Concepts et catégorisation Flashcards
Quels sont des concepts et des catégories?
-Concept: représentation mentale abstraite qui ne représente aucun objet concret particulier
-Catégorie: un regroupement d’objets concrets illustrant le concept
Sa sert à quoi les concepts et catégories?
-Simplifier notre environnement
-Faciliter l’identification des objets
-Diminuer le besoin d’apprentissage
-Structurer nos connaissances
-Utiliser nos connaissances d’un concept pour faire des prédictions
X est un tigre
Les tigres sont dangereux
X doit être dangereux
-Utiliser nos connaissances d’un concept pour communiquer – transmettre des messages
Hypothèse de Worf
-Les représentations linguistiques que nous apprenons déterminent la façon que nous percevons le monde
- Identification des concepts:
-Former des concepts, c’est définir des catégories à partir d’exemples
-Dans une catégorie, les objets partagent des caractéristiques:
-Une table a des pattes et une surface plane:
Première études: Concepts précis définis par des règles logiques simples
Les règles regroupent différemment les éléments d’un même ensemble (faire des catégories)
1. Règle conjonctive: utilise la relation “et”
-Un objet doit être carré et rouge pour être accepté
- Règle disjonctive: utilise la relation “ou”
-Un objet doit être carré OU rouge pour être accepté - Règle conditionnelle: utilise la relation “si … alors”
-Si un objet est rouge, alors il doit être carré - Règle biconditionnelle: s’applique dans les 2 directions et utilise la relation “si … alors”
-Si un objet est rouge, alors il doit être carré, et s’il est carré, alors il doit être rouge
Cats Bite Curious Birds
Expérience de Bourne (1970) –Apprentissage de règles logiques dans une tache de classification
-Apprentissage de règles logiques dans une tache de classification
-Classer des objets selon des catégories. Voir quelles règles étaient les plus faciles à apprendre et combien d’essais étaient nécessaires pour les maitriser.
Tache:
1 expérience: les gens savait pas les règles et fallait apprendre (plus facile après les premiers essais)
2 expérience: essayer de faire apprendre tout les règles (plus facile après premier essais pi plus faciles pour des règles que d’autres)
-Le sujet doit classer des éléments qu’on lui présente
-Chaque catégorie était définie par deux attributs associés parune règle logique
Les règles restaient fixes pendant 9 essais
-Résultats
- Conjonctive (“ET”) –> Facile apprentissage –> moins d’essais nécessaires
- Conditionnelle (“SI.. ALORS”) –> Difficulté moyenne –> Plus d’essais que la conjonctive
- Disjonctive (“OU”) –> Difficile –> Plus d’essais que la conditionnelle
- Biconditionnelle (“SI… ALORS” des deux cotés) –> Très difficile –> Le plus d’essais nécessaires
Conclusion:
-Les règles conjonctives (“ET”) sont plus faciles, car elle nécessite simplement de vérifier deux attributs en même temps
-Les règles conditionnelles (“SI ALORS”) et disjonctives (“OU”) sont plus difficiles, car elles impliquent une relation plus complexe entre les attributs
-Les règles biconditionnelle sont les plus difficiles, car elles demandent une compréhension des deux directions de la relation et double la complexité cognitive
L’expérience de Bruner, Goodnow et Austin (1956) - apprentissage des attributs
-Apprentissage des attributs
-Études des stratégies utilisées par les individus pour identifier les concepts avec les règles
-Hypothèse: les concepts sont définis en mémoire à l’aide de règles logiques
-Matériel: cartes –> les participants devaient classer des cartes comportant différents attributs: couleur, nombre, forme, bordure
-Les participants ne connaissent pas la règle du départ
-Ils doivent deviner si chaque carte fait partie de la bonne catégorie ou non
-À chaque réponse, ils reçoivent un feedback (bonne ou mauvais réponse)
En se basant sur les feedbacks, les participants doivent
-Repérer la règle logique cachée
Ex: “Toutes les cartes blanches ET avec une croix” font partie de la catégorie
Exemple:
La règle - conjonctive, “et”
Réponse positive pour les cartes suivantes:
Exemple: réponse positive pour les cartes suivantes:
Couleur= blanc
Nombre= 2
Forme= croix
Bordure= 1
Couleur= blanc
Nombre = 1
Forme= croix
Bordure= 3
Catégorie: blanc et croix
Conclusions: les concepts sont définis en mémoire à l’aide de règles logiques
Un objet appartient ou non à une catégorie selon une règle (ex: ET, OU, SI ALORS)
Comment les concepts sont-ils définis en mémoire sémantique? Worf
