Modèle ARCO : Apprentissages multiples et Raisonnement réflexif sur des Connaissances hOmogènes - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2004

ARCO Model: Combined learning and reflexive reasoning with an homogeneous knowledge representation

Modèle ARCO : Apprentissages multiples et Raisonnement réflexif sur des Connaissances hOmogènes

Résumé

In this thesis, we propose the model of an agent able to adapt to his environment. To achieve this, he discovers and efficiently uses new concepts from his experience. Knowledge is homogeneously represented in an oriented graph, so the agent can create, execute and analyse his own rules. Transmission of an activation flux in the graph allows the homogeneous and efficient use of this knowledge. The activation level defines the actual mental state of the agent, which determines the rules and the concepts that will be considered for reasoning. We present a symbolic data analysis method to induce new concepts from the graph. To create useful concepts associated with this new ones, we present although deduction rules used by the agent. Finally, control via emotions integrates new concepts by reinforcing the links and guides the agent. An agent based on this model has been developed and applied on a simple example. We were thus able to check the integrity and functionality of the model
Nous présentons un modèle d'agent qui s'adapte à son environnement. Il découvre et utilise efficacement de nouveaux concepts, objets, heuristiques, selon son expérience. Pour pouvoir créer, exécuter et analyser ses propres règles, les connaissances sont décrites de façon homogène dans un graphe orienté. Leur utilisation homogène et efficace se fait grâce à la transmission d'un flux d'activation dans le graphe. Seuls les concepts et règles les plus utiles en fonction de l'état mental de l'agent sont utilisés. La découverte de nouveaux concepts se fait par induction par l'analyse de données symboliques. Des règles de déduction permettent de créer les règles et liens associés aux nouveaux concepts. Le contrôle de l'agent par les émotions permet d'intégrer les nouveaux concepts en renforçant les liens utiles et de guider l'agent indépendamment de sa sémantique. Un agent utilisant le modèle décrit a été implanté afin de vérifier sa cohérence et son fonctionnement sur un exemple simple.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-02016467 , version 1 (16-08-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02016467 , version 1

Citer

Philippe Caillou. Modèle ARCO : Apprentissages multiples et Raisonnement réflexif sur des Connaissances hOmogènes. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Paris Dauphine, 2004. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-02016467⟩
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