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Séminaire de l'équipe LFIRSS

La similarité dans l’analogie et la métaphore


12/17/2020
Speaker(s) : Charles TIJUS (EA 4004 – Cognitions Humaine et Artificielle, FED 4246 – LUTIN)
Dans les systèmes cognitifs naturels ou artificiels, les entités (objets, situations, organisations, événements) sont généralement mises en relation « à long terme » par catégorisation extensive (regrouper en différenciant / différencier en regroupant) et intensive (généraliser en spécifiant / spécifier en généralisant) à des fins de représentation (taxonomie) mais aussi de raisonnement et de prise de décision (ontologie). Dans un tel système de représentation, lorsqu’une nouvelle entité cible (inconnue) doit être représentée et raisonnée, elle doit être rangée avec ses homologues respectant la similarité catégorielle extensive et intensive.

La pensée analogique et la métaphorique reflètent des compétences d’adaptation, de flexibilité cognitive, de créativité et d’innovation permettant des performances en raisonnement, compréhension, raisonnement, prise de décision et résolution de problème. Il s’agit de pensées pour lesquelles deux entités sont mises en relations « à court terme » en dehors de la similarité catégorielle ; ces dernières relevant de domaines différents. Dans ces deux cas, lorsqu’une entité cible X doit être représentée ou raisonnée, une entité X doit être trouvée pour servir de source à des fins de raisonnement analogique ou métaphorique.
Le point de vue exposé et développé au séminaire est que la mesure de similarité analogique et métaphorique doit être orientée à la fois par • par le processus de mise en relation d’une entité X de départ et d’arrivée (cible, topique) avec une entité Y (source, véhicule) de transformation d’état de la connaissance de X : (i) pour la production de l’analogie ou de la métaphore (connaissant X, parmi toutes les entités candidates, comment trouver Y), (ii) sa compréhension (connaissant X et Y, comment comprendre la relation à Y), (iii) l’apprentissage (ne connaissant pas X, comment apprendre à reconnaître et connaitre X à partir de Y), et • par le but de la tâche justifiant la mise en œuvre de ce processus : nature des inférences à produire (comprendre, apprendre, résoudre).
Une conjecture est que la mesure de similarité reposerait dans certain cas sur la catégorie attributive qui pourrait être générée littéralement, circonstanciellement, par Y pour considérer X.

Séminaire co-organisé avec le Chapitre Français de l’IEEE Computational Intelligence Society (http://ieee-ci.lip6.fr/)

Remarque: le lien de connexion Zoom sera donné à partir de la veille du séminaire sur la page: http://lfi.lip6.fr/seminaires/.
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Christophe.Marsala (at) nulllip6.fr
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