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Représentations émergentes
par LANA DE CARVALHO Leonardo
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2008
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Université Lumière Lyon 2
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Table des matières
Illustrations
Tableaux
Page de titre
Contrat de diffusion
Dédicace
[Epigraphe]
Remerciements
Résumé
Abstract
Introduction
Introduction générale
Description des chapitres
Chapitre I. Psychologie Cognitive : les représentations matérielles
I.1 Le domaine de recherche en Psychologie Cognitive
I.1.A Les Sciences Cognitives
I.1.B Les branches de la Psychologie Cognitive
I.1.C L’expérimentation numérique en Psychologie Cognitive
I.1.D Le développement cognitif
Des précurseurs de l’approche cognitive de l’intelligence
La complexité systémique de l’intelligence et du développement cognitif
I.1.E Des Sciences de l’Homme à l’Intelligence Artificielle Collective
I.2 La représentation comme problème
I.2.A La représentation matérielle vers l’émergence
Qu’est-ce que la représentation ?
Une approche philosophique des représentations
Le problème de la représentation interne d’un point de vue empirique
Les représentations matérielles émergentes
I.2.B La critique de la théorie behavioriste
L’approche symbolique
Les Lois de la pensée
Le raisonnement humain
I.2.C L’approche connexionniste
Modèle bio-inspirée
I.2.D La critique de la théorie de l’enaction
« Adieu aux symboles », bienvenues aux « configurations complexes » de signification
La biologie de l’intentionnalité
Les représentations mentales et l’enaction
I.2.E L’approche dynamique de la cognition
La cognition est un système dynamique
Modélisation continue ou discrète du temps
Modélisation de la haute dimensionnalité par des modèles à basse- dimensionnalité
Le système cognitif est couplé structurellement ou incorporé
Les bords ou frontières des systèmes dynamiques et complexes
La modélisation système complexe multi-agents de la cognition de haut niveau
Les représentations distribuées et locales
Les représentations dynamiques dans l’approche multi-agents
L’approche dynamique des émotions
I.2.F La représentation sociale et la mémoire collective
I.3 Les modèles computationnels
I.3.A La machine et la cognition artificielle
Le scénario du dialogue
I.3.B La représentation matérielle et le problème de Brentano
Le symbole comme solution au problème de Brentano
Le réductionnisme épistémologique comme scientisme
I.3.C Le modèle connexionniste de la représentation
Les propriétés de la mémoire dans les modèles connexionnistes
Les unités de la représentation interne
Unités de contexte
Le problème de graduation comme un problème d’optimisation
Evolution et développement, des solutions à la complexité
Chapitre II. Systèmes Complexes à base de Multi-Agents
II.1 Calculabilité et Dynamique : l’Approche Systèmes Complexes (ASC)
II.1.A Concepts fondamentaux de l’ASC
L’approche classique en sciences
Les dynamiques classiques et les attracteurs
L’approche systèmes complexes
La récursivité : le mécanisme fondamental de génération des systèmes complexes
L’émergence d’attracteurs par l’interaction de fonctions
L’auto-organisation
II.1.B Calcul, Représentation et Systèmes Complexes
II.2 Concepts et méthodologies multi-agents
II.2.A L’intérêt de l’approche à base d’agents
II.2.B L’agent et les Systèmes Multi-Agents
L’agent
Les quatre aspects d’un système multi-agents
II.2.C L’individuel / intérieur : les architectures d’agents
Architectures réactives
Architectures cognitivistes
Architectures hybrides
II.2.D Le collectif / intérieur : interactions
Communication par envois de messages
Interactions par signaux
II.2.E Le collectif / extérieur : l’organisation
Le modèle Agent-Groupe-Rôle-Environnement (AGRE)
Autres modèles organisationnels
II.3 Epistémologie et modélisation multi-agents
II.3.A Réductionnisme épistémologique et holisme
II.3.B Survenance et émergence
II.3.C Modélisation et microcosmes
Principes méthodologiques
Les systèmes multi-agents comme microcosmes
