Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Développement cognitif de l'enfant > Cours 11 > Flashcards

Cours 11 Flashcards

1
Q

Quelles sont les origines philosophiques du connexionnisme?

A
  • Aristote (384-322 avJC)
    • Connaissance = associations entre perceptions (ou sensations que nous recevons de l’environnement)
    • Éventuellement, associations entre associations
    • Généralement, connaissances comme réseau d’associations
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Qu’est-ce qu’Alan Mathison Turing a proposé?

A
  • A proposé d’étudier sa machine universelle en réseau d’unités de traitement inspiré par les neurones (Turing, 1950)
    • Les opérations logiques simples qui forment le substrat de la cognition peuvent être réalisées en format neuronal
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Comment se manifeste le connexionnisme durant les années 1950-1960?

A
  • Ambitions et arrogance similaires à l’IA.
    • « On va expliquer toute la cognition »
  • Cul-de-sac à la fin des années 60
    • Pas d’outils mathématiques pour apprendre les problèmes non-linéaires (un problème qui nécessite plus qu’une ligne pour le résoudre, comme A ou B et non A et B)
      • Livre marteau de Minsky et Papert (1969)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Comment se manifeste le connexionnisme durant les années 1970?

A
  • Plus… discret
    • Travaux concentrés autour de perception/mémorisation
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Qui sont les pionniers du connexionnisme des années 1970?

A

Anderson, Kohonen et Rumelhart

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Comment le connexionnisme fait en retour en force en 1986?

A
  • Publication des volumes « Parallel Distributed Processing » par Rumelhart, McClelland et collègues.
    • Variétés d’architectures
    • Règles d’apprentissage sophistiquées
      • Dont backprop (Werbos, 1974)
    • Cadre théorique général pour l’étude de la cognition
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Comment se manifeste le connexionnisme depuis 1986?

A
  • Dans (presque) tous les congrès sur la cognition
  • Dans (presque) tous les périodiques sur la cognition
  • Dans (presque) tous les départements de psychologie
  • Considéré par certaines comme un changement de paradigme (e. g. Schneider, 1987)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Quelles sont les propriétés importantes d’un réseau de neurones?

A
  • Constitués d’unités simples branchées entre elles.
  • Traitement d’information parallèle et distribué
  • Apprentissage continu et adaptation à l’environnement (optionnel)
  • Tolérance au bruit et robustesse
  • Plausibilité biologique
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Quels sont les éléments importants d’un réseau de neurones?

A
  • Unités
  • Connexions
  • Topologies
  • Règles d’apprentissage (optionnelles)
    –> Pour que le modèle s’adapte à l’environnement
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Qu’est-ce que l’unité dans un réseau de neurones?

A
  • L’unité est généralement un intégrateur linéaire
    • Neurone idéalisé
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Quelles sont les trois étapes de fonctionnement d’un neurone?

A
  1. Sommation de ses intrants
  2. Activation
  3. Propagation
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Quelle fonction (mathématiques) représente un réseau de neurones?

A
  • Fonction sigmoïde ou logistique
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Qu’est-ce que la connexion dans un réseau de neurone?

A
  • Multiplicateur d’activation
    • Amplification/Atténuation du signal
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Quels sont les aspects importants de la connexion?

A
  • Direction
    • Unidirectionnelle
    • Bidirectionnelle
  • Valence
    • Positive (stimulation)
    • Négative (inhibition)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Quelle est l’organisation de base d’un réseau de neurone?

A
  • Unités branchées entre elles et se stimulant les unes les autres
  • Intrant net d’une unité de donnée
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Qu’est-ce qu’un réseau auto-associateur?

A

Diapo 20.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

À quoi peuvent servir les réseaux de type Hopfield?

A

Satisfaction de contraintes

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Qu’est-ce qu’un perceptron?

