En partenariat avec l'armée américaine, une société privée nourrit un réseau neuronal des données issues de la collecte d'ondes cérébrales de militaires professionnels, afin de lui apprendre à décider ou non d'ouvrir le feu sur une cible...
Surpassant nettement l'homme dans la précision et la rapidité du tir, la machine échoue encore à comprendre comment un soldat prend la décision d'ouvrir le feu. Mais le fossé est en train de se combler.
L'homme entraîneur de la machine
Le sujet ouvre évidemment des questions d'ordre moral que nous vous laisserons apprécier. Faut-il enseigner à une IA pourquoi et comment un tireur d'élite prend la décision d'abattre une cible ? Les chercheurs de la société DCS Corp, en partenariat avec l'Army Research Lab américains, ont en tout cas prouvé qu'il est possible d'apprendre à une machine comment un homme décide de tirer ou non. Ils viennent de présenter leurs travaux à l'occasion d'une conférence annuelle sur les interfaces intelligentes à Chypre, en mars 2017.
Le défi est incroyablement complexe : si la machine dépasse manifestement nos capacités dans l'assimilation de données, elle est encore très loin d'égaler le cerveau humain quand il s'agit d'identifier une cible dans le chaos instable et mouvant du monde réel. DCS Corp pense avoir trouvé la solution : entraîner la machine par l'homme.
La machine imite l'homme
Concrètement, l'équipe américaine s'est concentrée sur la collecte de ce que l'on appelle la réponse P300 : il s'agit d'une onde électrique émise par le cerveau en réponse à un stimulus associé à un effet de surprise. Cette réponse du cerveau engage la mémoire, l'évaluation, et donc une prise de décision rapide. Un processus aussi fulgurant que complexe, difficile à enseigner à une IA. Mais celle-ci est en mesure de le singer quand on la nourrit des ondes cérébrales d'un vrai soldat engagé dans l'action, lors d'une simulation par exemple.
DCS Corp imagine ainsi barder de capteurs d'ondes cérébrales une escouade de soldats sur le terrain en intervention réelle, pour multiplier les points de vue et affiner l'apprentissage de son réseau neuronal. L'objectif n'est pas (encore) d'apprendre aux robots à tuer, ce qui serait un défi lancé à l'éthique, mais de leur faire comprendre le processus. Au cas où.
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