Bienvenue à l'école maternelle des robots », déclare Pieter Abbeel en ouvrant la porte du Robot Learning Lab au septième étage d'un nouveau bâtiment élégant à la limite nord du campus UC-Berkeley. Le laboratoire est chaotique: vélos adossés au mur, une dizaine d'étudiants diplômés dans des cabines désorganisées, des tableaux blancs couverts d'équations indéchiffrables. Abbeel, 38 ans, est un gars mince et raide, vêtu d'un jean et d'un t-shirt étiré. Il a déménagé aux États-Unis depuis la Belgique en 2000 pour obtenir un doctorat. en informatique à Stanford et est désormais l'un des plus grands experts au monde dans la compréhension du défi d'apprendre aux robots à penser intelligemment. Mais d'abord, il doit leur apprendre à «penser» du tout. «C'est pourquoi nous appelons cette école maternelle», plaisante-t-il. Il me présente Brett, un robot humanoïde de six pieds de haut fabriqué par Willow Garage, un fabricant de robotique de haut niveau de la Silicon Valley qui est maintenant en faillite. Le laboratoire a acquis le robot il y a plusieurs années pour expérimenter. Brett, qui signifie «robot Berkeley pour l'élimination des tâches fastidieuses», est une créature à l'allure amicale avec une grosse tête plate et des caméras largement espacées pour les yeux, un torse trapu, deux bras avec des pinces pour les mains et des roues pour les pieds. Pour le moment, Brett n'est pas en service et se tient au centre du laboratoire avec la grâce mystérieuse et silencieuse d'un robot débranché. Sur le sol à proximité se trouve une boîte de jouets avec laquelle Abbeel et les élèves apprennent à jouer à Brett: un marteau en bois, un avion jouet en plastique, des blocs Lego géants. Brett n'est que l'un des nombreux robots du laboratoire. Dans une autre cabine, un robot sans nom de 18 pouces de hauteur est suspendu à une élingue au dossier d'une chaise. Au sous-sol se trouve un robot industriel qui joue dans l'équivalent d'un bac à sable de robot pendant des heures chaque jour, juste pour voir ce qu'il peut apprendre. De l'autre côté de la rue, dans un autre laboratoire de Berkeley, un robot chirurgical apprend à recoudre de la chair humaine, tandis qu'un étudiant diplômé apprend aux drones à se piloter intelligemment autour d'objets. «Nous ne voulons pas que des drones s'écraser sur des objets et tomber du ciel», dit Abbeel. «Nous essayons de leur apprendre à voir.»
Les robots industriels ont longtemps été programmés avec des tâches spécifiques: déplacer le bras de six pouces vers la gauche, saisir le module, tourner vers la droite, insérer le module dans la carte de circuit imprimé. Répétez 300 fois par heure. Ces machines sont aussi stupides que les tondeuses à gazon. Mais ces dernières années, des percées dans l'apprentissage automatique - des algorithmes qui imitent à peu près le cerveau humain et permettent aux machines d'apprendre des choses par elles-mêmes - ont donné aux ordinateurs une capacité remarquable à reconnaître la parole et à identifier les modèles visuels. L'objectif d'Abbeel est d'imprégner aux robots une sorte d'intelligence générale - une façon de comprendre le monde afin qu'ils puissent apprendre à accomplir des tâches par eux-mêmes. Il a un long chemin à parcourir. «Les robots n'ont même pas les capacités d'apprentissage d'un enfant de deux ans», dit-il. Par exemple, Brett a appris à faire des tâches simples, comme faire un nœud ou plier le linge. Des choses simples pour les humains, comme reconnaître qu'une boule de tissu froissée sur une table est en fait une serviette, sont étonnamment difficiles pour un robot, en partie parce qu'un robot n'a pas de bon sens, aucun souvenir de tentatives antérieures de serviette- pliage et, surtout, aucun concept de ce qu'est une serviette. Tout ce qu'il voit, c'est une liasse de couleurs.
Afin de résoudre ce problème, Abbeel a créé une méthode d’auto-apprentissage inspirée par des cassettes de psychologie de l’enfant, adaptant constamment leurs approches à la résolution de tâches. Maintenant, quand Brett trie le linge, il fait la même chose: attraper la serviette rembourrée avec ses mains à pince, essayer de se faire une idée de sa forme, comment le plier. Cela a l'air primitif, et ça l'est. Mais tu y repenses encore: Un robot apprend à plier une serviette.
Tout cela est fantasmagorique, du genre Frankenstein-land. La complexité des tâches pouvant être exécutées par les machines intelligentes augmente à un rythme exponentiel. Où cela nous mènera-t-il finalement? Si un robot peut apprendre à plier une serviette, sera-t-il un jour en mesure de vous préparer à dîner, de subir une intervention chirurgicale ou même de mener une guerre? L’intelligence artificielle peut aider à résoudre les problèmes les plus complexes auxquels l’humanité est confrontée, comme le traitement du cancer et le changement climatique, mais à court terme, elle devrait également renforcer la surveillance, éroder la vie privée et anéantir les télémarketers. Au-delà, de grandes questions se posent: les machines pourront-elles un jour penser par elles-mêmes, raisonner à travers des problèmes, afficher des émotions? Personne ne sait. La montée en puissance des machines intelligentes ne ressemble à aucune autre révolution technologique, car ce qui est en jeu, c’est l’idée même de l’humanité - nous sommes peut-être sur le point de créer une nouvelle forme de vie, qui pourrait non seulement marquer une avancée évolutive, mais aussi menace potentielle pour notre survie en tant qu'espèce.
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