Périodes critiques de l’apprentissage continu dans l’amorçage de représentations internes pour agents artificiels situés

Produire une intelligence généraliste pour les agents opérant dans un monde dynamique, continu et complexe reste un problème difficile, malgré les avancées du traitement de grands volumes de données et l’application d’approches neuronales aux tâches sensorimotrices et aux problèmes traditionnellement symboliques. Les approches développementales et l’apprentissage continu proposent des solutions alternatives, s’inspirant des êtres vivants. La construction consciente de raisonnements complexes repose sur la manipulation de concepts de haut niveau, d’abstractions du monde réel, de symboles. Suivant l’approche développementale, ces représentations ne doivent pas être fournies à l’agent, mais induites par des procédés similaires au développement de comportements. Dans cet article, nous étudions le développement des premières représentations et notamment le rôle que les périodes critiques jouent dans leur apparition chez les humains, et proposons un ensemble de conditions nécessaires à cet amorçage dans les agents artificiels situés.