[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.

Exemple d'ontologie pour représenter le concept d'évènement

Blablabla les principes du partage de l'apprentissage, conception du “moi” et de “autrui”.

Blablable les memes, dawkins.

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

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

[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.