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UE225 - Neuromathématiques
Lieu et planning
-
Autre lieu Paris
Collège de France, 11 place Marcelin-Berthelot 75005 Paris
annuel / mensuel (1re), mardi 14:00-16:00
du 1er décembre 2020 au 1er juin 2021
Description
Dernière modification : 1 avril 2021 11:19
- Type d'UE
- Séminaires de centre
- Centres
- Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
- Disciplines
- Méthodes et techniques des sciences sociales, Psychologie et sciences cognitives
- Page web
- -
- Langues
- anglais français
- Mots-clés
- Apprentissage Cognition Émotions Épistémologie Intelligence artificielle Mathématiques et sciences sociales Méthodes quantitatives Modélisation Morphologie Perception Sciences cognitives Visuel Vivant
- Aires culturelles
- Contemporain (anthropologie du, monde)
Intervenant·e·s
- Alessandro Sarti [référent·e] directeur de recherche, CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
- Jean-Pierre Nadal directeur d'études, EHESS - directeur de recherche, CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
- Jean Petitot directeur d'études (retraité·e), EHESS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
- Giovanna Citti professeure des universités, Université de Bologne, Italie
- Jérôme Ribot chargé de recherche, Collège de France
Les récents développements des neurosciences de la perception permettent de renouveler la modélisation mathématique des mécanismes neuronaux de la perception et, en particulier, de la vision, ouvrant de nouvelles perspectives sur la genèse de la perception visuelle. Un aspect essentiel de cette problématique concerne les liens mathématiques entre l'analyse du signal sensoriel et la structuration géométrique des représentations perceptives. En s’appuyant sur un vaste ensemble de données expérimentales, la neuromathématique de la vision développe des modèles mathématiques du cortex visuel, et notamment des modèles géométriques de son architecture fonctionnelle, c'est à dire de l'organisation de ses connexions neurales. Son propos est d'expliciter la neuro-mathématique immanente à la perception visuelle.
Dans la mesure où l'origine des représentations spatiales constitue un problème majeur non seulement scientifique mais aussi philosophique, la recherche d'architectures fonctionnelles possède une forte dimension épistémologique. La recherche des architectures fonctionnelles immanentes à la vision concerne en définitive la codification neuronale des représentations spatiales. On ne parle pas ici d’une origine stricto sensu neuronale des représentations, mais de comment les organisations neuronales sont elles-mêmes générées, dans l'interaction entre le sujet et le monde, par des processus de sélection au cours de l’évolution naturelle, d’adaptation au cours du développement épigénétique, et d'apprentissage et d’adaptation tout au long de la vie du sujet. Dans cette perspective, il essentiel de clarifier les relations entre les structures mathématiques de la neuro-géometrie (différentielles, métrique, de groupe) et les pratiques vécues des sujets vivants. Le problème de l'origine de l'espace est renvoyé dans la boucle des processus concurrents d'objectivation et de subjectivation.
Techniquement, pour aborder le problème fondamental de la constitution des unités perceptives, on privilégiera une approche mettant en œuvre des équations de populations neurales définies sur la structure de connectivité corticale. Ces équations expriment, au travers de leurs équivariances, les rapports profonds qui les relient à la géométrie. L’évolution dynamique des populations, et notamment les bifurcations des solutions des équations qui les régissent, agit comme une opération d'individuation des structures saillantes, qui correspondent notamment aux unités gestaltiques. Ces phénomènes émergents peuvent aussi apparaitre dans des modélisations qui relient les descriptions microscopiques des phénomènes (le niveau des neurones individuels) au niveau macroscopique (les populations de neurones des aires corticales de la vision). Ces approches, dites de champ moyen, ont prouvé leur efficacité en physique et sont très prometteuses en neurosciences où elles fournissent à la fois des descriptions parcimonieuses de vastes ensembles neuronaux tout en rendant compte de phénomènes émergents.
