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Thèse soutenue

Modelisation cognitive du joueur de go

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Auteur / Autrice : Bruno Bouzy
Direction : Jacques Pitrat
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées
Date : Soutenance en 1995
Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

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Le but de notre thèse est de construire un modèle cognitif du joueur de go afin d'expliciter des connaissances intuitives de l'être humain. Le jeu de go est un domaine d'expérience adapté: il est une simplification du monde réel qui en garde les caractéristiques essentielles. Notre travail, basé sur la validation sur machine, s'inscrit dans un travail d'intelligence artificielle. L'homme est beaucoup plus fort que la machine au go qui reste un défi pour l'ia. Nous appelons modèle cognitif un modèle qui produit des résultats et des explications sur une machine comparables à ceux d'un être humain. La méthode utilisée pour construire le modèle cognitif a d'abord été basée sur des verbalisations de joueurs humains. Les verbalisations constituent le seul point de départ pour amorcer la construction, mais, elles cachent l'abstraction et ne suffisent pas. L'implémentation sur machine complète efficacement la construction et sert d'outil d'explicitation de connaissances implicites, en utilisant les différences entre l'être humain et la machine. Nous avons fait des analogies entre le jeu de go d'une part, et des domaines de l'ia et des mathématiques, d'autre part: l'intelligence artificielle distribuée, la morphologie mathématique, la théorie de jeux, le méta, la logique floue. Le modèle computationnel est orienté objet, structure en quatre niveaux: le niveau zéro, le niveau élémentaire, le niveau itératif et le niveau global. Il utilise intensivement les jeux de Conway et un demi-millier de règles. Le programme joue une partie complète sur 19-19. Un premier point fort de notre modèle est un algorithme de reconnaissance statique de la vie et la mort des groupes en fonction de propriétés internes et de propriétés d'interaction