Cours #2 Flashcards
La perception, c’est quoi ?
…une expérience qui résulte de la stimulation des
sens.
Nos sens !
Ex : On veut faire en sorte qun robot ait une perception. On serait cap avc robot / algorythme de discriminer les pressions. Pt cap de differencier les difff toalités etc. Comme on connait les caract de nos sensations, on sait cmt traitent info, on pourrait mettre ça ds le robot et avoir des habiletés de reconnaissance .
Ça = mecanismes congitifs asso à connaissance ..
Qd on parle de perception, cest complexe, influencés par nos experiences de vie / apprentissage / bagage genetique (et tt qui fait en sorte quon est unique). Sur machine diff, mettre codage et vont tous ressentir mm chose.
MAIS, ns les indivs on percoit tous le mm son / toucher de manière diff.
Percept fait reference à cette experience / perception du monde qui vient des propriété de haut niv de notre cerveau
La perception : concepts de bases (3)
1) La perception peut changer selon l’information ajoutée.
( Pas qqchose de rigide, va changer constamment. Ex si on est anxieux / bien dormi. Mm selon etat interne pr mm image / informaiton, on pt le percevoir de manière diff. Pas juste reception de info qui arrive à nos sens. )
2) Elle implique un processus similaire au raisonnement et à la résolution de problèmes.
(Ressemble à raisonnement / resol de prob. On ne sent pas tt la computation cerebrale qui vient avc ce type de cerveau. )
3) La perception se produit en conjonction avec les actions.
( Chaque fois qu’on bouge, faut identifier les elements ds notre environnement. Action et perception vont tjrs communiquer ensemble)
Problématiques modernes de la perception (3)
et les machines ?
Comment deux personnes perçoivent le même stimulus de manière différente?
Comment les connaissances d’une personne influence sa perception?
Est-il possible que les processus perceptuels humains soient uniques à ceux-ci?
Des tentatives de créer des formes d’intelligence artificielle de la perception (machines) n’ont pas eu beaucoup de succès dû à des problèmes sans solutions.
** DS L’ORDRE (1-4)
Souvent notion de Qualia.
Qd on parle de connaissance, tt ce qui est ds notre mémoire. Reconnaissance = on use nos connaissances pr identifier ce qui est présent ds notre environnement.
Notre perception comparée aux autres especes.
Pourquoi les machines ne sont pas cap de percevoir l’info comme nous.
La perception semble automatique, mais…
… la perception change en fonction de l’information ajoutée.
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Auotomatisme = proc qui se fait vrm rapidement. Pas besoin de tt nos apioris / connaissances.
La perception est la porte d’entrée de quels PC ?
Résolution de prob
Communication
Reconnaissance
Action
Mémoire
Ex : on s’imagine sans nos sens… apprentissage sera vrm compliqué. Plus d’info qui rentre, donc tt nos fctions cognitives auront été affectées. Pr ça que impo que kids aient les meilleurs outils au niv sensoriel.
Perception
SI personne avc privation sensorielle : vont developper des processus cognitifs de manière adequate. Vont optimiser essence qui leur reste. Et devenir meilleurs que personne qui e fie sur plusieurs de leurs sens.
Perception et résolution de prob
Qu’est-ce que je vois lorsque image ambiguë?
Perception et communication
Perception du langage, de la gestuelle, etc
Perception et reconnaissance
(reconnaissance de quoi ?)
De formes, d’attributs, de caractéristiques
Perception et action
Bouger en fonction de la perception ou bouger pour mieux percevoir…
Perception et memoire
- si on perdait tous nos sens, il se passerait quoi ?
Imaginez si on perdait tous nos sens, il n’y aurait plus d’informations entrantes, l’apprentissage ne serait pas accessible et donc l’encodage ne serait plus possible.
La perception est basée sur quelles règles ?
Utilisations d’indices de notre environnement, tels les ombres et la lumière, le contexte, les connaissances acquises.
Notre capacité perceptuelle est supérieure au traitement associé à ce que la rétine projette.
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Chercheurs ont identifier des regles. Établir des algorithmes pr permettre que similarité entre nous quand on perçoit l’informaiton.
Exemple canard / lapin
Ex : un canard et un lapin. Image ambigui, reflete deux formes quon connait bien. Comment cap d’alternet cette perception ?
Au niveau de la retine, on reçoit la mm information. TT ce quon fait ici = ecq on focus à droit ou à gauche de l’image.
Pour reconnaître, il faut comparer …… avec ……
Pour reconnaître, il faut comparer la représentation sensorielle avec nos connaissances stockées dans la mémoire.
VOIR LE SCHEMA SUR LES MEMOIRE ET L’ENTRÉE SENSORIELLE
Traiter info qui arrive à nos sens.
Mémoire traitée au moment présent. Qd on a cette info, on va comparer image avec ce quon connait déjà (ce qui se trouve ds la mémoire à long terme) pour reconnaître la forme / image / son.
Reconnaissance des formes : Étape de la perception durant laquelle les objets (stimuli) sont identifiés :
Reconnaissance des formes
Nous sommes capables de reconnaître les formes avec une précision et une rapidité étonnantes.
