Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- scenario-lum [2025/02/27 13:28]
47.128.119.156 old revision restored (2024/12/18 19:10)
+++ scenario-lum [2025/04/15 02:35] (current)
47.128.115.29 old revision restored (2025/01/22 17:42)
@@ Line 12: / Line 12: @@
   * Un système d'éclairage (lampe), avec interrupteur et capteur de luminosité.
   * Une fenêtre équipée d'un store électrique, avec un interrupteur permettant de faire monter ou descendre plus ou moins le store (pas de capteur de luminosité).
-==== Les variables ====
+==== La routine de travail de Billy ====
-Au départ de ce scénario, les avatars n'ont pas encore identifiés de pattern
-récurrents, il n'existe donc pas encore de variables internes (ou de **flux
-d'instances**), uniquement des variables d'entrées continues correspondant aux
-capteurs et actionneurs des objets.
-  * Pour le système d'éclairage les variables d'entrées sont :
-    - l'état de l'interrupteur du système d'éclairage, que nous nommeront V<sub>1:1</sub>.
-    - l'intensité lumineuse de la pièce, nommée V<sub>1:2</sub>.
-  * Pour la fenêtre équipée d'un store électrique :
-    - l'état de l'actionneur de store, nommée V<sub>2:1</sub> (-1 : descendre le store, 1 : monter le store, 0 : sinon).
-    - Pourcentage d'ouverture du store, nommée V<sub>2:2</sub> (allant de 0, le store est fermé, et 1 le store est ouvert).
-===== Scénario =====
-L'action se déroule dans le bureau de notre utilisateur, Billy,
-et ce durant plusieurs semaines.
-==== Point de vue de l'utilisateur ====
 Billy, notre utilisateur, se lève et se rend dans son bureau. Faisant encore
@@ Line 50: / Line 30: @@
 (oui, Billy travaille beaucoup plus qu'il ne le devrait).
-==== Point de vue du système d'objets connectés ====
+L'action se déroule dans le bureau de notre utilisateur, Billy,
+et ce durant plusieurs semaines.
+==== Les variables d'entrée du système ====
+Au départ de ce scénario, les avatars n'ont pas encore identifiés de pattern
+récurrents, il n'existe donc pas encore de variables internes (ou de **flux
+d'instances**), uniquement des variables d'entrées continues correspondant aux
+capteurs et actionneurs des objets.
+  * Pour le système d'éclairage les variables d'entrées sont :
+    - l'état de l'interrupteur du système d'éclairage, que nous nommeront V<sub>1:1</sub>.
+    - l'intensité lumineuse de la pièce, nommée V<sub>1:2</sub>.
+  * Pour la fenêtre équipée d'un store électrique :
+    - l'état de l'actionneur de store, nommée V<sub>2:1</sub> (-1 : descendre le store, 1 : monter le store, 0 : sinon).
+    - Pourcentage d'ouverture du store, nommée V<sub>2:2</sub> (allant de 0, le store est fermé, à 1 le store est ouvert).
 En se basant sur les actions de Billy, décrites précédemment,
 nous pouvons supposer que les variables d'entrée du système
@@ Line 66: / Line 62: @@
 {{wiki:rplot_v12_v22_relation.png}}
+===== Système d'apprentissage (point de vue du système d'éclairage) =====
-==== Point de vue du système d'éclairage (Orienté description du modèle) ====
+Nous allons voir dans cette partie le fonctionnement
+du système d'apprentissage, en prenant le point de
+vue de l'avatar du système d'éclairage.
-Si nous prenons le point de vue du système d'éclairage,
+Le système d'apprentissage est basé sur un système multi agents
-celui-ci sera capable de découvrir, dans un premier temps,
+qui arriveront, par leurs interactions, d'extraire des motifs
-des motifs liés à ses propres capteurs et actionneurs (puisque
+pertinents pour les interactions des avatars entre eux.
-aucun //flux// n'est disponible pour le moment).
-Puis dans un second temps de faire le lien entre ses motifs et
+De plus il utilise un système de flux d'évènements lui permettant
-ceux découvert par les autres objets de la société.
+d'échanger des informations avec les systèmes d'apprentissages des
+autres avatars de la société (ici le store).
-Nous allons voir plus en détail dans cette partie le fonctionnement
+==== Couples Producteur-Similarité ====
-du système d'apprentissage de l'avatar du système d'éclairage.
-=== Découverte d'évènements ===
+Le système multi agents d'apprentissage implémente
+des agents différencié en trois rôles :
+  * Les agents //Producteur//, qui manipulent des données et tentent d'en créer de nouvelles, ils sont différenciés en deux rôles :
+    * Les agents **Découper**, qui sont liés aux variables d'entrées du système d'apprentissage (correspondant aux données venant des capteurs et actionneurs de l'objet).
+    * Les agents **Association**, qui sont liés aux flux d'évènements (internes ou externes) et cherchent à associer des évènements provenants de ses flux pour en créer de nouveaux.
+  * Les agents **Similarité**, qui eux sont toujours liés à un agent //Producteur//, tentent de différencier les types //d'instances d'évènements// et d'identifier les plus pertinents.
+Ainsi les agents du système d'apprentissage fonctionnent
+toujours en **Couples Producteur-Similarité**.
