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@ -1,103 +1,6 @@
@online{3DAnimationPipeline2019,
title = {{{3D}} Animation Pipeline: A {{Start}}-to-{{Finish Guide}} (2020 Update + Video)},
shorttitle = {{{3D}} Animation Pipeline},
date = {2019-08-25T14:17:05+00:00},
url = {https://dreamfarmstudios.com/blog/3d-animation-pipeline/},
urldate = {2020-11-08},
abstract = {many animation newbies fail to follow the correct process of 3d animation. EVERYTHING you need to know about animation pipeline},
langid = {american},
organization = {{Dream Farm Studios}}
}
@book{adamsGameMechanicsAdvanced2012,
title = {Game {{Mechanics}}: Advanced {{Game Design}}},
shorttitle = {Game {{Mechanics}}},
author = {Adams, Ernest and Dormans, Joris},
date = {2012},
eprint = {_Azio0txIdAC},
eprinttype = {googlebooks},
publisher = {{New Riders}},
abstract = {This in-depth resource teaches you to craft mechanics that generate challenging, enjoyable, and well-balanced gameplay. You'll discover at what stages to prototype, test, and implement mechanics in games and learn how to visualize and simulate game mechanics in order to design better games. Along the way, you'll practice what you've learned with hands-on lessons. A free downloadable simulation tool developed by Joris Dormans is also available in order to follow along with exercises in the book in an easy-to-use graphical environment. In Game Mechanics: Advanced Game Design, you'll learn how to: * Design and balance game mechanics to create emergent gameplay before you write a single line of code. * Visualize the internal economy so that you can immediately see what goes on in a complex game. * Use novel prototyping techniques that let you simulate games and collect vast quantities of gameplay data on the first day of development. * Apply design patterns for game mechanics—from a library in this book—to improve your game designs. * Explore the delicate balance between game mechanics and level design to create compelling, long-lasting game experiences. * Replace fixed, scripted events in your game with dynamic progression systems to give your players a new experience every time they play. "I've been waiting for a book like this for ten years: packed with game design goodness that tackles the science without undermining the art." --Richard Bartle, University of Essex, co-author of the first MMORPG “Game Mechanics: Advanced Game Design by Joris Dormans \& Ernest Adams formalizes game grammar quite well. Not sure I need to write a next book now!” -- Raph Koster, author of A Theory of Fun for Game Design.},
isbn = {978-0-321-82027-3},
langid = {english},
pagetotal = {442},
keywords = {Computers / Programming / Games}
}
@inproceedings{allyFrameworkUnderstandingFactors2005,
title = {A {{Framework}} for {{Understanding}} the {{Factors Influencing Pair Programming Success}}},
booktitle = {Extreme {{Programming}} and {{Agile Processes}} in {{Software Engineering}}},
author = {Ally, Mustafa and Darroch, Fiona and Toleman, Mark},
editor = {Baumeister, Hubert and Marchesi, Michele and Holcombe, Mike},
date = {2005},
series = {Lecture {{Notes}} in {{Computer Science}}},
pages = {82--91},
publisher = {{Springer}},
location = {{Berlin, Heidelberg}},
doi = {10.1007/11499053_10},
abstract = {Pair programming is one of the more controversial aspects of several Agile system development methods, in particular eXtreme Programming (XP). Various studies have assessed factors that either drive the success or suggest advantages (and disadvantages) of pair programming. In this exploratory study the literature on pair programming is examined and factors distilled. These factors are then compared and contrasted with those discovered in our recent Delphi study of pair programming. Gallis et al. (2003) have proposed an initial framework aimed at providing a comprehensive identification of the major factors impacting team programming situations including pair programming. However, this study demonstrates that the framework should be extended to include an additional category of factors that relate to organizational matters. These factors will be further refined, and used to develop and empirically evaluate a conceptual model of pair programming (success).},
