Amélie Cordier - 05 juillet 2016 - http://liris.cnrs.fr/devlearn
Apports de TWEAK
Apports de SMA
Apports de SAARA
L'apprentissage développemental trouve ses origines dans les travaux de Piaget [Piaget1937].
“ Apprendre, sans connaissance de l'environnement, à partir de régularités spatio-temporelles et au travers des interactions. ”
On parle d'approche constructiviste et émergente de la cognition.
Problème : réaliser une étude comparative de l'apprentissage développemental et de l'apprentissage par renforcement dans des situations distinctes et délimités
Démarche :
Résultats :
16 décembre 2014
http://liris.cnrs.fr/ideal/workshop2014
Programme
“ Plus jamais je ne me moquerai des robots qui essaient d'apprendre et qui se cognent bêtement ! ”
Augustin C., étudiant en M2IA et testeur de Little AI.
Pour la pédagogie...
Modeling Biological Agents Beyond the Reinforcement-Learning Paradigm. O. Georgeon, R. Casado, L. Matignon. BICA 2015.
Constructing Phenomenal Knowledge in an Unknown Noumenal Reality. O. Georgeon, F. Bernard, A. Cordier. BICA 2015.
[Piaget1937] The Construction of Reality in the Child. J. Piaget. New York. Basic classics in psychology. Basic Books. 1937.
[Carvalho2008] Représentations émergentes — Une Approche Multi-Agents des Systèmes Complexes Adaptatifs en Psychologie Cognitive. L. Lana de Carvalho. Thèse de l'Université Lyon 2. 2008.
[Georgeon2010] An Algorithm for Self-Motivated Hierarchical Sequence Learning. O. Georgeon, J. Morgan, F. Ritter. International Conference on Cognitive Modeling, Philadelphia, PA. pp. 73-78. 2010.
[Mazac2015] Approche décentralisée de l'apprentissage constructiviste et modélisation multi-agent du problème d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur en environnement continu : application à l'intelligence ambiante. S. Mazac. Thèse de l'Université Lyon 1. 2015.
Designing Environment-Agnostic Agents.. O. Georgeon, I. Sakellariou. Pages 25–32 of Enda Howley, Peter Vrancx, & Knudson, Matt (eds), ALA2012, Adaptive Learning Agents workshop, at AAMAS2012, 11th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems.
The Radical Interactionism Conceptual Commitment. O. Georgeon, D. Aha. 2013. Journal of Artificial General Intelligence, 4(2), 31–36.
Inverting the Interaction Cycle to Model Embodied Agents. O. Georgeon, A. Cordier. 2014. Procedia Computer Science, 41, 243–248.
Single agents can be constructivist too. O. Georgeon, S. Hassas. 2014. Constructivist Foundations, 9(1), 40–42.
Mécanismes d'apprentissage développemental et intrinsèquement motivés en intelligence artificielle : étude des mécanismes d'intégration de l'espace environnemental. Simon Gay. 2014. Thèse de doctorat de l'Université Claude Bernard Lyon 1.