne sont pas des robots extraordinaires,
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but they evolved to do exactly what we reward them for:
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mais ils évoluent pour faire ce pour quoi nous les récompensons :
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for moving forward. So that was all done in simulation,
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pour avancer. Tout cela a été fait sur ordinateur,
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but we can also do that on a real machine.
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mais on peut aussi le faire dans le monde réel.
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Here's a physical robot that we actually
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Voici un vrai robot à qui nous avons en fait
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have a population of brains,
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donné un ensemble de cerveaux,
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competing, or evolving on the machine.
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qui s'affrontent, ou évoluent, sur la machine.
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It's like a rodeo show. They all get a ride on the machine,
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C'est comme un rodéo, ils sont tous sur la machine,
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and they get rewarded for how fast or how far
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et ils sont récompensés selon leur vitesse ou leur capacité
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they can make the machine move forward.
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à faire évoluer la machine.
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And you can see these robots are not ready
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Vous voyez que ces robots ne sont pas prêts
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to take over the world yet, but
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à dominer le monde, mais
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they gradually learn how to move forward,
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ils apprennent peu à peu comment évoluer,
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and they do this autonomously.
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et ce, de manière autonome.
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So in these two examples, we had basically
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Dans ces deux exemples, nous avons simplement
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machines that learned how to walk in simulation,
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des machines qui ont appris à marcher en laboratoire,
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and also machines that learned how to walk in reality.
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mais aussi des machines qui ont appris à marcher dans le monde réel.
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But I want to show you a different approach,
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Je veux vous montrer une autre approche,
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and this is this robot over here, which has four legs.
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ce robot, là-bas, qui a quatre jambes,
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It has eight motors, four on the knees and four on the hip.
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huit moteurs, quatre sur les genoux et quatre sur les hanches.
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It has also two tilt sensors that tell the machine
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Il a aussi deux capteurs de verticalité qui lui disent
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which way it's tilting.
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comment il est incliné.
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But this machine doesn't know what it looks like.
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Mais cette machine ne sait pas à quoi elle ressemble.
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You look at it and you see it has four legs,
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Vous la regardez et vous voyez ses quatre jambes,
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the machine doesn't know if it's a snake, if it's a tree,
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la machine ne sait pas si c'est un serpent, un arbre,
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it doesn't have any idea what it looks like,
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elle n'a aucune idée de ce à quoi elle ressemble,
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but it's going to try to find that out.
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mais elle va essayer de le deviner.
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Initially, it does some random motion,
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Au début, elle fait des mouvements au hasard,
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and then it tries to figure out what it might look like.
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et elle essaye de deviner à quoi elle peut ressembler --
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And you're seeing a lot of things passing through its minds,
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vous voyez un tas de choses lui traverser l'esprit,
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a lot of self-models that try to explain the relationship
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un tas de modèles qui essayent d'expliquer le lien
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between actuation and sensing. It then tries to do
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entre la mise en action et la perception -- et puis elle essaie de
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a second action that creates the most disagreement
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faire un second mouvement qui crée le plus grand contraste
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among predictions of these alternative models,
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parmi les prédictions de ces modèles alternatifs,
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like a scientist in a lab. Then it does that
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219000
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tel un scientifique dans un labo. Elle le fait
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and tries to explain that, and prune out its self-models.
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221000
4000
et essaye de l'expliquer, et d'éliminer ses propres modèles.
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This is the last cycle, and you can see it's pretty much
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Ceci est le dernier cycle, et vous voyez qu'elle a plutôt
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figured out what its self looks like. And once it has a self-model,
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4000
deviné à quoi elle ressemble, et une fois qu'elle sait quel est son modèle,
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it can use that to derive a pattern of locomotion.
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4000
elle s'en sert pour déterminer son mode de déplacement.
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So what you're seeing here are a couple of machines --
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Vous voyez ici des machines --
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a pattern of locomotion.
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un modèle de déplacement.
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We were hoping that it wass going to have a kind of evil, spidery walk,
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240000
4000
Nous espérions qu'il acquerrait une sorte de démarche d'araignée,
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but instead it created this pretty lame way of moving forward.
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244000
4000
mais au contraire, elle a créé cette manière plutôt boiteuse d'avancer.
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But when you look at that, you have to remember
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248000
3000
En voyant cela, vous devez toutefois vous rappeler
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that this machine did not do any physical trials on how to move forward,
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251000
6000
que cette machine n'a pas pu tester physiquement comment avancer,
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nor did it have a model of itself.
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257000
2000
et n'avait pas modèle d'elle-même.