Ce séminaire régulier est organisé par un groupe de scientifiques qui unissent leurs efforts pour explorer cette approche mathématique de la cognition visuelle. Le séminaire sera également ouvert à des contributions de chercheurs en sciences cognitives qui travaillent sur la perception visuelle dans ses rapports avec la Géométrie.
Le séminaire se tient au Collège de France, 11 place Marcelin-Berthelot 75005, Paris
Mardi 1er décembre 2020 : Jonathan Touboul (Brandeis University, Boston) and Jérôme Ribot (Collège de France)
Mardi 2 février 2021 : Marcelo Bertalmio (Universitat Pompeu Fabra)
Mardi 2 mars 2021 : Emre Baspinar (Inria Sophia Antipolis Méditerranée, MathNeuro Team)
Mardi 6 avril 2021 : Ugo Boscain (Sorbonne Université)
Master
Cette UE n'est rattachée à aucune formation de master.
Renseignements
- Contacts additionnels
- -
- Informations pratiques
contacter Alessandro Sarti par courriel.
- Direction de travaux des étudiants
sur rendez-vous par courriel.
- Réception des candidats
sur rendez-vous par courriel.
- Pré-requis
- -
Compte rendu
Quelle est la différence entre élaboration de l’information et production de sens ? Pendant des années, nous avons étudié et façonné les processus cérébraux en tant qu’élaboration de l’information, même si, il est vrai, c’était sous une forme plus raffinée par rapport à l’élaboration symbolique du cognitivisme cybernétique des années soixante. Même les techniques contemporaines d’apprentissage profond (deep learning) via les réseaux neuronaux convolutionnels, grâce auxquelles se construisent les morphologies cérébrales à partir d’une banque de donnée de stimuli, sont au fond une forme d’élaboration de l’information. En effet, le réseau neuronal ne fait rien d’autre que reformater la statistique des stimuli, desquels il dépend complètement. Ce que nous observons de manière expérimentale dans les dynamiques cérébrales est cependant bien différent. En effet, on constate que les morphologies cérébrales dépendent non seulement des stimuli du monde extérieur, mais aussi de la présence du corps situé : le corps cinématique-dynamique avec ses contraintes mécaniques, mais aussi (et surtout) le corps chaud avec ses grands systèmes de régulation, lié à la sexualité, aux circuits des aliments, à l’émotion, etc., dont s’est occupé pendant longtemps le neuroscientifique spinoziste Antonio Damasio.
La présence du corps module les morphologies cérébrales à travers des mécanismes d’apprentissage renforcé, de manière à ce que seules les morphologies qui ont été renforcées par le feedback corporels restent actives. Les circuits cérébraux sont donc sélectionnés par rapport au fait qu’ils sont plus ou moins significatifs pour le corps situé et deviennent ainsi en soi dotés d’une signification. Nous touchons ici du doigt la théorie de René Thom de la signification, sur laquelle le mathématicien français refonde sa physique du sens d’un point de vue nettement moins structurel que la loi de la théorie des catastrophes. C’est-à-dire, la théorie selon laquelle se constituent des formes significatives lorsque les prégnances corporelles prennent, en les modulant, les formes saillantes. La puissance de l’apprentissage renforcé va en outre bien au-delà de la réponse automatique à des stimuli pavloviens. C’est ce que montre par exemple Patrizia Violi dans une série de travaux très intéressants sur l’émergence des sémioses primaires entre le nouveau-né et sa mère. Des sémioses pré-symboliques mais déjà transindividuelles et sociales, irréductibles à tout traitement de l’information désincarné.
C’est donc surtout vers les cortex sensoriels de bas niveaux que s’orientent les études neurogéométriques, c’est-à-dire les cortex qui sont plus affectés par les saillances du stimulus que par les intensités prégnantes corporelles. Cependant, pour considérer les architectures fonctionnelles des cortex supérieurs, il faut prendre en compte l’apprentissage renforcé, qui module et déforme les symétries de groupe typiques de la neurogéométrie.