-La découverte de motifs récurrents à partir des entrées continues
+=== Couple Découper - Similarité (D-S) ===
-que sont V<sub>1:1</sub> et V<sub>1:2</sub> est fait les couples
-formés par des agents Découper et des agents Similarité paramétrés
+L'apprentissage de la découpe d'une variable
-de diverses manières.
+d'entrée est implémenté par un couple D-S. Leurs
+interactions, dont nous allons voir le fonctionnement,
+permet de connaître la "pertinence" du découpage
+d'une variable en particulier. Ils font varier leurs
+paramètres en explorant l'espace de marquage vu précédemment.
 == Découpe ==
-Comme dit précédemment, le système d'apprentissage doit commencer
+L'agent Découper d'un couple D-S associé à la variable V<sub>2:2</sub>
-par essayer d'extraire des informations liés à ses variables d'entrées
+a pour paramètre un Δt qui est la taille de la fenêtre de découpe.
-avant d'essayer de les relier à un quelconque évènement "extérieur"
-(de plus, à cette étape du scénario aucun flux n'est disponible pour
-l'autre objet).
-Ce travail de découpe est effectué par les agents Découper du système
-d'apprentissage. Ceux-ci, suivant divers paramètres, vont "déplacer"
-une fenêtre de découpe le long de la variable. Ces fragments de
-variables sont décrit à l'aide d'histogrammes par les agents Découper.
 {{wiki:decoupe.png}}
-Ces fragments de variables sont évaluer via un feedback //d'intérêt//,
+L'agent Découper va alors parcourir la variable d'entrée en faisant
-aidant ainsi à la sélection des paramètres de découpe par l'agent Découper.
+"glisser" sa fenêtre de découpe le long des variations. La fenêtre
+peut être simplement glissante, ou bien glissante et suivant les
+variations de la variable d'entrée, comme sur l'image ci-dessus.
-== Création de Flux ==
+La portion découpée par l'agent Découper est alors représenté sous
+la forme d'un histogramme.
-La découverte d'évènements récurrents se fait à l'aide d'un couple
+== Similarité ==
-d'agent Découper et Similarité. L'agent Découper faisant varier
-ses paramètres de découpe et l'agent Similarité faisant varier
-ses paramètres de différenciation, les deux en fonction de la
-variable d'entrée à laquelle ils sont associés.
-La qualité des paramètres, évaluée à partir d'un feedback //d'intérêt//,
+Les histogrammes produit par l'agent Découper sont alors récupéré
-est sauvegardé dans un **espace de marquage** à trois dimensions
+par l'agent Similarité qui lui associé.
-(la variable sélectionné, les paramètres de l'agent Découper et
-les paramètres de l'agent Similarité).
+Celui ci compare les nouvelles instances d'évènement avec ceux qu'il
+a stocké précédemment, ou plutôt avec l'histogramme représentant la moyenne
+de chaque groupe d'instances similaires. Cette "moyenne" peut être considéré
+comme un pré-concept d'évènement.
+La fonction de comparaison utilisée pour différencier les instances découpées
+en une fonction d'intersection entre les deux histogrammes représentant les
+instances.
+{{wiki:similarite.png}}
+Ainsi l'agent Similarité du couple D-S "rangera" les nouvelles instances
+d'évènements avec celles qui lui sont le plus similaire, modifiant par la
+même la moyenne de ce groupe d'instance. Si aucun groupe n'est trouvé pour
+une instance, alors un nouveau lui correspondant sera créé.
+Les paramètres des agents Similarité est leur seuil de similarité, c'est
+à dire le seuil qui leur fait dire si oui ou non deux instances sont similaires.
+=== Couple Association Similarité (A-S) ===
+Déterminer l'intérêt d'associer un flux à un autre est
+la fonction des couples A-S. Les couples A-S de type
+//Explorateur// se déplaçant et marquant l'intérêt des
+paramètres testés dans l'espace de marquage.
+== Association ==
+L'agent Association d'un couple A-S prend pour référence
+le flux (interne ou externe) au quel il est affecté dans
+l'espace de marquage. Les paramètres de l'agent Association
+étant les autres flux auquel il tente d'associer son flux
+de référence.
+Un agent Association créé donc des motifs basés sur une
+association d'un évènement **e1** et d'un évènement **e2**,
+puis créé des instances de ce motif à chaque fois que des
+instances de e1 et e2 sont captées, toujours une de chaque,
+une puis l'autre, séparé d'un certain Δt pouvant être nul (voir
+négatif).
+{{wiki:motif.png?250}}
+== Similarité ==
+Tout comme pour le couple D-S précédemment présenté, l'agent
+Similarité va comparer et trier les différentes instances de
+l'association.
+La similarité entre deux associations est calculé par rapport
+à la différence entre les Δt de chaque associations. L'agent
+Similarité d'un couple A-S "rangera" donc les instances produite
+par l'agent Association selon leurs Δt.
+<note>
+TODO : image/illustration
+</note>
+==== L'espace de marquage ====
-Cet espace de marque sert à garder, dans un espace commun de recherche
+A partir des éléments de la section précédente, décrivant les
-de paramètres à tous les couples d'agents, la trace de l'utilisation de
+agents et les couples d'agents, nous pouvons décrire les choix
-certains paramètres et leurs qualités.
+des paramètres de ces agents comme l'exploration d'un **espace
+en trois dimensions** par les couples d'agents.
