Psychologie cognitive expérimentale - Stanislas Dehaene
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Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Mathias Pessiglione : Origines et conséquences de la fatigue cognitive Mathias Pessiglione Directeur de recherches à l'INSERM, chef d'équipe à l'Institut du Cerveau, Paris
Stanislas Dehaene Collège de France Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale 06 - La perception des objets mathématiques élémentaires : Modèles de la perception de la géométrie Résumé Ce dernier cours examine, avec un regard critique, la diversité des modèles qui ont été proposés pour la représentation mentale des formes géométriques. Comment modéliser les représentations mentales de la géométrie propres à l'espèce humaine ? Mes recherches et celles de mes collaborateurs m'ont conduit à proposer l'existence d'un « langage de la géométrie ». Selon cette hypothèse, seule l'espèce humaine dispose d'une capacité syntaxique ou compositionnelle qui lui permet d'organiser des séquences d'opérations, soit en les répétant, soit en les concaténant, soit encore en les enchâssant de façon récursive. Répétition, concaténation et enchâssement sont les trois seules opérations syntaxiques de ce langage interne qui s'apparente à un langage de programmation, et dont les combinaisons reproduisent l'ensemble des formes géométriques simples que dessinent les enfants et les adultes de toutes cultures. Plusieurs expériences montrent que la perception et la mémoire des formes sont déterminées par une mesure simple : la « longueur minimale de description » (minimal description length), c'est-à-dire la taille du programme le plus court qui permet de reproduire la forme. Les avancées de l'intelligence artificielle laissent supposer que des réseaux de neurones profonds d'une taille suffisante peuvent acquérir des connaissances mathématiques impressionnantes. Offrent-ils une alternative à l'hypothèse d'un langage de la pensée ? Les travaux du laboratoire montrent qu'il n'en est rien : jusqu'à présent, ces réseaux peinent à acquérir des intuitions géométriques comparables à celles d'un jeune enfant. La symétrie, le parallélisme, la logique qui gouverne ces propriétés géométriques symboliques et discrètes, semblent souvent leur manquer. Le cours s'attarde également sur un troisième modèle intéressant : l'hypothèse de l'extraction des axes médians d'une forme, pour lequel existent de nombreuses données concordantes. Il s'agit cependant d'un modèle complémentaire, et non alternatif, à l'hypothèse d'un langage de la géométrie : même si notre système visuel extrait l'axe médian, c'est une compétence qui semble partagée avec d'autres primates non humains, et qui ne suffit pas à expliquer l'effet de la régularité géométrique spécifique à l'espèce humaine.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Elizabeth Pellicano : Shifting Priors: A Bayesian Theory of Perception and Learning in Autism Elizabeth Pellicano University College London Changement d'a priori : une théorie bayésienne de la perception et de l'apprentissage dans l'autisme Résumé More than 10 years ago, David Burr and I proposed the use of computational modelling to identify the mechanisms that underlie autistic sensation and perception. Specifically, we suggested that attenuated Bayesian priors could result in autistic people's unique perceptual experience: the tendency to perceive the world "as it really is" immediately rather than imbued by prior experience. In this talk, I review the academic response to this proposal over the ensuing decade and trace the way in which it has reshaped the scholarly community's understanding of autism.
Stanislas Dehaene Collège de France Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale 05 - La perception des objets mathématiques élémentaires : Le rôle de l'éducation et de l'expérience visuelle dans l'intuition géométrique Résumé Comment l'expérience et l'éducation transforment-elles nos intuitions géométriques ? Le cours passe en revue plusieurs expériences menées chez des enfants et des adultes de populations relativement isolées et qui n'ont pas accès à une éducation formelle aux mathématiques. Leurs résultats démontrent la présence d'intuitions profondes pour tous les concepts essentiels de la géométrie, qu'elle soit euclidienne ou même non euclidienne (sur la sphère). Ainsi, les grandes catégories de la pensée géométrique (cercles, droites, parallèles, etc.) se développent relativement spontanément en l'absence d'instructions explicites. Sont-elles alors issues de la perception ? Le cours se poursuit par une analyse des expériences menées sur le sens mathématique chez les aveugles congénitaux. Celles-ci montrent que la vision n'est pas nécessaire pour le développement de représentations mathématiques universelles et de leurs réseaux neuronaux. Ainsi, l'intuition géométrique semble fondamentale : c'est probablement elle qui, dans notre espèce, sous-tend l'appréhension du monde sensible, plutôt que l'inverse.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Lisa Feigenson : How do Infants Learn? The Role of Surprise, Curiosity, and Active Experimentation Lisa Feigenson Johns Hopkins University, New York Comment les bébés apprennent-ils ? Le rôle de la surprise, de la curiosité et de l'expérimentation active Résumé The origins of our minds are an enduring puzzle-- what parts of what we know require learning, and what emerges in the absence of specific experience? Questions about how nature and nurture contribute to human knowledge have been productive in driving contemporary research in psychology, linguistics, and neuroscience. Yet, these questions also have been controversial, with some arguing that it is no longer useful to consider development in terms of nature and nurture. Here I revisit classic ideas in this theme, and provide new evidence. First I argue that people, including children and scientists, naturally and intuitively think about human abilities in terms of innateness versus learning. Moreover, we find that their thinking exhibits strong empiricist biases. Characterizing these biases, and their potential to distort scientific reasoning, is critical if we are to come to understand the actual origins of knowledge. Next, I present a case study for thinking about learning that puts new emphasis on the role of prior knowledge. In a series of experiments, we find that infants' acquisition of new information (i.e., nurture) is guided and enhanced by prior knowledge that is likely innate (i.e., nature). These experiments highlight that integrating across the contributions of nature and nurture, rather than ignoring this distinction, is central to understanding phenomena of interest. I suggest that researchers must continue to think about nature/nurture, with the recognition that in so doing we also must characterize, understand, and correct for our intuitive biases.
