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| Représentation invariante : régularité constante dans l' | Représentation invariante : régularité constante dans l' | ||
| - | ===Les approches connexionnistes dans le cadre de l’AmI=== | ||
| - | Le système ACHE (Adaptive Control of Home Environments) utilise les réseaux de neurone afin de gérer les dispositifs d'une maison. Le système se base sur une représentation d' | ||
| - | Problème de ce système : | ||
| - | * La connaissance acquise par les réseaux de neurones ne peut être utilisée que pour l' | ||
| - | * La connaissance est difficilement interprétable (pour l' | ||
| - | ===L’intelligence comme adaptation=== | ||
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| - | En psychologie -> théorie constructiviste : le sujet construit sa vision du monde en agissant sur celui-ci. L' | ||
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| - | ===Application en IA=== | ||
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| - | L’approche traditionnelle peut être résumée comme cela : | ||
| - | - On part d’une tâche (connue par le concepteur) | ||
| - | - On conçoit une représentation spécifique pour cette tâche | ||
| - | - On crée un programme de résolution de la tâche qui utilise cette représentation | ||
| - | - On lance le programme sur la machine | ||
| - | L’approche développementale quant à elle se résume par ces étapes : | ||
| - | - On conçoit un corps adapté à l’environnement du robot | ||
| - | - On conçoit un programme de développement | ||
| - | - Initialement (à sa " | ||
| - | - Le robot apprend à partir de son expérience. | ||
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| - | Caractéristiques des programmes développementaux : | ||
| - | * Ils ne sont pas spécifiques à une tâche | ||
| - | * Les tâches sont globalement inconnues à priori | ||
| - | * Il s’agît d’un apprentissage en temps réel | ||
| - | * C’est un apprentissage ouvert (open-ended) : l’apprentissage d’un concept offre la possibilité d’apprendre un nouveau concept | ||
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| - | ===L’apprentissage sensorimoteur=== | ||
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| - | Apprentissage sensorimoteur en premier lieu. Cet apprentissage doit permettre à l' | ||