Méthodes d'apprentissage inspirées de l'humain pour un tuteur cognitif artificiel

Faghihi, Usef (2008). « Méthodes d'apprentissage inspirées de l'humain pour un tuteur cognitif artificiel » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.

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Résumé

Les systèmes tuteurs intelligents sont considérés comme un remarquable concentré de technologies qui permettent un processus d'apprentissage. Ces systèmes sont capables de jouer le rôle d'assistants voire même de tuteur humain. Afin d'y arriver, ces systèmes ont besoin de maintenir et d'utiliser une représentation interne de l'environnement. Ainsi, ils peuvent tenir compte des évènements passés et présents ainsi que de certains aspects socioculturels. Parallèlement à l'évolution dynamique de l'environnement, un agent STI doit évoluer en modifiant ses structures et en ajoutant de nouveaux phénomènes. Cette importante capacité d'adaptation est observée dans le cas de tuteurs humains. Les humains sont capables de gérer toutes ces complexités à l'aide de l'attention et du mécanisme de conscience (Baars B. J., 1983, 1988), et (Sloman, A and Chrisley, R., 2003). Toutefois, reconstruire et implémenter des capacités humaines dans un agent artificiel est loin des possibilités actuelles de la connaissance de même que des machines les plus sophistiquées. Pour réaliser un comportement humanoïde dans une machine, ou simplement pour mieux comprendre l'adaptabilité et la souplesse humaine, nous avons à développer un mécanisme d'apprentissage proche de celui de l'homme. Ce présent travail décrit quelques concepts d'apprentissage fondamentaux implémentés dans un agent cognitif autonome, nommé CTS (Conscious Tutoring System) développé dans le GDAC (Dubois, D., 2007). Nous proposons un modèle qui étend un apprentissage conscient et inconscient afin d'accroître l'autonomie de l'agent dans un environnement changeant ainsi que d'améliorer sa finesse. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Apprentissage, Conscience, Agent cognitif, Codelet.

Type:	Mémoire accepté
Informations complémentaires:	Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur.
Directeur de thèse:	Nkambou, Roger
Mots-clés ou Sujets:	Tuteur intelligent, Apprentissage automatique, Théorie de l'apprentissage, Conscience, Agent intelligent
Unité d'appartenance:	Faculté des sciences > Département d'informatique
Déposé par:	RB Service des bibliothèques
Date de dépôt:	27 nov. 2008
Dernière modification:	01 nov. 2014 02:07
Adresse URL :	http://archipel.uqam.ca/id/eprint/1392

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