cour 2.1: connexionnisme, sciences/neurosciences cognitives, représentations

Question 1

Quelle est la différence entre le connexionnisme et l’approche du traitement de l’information? (principe et comment l’information y est traitée)

Answer 1

le connexionnisme repose sur des modèles composés de nœuds interconnectés, simulant ainsi le réseau de neurones biologiques. L’information est traitée de manière distribuée à travers les connexions du réseau. C’est un compétiteur de l’autre approche.

l’approche du traitement de l’information considère l’esprit comme un système de traitement de l’information, où les entrées sont traitées selon des règles symboliques et des représentations internes. L’information est traitée de manière séquentielle, en suivant des règles symboliques prédéfinies.

Question 2

Comment le connexionnisme considère l’esprit humain?

Answer 2

Le connexionnisme considère l’esprit humain comme un système complexe de traitement de l’information, s’inspirant du fonctionnement des réseaux de neurones biologiques présents dans le cerveau. Cependant, pas nécessaire de postuler le niveau « programme » pour comprendre la cognition

Question 3

Quelles sont les 4 caractéristiques du modèle connexionniste

Answer 3

1. Réseau de neurones hautement interconnectés
2. Traite le signal en parallèle: pas besoin qu’un neurone ait finit avant de passer au prochain
3. tabula rasa, puis apprend en formant des associations. (Il y a des connexions aléatoires au départ, puis au fur et à mesure que l’on reçoit des stimuli du monde extérieur, des associations se forment, lesquelles reflètent les associations qui existent dans le monde extérieur)
4. Un seul ensemble de règles générales (cerveau)

Question 4

Explique le réseau connexionniste et sa méthode d’apprentissage (4 caractéristiques).

Answer 4

Le réseau connexionniste n’est rien d’autre qu’une association d’un ensemble d’entrée avec des réponses.

Apprentissage:
*en formant des association
*codage distribué: On n’interprète pas les unités entre le stimulus et la réponse.
* tabula rasa: pas de connaissance du monde extérieur
* règle d’apprentissage Hebbienne: Deux cellules activées simultanément de façon répétée tendent à devenir « associées », de sorte que l’activité d’une cellule facilite l’activité de l’autre

Question 5

Sous quel angle les tâches sont-elles étudiées entre le traitement de l’information et le connexionnisme?

Answer 5

traitement de l’information = on cherche la série d’opération qui permet la tache ; connexionnisme = ensemble de règles mathématiques générales qui fait une approximation de fonction

Question 6

pourquoi préférer l’approche connexionniste aux modèles (symboliques) basés sur le traitement de l’information? (3 raisons)

Answer 6

1. Plausibilité biologique (?) ; neurones, connexions, transmission de signal comme dans cerveau (faible, pas vrm un argument)
2. Apprentissage autonome ; tout ce qu’on a besoin de faire c’est associé stimulus et reponse, peu importe la façon entre les 2.
3. Certains types d’apprentissage plus faciles à expliquer

Le traitement de l’info + le connexionisme pourraient fournir une explication plus complète des processus mentaux

Question 7

Comment est définie la science cognitive?

Quelles sont les 6 sciences cognitives?

Answer 7

étude multidisciplinaire de l’esprit par:

psychologie cognitive
philosophie
informatique
neurosciences
linguistique
anthropologie

Question 8

Qu’est-ce que la neurosciences cognitive? Qu’est-ce qu’elle étudie?

Answer 8

l’étude des mécanismes neuronaux de la cognition

• où les tâches cognitives se passent dans le cerveau
• processus biologiques qui sous-tendent la production de la cognition

Question 9

Nomme des mesures behaviorales (3) vs neurocognitives (5)

Answer 9

behaviorales:
1. temps de réaction
2. taux d’erreur
3. jugement de confiance

neurosciences:
1. IRM
2. IRMf
3. PET
4. Potentiels évoqués
5. EEG

Question 10

Nomme la différence entre la psychologie et la neurosciences cognitive

Answer 10

Psychologie: comprendre l’esprit

Neuroscience cognitive: comprendre comment les processus mentaux se déroulent dans le cerveau.

