Par contre contrairement à toi EnergieSolaire j'y vois du conditionnement. Pas volontaire de ma part mais du conditionnement quand même.
On tend à s'éloigner de ces modèles, qui ne sont que des perspectives dans le fond. La limitation qu'ils imposent, entre autres choses, c'est la notion de renforcement / punition. Les animaux font des apprentissages associatifs neutres, positifs, négatifs, et toutes les nuances de gris entre.
Les gens de deep learning auront un impact toujours de plus en plus grands, surtout lorsqu'ils parviendront plus souvent à créer des organismes turig et darwin complete. Et eux, crois-moi, ne parlent plus du tout de conditionnement opérant, mais bien de deep learning (avec des subdivisons).
Un réseau de neurones autrement dit, peut apprendre tout comme le chien à trouver des façons d'accomplir sa mission.
J'vais te dire, sans référence à des théories compliquées, ce qui dérange dans la notion de conditionnement opérant, tel que défini par Skinner (surtout), c'est que par design, c'est sans égard au processus mental interne menant à la découverte du fait qu'un comportement est récompensant.
Si un beagle, voit une chaise éloignée d'un comptoir, avec un morceau de viande sur le comptoir, celui-ci étant bien trop haut pour pouvoir y arriver d'un bon. Si ses facultés cognitives lui permettent d'imaginer un scénario consistant à pousser la chaisse avec sa patte, afin de la rapprocher du comptoir, lui permettant ainsi d'y accéder en 2 étapes, pour finalement arriver au morceau de viande.
Selon Skinner, viande = reward. C'est du OC.
Selon moi, bull s. Ce chien a réfléchit, il a eu une excellente idée, le processus ayant mené au "renforcement" a nécessité son intelligence adaptative, et ça, franchement, Skinner a entraîné tout sauf ça.
Tant qu'on sait pas ce que représente cette toute première fois où un chien te donne la patte, c'est préférable (enfin je trouve) de référer à ça comme un apprentissage, en cognition machine deep learning, en zoologie très souvent on parle d'apprentissage associatif.