isbn = {978-3-540-31487-5},
langid = {english},
keywords = {Agile Software Development,Delphi Study,IEEE Software,Initial Framework,Pair Programming},
file = {C\:\\Users\\slumber\\Zotero\\storage\\BTZPRHJE\\Ally et al. - 2005 - A Framework for Understanding the Factors Influenc.pdf}
}
@movie{blomkampAdamMirror2017,
type = {Animation, Short, Sci-Fi},
title = {Adam: The {{Mirror}}},
shorttitle = {Adam},
editor = {Blomkamp, Neill and Cope, Jason and Lawson, Ken and Jackson, Coulton},
date = {2017-10-03},
publisher = {{Oats Studios, Reflector Entertainment, Unity Technologies}},
abstract = {Neill Blomkamp\'s disturbing vision of the future on Earth, a computer generated film created in Unity 2017 and rendered in real-time at 30 frames per second.},
editora = {Efremov, Veselin and Blomkamp, Neill and Brown, Jordan},
editoratype = {scriptwriter},
editortype = {director},
keywords = {android,mind uploading},
annotation = {IMDb ID: tt7597014 event-location: Canada}
}
@article{braughtCasePairProgramming2011,
title = {The {{Case}} for {{Pair Programming}} in the {{Computer Science Classroom}}},
author = {Braught, Grant and Wahls, Tim and Eby, L. Marlin},
date = {2011-02-01},
journaltitle = {ACM Transactions on Computing Education},
shortjournal = {ACM Trans. Comput. Educ.},
volume = {11},
number = {1},
pages = {2:1--2:21},
doi = {10.1145/1921607.1921609},
url = {https://doi.org/10.1145/1921607.1921609},
urldate = {2021-08-18},
abstract = {Previous studies indicate that the use of pair programming has beneficial effects on student learning. In this article, we present a controlled study that directly measured students’ acquisition of individual programming skills using laboratory practica (in which students programmed individually under exam conditions). Additionally, we analyzed other measures of student performance, attitudes, and retention. Our results provide direct evidence that pair programming improves the individual programming skills of lower SAT students, and that students who pair program are more confident in their work and are more likely to successfully complete the course. Results from the four other major studies of the effects of pair programming are reviewed and compared with those presented here in order to draw broader conclusions.},
keywords = {collaborative learning,Pair programming}
}
@thesis{george-mollandCollaborationAuCoeur2007,
type = {phdthesis},
title = {La collaboration au cœur du processus de création des œuvres audiovisuelles numériques : analyse des transformations apportées par le développement des technologies et par l'évolution des savoir-faire.},
shorttitle = {La collaboration au cœur du processus de création des œuvres audiovisuelles numériques},
author = {George-Molland, Anne-Laure},
date = {2007-12-12},
institution = {{Université Paris 8 Vincennes. Saint-Denis}},
url = {https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01627358},
urldate = {2020-05-20},
abstract = {Pour parvenir à sa concrétisation, l'œuvre d’un auteur doit très souvent traverser un système de fabrication impliquant des méthodes, des outils et des individus. Pour transformer une sensibilité, un élan talentueux, en une création artistique, le dialogue et le lien entre les intervenants sont fondamentaux. Aujourd'hui, le cinéma et l'audiovisuel - secteurs essentiellement basés sur la division du travail - se voient confrontés à cette même problématique : les idées d'un auteur doivent traverser un système complexe impliquant la collaboration de multiples acteurs. Apparues il y a plus d'une vingtaine d'années au sein de ce système, les technologies numériques entraînent des bouleversements profonds, en s'immisçant dans les processus existants, ou en initiant de nouveaux procédés artistiques, comme la synthèse d'images animées. Lors de la création collective d'images de synthèse, l'outil numérique peut constituer une plate-forme intéressante