A
  • Peut représenter toute combinaison linéaire de l’intrant (X) à la sortie (Y)
    • Il existe une matrice de valeurs de connexion B pour toute relation Y = BX
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Qu’est-ce que que la « multi-layered feedforward architecture with error backpropagation »

A

Couche intermédiaire entre une stimulation et une réponse

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Quel est le but des règles d’apprentissage?

A
  • Les règles d’apprentissage sont utilisées pour modifier la valeur des connections
    • Améliorer la performance du réseau
  • Généralement, une règle calcule une valeur delta, soit la modification à apporter à une connexion donnée.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Qu’est-ce que la règle hebbienne?

A
  • Notion introduite par D. O. Hebb (1949)
    • Si deux neurones branchés l’un à l’autre sont conjointement actifs, leur connexion sera renforcée.
  • Calcul simple : (pas du tout)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Quel est l’avantage et le désavantage d’une règle hebbienne?

A
  • Avantage : plausibilité
  • Désavantage : utilité limitée
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Qu’est-ce que la règle delta (ou Widrow-Hoff)?

A
  • Modification de la règle hebbienne
    • Notion de cible : apprentissage supervisée
  • Calcul simple (pas du tout)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Quel est l’avantage et le désavantage de la règle delta?

A
  • Avantage : plausibilité
  • Désavantage : utilité limitée
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

Pourquoi simuler des processus psychologiques avec des réseaux neuronaux?

A
  • Rigueur et précision
  • Cadre théorique indépendant des données
  • Comparaison de modèles
  • Prédictions nouvelles
  • Considérations pratiques et éthiques
26
Q

Quelles sont les applications industrielles?

A
  • Analyse et exploration de données
    • Exemples : marchés financiers, météo
  • Perception
    • Exemples : codes postaux, empreintes digitales, reconnaissance de la voix, contrôle de la qualité
27
Q

Que comprend la psychologie des réseaux neuronaux?

A
  • Perception
    • modèles en vision, audition
  • Mémoire
    • modèles de mémoire sensorielle, MCT, MLT
  • Catégorisation
  • Langage
    • production (e. g., NetTalk, syntaxe
  • Cognition de « haut niveau »
    • analogie, raisonnement, dissonance
  • Apprentissage et développement
28
Q

Quels sont les avantages d’un réseau de neurones comparés à IA (symbolique)?

A
  • Véritable apprentissage (et développement)
  • Robustesse
  • Rapidité
  • Systèmes compacts
  • Perception
  • Indépendants des données
  • Plausibilité (variable)
29
Q

Quels sont les désavantages d’un réseau de neurones comparés à IA?

A
  • Représentations implicites
  • Langage
  • Tâches sérielles
30
Q

Qu’est-ce qu’une Violation des Attentes (VdA)? Comment l’utilise-t-on?

A
  • Variante sur la méthode d’habituation pour étudier les capacités cognitives complexes
    • Obtenir un niveau de base d’intérêt (pas toujours)
    • Montrer des événements qui violent un concept à l’étude
      • Comparer avec événements plausibles qui sont perceptuellement plus nouveaux
  • Quand les bébés regardent relativement plus longtemps les violations, on considère qu’ils apprécient la nouveauté conceptuelle, comparé à nouveauté perceptuelle
31
Q

Quelles sont les découvertes d’habiletés cognitives complexes chez le bébé…

A
  • Permanence de l’objet
  • Physique
  • Nombre
  • Langage
  • Causalité
  • Cognition sociale (incluant la théorie de l’esprit)
32
Q

Quelles réponses furieuses ont été mené par la découverte d’habiletés complexes chez le bébé?

A
  • Processus perceptuels (Haith, 1998)
    • nouveauté, familiarité, saillance, et différence
  • Propriétés des tâches
    • Quand toutes les variables sont considérées, les différences “ conceptuelles “ n’expliquent pas les données
  • Y avait-il habituation? (Cohen, 2004)
    • Ou est-ce que ces tâches capitalisent sur la préférence à la nouveauté?
  • Parasites méthodologiques (Sirois & Jackson, 2007)
    • Le schème expérimental typique VdA est fautif (variables confondues)
33
Q

Quel problème général découle des découvertes d’habiletés chez le bébé?

