L'IA peut-elle avoir envie d'un plat préféré ?

Le comportement humain est complexe, un compromis nébuleux et une interaction entre nos besoins physiologiques et nos pulsions psychologiques. Bien que l'intelligence artificielle ait fait de grands progrès ces dernières années, les systèmes d'IA n'intègrent pas l'aspect psychologique de notre intelligence humaine. Par exemple, l'intelligence émotionnelle est rarement considérée comme faisant partie de l'IA.

"L'objectif principal de notre travail était de déterminer comment nous pouvions intégrer la partie émotionnelle de l'intelligence à l'IA", explique Saptarshi Das, professeur agrégé de sciences de l'ingénieur et de mécanique à Penn State et auteur correspondant de l'étude publiée récemment dans Nature Communications. "L'émotion est un vaste domaine et de nombreux chercheurs étudient la psychologie ; toutefois, pour les ingénieurs informaticiens, les modèles mathématiques et les divers ensembles de données sont essentiels à des fins de conception. Le comportement humain est facile à observer mais difficile à mesurer, ce qui le rend difficile à reproduire dans un robot et à le rendre émotionnellement intelligent. À l'heure actuelle, il n'existe pas de véritable moyen d'y parvenir".

M. Das note que nos habitudes alimentaires sont un bon exemple d'intelligence émotionnelle et d'interaction entre l'état physiologique et psychologique du corps. Ce que nous mangeons est fortement influencé par le processus de gustation, c'est-à-dire la façon dont notre sens du goût nous aide à décider ce que nous allons consommer en fonction de nos préférences gustatives. Ce processus est différent de celui de la faim, qui est la raison physiologique de manger.

"Si vous avez la chance d'avoir le choix entre tous les aliments possibles, vous choisirez ceux que vous aimez le plus", explique M. Das. "Vous n'allez pas choisir quelque chose de très amer, mais plutôt quelque chose de plus sucré, n'est-ce pas ?

Quiconque s'est déjà senti rassasié après un déjeuner copieux et s'est laissé tenter par une part de gâteau au chocolat lors d'une soirée sur le lieu de travail sait que l'on peut manger quelque chose que l'on aime même si l'on n'a pas faim.

"Si on vous donne un aliment sucré, vous le mangerez même si votre état physiologique est satisfait, contrairement à ce qui se passe si quelqu'un vous donne, par exemple, un morceau de viande", explique M. Das. "Votre état psychologique veut toujours être satisfait, et vous aurez donc envie de manger les sucreries même si vous n'avez pas faim.

Bien qu'il reste de nombreuses questions concernant les circuits neuronaux et les mécanismes moléculaires du cerveau qui sous-tendent la perception de la faim et le contrôle de l'appétit, a déclaré Das, des progrès tels que l'amélioration de l'imagerie cérébrale ont permis d'obtenir davantage d'informations sur la manière dont ces circuits fonctionnent en ce qui concerne la gustation.

Les récepteurs gustatifs situés sur la langue humaine convertissent les données chimiques en impulsions électriques. Ces impulsions sont ensuite envoyées par des neurones au cortex gustatif du cerveau, où les circuits corticaux, un réseau complexe de neurones dans le cerveau, façonnent notre perception du goût. Les chercheurs ont mis au point une version biomimétique simplifiée de ce processus, comprenant une "langue" électronique et un "cortex gustatif" électronique fabriqués à partir de matériaux 2D, c'est-à-dire des matériaux dont l'épaisseur ne dépasse pas quelques atomes. Les papilles artificielles comprennent de minuscules capteurs électroniques à base de graphène, appelés chemitransistors, qui peuvent détecter des molécules de gaz ou de produits chimiques. L'autre partie du circuit utilise des memtransistors, c'est-à-dire des transistors qui se souviennent des signaux passés, fabriqués avec du disulfure de molybdène. Les chercheurs ont ainsi pu concevoir un "cortex gustatif électronique" qui relie un "neurone de la faim" piloté par la physiologie, un "neurone de l'appétit" piloté par la psychologie et un "circuit d'alimentation".

