Intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée

Georgeon Olivier L.
Mille Alain
Gay Simon L.
Langue de rédaction : Français
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Papier

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.