Publications
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Dernière modification : 1 avril 2021 11:19
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- Centres
- Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
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- Méthodes et techniques des sciences sociales, Psychologie et sciences cognitives
- Page web
- -
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- anglais français
- Mots-clés
- Apprentissage Cognition Émotions Épistémologie Intelligence artificielle Mathématiques et sciences sociales Méthodes quantitatives Modélisation Morphologie Perception Sciences cognitives Visuel Vivant
- Aires culturelles
- Contemporain (anthropologie du, monde)
Intervenant·e·s
- Alessandro Sarti [référent·e] directeur de recherche, CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
- Jean-Pierre Nadal directeur d'études, EHESS - directeur de recherche, CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
- Jean Petitot directeur d'études (retraité·e), EHESS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
- Giovanna Citti professeure des universités, Université de Bologne, Italie
- Jérôme Ribot chargé de recherche, Collège de France
Les récents développements des neurosciences de la perception permettent de renouveler la modélisation mathématique des mécanismes neuronaux de la perception et, en particulier, de la vision, ouvrant de nouvelles perspectives sur la genèse de la perception visuelle. Un aspect essentiel de cette problématique concerne les liens mathématiques entre l'analyse du signal sensoriel et la structuration géométrique des représentations perceptives. En s’appuyant sur un vaste ensemble de données expérimentales, la neuromathématique de la vision développe des modèles mathématiques du cortex visuel, et notamment des modèles géométriques de son architecture fonctionnelle, c'est à dire de l'organisation de ses connexions neurales. Son propos est d'expliciter la neuro-mathématique immanente à la perception visuelle.
Dans la mesure où l'origine des représentations spatiales constitue un problème majeur non seulement scientifique mais aussi philosophique, la recherche d'architectures fonctionnelles possède une forte dimension épistémologique. La recherche des architectures fonctionnelles immanentes à la vision concerne en définitive la codification neuronale des représentations spatiales. On ne parle pas ici d’une origine stricto sensu neuronale des représentations, mais de comment les organisations neuronales sont elles-mêmes générées, dans l'interaction entre le sujet et le monde, par des processus de sélection au cours de l’évolution naturelle, d’adaptation au cours du développement épigénétique, et d'apprentissage et d’adaptation tout au long de la vie du sujet. Dans cette perspective, il essentiel de clarifier les relations entre les structures mathématiques de la neuro-géometrie (différentielles, métrique, de groupe) et les pratiques vécues des sujets vivants. Le problème de l'origine de l'espace est renvoyé dans la boucle des processus concurrents d'objectivation et de subjectivation.
Techniquement, pour aborder le problème fondamental de la constitution des unités perceptives, on privilégiera une approche mettant en œuvre des équations de populations neurales définies sur la structure de connectivité corticale. Ces équations expriment, au travers de leurs équivariances, les rapports profonds qui les relient à la géométrie. L’évolution dynamique des populations, et notamment les bifurcations des solutions des équations qui les régissent, agit comme une opération d'individuation des structures saillantes, qui correspondent notamment aux unités gestaltiques. Ces phénomènes émergents peuvent aussi apparaitre dans des modélisations qui relient les descriptions microscopiques des phénomènes (le niveau des neurones individuels) au niveau macroscopique (les populations de neurones des aires corticales de la vision). Ces approches, dites de champ moyen, ont prouvé leur efficacité en physique et sont très prometteuses en neurosciences où elles fournissent à la fois des descriptions parcimonieuses de vastes ensembles neuronaux tout en rendant compte de phénomènes émergents.
Ce séminaire régulier est organisé par un groupe de scientifiques qui unissent leurs efforts pour explorer cette approche mathématique de la cognition visuelle. Le séminaire sera également ouvert à des contributions de chercheurs en sciences cognitives qui travaillent sur la perception visuelle dans ses rapports avec la Géométrie.
