Séminaire du DIC

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 18 novembre 2021 - Jiri Wiedermann

Jiri WIEDERMANN – 18 novembre 2021

Titre : Autonomous machines and consciousness

Résumé:

Autonomous machines, like robots and self-driving cars operate and co-operate in the real-world, coping with unpredictable external phenomena and error-prone technology. We model them as cyber-physical system controlled by universal processors implementing “minimal machine consciousness understanding.” The system operates with full awareness of the state of its components and its environment, enabling it to construct an up-to-date world model. Based on the current model and the cognitive state, a prediction of the future expected situation can be made, enabling the machine to determine what to do. We will present some details about the model, define and justify our machine versions of consciousness and understanding and describe their computational realization. We argue that minimal machine consciousness and understanding leads to more trustworthy, safer and more reliable systems, increasing their behavioral flexibility and autonomy in varying environments and strengthening their resilience to operation or cooperation failures.

Références:

Wiedermann, J., van Leeuwen, J. (2019): Finite State Machines with Feedback: An Architecture Supporting Minimal Machine Consciousness. In: Manea F., et al., Eds. Computability in Europe: Computing with Foresight and Industry (CiE 2019), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 11558, Springer, 2019, pp. 286-297, https: //www.springerprofessional.de/en/finite-state-machines-with-feedback-an-architecture-supporting-m/16879858

Wiedermann, J., van Leeuwen, J. (2021) Towards minimally conscious finite-state controlled cyber-physical systems: A manifesto. In: T. Bureš et al. (Eds.), SOFSEM 2021: Theory and Practice of Computer Science, Lecture Notes in Computer Science Vol 12607, Springer-Verlag, pp. 43-5,5 https://www.cs.uu.nl/groups/AD/UU-PCS-2020-02.pdf

Wiedermann, J., van Leeuwen J. (2021) Autonomous vehicles that cooperate and understand: Intelligent algorithms under the hood. TR UU-PCS-2021-01, Center for Philosophy of Computer Science, Department of Information and Computing Sciences, Utrecht University, https://www.cs.uu.nl/groups/AD/UU-PCS-2021-01.pdf

van Leeuwen J., Wiedermann J. (2021): Impossibility Results for the Online Verification of Ethical and Legal Behaviour of Robots, TR UU-PCS-2021-02, Center for Philosophy of Computer Science, Dept. of Information and Computing Science, Utrecht University, Utrecht, 2021, https://www.cs.uu.nl/groups/AD/UU-PCS-2021-02.pdf

Bio:

Jiří Wiedermann belongs to the first generation of pioneers in computer science in former Czechoslovakia. In the recent years he focuses mainly on algorithms and models for AI inspired by modeling human higher-level abilities such as machine consciousness, understanding and other semantic properties of AI systems. Homepage: www.cs.cas.cz/~wieder.

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 11 novembre 2021 - Per Backlund

Per BACKLUND – 11 novembre 2021

Titre : Serious games design knowledge

Résumé:

Serious games is an effort to combine the engagement and motivation from games with some sort of utility beyond mere entertainment. In this talk Per Backlund will revisit and analyze a set of SG development projects to explore the design space for serious games and derive design guidelines for serious games. By analyzing these projects as well as their outcomes a set of design principles for serious games can be generated to conceptualize of the design space for serious games. One main contribution is to explicate the game design component in serious games and relate it to the utility dimension. Doing so, adds to the understanding of serious games from a game perspective, which is relevant to any development effort intending to use the persuasive and motivational power of games. The talk will offer several examples and experiences from practical serious games development.

Bio:

Per Backlund (https://www.his.se/en/about-us/staff/per.backlund/) is a professor of informatics at University of Skövde in Sweden. He has been active in the serious games community since 2005. His primary interest is in the development and application of serious games in various domains, such as: education, vocational training, traffic education and rehabilitation. Per Backlund is also co-founder, in 2008, of the Serious Games Master Program at University of Skövde.

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 4 novembre 2021 - Blake Richards

Blake RICHARDS – 4 novembre 2021

Titre : Understanding as an emergent property of learning to predict the world

Résumé:

How do we develop an understanding of the world? Multiple lines of evidence in artificial intelligence and neuroscience are pointing to predictive learning as an essential feature of the development of understanding. In artificial intelligence, research has shown that learning to predict upcoming or adjacent sensory data is sufficient to develop complex behaviours indicative of far richer understanding than previous approaches. Simultaneously, evidence from neuroscience shows that predictive learning can account for a large array of neurophysiological data, both at the cellular, systems, and behavioural level. Here, I will argue that these converging lines of evidence tell us that what we call "understanding" is an emergent property of representations that are useful for prediction. I propose that predictive learning will come to be a core feature of both artificial general intelligence and our models of the brain.

