L'armée américaine crée des robots capables de suivre les ordres

Un robot clearpath sous contrôle à distance Clearpath Robotique

Les robots militaires ont toujours été assez stupides. Le PackBot utilisé par l'armée américaine pour les inspections et le déminage, par exemple, n'a pratiquement aucune intelligence embarquée et est piloté par télécommande. Ce que l'armée a longtemps voulu à la place, ce sont des coéquipiers robots intelligents qui peuvent suivre les ordres sans surveillance constante.

C'est maintenant un pas de plus. Le laboratoire de recherche de l'armée a développé un logiciel qui permet aux robots de comprendre les instructions verbales, d'effectuer une tâche et de rendre compte. Les récompenses potentielles sont énormes. Un robot capable de comprendre les commandes et doté d'un certain degré d'intelligence artificielle serait un jour capable de devancer les troupes et de vérifier les engins explosifs improvisés ou les embuscades. Cela pourrait également réduire le nombre de soldats humains nécessaires sur le terrain.

Même les voitures autonomes n'ont pas un niveau de compréhension suffisamment élevé pour pouvoir suivre les instructions d'une autre personne et mener à bien une mission complexe, explique Nicholas Roy du MIT, qui faisait partie de l'équipe à l'origine du projet. Mais notre robot peut faire exactement cela.

Roy a travaillé sur le problème dans le cadre du Alliance de technologie collaborative robotique, un projet de 10 ans mené par l'Army Research Laboratory (ARL). L'équipe du projet comprenait des chercheurs du MIT et de Carnegie Mellon travaillant aux côtés d'institutions gouvernementales telles que le Jet Propulsion Laboratory de la NASA et d'entreprises de robotique telles que Boston Dynamics. Le programme s'est terminé le mois dernier, avec une série d'événements pour montrer ce qu'il avait accompli. Un certain nombre de robots ont été mis à l'épreuve, montrant leurs compétences de manipulation, leur mobilité sur les obstacles et leur capacité à suivre des instructions verbales.

L'idée est qu'ils sont capables de travailler plus efficacement avec les gens, un peu comme un chien militaire. Le chien est un parfait exemple de ce que nous visons en termes de collaboration avec les humains, déclare le chef de projet Stuart Young. Comme un chien, le robot peut prendre des instructions verbales et interpréter des gestes. Mais il peut aussi être piloté via une tablette et restituer des données sous forme de cartes et d'images pour que l'opérateur puisse voir exactement ce qu'il y a derrière le bâtiment, par exemple.

L'équipe a utilisé une approche hybride pour aider les robots à donner un sens au monde qui les entoure. L'apprentissage en profondeur est particulièrement efficace pour la reconnaissance d'images. Des algorithmes similaires à ceux que Google utilise pour reconnaître les objets sur les photos permettent aux robots d'identifier les bâtiments, la végétation, les véhicules et les personnes. Ethan Stump, roboticien senior de l'ARL, explique qu'en plus d'identifier des objets entiers, un robot exécutant le logiciel peut reconnaître des points clés tels que les phares et les roues d'une voiture, les aidant à déterminer la position et l'orientation exactes de la voiture.

Une fois qu'il a utilisé l'apprentissage en profondeur pour identifier un objet, le robot utilise une base de connaissances pour extraire des informations plus détaillées qui l'aident à exécuter ses commandes. Par exemple, lorsqu'il identifie un objet comme étant une voiture, il consulte une liste de faits relatifs aux voitures : une voiture est un véhicule, elle a des roues et un moteur, etc. Ces faits doivent être codés à la main et prennent du temps à compiler, cependant, et Stump dit que l'équipe cherche des moyens de rationaliser cela. (D'autres examinent des défis similaires : le programme Machine Common Sense (MCS) de la DARPA combine l'apprentissage en profondeur avec une approche centrée sur la base de connaissances afin qu'un robot puisse apprendre et montrer quelque chose comme le jugement humain.)

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Young donne l'exemple de la commande Passez derrière le camion le plus éloigné sur la gauche. En plus de reconnaître les objets et leurs emplacements, le robot doit déchiffrer derrière et à gauche, qui dépendent de l'endroit où l'orateur se tient, fait face et pointe. Sa connaissance codée en dur de l'environnement lui donne des indices conceptuels supplémentaires sur la façon de mener à bien sa tâche.

Le robot peut également poser des questions pour faire face à l'ambiguïté. Si on lui dit d'aller derrière le bâtiment, il pourrait revenir avec : Tu veux dire le bâtiment sur la droite ?

Nous avons intégré des formes de base de toutes les pièces nécessaires pour permettre d'agir en tant que coéquipier, explique Stump. Le robot peut créer des cartes, étiqueter des objets dans ces cartes, interpréter et exécuter des commandes simples par rapport à ces objets et demander des éclaircissements en cas d'ambiguïté dans la commande.

Lors de l'événement final, un robot Husky à quatre roues a été utilisé pour démontrer à quel point le logiciel permettait aux robots de comprendre les instructions. Deux des trois démonstrations se sont parfaitement déroulées. Le robot a dû être redémarré au cours de la troisième lorsque son système de navigation s'est bloqué.

Nous avons entendu le commentaire selon lequel si le robot n'avait pas échoué, il aurait semblé que la démo était en conserve, donc je pense qu'il y avait une appréciation que nous montrions un système en train de faire quelque chose, dit Stump.

Comme pour les chiens militaires, dit Young, la confiance est la clé pour amener les robots et les humains à travailler ensemble. Les soldats devront apprendre les capacités et les limites du robot, et en même temps, la machine apprendra le langage et les procédures de l'unité.

Mais deux autres grands défis demeurent. Premièrement, le robot est actuellement trop lent pour une utilisation pratique. Deuxièmement, il doit être beaucoup plus résistant. Tous les systèmes d'IA peuvent mal tourner, mais les robots militaires doivent être fiables dans des situations de vie ou de mort. Ces défis seront relevés dans le cadre d'un programme ARL de suivi.

Le travail de l'armée pourrait avoir un impact dans le monde entier, estime l'équipe. Si les robots autonomes peuvent faire face à des environnements complexes du monde réel, travailler aux côtés des humains et suivre des instructions orales, ils auront une myriade d'utilisations, de l'industrie et de l'agriculture au front domestique. Cependant, l'implication militaire dans le projet suscite des inquiétudes chez les roboticiens comme Oren Etzioni, PDG de l'Allen Institute for Artificial Intelligence.

Les systèmes actuels d'IA et de robotique sont fragiles et sujets aux malentendus - pensez à Alexa ou à Siri, dit Etzioni. Donc, si nous les mettons sur le champ de bataille, j'espère bien que nous ne leur donnerons aucune capacité destructrice.

Etzioni cite un certain nombre de problèmes associés aux robots militaires autonomes, tels que ce qui se passe lorsqu'un robot fait une erreur ou est piraté. Il se demande également si les robots destinés à sauver des vies pourraient rendre les conflits plus probables. Je suis opposé aux robots-soldats autonomes jusqu'à ce que nous ayons une bonne compréhension de ces problèmes, dit-il.

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