Synthetic neuro-cognition : autopoietic semiotic neuron networks

Vadnais, Pierre (2015). « Synthetic neuro-cognition : autopoietic semiotic neuron networks » Thèse. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Doctorat en informatique cognitive.

Fichier(s) associé(s) à ce document :
[img]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (15MB)

Résumé

Cette thèse fut, dès le début, guidée par la question : « L'Intelligence Artificielle forte est-elle encore possible? » Nous avons d'abord identifié ce qui nous semblait être les principaux obstacles en science cognitive, soit le problème d'ancrage des symboles et la contrainte d'absence de sémantique préalable. Nous avons, ensuite, défini le problème au niveau du système, ce qui nous a forcés à penser systèmes cognitifs plutôt que cognition, cerveaux plutôt qu'intelligence (ou esprit). Le problème s'est donc transformé en projet d'informatique typique où une fonctionnalité désirée, déjà instanciée dans un environnement donné (ici biologique), doit être reproduite dans un système d'ordinateurs numériques. Nous avons identifié les mécanismes biologiques ayant le plus de chance de répondre aux attentes (neurones impulsionnels, plasticité synaptique, plasticité déterminée par le temps d'occurrence des impulsions, modèle de Bienenstock-Cooper-Munro, métaplasticité) nous les avons intégrés dans des algorithmes adéquatement encapsulés pour reproduire un ensemble de fonctions cognitives de base. Le réseau sémiotique autopoïétique de neurones analogues dynamiques artificiels qui en résulte peut être édifié en structure représentationnelle en suivant une logique propositionnelle de base et, ainsi, offrir un encadrement pour l'investigation d'une Neuro-Cognition Synthétique, une approche ascendante pour l'étude empirique du développement de telles structures représentationnelles et, peut-être, l'élaboration d'algorithmes pour automatiser ce développement. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intelligence artificielle, cognition, sémiotique, autopoïèse, neurones impulsionnels, doubleLIF, plasticité synaptique, métaplasticité, neuro-cognition synthétique.

Type: Thèse ou essai doctoral accepté ()
Informations complémentaires: La thèse a été numérisée telle que transmise par l'auteur.
Directeur de thèse: Poirier, Pierre
Mots-clés ou Sujets: Intelligence artificielle / Réseaux neuronaux (Informatique) / Cerveau -- Simulation par ordinateur / Plasticité neuronale / Autopoïèse / Sémiotique / Cognition numérique
Unité d'appartenance: Faculté des sciences > Département d'informatique
Déposé par: Service des bibliothèques
Date de dépôt: 13 mai 2016 17:03
Dernière modification: 13 mai 2016 17:03
Adresse URL : http://www.archipel.uqam.ca/id/eprint/8419

Statistiques

Voir les statistiques sur cinq ans...