Cours 1 : Introduction à la perception

Question 1

Quelles sont différentes technologies pour corriger les différents problèmes possibles de perception?

Answer 1

Implants cochléaires, rétine artificielle et thérapie optogénétique

Question 2

Qu’est-ce que nous permet de comprendre l’étude de la perception?

Answer 2

Permet de comprendre la perception mais surtout les désordres de la perception (p.ex. prosopagnosie, ‘‘blindsight’’, surdité, etc)
Permet d’étudier la difficulté des tâches perceptuelles et, par la suite, de construire de meilleures interfaces homme-machine (ergonomie cognitive)

Question 3

Qu’est-ce que la sensation?

Answer 3

La sensation est l’habileté de détecter un stimulus, et aussi, de transformer cette détection en une expérience personnelle.

Question 4

Qu’est-ce que la perception?

Answer 4

L’acte de donner un sens à la sensation détectée.

Question 5

Quelles sont les méthodes scientifiques que requiert l’étude de la perception?

Answer 5

1. Seuils : trouver les limites de ce qui peut être perçu
2. '’Scaling’’ : mesure de l’expérience subjective
3. La théorie de la détection des signaux (signal detection theory; STD) mesure de décisions difficiles
4. Neuroscience sensorielle : la biologie de la sensation et de la perception
5. Neuroimagerie : une image du cerveau
6. Modèles computationnels : les maths et le calcul pour comprendre la perception

Question 6

Qui est l’inventeur de la psychophysique et de la psychologie expérimentale?

Answer 6

Gustav Fechner

Question 7

Qu’est-ce que la psychophysique?

Answer 7

Science qui définit les relations quantitatives entre les événements physiques et psychologiques (subjectifs)

Question 8

Qu’est-ce que la théorie de la détection du signal?

Answer 8

Théorie psychophysique qui quantifie la réponse d’un observateur à la présentation d’un bruité
Plusieurs problèmes du monde réel peuvent être conceptualisés par une recherche de signal à travers le bruit.

Question 9

Quelles sont les quatre situations de stimulus/réponse possible dans la théorie de la détection du signal?

Answer 9

• Hit : stimulus est présent et l’observateur répond ‘‘Oui’’
• Miss : stimulus est présent et l’observateur répond ‘‘Non’’
• False alarm : stimulus n’est pas présent et l’observateur répond ‘‘Oui’’
• Correct rejection : stimulus n’est pas présent et l’observateur répond ‘‘Non’’

Question 10

Quels sont les deux concepts centraux de la théorie de la détection du signal?

Answer 10

Le sensibilité et le critère.
La théorie de la détection du signal fait la distinction entre l’habileté d’un observateur à percevoir un signal et leur propension à le rapporter.

Question 11

Que représente le concept de la sensibilité?

Answer 11

Une valeur qui définie la facilité avec laquelle un observateur peut faire la différence entre la présence ou l’absence d’un stimulus, ou la différence entre deux stimuli

Question 12

Que représente le concept du critère?

Answer 12

Critère: un seuil interne défini par l’observateur.
o Si la réponse interne de l’observateur est supérieure au critère, l’observateur produit une réponse.
o Sous le critère, l’observateur produit une réponse différente.

Question 13

Qu’est-ce que la doctrine de l’énergie spécifique des nerfs?

Answer 13

Une doctrine proposée par Johannes Müller (1801–1858) qui dicte que la nature de d’une sensation dépend de quelles fibres sensorielles sont stimulées plutôt que comment les fibres sont stimulées.

Question 14

Qu’est-ce que les nerfs crâniaux?

Answer 14

12 paires de nerfs (bilatéraux) qui originent du tronc cérébral et rejoint les organes sensoriels et les muscles.

Question 15

Quels sont les nerfs responsables de l’information sensorielle?

Answer 15

• Nerfs Olfactifs (I)
• Nerfs Optiques (II)
• Nerfs Auditifs (VIII)

Question 16

Quels sont les nerfs responsables des muscles servant aux mouvements oculaires?

