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Ce que les essaims de robots peuvent nous apprendre sur la prise de décisions collectives
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Vous trouvez un nouveau restaurant avec une cuisine délicieuse, mais lorsque vous suggérez de vous rencontrer là, dans un texte de groupe à vos amis, le choix de se rencontrer au même endroit l'emporte.
La prochaine fois, vous devriez envisager de persuader vos amis un par un, plutôt que de tendre la main au groupe dans son ensemble.[19659008]Les recherches menées par mes collègues et moi à l'aide d'essaims de robots suggèrent que cette stratégie du moins c'est plus de distribution d'informations dans le temps peut augmenter la probabilité qu'un groupe choisisse le Meilleure option. Nos résultats pourraient faciliter le développement de robots microscopiques qui fonctionnent à l'intérieur du corps et pourraient avoir des implications sur la façon dont les informations se propagent sur les réseaux sociaux.
Notre étude sur un essaim de robots a examiné comment les opinions se propagent dans de grandes populations. Nous avons constaté qu'une population d'individus non informés peut s'accrocher à des croyances dépassées et ne pas adopter les meilleures alternatives disponibles lorsque les informations sur les nouvelles options se diffusent à tout le monde en même temps. Au lieu de cela, lorsque les individus ne partagent les informations qu'un par un, la population peut mieux s'adapter aux changements et parvenir à un accord en faveur de la meilleure option.
Keeing it simple
Dans notre étudepubliée en juillet 2021 dans la revue Science Robotics, nous avons mis en place un essaim de robots autonomes qui prennent des décisions collectives sur les meilleures alternatives disponibles et opèrent dans un environnement qui évolue avec le temps. Nous avons constaté que moins était plus : les essaims de robots avec des connexions sociales réduites – c'est-à-dire le nombre d'autres robots avec lesquels ils peuvent communiquer – s'adaptaient plus efficacement que les essaims connectés à l'échelle mondiale. Cela va à l'encontre de la croyance commune dans la science des réseaux selon laquelle plus de connexions conduisent toujours à un échange d'informations plus efficace . Nous montrons qu'il existe des situations où l'inverse se produit.
Chaque Kilobot mesure moins d'un pouce et demi (3,8 cm) de diamètre et de hauteur et communique par lumière infrarouge. Nous avons programmé 50 robots avec des comportements très simples : des mouvements aléatoires pour explorer l'environnement et des règles de vote de base pour échanger des opinions. L'essaim de robots scanne un environnement inconnu et sélectionne collectivement le meilleur site ; par exemple, le site le mieux adapté pour construire une structure. Chaque robot développe sa propre opinion à partir de ses analyses de l'environnement et vérifie régulièrement l'opinion d'un seul voisin aléatoire. Si un robot reçoit une opinion contradictoire, il réinitialise sa propre opinion en interrogeant d'autres robots. Cela permet à l'essaim d'atteindre un consensus sans se retrouver dans une impasse. sont répartis sur une surface lisse et sans relief » width= »600″ height= »338″ class= » » srcset= » »/>
La simplicité du comportement individuel n'est pas seulement une question de commodité dans notre étude. C'est la clé de la construction des essaims de robots du futur. Ceux-ci incluent des essaims avec de très petits robots comme des robots microscopiques qui opèrent dans le corpsdes robots avec des composants simples comme des robots biodégradables pour nettoyer l'océanet des robots à faible budget et à usage unique comme ceux qui pourraient être endommagés ou détruits sur les sites sinistrés. Les essaims de robots avec des comportements minimaux peuvent également être une option viable pour les robots qui fonctionnent sans surveillance humaine dans des endroits autrement inaccessibles.
La nature connaît la règle
Pour écrire les algorithmes qui contrôlent nos robots, nous avons construit des modèles mathématiques qui expliquent la diffusion des opinions dans des populations d'individus socialement connectés et non informés. Ce processus est similaire à la prise de décision collective dans d'autres contextes, y compris les animaux et les humains. . Les abeilles interagissent localement entre elles et échangent des messages de vote par vibrations. La colonie d'abeilles prend des décisions sans aucune autorité centrale.
Des décisions collectives similaires peuvent être observées dans les bancs de poissons, qui semblent connaître la règle du moins c'est plus. En fait, des recherches récentes ont montré que les poissons en banc réduisent leur réseau social – le nombre de poissons auxquels ils prêtent attention – lorsqu'ils ont besoin d'absorber rapidement de nouvelles informations telles que la source d'une menace perçue.
Pris par surprise
Malgré la découverte de la règle du moins c'est plus dans la nature, nous ne nous attendions pas à la trouver dans notre étude des essaims de robots. Nous testions des centaines de robots exécutant un modèle basé sur des observations du comportement collectif des abeilles qui sélectionnent un site de nidification. Ce modèle permet à l'essaim de prendre des décisions qui prennent en compte la valeur de l'option en fonction du nombre de bonnes nouvelles qu'il reçoit, qu'il s'agisse d'indicateurs d'un bon site de nidification ou de critiques positives sur les restaurants. Cela signifie que l'essaim considère non seulement la qualité relative des alternatives, mais aussi leur qualité absolue, ce qui signifie si l'une des alternatives est assez bonne.
Cela correspond à ce que les organismes – y compris les humains – font généralement. Par exemple, lorsque vous choisissez où manger, si tous les restaurants ouverts servent des repas inférieurs à votre norme de qualité, vous ne vous soucierez pas du fait qu'un restaurant soit 5 % meilleur que les autres ; vous ne mangerez pas dehors aujourd'hui. Mais si quelques restaurants sont très bons, choisir l'un des deux sera satisfaisant même s'il y a une différence de qualité de 5% entre eux.
Lorsque nous avons implémenté cela dans l'essaim de robots, nous nous attendions à ce que plus les individus soient nombreux. étaient socialement connectés, mieux l'essaim s'adapterait aux changements environnementaux. C'est ce qui est prédit et observé dans la plupart des modèles d'individus en réseau. Mais nous avons trouvé le contraire : moins le groupe était connecté, mieux notre essaim de robots répondait à un changement.
Nous avons ensuite construit un modèle mathématique qui décrivait le système et expliquait le phénomène observé. Les changements environnementaux sont découverts par un petit groupe. Dans un réseau globalement connecté, le petit groupe fait face à une tâche presque impossible en essayant de renverser l'opinion établie de la majorité, même si les changements environnementaux présentent une meilleure alternative. Au lieu de cela, lorsque des individus interagissent sporadiquement et en petit nombre, une minorité opiniâtre peut facilement gagner du terrain et changer l'opinion de l'ensemble du groupe dans les cas où l'opinion du groupe n'est pas aussi forte que l'opinion de la minorité.
Leçons pour les médias sociaux.
L'effet moins c'est plus ne tient pas dans tous les cas. Nous avons observé ce phénomène dans les réseaux où les individus suivent des règles simples et changer l'opinion des autres n'est pas instantané mais demande un certain temps. Les humains, dans certains contextes, ont un comportement réactif simple qui n'implique pas beaucoup de réflexion et peut donc être soumis à des dynamiques similaires.
Les gens sont globalement connectés via les médias sociaux, ce qui influence la propagation des opinions dans de grandes populations. Comprendre comment les opinions changent – et non – est crucial pour relever les défis de l'ère numérique.
Article de Andreagiovanni Reinachercheur FNRS, Université Libre de Bruxelles (ULB)
Cet article est republié de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l'article d'origine .
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