En fait il y a plusieurs écoles. Le modèle que tu décris est "computationel" (en franglais dans le texte), c'est voir l'automate comme un ordinateur input --> calcul --> output, (voir, décider, agir) en se basant sur un modèle interne (représentation) manipulable algorithmiquement et qui représente la réalité. C'est le modèle des systèmes experts (où le modèle est construit par l'humain), mais pas que.
Les gens du constructivisme, interactivisme et autre piagetiens voient plus le modèle comme étant l'environnement en lui même. L'agent n'a pas une représentation interne, manipulable par calcul, mais un ensemble de connaissances qui résument son expérience et lui permette de choisir une action qui lui semble utile. L'apprentissage par renforcement est sûrement une des approches qui permettra éventuellement d'arriver à ça.
Le Bayésianisme est à mon sens proche de cette dernière approche mais je ne suis pas sur de ce que j'avance. On a un modèle incomplet, qui concerne les espérances (tel situation devrait conduire à tel résultat) et on affine le modèle avec l'expérience (on met éventuellement des modèles en concurrence).
Il n'y a pas des frontières si nettes que ça entre tout cela, bien sur.
[^] # Re: Tentative
Posté par Alex G. . En réponse au sondage pour vous, un logiciel d'intelligence artificielle, c'est quoi ?. Évalué à 3. Dernière modification le 10 juillet 2018 à 11:23.
En fait il y a plusieurs écoles. Le modèle que tu décris est "computationel" (en franglais dans le texte), c'est voir l'automate comme un ordinateur input --> calcul --> output, (voir, décider, agir) en se basant sur un modèle interne (représentation) manipulable algorithmiquement et qui représente la réalité. C'est le modèle des systèmes experts (où le modèle est construit par l'humain), mais pas que.
Les gens du constructivisme, interactivisme et autre piagetiens voient plus le modèle comme étant l'environnement en lui même. L'agent n'a pas une représentation interne, manipulable par calcul, mais un ensemble de connaissances qui résument son expérience et lui permette de choisir une action qui lui semble utile. L'apprentissage par renforcement est sûrement une des approches qui permettra éventuellement d'arriver à ça.
Le Bayésianisme est à mon sens proche de cette dernière approche mais je ne suis pas sur de ce que j'avance. On a un modèle incomplet, qui concerne les espérances (tel situation devrait conduire à tel résultat) et on affine le modèle avec l'expérience (on met éventuellement des modèles en concurrence).
Il n'y a pas des frontières si nettes que ça entre tout cela, bien sur.