Le séminaire se tient au Collège de France, 11 place Marcelin-Berthelot 75005, Paris
Mardi 1er décembre 2020 : Jonathan Touboul (Brandeis University, Boston) and Jérôme Ribot (Collège de France)
Mardi 2 février 2021 : Marcelo Bertalmio (Universitat Pompeu Fabra)
Mardi 2 mars 2021 : Emre Baspinar (Inria Sophia Antipolis Méditerranée, MathNeuro Team)
Mardi 6 avril 2021 : Ugo Boscain (Sorbonne Université)
Cette UE n'est rattachée à aucune formation de master.
- Contacts additionnels
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- Informations pratiques
contacter Alessandro Sarti par courriel.
- Direction de travaux des étudiants
sur rendez-vous par courriel.
- Réception des candidats
sur rendez-vous par courriel.
- Pré-requis
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Autre lieu Paris
Collège de France, 11 place Marcelin-Berthelot 75005 Paris
annuel / mensuel (1re), mardi 14:00-16:00
du 1er décembre 2020 au 1er juin 2021
Quelle est la différence entre élaboration de l’information et production de sens ? Pendant des années, nous avons étudié et façonné les processus cérébraux en tant qu’élaboration de l’information, même si, il est vrai, c’était sous une forme plus raffinée par rapport à l’élaboration symbolique du cognitivisme cybernétique des années soixante. Même les techniques contemporaines d’apprentissage profond (deep learning) via les réseaux neuronaux convolutionnels, grâce auxquelles se construisent les morphologies cérébrales à partir d’une banque de donnée de stimuli, sont au fond une forme d’élaboration de l’information. En effet, le réseau neuronal ne fait rien d’autre que reformater la statistique des stimuli, desquels il dépend complètement. Ce que nous observons de manière expérimentale dans les dynamiques cérébrales est cependant bien différent. En effet, on constate que les morphologies cérébrales dépendent non seulement des stimuli du monde extérieur, mais aussi de la présence du corps situé : le corps cinématique-dynamique avec ses contraintes mécaniques, mais aussi (et surtout) le corps chaud avec ses grands systèmes de régulation, lié à la sexualité, aux circuits des aliments, à l’émotion, etc., dont s’est occupé pendant longtemps le neuroscientifique spinoziste Antonio Damasio.
La présence du corps module les morphologies cérébrales à travers des mécanismes d’apprentissage renforcé, de manière à ce que seules les morphologies qui ont été renforcées par le feedback corporels restent actives. Les circuits cérébraux sont donc sélectionnés par rapport au fait qu’ils sont plus ou moins significatifs pour le corps situé et deviennent ainsi en soi dotés d’une signification. Nous touchons ici du doigt la théorie de René Thom de la signification, sur laquelle le mathématicien français refonde sa physique du sens d’un point de vue nettement moins structurel que la loi de la théorie des catastrophes. C’est-à-dire, la théorie selon laquelle se constituent des formes significatives lorsque les prégnances corporelles prennent, en les modulant, les formes saillantes. La puissance de l’apprentissage renforcé va en outre bien au-delà de la réponse automatique à des stimuli pavloviens. C’est ce que montre par exemple Patrizia Violi dans une série de travaux très intéressants sur l’émergence des sémioses primaires entre le nouveau-né et sa mère. Des sémioses pré-symboliques mais déjà transindividuelles et sociales, irréductibles à tout traitement de l’information désincarné.
C’est donc surtout vers les cortex sensoriels de bas niveaux que s’orientent les études neurogéométriques, c’est-à-dire les cortex qui sont plus affectés par les saillances du stimulus que par les intensités prégnantes corporelles. Cependant, pour considérer les architectures fonctionnelles des cortex supérieurs, il faut prendre en compte l’apprentissage renforcé, qui module et déforme les symétries de groupe typiques de la neurogéométrie.
Publications
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