A
  • Les explications plus simples n’empêchent pas que la réalité soit plus compliquée.
    • La parcimonie n’est qu’un principe noble
      • N’implique aucune nécessité inhérente
  • Besoin de d’autres critères pour comprendre les tâches VdA
    • Les débats sur l’interprétation appropriée de l’habituation en VdA ont permis peu de progrès dans la compréhension de ce que les bébés font
      • Que ce soit conceptuel ou perceptuel ne suffit pas
34
Q

Quelle est la controverse courante? Quelle besoin cela apporte?

A
  • Connaissances innées
    • Biologie, physique, langage, nombre…

VS

  • Processus perceptuels
    • Nouveauté, familiarité, saillance et différence
    • Apprentissage
  • Problèmes méthodologiques
  • Connaissances qui disparaissent

= Besoin d’un modèle mécanique

35
Q

Quels sont les comportements clés à reproduire?

A
  • Diminution exponentielle
  • Traitement temporel
  • Préférences familiarité –> nouveauté (préfère plus tard)
  • Habituation de la déshabituation
  • Discrimination des items
36
Q

Quels sont les systèmes neuronaux clés?

A
  • Inhibition sélective dans l’hippocampe
  • Interactions ous-corticales-corticales (c-à-d, MCT, MLT)
37
Q

Qu’est-ce que les modèles reproduisent au niveau des performances des bébés?

A
  • Tâches habituation génériques
  • Regard préférentiel
  • Catégorisation
38
Q

Quels sont les travaux initiaux de Sirois (2005)?

A
  • HAB standard
    • Apprentissage limité au modèle d’habituation
      • Hippocampe:
      • Cortex:
      • Unités de sortie contrôlent moteurs du robot
  • Version Hebbienne
    • Réseau de neurones simple entre sortie et moteurs
      • Connexions initiales aléatoires
      • Apprentissage hebbien avec déchéance
39
Q

Comment se déroule la simulation avec des robots?

A
  • 10 robots dans chaque condition (mature, immature)
    • Chaque robot a un modèle HAB “frais” et connections motrices aléatoires
  • Chaque paire de stimuli montrée chaque fois dans 10 blocs d’apprentissage
  • Robots font 10 réponses motrices par essai
    • Essais commencent avec robot qui regarde au centre
  • Mesure dépendante: orientation au stimulus “nouveau” vs “familier”
40
Q

Quels sont les résultats principaux de la simulation avec des robots?

A
  • HAB ‘survit’ extension incarnée, située
    • Modèle viable dans un contexte ‘naturel’
      • Passage progressif d’une préférence de familiarité à nouveauté
  • Le contrôle moteur Hebbien améliore la performance
    • Préférence à la nouveauté plus forte, fiable
41
Q

Quels sont les effets de la maturation dans la simulation avec robots?

A
  • Manipuler les paramètres pertinents produit des changements consistants avec l’âge
    • i.e., début et amplitude de la préférence à la familiarité
  • Effet observé en absence d’expérience antérieure
    • Pas tous les changements observés chez le bébé nécessairement fonction de l’apprentissage ou du développement
42
Q

Quelles sont les conclusions sur simulations?

A
  • HAB explique mieux les données empiriques que n’importe quel autre modèle de l’habituation
    • Comportements clés
    • Consistant (de nature) avec neurosciences
  • Contrôle moteur Hebbien illustre les bénéfices d’une approche mécaniste, systémique
    • Comportement généralement plus complexe que modèles simplistes
    • Par contre, une approche éduquée pour améliorer les modèles peut avoir un impact important sur la performance
      • Ici: éduquée par neurosciences
    • Apprentissage/développement comme processus actif
43
Q

Quelle est la prédiction de la validation empirique de HAB?