Chapitre III. Intelligence Collective et Optimisation Naturelle
III.1 Les Systèmes Complexes Adaptatifs (SCA)
III.1.A Evolution et développement en SCA
III.1.B La stigmergie : mécanisme d’adaptation
Rétroactions positive et négative en systèmes complexes adaptatifs
III.2 Optimisation naturelle
III.2.A Le problème générale de l’optimisation
Heuristiques pour la solution de problèmes d'optimisation
III.2.B Optimisation par Essaim de Particule
III.2.C Optimisation par Colonie de Fourmis
III.2.D Vers un équilibre collectif entre exploitation et exploration
Chapitre IV. La Modélisation de Représentations Emergentes
IV.1 Représentations Emergentes et Intentionnalité
IV.1.A Niveau Intentionnel et Représentations Emergentes
IV.1.B Les quatre aspects des représentations émergentes
IV.2 L’approche Systèmes Complexes des Représentations
IV.2.A L’individuel / intérieur : les représentations génétiques
IV.2.B L’individuel / extérieur : l’émergence du langage
Emergence de communication par négociation de symboles
IV.2.C Le collectif / extérieur : les représentations sociales
L’approche du concept de carte cognitive basée sur colonie de fourmis
IV.3 Le collectif / intérieur : les représentations mentales
IV.3.A Les systèmes réactifs à l’épreuve du problème de Brentano
IV.3.B De la représentation sociale à la représentation matérielle
Mémoire dynamiquement incohérente
Construction de code
Auto-organisation et sélection
Impact sur le développement cognitif
IV.4 Modèle d’Emergence de Représentations
IV.4.A Les principes du MER
IV.4.B Le diagramme UML du MER
IV.4.C L’exploitation et l’exploration par le MER
Description des caractéristiques de l’agent dans le MER
L’exploration et l’exploitation par le MER
IV.4.D L’immergence et la réification dans le MER
Chapitre V. Optimisation basée sur la Tolérance à la Différence (OTD)
V.1 Adaptation du modèle de Schelling
V.1.A Le modèle de ségrégation de Schelling
L’insatisfaction parmi les minorités
V.1.B Adaptation du modèle de Schelling à l’optimisation
La tolérance à la dépendance de la fonction objective
L’architecture de l’agent OTD
V.2 Définition des problèmes d’optimisation
V.2.A Génération de courbes non-linéaires par interactions dans un SMA
V.2.B Définition des fonctions objectives
Définition d’un problème d’optimisation : oFunc1
Définition d’un problème d’optimisation : oFunc2
V.3 Représentations émergentes basées sur l’heuristique OTD
V.3.A Expérimentations numériques
Emergence de Représentations Dynamiques Locales
Convergence parmi les agents w les plus satisfaits : émergence d’un groupe B
Un comportement complexe adaptatif sans représentations à long-terme
Emergence de Représentations Dynamiques Locales Non-réactives
Représentations émergentes dans le modèle collectif/intérieur : systèmes non-réactifs
V.3.B Analyse des résultats
Définition de cinq versions d’OTD
Comparaison en termes de temps d’exécution du programme
Comparaison de la performance en termes de la taille de l’erreur
Discussions et Perspectives
Conception de systèmes complexes adaptatifs capables d’auto-développement
Emergence d’opérateurs logiques
Standardisation de la méthode d’optimisation OTD
Systèmes cognitifs intégraux : un couplage entre les quatre modèles de représentation émergentes
Application en « Théorie des Jeux » : modélisation de l’émergence d’équilibres locaux de Nash
Conclusion
Références
Annexes
Annexe 1. Notions de base de logique formelle
Inférences valides : le « Modus Ponens » et le « Modus Tollens ».
Inférences invalides : Affirmation du conséquent et négation de l’antécédent
La fonction logique ou-exclusif
Annexe 2. Le problème du fermier, de la chèvre, du loup et du chou
Résolution du problème
Opérateurs
Espace d’états et solutions du problème
Recherche en profondeur
L’arbre de recherche en profondeur
Schéma de recherche en profondeur
L’algorithme
Pile d’extension
Recherche en largeur
L’arbre de recherche en largeur ou par niveaux
Schéma de recherche en largeur
L’algorithme
Remarques finales
Annexe 3. Aspects liés au développement d’outils
Annexe 4. Logiciels et plates-formes
