Modéliser le fonctionnement cognitif d'agents sociaux et reproduire des phénomènes linguistiques

À propos

Notre progression de simulations d'agents sociaux situés dans un monde digital modélise le fonctionnement cognitif d'agents coopératifs et reproduit des phénomènes linguistiques. Nous construisons pas à pas une progression d'agents situés en survie sur un support. Nous partons de la cellule végétative vue comme un séquenceur sur un chemin, puis enrichissons le support : nous plaçons des obstacles sur une grille. Pour ce faire, nous utilisons le modèle causal et déterministe de l'automate fini (AF), que nous simplifions en un agent réactif empirique. Ainsi, en formalisant la construction de l'agent situé (AS), nous décrivons un passage d'un domaine déterminisme à celui de l'empirisme. Puis nous introduisons la mémorisation, pour construire un agent intentionnel (AI) et continuons par quelques agents croyances désirs intentions (CDI). Finalement nous évoquons un peu les agents rationnels cognitifs (ARC). Notre but : exhiber dans notre taxinomie des exemples de simulations significatives. Nous les construisons en guidant une émergence selon le trajet AF→AS→AI→Agent CDI→ARC. Dans cette progression, les agents évoluent en héritant de leurs parents. Ainsi ils se classent naturellement dans un arbre phylogénétique. Cette plate-forme de recherche est aussi proposée pour l'enseignement. Le mécanisme interne des agents est écrit en C ; il est épuré, simple et accessible : il peut servir à enseigner l'informatique et l'IA au moyen d'exemples concrets. Notre outil s'inscrit dans le long terme : il est ouvert et peut être repris et prolongé par ceux qui voudront le faire évoluer.

We provide a progression of simulations. Each one is modelling social agent(s) situated in a digital world. Some of them are modelling the functioning of cognitive cooperatives agents, and others are reproducing some linguistic phenomena. We are building, step by step, a progression of simulations of situated agents (SA), surviving on support. We start from vegetative cell, seen like a sequencer on a path. Then, we enrich the support, we put obstacles on the grid. To do so, we use the causal and deterministic model of the finite state automaton (FSA), which we simplify into an empirical reactive agent. So, by formalizing the situated agent construction, we describe a transformation from a deterministic field to an empirical one. Then we introduce memorizing, to build an intentional agent (IA). We go on and construct some belief desire intention (BDI) agents. Finally, we scarcely evocate some rational cognitive agents (RCA). Our goal is to exhibit, within our taxonomy, some examples of significant simulations. We are building them, guiding an emergence, along the path FSA→SA→IA→BDI Agent→RCA. Along this progression, agents are evolving, inheriting from their parents. That's why we are naturally able to classify them in a phylogenetic tree. This research workbench is also provided to teaching. The agent's internal mechanism is written in C ; it is expurgated, simple and accessible : it can be used to teach computer science and artificial intelligence by means of concrete examples. Our tool is designed for future : it's open and can be re-used by those who will to make it evolve.