pour drainer l’information, l'archiver et la redistribuer. Paradoxalement, malgré ses aptitudes à regrouper ainsi support de création et de communication, l'ordinateur ne permet pas plus l'économie d'échanges entre les corps de métiers : l'observation des pratiques atteste toujours de la difficulté des équipes à s'organiser, à se coordonner et à communiquer. Aux difficultés liées à la production artistique (spécificité des produits, gestion de la créativité...), s'ajoutent aujourd'hui un bouleversement identitaire des métiers et le poids d'une technique. Cette thèse analyse la complexité de l'environnement de production d'images numériques et met en lumière l'importance du facteur humain au sein d'une activité " ordicentrique ".},
langid = {french},
file = {C\:\\Users\\slumber\\Zotero\\storage\\E8DPNT54\\George-Molland - 2007 - La collaboration au cœur du processus de création .pdf;C\:\\Users\\slumber\\Zotero\\storage\\MXVASPUZ\\tel-01627358.html}
}
@report{poleemploisMetiersAinmation,
title = {Métiers de l'ainmation},
author = {Pole Emplois},
institution = {{Pole Emplois}},
url = {https://candidat.pole-emploi.fr/marche-du-travail/fichemetierrome.blocficherome.telechargerpdf?codeRome=L1510}
}
@online{PreviewVFXSet,
title = {Preview {{VFX On Set In Real}}-{{Time}} - {{Les Tontons Truqueurs}}},
url = {https://www.lestontonstruqueurs.com/en/},
urldate = {2020-12-14},
file = {C\:\\Users\\slumber\\Zotero\\storage\\VRDNLCJR\\en.html}
@article{taniguchi2023arXiv,
title={World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental Robotics: Frontiers and Challenges},
author={Taniguchi, Tadahiro and Murata, Shingo and Suzuki, Masahiro and Ognibene, Dimitri and Lanillos, Pablo and Ugur, Emre and Jamone, Lorenzo and Nakamura, Tomoaki and Ciria, Alejandra and Lara, Bruno and others},
journal={arXiv preprint arXiv:2301.05832},
year={2023}
}

165
sections/partie_1.tex
View File

@ -612,7 +612,6 @@ of platypus and some weakly electric fish, and the magneto-sensing of the hammer
penny making sense p. 17
\end{quote}
Pour résumer sa pensée, les environnements sensoriels de la plupart des organises vivants sont spécifiques, sans qu'une espèce puisse faire l'expérience de la spécificité de l'autre.
En contrepoids, pour ce qu'il y a de l'espèce humaine, les \textit{qualia} témoignent de nos expériences uniques à l'échelle individuelle. En parallèle avec l'exemple de Nagel, il est tout autant important de regarder le développement de ces expérience dans la durée.
Pour complexifier encore plus la donnée, il est aussi possible d’avoir une conscience phénoménale et d’accéder à la conscience d’accès indépendamment, bien qu’en général, les deux interagissent. Tant que différentes perspectives ne s'accordent pas sur ces observations, la conscience restera un tabou qui fascine.
@ -730,6 +729,66 @@ Ce type d'intelligence vise l’amélioration des capacités humaines en interac
\section{Robotique et cognition incarnée}
Qu’il s’agisse d’un objet mobile avec une source d’énergie, programmé pour \textit{sentir} et \textit{interagir} avec son environnement\cite{A. Mayor, Gods and robots: myths, machines} ou d’un agent capable de percevoir son environnement par des capteurs et d'agir sur cet environnement par l’intermédiaire d’effecteurs, les robots font l'objet de multiple définitions.
Selon Russell et Norvig et leur sur papier sur
l’intelligence artificielle\cite{ Pfeifer et Bongard}, les robots influencent notre sens du réel et la réalité depuis quelques décennies déjà. Indépendamment du fait qu’ils exécutent du travail utile pour les humains comme imaginé initialement par l’écrivain tcheque qui a donné leur nom\cite{kopek}, leur place dans notre société est désormais acquise. Pour l'instant, nous attendons de ces robots qu’ils exécutent des actions précises. Cependant il est possible qu’un jour, ils seront capables de nous surprendre avec des comportements inattendus.
\subsection{La robotique cogitive}
\textbf{Behavior-based robotics(BBR)}
Certains mouvements en robotique ont suivi de prêt les découvertes en sciences cognitives.