-Hypothèse: Les concepts sont définis par des règles logiques strictes
- Un objet ne peut appartenir qu’à une seule catégorie (ex: un chien appartient à la catégorie “chien” et ne peux pas être aussi dans la catégorie “chat”)
- Ceci suppose qu’un jugement d’appartenance est dichotomique et certain (un objet appartient ou n’appartient pas à une catégorie, ex: un animal a soit 4 pattes, soit il n’en a pas)
-Exemple: Un animal a soit 4 pattes, ou il n’en a pas, pas de zone grise - Les caractéristiques de base déterminent l’appartenance à une catégorie sont discontinues (les attributs qui définissent une catégorie sont clairement séparés et ne varient pas progressivement)
-Exemple: Pour être catégorisé comme “chien” un animal doit avoir 4 pattes, une tête, un corps et une queue
(continue serai la taille, couleur, etc) - L’appartenance à une catégorie se fait selon des règles décisionnelles qui sont logiques (qui utilisent des opérateurs tels que “et”, “si”, “ou”, etc)
-Exemple: Un chien est un objet qui a 4 pattes, une tête, un corps et une queue et qui est (1) brun OU (2) noir
Les règles logiques - problèmes
- Les frontières des catégories ne sont pas très bien définies
Arbre ou arbuste
Problemes:
Les dimensions utilisées pour définir les catégories sont souvent continues, donc difficile de classer strictement
Question: Donnez exemple d’une caractéristique continue
Ex: la taille d’un animal –> Un chien de 30 cm et un chien de 35 cm sont pas très différent, il est difficile de dire à partir de quelle taille un chien devient “grand” ou “petit”
- L’appartenance à une catégorie n’est pas dichotimique (ce n’est pas tjrs tout ou rien);
-Certains objets sont jugés comme ayant plus de caractéristiques d’une catégorie que d’autres
Exemple:
-Un moineau est un oiseau très typique, mais une autruche ou un pinguouin ne l’est pas même si c’est techniquement un oiseau. Ils sont donc moins facilement reconnus comme des oiseaux
Caractéristiques des catégories naturelles
Caractéristiques des catégories naturelles (dans la vrai vie, comparé à catégorie artificielle qui sont
1. Définies par rapport à des dimensions continues (couleurs, grandeur des gens”
- Organisation hiérarchique (catégories animales –> chien –> labrador)
- Les membres sont inégaux certains membres sont plus typiques que d’autres
Catégorie artificielle: les membres sont typiques
-ex: moineau (oiseau), pomme (fruit), chaise (meuble)
Catégorie naturelle: certains sont plus atypiques
-ex: pingouin (oiseau), olive (fruit), horloge (meuble) - Certaines caractéristiques sont dépendantes
-ex: avoir des pattes implique pouvoir marcher
-ex: être un poisson implique vivre dans l’eau
Catégorie naturelle
-Contrairement aux catégories artificielles (ex: formes géométriques définis strictement), les catégories naturelles sont basées sur des dimensions qui varient progressivement
Exemples:
Couleurs: le passage entre le bleu et le vert n’est pas net, il existe une transition progressive
Grandeur des gens: Il n’y a pas de coupeur nette entre “petit”, “moyen” et “grand”
La température: il est difficile de dire exactement ou finit le “froid” et ou commence le “chaud”
Conséquence: il est difficile d’imposer des règles rigides aux catégories naturelles, car les frontières sont floues
Théorie des Rosch avant prototype
d’attributs communs à différents niveaux hiérarchiques
-Les concepts sont organisés hiéarchiquement dans des niveaux qui varient selon leur degré d’abstraction (ex: animal – chien – terrier)
Structure hiéarchique des catégories naturelles
-Les catégories naturelles forment des taxonomies
-Exemple:
Animal <–> mammifère –> chien <–> terrier, berger
Animal <–> oiseau <-> mésange, poule
-Catégorie élevée= abstraite (mais économique cognitivement, car regroupe un grand nombre d’éléments)
Le niveau de base est le plus utilisé dans la vie courante
*-Le niveau le plus concret où les personnes peuvent former une image mentale du concept,
Exemple: Quand on entends “chien”, on visualise immédiatement un chien
*-et les catégories du niveau de base sont plus distinctives que celles du niveau subordonné
Exemple: “Chien” et “Chat” sont des catégories bien différenciées
-Si on reste au niveau superordonné, “animal” englobe trop de choses
-Si on descend au niveau subordonné, il faut distinguer entre “Berger allemand” et “Terrier”, ce qui est moins utile en général donc pour sa niveau de base est plus distinctif
-Un enfant va apprendre “chat” avant d’apprendre “Siamois”, car le niveau de base est naturellement plus accessible.