Par exemple, lorsqu'il détecte le sel, ou chlorure de sodium, le dispositif détecte les ions sodium, explique Subir Ghosh, doctorant en sciences de l'ingénieur et en mécanique et coauteur de l'étude.

Cela signifie que l'appareil peut "goûter" le sel", a déclaré M. Ghosh.

Les propriétés des deux matériaux 2D différents se complètent pour former le système gustatif artificiel.

"Nous avons utilisé deux matériaux distincts car si le graphène est un excellent capteur chimique, il n'est pas idéal pour les circuits et la logique, ce qui est nécessaire pour imiter le circuit cérébral", explique Andrew Pannone, assistant de recherche diplômé en sciences de l'ingénieur et en mécanique et coauteur de l'étude. "C'est pourquoi nous avons utilisé le disulfure de molybdène, qui est également un semi-conducteur. En combinant ces nanomatériaux, nous avons exploité les points forts de chacun d'entre eux pour créer le circuit qui imite le système gustatif."

Le processus est suffisamment polyvalent pour être appliqué aux cinq profils gustatifs primaires : sucré, salé, acide, amer et umami. Selon M. Das, un tel système gustatif robotisé a des applications potentielles prometteuses, allant des régimes alimentaires conçus par l'IA et basés sur l'intelligence émotionnelle pour la perte de poids aux offres de repas personnalisées dans les restaurants. Le prochain objectif de l'équipe de recherche est d'élargir la gamme de goûts de la langue électronique.

"Nous essayons de fabriquer des réseaux de dispositifs en graphène pour imiter les quelque 10 000 récepteurs gustatifs que nous avons sur notre langue et qui sont tous légèrement différents les uns des autres, ce qui nous permet de distinguer les différences subtiles de goût", a déclaré M. Das. "L'exemple qui me vient à l'esprit est celui des personnes qui entraînent leur langue et deviennent des dégustateurs de vin. Peut-être qu'à l'avenir, nous pourrons disposer d'un système d'IA que vous pourrez entraîner pour devenir un meilleur dégustateur de vin.

La prochaine étape consistera à fabriquer une puce gustative intégrée.

"Nous voulons fabriquer à la fois la partie de la langue et le circuit gustatif dans une seule puce pour la simplifier davantage", a déclaré M. Ghosh. "C'est l'objectif principal de nos recherches dans un avenir proche.

Par la suite, les chercheurs ont déclaré qu'ils envisageaient que ce concept d'intelligence émotionnelle gustative dans un système d'IA se traduise par d'autres sens, tels que l'intelligence émotionnelle visuelle, audio, tactile et olfactive, afin de contribuer au développement d'une future IA avancée.

"Les circuits que nous avons démontrés étaient très simples, et nous aimerions augmenter la capacité de ce système pour explorer d'autres goûts", a déclaré M. Pannone. "Mais au-delà de cela, nous voulons introduire d'autres sens, ce qui nécessiterait des modalités différentes, et peut-être des matériaux et/ou des dispositifs différents. Ces circuits simples pourraient être affinés et reproduits plus fidèlement le comportement humain. En outre, le fait de mieux comprendre le fonctionnement de notre propre cerveau nous permettra d'améliorer encore cette technologie".

Outre Das, Pannone et Ghosh, les autres chercheurs de Penn State ayant participé à l'étude sont Dipanjan Sen, candidat au doctorat en sciences de l'ingénieur et en mécanique, Akshay Wali, candidat au doctorat en génie électrique, et Harikrishnan Ravichandran, candidat au doctorat en sciences de l'ingénieur et en mécanique. Tous les chercheurs sont également affiliés à l'Institut de recherche sur les matériaux. Le Bureau de recherche de l'armée des États-Unis et le Early CAREER Award de la National Science Foundation ont soutenu cette recherche.