Teaching Summary

Title : Cours de Sciences Cognitives
Authors : Yves Frégnac
Year : 2009

Abstract

HSS526 Sciences Cognitives
Cognition visuelle, complexité et calcul neuronal
Yves Frégnac
Département d'Humanités et Sciences Sociales
Ecole Polytechnique, 2009
Description - Cours - Références
L'ensemble des cours ainsi que la mise à jour des documents complémentaires sont en ligne
Description
  • Langue du cours : français
  • Horaires :6 jours
  • Dates : 5, 12, 26 Nov et 3, 10, 17 Déc 2009
  • Lieu : Amphi Siméon-Denis Poisson
  • Responsables : Yves Frégnac
  • Emails : yves,fregnac O unic,cnrs-gif,fr
  • Téléphones : 01 69 82 34 15

 Plan :

Leçon 1. Introduction à la problématique des sciences cognitives comme sciences naturelles de l’esprit. Application à la Cognition visuelle.
Leçon 2. Méthodes interdisciplinaires et approches multi-échelles appliquées à l’étude de la « complexité » fonctionnelle du cerveau.
Leçon 3. Corrélations structure/fonction et émergence des architectures de calcul cortical.
Leçon 4. Bases neurales de la théorie psychologique de la Gestalt. Champ d’association dynamique et perception non attentive.
Leçon 5. Les mille-et-une vies de la synapse de Hebb. De la question de Molyneux à la neuroprosthétique.
Leçon 6. Simulation des capacités cognitives du cerveau avec des systèmes artificiels. Applications à la construction d’architectures de calcul inspirées du vivant.


Plan étendu :

Cognition visuelle, Complexité et « Calcul » Neuronal

Ces trente dernières années, le développement des sciences cognitives a ouvert la voie à des sciences naturelles de l'esprit et de la conscience. En faisant appel aussi bien aux neurosciences intégratives et à la physique statistique des réseaux de neurones, qu'aux structures formelles de la syntaxe, de la sémantique et de la pragmatique des contenus mentaux, les sciences cognitives visent à expliquer sur des bases matérielles et causales les états, les représentations, les processus, et les actes mentaux. Elles le font dans plusieurs domaines, aussi différents et complémentaires que ceux de la perception, de l'action, de la planification, du langage, de l’idéation ou du raisonnement. Dans ce dessein, elles doivent étudier l'intégration de processus menant des bas niveaux périphériques (comme le traitement rétinien du flux optique) jusqu'à des hauts niveaux centraux (comme les jugements et les inférences). Elles concernent ainsi l'étude de l'intelligence humaine, artificielle ou animale suivant une hiérarchie de niveaux allant de son substrat somatique jusqu'à sa structure formelle, mathématique et computationnelle.

Le cours se propose d'introduire en six séances à ces nouvelles problématiques, actuellement en pleine expansion, qui se situent aux interfaces nouvelles entre sciences naturelles, sciences « dures » (physique, mathématique et informatique) et sciences humaines.

 

Leçon 1. Introduction à la problématique des sciences cognitives comme sciences naturelles de l’esprit. Application à la Cognition visuelle.

Après une définition des sciences cognitives, nous aborderons le problème épistémologique central qui est celui des conditions de possibilité d’une naturalisation de l’esprit dépassant les dualismes qui dominent traditionnellement le problème des représentations mentales depuis Descartes. On montrera qu’une telle naturalisation n’est aujourd’hui envisageable que parce que l’on dispose (i) de très nombreuses données empiriques nouvelles, autrefois inaccessibles (imagerie cérébrale, enregistrements électrophysiologiques, etc.), (ii) de nouveaux moyens de recueil et d’analyse de signaux multi-échelles (du microscopique au macroscopique) et (iii) de nouveau outils de modélisation (systèmes complexes, réseaux de neurones, etc.). Le cours privilégiera l’étude de la cognition visuelle et nous développerons cette problématique comme un fil conducteur à la fois sur le plan expérimental et sur le plan philosophique. Cela conduira à réfléchir sur les corrélations qui existent entre une théorie neuronale et psychologique de la perception et une phénoménologie de l’expérience perceptive.

Leçon 2. Méthodes interdisciplinaires et approches multi-échelles appliquées à l’étude de la « complexité » fonctionnelle du cerveau.

L’utilisation récente de méthodes interdisciplinaires permet l’étude du cerveau comme un système dynamique complexe. Les outils développés sont issus principalement de la théorie des systèmes, de la cybernétique (technologie hybride entre neurones artificiels et biologiques en temps réel) et de la physique statistique. Les exemples biologiques de la complexité du système nerveux central seront pris aussi bien chez les invertébrés que les vertébrés supérieurs pour démontrer l’importance et la généralité des concepts multi-échelles d’émergence et d’immergence. Les processus mentaux liés à la vision (« percepts », « illusions », « hallucinations »...) seront étudiés au travers de la compositionalité dynamique d’assemblées neuronales mettant en jeu un dialogue permanent entre de multiples aires corticales.

Leçon 3. Corrélations structure/fonction et émergence des architectures de calcul cortical.

La troisième leçon donnera un aperçu de la diversité des corrélations structure/fonction au sein du système visuel primaire, responsable de la vision des formes et de l’extraction du mouvement. Nous détaillerons les étapes principales de traitement, du filtrage rétinien et thalamique à l’émergence d’architectures fonctionnelles caractéristiques des aires corticales primaires (essentiellement V1 et V2). Nous présenterons la diversité du codage informationnel révélée en soumettant le cerveau à différentes statistiques de l’environnement sensoriel, et la capacité du « calcul neuronal » d’engendrer des structures géométriques (fondements de la neuro-géométrie).