A

Lors de présentation visuelle en paire, un premier regard au stimulus familier devrait augmenter le premier regard au stimulus nouveau

Le familier rend le nouveau plus saillant

PRIMING à la nouveauté

44
Q

Quelle est la procédure pour la validation empirique de HAB?

A
  • Bébés regardent 20 paires de stimuli, chaque paire pour 10s
  • Un stimulus est constant dans toutes les paires (ci-après le stimulus familier, relatif aux stimuli “nouveaux”)
  • Lors d’essais particuliers, on s’intéresse à l’effet du premier regard sur le second
    • Si familier en premier, alors premier regard au nouveau devrait être plus long que si tout premier regard au nouveau
45
Q

Quel est le critère d’habituation dans la validation empirique de HAB?

A
  • Référence: durée moyenne des 3 premiers essais
  • Critère: 50% réduction de moyenne de 3 essais consécutifs, relatif à référence
  • 5 mois: 11 sur 23 (47.8%)
    • Essai moyen (ÉT): 14.1 (4.81)
  • 6 mois: 14 sur 21 (66.6%)
    • Essai moyen (ÉT): 11.1 (4.07)
46
Q

Quelles sont les conclusions de la validation empirique de HAB?

A
  • Prédiction neurocomputationelle unique vérifiée chez bébés de 5 mois
    • Durée du premier regard au stimulus nouveau est fonction de quel stimulus est regardé en premier
      • Priming!
  • Importance de l’effet pour les tâches qui montrent un effet d’ordre
  • Pas la première validation empirique d’HAB
  • La première a été rapportée 15 minutes
    auparavant
    • Scoop!
  • Mather, Schafer, & Houston-Price (2006)
    • Vérifié la prédiction d’une inversion familiarité – nouveauté à l’intérieur d’essais
      • Micro-analyse
47
Q

Qu’est-ce que la crise de réplicabilité en psychologie?

A
  • Catastrophe (2015): sur 100 études publiées, moins de 40% sont réplicables
  • La catastrophe, elle, est réplicable!
    • En 2018, un autre projet multilab reproduit à peine 50% des 28 études qu’il réplique
  • S’applique aussi à l’étude du développement
48
Q

Comment des précédentes données sur la théorie de l’esprit chez le bébé manque de robustesse?

A
  • Si 20 études reproduisent un effet en théorie de l’esprit chez le bébé avec une tâche impliquant une boîte jaune?
    • Yay! Bébé = théorie de l’esprit!
  • Une nouvelle étude avec boîte bleue ne fonctionne pas
    • Pas de théorie de l’esprit? Effet de la boîte jaune?
    • Théorie de l’esprit, mais limitée aux boîtes jaunes?
    • Échantillon malchanceux pour l’étude bleue?
  • 19 études additionnelles avec méthode boîte bleue reproduisent la 1ère étude boîte bleue
    • Donc, 20 pour VS 20 contre
  • Conclusion: la réplicabilité n’explique pas les effets qu’on observe
    • Et la robustesse des effets est importante pour les comprendre
49
Q

Comment utiliser la violation des attentes avec les bébés?

A
  • On familiarise des bébés à une/des version(s) plausible(s) du phénomène à l’étude
    • On obtient une mesure du niveau de base de leur intérêt
  • On leur montre des versions implausibles/familières ou plausibles/nouvelles du phénomène
    • On compare l’intérêt relatif aux deux types d’événements tests
      • Quand bébés sont plus intéressés par événements implausibles, on présume qu’ils les comprennent comme implausibles, justement
        • Sinon, l’événement test plausible devrait être plus intéressant car perceptuellement nouveau
50
Q

Quelle question amène les données VdA récentes?

A
  • Est-ce que les bébés peuvent apprendre des régularités statistiques durant la familiarisation, et réagir à des déviations dans la phase test sans nécessairement comprendre?
    • Sinon, comment expliquer que les bébés mettent l’apprentissage à « off » quand ils sont dans un labo de psychologie…
51
Q

Quelle est la réponse potentielle à la question concernant les données récentes en VdA?

