Autonomy and representation of the environment
Autonomie et représentation de l'environnement
Résumé
One of the major challenges of AI is the design of a suitable representation to organize knowledge and exploit it. In the context of the work presented, I focus on the autonomous design of this representation, by an embodied agent that exploits its interactions with its environment in order to build a representation that it can use to achieve its own objectives. An ideal study framework for this development relies on an open and unknown environment prior to the system's design. Some challenges are discussed and illustrated throughout this research thesis, from the desired qualities for this representation support, to its dynamics which require defining rewards and priming mechanisms. Through different projects and different centralized or decentralized learning methods, this thesis addresses targeted issues for the development of such an agent, from the perception of patterns from raw continuous low-level signals, to the learning of algorithms in an endogenous representation, but also to the online learning of semantic concepts.
L'un des enjeux majeurs de l'IA est la conception d'une représentation adaptée pour organiser des connaissances et les exploiter. Dans le cadre du travail présenté, je m'intéresse à la conception autonome de cette représentation, par un agent incarné qui exploite ses interactions avec son environnement afin de construire une représentation qu'il pourra exploiter pour atteindre ses propres objectifs. Le cadre d'étude idéal de ce développement correspond à un environnement ouvert et inconnu préalablement à la conception du système. Les nombreux défis sont discutés et illustrés au cours de ce mémoire : depuis les qualités recherchées pour ce support de représentation jusqu'à sa dynamique qui nécessite des récompenses à définir et des mécanismes d’amorçage. À travers différents projets et différentes méthodes d'apprentissages centralisées ou décentralisées, ce mémoire aborde des enjeux ciblés pour le développement d'un tel agent, de la perception de motifs à partir de signaux bruts continus bas niveau, à l'apprentissage d'algorithmes dans une représentation endogène, mais aussi à l'apprentissage en ligne de concepts sémantiques.