Stanislas Dehaene Collège de France Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale 04 - La perception des objets mathématiques élémentaires : Perception des quadrilatères et singularité de l'espèce humaine en géométrie Comment tester, expérimentalement, l'hypothèse d'un langage de la géométrie et sa spécificité à l'espèce humaine ? Une série d'expérience, qui a fait l'objet de la thèse de Mathias Sablé-Meyer, a porté sur la perception des quadrilatères. Nous avons créé un test de recherche d'intrus dans lequel les participants devaient détecter une forme déviante parmi cinq répétitions de la même forme de base. Par exemple, la forme de base pouvait être un rectangle, avec des variations de taille et d'orientation, et la forme déviante le même rectangle avec un coin déplacé. Les résultats ont montré un important effet de régularité géométrique : plus la forme de base possède de régularités géométriques (côtés parallèles, côtés égaux, angles droits ou angles égaux), plus les intrus sont faciles à détecter. Ainsi, les carrés, rectangles, trapèzes ou parallélogrammes, qui possèdent des régularités compressibles, sont beaucoup plus faciles à représenter mentalement que des quadrilatères quelconques qui en sont dépourvus. Une série d'expériences, dont certaines non publiées, montrent que (1) cet effet de régularité géométrique est hautement reproductible, y compris chez des enfants d'âge préscolaire et chez des adultes sans éducation ; (2) les primates non humains ne semblent pas capables de comprendre ce type de régularité géométrique ; (3) les réseaux de neurones artificiels à convolution, qui dominent actuellement le domaine de l'intelligence artificielle, modélisent bien les performances des primates non-humains, mais sont incapables d'expliquer cet aspect élémentaire de la perception visuelle humaine, la reconnaissance d'un simple carré ; (4) deux stratégies sont disponibles pour résoudre la tâche de l'intrus géométrique : une stratégie perceptive, disponible chez tous les primates, dans laquelle les formes géométriques sont traitées dans le système visuel ventral comme n'importe quelle image ou n'importe quel visage ; et une stratégie symbolique, apparemment disponible uniquement chez les humains, dans laquelle les formes géométriques sont comprimées en fonction de leurs propriétés géométriques (parallélisme, angles droits, symétries, etc.) ; (5) l'imagerie cérébrale, tant en IRM fonctionnelle qu'en magnéto-encéphalographie (MEG), démontre l'existence de ces deux voies corticales distinctes pour la perception des formes géométriques. Ainsi, la perception ou le dessin d'un simple rectangle, comme à Lascaux, signale déjà les prémices d'un langage des objets mathématiques, universel et propre à l'espèce humaine.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Valentin Wyart : Les rôles respectifs des a priori, du bruit et de la confiance dans l'apprentissage Valentin Wyart, directeur de recherche Inserm au Laboratoire de neurosciences cognitives et computationnelles de l'École normale supérieure (Paris) Résumé Apprendre et décider dans des environnements incertains constitue un défi difficile mais omniprésent pour l'intelligence humaine. Les recherches en psychologie et en neurosciences ont identifié les processus cognitifs élémentaires (appelés inférences) que nous utilisons au quotidien dans une multitude de situations variées pour intégrer des informations ambiguës et agir de façon adaptée. Ces inférences sont étonnamment imprécises (bruitées en termes statistiques), ce qui pose des contraintes fortes sur la précision et la prévisibilité des décisions humaines prises dans des environnements incertains. Pendant ce séminaire, en m'appuyant sur des résultats récents en psychologie et en neurosciences, je présenterai les rôles respectifs des a priori, mais aussi de ce bruit d'inférence et de la confiance dans l'apprentissage et la prise de décision humaine en situation d'incertitude.
