Intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée

Olivier Georgeon 1 Alain Mille 1 Simon Gay 1
1 TWEAK - Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Cet article propose un modèle original pour doter des agents informatiques ou des robots de la capacité d’apprendre en interprétant des régularités dans leur flux d’expériences sensorimotrices plutôt qu’en exploitant des données qui leur apporteraient des informations ontologiques sur un domaine prédéfini. Ce modèle s’inspire en particulier de : a) le courant de la cognition incarnée, b) la philosophie de la connaissance, c) l’épistémologie constructiviste, et d) la théorie de l’énaction. Respectivement à ces quatre influences : a) Nos agents découvrent leur environnement à travers les capacités expérimentales actives de leur corps. b) Ils ne connaissent pas leur environnement « en soi » mais uniquement « en ce qu’ils peuvent en faire l’expérience ». c) Ils construisent leurs connaissances à partir de régularités d’expériences sensorimotrices. d) Ils disposent d’une certaine autonomie constitutive. Techniquement, ce modèle se distingue du modèle perception/cognition/action classique par le fait qu’il considère des expériences sensorimotrices atomiques au lieu de séparer les percepts et les actions. Nous présentons des algorithmes qui implémentent ce modèle, et décrivons des expérimentations permettant de les valider. Les expérimentations montrent que les agents exhibent une certaine forme d’intelligence dans leurs comportements en construisant une connaissance proto-ontologique des phénomènes qui apparaissent à eux quand ils constatent des possibilités d’expériences sensorimotrices persistantes dans l’espace et le temps. Ces résultats promeuvent une théorie de l’intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée, avec, comme perspectives applicatives, des robots capables de construire leurs propres connaissances et objectifs dans le monde réel, initialement inconnu d’eux et non modélisé par leur concepteur.
Type de document :
Article dans une revue
Intellectica - La revue de l’Association pour la Recherche sur les sciences de la Cognition (ARCo), Association pour la Recherche sur la Cognition, 2016, New approaches in cognitive robotics, 65, pp.143-168. 〈http://intellectica.org/en/artificial-intelligence-without-using-ontological-data-about-presupposed-reality〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [48 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01379575
Contributeur : Olivier Georgeon <>
Soumis le : mardi 11 octobre 2016 - 17:06:51
Dernière modification le : vendredi 10 novembre 2017 - 01:21:05
Document(s) archivé(s) le : samedi 4 février 2017 - 19:06:42

Fichier

Georgeon_Mille_Gay_11.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01379575, version 1

Collections

Citation

Olivier Georgeon, Alain Mille, Simon Gay. Intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée. Intellectica - La revue de l’Association pour la Recherche sur les sciences de la Cognition (ARCo), Association pour la Recherche sur la Cognition, 2016, New approaches in cognitive robotics, 65, pp.143-168. 〈http://intellectica.org/en/artificial-intelligence-without-using-ontological-data-about-presupposed-reality〉. 〈hal-01379575〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

264

Téléchargements de fichiers

137