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Un robot chat émotionnel
Des scientifiques néerlandais dotent un chat robotisé d'un ensemble de règles logiques pour les émotions. Ils pensent qu'en introduisant des variables émotionnelles dans le processus de prise de décision, ils devraient être capables de créer des interactions humaines et informatiques plus naturelles.
Chaton émotionnel : Une plate-forme matérielle robotique appelée iCAT est utilisée pour évaluer un ensemble de règles logiques pour les états émotionnels informatiques. L'objectif est de communiquer l'état émotionnel du robot lorsqu'il effectue des tâches complexes afin qu'il prenne des décisions plus efficacement.
Nous ne croyons pas vraiment que les ordinateurs puissent avoir des émotions, mais nous voyons que les émotions ont une certaine fonction dans le raisonnement pratique humain, dit Mehdi Dastani , chercheur en intelligence artificielle à l'Université d'Utrecht, aux Pays-Bas. En conférant aux agents intelligents des émotions similaires, les chercheurs espèrent que les robots pourront ensuite imiter ce raisonnement humain, dit-il.
Le matériel du robot, appelé invention , a été développé par le cabinet de recherche néerlandais Philips et conçu pour être une plate-forme robotique d'accompagnement générique. En permettant au robot de former des expressions faciales à l'aide de ses sourcils, de ses paupières, de sa bouche et de la position de sa tête, les chercheurs visent à lui montrer s'il est confus, par exemple lorsqu'il interagit avec son utilisateur humain. L'objectif à long terme est d'utiliser le logiciel de logique émotionnelle de Dastani pour aider à l'interaction humaine et robotique, mais pour l'instant, les chercheurs ont l'intention d'utiliser l'iCAT pour afficher les états émotionnels internes lors de la prise de décisions.
En plus d'améliorer les interactions, cette logique émotionnelle devrait également aider les agents intelligents à effectuer des tâches non interactives. Par exemple, cela devrait aider à réduire la charge de travail de calcul lors des processus décisionnels complexes utilisés lors de l'exécution des tâches de planification.
Développées avec John-Jules Meyer et Bas Steunebrink, également à Utrecht, les fonctions logiques consistent en une série de règles pour définir un ensemble de 22 émotions, telles que la colère, l'espoir, la gratification, la peur et la joie. Mais plutôt que d'être basés sur des notions de sentiments, ceux-ci sont définis en termes d'un objectif que le robot doit atteindre et du plan par lequel le robot vise à l'atteindre.
Lorsque les robots tentent généralement d'effectuer une tâche, telle que la navigation, ils peuvent généralement adopter deux approches : ils peuvent calculer un plan défini à l'avance, en fonction d'un point de départ et de la position de l'objectif, puis l'exécuter, ou ils peuvent continuellement replanifier leur itinéraire au fur et à mesure. La première méthode est assez primitive et peut souvent donner lieu à la scène familière d'un robot se cognant contre un obstacle imprévu, incapable de le contourner. Cette dernière approche est plus robuste, en particulier lors de la navigation dans des environnements imprévisibles et complexes. Mais cette méthode est généralement très exigeante en termes de calcul car elle nécessite que le robot recherche en permanence le meilleur itinéraire parmi un grand nombre de chemins possibles.
La logique émotionnelle peut aider à tirer le meilleur des deux mondes en obligeant le robot à replanifier son itinéraire uniquement lorsque ses états émotionnels l'imposent. Par exemple, dans ce type de tâche de navigation, l'espoir serait défini en termes de système croyant (basé sur des données sensorielles) qu'en exécutant le plan A pour atteindre l'objectif B, l'objectif B sera atteint. Inversement, la peur se produit lorsque le système espère atteindre l'objectif B par le plan A, mais il pense que l'objectif B ne sera pas atteint après avoir exécuté le plan A. En utilisant ce type de définition, la peur peut aider le robot à reconnaître quand il est temps d'essayer un nouvelle pointe. Cela change ses convictions car le reste du plan ne rendra pas son objectif atteignable, explique Dastani.
Essentiellement, en attribuant des émotions à l'état actuel d'un agent, il est possible de surveiller le comportement du système afin que la prise de décision ou la planification ne soit effectuée que lorsque cela est absolument nécessaire. C'est une heuristique qui peut aider à rendre les processus de prise de décision rationnels plus réalistes et beaucoup plus calculables, explique Dastani. Le fait est qu'ici, nous surveillons en permanence s'il existe un risque d'échec.
D'autres robots ont été conçus pour imiter les expressions humaines. Mais l'accent mis par Dastani sur la façon dont les émotions peuvent affecter la décision le rend différent de nombreux autres projets sur l'informatique émotionnelle ou affective, comme le robot Kismet du MIT, développé par Cynthia Breazeal . Avec Kismet, comme d'autres robots affectifs, l'accent est mis sur la façon d'amener le robot à exprimer des émotions et à les susciter chez les gens.
Les fonctions émotionnelles de Dastani ont été dérivées d'un modèle psychologique connu sous le nom de modèle OCC, conçu en 1988 par un trio de psychologues : André Ortony et Allan Collins , de l'Université Northwestern, et Gerald Clore , de l'Université de Virginie. Différents psychologues ont proposé différents ensembles d'émotions, explique Dastani. Mais son groupe a décidé d'utiliser ce modèle particulier car il spécifiait les émotions en termes d'objets, d'actions et d'événements.
En effet, l'une des raisons de la création de ce modèle était d'encourager un tel travail, explique Ortony. C'est très gratifiant pour nous que les gens utilisent le modèle de cette façon, dit-il. La plupart du temps, lorsque les gens parlent d'informatique émotionnelle ou affective, c'est au niveau de l'interaction humaine, mais il y a beaucoup de travail à faire pour déterminer comment les émotions influencent la prise de décision, dit-il.
Cela traverse de nombreux débats philosophiques sur la nature de l'émotion humaine et, en fait, de la pensée humaine, dit Blay Whitby , philosophe spécialisé en intelligence artificielle à l'Université du Sussex, au Royaume-Uni. Ce n'est pas une mauvaise chose, dit-il, mais de nombreux philosophes considéreraient probablement la notion de logique émotionnelle comme un oxymore, dit-il.
Avoir 22 émotions différentes en fait un modèle très riche d'émotion humaine, même comparé à certaines théories psychiatriques, dit Whitby. Mais il devra être capable de résoudre les conflits entre différents états émotionnels, et il doit être pratiquement mis à l'épreuve, dit-il. Le diable est dans les détails avec ce genre de travail, et ils ne considèrent spécifiquement pas les interactions multi-agents.
Dastani dit que l'incorporation d'interactions multi-agents – celles impliquant plusieurs robots ou robots et humains – est sur sa liste de choses à faire. Il note que ce n'est qu'alors que les utilisateurs finaux sont susceptibles de voir les avantages de cette logique émotionnelle, sous la forme d'interactions robotiques plus naturelles ou à travers les réponses d'agents intelligents dans les centres d'appels automatisés. Avant que cela ne se produise, ces états émotionnels sont plus susceptibles de fonctionner en coulisses dans des activités plus banales comme la navigation et les tâches de planification, dit Dastani, mais il est encore trop tôt pour prédire quand un tel système serait disponible dans le commerce.