Question 11

Est-ce que l’étude sur les neurones uniques peuvent montrer la correspondance 1:1?

Answer 11

le fait d’étudier un neurone à la fois ne vient pas montrer la correspondance 1:1 parce qu’on a pas tester toutes les neurones pour le savoir. Ne veut pas dire que si neurone x répond à qqch c’est qu’un autre ne répond pas.

Question 12

Qu’est-ce que la découverte de détecteurs de caractéristiques nous permettent de comprendre pendant l’étude de neurones unique?

Answer 12

il existe des cellules à la naissance déjà prêtes à détecter des caractéristiques du monde réel. Donc on pourrait penser que le cerveau traite des entités. Plus on augmente dans les niveaux, plus le traitement est complex (traitement hierarchique)

Question 13

Explique l’expérience et trouvailles d’Hubel et Wiesel sur les détecteurs de caractéristiques avec le singe

Answer 13

Découverte des champs récepteurs dans le système visuel primaire. Plus on s’éloignait de l’orientation de préférence, moins il y a de signal (électrodes liés à haut parleur donc quand neurone répond, son sort du haut parleur)

• Les cellules simples répondent à l’orientation uniquement

*les cellules complexes répondent plutot aux direction, angles droits et courbes

*le reste des objets plus complex demande un ensemble de détecteurs.

Question 14

Qu’est-ce que Gross et al ont découvert pendant leur expérience sur les stimulus complexes en mesure de neurones uniques chez les macaques?

Answer 14

Dans le cortex inférotemporal des macaques, des neurones répondent à des objets spécifiques.
* ex: des neurones du lobe temporal répondent à des formes géométrique (stimulus complex)

Passage de simple à complex: les neurones du cortex visuel envoient leurs axones à des niveau supérieur, où le signal de plusieurs neurones se combine et intéragit, ce qui crée des préférence aux stimulus complex. C’est un processus hierarchique

Question 15

Qu’est-ce que Rolls et Tove ont découvert pendant leur expérience sur les stimulus complexes en mesure de neurones uniques chez les macaques?

Answer 15

les neurones dans le lobe temporal visuel du singe répondent très fortement aux visage, mais pas à d’autres stimulis

Question 16

Explique le concept de neurones miroir. Que seraient les 3 buts de ces neurones?

Answer 16

Neurone multisensorielle qui s’activent lors des actions des autres autant que des nôtres.

but:
* comprendre/apprendre les actions des autres

• déterminer l’intention/prédire: les neurones miroirs peuvent s’activer avant l’exécution complète de l’action.
• Cela signifie qu’ils pourraient être sensibles à l’intention de l’action plutôt qu’à l’action elle-même.

Empathie: Régions activées lorsque l’on ressent une émotion ou voit quelqu’un d’autre en faire l’expérience . Plus les gens sont empathiques plus le système de reconnaissance des neurones miroire est développé

Question 17

Quelle est l’hypothèse soulevée par la recherche de neurones uniques sur l’autisme?

Answer 17

Différences au niveau EEG (vs. Neurotypiques): moins de matière grise dans ces systèmes
❖ Autisme causé par déficit du système miroir?

Question 18

Qu’est-ce que l’étude des aires spécifiques ont montré? (3)

Answer 18

L’étude des aires spécifique a montré que plusieurs régions répondent préférentiellement à certaines catégories de stimulis

1. Aire fusiforme des visages (FFA) : Cortex inférotemporal
   ❖ Paréidolie? voir des visages à l’endroit qu’il n’y en a pas
2. Aire des endroits parahippocampique
   ❖ Cortex inférieur temporo-occipital

Aire du corps extrastriée
❖ Cortex visuel extrastrié

Question 19

Selon Barlow, quelles seraient les 3 méthodes d’encodage?