Answer 16

• Oculomoteur (III)
• Nerfs Trochleaires (IV)
• Nerfs Abducteurs (VI)

Question 17

Peut-on séparé les aires corticales selon des fonctions spécifiques?

Answer 17

Tout comme différents nerfs sont dédiés aux sens et aux tâches motrices, certaines aires corticales sont aussi dédiées aux sens et aux tâches motrices.
Cependant, certaines aires du cerveau sont polysensorielles, et combinent l’information provenant de plusieurs sens.

Question 18

Qu’est-ce que l’intégration sensorielle?

Answer 18

Le processus de combiner différent signaux sensoriels.

Question 19

Quelles sont les contributions de Santiago Ramon y Cajal?

Answer 19

• A créé des dessins de neurones et de structures neurales incroyablement détaillés
• Découvre la synapse
• Remporte le Prix Nobel de la médecine pour ses contributions

Question 20

Qu’est-ce que la synapse?

Answer 20

La jonction inter-neurones qui permet le transfert d’information.

Question 21

Qu’est-ce qu’un neurotransmetteur?

Answer 21

Une substance chimique utilisée dans la communication neuronale au niveau des synapses.

Question 22

Qu’est-ce que le potentiel d’action?

Answer 22

• Décharge neuronale
• Les neurones déchargent en mode “tout-ou-rien” pour chaque potentiel d’action, et le nombre de PA par seconde indique le niveau d’excitation du neurone.
• Chaque potentiel d’action débute près du corps cellulaire du neurone et se propage le long de l’axone vers la terminaison axonale.
• Un processus Électrochimique impliquant des ions de Na+ (sodium) et de K+ (potassium) entrant et sortant du neurone.
• Des populations entières de neurones travaillent en concert pour traiter l’information.

Question 23

Qu’est-ce que électroencéphalographie (EEG)?

Answer 23

Une technique qui mesure, avec des électrodes apposées sur le scalpe, l’activité électrique provenant de populations de
neurones dans le cerveau.

Question 24

Quelle est l’unité de mesure de l’EEG?

Answer 24

Potentiels évoqués (Event-related potential; ERP): Une mesure de l’activité électrique d’une sous population de neurones en réponse à un stimulus ou des stimuli particuliers (nécessite la moyenne de plusieurs essais EEG).

Question 25

Qu’est-ce que la magnétoencéphalographie (MEG)?

Answer 25

Une technique,
similaire à l’EEG, qui mesure les changements d’activité magnétique de populations de neurones dans le cerveau
o La MEG possède la même résolution temporelle que l’EEG, mais procure une meilleur résolution spatiale.

Question 26

Qu’est-ce que la tomodensitométrie (Computerized tomography; CT ou CAT scan)?

Answer 26

Une technique d’imagerie qui utilise les rayons X pour générer des images par tranches de volume de matière.

Question 27

Qu’est-ce que l’imagerie par résonance magnétique (IRM)?

Answer 27

Une technique d’imagerie qui utilise la réponse d’atomes à un puissant champ magnétique pour générer des images de l’anatomie (par exemple du cerveau).

Question 28

Qu’est-ce que l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf)?

Answer 28

Une extension de l’IRM. Mesure les patrons localisés d’activité cérébrale. Lorsque une aire cérébrale est activée par une tâche, les neurones consomment un peu d’oxygène, ce qui amène une large augmentation du flux sanguin. Ceci mène à une réduction de la concentration de désoxyhémoglobine.

Question 29

Qu’est-ce que le signal BOLD (Blood oxygen level-dependent) ?

Answer 29

Le ratio entre la quantité d’hémoglobine oxygénée et désoxygénée qui permet la localisation de neurones du cerveau qui sont impliqués dans une tâche.

Question 30

Qu’est-ce que la tomographie par émission de Positrons (Positron emission tomography; PET)?

Answer 30

Une technologie d’imagerie qui nous permet de définir les aires cérébrales contenant des neurones qui sont actifs (à une tâche!) en mesurant le métabolisme de cellules avec des isotopes radioactifs.

