Date : 1986
Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 1986
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Résumé / Abstract : LA THESE ETUDIE LE RAISONNEMENT EXPERIMENTAL EN ETHOLOGIE. ELLE PRECISE LA NOTION DE MILIEU SEMANTIQUEMENT RICHE, C'EST-A-DIRE DOTE D'UNE HISTOIRE ET DONT L'ACCES NECESSITE UN APPRENTISSAGE COMPLEXE. CE TRAVAIL PROPOSE UN META-MODELE, LE PARADIGME MINIMALISTE, ET UNE METHODOLOGIE BASEE SUR L'OBSERVATION PARTICIPANTE POUR L'ETUDE DE CES MILIEUX SEMANTIQUEMENT RICHES. UNE ETUDE DE CAS SERT D'APPLICATION: LA FACON DONT DES MATHEMATICIENS ET DES ETHOLOGUES FORMALISENT UN PROBLEME PRECIS, CELUI DU FOURRAGEMENT DE COLONIES DE FOURMIS. CETTE ETUDE MONTRE QUE LA NOTION DE RESOLUTION DE PROBLEMES USUELLEMENT UTILISEE POUR L'ETUDE DU RAISONNEMENT EN PSYCHOLOGIE COGNITIVE NE REND COMPTE QUE D'UNE INFINIE PARTIE DES ACTIVITES COGNITIVES D'UN INDIVIDU DANS SES INTERACTIONS AVEC SES COLLEGUES ET AVEC DE MULTIPLES OBJETS ABSTRAITS, CONCRETS, REELS OU IMAGINAIRES. CE TRAVAIL S'INTERROGE SUR LES APPLICATIONS A L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE D'UNE TELLE APPROCHE ANTHROPOLOGIQUE DU RAISONNEMENT: EXTRACTION DE SAVOIR EXPERT, TRANSFERT DE CONNAISSANCE, SYSTEMES D'AUTO-APPRENTISSAGE, SYSTEMES EXPERTS, GESTION DE "BLANCS" DANS UN SYSTEME COGNITIF.
Résumé / Abstract : THIS THESIS CONSIDERS EXPERIMENTAL REASONING IN ETHOLOGY. IT EXPLICATES THE CONCEPT OF SEMANTICALY RICH FIELDS, I.E. FIELDS WHICH HAVE A HISTORY AND WHOSE ACCES REQUIRES COMPLEX LEARNING. THIS WORK PROPOSES A META-MODEL CALLED THE MINIMALIST PARADIGM, AND A METHODOLOGY BASES UPON PARTICIPANT OBSERVATION TO STUDY REASONING SYSTEMS. THE THESIS APPLIES THIS MODEL AND METHODOLOGY TO A CASE STUDY: HOW MATHEMATICIANS AND ETHOLOGISTS WORK TOGETHER TO BUILD A MATHEMATICAL MODEL OF A PARTICULAR BIOLOGICAL PHENOMENON, THE FORRAGING OF PRIMITIVE MEXICAN ANTS. THIS STUDY SHOWS THAT THE NOTION OF PROBLEM-SOLVING USUALLY USED IN COGNITIVE PSYCHOLOGY DOESN'T APPLY TO MOST OF THE COGNITIVE BEHAVIOR OF INTERACTING SUBJECTS AND OBJECTS. THIS WORK PROPOSES IMPLICATIONS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A RESULT OF THIS ETHNOGRAPHIC APPROACH TO THE STUDY OF REASONING: EXTRACTION OF EXPERT KNOWLEDGE, KNOWLEDGE TRANSFERT, MACHINE-LEARNING SYSTEMS, EXPERT SYSTEMS, BLANK-KNOWLEDGE MANAGING.