[Drescher, 1991] propose une représentation, inspiré des travaux de [Piaget, 1954], de l'apprentissage d'une action par un triplet {Contexte, Action, Résultats}. Le Contexte, l'Action et le résultats étant représentés ici sous la forme de tableaux d'items, comme représenté par la figure ci-dessous (figure provenant de [Mazac et al., 2015]).

drescher_schema.png

Contrairement à une représentation Situation->Action, qui cherche à permettre à la machine d'apprendre à partir d'une situation l'action à effectuer, la représentation Situation->Action->Résultat vise à permettre à la machine de faire des relation entre actions et résultats (selon une situation) afin qu'elle soit capable de plus ou moins prédire les répercutions de ses actions.

Comme le fait remarquer [Mazac et al., 2015], cette représentation sous entends que le contexte doit être représenté de manière discrète. Cependant, dans une implémentation réelle telle que l'AmI il faut prendre en compte l'aspect continue de l'environnement , et de ses stimuli, dans lequel est plongé le système.

De plus, la représentation de [Drescher, 1991] ne permet pas au système de faire des relations entre perception et perception (quand quelu'un est proche de la porte, la porte s'ouvre), ou entre action et action (je met la tasse dans la machine à café, puis je met en marche la machine à café).

Ainsi, [Mazac et al., 2015] proposent une représentation sous formes d'évènements. Ces évènements, ils les différencient en deux catégories : - les évènements primaires, qui représentent la valeur d'une variable (capteur ou actionneur) à un moment donné, ou plutôt la variation de la valeure de cette variable dans interval de temps. - les évènement associés, qui représentent plusieurs évènements primaires (voir même des évènements associés) ainsi que les relations qu'il y a entre chacun de ces évènements.

Dans le cadre du WoT, l'utilisation d'outils dédié à la représentation de données et de concepts, tels que ceux proposés par le web sémantique, pourrait être un plus pour l'intropérabilité du système, puisque se basant sur un langage de représentation commun.

Par exemple, le langage OWL permet de formaliser l'ontologie d'un concept, et quelques représentation du concept d'évènement existent déjà ( Exemple d'ontologie pour représenter le concept d'évènement, différent d'un autre exemple ci-dessous)

event_onto.png

Ces ontologies permettent de donner une structure formelle aux évènements captés ou générés par l'objet/avatar, les évènements peuvent être écrit en divers langages tel que RDF ou encore JSON-LD (ci-dessous, un exemple de représentation d'un évènement en JSON-LD).

  {
      "@context": {
          "ical": "http://www.w3.org/2002/12/cal/ical#",
          "xsd": "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#",
          "ical:dtstart": {
              "@type": "xsd:dateTime"
          }
      },
      "ical:summary": "Lady Gaga Concert",
      "ical:location": "New Orleans Arena, New Orleans, Louisiana, USA",
      "ical:dtstart": "2011-04-09T20:00Z"
  }

Comme dit dans une précédente réflexion les travaux de [Mazac et al., 2015] ont été fait dans un contexte d'AmI dont le système d'apprentissage est central à tous les objets connecté. Cependant, le but de ce projet est de faire en sorte que se soit les objets, ou plutôt leurs avatars, qui soient capable de s'adapter au autres et que se soit leurs intéractions qui donne lieu à une intelligence ambiante.

Les avatars devront être capables d'apprendre de par eux-même, des autres et aux autres. L'implémentation d'une notion de “moi” et “autrui” est envisageable pour permettre une bonne coordination des objets entre eux.

Ainsi, les objets/avatars devront s'échanger des informations, en créer de nouvelles et démontrer leurs viabilités.

Pour ce qui est du système de prédiction de [Mazac et al., 2015], celui-ci devra être adapté à cet échange d'informations et les prédictions multiples (parfois contradictoires) du système d'objets connectés.

Introduit par [Dawkins, 1976], les memes sont décrit comme une nouvelle forme de “vie” qui évoluerait dans nos esprits et nos échanges (une possible relation peut être fait avec l'idée d'une noosphére, qui est aux idées/concepts ce qu'est la biosphère aux êtres vivants).

Un meme représente donc une idée, un concept, qui nait, évolue et parfois meurt. Ils naissent dans nos esprits, puis se meuvent d'esprit à esprit de par eux même, évoluant de voyage en voyage, d'esprit à esprit (principe de la rumeur).

Ce principe de concepts se déplaçant d'esprit à esprit peut aussi être rapproché du circuit de parole de [De Saussure, 1916] :

circuit_parole.png

Dans le cerveau/esprit du sujet A, un concept va enclencher une action physique de transmission (ici la parole) pour atteindre l'individu B. Individu B qui lui aussi répondra à A en utilisant des concepts, et ainsi de suite. Bien entendu ces concepts sont modifié par rapport à leur état d'origine (naissance dans l'esprit) et ce pour diverses raisons : - Une mauvaise appréciation du concept par le sujet émetteur - Une mauvaise utilisation/description du concept par le sujet émetteur - Une mauvaise compréhension du concept par le sujet receveur

C'est donc par nos quiproquo que nos idées et concepts évoluent et parfois donnent naissance à de nouveaux concepts.

L'utilisation des memes s'échangeant d'individu à individu, générant des concepts globaux à une société, pourrait faire le lien entre le modèle dévellopé [Mazac et al., 2015] et le contexte du WoT, les motifs/évènements détectés par le système apprenant pouvant faire office de memes.

Les évolutions des memes durant leur voyage pouvant tout aussi bien provenir d'un bug de transmission, d'un point de vue matériel, que d'un processus “génétique”, d'un point de vue logiciel.

[Dawkins, 1976] Dawkins, R. (1976). The Selfish Gene.

[De Saussure, 1916] De Saussure, F. (1916). Cours de linguistique générale.

[Drescher, 1991] Drescher, G. L. (1991). Made-up Minds: A Constructivist Approach to Artificial Intelligence.

[Mazac et al., 2015] Mazac, S., Armetta, F., and Hassas, S. (2015). Approche décentralisée pour un apprentissage constructiviste en environnement continu : application à l'intelligence ambiante. In Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA), Rennes, France.

[Piaget, 1954] Piaget, J. (1954). The Construction Of Reality In The Child.