Thèse soutenue

Contribution à l'étude de modèles d'apprentissage en interaction avec un environnement inspirés du comportement humain

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Alain Grumbach
Direction : Yves Kodratoff
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 1987
Etablissement(s) : Paris 11
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)
Jury : Président / Présidente : Jean-François Le Ny
Examinateurs / Examinatrices : Yves Kodratoff, Alain Bonnet, Mario Borillo, Daniel Kayser, Jean-François Le Ny, Jacques Pitrat, J.F. Richard

Résumé

FR  |  
EN

L'objectif est de concevoir et réaliser des programmes permettant de doter la machine de capacités d'apprentissage, de connaissances, par l'expérience, en situation de résolution de problèmes. L'approche consiste à s'inspirer du comportement humain : observation de sujets ; réalisation de modèles ; extraction des notions fondamentales ; conception de logiciels correspondants (langage, programmes). Les notions fondamentales explicitées dans ce travail sont : forme des connaissances, relations entre elles, qui ont donné lieu au "Treillis de la connaissance", structure qui permet de mettre en relation connaissances générales et spécifiques ; déclenchement du comportement : sur événement. . . Le langage élaboré à partir de ces notions se décompose en : Multilog : implantation du "Treillis de la connaissance" en programmation logique sous forme de "mondes" de clauses ; Evenlog : implantation de la notion d'événement. Différents programmes d'apprentissage ont été réalisés, depuis un modèle spécifique jusqu'à un modèle très général dont l'objectif, non atteint, était de pouvoir apprendre des connaissances non spécifiques. Par ailleurs, ce travail qui participe de la recherche cognitive, propose aussi une courte réflexion sur la connaissance : "Treillis de la connaissance" évoqué ci-dessus ; différents plans d'observation : behavioriste, cognitif,. . . , les relations entre-eux ; (phylo)génèse.