Bio:

Blake Richards is an Assistant Professor in the Montreal Neurological Institute and the School of Computer Science at McGill University and a Core Faculty Member at the Quebec Artificial Intelligence Institute.

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 28 octobre 2021 - Pierre Miasnikof

Pierre MIASNIKOF – 28 octobre 2021

Titre : Réseaux complexes, graphes et sciences des données

Résumé:

L’importance grandissante des plateformes numériques et des réseaux sociaux ont fourni un élan à l’étude des réseaux complexes. Les réseaux complexes sont des graphes ayant une structure non-triviale, contrairement aux graphes Erdös-Rényi, par exemple. Ces réseaux sont utilisés pour modéliser les interactions et les phénomènes systémiques, des cas de figure où l’étude à un niveau individuel ou même de paires ne suffit pas. Ces modèles apparaissent notamment dans l’étude des réseaux sociaux, mais aussi en biologie, en chimie, en télécommunications et en finance, parmi bien d’autres champs d’application. Je débuterai par une mise en contexte avec quelques exemples concrets. Je tenterai ensuite de tisser un lien entre ce domaine d’étude et d’autres sous-disciplines de l’informatique, non seulement avec la théorie des graphes, mais aussi avec les sciences des données, l’optimisation et les méthodes numériques. Je présenterai ensuite nos travaux en apprentissage non-supervisé sur ces jeux de données en réseau, qui posent des défis particuliers. Je ferai aussi un bref détour sur le rôle que pourraient jouer les architectures informatiques non-traditionnelles (ex. quantiques, simili-quantiques) dans ce domaine. Cette présentation vise un public large et ne présume aucune connaissance préalable en réseaux complexes.

Bio:

Pierre Miasnikof a obtenu son doctorat en 2019. Il est chercheur post-doctoral au sein du Département de génie électrique et informatique de l’Université de Toronto. Il est aussi membre de l’Institut des sciences des données (Data Sciences Institute) de cette même université. Ses recherches portent sur les liens entre l’optimisation combinatoire, les réseaux complexes et les sciences des données.

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 22 octobre 2021 - Gilbert Paquette

Gilbert PAQUETTE – 22 octobre 2020

Titre : Le Web sémantique en Ingénierie des environnements numériques d’apprentissage

Résumé:

La méthode d’ingénierie des systèmes d’apprentissage (MISA) a innové il y a une quinzaine d’année en intégrant la modélisation des connaissances au design pédagogique et aux principes du génie logiciel et cognitif. Elle est fondée sur quatre types de modèles : connaissances et compétences, scénario pédagogique, modèle médiatique et processus (logistique) de diffusion. Depuis, l’essor du Web sémantique a fourni un ensemble croissant de modèles sous forme d’ontologies pouvant être intégrés comme composantes d’une méthode d’ingénierie des environnement numérique d’apprentissage (ENA). Le but de ce séminaire est de présenter comment les typologies élaborées et intégrées à MISA peuvent être transformées en ontologies et utilisée pour la réalisation des ENA. La question des outils utilisant ces ontologies ne sera qu’effleurée, mais on en soulignera certains aspects de fonctionnement.

Bio:

Professeur émérite à la Télé-université, Gilbert Paquette a obtenu un Ph.D de l’Université du Maine (FRANCE) en Intelligence Artificielle et Éducation. Il fondé en 1992 l’Institut de recherche LICEF et a reçu en 2007 un doctorat Honoris Causa de l’Université Pierre et Marie Curie (Paris VI). Titulaire de la chaire de recherche du Canada en ingénierie cognitive et éducative de 2002 à 2015, il a dirigé de 2004 à 2009 le réseau pancanadien LORNET, puis le programme PRIOWS sur l’ingénierie ontologique et plus récemment les projets BRER et REFRER sur l’indexation sémantique des ressources éducatives, puis le projet CLOM personnalisation. Ses publications récentes incluent quatre livres sur les technologies d’apprentissage, la modélisation des connaissances, le Web sémantique, l’ingénierie pédagogique et la formation à distance.