Rosch et al. (1976):
-Supérieur
(superordonné): Véhicule - Vêtements
-De base: Voiture - Chemise
-Subordonné: Voiture de course - Chemise à manches courtes
________________________________
–> Combien d’attributs les objets partagent avec d’autres membres de leur catégorie
SupérieurDe baseSubordonné
3 (outil) 8.3 9.7
3 (vêtement) 10 12
4 (véhicule) 8.7 11.2
_______________________________
Résultats:
Les objets au niveau subordonné partagent beaucoup d’attributs
Les objets au niveau de base ont bcp plus d’attributs communs que ceux du niveau superordonné
Le niveau superordonné a très peu d’attributs communs, ce qui explique pourquoi il est moins précis et distinctif
Théorie des Rosch - Appartenance à une catégorie se fait selon quoi?
d’attributs communs à différents niveaux hiérarchiques
L’appartenance à une catégorie se fait selon le principe de la ressemblance familiale (# d’attributs partagés avec les autres membres)
Des scores de ressemblance familiale ce qui amène au modèle de prototype
- Modèle “prototype”
Hypothèse de Rosch: nous catégorisons les objets en fonction de leur ressemblance avec un prototype, plutot que par des règles strictes
Prototype: la moyenne des caractéristiques les plus typiques des membres d’une catégorie
Exemple: le concept de chien?
Prototype de chien
4 pattes longues
2 oreilles pointues
Grandeur moyenne
Brun ou blanc
Queue longue
Nez foncé
Modèle “prototype” - conséquences
Conséquence de la théorie: 1
L’appartenance à une catégorie n’est pas dichotimique
-La théorie des prototypes dit que l’appartenance à une catégorie est une question de degré
Chien <–> chien 0.95; chien 0.95; chien mais la moitier d’un chien 0.50
La force d’association varie selon le degré de typicalité d’un objet
Conséquences de la théorie: 2
Un objet peut appartenir à plus d’une catégorie s’il est similaire aux prototypes de deux catégories
Légume? Fruit?
Avocat
Légume –> 100 - céleri
Légume –> 75 – avocat
Fruit –> 35 – Avocat
Fruit –> 100 – pomme
Conséquences de la théorie: 3
Les exemples prototypiques sont jugés plus rapidement
Exercise
Un pingouin = un oiseau?
Un merle = un oiseau?
Si on reçoit le concept “chien”
Lequel de ces deux types de chiens viendrait plus rapidement à l’esprit?
Berger allemand (très typique) –> réponse rapide
Chien saucisse (moins typique) –> réponse plus lente
Effet de représentativité
Rosch, Simpson et Miller (1976)
Tache:
On les présente 2 catégories d’objets avec 4 dimensions distinctes (ex: couleur, forme, taille, texture)
Chaque catégorie avait un prototype (exemple plus typique)
Les participants devaient classer les objets selon la bonne catégorie
Résultats:
. Erreurs . TR (ms)
Élevé 7.8 817
Moyen 10.3 887
Faible 14.5 1065
Élevé: objet très proche du prototype
Moyen: L’objet a des similarité avec le prototype mais aussi quelques différences
Faible: L’objet partage peu d’attributs avec le prototype
Conclusion:
Les objets très représentatifs (proches du prototype) sont catégorisés plus rapidement et avec moins d’erreurs
Les objets moins représentatifs (plus éloignés du prototype) prennent plus de temps à être classés et entrainent plus d’erreurs
Catégories dans le cerveau – les études en neurosciences cognitives
Aires spécialisées dans le traitement de catégories
Dommage au lobe IT (inféro-temporal) peut mener à
-Patients incapables de reconnaitre les êtres vivants, mais capables de reconnaitres les objets
-Patients incapables de reconnaitre les objets, mais capable de reconnaitre les êtres vivants
–> Suggère qu’il a des neurones responsable pour catégorisation de visage vs objets
électrodes insérées au lobe temporal médian des patients épileptiques
-Certaines neurones répondent spécifiquement à certaines catégories
“Scripts”
Nous avons aussi des prototypes de séquences d’actions
-Un script est une séquence typique d’actions attendues dans une situation donnée
Exemple: aller au restaurant
1. Entrer dans le restaurent
2. S’asseoir à une table
3. Recevoir le menu
4. Commander la nourriture
5. Manger
6. Payer et partir
Scripts nous permettent de utiliser et comprendre des situations et interagir efficacement avec notre environnement
Perception des personnes:
Catégories supérieures
-Groupes religieux (ex: englobe catholiques, musulmans)
-Groupes sociaux (ex: activistes environnementales)
-Etc
Stéréotypes :
Exagérer les caractéristiques similaires des membres d’un groupe (ex: tout le activistes environnementaux sont “végétariens”)
Modèle “exemplaire”
-Alternative au modèle du prototype
-On stocke des examples concrets de chaque catégorie, et on compare les nouveaux objets à ces exemples
-Exemple de “chien”:
Modèle prototype: un chien typique a 4 pattes, une queue, est de taille moyenne
Modele exemplaire: On se souvient de chiens spécifiques qu’on a déja vus (ex: le chien de notre voisin)