Parmi ces découvertes, la robotique basée sur le comportement qui s’inspire des systèmes biologiques, pour construire des dispositifs qui réagissent à l’environnement. Le focus de la BBR est le monde animal, plus particulièrement le comportement des insectes. Un des caractéristiques les plus importantes de cette discipline est \textit{l’adaptabilité} des systèmes qui en font partie. Ainsi, ces robots sont moins dotés avec de la puissance de calcul pour réaliser des actions. Leur comportement émerge des interactions qu’ils ont avec l’environnement. Le type d’intelligence artificielle qui opère dans ces systèmes est inspiré par la branche de l’IA faible. Leur programmation contient un set de base des comportements spécifiques, selon l’environnement où ils opèrent, avec les problèmes qu’ils doivent résoudre. Quand un comportement n’est pas adapté à un contexte particulier, ils s’appuient sur des erreurs pour améliorer leur modèle interne.\smallskip
Le fondateur de cette discipline est Rodney Brooks, qui par ses expérimentations au Massachusetts Institute of Technology, dans les années 1980, a mis les bases de la robotique basée sur le comportement. Ses premiers robots, avec des roues pour suggérer des pattes, ont été construits suite à ses observations des
comportements anthropomorphiques. Parmi cela: éviter un obstacle, s’approcher d’une source de lumière, chercher à économiser sa batterie lors de longs trajets, etc.
Une des influences de Brooks est le travail de neurophysiologiste et pionnier de la robotique W. Gray Walter. Fin des années 1940, Gray Walter a développé un certain nombre de robots simples basés sur des comportements ressemblant à des animaux. Ces prototypes de robots ont aidé Gray Walter à mieux comprendre le fonctionnement du cerveau des animaux, par des modèles simples de leurs opérations de base. Les plus connus sont Elmer et Elsie (abréviation de ELectro MEchanical Robots, Light Sensitive), recouverts d’une coque en plastique transparent similaire aux tortues. Enfant, Brooks a lu son livre \textit{The Living Brain} (1963), pour ensuite construire ses propres prototypes.
Connu pour sa critique de l’IA symbolique, Brooks voit la logique et le raisonnement comme des processus mentaux propres aux humains. Au lieu de se focaliser sur le traitement des symboles et les représentations internes, il propose de construire des modèles basés sur l’interaction avec le monde réel. Ces modèles ont inspiré les théories sur l’incorporation et l’intelligence incarnée.\hfill
\textbf{Schema distributed intelligence Brooks}
Au cours des trois dernières décennies, les recherches de Brooks ont donné suite à des innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle. Selon\cite{Ziemke}, l’approche de l’intelligence incarnée, en anglais \textit{embodied AI} s’est imposée comme une méthodologie fiable pour les robots, dont l'objectif est de comprendre la cognition pour résoudre les problèmes fondamentaux et paradoxes de l’IA traditionnelle tels \textit{The Chinese Room Argument} mentionné plus haut.
\hfill
\textbf{Cognitive developmental robotics (CDR)}
Le papier\cite{taniguchi2023arXiv} présente un état d'art sur les défis de cette branche émergeante de la robotique. Ses auteurs se demandent comment mieux développer des robots qui explorent l'espace de manière autonome, comprennent ses réglés et apprennent d'une façon continuelle s'adapter à celles-ci.
La réponse se trouve dans les études sur le développement des enfants, similaires aux théories de Piaget que j'ai mentionné plus haut. Les enfants apprennent grâce à leurs interactions physiques, avec l'environnemt et leurs tuteurs. L'affectivité et les capacités sociales, en anglais \textit{social skills}, jouent un rôle important dans ce processus. Pour Asada et al. ce processus d'apprentissage est permanent-en anglais \textit{continual or lifelong learning}. Parallèlement, des robots qui développement leur intelligence, doivent être capables d'adapter leur apprentissage de l'environnement à travers l'expérience sensori-motrice de celle-ci.
\begin{quote}
``Ce processus de reconnaissance de soi est de plus en plus étudié en robotique pour mimer le développement des capacités motrices et d’interaction sociale chez l’enfant. Mais de telles corrélations statistiques entre ce qui est perçu par les caméras du robot et ses ordres moteurs peuvent être calculées sans une quelconque notion de conscience de soi. Ici, la mesure du degré d’information
intégrée dans le programme informatique du robot apporterait une réponse quantitative et précise sur le degré de conscience attendu en lien avec un tel processus.”
prof. Raja Chatila, ISIR et le test du miroir, 2016
\end{quote}
Prof. Asada supervise également des études sur le développement de l’empathie artificielle et le rôle de la \textit{contagion émotionnelle} dans la mimique motrice.
