Les chercheurs expliquent comment on peut apprendre à un robot à naviguer dans un labyrinthe en stimulant électriquement une culture de cellules nerveuses cérébrales connectées à la machine. Ces cellules nerveuses ont été cultivées à partir de cellules vivantes et ont servi de réservoir physique à l’ordinateur pour construire des signaux cohérents. Ces résultats suggèrent qu’un comportement dirigé vers un but peut être généré sans apprentissage supplémentaire en envoyant des signaux de perturbation à un système incarné.
L’intelligence peut-elle être enseignée aux robots ? Les progrès réalisés dans le domaine de l’informatique à réservoir physique, une technologie qui donne un sens aux signaux du cerveau, pourraient contribuer à la création de machines à intelligence artificielle qui pensent comme nous.
Dans Applied Physics Letters, publié par AIP Publishing, des chercheurs de l’université de Tokyo expliquent comment on peut apprendre à un robot à naviguer dans un labyrinthe en stimulant électriquement une culture de cellules nerveuses cérébrales connectées à la machine.
Ces cellules nerveuses, ou neurones, ont été cultivées à partir de cellules vivantes et ont servi de réservoir physique à l’ordinateur pour construire des signaux cohérents.
Ces signaux, considérés comme des signaux homéostatiques, indiquent au robot que son environnement interne est maintenu dans une certaine fourchette et servent de référence lorsqu’il se déplace librement dans le labyrinthe.
Chaque fois que le robot se dirigeait dans la mauvaise direction ou faisait face au mauvais côté, les neurones de la culture cellulaire étaient perturbés par une impulsion électrique. Tout au long des essais, le robot était continuellement alimenté par les signaux homéostatiques interrompus par les signaux de perturbation jusqu’à ce qu’il ait réussi à résoudre la tâche du labyrinthe.
Ces résultats suggèrent qu’un comportement dirigé vers un but peut être généré sans apprentissage supplémentaire en envoyant des signaux de perturbation à un système incarné. Le robot ne pouvait pas voir l’environnement ou obtenir d’autres informations sensorielles, il était donc entièrement dépendant des impulsions électriques d’essai-erreur.
« J’ai moi-même été inspiré par nos expériences pour émettre l’hypothèse que l’intelligence dans un système vivant émerge d’un mécanisme extrayant une sortie cohérente d’un état désorganisé, ou d’un état chaotique », a déclaré le co-auteur Hirokazu Takahashi, professeur associé de mécano-informatique.
En utilisant ce principe, les chercheurs montrent qu’il est possible de produire des capacités de résolution de tâches intelligentes en utilisant des ordinateurs à réservoir physique pour extraire les signaux neuronaux chaotiques et délivrer des signaux homéostatiques ou de perturbation. Ce faisant, l’ordinateur crée un réservoir qui comprend comment résoudre la tâche.
« Le cerveau d’un enfant de l’école primaire est incapable de résoudre les problèmes mathématiques d’un examen d’admission à l’université, peut-être parce que la dynamique du cerveau ou de l’ordinateur réservoir physique n’est pas assez riche », a déclaré Takahashi. « La capacité à résoudre des tâches est déterminée par la richesse du répertoire de modèles spatio-temporels que le réseau peut générer. »
L’équipe estime que l’utilisation de l’informatique à réservoir physique dans ce contexte contribuera à une meilleure compréhension des mécanismes du cerveau et pourrait conduire au développement inédit d’un ordinateur neuromorphique.
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