 {{wiki:hemis_marquage.png}}
-Une fois qu'un couple, ou plutôt l'agent Similarité d'un couple d'agent,
+Ces trois dimensions représentent :
-aura déterminé qu'un //concept d'évènement// est assez récurrent il créera
+  - Les variables ou flux, auquels peuvent se lier les couples.
-un //flux d'instances d'évènements// dans lequel il fera passer les //instances//
+  - Les paramètres possibles de l'agent //Producteur//.
-correspondants au //concept d'évènement// du flux, et auxquels pourra se connecter
+  - Les paramètres possibles de l'agent //Similarité//.
-les agents Association du système d'apprentissage, mais aussi les agents
-Association des autres systèmes d'apprentissage.
+Cet **espace en trois dimensions** sert de "mémoire" au
+couples du même type qui le **marque** pour se "souvenir" des
+paramètres potentiellement intéressants pour une variable
+ou un flux, à la manière d'un dépôt de phéromones. Il existe
+donc un **espace de marquage** par type de couple (voir plus
+si certains agents implémente plusieurs fonctions différentes,
+ex. deux espaces pour les couple D-S si les agents Découper
+ont deux fonctions de découpe possibles).
-{{wiki:flux_creation.png}}
+Pour les **espaces de marquage**, les couples d'agents se
+différencient en deux types : les **Explorateurs** et les
+**Exploiteurs**.
+=== Les explorateurs ===
-Pour connaitre la similarité, ou plutôt le pourcentage de similarité, entre deux
+Comme leurs nom l'indique, ceux sont les couples "bougeant"
-instances d'évènement, l'agent Similarité utilise une fonction d'intersection des
+le plus dans l'espace de marquage, afin de déterminer
-histogrammes représentants les instances.
+rapidement quels sont les paramètres les plus pertinents
+pour une variable donnée.
-{{wiki:similarite.png}}
+Les //Explorateurs// commencent par se fixer à une position
+fortement marquée (ou aléatoire si aucun marquage), puis se
+déplacent en "spiral" jusqu'à trouver une place libre.
-=== Partage d'évènements ===
+Alors ils testent les paramètres un certain temps, marque
+l'emplacement de l'intérêt maximum trouvé, puis se redéplacent.
-A peu près même moment que le système d'apprentissage de l'éclairage
+=== Les exploiteurs ===
-créé ses //flux d'instances//, des //flux d'instances externes// font
-leur apparitions.
-Une notation possible est présentée ci-dessous. Noté **F**, un flux est
+Ce type de couple se fixe sur les emplacements les plus
-identifié par l'ip de l'objet fournissant le flux et l'id de ce flux.
+marqués, peuvent se déplacer légèrement autour et se
-De la même manière sont notés **e** les //concepts d'évènements// associés
+"téléporter" d'un emplacement pertinent à un autre.
-à un flux, il sont donc identifiés de la même manière que les flux, avec
-id et ip.
-{{wiki:flux_notation.png}}
+Les //Exploiteurs// continue de marquer l'intérêt de
+l'emplacement, les couples A-S y rajoute un marquage
+de prédiction, permettant de donner plus de poids à
+un emplacement.
-Pour simplifier la notation pour le scénario, l'ip du système d'éclairage
+==== Feedback d'intérêt ====
-sera 1 et l'ip du store électrique sera 2. L'ip 0 est considéré comme un
-"localhost", se sont les flux identifiés comme personnels par l'objet,
-le fait de donner un ip 0 pour identifié le "moi" est totalement
-arbitraire, un flux pourrait garder l'ip de l'objet apprenant, cependant
-les agents du système d'apprentissage, en particulier les agents Découper,
-devraient être capables de différencier les flux personnels et les flux
-extérieurs.
-Ainsi le système d'apprentissage voit apparaître, à peu près au même moment,
+Dans la section précédente nous avons parlé du marquage
-des flux d'instances //interne// (avec un ip 0) et des flux d'instances
+d'un intérêt dans **l'espace de marquage**. Celui-ci est
-//externes// (avec un ip différent de 0).
+calculé à partir d'un **feedback d'intérêt** dont se sert
+les agents Similarité pour classer les instances d'évènement
+en groupe, chaque groupe ayant un intérêt, c'est l'intérêt
+maximum qui est marqué dans l'espace de recherche aux coordonées
+correspondant à la variable et aux paramètres des agents.
-Les couples d'agents formés par des agents Association et Similarité vont
+=== L'intérêt intrapersonnel ===
-alors rechercher différentes Association de concepts d'évènements possibles
-et pertinents.
+Une découpe de variable, ou une association de flux, est évalué sur
+sa capacité à découvrir des motifs pertinents pour soi, sans prendre
+en compte autrui. Cet intérêt sert essentiellement au marquage de
+n'importe quels évènements captés, que se soit des évènements internes
+comme externes.
-{{wiki:flux_association.png}}
+**L'intérêt intrapersonnel** se calcule à partir de la **spécificité**,
+le **poids** et la **précision** des évènements évaluées.
-Les Associations vont être faites en prenant prioritairement en références
+La **spécificité** d'un évènement est calculé à partir de la différence
-les flux internes du système d'apprentissage. Cet aspect "égoïste" de
+entre l'évènement et la moyenne générale de tous les évènements. La
-l'apprentissage est nécessaire pour éviter une redondance de l'apprentissage
+spécificité permet ainsi d'identifier les évènements "sortant du lot".
