objet mental liaison entre objets mentaux
Les neurones communiquent entre eux et forment des réseaux de neurones. Des informations sont stockées dans des aires corticales.
Pour mieux comprendre comment fonctionne un réseau de neurones, on peut analyser le fonctionnement d'un réseau de neurones artificiels qui est un sytème beaucoup plus simple que le cerveau humain.
Un réseau de neurones artificiels est un programme informatique qui simule sur un ordinateur le fonctionnement des neurones. Il existe également des circuits intégrés à base de silicium, dont les éléments reproduisent la fonction du neurone, et qui simulent le fonctionnement d'un réseau de neurones. Un réseau de neurones artificiels, comme l'homme, excelle à résoudre des problèmes de reconnaissance de forme, de son, et à découvrir des informations cachées dans un ensemble. Comme l'homme, ce réseau a de faible performance pour résoudre un problème compliqué de mathématique ou une déduction logique.
Si un réseau de neurones artificiels est entraîné, c'est à dire si on lui dit que la réponse à une question donnée est fausse, le réseau modifie ses connexions et l'exactitude des réponses suivantes est améliorée. Il y a émergence d'un comportement du réseau. Il se comporte comme s'il suivait des règles définies, alors qu'aucune règle n'a été formulée ni introduite. Il apprend par l'exemple.
On peut par exemple sur un circuit au silicium de 4096 neurones créer un réseau de neurones qui allumera une lampe au son d'un signal sonore aigu et l'éteindra au son d'un signal sonore grave. Au début le réseau se trompe souvent, mais après un apprentissage de mille cycles la réponse est correcte. On peut alors analyser les connexions entre neurones artificiels. On découvre que certains neurones sont connectés à d'autres, environ 36 et que certains ne sont pas connectés. Mais si on supprime certains neurones qui ne sont pas connectés, qui ne servent apparemment à rien, le réseau fonctionne mal et fait beaucoup d'erreurs. On peut aussi reproduire les connections des trente six neurones sur une autre partie du circuit au silicium. Ce nouveau réseau, théoriquement identique au précédent, ne donnera pas de réponses correctes. Il devra subir un nouvel apprentissage moins long que le précédent pour pouvoir donner une réponse correcte. Il existe bien un réseau de neurones qui donne des résultats corrects, mais il n'est pas possible de déterminer exactement comment ce réseau est constitué. Aucune connexion n'a été prédéterminée, et même si une règle de connexion est imposée, le réseau modifie les connexions pour obtenir la réponse correcte.
Un réseau de neurones artificiels sous forme de programme informatique peut également nous éclairer sur le fonctionnement du cerveau humain. Ce type de réseau est composé de trois couches de neurones. La première couche est la couche d'entrée et demande un neurone par catégorie d'entrée. La troisième couche est la couche de sortie et demande également un neurone par catégorie de sortie. La deuxième couche comprend des neurones cachés qui se connectent aux neurones de couches d'entrée et de sortie pendant le processus d'apprentissage. Ces connexions ne ressemblent pas à des connexions de fils électriques, mais à des connexions entre synapses de neurones. Pour chaque connexion il existe une intensitéde connexion, appelée poids. Le processus d'apprentissage est un programme récursif qui fait varier le poids des connexions, compare le résultat obtenu au résultat à obtenir, modifie les poids s'il y a différence, et ainsi de suite jusqu'à ce que la différence soit inférieure à une grandeur fixée préalablement. Ce programme fait partie du système de neurones et est fixe, il n'a aucun rapport avec les règles émergentes qui sont créées par l'apprentissage et qui sont différentes pour chaque apprentissage de solutions de différents problèmes.
Steve Thaler a constaté qu'en apprenant à un réseau de neurones à reconnaître une catégorie d'objets, par exemple des voitures, les noeuds de la couche intermédiaires se spécialisaient de sorte que chaque noeud correspondait à une caractéristique particulière, par exemple un phare. Si les entrées du réseau sont nulles, les sorties sont nulles. Par contre en maintenant les entrées nulles, si ont fait varier de façon aléatoire le poids des connexions entre neurones, ont obtient des sorties. Cette variation aléatoire peut être considérée comme du bruit. Dans l'exemple des voitures, si le bruit est faible le réseau produit en sortie les voitures qu'il a appris à reconnaître. Si le bruit est important, le réseau produit en sortie des objets qui ont un lointain rapport avec des voitures; Steve Thaler les appellent des "voitures Picasso". Mais entre ces deux grandeurs extrêmes de bruit, le réseau produit des nouvelles conceptions de voitures. Celles-ci ne sont pas toutes valables, mais le processus est similaire à la création de nouvelles idées par le cerveau humain. Steve Thaller a d'ailleurs fait breveter son réseau qui a déjà été utilisé pour créer de nouveaux produits.