Stanislas Dehaene Collège de France Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale 03 - La perception des objets mathématiques élémentaires : Motifs géométriques et musicaux et leurs mécanismes cérébraux Le sens de la géométrie pour des formes statiques s'accompagne, dans l'espèce humaine, d'une capacité de percevoir des régularités et notamment des symétries au sein de séquences spatiales et musicales. Une première série d'expériences menées au laboratoire a porté sur la perception des séquences géométriques et musicales : quelles représentations mentales les humains utilisent-ils pour se représenter mentalement des formes aussi simples qu'un zigzag, tel qu'observé sur un coquillage retrouvé à Java et daté de 540 000 ans ou un rectangle comme à Lascaux ? Nos recherches suggèrent qu'un seul et même langage de la pensée, fondé sur la détection récursive de symétries (répétitions avec variations) permet de capturer les intuitions humaines des séquences géométriques et musicales, au moins en ce qui concerne les séquences plus élémentaires. Que ce soit dans la modalité auditive ou visuelle, la mémoire des séquences dépend de leur taux de compression dans le langage de la pensée, autrement dit de leur longueur minimale de description. Grâce à l'imagerie cérébrale, les mécanismes cérébraux de la perception des motifs géométriques et musicaux commencent à être découverts, et leur enrichissement par l'expérience et l'éducation commence à être modélisé.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - James Whittington : How to Build Cognitive Maps James Whittington University of Oxford Résumé People seem to have an early understanding of the world around them, and the other people in it. Before children can reliably say "ball", "wall", or "Saul", they expect balls to not go through walls, and for Saul to go right for a ball (if there's no wall). There are different proposals out there for the cognitive computations that underlie this basic commonsense reasoning. I'll focus on one proposal in particular, and suggest that a "rough rendering and de-rendering" approach can explain basic expectations about object solidity, cohesion, and permanence. I will also expand the notion of approximations in intuitive physics to more recent work on imagery and imagination, including non-commitment in imagery, and the importance of physical properties in visual pretense.
Stanislas Dehaene Collège de France Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale 02 - La perception des objets mathématiques élémentaires : Formes géométriques, motifs et graphiques : Dessins d'enfants et universaux géométriques : comment les expliquer ? En complément de l'examen de la diversité transculturelle des signes géométriques, à travers les cultures aussi bien que l'histoire, l'analyse des dessins d'enfants fournit une troisième voie d'accès aux représentations géométriques spontanées de l'espèce humaine. Dès le plus jeune âge, ces dessins, bien que dépourvus de ressemblance stricte avec le modèle qui les inspire, trahissent une pensée abstraite. L'enfant, dit Goodenough, dessine ce qu'il sait et non ce qu'il voit. Comme le note Luquet, l'enfant passe par une phase de « réalisme intellectuel », pendant laquelle ses dessins reproduisent bien les différentes parties d'un objet ou d'un corps ainsi leur syntaxe, mais en les symbolisant par des formes géométriques abstraites.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Tomer Ullman : How Do Humans Develop a Simplified Model of Objects and Their Physics? Tomer Ullman, Harvard University Résumé People seem to have an early understanding of the world around them, and the other people in it. Before children can reliably say "ball", "wall", or "Saul", they expect balls to not go through walls, and for Saul to go right for a ball (if there's no wall). There are different proposals out there for the cognitive computations that underlie this basic commonsense reasoning. I'll focus on one proposal in particular, and suggest that a "rough rendering and de-rendering" approach can explain basic expectations about object solidity, cohesion, and permanence. I will also expand the notion of approximations in intuitive physics to more recent work on imagery and imagination, including non-commitment in imagery, and the importance of physical properties in visual pretense.