-dans tous les avatars de la société, et permet aussi une spécialisation
-de ces mêmes avatars. En effet, les avatars d'objets possédant peu de
-capteurs et d'actionneurs seront plus enclin a tenter d'associer des évènements
-provenant de flux externes; à l'inverse des avatars d'objets possédant beaucoup
-de capteurs et d'actionneurs seront plus enclin à se concentrer uniquement sur
-le découpage de leur variables d'entrées et sur la découverte de concepts d'évènements
-"intéressants".
-==== Point de vue du store électrique (Orienté Scénario) ====
+Le **poids** d'un évènement correspond à son nombre d'occurence
+par rapport au nombre d'occurence des autres évènements.
-Dans le point de vue précédent, l'accent a été mis sur le fonctionnement
+La **précision** d'un évènement, pour l'intérêt, peut être calculé
-globale du modèle. De ce point de vue, au contraire, nous allons nous
+à partir de l'écart type des similarités entre les instances d'un
-concentré, pas à pas, sur les suites logiques d'évènements pouvant arriver
+évènement.
-à un système d'apprentissage.
-=== Variables d'entrées et Découpe ===
+=== L'intérêt interpersonnel ===
-Reprennons à partir de la découpe d'une variable d'entrée,
+Pour nuancer le poids de l'intérêt intrapersonnel sur l'intérêt
-par exemple V<sub>2:2</sub>.
+global d'un évènement, et aussi pour éviter une certaine redondance
+des motifs appris par les différents systèmes, un **intérêt
+interpersonnel** est calculé.
-{{wiki:V2_2.png}}
+Cet **intérêt interpersonnel** prend en essentiellement l'aspect
+social de l'apprentissage et permet de donner un intérêt plus
+fort pour les motifs étant plus pertinents d'indiquer aux autres,
+c'est à dire du système (le //moi//) vers les autres systèmes (//autrui//).
-== Couple Découper - Similarité (D-S) ==
+L'**intérêt interpersonnel** est calculé à partir du **nombre de
+flux/variables internes utilisé(e)s** pour l'élaboration du concept
+d'évènement évalué et du **nombre de flux/variables nécessaires** pour
+la création d'une instance en fonction du type de couple (1 pour les
+couple D-S et 2 pour les couples A-S).
-L'apprentissage de la découpe d'une variable
+Ainsi cet intérêt permet de donner plus de poids aux évènements n'utilisant
-d'entrée est implémenté par un couple D-S. Leurs
+que de flux/variables internes, puis aux évènements associant un flux interne
-intéractions, dont nous allons voir le fonctionnement,
+et externe, et enfin les associations de deux flux externes.
-permet de connaître la "pertinence" du découpage
-d'une variable en particulier. Ils font varier leurs
-paramètres en explorant l'espace de marquage vu précédemment.
-== Découpe ==
+<note tip>
+Concernant les motifs "d'intéraction" :
-L'agent Découper d'un couple D-S associé à la variable V<sub>2:2</sub>
+Une certaine redondance de l'apprentissage se retrouve lors de la
-a pour paramètre un Δt qui est la taille de la fenêtre de découpe.
+découverte de motifs dit "d'intéraction", c'est à dire mettant
+en jeux plusieurs systèmes, donc des associations entre un flux
+interne et un flux externe. Un même motif peut potentiellement
+être appris et diffusé par deux systèmes différents.
-{{wiki:decoupe.png}}
+Exemple (en restant du point de vue du système d'éclairage) :
+le store m'indique qu'il s'est ouvert (V2:2, ou V2:1, voir un motif
+associant les deux), je capte une augmentation de la luminosité (V1:2)
+que je communique aussi. L'association de l'ouverture du store (e1) et de
+l'augmentation de la luminosité (e2) est faite par les deux systèmes et
+les deux systèmes créent des flux correspondant à cette association, il
+y a donc redondance.
-L'agent Découper va alors parcourir la variable d'entrée en faisant
+Cette redondance est elle un mal ?
-"glisser" sa fenêtre de découpe le long des variations. La fenètre
-peut être simplement glissante, ou bien glissante et suivant les
-variations de la variable d'entrée, comme sur l'image ci-dessus.
-La portion découpée par l'agent Découper est alors représenté sous
+Doit-on utiliser cette redondance à notre avantage et l'utiliser
-la forme d'un histogramme.
+pour faire un consensus sur des motifs communs à certains objet ?
+Si oui comment détecter qu'un même motif a été découvert par deux
+systèmes différents et comment arriver à un consensus et comment
+décider lequels des systèmes aura pour rôle de notifier les autres
+des instances de ce motif ?
-== Similarité et Différenciation ==
+D'un autre point de vue, cette redondance est elle nécessaire ?
-Les histogrammes produit par l'agent Découper sont alors récupéré
+Ne pourait on pas faire en sorte "d'orienter" l'apprentissage
-par l'agent Similarité qui lui associé.
+pour qu'un minimum de système, au mieux un seul, découvre ce motif ?
-Celui ci compare les nouvelles instances d'évènement avec ceux qu'il
+Personellement je penche plus vers ce second point de vue. Nous
-a stocké précédemment, ou plutôt avec l'histogramme représentant la moyenne
+pourrions par exemple donner plus d'intérêt à un concept d'association,
-de chaque groupe d'instances similaires. Cette "moyenne" peut être considéré
+ou d'interaction, si l'évènement e2 de cette association est capté par un flux
-comme un pré-concept d'évènement.