Il implémente des processus de cognition que les bébés développent dans leurs premiers mois, à des robots artificiels. L’évolution corporelle et la croissance des humains est pour lui un des concepts clé de la robotique cognitive.
\begin{quote}
``Cognitive Developmental Robotics aims at understanding human cognitive developmental process by synthetic or constructive approaches. Its core ideas are \textit{physical embodiment} and \textit{social interaction} that enable information
structuring through interactions with the environment, including other agents.”
prof. Minoru Asada, SISReCPost-cognitivisme
\end{quote}
Concernant la capacité de robots d’entreprendre des actions, traduit ici comme \textit{détermination} de l’anglais \textit{agency}, Ziemke affirme:
\begin{quote}
``The idea behind this approach can be summarized by the slogan that perceiving is a way of acting; or more precisely, \textit{what we perceive is determined by what we do (or what we know how to do}. In other words, it is claimed that perception is a skillful mode of exploration of the environment which draws on an implicit understanding of sensorimotor regularities, that is, perception is
constituted by a kind of bodily know-how. In general, the sensorimotor account emphasizes the importance of action in perception. The capacity for action is not only needed in order to make use of sensorimotor skills, it is also a necessary condition for the acquisition of such skills since “only through self
-movement can one test and so learn the relevant patterns of sensorimotor dependence” . Accordingly, for perception to be constituted it is not sufficient for a system to simply undergo an interaction with its environment, since the exercise of a skill requires an intention and an agent (not necessarily a ‘homunculus’) that does the intending. In other words, the dynamic sensorimotor approach needs a notion of selfhood or agency which is the locus of intentional action in the world.”
(Ziemke IA p. 473)
\end{quote}
Pour continuer cette idée, le chercheur se demande si les boucles
sensorimotrices disposent des moyens conceptuels pour distinguer les actions intentionnelles d’un agent autonome des mouvements accidentels.
\subsection{Une \textit{cognition} artificielle? }
@ -880,86 +939,7 @@ Indépendamment des multiples perspectives et définitions impliquées dans le c
conforment toujours aux exigences physiques et les règles sociales de leur environnement, et exploiter ces règles pour produire différents comportements selon le contexte:
\subsection{Cognitive developmental robotics (CDR)}
\begin{quote}
``Ce processus de reconnaissance de soi est de plus en plus étudié en robotique pour mimer le développement des capacités motrices et d’interaction sociale chez l’enfant. Mais de telles corrélations statistiques entre ce qui est perçu par les caméras du robot et ses ordres moteurs peuvent être calculées sans une quelconque notion de conscience de soi. Ici, la mesure du degré d’information
intégrée dans le programme informatique du robot apporterait une réponse quantitative et précise sur le degré de conscience attendu en lien avec un tel processus.”
prof. Raja Chatila, ISIR et le test du miroir, 2016
\end{quote}
Prof. Asada supervise également des études sur le développement de l’empathie artificielle et le rôle de la \textit{contagion émotionnelle} dans la mimique motrice.
Il implémente des processus de cognition que les bébés développent dans leurs premiers mois, à des robots artificiels. L’évolution corporelle et la croissance des humains est pour lui un des concepts clé de la robotique cognitive.
\begin{quote}
``Cognitive Developmental Robotics aims at understanding human cognitive developmental process by synthetic or constructive approaches. Its core ideas are \textit{physical embodiment} and \textit{social interaction} that enable information
structuring through interactions with the environment, including other agents.”
prof. Minoru Asada, SISReCPost-cognitivisme
\end{quote}
\subsection{Behavior-based robotics(BBR)}
La robotique basée sur le comportement s’inspire des systèmes biologiques et souvent du monde animal (comme le comportement des insectes) pour construire des dispositifs réactifs à l’environnement. Un des caractéristiques les plus importantes de cette discipline est \textit{l’adaptabilité} des systèmes qui en font partie. Ainsi, les robots basés sur le comportement sont moins dotés avec de la puissance de calcul pour réaliser des actions et leur comportement émerge des interactions qu’ils ont avec l’environnement. Le type d’intelligence artificielle qui opère dans ces systèmes est inspiré par la branche de
l’IA faible. Leur programmation contient un set de base de comportements spécifiques, selon l’environnement où ils opèrent et les problèmes qu’ils doivent résoudre.
