Nous entrons dans l’ère du robot scientifique | Technologie

La science a transformé la réalité dans laquelle nous vivons, mais quand on y réfléchit, la science est presque impossible à définir. En général, les scientifiques prêtent attention aux aspects de la réalité qui peuvent être mesurés (mais pas toujours) et tentent de créer des relations plus ou moins logiques entre ces aspects, ce qui nous permet de prédire un événement que nous trouvons intéressant ou utile, par exemple. la date précise d’une éclipse, la prévision de la météo de demain ou encore l’efficacité d’un médicament. Il existe de nombreux archétypes de scientifiques : physiciens-théoriciens, biochimistes, géologues, neuroscientifiques… Chacun étudie ou éclaire certains aspects de la réalité à l’aide de techniques et de paradigmes différents. Pour moi, la seule définition possible, à l’heure actuelle, est « la science est ce que font les scientifiques ».

En tant que physiciens, nous utilisons par exemple l’intuition, les mathématiques, l’informatique, les expériences, etc. dans un processus où les découvertes naissent d’un mélange de connaissances préalables, de collaboration, de compétition, de coïncidences, de force brute et même dans certains cas d’entêtement à ne pas abandonner une idée que tout le monde considère comme inutile dans votre environnement. Bien entendu, la science ne suit pas fidèlement la méthode dite scientifique, qui idéalise notre activité désordonnée comme un processus algorithmique, où des modèles sont formulés sur la base d’hypothèses qui sont ensuite validées, ou réfutées, en les comparant avec des données réelles.

La découverte surgit de manière anarchique, les hypothèses sont abandonnées, elles sont modifiées à la volée, l’idée surgit de lieux inattendus, notamment en récompense du travail acharné et de la persévérance. En fait, ces récits du processus scientifique, comme quelque chose d’ordonné, favorisent également l’exploitation de ceux qui réalisent la partie la plus difficile de la science, les heures interminables dans le laboratoire des doctorants, des boursiers et des postdoctorants dans des conditions de travail précaires. La complexité et la dureté du travail sont masquées par des récits intellectuels et rationnels sur la méthode scientifique.

Décider si quelque chose est une science respectable est un processus encore plus complexe, un dialogue entre les scientifiques, la société, la politique et l’histoire qui décide si quelque chose mérite ou non d’être reconnu comme science. La science est conservatrice, et proposer de nouvelles idées qui dépassent le cadre étroit de ce qui est accepté est normalement une bataille très rude : la revue scientifique Nature a récemment publié une étude qui confirme qu’aujourd’hui, il est plus difficile que jamais d’être un scientifique disruptif. Si vous voulez réussir en tant que scientifique, soyez un homme, appartenant à la classe moyenne et, par-dessus tout, suivez le courant de ce que font la plupart des scientifiques dans votre domaine.

Ce qu’on peut dire de la science, c’est qu’on place la raison, la logique, au centre de son activité. Faire de la science est une manière établie de se demander dans quelle mesure la logique décrit la réalité. Deux exemples très importants sont les fameux théorèmes d’incomplétude, sur les limites de la logique en arithmétique (démontrés par Kurt Gödel en 1931) et la célèbre machine de Turing (1936), qui aide les scientifiques à comprendre les limites du calcul algorithmique, et qui a conduit à l’arrivée des ordinateurs numériques.

C’est précisément l’arrivée des ordinateurs numériques, au milieu du XXe siècle, qui a permis d’étudier et d’appliquer la logique de manière plus objective, de comprendre sa capacité à déchiffrer des aspects de la réalité et même d’essayer de la modifier de manière automatisée. , à l’aide de machines. Il n’est donc pas surprenant que les découvertes scientifiques constituent un sujet important dans la recherche sur l’intelligence artificielle depuis les années 1960. Avec le grand développement de l’IA au cours de la dernière décennie, cette idée commence à gagner du terrain.

Il y a quelques semaines, Hiroaki Kitano, pionnier de la robotique et actuellement CTO (chef du département technologique) chez Sony, nous a rendu visite au département de physique d’Oxford pour nous donner un séminaire sur son projet de créer un robot capable de gagner. lauréat du prix Nobel, ce qu’il appelle le Défi Nobel Turing. Sa thèse principale est que, si l’on parvient à automatiser le travail manuel et répétitif du laboratoire, un robot scientifique pourrait tester toutes les hypothèses imaginables et écarter les fausses. Kitano propose que ces robots élimineraient le besoin d’intuition et de hasard dans la recherche. Les robots de Kitano exécuteraient une méthode scientifique basée sur la force brute, capable de tester toutes les possibilités qu’un système d’IA peut générer.

Il s’agit d’une proposition philosophique intéressante, qui implique que ces hypothèses peuvent être explorées dans un temps fini et qui sous-estime peut-être à quel point la plupart des communautés scientifiques sont extrêmement résistantes au progrès. C’est probablement à cause de ce dernier point que c’est quelque chose qui va être testé, pas seulement au Japon. Le 1er novembre, la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), du ministère américain de la Défense, a rendu public son nouveau programme Modèles fondamentaux pour la découverte scientifique, qui vise à explorer, développer et démontrer un agent d’IA en tant que scientifique autonome. Nous entrons dans l’ère du robot scientifique.

En écoutant la conférence de Kitano, cela me venait à l’esprit : Eloge des ombres, un essai écrit par Junichiro Tanizaki en 1933. Dans ce texte brillant, Tanizaki réfléchit sur l’esthétique à une époque où le Japon était déjà devenu un pays moderne et industrialisé éclairé par la lumière électrique. Tanizaki réfléchit sur la façon dont les Occidentaux tentent d’éclairer tous les aspects de la réalité avec la lumière du progrès « jusqu’à ce que la plus petite fissure, le dernier refuge de l’ombre soit éliminé » et observe comment les Japonais ont également commencé à oublier « la magie de l’ombre ». ».

Tanizaki nous invite à réfléchir si cela a du sens, à tenter de tout éclairer et ainsi renoncer à « révéler l’univers ambigu où se confondent ombre et lumière ». Je crois que face à l’IA, nous nous trouvons dans une situation analogue à celle de Tanizaki ; Avec ou sans lumière électrique, avec ou sans robots, la relation profonde de l’homme avec la réalité ne repose pas seulement sur l’éclairage des objets avec raison, mais aussi sur l’entrée dans l’obscurité mystérieuse, qui dans son immensité nous offre des possibilités infinies. les trésors rationnels cachés dans l’ombre. Il semble que nous pourrons bientôt partir à la recherche de ces trésors accompagnés de robots scientifiques.

Sonia Contéra Elle est professeur de physique à l’Université d’Oxford et auteur de « Living Nanotechnology » (Arpa Editores, 2023).

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