Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

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112 Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents Dès lors, l’encodage dynamique n’offre que peu d’avantages puisqu’il ramène le système à un réseau à sortie booléenne. L’architecture proposée ici ne cherche pas à obtenir un support pour l’encodage des percepts : son seul but est d’anticiper l’évolution de son environnement, ou plutôt, ce qu’elle en perçoit. Cette approche permet donc d’éliminer toute nécessité de support pour l’encodage, et les phénomènes de synchronisme observés dans les réseaux biologiques ne sont plus vus comme un encodage de l’information, mais comme une organisation de dynamiques induites dans le réseau qui servent à anticiper le signal perçu. 5.2.3 Association multimodale des forçages [...] Rien de ce qui s’accumule dans le système nerveux [de l’homme] n’est isolé, séparé du reste : tout se tient, s’organise, s’informe en lui, en obéissant à des lois strictes, dont la plupart restent encore à découvrir [...]. DEUXIEME PARTIE : DEVELOPPEMENT Henri Laborit. Eloge de la fuite. p52 L’évolution de la dynamique d’un système possède bien souvent plusieurs variables d’état, et l’observation d’une seule d’entre elles n’offre pas assez d’information pour rendre cette sousdynamique déterministe et prédictible. Ainsi, par exemple, dans le cas d’un système de Lorenz, il est nécessaire de connaître {X(t),Y(t),Z(t)} pour déterminer {X(t+dt),Y(t+dt),Z(t+dt)}. Si l’une des variables de ce système est inconnue, le système complet devient imprédictible, et son évolution apparaît aléatoire, à cause de l’existence d’au moins une variable cachée. Cette remarque nous permet de penser que si un réseau est forcé sur trois sites différents par les trois variables X(t), Y(t) et Z(t), il possède assez d’information pour pouvoir anticiper l’évolution du système, mais est dans l’incapacité de prévoir l’évolution de chacune des dynamiques X(t), Y(t) ou Z(t) séparément. Il est donc nécessaire que le système mette en commun les informations transmises par ces trois variables, afin d’être à même de prévoir chacune. Ce principe est l’un de ceux du modèle de mémoire proposé, nous l’appellerons association multimodale : Le système cherche à mettre en commun l’information de tous les canaux afin de maximiser la réussite de l’anticipation de chacun. Cette idée est schématisée sur la Figure 5-7, en reprenant l’image du système et son environnement. Sur ce schéma, la première figure montre un système qui perçoit un environnement, par un forçage unique. Dans ce cas, l’environnement possède trop de variables cachées pour que le système puisse anticiper de façon efficace l’évolution de ce forçage. Sur la seconde figure, le système est forcé par chacune des variables d’état de l’environnement. De cette façon, le système possède l’information suffisante pour pouvoir anticiper l’évolution de chacun des forçages : il n’y a plus de variables cachées. Comme nous le verrons par la suite, la deuxième situation possède deux principaux avantages : elle permet, comme cela a été dit, de minimiser le nombre de variables cachées de l’environnement, et donc de maximiser les chances d’anticipation pour le système, et,
Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents de plus, l’algorithme RTRL est on-line sur les sites forcés (5 Avec Teacher forcing total, p.88). Cet algorithme d’apprentissage peut donc devenir biologiquement plausible pour un système totalement forcé. Cette idée sera utilisée lors de la mise au point de nouveaux algorithmes d’apprentissage pour ces réseaux récurrents (8.4 Forçage des dynamiques complémentaires, p.195). Figure 5-7 : Augmentation du nombre de canaux Si le système ne perçoit qu’une sous partie des variables d’état de son environnement, l’existence de variables cachées pour le système, peut rendre l’anticipation du site de forçage quasi-impossible. L’augmentation du nombre de sites de forçage pallie cette difficulté, en diminuant le nombre de variables cachées. 5.2.4 Modularisation fonctionnelle L’idée de forçage de la dynamique de sites individuels, associée avec celle de voisinage local, permet de générer une nouvelle propriété proche d’un comportement biologique. L’idée d’une fonctionnalité spécifique des aires neuronales est aujourd’hui acceptée, mais selon une vision moins figée qu’elle ne l’a été : ces aires évoluent, se forment et se déforment, s’adaptent, recrutant les neurones d’aires voisines. Nous supposerons que la dynamique portant sur le déplacement de ces aires est entretenue par les sites de forçage : un site très perturbant pour le réseau, et donc difficilement anticipable, doit diffuser plus loin dans le réseau, et recruter un plus grand nombre de neurones pour l’anticipation du site de forçage : les perturbations induites tendent à sortir des Figure 5-8 : Modularisation fonctionnelle Des aires cérébrales spécifiques et disjointes sont activées en fonction de la modalité d’un même concept évoqué. frontières du module, en cherchant à recruter de nouveau neurones. Les dynamiques induites par ces compétitions entre modules engendre une dynamique lente de déplacement des modules. Ce dernier principe, qui porte sur cette modularisation fonctionnelle par diffusion des perturbations induites par les sites de forçage, est définit comme suit : UN MODELE CONNEXIONNISTE DE LA MEMOIRE 113
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