Submitted by Edileide Reis (leyde-landy@hotmail.com) on 2013-04-16T19:26:06Z No. of bitstreams: 1 Marco Castro Júnior.pdf: 70633 bytes, checksum: 59542b3d4ac875f71a8b487508b3c1aa (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Meirelles(rodrigomei@ufba.br) on 2013-05-09T17:27:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Marco Castro Júnior.pdf: 70633 bytes, checksum: 59542b3d4ac875f71a8b487508b3c1aa (MD5) / Made available in DSpace on 2013-05-09T17:27:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marco Castro Júnior.pdf: 70633 bytes, checksum: 59542b3d4ac875f71a8b487508b3c1aa (MD5) Previous issue date: 2009 / A presente tese tem como foco a análise da definição e abrangência do termo personalidade jurídica, buscando perquerir quais os elementos necessários para que um ente possa ser considerado dotado de tal atributo. Nesse espeque, percebe-se que o Código Civil brasileiro vigente abre as portas para que se compreenda como dotado de personalidade juridíca não apenas o Homem, à moda da visão oriental sobre a equiparação da dignidade de todos os seres com o Homem. Dessa forma, cria-se um campo fértil para o desenvolvimento da teoria do direito animal e, também, do direito robótico, possibilitando compreender o robô como sendo uma pessoa juridicamente qualificada. Isso porque o conceito de pessoa não se confunde com o de ser humano, a exemplo do nascituro, não considerado como pessoa, mas sim, um homem virtual em potência, titular de determinados direitos da persoanlidade. à sua semelhança estão os projetos exequíveis e factíveis de robôs, que já reúnem todos os elementos necessários para a criação dos mesmos. Nessa comparação de seres, ressalta-se a tese de que se seres vivos são máquinas autopédicas, logo, as máquinas são seres vivos. Diante desse cenário, busca-se examinar o que é preciso, na visão jurídica, para que o Homem seja considerado um sujeito e não como objeto de direito. Ainda nesse contexto, contribuindo para a proposta da presente, imprescindível o estudo comprarativo entre a máquina cerebral e a maquina computacional. Cérebro e computador não se equivalem, sendo tal aspecto irrelevane, pois, ao final, o que importa é o resultado derivado de um efeito ou ato inteligente, cuja causa certamente terá sido inteligente. Ademais, cérebro e computador se assemelham uma vez que o incosciente é um software, considerado como uma linguagem inscrita e obedecida em segundo plano. Em asim sendo, o inconsciente pode ser formalizado pela análise, transmutando-se numa linguagem de máquina de alto nível de interpretação inatingível por seres humanos. Nesse caminho e, a título de exemplo, estão a criação da nanotecnologia e o uso de materiais supercondutores, que eliminam as barreiras térmicas presentes na utilização de componentes de silício, aumentando exponencialmente a potência das máquinas. Esse ganho possibilitará o surgimento de máquinas muito mais capazes que a humanidade em conjunto. o paradigma antropocêntrico segurante será abandonado empouco tempo, dando espaço,possivelmente, a uma era Pós-Humana, dissolvendo concepções culturais há muito envergadas na sociedade atual, redefinindo noções como a vida humana e o sistema jurídico que rege. / Salvador

La problématique de l'apprentissage de comportements sur un robot autonome soulève de nombreuses questions liées au contrôle moteur, à l'encodage du comportement, aux stratégies comportementales et à la sélection de l'action. Utiliser une approche développementale présente un intérêt tout particulier dans le cadre de la robotique autonome. Le comportement du robot repose sur des mécanismes de bas niveau dont les interactions permettent de faire émerger des comportements plus complexes. Le robot ne possède pas d'informations a priori sur ses caractéristiques physiques ou sur l'environnement, il doit apprendre sa propre dynamique sensori-motrice. J'ai débuté ma thèse par l'étude d'un modèle d'imitation bas niveau. Du point de vue du développement, l'imitation est présente dès la naissance et accompagne, sous de multiples formes, le développement du jeune enfant. Elle présente une fonction d'apprentissage et se révèle alors être un atout en terme de temps d'acquisition de comportements, ainsi