Proposition de l'architecture ''Cortexionist'' pour l'intelligence comportementale de créatures artificielles

Proposition of the ''Cortexionist'' architecture for the behavioral intelligence of artificial creatures

• Auteur / Autrice : David Panzoli
• Direction : Yves Duthen, Hervé Luga
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Toulouse 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle

Automates

Animation par ordinateur

Mots clés libres

Animation comportementale

Intelligence

Mémoire

Néocortex

Adaptation

Réseaux de neurones

Résumé

Traditionnellement, la production de comportements intelligents pour les créatures artificielles repose sur la modélisation de leurs facultés cognitives. Cette approche pose deux problèmes essentiels. D'une part, la lourde charge de définir manuellement les connaissances d'un agent nécessite l'intervention d'un animateur, d'autre part la relation cognition-->intelligence n'a jamais été avérée théoriquement ni expérimentalement. C'est face à ces deux défis que les approches écologiques apparaissent comme de nouvelles pistes explorant les liens entre la créature, son corps et son environnement. Ce travail de recherche s'inscrit dans cette optique. Partant de la synthèse de théories provenant de diverses disciplines des neurosciences, nous proposons, dans une approche vie artificielle, une modélisation originale de la mémoire. Le contrôleur Cortexionist est une architecture réactive connexionniste qui intègre une mémoire associative favorisant l'adaptation de l'agent dans un environnement dynamique. L'obtention de règles comportementales émergentes lors des expérimentations révèle la relation qu'entretiennent la complexité de l'environnement et celle du comportement des créatures qui y évoluent.

Traditionally, producing intelligent behaviors for artificial creatures means modeling their cognitive abilities. This approach raises two problems. On the one hand, defining manually the agent's knowledge is a heavy duty that implies the intervention of the animator. On the other hand, the cognition-->intelligence relation has not been theoretically nor experimentally proven so far. In front of these challenges, ecological approaches appear as suitable tracks, exploring the links between the creature, its body and its environment. This is the context of the present research work. Using an artificial life approach, we propose an original model of memory based on the synthesis of several neuroscience theories. The Cortexionist controller is a reactive architecture integrating an associative network to enhance the agent's adaptation in a dynamic environment. Obtaining emerging behavior rules reveals the relation between the complexity of the environment and of the creatures that live in.