+interne.
-La fonction de comparaison utilisée pour différencier les instances découpées
+Pour reprendre l'exemple: dans l'association "ouverture store" -> "augmentation
-en une fonction d'intersection entre les deux histogrammes représentant les
+luminosité", e2 provient d'un flux interne pour le système d'éclairage l'association
-instances.
+et d'un flux externe pour le store. L'association aura donc un plus fort intérêt à
+être exploité par le système d'éclairage que par le store électrique.
-{{wiki:similarite.png}}
+Partir sur ce principe permettrait de trouver plus rapidement des motifs "d'intéraction"
+complexe, c'est à dire mettant en jeu plusieurs avatars.
-Ainsi l'agent Similarité du couple D-S "rangera" les nouvelles instances
+De plus vérifier qu'un motif est "vrai" est plus facile que de détecter une redondance
-d'évènements avec celles qui lui sont le plus similaire, modifiant par la
+(avis personnel), quand bien même qu'avant d'être diffusé un motif est passé par une
-même la moyenne de ce groupe d'instance. Si aucun groupe n'est trouvé pour
+longue phase vérification, donc les systèmes n'ont pas vraiment de "raison" vérifier la
-une instance, alors un nouveau lui correspondant sera créé.
+véracité d'un motif, juste de regarder si il leur est utile ou non. De plus les systèmes
+ont les mêmes capacités d'apprentissage, raison de plus pour qu'ils se fasse "confiance"
+leur de l'apprentissage de motif d'intéraction (je ne parle ici que d'apprentissage et non
+de synchronisation entre eux).
-<note>
-le paramètre de l'agent Similarité serait sont seuil d'acceptation
-de similarité, mais cela reste à confirmer.
 </note>
-== Feedback et sélection de concept ==
+=== Calcul du feedback ===
-Avant que la moyenne d'un groupe d'instance soit considérée comme un réel
+Le feedback d'intérêt **Ί** d'un évènement e se calcule donc à partir du rapport
-concept d'évènement, l'agent Similarité d'un couple D-S va calculer l'intérêt
+de son intérêt intrapersonnel **Ί<sub>α</sub>** sur son intérêt interpersonnel
-de chaque pré-concept, et marquer le maximum de ces intérêts dans l'espace de
+**Ί<sub>ε</sub>**.
-marquage des couple D-S.
-Le feedback d'intérêt d'un pré-concept d'évènement est calculé à partir de la
+Pour le calcul de **Ί<sub>α</sub>** d'un évènement, notons sa spécificité **s**,
-spécificité de cet évènement, c'est à dire si l'évènement "sort du lot", et
+sa précision **p**, son poids **π**.
-de la redondance de cet évènement. Pour faire simple, parmis tous les évènements
-"rare", celui qui aura le plus fort intérêt sera celui qui arrive le plus souvent,
-donc potentiellement le moins dû au hasard.
-<code>
-    intérêt = spécificité + redondance
+<code>
+Ί(e) = Ία(e)^δ / Ίε(e)^β
+avec :
+  Ία(e) = s(e) * p(e) * π(e)
+et
+  Ίε(e) = (Nb_Var_Necessary(e) + 1) - Nb_Internal_Var_Used(e)
+remarque: les coefficients δ et β ne sont présent que pour donner
+plus de "poids" à l'un ou l'autre des intérêt. Par défaut δ = β = 1.
 </code>
-C'est lorsqu'un couple D-S de type //Exploiteur// se positionnera, dans l'espace
+=== Feedback Prédictif ===
-de marquage, sur les paramètres de découpe de V<sub>2:2</sub> que la création de
-Flux d'instance se fera pour les concept ayant la plus haute spécificité.
-== Conception de flux d'instances ==
+Lorsqu'un motif créé par un couple A-S semble "intéressant", celui-ci
+passe un mode "prédictif", les couples A-S tente alors d'utiliser ce
+motif pour prédire l'apparition d'évènement e2, à partir de l'apparition
+d'un évènement e1.
-<note important>
+Ce feedback prédictif est un score **s** caculé à partir d'une précision
-Le fonctionnement de l'API de flux n'est, pour le moment, pas clairement
+**acc**, qui est calculé à partir d'une tolérance **tol** (qui est l'écart
-définie.
+type de la durée entre e1 et e2 lors des prédictions réussies) et de la
-</note>
+fréquence d'apparition de e2.
+et d'une confiance **rel**, qui est le rapport de prédictions juste sur
+le nombre de prédictions tentés.
-Comme dit précédemment, les couples D-S vont extraire
+<code>
-des //concepts d'évènements// et créer des //flux d'instances d'évènements//.
+s = acc * rel
-Ces flux pourraient correspondre à des flux RSS (ou tout autre outils permettant
-le partage d'un "fil d'évènements"), ils seront ainsi mis à jour part l'agent
-Similarité du couple associé, à chaque fois que l'agent Découper extrait une
-nouvelle //instance d'évènement// correspondant au //concept d'évènement//
-du flux.
-Supposons qu'à partir de V<sub>2:2</sub> deux concepts d'évènements soient
+avec :
-créés.