Stanislas Dehaene Collège de France Année 2023-2024 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale 01 - La perception des objets mathématiques élémentaires : Formes géométriques, motifs et graphiques : L'origine des symboles géométriques depuis la préhistoire : un langage de la pensée ? Dans la grotte de Lascaux, juste en dessous du magnifique dessin d'un grand cerf, se trouve le tracé simple mais indubitable d'un rectangle. Partout dans le monde, depuis la préhistoire, l'espèce humaine n'a cessé de produire des symboles, des dessins, des motifs et des diagrammes aux formes géométriques régulières (lignes parallèles, cercles, carrés, etc.). Dans ce premier cours, nous examinons à quand remonte cette propension pour les symboles géométriques dans la préhistoire. Est-il possible de leur attribuer un sens ? Au minimum, peut-on en comprendre la syntaxe, la logique de leur organisation dans l'espace ? Des signes sur les grottes ornées aux pierres taillées en bifaces et en sphéroïdes, et d'André Leroi-Gourhan à Georges et Suzanne Sauvet, les données de la préhistoire ne manquent pas. Elles soulignent l'extraordinaire antiquité du sens géométrique dans le genre homo, et pas seulement chez homo Sapiens. Elles suggèrent également que, si le sens de ces signes nous échappe, leur syntaxe peut être analysée selon ses dimensions les plus élémentaires (traits, cercles, parallélisme, angles droits, répétition avec ou sans variation, concaténation, etc.). La recherche en préhistoire présente, dans ce domaine, une convergence remarquable avec mes propres recherches en sciences cognitives. Je formule l'hypothèse que tous les membres de l'espèce humaine sont dotés d'un langage géométrique de la pensée, qui s'appuie sur des concepts élémentaires (point, droite, courbe) et les recombine par des opérations de répétition avec variation, de concaténation, et d'enchâssement récursif.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Véronique Izard : Fondements cognitifs des mathématiques Véronique Izard, CNRS, Université Paris Descartes
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? La représentation vectorielle du langage : comment représenter une phrase ? Une phrase peut-elle être représentée par un vecteur ? Le problème de la « compositionalité » consiste à trouver un code qui combine les représentations individuelles des mots tout en parvenant également à coder leur composition, c'est-à-dire leur organisation syntaxique et sémantique. Nous examinerons plusieurs solutions proposées, leurs limites, et leur correspondance avec l'activité cérébrale enregistrée par imagerie en IRM ou en MEG, ou par électrodes intracrâniennes.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Léon Bottou, Les succès et les nouveaux défis de l'intelligence artificielle en mathématiques Léon Bottou, FAIR, New York
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? La représentation vectorielle des mots et des concepts Comment un vecteur neuronal pourrait-il représenter les mots du langage, tant au niveau de leur forme qu'à celui de leur sens ? Au niveau perceptif, le cours examinera l'hypothèse que les phonèmes et les syllabes sont représentés par des codes neuronaux « factorisés » en voyelles et en consonnes, et même en traits phonétiques. Cette décomposition semble exister même chez le très jeune enfant, et donne une réalité neuronale aux traits phonétiques postulés par les linguistes. Au niveau du sens, l'analyse sémantique latente et, plus récemment, les modèles Word2Vec et GloVe attribuent à chaque mot un vecteur de concept dans un espace de haute dimension, et parviennent à capturer en partie les jugements humains de similarité entre concepts. Nous examinerons plusieurs expériences récentes qui évaluent à quel point ces modèles correspondent à l'encodage neuronal des concepts dans le cortex humain.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Marie Amalric : Number Symbols in the Brain and Mind Marie Amalric, université de Trento, Italie
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Comment prendre une décision ou faire des calculs avec des vecteurs dynamiques ? Les vecteurs neuronaux n'ont pas de raison d'être statiques – leur direction et leur amplitude peuvent changer au cours du temps. Dans ce cours, nous illustrerons le concept de trajectoire neuronale, c'est-à-dire l'idée qu'au fil du temps, le vecteur neuronal qui code pour une représentation peut se transformer, se déplacer ou tourner, et que cette trajectoire dynamique reflète les transformations progressives d'un objet mental à mesure qu'il entre dans un calcul ou une décision. La décomposition temporelle de l'évolution de l'activité neuronale au cours d'une décision simple permet de distinguer des étapes de perception et de prise de décision au sein des mêmes neurones du cortex préfrontal. De même, des enregistrements neuronaux dans le cortex humain permettent de suivre, en temps réel, l'évolution de la détection d'une erreur ou du traitement d'une phrase. Ces recherches très récentes fournissent de nouvelles visualisations de l'état cortical au fil du temps, et de nouveaux modèles du calcul logique avec des vecteurs.