Quand un comportement n’est pas adapté à un contexte particulier, ils s’appuient sur des erreurs pour améliorer leur modèle interne.
Le fondateur de cette discipline est Rodney Brooks, qui par ses expérimentations au Massachusetts Institute of Technology, dans les années 1980, a mis les bases de la robotique basée sur le comportement. Ses premiers robots, construits à roues et à pattes, ont été construits suite à ses observations des
comportements anthropomorphiques - éviter un obstacle, s’approcher d’une source de lumière, chercher à économiser sa batterie lors de longs trajets etc.
Une des influences de Brooks est le travail de neurophysiologiste et pionnier de la robotique W. Gray Walter. Fin des années 1940, Gray Walter a développé un certain nombre de robots simples basés sur des comportements ressemblant à des
animaux. Ces prototypes de robots ont aidé Gray Walter à mieux comprendre le fonctionnement du cerveau des animaux, par des modèles simples de leurs opérations de base. Les plus connus sont Elmer et Elsie (abréviation de ELectro MEchanical Robots, Light Sensitive), recouverts d’une coque en plastique
transparent similaire aux tortues. Enfant, Brooks a lu son livre \textit{The Living Brain}, pour ensuite construire ses propres prototypes.
Connu pour sa critique de l’IA symbolique, Brooks voit la logique et le raisonnement comme des processus mentaux propres aux humains. Au lieu de se focaliser sur le traitement des symboles, les représentations internes et la cognition, il propose de construire des modèles basés sur l’interaction avec le
monde réel. Ces modèles ont inspiré les théories sur l’incorporation et l ’intelligence incarnée.\hfill
\textbf{Schema distributed intelligence Brooks}
À leur tour, ces théories ont donné suite à des innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle au cours des trois dernières décennies. Selon\cite{Ziemke}, l’approche de l’intelligence incarnée, en anglais \textit{embodied AI} s’est imposée comme une méthodologie fiable pour comprendre la cognition et ainsi résoudre les problèmes fondamentaux et paradoxes de l’IA traditionnelle tels \textit{The Chinese Room Argument} mentionné plus haut.
\textbf{Le libre arbitre vs ``the readiness potential”}
Pour aller plus loin et illustrer leur point de vue sur la dualité corps-esprit, ils citent l’expérience du neurologue Benjamin Libet qui, avec ses collègues, s'intéressent aux phénomènes qui opérant dans le cerveau au moment où une action intentionnelle a lieu. Plus spécifiquement, l’expérience demande aux participants de bouger leur doigt spontanément, quand ils veulent. En parallèle,
ils regardent une horloge avec un point de lumière tournant, afin d’indiquer l’endroit où est le point sur l’horloge lorsqu’ils prennent leur décision consciente de vouloir exécuter un mouvement de doigt.\smallskip
Pendant ces instructions, Liebt et son équipe analysent l’activité cérébrale avec des capteurs d’électroencéphalographie (EEG) et mesurent le mouvement réel des doigts avec des capteurs électromyographiques (EMG). Leurs résultats prouvent
que le début de l’activité cérébrale commence plus d’une demi-seconde avant le mouvement réel des doigts et plus de 300 ms avant que les sujets ne prennent conscience qu’ils veulent bouger leur doigt. Ils définissent alors le facteur de
\textit{readiness potential} (potentiel de préparation) - pour illustrer le fait que la volonté consciente de bouger le doigt se produit un intervalle significatif après le début de l’activité cérébrale pertinente. Cette expérience démontre que
le concept de libre arbitre est plus complexe à définir que ce que nous entendons par \textit{décisions consciente} et influe sur les débats actuels concernant l’intelligence artificielle. Si 40 ans après cette expérience, il nous est toujours difficile de modéliser le facteur de \textit{readiness potential} , rendre des
robots capables de prendre des décisions \textit{conscientes} reste un défi.\smallskip
Cependant cela n’empêche pas la communauté scientifique d’imaginer d’ autres pistes d’exploration et hypothèses de recherche.