-Il y aura donc deux flux de créé par le couple D-S affecté à cette variable
+  rel = nb(prédictions) / nb(e1)
-d'entrée. Ces flux étant internes du point de vue du store et externe
-du point de vue du système d'éclairage.
+et
-{{wiki:conceptualisation_nntp.png}}
+  acc = 1 - ( tol * freq(e2) )
+</code>
-<code>
+Le maximum des scores est ajouté à l'intérêt dans l'espace de marquage des
-Exemple de description d'un flux en JSON-LD :
+couple A-S pour la variable et les paramètres associés, leurs donnant ainsi
+plus de poids.
-{
+<note tip>
-  "@context": "http://www.w3.org/ns/activitystreams",
+Pour l'instant le feedback prédictif sera utilisé comme ceci, mais
+n'est pas exclu d'être modifié.
-  "@type": "Activity",
+Une possibilité serait d'utiliser les formules utilisées en statistique
+pour évaluer un classifieur.
-  "published": "2016-01-25T12:34:56Z"
+Le score serait calculé à partir :
-  "author": {
+  * d'une **sensibilité** qui est le rapport des **vrais positifs** ou VP (les prédictions juste) sur toute les prédictions dite comme vrais (toutes les fois où l'on a supposé l'arrivé de e2 à partir de e1).
-    "@type": "Object",
-    "@id": "URI de l'objet / URI du flux"
+  * et d'une **spécificité** qui est le rapport des **vrais négatifs** ou VN (les prédictions dite fausses et vraiment fausses) sur toutes les fois où l'on a dit que e2 n'arrivera pas après e2.
-  }
-  "orderedItems": [
-    {
-      "@type": "Event"
-        ...
+Si nous voulons utiliser ces formules il faudra donner la possibilité
-    },
+au couple A-S prédicteur de dire Oui ou Non à la question : un évènement
-    {
+e2 arrivera-t-il après cet évènement e1 ?
-      "@type": "Event"
-       ...
+Ceci pourrait être fait à partir d'un de l'écart de temps entre les deux
-    }
+instances, par exemple : si e2 n'est pas encore apparu un temps T après
-  ]
+l'apparition d'un évènement e1, alors il n'arrivera surement jamais.
-}
+</note>
-</code>
-=== Flux d'instances et Association ===
+==== Flux d'instances ====
-Reprennons à partir du moment où tous les flux (internes et externes)
+Lorsqu'un concept d'évènement, qu'il soit découvert part un couple D-S
-de tous les objets de la société soient créés et accessibles par le store.
+ou A-S, est déterminé comme "intéressant" alors un **flux d'instances**
+correspondant au concept d'évènement est créé pour pouvoir y partager
+les instances de ce concept (c'est à dire les instances similaires
+au concept d'évènement) avec les autres systèmes.
-C'est à dire :
+=== Identification ===
-  * 4 flux internes correspondant à :
+Du point de vue d'un système, et donc de ses agents, un flux est perçu
-    * V2:1 à 1 pendant un certain temps.
+comme un **flux interne** si celui-ci a été créé par le système, et
-    * V2:1 à -1 pendant un certain temps.
+comme un **flux externe** si il a été créé par un autre système.
-    * V2:2 augmentant progressivement de 0 à 1.
-    * V2:2 diminuant progressivement de 1 à 0.
-  * 6 flux externes correspondant à :
-    * V1:1 passant de 0 à 1 instantanément.
-    * V1:1 passant de 1 à 0 instantanément.
-    * V1:2 passant à 1 instantanément.
-    * V1:2 passant à 0 instantanément.
-    * V1:2 augmentant progressivement.
-    * V1:2 diminuant progressivement (sur plusieurs heures).
-== Couple Association Similarité (A-S) ==
+<note>
+Par exemple :
-Déterminer l'intérêt d'associer un flux à un autre est
+Du point de vue du système d'éclairage, les flux d'instances correspondant
-la fonction des couples A-S. Les couples A-S de type
+aux concepts : augmentation soudaine de la luminosité,
-//Explorateur// se déplaçant et marquant l'intérêt des
+augmentation progressive de la luminosité, diminution soudaine de la luminosité,
-paramètres testés dans l'espace de marquage.
+interrupteur passe à ON, interrupteur passe à OFF, etc... seront perçus
+comme des **flux interne** car créé par le système d'éclairage.
-== Association ==
+A l'inverse, les flux correspondant aux concepts : store s'ouvrent, store
+se ferme; seront perçu comme des **flux externes**.
+</note>
-L'agent Association d'un couple A-S prend pour référence
+Pour aider à l'identification d'un flux par un système, et ses agents,
-le flux (interne ou externe) au quel il est affecté dans
+est associé au flux URI du système l'ayant créé (donc l'URI de l'avatar)
-l'espace de marquage. Les paramètres de l'agent Association
+et l'URI du concept correspondant au flux (généré par le système). Les
-étant les autres flux auquel il tente d'associer son flux
+agents d'un système connaiteront l'URI de l'objet.
-de reférence.
-== Feedback d'intérêt ==
+{{wiki:flux_notation.png}}
-Comme pour le couple D-S, l'agent Similarité récupére
+<note>
-et classe les instances de l'association récupérées.
+TODO : mettre à jour l'image quand une notation aura été définie.
-L'instance d'une association est, en partie, caractérisée
+</note>
-par le delai entre la reférence et le flux associé, délai
-pouvant bien entendu être négatif.