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It kind of figured out what it looks like, and how to move forward,
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259000
3000
En gros, elle a deviné à quoi elle ressemble, et comment avancer,
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and then actually tried that out.
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262000
4000
et a ensuite essayé de le faire.
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(Applause)
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266000
5000
(Applaudissements)
04:31
So, we'll move forward to a different idea.
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271000
4000
Passons maintenant à une autre idée.
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So that was what happened when we had a couple of --
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275000
5000
Que se passerait-il si nous avions un couple --
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that's what happened when you had a couple of -- OK, OK, OK --
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280000
4000
ce qui arrive quand vous avez un couple -- OK, OK, OK --
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(Laughter)
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284000
2000
(Rires)
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-- they don't like each other. So
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286000
2000
-- ils ne s'aiment pas.
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there's a different robot.
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288000
3000
Voici un autre robot.
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That's what happened when the robots actually
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291000
2000
Voici ce qui arrive quand les robots sont effectivement
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are rewarded for doing something.
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293000
2000
récompensés pour avoir fait quelque chose.
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What happens if you don't reward them for anything, you just throw them in?
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295000
3000
Que se passe-t-il si vous ne les récompensez jamais, vous les laissez seuls?
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So we have these cubes, like the diagram showed here.
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298000
3000
Nous avons ces cubes, comme montrés sur le diagramme.
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The cube can swivel, or flip on its side,
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2000
Le cube peut pivoter, tourner sur le côté,
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and we just throw 1,000 of these cubes into a soup --
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304000
4000
nous lançons 1000 cubes dans une soupe --
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this is in simulation --and don't reward them for anything,
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308000
2000
en simulation du moins -- et nous ne les récompensons pas,
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we just let them flip. We pump energy into this
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310000
3000
nous les laissons se retourner. Nous envoyons de l'énergie
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and see what happens in a couple of mutations.
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313000
3000
et regardons les mutations qui peuvent arriver.
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So, initially nothing happens, they're just flipping around there.
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316000
3000
Au départ, rien ne se passe, ils se contentent de pivoter.
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But after a very short while, you can see these blue things
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319000
4000
Mais peu après, vous pouvez voir ces choses bleues
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on the right there begin to take over.
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323000
2000
sur la droite commencer à dominer.
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They begin to self-replicate. So in absence of any reward,
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325000
4000
Elles commencent à s'auto-répliquer. En l'absence de récompense,
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the intrinsic reward is self-replication.
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329000
3000
la récompense intrinsèque est l'auto-réplication.
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And we've actually built a couple of these,
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332000
1000
Nous en avons donc construit des comme cela,
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and this is part of a larger robot made out of these cubes.
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333000
4000
qui sont un morceau d'un plus grand robot créé à partir de ces cubes,
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It's an accelerated view, where you can see the robot actually
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337000
3000
voici en vue accélérée, le robot effectivement
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carrying out some of its replication process.
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340000
2000
en train de s'auto-répliquer.
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So you're feeding it with more material -- cubes in this case --
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342000
4000
Vous leur donnez plus de matériaux -- des cubes en l'occurrence --
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and more energy, and it can make another robot.
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346000
3000
et plus d'énergie, et cela crée un autre robot.
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So of course, this is a very crude machine,
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349000
3000
Bien sûr, c'est un robot très grossier,
05:52
but we're working on a micro-scale version of these,
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352000
2000
mais nous travaillons à une version microscopique,
05:54
and hopefully the cubes will be like a powder that you pour in.
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354000
3000
et nous espérons que les cubes seront comme une poudre à répandre.
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OK, so what can we learn? These robots are of course
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357000
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Qu'apprenons-nous? Ces robots ne sont bien sûr
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not very useful in themselves, but they might teach us something
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362000
3000
pas très utiles en eux-mêmes, mais ils pourraient nous apprendre
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about how we can build better robots,
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365000
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comment construire de meilleurs robots,
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and perhaps how humans, animals, create self-models and learn.
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368000
5000
et peut-être comment les humains et les animaux créent leurs modèles et apprennent.
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And one of the things that I think is important
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373000
2000
La chose la plus importante, est, je pense
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is that we have to get away from this idea
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375000
2000
que si nous devons sortir de cette idée
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of designing the machines manually,
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377000
2000
de concevoir des machines "à la main"
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but actually let them evolve and learn, like children,
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379000
3000
mais au contraire de les laisser évoluer et apprendre, comme des enfants,
06:22
and perhaps that's the way we'll get there. Thank you.
114
382000
2000
peut-être nous y arriverons ainsi. Merci.
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(Applause)
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384000
2000
(Applaudissements)
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