Exemple de variations d’une même forme: (les chiens)
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On voit image de chien. Jamais vu elle specifiquement, mais cap de dire que cest un chien. Cap de dire que asso à Milou et pas Garfield . Ce que appris ds notre enfance influence facon quon traite l’info. Impressionnant tt ce qu’on peut faire avec la reconnaissance des formes. Qd on essaie de use intelligence artificielle, on veut s’assurer de donner toutes les caractéristiques pdnt apprentissage pr avoir fctions qui ressemblent a ce que ns on cest cap de faire.
3 prémisses à l’étude de la reconnaissance des formes selon l’approche du traitement de l’information :
Lorsque nous voyons une forme, nous en construisons une description.
La MLT (mémoire à long terme) contient la description de nombreux types de formes.
Nous comparons cette description à celles qui sont stockées en MLT.
Descrption = caract de image (forme, orientation, assemblage des structures…)
(ds MLT on a pt tt les caract qui font que ce quon percoit cest un chien. Qd on a image, on compare avec image à long terme et possible d’identifier l’image.
Exemple F : Comment reconnaît-on les objets malgré toute la variabilité dans notre environnement?
Vous pouvez reconnaître un F, même si on change:
l’orientation, la taille, la couleur, la fonte
Ou s’il est
- obstrué
- flou…
Comment le système cognitif détermine-t-il les propriétés pertinentes du patron parmi toutes les propriétés impertinentes?
(F / P)
C’est quoi notre limite ds notre certitude de la perception ? Cmb d’info pr être certain de la catégorisation de notre info ?
Cmt on determine les propriétés pertinentes par rapport à celles qui ne le sont pas ? Expertise = identifier les caract necessaires pr être certains de notre reponse. Reponse cognitive permet de mouvoir ds notre environnement. But = d’être vrm precis.
Est-ce possible d’utiliser ce que nous savons de la reconnaissance pour programmer un système visuel intelligent?
La perception demeure à ce jour trop complexe pour produire un programme qui accompli les mêmes tâches perceptuelles qu’un humain.
Est-ce possible d’utiliser ce que nous savons de la reconnaissance pour programmer un système visuel intelligent?
(4 pts)
Développement de voitures qui naviguent seules sans reconnaissance
Reconnaissances d’espèces animales moins bonnes que l’humain
Reconnaissances de visages seulement dans une orientation donnée.
Reconnaissances d’objets altérés et non altérés
Est-ce possible d’utiliser ce que nous savons de la reconnaissance pour programmer un système visuel intelligent? : Développement de voitures qui naviguent seules sans reconnaissance
Contourne les obstacles…
… mais, n’identifie pas les objets.
Est-ce possible d’utiliser ce que nous savons de la reconnaissance pour programmer un système visuel intelligent? : Reconnaissances d’espèces animales moins bonnes que l’humain
90 % de bonnes réponses dans la tâche de discrimination entre chats et chiens.
60 % de bonnes réponses dans la tâche de discrimination entre les espèces.
(diff races de chats mettons)
Est-ce possible d’utiliser ce que nous savons de la reconnaissance pour programmer un système visuel intelligent? : Reconnaissances de visages seulement dans une orientation donnée.
Lorsque l’orientation du visage change, la machine devient très mauvaise.
Est-ce possible d’utiliser ce que nous savons de la reconnaissance pour programmer un système visuel intelligent? : Reconnaissances d’objets altérés et non altérés
Erreurs que l’humain ne ferait jamais.
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Nous on dirait jamais que les 3 sont le mm objet. On ask à machine, et ils vont melanger. Cmt humain cap d’identifier tt cette information ?
Exemple panda et pixels
Chercheurs ont mis filtre / bruit sur panda. Pr humain, on va reconnaitre 2e comme panda. MAIS, machine, reconnait à 99 % de confiance que cest un gibbon (espece de singe). Machine incap de faire cette reconnaissance.
Exemples chaises, visages connus flouttés, image avec plein d’éléments…
Cap d’identifier diff objets mm si des choses obstruées.
On peut reconnaitre chaise mm si ressemble pas full à une chaise
Ici cap identifier tt les personnes celebres mm si flou
Pourquoi est-ce aussi difficile de programmer une machine qui perçoit? (3pts)
Problème de projection inverse
Les objets peuvent être cachés ou flous
Les objets sont différents des différents points de vue
Pourquoi est-ce aussi difficile de programmer une machine qui perçoit? Problème de projection inverse
Se réfère à la tâche de déterminer l’objet responsable d’une image particulière sur la rétine.
Implique de commencer par l’image rétinienne puis de s’étendre vers la source de cette image (étendre des rayons à l’extérieur de l’œil).
Ses rayons peuvent être associés à plusieurs objets différents.
Une même image sur la rétine peut correspondre à plusieurs objets, ce qui est un problème pour l’intelligence artificielle, mais pas pour l’humain.
Qd y’a image, image recue par recepteur retinien
On se demande cmt notre cerveau intrerprete image recue sur la retine.
Ces 3 objets forment mm image, si on regarde rayons projetés, mm rayons projetés. Orientation de objet fait quon pt asso aux mm rayons.
Qd on a image sur la retine, on va etendre source de cette image / projeter faire un calcul pr être cap d’identifier image ds environnement. Commencer par image retinienne et etendre rayons à l’exterieur de l’œil. MAIs rayons peuvent être asso à plusieurs images diff (selon orientation, grandeur, etc..
C’est un prob pr machine, mais pas pr ns. Ns, cerveau cap d’analyser info. Cap de dire cest celle-ci, mais pas celle la.