-Un feedback d'intérêt est alors appliqué aux associations
+=== API de transfert d'instances ===
-découvertes par le couple A-S. Ce feedback est composé
-de deux intérêts :
-  * L'**intérêt égoïste** ou intérêt intrapersonnel :
+<note important>
+Le fonctionnement de l'API de flux n'est, pour le moment, pas clairement
-L'association des flux est évalué sur sa capacité à découvrir des motifs
+définie. Ce qui est écrit dans cette section sont des idées sur le fonctionnement
-pertinent pour soi, sans prendre en compte autrui. Il prend en compte
+général de l'API et sur l'adaptation possible de protocoles, API ou frameworks déjà
-la spécificité et la précision des instances évalués.
+existant pour les besoins du système d'apprentissage.
+</note>
-  * L'**intérêt altruiste** ou intérêt interpersonnel :
+== Fonctionnement hypothétique ==
-L'association des flux évalué sur sa capacité à découvrir des motifs
+Si nous prenons le point de vue d'un avatar, le principe des flux
-pertinent pour autrui, c'est à dire qu'il plus pertinent que se soit
+reviens à proposer un service de notification d'évènements aux autres
-le store qui prévienne les autres avatars de l'arrivé de l'association.
+avatars de la société.
-Ainsi cet intérêt est calculé à partir du nombre de flux interne utilisé
+<note>
-dans l'association, car nous partons du principe que chacun des avatars
+Le mot service utilisé ici ne correspond pas forcément
-cherche en priorité les motifs liés à ses capteurs, sans pour autant laisser
+à un service web à proprement parlé, ce n'est peut être pas
-une probabilité nulle de trouver des motifs à partir de flux externe.
+le bon mot à employer.
+</note>
-L'intérêt d'une association est donc alculé à partir de l'intérêt égoiste et altruiste.
+Ainsi lorsque le système d'apprentissage créé un flux correspondant
+à un concept d'évènement, un flux/service de notification est alors
+créé par l'avatar et les autres avatars de la société sont avertis
+de la création du service de notification. (par la même, si un service
+de notification est détruit, les autres avatars seront avertis de sa
+destruction, et le flux externe du système d'apprentissage sera détruit).
-<code>
+Lorsqu'un avatar est avertis de la création d'un service de notification,
-intérêt = (intérêt égoiste) ^ alpha  *  (intérêt altruiste) ^ beta
+son système d'apprentissage créera un flux d'instance correspondant.
-<=> intérêt = ( ( spécificité + précision ) ^ alpha ) * ( ( nb_flux_interne + 1 ) ^ beta )
+Lorsqu'un couple A-S prendra pour référence un flux externe, cela signifiera
+que l'avatar "s'abonne" au service de notification proposé par un autre avatar.
+De la même manière un avatar "s'abonnera" à un service de notification si un
+couple A-S tente d'associer son flux référence à un flux externe.
+== Protocoles, API, frameworks déjà existants ==
-Les coefficients alpha et beta sont ici pour donner plus de poids à l'une ou l'autre des parties de l'intérêt,
+Pour implémenter une API permettant de mettre en place de tel fonctionnalités,
-par défaut nous pouvons les considérer comme égals à 1.
+adapter certains protocole/API/frameworks à nos besoins pourrait être pertinents.
+Ci-dessous sont listés quelques API potentiels :
-</code>
+  * Les flux RSS
+Le mode de fonctionnement des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/RSS | flux RSS]] semble
+plutôt bien correspondre au principe des flux d'instances (d'ailleurs c'est de là qu'ils
+tirent leurs noms). Cependant les flux RSS ont quelque faiblesse, se sont des fichiers
+XML où sont écrit toutes les notifications et sont accessible par tous. De plus se sont
+les outils "abonnés" qui regarde, à intervals réguliers, si des modifications on eu lieu
+dans le fichier XML. Ce ne sont donc pas de réelles "notification" fait d'un serveur à un
+terminal (pour notre cas, d'un avatar à un avatar) et il faudrait mettre en place un
+programme permettant de détecter la création (ou la suppression) d'un flux dans la société.
-<note tip>
+  * Le réseau Usenet et le protocole NNTP/S
-Autre possibilité :
+Le réseau [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Usenet | Usenet]] est à la base un système
+de réseaux de forums permettant le partage rapide, à des groupes "d'abonnés", de nouvelles
+(ou news) concernant un forum. Il utilise le protocole [[https://tools.ietf.org/html/rfc3977 | NNTP]]
+qui a été conçu spécialement pour le transport de news dans un réseau, il existe en version
+"sécurisé": NNTPS. La [[https://tools.ietf.org/html/rfc1036 | RFC1036]] décrit le format
+standard des échanges de messages dans un réseau Usenet.
-intérêt = ((spécificité + précision) ^ alpha) / ( ( 3 - nb_flux_interne ) ^ beta )
+==== Récapitulatif =====
-Le but étant que le rapport égoiste/altruiste, soit, pour un même intérêt
+Avant de passer au fonctionnement pas à pas de l'apprentissage en prenant le point de vue
-égoiste, plus important si plus de flux interne sont mis en jeux dans
+du store électrique, voici un récapitulatif du fonctionnement général du système d'apprentissage.
-l'association.