Un réseau de neurones informatique admet trois types d'entrée, image, symbolique et numérique. Une entrée image est composée de points et un neurone d'entrée est attribué par point pour que le réseau apprenne convenablement. Une entrée symbolique est un nom ou un adjectif, heureux, triste, pomme, poire, cerise, rouge, vert, juillet, août. Un neurone d'entrée est attribué par symbole pour que le réseau apprenne convenablement. L'entrée numérique peut poser un problème d'apprentissage et le réseau peut ne jamais donner un résultat correct si cette entrée n'est pas faite sous une certaine forme. Un réseau de neurones n'est pas un système de haute précision, il ne sait pas différencier des nombres qui diffèrent peu. Ainsi, si un neurone est attribué à une entrée représentant les mois de l'année, la grandeur de cette entrée varie entre un et douze. Bien que le neurone donnera un signal représentant cette grandeur, le réseau aura des difficultés pour différencier par exemple 7 de 8. Il est préférable, pour que le réseau apprenne convenablement, d'attribuer un neurone par grandeur. Dans ce cas il nous faut douze neurones d'entrée et la grandeur 7 correspond à l'excitation du septième neurones alors que tous les autres ne sont pas excités. On peut obtenir la même amélioration en utilisant des symboles au lieu de nombre, et pour représenter les douze mois de l'année attribuer douze neurones correspondant aux douze noms des mois.
Objets mentaux
Les objets mentaux correspondent à l'activité d'un large ensemble de neurones. Cet ensemble se décrit par un graphe et par l'activité électro-chimique.
Les objets mentaux sont toujours positifs. Les connexions existent ou n'existent pas. La négation correspond à un objet mental. Ces objets mentaux ont la propriété de s'assembler en groupe, de se lier de manière spontanée et autonome suivant le câblage de la machine cérébrale, pour former des objets mentaux de plus grande dimension.
objet mental
liaison entre objets
mentaux
On distingue cinq types d'objets mentaux cognitifs: les percepts, les images, les concepts, les structures et les tendances.
Un
percept est un objet mental dont le graphe et l'activité sont déterminés par l'interaction avec le milieu externe au cerveau par l'intermédiaire des capteurs externes ou internes. Les neurones activés sont localisés au niveau des aires corticales où se projettent les organes des sens. Sa composante sensorielle est maximum.Une
image est un objet mental de mémoire, autonome et fugace, dont l'évocation ne requiert pas l'interaction avec le monde externe au cerveau. Une image est un objet mental reconstruit à partir d'attributs stockés à partir de percepts. Sa composante sensorielle est moyenne. Cette image peut correspondre à un objet réel ou non: la table rouge. Les images sont visuelles, auditives, olfactives, sensitive ou tactiles.Un
concept est un objet mental de mémoire possédant une composante sensorielle faible ou nulle. Le passage de l'image au concept se fait par élimination de la composante sensorielle et par enrichissement dû aux combinaisons des objets mentaux; c'est une image simplifiée conçue par le cerveau, résumant des attributs communs à des images: table, température, temps. Le concept est un objet mental construit à partir d'attributs stockés. L'avantage du concept est sa simplicité et sa constance. L'inconvénient du concept est sa rigidité. Le concept peut correspondre à un objet réel ou non.Nous représenterons un objet mental cognitif par un cercle et la description de la représentation.
le concept de la température
De la même façon je mesure la température du second verre et je lis "37°". Dans mon cerveau j'ai un percept "37°", et une image "20°".
Après avoir effectué toutes les mesures, j'aurai dans mon cerveau trois images "20°", 37°", "45°".
Toutes ces manipulations seraient impossibles sans la notion de température. La température est un concept, il n'y a aucune composante réelle dans cette notion. La température est un état qu'on attribue à un objet en comparant cet état à deux états de référence d'un autre objet, l'eau à 0° et l'eau à 100°.
Structure
Une structure est un ensemble d'activité entre neurones qui ne change pas beaucoup dans le temps. C'est un assemblage de concepts et d'images. Une structure peut être représentée par une carte mentale:
bougie: cierge, église, saints
bougie: cire, abeilles, piqûre, infirmière, maman
bougie: auto, encrasser, huile
bougie: Bosch, Champion, vainqueur, course
Une structure peut être organisée. Au plus elle est organisée, au plus elle est communicable: le langage, les mathématiques.
