7.2.3.2. Vers une automatisation du processus de découverte de connaissances

Il nous semble, malgré tout, intéressant d'imaginer comment un système autonome pourrait découvrir par lui-même des connaissances à partir de ses propres traces d'activité. Pour l'instant, cela ne nous semblerait guère possible à un niveau élevé d'abstraction que nous avons discuté jusqu'à présent. Néanmoins il nous semble que la question mérite d'être posée à un niveau beaucoup plus rudimentaire.

Dans notre approche, la découverte de connaissance doit être dirigée par un sujet connaissant, l'ergonome. Ce processus conduit à produire des symboles et des schémas d'activité qui ont un sens pour ce sujet, mais aucun sens pour le système informatique. Nous pouvons nous demander à l'inverse s'il serait possible de concevoir un système autonome, disons un robot, capable de mener par lui-même ce processus à partir de ses expériences dans son environnement. La question est de savoir si un tel robot pourrait identifier des motifs intéressants pour lui dans ses propres traces d'activité à des niveaux successifs d'abstraction. Il devrait pouvoir les identifier de lui-même, même si on n'exclut pas la possibilité d'une aide "sociale". Finalement il devrait pouvoir utiliser ces motifs intéressants comme des symboles utilisables par lui, de telle sorte que pour un observateur extérieur, il pourrait apparaître comme un sujet connaissant.

Les caractères évolutionniste et pragmatique de la connaissance ne nous sembleraient pas impossibles à reproduire. Il faudrait que le robot soit capable d'investiguer systématiquement toutes ses expériences passées et de retenir celles qui répondraient à une condition de renforcement prédéfinie. Cette condition de renforcement serait une sorte de mécanisme de valuation de ses expériences, comparable aux émotions. On retrouve cette idée que des représentations peuvent se construire à partir de traces d'activités dans les travaux sur l'émergence des représentations chez les robots de Steels . Mais est-ce que ces conditions seraient suffisantes pour que le robot devienne finalement un être intentionnel, capable de mettre en œuvre sa propre investigation de la connaissance ?

Cette question sort de notre champ d'étude, mais nous voulons souligner ici que la notion de système à base de trace nous semble une façon intéressante de l'aborder. Les outils d'ingénierie de la connaissance appliqués à la notion de traces d'activité que nous avons présenté apporteraient un moyen, sinon d'y répondre, du moins de l'explorer. Dans ce contexte, les fonctionnalités de visualisation interactives des traces ne seraient pas utilisées pour permettre à l'utilisateur de diriger le processus de construction de connaissance, mais pour le suivre. Elles pourraient aider à la conception du robot.