Answer 19

1. SPÉCIFIQUE (Specificity coding: hypothèse de base)
   Cellules grand-mères: Chaque neurone activé par un stimulus spécifique, donc correspondance 1:1.
2. DISTRIBUÉ (Population coding)
   Grand ensemble commun de neurones pour plusieurs objets différents
3. SEMI-DISTRIBUÉ (Sparse coding)
   Ensemble limité de neurones pour coder un ensemble d’objets différents

Question 20

Quels sont les problèmes avec la méthode d’encodage “specificity coding”? (3)

Answer 20

❖ Petite capacité de représentation : nombre de neurones insuffisant pour le nombre d’objets dans la vie

❖Problème d’invariance: selon l’encodage spécifique, chaque neurone devrait être associé à un objet spécifique: La spécificité du neurone serait “invariante” (ne varierait pas) en ce sens qu’une présentation juste un peu différente ferait qu’il ne s’activerait pas. Cela nous mène à des possibilités quasi-infinies, qui dépasse en fait le nombre de neurones dans notre cerveau. C’est pourquoi l’hypothèse de l’encodage spécifique (des cellules “grand-mère”) n’est pas plausible comme seule façon d’encoder l’information dans le cerveau.

❖ Aucune généralisation : Mort d’un neurone = plus aucune reconnaissance du stimulis qui y était associé?

Question 21

Donne 3 avantages de la méthode d’encodage distribuée (population coding) - ce pourquoi elle serait plus réaliste que le “specificity coding”

Answer 21

Avantages
❖ TRÈS Grande capacité de représentation
❖ Dégradation progressive: Lorsqu’on a plusieurs neurones qui représentent un stimulus, si on en perd un, on va tout de même être capable de reconnaitre le stimulus
❖ Bonne généralisation

Question 22

Quelle serait la méthode d’encodage la plus plausible et pourquoi? (3 éléments)

Answer 22

SEMI-DISTRIBUÉ (Sparse coding)
❖ Grande capacité de représentation
❖ Dégradation progressive; Lorsqu’on a plusieurs neurones qui représentent un stimulus, si on en perd un, on va tout de même être capable de reconnaitre le stimulus
❖ Bonne généralisation

Ce sont les mêmes avantages que le population coding (distribué) mais le fait que l’encodage distribué implique un nombre de neurones beaucoup plus élevé que l’encodage semi-distribué implique qu’il entraînerait une dépense d’énergie beaucoup plus élevée. Le principe de parcimonie nous amène à présenter le modèle d’encodage semi-distribué comme étant une meilleure hypothèse.

Question 23

Explique la règle Hebbienne de l’apprentissage avec un exemple sur le déclenchement de cellules d’hubert et wiesel

Answer 23

lorsque deux neurones s’activent l’un après l’autre, la connexion allant du premier neurone vers le deuxième neurone se renforce et vice vers

si un neurone réagissant à une barre verticale s’active fréquemment juste avant un neurone qui s’active pour la lettre “E”, la connexion allant du neurone représentant une barre verticale vers le neurone représentant la lettre “E” sera renforcée.

De cette manière, les connexions en viennent à être plus représentatives du monde qu’elles cherchent à représenter.

Il existe également des règles selon lesquelles des connexions seront diminuées, par exemple dans le cas où une barre diagonale activerait par erreur la lettre “P”. La rétroaction ayant mené à cette erreur entraînerait alors une diminution de la connexion allant du neurone réagissant à une barre diagonale vers le neurone réagissant à la lettre “P”.

Question 24

Quelle est la différence entre des cellules grand mère et les détecteurs de caractéristiques dans le réseau connexionniste?

Answer 24

Les détecteurs de caractéristiques traitent de l’information à «bas niveau» (lignes, courbes, mouvements, etc) - c.a.d premières couches du réseau - alors que les cellules “grand-mère” traitent plutôt de l’information de «haut niveau» qui représente des concepts plus complexes et abstraits (une personne, un visage, un objet, etc.) et seraient donc dans les dernières couches du réseau car chaque cellule représente une réponse unique.