Guiding for Associative Learning : How to Shape Artificial Dynamic Cognition ?

Je n'ai pas de nouvelles de la date de parution de ces actes. La conférence est passée, les organisateurs ont confirmés que les papiers sortiront dans deux numéros de LNAI, en attendant, je souhaitais mettre notre travail en ligne pour qu'il soit diffusé ...International audienceThis paper describes an evolutionary robotics experiment, which aims at showing the possibility of learning by guidance in a dynamic cognition perspective. Our model relies on Continuous Time Recurrent Neural Networks and Hebbian plasticity. The agents have the ability to be guided by stimuli and we study the influence of a guidance on their external behavior and internal dynamic when faced with other stimuli. The article develops the experiment and presents some results on the dynamic of the systems

Simulation of abstract autopoietic machine.

According to [Maturana and Varela 1980], autopoiesis is at the basis of autonomy and cognition. Consequently, some artificial life works aimed at simulating artificial autopoiesis [Beer 2004, McMullin 2004]. Generally, the purpose is to maintain a topological organization of automata. At the opposite, we consider that simulation can override topological aspects because topology has no significance in the computational domain. More important is to preserve self-regeneration and resistance to disturbances of an Abstract Autopoietic Machine (AAM). The long term goal of our work is to address the elucidation of the Rosen conjecture - i.e. that a model of life defined as closure under efficient cause cannot be instantiated by a computer simulation - which is called into question by [Stewart and Miosso 2007] - which say that closure under efficient causation does not represent a theoretical problem for calculability - [Letelier et al. 2003] showed that autopoiesis is less general but very close to (M,R) System. Nevertheless, we can't claim that we simulate (M,R) systems because our model lack on a full loop allowing the use of produced data as an executive code

The memorization of in-line sensorimotor invariants: toward behavioral ontogeny and enactive agents

International audienceThis paper presents a behavioral ontogeny for artificial agents based on the interactive memorization of sensorimotor invariants. The agents are controlled by continuous timed recurrent neural networks (CTRNNs) which bind their sensors and motors within a dynamic system. The behavioral ontogenesis is based on a phylo- genetic approach: memorization occurs during the agent's lifetime and an evolutionary algorithm discovers CTRNN parameters. This shows that sensorimotor invariants can be durably modified through interaction with a guiding agent. After this phase has finished, agents are able to adopt new sensorimotor invariants relative to the environment with no further guidance. We obtained these kinds of behaviors for CTRNNs with 3-6 units, and this paper examines the functioning of those CTRNNs. For instance, they are able to internally simulate guidance when it is externally absent, in line with theories of simulation in neuroscience and the enactive field of cognitive science

Vers la notion d'agent énactif virtuel : Application à l'approche dynamique évolutionnaire

This thesis, based on the enaction paradigm, addresses the modeling of artificial entities autonomy. In a context of human - autonomous entities interaction in virtual reality, behavioral properties resulting from constitutive autonomy may favor creativity and involvement by offering the user a compromise between regularity and surprise. The first part of this work is a theoretical proposition which leads to a definition of virtual enactive agents, through internal properties, related to the agent operation, and through external properties, related to the agent behavior. Our theoretical framework is the dynamic evolutionary approach, using CTRNN and evolutionary methods. We consider, among external properties, the ability to enrich the behavior by interaction is a hard problem. We develop a proposition to obtain a learning at an ontogenetic scale, corresponding to the specific interactions history between an agent and an environment by using a guidance. The second part of the thesis is an implementation attempt following this reflection, made of three experiments. In conclusion, a critical analysis of the results and of the approach illustrates the difficulty of handling an autonomous system. We have shown some limitations of the evolutionary approach in our context. The outlook takes into account the need of trade-offs between behavioral complexity and constitutive autonomy. We also discuss exploitation potentiality of this work in virtual reality.Cette thèse s'appuie sur le paradigme de l'énaction pour aborder la modélisation de l'autonomie d'entités artificielles. Dans un contexte d'interaction entre des humains et des entités autonomes en réalité virtuelle, les propriétés comportementales résultantes d'une autonomie constitutive pourraient favoriser la créativité et l'engagement en proposant à l'utilisateur un compromis entre surprise et régularité. La première partie de cette thèse est une proposition théorique qui mène à une définition d'agents virtuels situés dits énactifs, à travers des propriétés internes, liées au fonctionnement de l'agent, et des propriétés externes, liées au comportement de l'agent. Nous nous inscrivons dans une approche dynamique évolutionnaire, qui utilise conjointement des CTRNN et des méthodes évolutionnaires. Nous considérons, parmi les propriétés externes, la capacité à enrichir un comportement par l'interaction comme un point dur. Nous proposons une démarche pour obtenir un apprentissage à l'échelle ontogénétique qui reflète l'histoire particulière des interactions de l'agent avec l'environnement en utilisant un guidage. La deuxième partie est une tentative d'implémentation issue de cette réflexion à travers trois expériences. La conclusion de ce mémoire présente un bilan critique des résultats et de notre démarche, qui illustre la difficulté de la manipulation d'un système autonome. Nous avons montré des limites de l'approche évolutionnaire dans un tel contexte. Les perspectives tiennent compte de la nécessité à faire des compromis entre complexité comportementale et autonomie constitutive. Nous discutons également de l'exploitation potentielle de ce travail en réalité virtuelle