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 21 octobre 2021 - Bang Liu

Bang LIU – 7 octobre 2021

Titre : Data, Knowledge, and Logic: Modeling and Reasoning for Natural Language Understanding

Résumé:

Existing deep learning-based techniques for different NLU tasks are mostly data-intensive and domain-sensitive. However, creating large-amount and high-quality training datasets for NLU tasks, e.g., question answering, are both expensive and time-consuming. In this talk, we will introduce our research on data generation, knowledge expansion, and reasoning over graphs. Specifically, for data augmentation, we generate large-scale and high-quality question-answer pairs from unlabeled text to augment the training data for question answering. For knowledge expansion, we create and expand an ontology with newly discovered concepts or entities to capture the emerging knowledge in the world and keep the ontology dynamically updated. We will also briefly mention our ongoing work about a reinforcement learning-based relational reasoning framework which reasons over relational data and learns the underlying compositional logical rules. Our long-term vision is to design low-resource, knowledge-empowered, and transferable NLU systems and apply them to different domains

Bio:

Bang Liu is an Assistant Professor in the Department of Computer Science and Operations Research (DIRO) at the University of Montreal, and member of Mila – Quebec Institute of Artificial Intelligence. He researches natural language processing and understanding, text mining, and AI applications in different fields. He has produced visible values to both academia and industry. His innovations have been deployed in real-world applications (QQ Browser, Mobile QQ, and WeChat), serving over a billion daily active users. He has published 25+ papers on top conferences and journals, such as SIGMOD, ACL, NAACL, KDD, WWW, ICDM, CIKM, TKDD, and TON.

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 14 octobre 2021 - Joël Lefebvre

Joël LEFEBVRE – 14 octobre 2021

Titre : Neurophotonique et histologie sérielle augmentée : Présentation des projets de recherche du LINUM.

Résumé:

La neurophotonique est le domaine de recherche qui vise à utiliser la lumière pour étudier le cerveau et comprendre le système nerveux. De multiples applications de la neurophotonique existent, allant du suivi de l’activité cérébrale à l’optogénétique où la lumière est utilisée pour activer certains neurones dans le cerveau d’animaux génétiquement modifiés. Plusieurs techniques de microscopie optique peuvent être utilisées pour étudier la microstructure du tissu cérébral afin de mieux comprendre son organisation ou son évolution sous diverses neuropathologies, dont la tomographie en cohérence optique, l'histologie sérielle, ou l'injection de virus rétrogrades fluorescents. Cette présentation portera sur les travaux de recherche du LINUM, le laboratoire de recherche en imagerie numérique et microscopie. Lors de cette présentation, je vais décrire les deux principaux programmes de recherche, soit (1) le projet X-Tract visant à mieux comprendre la géométrie des croisements de fibres de matière blanche dans le cerveau, et (2) un programme de recherche en histologie sérielle augmentée visant à combiner la microscopie avec des méthodes avancées d’analyse d’images.

Bio:

Joël Lefebvre est professeur en imagerie numérique et vision par ordinateur au département d'informatique de l'UQÀM depuis janvier 2020. Avant de se joindre à l'UQÀM, il était chercheur postdoctoral au sein du Big Data Institute de l'Université d'Oxford (Royaume-Uni). Il est spécialisé dans la neurophotonique, l'analyse d'images de microscopie et l'automatisation des systèmes d'imagerie optiques. Il est le chercheur principal du projet de recherche en équipe X-Tract visant à utiliser l'histologie sérielle 3D basée sur l'OCT pour améliorer les algorithmes de tractographie IRMd. Il est également chercheur associé à l'Institut de Cardiologie de Montréal (ICM).

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 30 septembre 2021 - Ngoc Tan Le

Ngoc Tan LE – 30 septembre 2021

Titre : IA et EDI - le cas du TAL pour la préservation et revitalisation des langues autochtones

Résumé:

L’IA présente plusieurs défis et enjeux dont l’inclusivité, l’explicabilité, la responsabilité, les biais et la discrimination ainsi que la disponibilité et qualité des données. Les langues autochtones souffrent du manque de données et de ressources linguistiques, ce qui les rend très menacées de disparition. Ces langues autochtones sont reconnues comme étant des langues polysynthétiques à faibles ressources mais aussi ayant une complexité morphologique et des variations dialectales. Cette présentation porte sur nos travaux de recherche courants concernant un groupe de langues autochtones, l'inuktitut et l'inuinnaqtun - deux langues inuites. Nous proposons une segmentation morphologique non supervisée basée sur l'approche Adapter Grammars et une étude empirique de la segmentation morphologique à des fins de la traduction automatique neuronale pour langues très peu dotées.