Tendance
Lorsqu'un objet mental est excité par un signal provenant des capteurs externes, une réaction peut être déclenchée. Mais un être vivant est aussi capable d'action.
Une tendance est un ensemble de structures qui déclenchent une action de l'individu . Une tendance constitue une prédisposition de fonctionnement du cerveau, celui ci est plus ou moins adapté
aux circonstances de la vie. L'ensemble des tendances constitue la structure mentale de l'individu.On distingue quatre types de tendances suivant les types d'objets mentaux qui les constituent.
Une tendance physiologique est une tendance qui est en relation directe avec les capteurs internes. Elle correspond à un besoin
physiologique, par exemple le besoin de manger. Le besoin de manger est signalé par des capteurs internes. Le besoin de retirer ma main du feu est signalé par les capteurs externes. Les objets mentaux dans ce type de tendances sont des percepts. L'action déclenchée tend à satisfaire les besoins de l'individu pour survivre.Une tendance psychologique est une tendance qui est en relation directe avec les capteurs externes. Les objets mentaux dans ce type de tendances sont des
percepts, des images ou des concepts. Un besoin psychologique est une tendance psychologique qui est en relation avec les capteurs externes. Les objets mentaux dans ce cas sont des images en partie préprogrammées. Un désir est une tendance psychologique qui n'est pas en relation directe avec les capteurs externes. Les objets mentaux dans ce cas sont des images. Une envie est une tendance psychologique qui n'est pas en relation directe avec les capteurs externes. Les objets mentaux dans ce cas sont des concepts.Les caractéristiques de ces quatre tendances sont résumées dans le tableau suivant.
les tendances
La classification de ces tendances correspond à la classification de Maslow qui distinguait cinq besoins différents pouvant être satisfaits hiérarchiquement.
besoin physiologique
1 vivre
besoin psychologique (instinct)
2a sécurité, survivre
3a contacts physiques avec d'autres individus
4a situation hiérarchique
désir
capable de réaliser des choses avec succès2b sécurité de satisfaire mes besoins dans le futur
3b contacts et relations avec d'autres individus, appartenance à un groupe,
4b estime des autres, être reconnu capable de réaliser des choses avec succès
4c estime de soi, savoir qu'on est
envie
une envie ne peut jamais être satisfaîte et peut être la cause d'une action
par exemple
2c sécurité éventuelle de survivre après la mort
3c je veux que tout le monde m'aime, le Prince Charmant
4d je veux que tout le monde m'estime
4e je veux être capable de tout réussir
Localisation
Certaines théories ont essayé
de localiser les activités cérébrales dans les hémisphères
gauches et droits. Mais jusqu'à présent aucune expérimentation n'a permis de conclure
à ce type de répartition, qui semble plutôt être une croyance propre à la culture
occidentale.
L'hémisphère gauche serait le domaine de l'analyse, du
raisonnement, de la logique, des mathématiques, des mots, de la linéarité, de la
progressivité. L'hémisphère gauche semblerait fonctionner comme un ordinateur
séquentiel. Dans notre civilisation, ces activités cérébrales sont minimisées par
l'éducation pour les femmes.
L'hémisphère droit serait le domaine de la synthèse, de
l'intuition, de l'esthétique, de la sensation, des images, de la perception spatiale, des
métaphores, de la globalité, de l'instantanéité. L'hémisphère droit semblerait
fonctionner par flash, par arborescence de mots et d'images. Dans notre civilisation, ces
activités cérébrales sont minimisées par l'éducation pour les hommes.
Par contre des expérimentations réalisées au moyen de scanner montrent que différentes parties du cerveau sont actives lors de la solution de différents problèmes. Par exemple lors de la solution d'un nouveau problème beaucoup de parties du cerveau sont actives. Après l'apprentissage peu de parties du cerveau sont actives pour la solution du même problème. Cela voudrait-il dire que les objets mentaux, les réseaux de neurones, sont localisés à ces endroits? Pour répondre à cette question nous pouvons utiliser la simulation sur ordinateur d'un réseau de neurones. Steve Thaler a constaté qu'en apprenant à un réseau de neurones à reconnaître une catégorie d'objets, par exemple des voitures, les noeuds de la couche intermédiaires se spécialisaient de sorte que chaque noeud correspondait plus ou moins à une caractéristique particulière, par exemple un phare. Plus simplement nous pouvons simuler un comportement résultant d'un stimulus. Nous constatons qu'il existe des connections entre neurones qui ont une activité plus intense que d'autres, mais c'est l'ensemble des activités de toutes les connections qui définit le processus.
simulation réalisée avec EasyNN
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