Intelligence Neuromimétique
Identifieur interne : 00B980 ( Main/Exploration ); précédent : 00B979; suivant : 00B981Intelligence Neuromimétique
Auteurs : Frédéric AlexandreSource :
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Abstract
Le but ultime de l'Intelligence Artificielle (IA) est de pouvoir modéliser l'ensemble des capacités cognitives humaines. Dans le passé, l'IA a abordé ce problème selon deux points de vue : le versant symbolique et le versant connexionniste. Aujourd'hui, l'Intégration Neuro-Symbolique (INS) les rassemble pour obtenir des modèles plus performants. On distingue principalement deux approches à l'INS : D'une part, l'approche unifiée incorpore des propriétés symboliques et connexionnistes dans des systèmes purement connexionnistes. Ici, le comportement cognitif émerge de structures et de traitements neuromimétiques. Les sources d'inspiration de ce domaine sont principalement la neurobiologie et la psychologie. D'autre part, l'approche hybride consiste à étudier le couplage entre des modules, chacun pouvant représenter un modèle classique connexionniste ou symbolique.Dans ce mémoire, nous présentons nos travaux dans ces deux domaines : la modélisation de fonctions corticales pour les modèles unifiés et le projet enropéen MIX pour les modèles hybrides.
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