Dans un laboratoire de neuro-robotique de l'Université de Californie du Sud, une petite main mécanique a entendu une mélodie pour la première fois et l'a jouée en une seule tentative, sans partitions, partitions préchargées ou semaines de formation et de pratique supervisées (via USC Viterbi).
Le système s’appelle la Main du Musicien. Il comporte quatre doigts, chacun mû par un tendon connecté à un petit moteur électrique, reflétant la façon dont les muscles tirent réellement les tendons d'une main humaine. Il a été construit par le doctorant Hesam Azadjou sous la direction du professeur Francisco Valero-Cuevas.
Comment le robot a-t-il réellement appris ?
Grâce à une technique appelée « babillage moteur », le processus exploratoire d’essais et d’erreurs par lequel les humains apprennent à contrôler leurs membres. Sans connaître le concept des mains, des claviers et de la musique, le robot a découvert comment ses mouvements pouvaient produire des sons en appuyant sur les touches d'un piano.
Pendant les deux premières minutes, la main robotique a appuyé sur des touches aléatoires, analysant la relation entre les mouvements des doigts et les sons produits par le piano. À partir de cette brève expérience, il a cartographié le lien entre les commandes motrices (les mouvements des doigts) et les résultats (les sons).
Lorsque la Musician Hand a entendu pour la première fois la mélodie d'une trentaine de notes, conçue par le compositeur et théoricien de la musique Richard Tuttobene, basé à Los Angeles et appelée « Robo Algo », elle a converti l'audio en spectrogramme, utilisé des réseaux neuronaux pour identifier les notes, puis a généré les commandes requises pour reproduire la séquence, dès la première tentative.
Qu’est-ce qui en fait plus qu’un truc de fête musicale ?
Les chercheurs ont également mené une audition à l'aveugle, au cours de laquelle deux juges ont évalué la main du musicien aux côtés de quatre pianistes qualifiés sans savoir lequel était le robot, et il y avait des moments où ils ne pouvaient pas faire la différence entre les humains et le robot.
En revanche, les adultes non formés ne pouvaient même pas rejouer les premières douzaines de notes. Azadjou souligne que le cerveau humain résout des problèmes moteurs complexes en utilisant moins de 100 watts de puissance, ce qui équivaut à peu près à un chargeur d’ordinateur portable, mais que l’IA conventionnelle pourrait avoir besoin de mégawatts de puissance pour la même tâche.
Ce type d'apprentissage simple, efficace et basé sur l'expérience pourrait en fait être appliqué aux appareils robotiques que les gens peuvent porter et utiliser quotidiennement, tels que les exosquelettes pour les patients atteints de la maladie de Parkinson et les robots de rééducation personnalisés. La recherche a été soutenue par la NSF et la DARPA.
