De l’évolution darwinienne aux « monstres prometteurs » de Richard Goldschmidt : quelle place pour la robotique évolutionniste ?

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Charles Darwin;evolution

En s’appropriant les mécanismes de l’évolution darwinienne, l’algorithmique et la robotique évolutionnistes promettent l’avènement de créatures artificielles toujours plus performantes. L’avantage sélectif de l’homme est-il menacé par l’émergence de ces monstres robotiques prometteurs ?

De l’évolutionnisme darwinien aux monstres prometteurs de Goldschmidt

En 1859, Charles Darwin publiait L’origine des espèces, livre fondateur de la théorie de l’évolution. Contre la théologie naturelle, Darwin affirme que les espèces n’ont pas été créées une fois pour toute et de façon immuable, et qu’elles évoluent non pas selon un plan préétabli mais grâce au hasard. Les variations aléatoires du vivant, la pression sélective du milieu et la reproduction des plus adaptés (survival of the fittest), suffisent à expliquer l’émergence de traits biologiques fonctionnels. Ce mécanisme sera confirmé et précisé par la génétique du 20ème siècle, les altérations accidentelles du génome devenant le support d’une lente évolution.

Toutefois, dans les années 1980, la découverte des « gènes homéotiques » , contribuera à réhabiliter les théories dites saltationnistes. Les mutations de ces « gènes architectes », produisent des modifications macroscopiques spectaculaires, un organe ou un membre bien formé pouvant apparaître à un endroit anormal. La nature est donc capable d’engendrer de façon abrupte des mutants très différents de la norme de l’espèce ; mutants devenus monstres tant cet écart à la norme est important. Les « monstres prometteurs » de l’embryologiste et généticien allemand Richard Goldschmidt (1878-1958) , reviennent ainsi sur le devant de la scène pour expliquer l’évolution des espèces.

L’homme est inclus dans ce monde vivant en perpétuelle évolution et son avantage sélectif pourrait fort bien disparaître à l’aune de l’apparition de « monstres prometteurs ». Ces monstres émergeront-ils dans le champ de l’intelligence artificielle et de l’informatique ?

La robotique évolutionniste au croisement de la robotique comportementale et de la vie artificielle

L’évolution naturelle est une source d’inspiration illimitée pour les chercheurs en robotique et en intelligence artificielle. La puissance de calcul des ordinateurs permet d’accélérer le temps et de précipiter l’évolution.

Née dans les années 1990, la robotique évolutionnaire ou évolutionniste (evolutionnary robotics en anglais), réunit deux domaines de recherche : la robotique comportementale et la vie artificielle. La robotique comportementale permettra aux robots d’adapter leurs réponses motrices en fonction de la perception de leur environnement via des capteurs ou senseurs.

Parallèlement, les recherches dans le domaine de la vie artificielle tenteront de simuler certaines caractéristiques du vivant, et notamment ses capacités de réplication et d’évolution. Dans les années 1970, John Holland, scientifique américain, invente les « algorithmes génétiques ». Pour un problème donné, une « population » de solutions possibles est créée aléatoirement. Les plus performantes sont sélectionnées puis combinées ou soumises à de nouvelles variations, afin de donner lieu à une nouvelle génération de solutions enfants, et ainsi de suite pour une convergence graduelle vers la meilleure solution.

À partir des années 1990, ce principe d’évolution artificielle commencera à être appliqué à la robotique autonome. Des algorithmes évolutionnistes ont par exemple permis à des robots hexapodes (six pattes) de redécouvrir la marche tripode des insectes (alternance d’appuis sur trois pattes), mais également d’inventer un moyen de déplacement plus rapide sur terrain plat, la marche bipode (alternance d’appuis sur deux pattes).

La programmation évolutionniste permet aujourd’hui d’optimiser tout type d’application informatique. Incarnés dans des projets de type animats ou potentialisés dans la transformation digitale de nos manières de vivre et de travailler, les algorithmes dits « génétiques » sont au cœur du Deep Learning et de l’Intelligence Artificielle. Dans quelle mesure ces nouveaux robots sont-ils des « monstres prometteurs » ? Jusqu’où va l’analogie entre évolution naturelle et artificielle ?

Homéoses artificielles : l’homme décide seul de l’aspect « prometteur » du monstre

En biologie, les homéoses issues de manipulations génétiques peuvent être qualifiées de « monstrueuses », parce qu’elles dévient de la norme de l’espèce et parce qu’elles interrogent sur le pouvoir dont dispose l’homme à l’égard de la vie. En robotique, tout semble possible en termes de combinaisons de traits fonctionnels nouveaux, optimisées en temps réel par l’intelligence artificielle aux commandes. Pourtant, ces chimères ne relèvent pas du monstrueux parce qu’elles échappent à la normativité du vivant.

Ensuite, si les innovations robotiques sont prometteuses, ce n’est pas relativement à une pression sélective qui les mettraient en concurrence entre elles ou avec nous, pour la survie et le repeuplement de la planète. Seul l’homme décide de l’aspect « prometteur » de ses créatures, en fonction des performances qu’il en attend.

Le parallèle avec l’évolution naturelle s’arrête donc là puisque c’est l’homme qui décide de la survie ou de la mort du robot, et parce que le robot est incapable de se répliquer matériellement. En effet, le phénotype du robot (c’est à dire l’ensemble de ses caractéristiques matérielles fonctionnelles) n’est pas codé dans son génotype (ou identité algorithmique). Il n’y aura donc pas d’auto-réplication des mutants robotiques les plus performants.

En tant que seul maître de la pression sélective qu’il exerce sur l’évolution de ses créations logicielles et robotiques, l’homme demeure entièrement responsable de leur finalité.

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Sources : StoryShaper, Richard Goldschmidt (The Material Basis Of Evolution), Charles Darwin (On the origin of species)

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