Leçon 4. Bases neurales de la théorie psychologique de la Gestalt. Champ d’association dynamique et perception non attentive.

La quatrième leçon montrera comment les données empiriques exposées dans la troisième leçon permettent de rendre compte partiellement d’un ensemble de phénomènes perceptifs bien connus depuis les premiers travaux de la théorie de la Gestalt au début du XXème siècle. Ces phénomènes sont un exemple typique d’émergence de structures « macro » (perceptives) géométriquement très structurées à partir d’une multitude et diversité d’interactions « micro » (neuronales) sous-jacentes. Nous présenterons des travaux récents suggérant une reconfiguration dynamique des capacités d’association des neurones corticaux en fonction des statistiques spatiales et temporelles du flux visuel. Nous discuterons l’application des concepts de champ d’association et de liage dynamique à des illusions perceptives de bas niveau (du type effet « phi » et « mouvement apparent ») ne requiérant pas l’attention du sujet.

Leçon 5. Les mille-et-une vies de la synapse de Hebb. De la question de Molyneux à la neuroprosthétique.

Une des propriétés les plus remarquables du cerveau neuronal est sa capacité d’adaptation en fonction de l’histoire récente de son activité. La cinquième leçon abordera le thème de la plasticité synaptique et de l’épigenèse fonctionnelle. En s’appuyant sur un récapitulatif de l’histoire des sciences, nous montrerons comment un principe général de plasticité, la « synapse de Hebb », a été utilisé (et redécouvert) à tour de rôle par un grand nombre de communautés scientifiques, dans des disciplines aussi variées que la philosophie, la psychologie expérimentale, la lingusitique, la cybernétique, les neurosciences, la physique. La deuxième partie du cours sera centrée sur son application au développement épigénétique des systèmes sensoriels et moteurs et aux capacités d’apprentissage et de réparation fonctionnelle du cortex adulte. Les implications dans le domaine de la neuroprosthétique seront discutées.

Leçon 6. Simulation des capacités cognitives du cerveau avec des systèmes artificiels. Applications à la construction d’architectures de calcul inspirées du vivant.

Dans la dernière leçon, nous montrerons comment les approches développées en neurosciences cognitives et computationnelles permettent d’aborder la simulation à grande échelle du fonctionnement dynamique du cortex cérébral humain. Le cours se terminera par une revue de l’état de l’art dans la simulation des capacités cognitives avec des systèmes artificiels et les applications dans le domaine des technologies et architectures de calcul inspirées du vivant.


Cours

Date Intitulé et Powerpoint Documents Complémentaires
  Présentation générale du cours de Cognition visuelle, Complexité et « Calcul » neuronal.  
5 Nov Leçon 1 :
Introduction à la problématique des sciences cognitives comme sciences naturelles de l’esprit. Application à la Cognition visuelle.
Support cours I
12 Nov Leçon 2 :
Méthodes interdisciplinaires et approches multi-échelles appliquées à l’étude de la « complexité » fonctionnelle du cerveau.
Support cours IIa
Support cours IIb
26 Nov Leçon 3 :
Corrélations structure/fonction et émergence des architectures de calcul cortical.
Support cours IIIa
Support cours IIIb
Support cours IIIc
3 Déc Leçon 4 :
Bases neurales de la théorie psychologique de la Gestalt. Champ d’association dynamique et perception non attentive.
Support cours IVa
Support cours IVb
10 Déc Leçon 5 :
Les mille-et-une vies de la synapse de Hebb. De la question de Molyneux à la neuroprosthétique.
Support cours V
17 Déc Leçon 6 :
Simulation des capacités cognitives du cerveau avec des systèmes artificiels. Applications à la construction d’architectures de calcul inspirées du vivant.
Support cours VIa
Support cours VIb
Support cours VIc

Références

  • Support Introduction Cours Cognition: Yves Frégnac.
  • Support cours I: Yves Frégnac, Michelle Rudolph, Andrew P. Davison and Alain Destexhe. Complexity in Neuronal Networks.
  • Support cours IIa: G. Le Masson, A. Laflaquière, T. Bal, S. Le Masson. Dialogues entre neurones biologiques et artificiels.
  • Support cours IIb: Gwendal Le Masson, Sylvie Renaud-Le Masson, Damien Debay & Thierry Bal. Feedback inhibition controls spike transfer in hybrid thalamic circuits.
  • Support cours IIIa: Daniel E. Shulz and Yves Frégnac. From Sensation to Perception.
  • Support cours IIIb: David M. Eagleman. Visual illusions and neurobiology.
  • Support cours IIIc: Vilayanur S. Ramachandran, Diane Rogers-Ramachandran. Phantom Limbs and Neural Plasticity.
  • Support cours IVa: Foreword / Journal of Physiology - Paris 97. Neurogeometry and entoptic visions of the functional architecture of the brain.
  • Support cours IVb: Nicholas V Swindale. Cerebral Cortex: The Singular Precision of Visual Cortex Maps .
  • Support cours V Yves Frégnac. Hebbian Cell Assemblies.
  • Support cours VIa: Michael Merzernich. Seeing in the sound zone.
  • Support cours VIb: Jitendra Sharma, Alessandra Angelucci, Mriganka Sur. Induction of visual orientation modules in auditory cortex .
  • Support cours VIc: Henry Markram. The Blue Brain project.
Dernière mise à jour : 16/12/2009