Une de ces pistes réside dans l’importance de l’interaction avec
l’environnement. Si un agent ou un système a un corps physique ( en anglais \textit{is embedded}, il est soumis aux lois de la physique qui impliquent de s’habituer à la gravité et aux forces de friction, ainsi qu’à l’approvisionnement en énergie pour survivre. Ainsi cela pose de nouveaux défis pour ce qu’il y a de capacité d’adaptation et des multiples négociations entre les calculs internes et des actions directes:
\begin{quote}
``the real importance of embodiment comes from the interaction between physical
processes and what we might want to call information processes. In biological
agents, this concerns the relation between physical actions and neural
processing—or, to put it somewhat casually, between the body and the brain. The
equivalent in a robot would be the relation between the robot’s actions and its
control program.” (Rolf Pfeifer et Josh Bongard p.18)
\end{quote}
Pour illustrer cela, ils font une comparaison entre l’action d’attraper un verre par un humain et par un robot. Si pour l’humain, le tissu de ses bout des doigts s’adapte à la forme du verre, le calcul de forces à appliquer se fait en conséquence. Cependant pour une main de robot le tissu est rigide, il n’y a pas
cette possibilité d’adaptation et plus souvent le verre se casse car la force appliquée n’est pas la bonne. Ainsi ils argumentent l’hypothèse que l’intelligence humaine est distribuée dans tout le corps, et pas que dans le cerveau.
Concernant la capacité de robots d’entreprendre des actions, traduit ici comme \textit{détermination} de l’anglais \textit{agency}, Ziemke affirme:
\begin{quote}
``The idea behind this approach can be summarized by the slogan that perceiving is a way of acting; or more precisely, \textit{what we perceive is determined by what we do (or what we know how to do}. In other words, it is claimed that perception is a skillful mode of exploration of the environment which draws on an implicit understanding of sensorimotor regularities, that is, perception is
constituted by a kind of bodily know-how. In general, the sensorimotor account emphasizes the importance of action in perception. The capacity for action is not only needed in order to make use of sensorimotor skills, it is also a necessary condition for the acquisition of such skills since “only through self
-movement can one test and so learn the relevant patterns of sensorimotor dependence” . Accordingly, for perception to be constituted it is not sufficient for a system to simply undergo an interaction with its environment, since the exercise of a skill requires an intention and an agent (not necessarily a ‘homunculus’) that does the intending. In other words, the dynamic sensorimotor approach needs a notion of selfhood or agency which is the locus of intentional action in the world.”
(Ziemke IA p. 473)
\end{quote}
Pour continuer cette idée, le chercheur se demande si les boucles
sensorimotrices disposent des moyens conceptuels pour distinguer les actions intentionnelles d’un agent autonome des mouvements accidentels.
Qu’il s’agisse d’un objet mobile avec une source d’énergie, programmé pour \textit{sentir} et \textit{interagir} avec son environnement\cite{A. Mayor, Gods and robots: myths, machines} ou d’un agent capable de percevoir son environnement par des capteurs et d'agir sur cet environnement par l’intermédiaire d’effecteurs, les robots font l'objet de multiple définitions.
Selon Russell et Norvig et leur sur papier
l’intelligence artificielle\cite{ Pfeifer et Bongard}, les robots influencent notre sens du réel et la réalité depuis quelques décennies déjà. Indépendamment du fait qu’ils exécutent du travail utile pour les humains comme imaginé initialement par l’écrivain tcheque qui a donné leur nom\cite{kopek}, leur place dans notre société est désormais acquise. Pour l'instant, nous attendons de ces robots qu’ils exécutent des actions précises. Cependant il est possible qu’un jour, ils seront capables de nous surprendre en proposant des idées ou des comportements inattendus.
\section*{Conclusion}
@ -1209,6 +1189,31 @@ Hubert Godard fait appel au concept de pré-mouvement comme langage non conscien
``Tout un système de muscles dit gravitaires, dont l’action échappe pour un grande part à la conscience vigile et à la volonté, est chargé d’assurer notre posture; ce sont eux qui maintiennent notre équilibre et qui nous permettent de nous tenir debout sans avoir à y penser. Il se trouve que ces muscles sont aussi ceux qui enregistrent nos changements d’état affectif et émotionnel. Ainsi, toute modification de notre posture aura une incidence sur notre état émotionnel, et réciproquement tout changement affectif entraînera une modification, même imperceptible, de notre posture.”
