The use of emotions in the implementation of various types of learning in a cognitive agent

Faghihi, Usef (2011). « The use of emotions in the implementation of various types of learning in a cognitive agent » Thèse. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Doctorat en informatique cognitive.

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Résumé

Les tuteurs professionnels humains sont capables de prendre en considération des événements du passé et du présent et ont une capacité d'adaptation en fonction d'événements sociaux. Afin d'être considéré comme une technologie valable pour l'amélioration de l'apprentissage humain, un agent cognitif artificiel devrait pouvoir faire de même. Puisque les environnements dynamiques sont en constante évolution, un agent cognitif doit pareillement évoluer et s'adapter aux modifications structurales et aux phénomènes nouveaux. Par conséquent, l'agent cognitif idéal devrait posséder des capacités d'apprentissage similaires à celles que l'on retrouve chez l'être humain ; l'apprentissage émotif, l'apprentissage épisodique, l'apprentissage procédural, et l'apprentissage causal. Cette thèse contribue à l'amélioration des architectures d'agents cognitifs. Elle propose 1) une méthode d'intégration des émotions inspirée du fonctionnement du cerveau; et 2) un ensemble de méthodes d'apprentissage (épisodique, causale, etc.) qui tiennent compte de la dimension émotionnelle. Le modèle proposé que nous avons appelé CELTS (Conscious Emotional Learning Tutoring System) est une extension d'un agent cognitif conscient dans le rôle d'un tutoriel intelligent. Il comporte un module de gestion des émotions qui permet d'attribuer des valences émotionnelles positives ou négatives à chaque événement perçu par l'agent. Deux voies de traitement sont prévues : 1) une voie courte qui permet au système de répondre immédiatement à certains événements sans un traitement approfondis, et 2) une voie longue qui intervient lors de tout événement qui exige la volition. Dans cette perspective, la dimension émotionnelle est considérée dans les processus cognitifs de l'agent pour la prise de décision et l'apprentissage. L'apprentissage épisodique dans CELTS est basé sur la théorie du Multiple Trace Memory consolidation qui postule que lorsque l'on perçoit un événement, l'hippocampe fait une première interprétation et un premier apprentissage. Ensuite, l'information acquise est distribuée aux différents cortex. Selon cette théorie, la reconsolidation de la mémoire dépend toujours de l'hippocampe. Pour simuler de tel processus, nous avons utilisé des techniques de fouille de données qui permettent la recherche de motifs séquentiels fréquents dans les données générées durant chaque cycle cognitif. L'apprentissage causal dans CELTS se produit à l'aide de la mémoire épisodique. Il permet de trouver les causes et les effets possibles entre différents événements. Il est mise en œuvre grâce à des algorithmes de recherche de règles d'associations. Les associations établies sont utilisées pour piloter les interventions tutorielles de CELTS et, par le biais des réponses de l'apprenant, pour évaluer les règles causales découvertes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : agents cognitifs, émotions, apprentissage épisodique, apprentissage causal.

Type: Thèse ou essai doctoral accepté ()
Informations complémentaires: La thèse a été numérisée telle que transmise par l'auteur
Directeur de thèse: Nkambou, Roger
Mots-clés ou Sujets: Agent cognitif, Apprentissage, Architecture cognitive, Émotion, Mémoire épisodique
Unité d'appartenance: Télé-université
Faculté des sciences > Département d'informatique
Déposé par: Service des bibliothèques
Date de dépôt: 15 mars 2011 17:25
Dernière modification: 01 nov. 2014 02:18
Adresse URL : http://www.archipel.uqam.ca/id/eprint/3798

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