Question 31

Qu’est-ce que l’optically pumped magnetometers (OPM)?

Answer 31

• Les OPM sont une nouvelle technologie, similaire à la MEG, capables de mesurer des signaux magnétiques très subtils (sensibilité de l’ordre du femtotesla!) sans avoir besoin de refroidissement cryogénique. Cette abilité fait en sorte que les OPMs représentent une technologie plus flexible et sensible de MEG.
• Résolution temporelle précise (comme EEG et MEG).
• Avec davantage de canaux d’enregistrement, pourrait potentiellement rivaliser avec l’IRMf au niveau de la résolution spatiale.

Question 32

Qu’est-ce que les modèles computationnels?

Answer 32

• La compréhension de la perception peut être soutenue par la mathématique et l’informatique.
• Les modèles mathématiques utilisent un langage et des équations mathématiques pour décrire des phénomènes psychologiques et/ou neuraux.
• Les modèles computationnels simulent, à l’aide de l’ordinateur, les étapes de processus psychologiques et/ou neuronaux en utilisant le langage et les équations issues des mathématiques et de l’informatique.

Question 33

Qu’est-ce que le efficient coding models?

Answer 33

Modèles théoriques ou computationnels qui découvrent la prédictibilité dans l’input sensoriel pour encoder le monde efficacement.
○ le traitement de l’information par les systèmes sensoriels du cerveau devrait être adapté aux stimuli naturels.Les neurones du système visuel (ou auditif) devraient être optimisés pour encoder les images (ou les sons) qui sont représentatifs de ceux rencontrés dans la nature.

Question 34

Qu’est-ce que les modèles ‘‘Bayésiens’’?

Answer 34

Utilise les statistiques bayésiennes pour construire des prédictions (predictive coding) à partir de nos connaissances antérieures de l’environnement.
○ Le principe de l’énergie disponible (free energy principle) est une formulation explicite qui explique comment les systèmes vivants et non-vivants sont en états non-équilibrés mais stables en se limitant à une quantité limitée d’états possibles.

Question 35

Qu’est-ce que les réseaux de neurones artificiels (artificial neural networks)?

Answer 35

Des neurones biologiques sont simulés avec des modèles à couches traitant l’input, et massivement interconnectés avec des unités d’output qui peuvent soit s’exciter ou s’atténuer mutuellement.
○ Deep convolutional neural networks, recurrent convolutional neural networks, Transformer networks (see Bengio and Attention on AI.)

Question 36

Qu’est-ce que l’apprentissage profond (deep learning)?

Answer 36

• Deep neural nets (DNNs), sont des réseaux de neurones artificiels (ANNs) qui ont un très grand nombre et des
  centaines de millions de paramètres entre les couches d’input et d’output (décision reliée à la tâche)
• Les DNNs sont excellent pour des tâches de catégorisation
  o Exemples: reconnaître les objets et leurs catégories (AlexNet; ResNet), comprendre le langage parlé (Gopher;
  GPT-3; Mégatron).

Question 37

Quel est le problème de la perception?

Answer 37

Connaissances véridiques (l’aboutissement)?
− Il existe une correspondance entre nos perceptions et le monde extérieur.
− Autrement dit, notre appareil perceptif est bien adapté à l’environnement.
∙ Acquérir ces connaissances (les processus)?
− Nous avons conscience (“awareness”, en anglais) seulement du produit final de nos processus perceptuels. Cependant, les chercheurs en vision s’intéressent à tous les processus–conscients et inconscients–qui interviennent entre le moment où les photons atteignent les récepteurs rétiniens (le stimulus “proximal”) et la prise de conscience ou la catégorisation d’une scène visuelle.

Question 38

Qu’est-ce que le pseudo-paradoxe de la perception?

Answer 38

Si le monde est tel que nous le percevons, notre système visuel est aussi tel que nous le percevons : le monde tridimensionnel se projette donc sur nos deux rétines bidimensionnelles… etc.; et, par suite, il y a une gigantesque perte d’information; donc le monde n’est pas tel que nous le percevons!