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Comment prendre une décision ou faire des calculs avec des vecteurs dynamiques ? Les vecteurs neuronaux n'ont pas de raison d'être statiques – leur direction et leur amplitude peuvent changer au cours du temps. Dans ce cours, nous illustrerons le concept de trajectoire neuronale, c'est-à-dire l'idée qu'au fil du temps, le vecteur neuronal qui code pour une représentation peut se transformer, se déplacer ou tourner, et que cette trajectoire dynamique reflète les transformations progressives d'un objet mental à mesure qu'il entre dans un calcul ou une décision. La décomposition temporelle de l'évolution de l'activité neuronale au cours d'une décision simple permet de distinguer des étapes de perception et de prise de décision au sein des mêmes neurones du cortex préfrontal. De même, des enregistrements neuronaux dans le cortex humain permettent de suivre, en temps réel, l'évolution de la détection d'une erreur ou du traitement d'une phrase. Ces recherches très récentes fournissent de nouvelles visualisations de l'état cortical au fil du temps, et de nouveaux modèles du calcul logique avec des vecteurs.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Number Symbols in the Brain and Mind Intervenant : Daniel Ansari, University of Ontario
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Exploiter la factorisation et les sous-espaces vectoriels pour coder l'information et communiquer entre aires cérébrales Les mathématiciens savent qu'un espace vectoriel peut être décomposé en sous-espaces orthogonaux. Le cerveau exploite-t-il cette propriété ? La réponse semble positive : des populations distinctes de neurones, ou encore des vecteurs orthogonaux, mais portés par les mêmes neurones, codent souvent pour des propriétés dissociables des représentations mentales – par exemple la couleur, l'identité et la position des objets. De cette manière, le cerveau décompose ou « factorise » un problème en attribuant des représentations neuronales distinctes à chaque dimension indépendante du problème. Nous en verrons plusieurs exemples (cellules de grille dans le cortex entorhinal, codage des séquences dans le cortex préfrontal), et nous étudierons comment la notion de sous-espace offre une nouvelle solution au problème de la communication sélective entre aires cérébrales.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Commonsense Physical Reasoning in Man and Machine Intervenant : Ernest Davis, NYU
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Géométrie des représentations visuelles : chaque visage est un vecteur Comment coder une représentation mentale à l'aide d'un vecteur neuronal dans un espace de haute dimension ? Le cours prendra l'exemple de la reconnaissance visuelle : chaque objet, chaque visage que nous reconnaissons est codé par l'activité d'une population de neurones dans le cortex inféro-temporal. Les travaux de Doris Tsao ont poussé cette idée très loin : ils montrent comment chaque visage que nous reconnaissons est décomposé suivant une cinquantaine d'axes principaux de forme et de contraste, qu'il est possible d'identifier au niveau neuronal. La connaissance du code neural des visages est désormais telle qu'elle permet, sur la base d'un enregistrement de l'activité neuronale, de reconstituer un portrait-robot du visage que l'animal a vu ! Le cours introduira les concepts de « metamères » (des visages différents qui conduisent à la même activité neuronale, au moins dans certains neurones) et discutera de la possibilité d'attaques « adversariales » (dans lesquelles une image est légèrement modifiée afin qu'elle soit confondue avec une autre) dans les machines comme dans le cerveau.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Séminaire - Les mécanismes de l'intuition mathématique chez les êtres humains et les machines : L'intelligence artificielle peut-elle modéliser le langage mathématique ? Intervenant : François Charton, FAIR Paris
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2022-2023 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale Quel code neural pour les représentations mentales ? Vecteurs neuronaux ou cellules grand-mère : les représentations mentales sont-elles localisées ou distribuées ? En quelques décennies, l'enregistrement de neurones dans le cerveau animal et humain a été révolutionné par l'apparition de techniques massivement parallèles d'électrophysiologie ou d'imagerie optique, qui captent les réponses de centaines, voire de milliers de neurones simultanément. Le cours examinera comment on est passé d'une notion de codage par neurones uniques (les fameux « neurones grand-mère ») à une approche vectorielle du code neural (un code distribué sur une vaste population de neurones). Chez le singe macaque, avec les travaux pionniers d'Apostolos Georgopoulos dans les années 1980, mais aussi dans des travaux très récents chez la mouche drosophile et chez la chauve-souris, le codage vectoriel par « phaseurs » explique comment les animaux peuvent faire des calculs mentaux géométriques, par exemple pour déterminer la direction d'une cible.
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2020-2021 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale L'influence du langage et des symboles sur la perception et la cognition
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2020-2021 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale L'influence du langage et des symboles sur la perception et la cognition
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2020-2021 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale L'influence du langage et des symboles sur la perception et la cognition
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2020-2021 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale L'influence du langage et des symboles sur la perception et la cognition
Stanislas Dehaene Collège de France - Année 2020-2021 Chaire de Psychologie Cognitive Expérimentale L'influence du langage et des symboles sur la perception et la cognition