\end{quote}
\smallskip
\textbf{Le libre arbitre vs ``the readiness potential”}
Pour aller plus loin et illustrer leur point de vue sur la dualité corps-esprit, ils citent l’expérience du neurologue Benjamin Libet qui, avec ses collègues, s'intéressent aux phénomènes qui opérant dans le cerveau au moment où une action intentionnelle a lieu. Plus spécifiquement, l’expérience demande aux participants de bouger leur doigt spontanément, quand ils veulent. En parallèle,
ils regardent une horloge avec un point de lumière tournant, afin d’indiquer l’endroit où est le point sur l’horloge lorsqu’ils prennent leur décision consciente de vouloir exécuter un mouvement de doigt.\smallskip
Pendant ces instructions, Liebt et son équipe analysent l’activité cérébrale avec des capteurs d’électroencéphalographie (EEG) et mesurent le mouvement réel des doigts avec des capteurs électromyographiques (EMG). Leurs résultats prouvent
que le début de l’activité cérébrale commence plus d’une demi-seconde avant le mouvement réel des doigts et plus de 300 ms avant que les sujets ne prennent conscience qu’ils veulent bouger leur doigt. Ils définissent alors le facteur de
\textit{readiness potential} (potentiel de préparation) - pour illustrer le fait que la volonté consciente de bouger le doigt se produit un intervalle significatif après le début de l’activité cérébrale pertinente. Cette expérience démontre que
le concept de libre arbitre est plus complexe à définir que ce que nous entendons par \textit{décisions consciente} et influe sur les débats actuels concernant l’intelligence artificielle. Si 40 ans après cette expérience, il nous est toujours difficile de modéliser le facteur de \textit{readiness potential} , rendre des
robots capables de prendre des décisions \textit{conscientes} reste un défi.\smallskip
Cependant cela n’empêche pas la communauté scientifique d’imaginer d’ autres pistes d’exploration et hypothèses de recherche.
Une de ces pistes réside dans l’importance de l’interaction avec
l’environnement. Si un agent ou un système a un corps physique ( en anglais \textit{is embedded}, il est soumis aux lois de la physique qui impliquent de s’habituer à la gravité et aux forces de friction, ainsi qu’à l’approvisionnement en énergie pour survivre. Ainsi cela pose de nouveaux défis pour ce qu’il y a de capacité d’adaptation et des multiples négociations entre les calculs internes et des actions directes:
\begin{quote}
``the real importance of embodiment comes from the interaction between physical
processes and what we might want to call information processes. In biological
agents, this concerns the relation between physical actions and neural
processing—or, to put it somewhat casually, between the body and the brain. The
equivalent in a robot would be the relation between the robot’s actions and its
control program.” (Rolf Pfeifer et Josh Bongard p.18)
\end{quote}
Pour illustrer cela, ils font une comparaison entre l’action d’attraper un verre par un humain et par un robot. Si pour l’humain, le tissu de ses bout des doigts s’adapte à la forme du verre, le calcul de forces à appliquer se fait en conséquence. Cependant pour une main de robot le tissu est rigide, il n’y a pas
cette possibilité d’adaptation et plus souvent le verre se casse car la force appliquée n’est pas la bonne. Ainsi ils argumentent l’hypothèse que l’intelligence humaine est distribuée dans tout le corps, et pas que dans le cerveau.
Pour simplifier les choses, une approche plus pratique est celle où les robots humanoïdes imitent des mouvements de danse capturés lors des démonstrations humaines. La simulation numérique du système
musculo-squelettique humain permet de travailler avec un grand nombre de données expérimentales. La capacité de traiter ces données de façon itérative en temps réel dépend de la fréquence d’enregistrement. Les roboticiens utilisent des techniques de \textit{Motion Capture} combinées à des technologies comme le Learning from Paradigme\cite{112} qui propose des modèles pour faciliter la danse- tels la cinématique inverse ou les modèles de contrôle prédictif- ainsi que de la dynamique inversée de l’espace opérationnel\cite{113}. L’objectif de ces
technologies est d’enregistrer et générer des mouvements avec un coût de calcul optimal. Une grande majorité des projets artistiques actuels font appel à des robots préprogrammés par des humains pour répondre à des signaux spécifiques et

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