qu'une fonction de communication participant à l'amorce et au maintien d'interactions non verbales et naturelles. De plus, même s'il n'y a pas de réelle intention d'imiter, l'observation d'un autre agent permet d'extraire suffisamment d'informations pour être capable de reproduire la tâche. Mon travail a donc dans un premier temps consisté à appliquer et tester un modèle développemental qui permet l'émergence de comportements d'imitation de bas niveau sur un robot autonome. Ce modèle est construit comme un homéostat qui tend à équilibrer par l'action ses informations perceptives frustres (détection du mouvement, détection de couleur, informations sur les angles des articulations d'un bras de robot). Ainsi, lorsqu'un humain bouge sa main dans le champ visuel du robot, l'ambigüité de la perception de ce dernier lui fait confondre la main de l'humain avec l'extrémité de son bras. De l'erreur qui en résulte émerge un comportement d'imitation immédiate des gestes de l'humain par action de l'homéostat. Bien sûr, un tel modèle implique que le robot soit capable d'associer au préalable les positions visuelles de son effecteur avec les informations proprioceptives de ses moteurs. Grace au comportement d'imitation, le robot réalise des mouvements qu'il peut ensuite apprendre pour construire des comportements plus complexes. Comment alors passer d'un simple mouvement à un geste plus complexe pouvant impliquer un objet ou un lieu ? Je propose une architecture qui permet à un robot d'apprendre un comportement sous forme de séquences temporelles complexes (avec répétition d'éléments) de mouvements. Deux modèles différents permettant l'apprentissage de séquences ont été développés et testés. Le premier apprend en ligne le timing de séquences temporelles simples. Ce modèle ne permettant pas d'apprendre des séquences complexes, le second modèle testé repose sur les propriétés d'un réservoir de dynamiques, il apprend en ligne des séquences complexes. A l'issue de ces travaux, une architecture apprenant le timing d'une séquence complexe a été proposée. Les tests en simulation et sur robot ont montré la nécessité d'ajouter un mécanisme de resynchronisation permettant de retrouver les bons états cachés pour permettre d'amorcer une séquence complexe par un état intermédiaire. Dans un troisième temps, mes travaux ont consisté à étudier comment deux stratégies sensorimotrices peuvent cohabiter dans le cadre d'une tâche de navigation. La première stratégie encode le comportement à partir d'informations spatiales alors que la seconde utilise des informations temporelles. Les deux architectures ont été testées indépendamment sur une même tâche. Ces deux stratégies ont ensuite été fusionnées et exécutées en parallèle. La fusion des réponses délivrées par les deux stratégies a été réalisée avec l'utilisation de champs de neurones dynamiques. Un mécanisme de "chunking" représentant l'état instantané du robot (le lieu courant avec l'action courante) permet de resynchroniser les dynamiques des séquences temporelles. En parallèle, un certain nombre de problème de programmation et de conception des réseaux de neurones sont apparus. En effet, nos réseaux peuvent compter plusieurs centaines de milliers de neurones. Il devient alors difficile de les exécuter sur une seule unité de calcul. Comment concevoir des architectures neuronales avec des contraintes de répartition de calcul, de communications réseau et de temps réel ? Une autre partie de mon travail a consisté à apporter des outils permettant la modélisation, la communication et l'exécution en temps réel d'architecture distribuées. Pour finir, dans le cadre du projet européen Feelix Growing, j'ai également participé à l'intégration de mes travaux avec ceux du laboratoire LASA de l'EPFL pour l'apprentissage de comportements complexes mêlant la navigation, le geste et l'objet. En conclusion, cette thèse m'a permis de développer à la fois de nouveaux modèles pour l'apprentissage de comportements - dans le temps et dans l'espace, de nouveaux outils pour maîtriser des réseaux de neurones de très grande taille et de discuter à travers les limitations du système actuel, les éléments importants pour un système de sélection de l'action.