Autotelic Principle : le rôle de la motivation dans l'apparition et développement du langage artificiel

Autotelic Principle : the role of intrinsic motivation in the emergence and development of artificial language

• Auteur / Autrice : Miquel Cornudella Gaya
• Direction : Thierry Poibeau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences du langage
• Date : Soutenance le 19/12/2017
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Lettres, Arts, Sciences humaines et sociales (Paris ; 2010-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Langues, textes, traitements informatiques, cognition (Montrouge, Hauts de Seine)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École normale supérieure (Paris ; 1985-....)
• Jury : Président / Présidente : Pierre-Yves Oudeyer
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thierry Poibeau, Pierre-Yves Oudeyer, Peter Ford Dominey, Bart De Boer, Remi Van Trijp, Myriam Bouveret
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Peter Ford Dominey, Bart De Boer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle

Linguistique

Mots clés libres

Évolution du language

Modélisation multi-agents

Intelligence artificielle

Systémes de motivation

Language evolution

Agent-based modelling

Artificial intelligence

Motivation systems

Résumé

Dans cette thèse nous étudions le rôle de la motivation intrinsèque dans l’émergence et le développement des systèmes communicationnels. Notre objectif est d’explorer comment des populations d’agents artificiels peuvent utiliser un système de motivation computationnel particulier, appelé l’autotelic principle, pour réguler leur développement linguistique et les dynamiques qui en résultent au niveau de la population.Nous proposons d’abord une mise en œuvre concrète de l’autotelic principle. Le noyau de ce système repose sur l’équilibre des défis, des tâches à accomplir afin d’atteindre un objectif, et des compétences, les capacités que le système peut utiliser pour accomplir les différentes tâches. La relation entre les deux éléments n’est pas stable mais se déstabilise régulièrement lorsque de nouvelles compétences sont acquises, ce qui permet au système de tenter des défis de plus grande complexité. Ensuite, nous testons l’utilité de ce système de motivation dans une série d’expériences sur l’évolution du langage. Dans le premier ensemble d’expériences, une population d’agents artificiels doit développer une langue pour se référer à des objets ayant des caractéristiques discrètes. Ces expériences se concentrent sur la façon dont les systèmes communicatifs non ambigus peuvent émerger lorsque l’autotelic principle est utilisé pour réguler le développement du langage en étapes de difficulté croissante. Dans le deuxième ensemble d’expériences, les agents doivent créer un langage artificiel pour communiquer sur des couleurs. Dans cette partie, on explore comment le système de motivation peut contrôler la complexité linguistique des interactions pour un domaine continu et on examine aussi la validité de l’autotelic principle en tant que mécanisme permettant de réguler simultanément plusieurs stratégies linguistiques de difficulté similaire. En résumé, nous avons démontré à travers de notre travail que l’autotelic principle peut être utilisé comme un mécanisme général pour réguler la complexité du langage développé de manière autonome en domaines discrets et continus.

This thesis studies the role of intrinsic motivation in the emergence and development of communicative systems in populations of artificial agents. To be more specific, our goal is to explore how populations of agents can use a particular motivation system called autotelic principle to regulate their language development and the resulting dynamics at the population level.To achieve this, we first propose a concrete implementation of the autotelic principle. The core of this system is based on the balance between challenges, tasks to be done to achieve a goal, and skills, the abilities the system can employ to accomplish the different tasks. The relation between the two elements is not steady but regularly becomes destabilised when new skills are learned, which allows the system to attempt challenges of increasing complexity. Then, we test the usefulness of the autotelic principle in a series of language evolution experiments. In the first set of experiments, a population of artificial agents should develop a language to refer to objects with discrete values. These experiments focus on how unambiguous communicative systems can emerge when the autotelic principle is employed to scaffold language development into stages of increasing difficulty. In the second set of experiments, agents should agree on a language to communicate with about colour samples. In this part, we explore how the motivation system can regulate the linguistic complexity of interactions for a continuous domain and examine the value of the autotelic principle as a mechanism to control several language strategies simultaneously. To summarise, we have shown through our work that the autotelic principle can be used as a general mechanism to regulate complexity in language emergence in an autonomous way for discrete and continuous domains.