Mémoire sémantique - Rousset Flashcards
MS –> Abstractive
La mémoire est un stock de représentations
o Créer les représentations (encodage)
o Les placer en mémoire (stockage)
o Pourvoir les atteindre (récupération)
La mémoire est un espace représentationnel qui duplique le monde
Donc les CNces sont : (2)
- CNces stockées en mémoire sous forme d’unités ou symboles qui représentent les choses du monde externe
- CNces sont organisées pour rendre compte de notre connaissance sur les relations entre les choses du monde
Pour rendre compte de l’organisation:
Pour rendre compte de l’organisation:
- Mét spatiale ex réseau sémantique
- Mét linguistique ex règles formelles
- -> met spatiale plus simple donc met ling abandonnée
Modèle de Collins et Quillian (1969) =
Mémoire = réseau sémantique hiérarchique (avec héritage de pâtés)
Par niveaux: ordonnés, sur ordonné, sous ordonné
On pourrait définir des pptés à un seul des niveaux si processus d”héritage pour les niveaux inférieur
Modèle de Collins et Quillian (1969): Avantages et objections
Av:
- Ppe d’économie intéressant
- Très puissant
Objections:
- -> Pb de la hiérarchie: il existe des items où les humains vont accéder plus facilement à des pptés de haut niveau que de bas niveau
ex: pingouin: respire avant ailes –> le modèle n’en rend pas compte
Modèle à diffusion d’activation
Plus de hiérarchie
Concepts reliés entre eux par des liens et des forces qui varient
–> Modèle non falsifiable : résultats s’expliquent toujours à cause des liens plus forts etc.
Le pb et sa solution
- Monde en perpétuel changement
- Mémoire est représentée comme un ensemble défini d’unités représentant les choses du monde
- -> Il faut trouver une interface entre monde et mémoire:
- Perception: processus perceptifs d’identification (des choses invariantes)
- Catégorisateurs: unités de reCNce des images
Modèles de la perception visuelle
- Vision structurale de Marr : on extrait au fur et à mesure représentation 2D, 2.5D, 3D.
En mémoire: représentation fixes et abstraites –> garder de l’objet que sa structure, abstrait l’item de tout ce qui est susceptible de varier d’une représentation à l’autre. = On abstrait la structure en enlevant les caractéristiques idiosyncratiques.
But de la perception: confrontée cette représentation aux représentations 3D stockées en mémoire.
- Biederman: décomposition de l’objet en forme élem et percep° –> combinaison des formes élem et comparer à ce qu’on a en mémoire
But: comparaison en mémoire ac le même type d’objet
=> Modèle classique consensuel :
1/ Etape perceptive : extrac° d’une représentation de + en + invariante
2/ Comparaison selon les unités (représentation structurales stockées…)
3/ Après activation des unités -> accès à la mémoire sémantique
=> Modèle productif car cas qui répondent de déficits à chacun des niveaux
En résumé: Principe de base des modèles à unités de reconnaissance
1) La perception donne naissance à une représentation invariante
2) L’appariement de cette représentation perceptive avec la représentation mnésique de même type contenue dans une unité de reconnaissance (qui est un espace) permet d’activer celle-ci.
=> Il est ensuite possible d’envisager une cognition sous forme d’activations inter-symbolique
=> Modèle classique consensuel de l’identification :
=> Modèle classique consensuel :
1/ Etape perceptive : extrac° d’une représentation de + en + invariante
2/ Comparaison selon les unités (représentation structurales stockées…)
3/ Après activation des unités -> accès à la mémoire sémantique
=> Modèle productif car cas qui répondent de déficits à chacun des niveaux
Modèle de reconnaissance des visages de Bruce et + Limites
Quand on voit un visage:
1) construction du code invariant
2) Activation des catégorisateurs (URV)
3) A partir des URV –> accès aux infos sémantiques
4) Ensuite on peut retrouver nom
Limites:
- Il faut aussi rendre compte de certaines capacités humaines comme reCNce des émotions –> Pas que représentation structurale invariante
- Principe d’appariement : reconnaissance en fn de la ressemblance –> Tout se ressemble à un certain niveau –> Il faut trouver un syst pour que seulement l’UR qui correspond vraiment au stimulus soit activée
Tout se ressemble à un certain niveau –> Il faut trouver un syst pour que seulement l’UR qui correspond vraiment au stimulus soit activée
L’unité de reconnaissance n’enverra de l’activation au reste du système et ne sera réellement activée que si l’activation liée à l’appariement dépasse un certain niveau qui es le seuil d’activation de l’unité. Quand le seuil est passé, l’unité abstraite de reconnaissance est dite activée.
L’amorçage par répétition comme baisse de seuil d’une unité de reconnaissance:
- -> Permet de rendre compte de l’avantage des mots de haute fréquence en identification perceptive:
1) Chaque unité possède un seuil de réponse
2) La présentation d’un stimulus produit un abaissement de ce seuil à long terme
Fréquence expérimentale= amorçage par répétition
! Baisse de seuil n’est pas linéaire
Effet de freq –> Baisse de seuil très facilement étudiée de manière indirecte.
Unités sémantiques amodales ou non ?
- Amodale= pour le même concept, une seule unité de reconnaissance sémantique qui va contenir à la fois les codes du visage, de la voix, du nom écrit, de la démarche
Vs - Unités différentes en fonction des types de perceptionet de modalités : Une unité de reconnaissance pour le visage, une pour le nom écrit, une pour la démarche
Expé Warren et Morton:
amorçage par répétition avec image/ nom/ pas amorcé
VD : seuil d’identification tachistoscopique d’images
Résultats: amorcé par image < amorcé par nom = non amorcé
2 modalitésdifférentes et donc 2 unités de reconnaissance : une modalité pour les images et une pour les mots écrits
MAIS: tâche très contaminable par la mémoire explicite
Expé Ellis et al:
1) Latence d’estimation familiarité sur visages (amorcé par visage/nom/ non amorcé)
=> Quand même modalité effet d’amorçage
2) Tache de familiarité sur visages (amorcé par visage/ corps/ non amorcé)
=>Effet d’amorçage pour le visage mais pas pour le corps pas même unité de reconnaissance
–> UR spécifique pour visage
Plein de voies d’entrée différentes, avec des unités de reconnaissance différentes pour chacune des modalités.
Est-ce que ces principes d’unités de reconnaissance marchent vraiment?
Test de familiarité: même visage/ visage similaire/nom/non amorcé
=> Effet d’amorçage moins fort qd on ne présente pas exactement le même visage
–> Modèle BY ne prédisait pas ça (même effet d’amorçage car baisse de seuils UR)
Solution proposée : Modèles hybrides
Modèles hybrides
Amorçage par répétition : 2 sources
- Amorçage généralisateur –> baisse de seuil –> généralisation
- Amorçage spécifique à la photo –> Mémoire picturale (de bas niveau, même ttt perceptif) –> Ne peut généraliser sinon URV n’ont plus de sens
Explique très bien les résultats de B&Y:
- Image similaire –> effet de la baisse de seuil des UR
- Même image –> effet de la baisse de seuil + effet mem picturale