Enaction-Based Artificial Intelligence: Toward Co-evolution with Humans in the Loop

International audienceThis article deals with the links between the enaction paradigm and artificial intelligence. Enaction is considered a metaphor for artificial intelligence, as a number of the notions which it deals with are deemed incompatible with the phenomenal field of the virtual. After explaining this stance, we shall review previous works regarding this issue in terms of artifical life and robotics. We shall focus on the lack of recognition of co-evolution at the heart of these approaches. We propose to explicitly integrate the evolution of the environment into our approach in order to refine the ontogenesis of the artificial system, and to compare it with the enaction paradigm. The growing complexity of the ontogenetic mechanisms to be activated can therefore be compensated by an interactive guidance system emanating from the environment. This proposition does not however resolve that of the relevance of the meaning created by the machine (sense-making). Such reflections lead us to integrate human interaction into this environment in order to construct relevant meaning in terms of participative artificial intelligence. This raises a number of questions with regards to setting up an enactive interaction. The article concludes by exploring a number of issues, thereby enabling us to associate current approaches with the principles of morphogenesis, guidance, the phenomenology of interactions and the use of minimal enactive interfaces in setting up experiments which will deal with the problem of artificial intelligence in a variety of enaction-based ways

A study on the origin of anticipation by guidance for artificial dynamic cognition

This paper describes an evolutionary robotics experiment, which aims at showing the possibility of anticipation and learning in an enaction-inspired artificial intelligence perspective. After a theoretical positioning, we present the experiment and the first results

Vers la notion d agent énactif virtuel (application à l approche dynamique évolutionnaire)

Cette thèse s appuie sur le paradigme de l énaction pour aborder la modélisation de l autonomie d entités artificielles. Dans un contexte d interaction entre des humains et des entités autonomes en réalité virtuelle, les propriétés comportementales résultantes dune autonomie constitutive pourraient favoriser la créativité et l engagement en proposant à l utilisateur un compromis entre surprise et régularité. La première partie de cette thèse est une proposition théorique qui mène à une définition d agents virtuels situés dits énactifs, à travers des propriétés internes, liées au fonctionnement de l agent, et des propriétés externes, liées au comportement de l agent. Nous nous inscrivons dans une approche dynamique évolutionnaire, qui utilise conjointement des CTRNN et des méthodes évolutionnaires. Nous considérons, parmi les propriétés externes, la capacité à enrichir un comportement par l interaction comme un point dur. Nous proposons une démarche pour obtenir un apprentissage à l échelle ontogénétique qui reflète l histoire particulière des interactions de l agent avec l environnement en utilisant un guidage. La deuxième partie est une tentative d implémentation issue de cette réflexion à travers trois expériences. La conclusion de ce mémoire présente un bilan critique des résultats et de notre démarche, qui illustre la difficulté de la manipulation d un système autonome. Nous avons montré des limites de l approche évolutionnaire dans un tel contexte. Les perspectives tiennent compte de la nécessité à faire des compromis entre complexité comportementale et autonomie constitutive. Nous discutons également de l exploitation potentielle de ce travail en réalité virtuelle.This thesis, based on the enaction paradigm, addresses the modeling of artificial entities autonomy. In a context of human - autonomous entities interaction in virtual reality, behavioral properties resulting from constitutive autonomy may favor creativity and involvement by offering the user a compromise between regularity and surprise. The first part of this work is a theoretical proposition which leads to a definition of virtual enactive agents, through internal properties, related to the agent operation, and through external properties, related to the agent behavior. Our theoretical framework is the dynamic evolutionary approach, using CTRNN and evolutionary methods. We consider, among external properties, the ability to enrich the behavior by interaction is a hard problem. We develop a proposition to obtain a learning at an ontogenetic scale, corresponding to the specific interactions history between an agent and an environment by using a guidance. The second part of the thesis is an implementation attempt following tins reflection, made of three experiments. In conclusion, a critical analysis of the results and of the approach illustrates the difficulty of handling an autonomous system. We have shown some limitations of the evolutionary approach in our context. The outlook takes into account the need of trade-offs between behavioral complexity and constitutive autonomy. We also discuss exploitation potentiality of this work in virtual reality.BREST-BU Droit-Sciences-Sports (290192103) / SudocSudocFranceF

L'intercompréhension humain-système: Phénoménologie, Enaction et Systèmes Dynamiques Autonomes

Ce chapitre aborde l'intercompréhension entre les humains et les programmes sous le regard de la phénoménologie et de l'énaction. Il relate des expériences phénoménologiques de la perception du monde et des autres et les met en regard des modèles actuels de conceptions de personnages autonomes. Il propose alors d'améliorer ces modèles par le biais de l'usage de systèmes dynamiques autonomes, à même de rendre compte de caractéristiques comportementales révélées par les expériences phénoménologiques

Requirement for an enactive machine: Ontogenesis, interaction and human in the loop.

International audienc