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Modélisation logique du raisonnement et de l’apprentissage : une approche bio-inspirée.
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Grimaud, Christel |
| Copyright Year | 2016 |
| Abstract | Dans ce memoire, on s'inspire des sciences cognitives pour aborder la question de la modelisation logique du raisonnement et de l'apprentissage. Notre principale conviction est qu'il faudrait, pour traiter ce probleme, prendre modele sur la maniere dont les agents naturels (c'est a dire les humains et les animaux) procedent lorsqu'ils raisonnent ou apprennent. Considerant que le raisonnement fait appel a un grand nombre de facultes cognitives distinctes, et qu'il ne serait donc pas raisonnable d'esperer modeliser d'un seul coup l'ensemble du raisonnement humain, on se concentre ici sur un type d'inferences tres simples dont on soutient qu'elles constituent le coeur du raisonnement chez tous les animaux a cerveau. On identifie un processus sous-jacent plausible pour ces inferences, d'abord au niveau mental de description, puis au niveau neuronal, et on developpe une famille de modeles logiques permettant de le simuler. On s'attache ensuite a produire un ensemble de regles d'inference caracterisant les relations d'inference induites par ces modeles. Ces regles resultent du processus suggere, et doivent donc etre vues comme des regles qui, d'apres le modele, emergent fonctionnement des cerveaux. Enfin, on analyse les processus d'apprentissage attaches aux inferences considerees, et on montre comment le formalisme propose permet de les modeliser. Pour conclure on evoque brievement les possibles developpements futurs du modele, et notamment on donne quelques indications quant a la maniere dont la modelisation d'un certain nombre de facultes additionnelles pourrait etre envisagee. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01425354/document |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01425354/file/GRIMAUD_Christel_texte.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
