Olivier Georgeon - Developmental Learning

En m’appuyant sur l’épistémologie constructiviste (e.g., Piaget, 1955) et l’intelligence artificielle enactive (e.g., Froese & Ziemke, 2009), je présenterai l’apprentissage développemental comme une forme d’apprentissage qui met en oeuvre une auto-programmation à partir d’expériences d’interaction avec un milieu non modélisé a priori : chaque agent apprend un << code exécutable >> individuel dans un contexte non markovien. L’effet visé n’est pas d’apprendre à réaliser une tâche prédéfinie mais d’apprendre à exhiber des << comportements cognitifs >> : perception active, motivation intrinsèque, maitrise des contingences sensorimotrices (O’Regan & Noë, 2001), individuation, autonomie constitutive. Je présenterai nos travaux et des démonstrations qui nous ont conduit à proposer l’approche Radical Interactionist (Georgeon & Aha, 2014) et l’architecture cognitive bio-inspirée ECA (Enactive Cognitive Architecture ; Georgeon, Marshall, & Manzotti, 2013). L’approche Radical Interactioniste utilise la notion d’interaction comme primitives des algorithmes plutôt que de séparer perception et action au départ. L’enjeu scientifique est de comprendre un niveau intermédiaire de la cognition qui porte sur l’ancrage de la connaissance dans l’expérience (symbol grounding problem)—niveau situé entre l’adaptation stimulus-réponse (bas niveau), et le langage (haut niveau). Les applications à moyen terme pourront prendre la forme de robots capables d’apprendre à interagir avec un environnement ouvert et capable de co-évoluer avec leurs utilisateurs.