-</note>
-== Prédiction et Partage ==
+=== Variables d'entrées & Découpe d'instances d'évènements ===
-A partir de ce feedback d'intérêt, marqué par les couples A-S de type //Explorateur//,
+Les **couples D-S** vont explorer leur **espace de marquage** en y déposant l'intérêt maximum
-les couples A-S vont pouvoir tenter d'évaluer, à l'aide d'un second feedback, la capacité
+trouvé avec les paramètres associés. Ce marquage sert de mémoire pour retrouver
-prédictrice des paramètres ayant le plus fort intérêt.
+facilement des paramètres pertinents et va aussi influencer les déplacements des
+couple D-S dans l'espace de marquage, c'est à dire dans leurs choix de paramètres.
-De nouveaux flux sont alors créé pour les évènements association les plus pertinents,
+L'agent **Découper** d'un couple D-S fait "glisser" une fenêtre de découpe sur
-donc en priorité ceux dont l'avatar associe deux évènements internes, ou un évènement
+la variable d'entrée, créant ainsi des instances d'évènement. L'agent **Similarité**
-externe puis un évènement interne.
+associé à cet agent **Découper**, c'est à dire formant un couple avec, va "trier"
+par "type" d'instance plus ou moins similaire et évaluer l'intérêt Ί de chaque
+"type" d'instance. (L'intérêt max trouvé avec leurs paramètres est la valeur
+déposé dans l'espace de marquage).
-===== Problèmes =====
+Une fois des "type" d'instances validé comme "intéressants" ceux-ci deviennent
+des **concepts d'évènements**, des **flux d'instances** sont créés et lorsque
+l'agent Découper d'un couple D-S produit une instance d'évènement correspondant
+à un concept d'évènements, l'agent Similarité lié diffuse l'instance par le flux.
-  * Supposons que dans cette pièce nous rajoutons un chauffage électrique connecté, comment faire en sorte que les échanges entre les objets se "spécialisent" ?
+{{wiki:flux_creation.png}}
-Les évènements proposé par les flux d'instances du chauffage sont en effet peu utile pour le
+=== Flux d'instances & Association d'évènements ===
-système d'éclairage (peut être un peu moins pour le store),
-le but ici serait qu'au flux externes d'un système, voir à tout l'objet proposant ces flux,
-soit associé un feedback "d'utilité". Puisque les systèmes
-d'apprentissage cherche prioritairement des associations avec pour référence leurs
-flux d'instances internes, nous pouvons facilement l'imaginer évaluer l'utilité
-d'un flux d'instances externes lui ayant permis ou non de trouver des motifs
-avec pour références ses concepts personnels.
-  * Supposons maintenant que dans une autre pièce un système d'éclairage identique au notre soit installé, comment permettre que ce nouveau système d'éclairage apprenne plus vite avec l'aide de notre système d'éclairage ?
+Le système à maintenant accès des **flux d'instances** lui permettant d'étre informé
+lors de l'apparition d'une instance d'un concept d'évènement.
-  * En plus du feedback d'intérêt, il est censé il y avoir un feedback prédictif, comment un motif pourrait passer un "mode prédictif" s'il prend en compte des flux externes ?
+Ces flux d'instances peuvent aussi bien être des **flux internes**, c'est à dire des
+flux créés et mis à jour par le système, que des **flux externes**, c'est à dire des
+flux créés et mis à jour par d'autre système.
-  * Comment les avatars pourrait arriver, de manière émergente, à un consensus concernant un motif, pour que celui soit "commun" à la société ou à un groupe ?
+A partir de ces flux des **couples A-S** vont tenter d'associer deux concepts d'évènements
+en regardant si ils ont l'air plus ou moins corrélés, c'est à dire si l'un arrive toujours
+après l'autre avec toujours le même délai.
+Pour cela ils vont parcourir leur espace de marquage, ainsi l'agent **Association** d'un
+couple A-S prend un flux, et donc le concept d'évènement associer, comme référence et
+va explorer les possibilités de combinaisons via ses paramètres. Les instances d'associations
+produite par l'agent **Association** sont récupéré, trier et évalué par l'agent **Similarité**
+associé.
+Comme pour les couples D-S, l'intérêt maximum trouvé avec des paramètres est noté dans l'espace
+de marquage.
+L'intérêt Ί de chaque "type" d'instance d'évènement association, c'est à dire les
+différents types de délai entre les deux évènements associé, est calculé à partir
+de la spécificité et la redondance de ce "type" d'instance, mais aussi à partir
+du nombre de flux internes qui a entres en jeux lors de l'association. Ainsi, pour
+une spécificié et redondance, plus d'intérêt est affecté à des associations entre deux
+flux internes, puis entre un flux interne et un flux externe, puis entre deux flux externes.
+Les associations sont aussi évalué à partir de leur capacité prédictive. Et une fois
+qu'une association a été déterminé comme "intéressante" et permettant des prédictions
+fiable, alors un flux d'instance est créé pour y faire passer les instances de cet
+évènement (qui est l'association de deux évènements), et donc potentiellement "avertir"
+autrui de l'arrivé des instances de cet évènement.
+A partir de ce flux d'instance, autrui pourra peut être créer des associations pertinentes,
+qui pourrons me permettre de créer des associations pertinentes, et ainsi de suite.
+{{wiki:flux_association.png}}

DokuWiki

Site Tools

Differences

Page Tools