Bio:

Ngoc-Tan Le est actuellement stagiaire post-doctoral à l’UQAM. Il a obtenu un doctorat en informatique cognitive en 2019. Ses intérêts en recherche incluent le traitement automatique des langues naturelles (TALN) et l’intelligence artificielle, notamment pour le développement d’applications et outils d’intelligence artificielle pour les langues et domaines peu dotés ou pauvres en données, dont les langues autochtones et leurs enjeux et réalités.

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 23 septembre 2021 - Angelo Cangelosi

Angelo CANGELOSI – 23 septembre 2021

Titre : Developmental Robotics: From Babies to Robots

Résumé:

The latest developments in AI and machine learning offer an opportunity to advance the design of intelligent robots and human-robot interaction systems, for applications in flexible manufacturing, robot companions for older people and in education. We will introduce the field of Developmental Robotics, part of the wider field of Cognitive Robotics (Cangelosi & Schlesinger 2015; Cangelosi & Asada 2021). This combines AI with robotics by taking inspiration from psychology (e.g. child psychology) and neuroscience. In the talk we briefly present some examples of developmental robotics experiments and videos showing how robots can learn to communication with people, and can develop social skills such as Theory of Mind to improve the design of trustworthy autonomous systems.

Références:

Cangelosi A, Asada M (Eds.) (2021, in press). Cognitive Robotics. Cambridge, MA: MIT Press. Cangelosi A, Schlesinger M (2015). Developmental Robotics: From Babies to Robots. Cambridge, MA: MIT Press.

Bio:

Angelo Cangelosi currently is Professor of Machine Learning and Robotics at the University of Manchester (UK). He also is Turing Fellow at the Alan Turing Institute London and Visiting Distinguished Fellow at AIST-AIRC Tokyo. His research interests are in developmental robotics, language grounding, human robot-interaction and trust, and robot companions for health and social care. Cangelosi currently is Principal investigator for the ongoing projects “UKRI TAS Trust Node” (EPSRC, 2020-24, £1m), “THRIVE++” (US Air Force Lab, 2018-2023, $1m) and the H2020 projects TRAINCREASE, eLADDA ETN and PERSEO ETN. Overall, Cangelosi has secured over £32m of research grants as coordinator/PI, and produced more than 250 scientific publications. Cangelosi is Editor of the journals Interaction Studies and IET Cognitive Computation and Systems. His book “Developmental Robotics: From Babies to Robots” (MIT Press) was published in January 2015, and recently translated in Chinese and Japanese. His latest book “Cognitive Robotics” (MIT Press), coedited with Minoru Asada, will be published in 2021.

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 16 septembre 2021 - Antonio Chella

Antonio CHELLA – 16 septembre 2021

Titre : Robot Inner Speech: A Sign of Robot Sentience?

Résumé:

Inner speech is thoroughly studied in humans and represents an interdisciplinary research issue involving psychology, neuroscience, and pedagogy. Inner speech is generally considered tightly linked to self-consciousness. The seminar will discuss the potential of a robot’s inner speech alone and while cooperating with human partners. A cognitive architecture was designed at the RoboticsLab of the University of Palermo and integrated with standard robot routines into a complex robot framework. Thanks to the robot monologue, the human partner can easily trace the robot’s internal processes. Moreover, the robot can better resolve conflicts leading to successful goal achievement. The seminar will also present experiments on interactions of the architecture implemented on a Pepper robot by Softbank robotics. Results show that functional and transparency requirements are better met when inner speech accompanies human-robot interaction. Moreover, human-robot interaction sessions were organized to evaluate how inner speech influences human trust in robot sentience, where participants have to set up a table in collaboration with the robot. Participant levels of trust and perception of robot anthropomorphic features increase after experimental interaction with the robot.

Références:

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2020.00016/full https://www.cell.com/iscience/pdf/S2589-0042(21)00339-4.pdf https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921889021001238

Bio:

Antonio Chella is a Professor of Robotics at the University of Palermo, Italy and the Director of the Robotics Lab at the Department of Engineering of the same University. He is an Associate Researcher at the Institute for High-Performance Computing and Networking (ICAR) of the Italian National Research Council (CNR), and an Honorary Professor in Machine Learning and Optimisation within the School of Computer Science of the University of Manchester, UK. The primary research expertises of Prof. Chella concern Machine Consciousness, Artificial Intelligence and Cognitive Robotics. He is a fellow of the Italian National Academy of Science, Humanities, and Arts. He received the James S. Albus Medal award of the Biologically Inspired Cognitive Architecture (BICA) Society for the outstanding contribution to the science of BICA and for support and scientific achievement of the BICA Society. He is a founder and Editor in Chief of the Journal of Artificial Intelligence and Consciousness and of the Book Series on Machine Consciousness by World Scientific

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