A
  • Si on habitue des bébés à des événements impossibles, et qu’ils réagissent ensuite à des événements possibles…
    • Est-ce qu’ils comprennent que ça se peut?
      • Si oui, pas très surprenant
    • Est-ce qu’ils remarquent le changement?
      • Si oui, surprenant
        • Surprenant sans comprendre?
          • Pourquoi pas?
52
Q

Avec qui/quoi a été réalisée l’étude de Jackson et Sirois (2022)?

A
  • Participant-e-s
    • 24 bébés (14 ♂, 10 ♀)
      • Âge moyen 9 mois, 3 jours (É-T 24 jours)
      • 15 bébés additionnels testés incomplet (pleurs, inconfort)
      • 5 bébés additionnels complété mais sans données de regard à un (ou plus) essai test
  • Appareils
    • Traqueur oculaire Tobii x50
    • Ordinateur, chaise haute…
53
Q

Quelle est la procédure de l’étude de Jackson et Sirois (2022)?

A
  • Calibration
  • 6 essais familiarisation impossible
    • Rouge -> vert
    • Vert -> rouge
  • 4 essais test
    • Possibilité (oui/non) x Familiarité (oui/non)
      • Familiarité: vert/rouge vs bleu
54
Q

Quels sont les résultats de l’étude de Jackson et Sirois (2022)?

A
  • Temps de regard
    • Effet quadratique (essais F1-T4) et linéaire (T1-T4)
55
Q

Qu’est-ce que nous montre la comparaison des conditions dans l’étude de Jackson et Sirois (2022)?

A

Pas d’interaction, pas d’effet de familiarité, mais effet de plausibilité

56
Q

Quelles sont les conclusions de l’étude de Jackson et Sirois (2022)?

A
  • Les bébés sont surpris par des événements possibles!
  • Les comprennent-ils?
    • Les temps de regard sont équivoques
    • La pupillométrie est univoque
      • La surprise au changement « conceptuel » est modulée par les caractéristiques perceptuelles apprises durant la familiarisation
  • Au final, bébé = nono, mais avec espoir de s’en sortir grâce à l’apprentissage / développement
57
Q

Pourquoi les bébés ne savent rien?

A
  • Toutes les études peuvent être interprétées par processus simples
  • Existence de modèles computationnels
    cohérents avec données empiriques et neurosciences
58
Q

Que permet la pupillométrie au niveau du peu de données probantes que nous retrouvons?

A

La pupillométrie, une bonne mesure de “charge cognitive”, invite aussi des interprétations plus modestes

59
Q

Comment l’ADN nous trompe?

A
  • 25-35K gènes
    • Majorité impliqués dans choses plus importantes que connaissances innées
      • i.e., produire et maintenir en vie un organisme jusqu’à sa reproduction
  • Génome comme le plan le plus brouillon possible du cerveau
    • 100+ milliard de neurones, centaines à millier de connexions chaque
      • Besoin de compression extrême!
60
Q

Quel est le truc?

A

Générer plus de connexions que requis, et inclure des mécanismes qui capitalisent sur les interactions en lien avec l’activité (cellulaire, neuronale, corticale, and environnementale)

  • Place pour biais innés, pas connaissances innées
    • Par ex., regarder les visages
      • En fait, trois blobs
        • Crée une boucle d’interaction sociale
      • Comportements précurseurs à cognition sociale n’utilisent pas les mêmes circuits (Povinelli, Prince, & Preuss, 2005)
        • Bébés ont l’air sociaux, ce qui leur permet de le devenir
61
Q

Comment les bébés deviennent des enfants adultes intelligents s’ils ne savent rien?

A
  • Oublions inné/acquis
    • L’inné, interagissant avec l’acquis, donne une trajectoire initiale dans l’espace cognitif
  • Mettons l’accent, beaucoup plus intéressant, sur les mécanismes et les processus
    • Voir aussi Westermann, Sirois, Mareschal, et Shultz (2006)

Développement cognitif de l'enfant (8 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions