Type de document : Revue scientifique publiée dans Royal Society Open Science
Auteurs : Sergey Budaev, Tore S. Kristiansen, Jarl Giske, Sigrunn Eliassen
Résumé en français (traduction) : Bien-être des animaux et numérique : vers des modèles d’architecture cognitive de la sensibilité, de l’émotion et du bien-être des animaux
Pour comprendre le bien-être des animaux, nous devons prendre en compte les phénomènes subjectifs et la sensibilité. C’est un défi, car ces propriétés sont personnelles et ne peuvent être observées directement. Certaines motivations, émotions et états internes connexes peuvent être déduits chez les animaux par des expériences qui impliquent des choix, des apprentissages, des généralisations et des prises de décision. Pourtant, même si des progrès significatifs ont été réalisés dans l’élucidation de la neurobiologie de la conscience humaine, la conscience animale reste un mystère. Nous proposons que la science computationnelle du bien-être animal émerge à l’intersection du comportement animal, du bien-être et de la cognition computationnelle. En utilisant les idées des sciences cognitives, nous développons une définition fonctionnelle et générique des phénomènes subjectifs comme tout processus ou état de l’organisme qui existe à la première personne et qui ne peut être isolé du sujet animal. Nous esquissons ensuite une architecture cognitive générale pour modéliser des formes simples de processus subjectifs et de sensibilité. Cela inclut l’adaptation évolutive qui contient la modulation de l’attention de façon descendante, le traitement prédictif et la simulation subjective par des calculs réentrants (récursifs). Par la suite, nous montrons comment cette approche utilise les principales caractéristiques de l’expérience subjective : conscience élémentaire de soi, espace de travail global et qualité avec unité et continuité. Cela fournit un cadre formel pour la modélisation par processus des besoins des animaux, des états subjectifs, de la sensibilité et du bien-être.
Résumé en anglais (original) : To understand animal wellbeing, we need to consider subjective phenomena and sentience. This is challenging, since these properties are private and cannot be observed directly. Certain motivations, emotions and related internal states can be inferred in animals through experiments that involve choice, learning, generalization and decision-making. Yet, even though there is significant progress in elucidating the neurobiology of human consciousness, animal consciousness is still a mystery. We propose that computational animal welfare science emerges at the intersection of animal behaviour, welfare and computational cognition. By using ideas from cognitive science, we develop a functional and generic definition of subjective phenomena as any process or state of the organism that exists from the first-person perspective and cannot be isolated from the animal subject. We then outline a general cognitive architecture to model simple forms of subjective processes and sentience. This includes evolutionary adaptation which contains top-down attention modulation, predictive processing and subjective simulation by re-entrant (recursive) computations. Thereafter, we show how this approach uses major characteristics of the subjective experience: elementary self-awareness, global workspace and qualia with unity and continuity. This provides a formal framework for process-based modelling of animal needs, subjective states, sentience and wellbeing.
