Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

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Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents
voir l’effort conscient que nous sommes obligés de réaliser pour maintenir notre attention
sur une image mentale. Celle-ci finit toujours par s’évanouir.
Cette remarque illustre la limite des architectures actuelles, qui tendent à se figer dans
l’état souhaité, qu’il soit dynamique ou non. Dans un tel cadre, aucune autonomie du
système n’est possible, puisque celui-ci ne peut pas, en interne, modifier l’état dans
lequel il s’est mis. Comme nous le verrons, l’approche réalisée dans cette thèse, qui
utilise ce principe de ‘dépersévération’, est compatible avec une certaine définition de
l’autonomie (Vers une maximisation de l’autonomie, p.108).
4. Catégories isochrones.
Ce type d’encodage est l’application de la propriété de synchronisation par
perturbation des systèmes attractifs (5, Synchronisation par perturbation, p.44). L’idée
consiste à tracer les fibres qui partent de l’attracteur, variétés de l’espace d’état, de telle
façon que l’ensemble des points contenus dans une fibre soient tous en phase avec le
point à l’intersection de l’attracteur et de la fibre.
Pour tracer cette fibre, il suffit de
perturber fortement le système
dynamique, tout en le laissant dans
son bassin d’attraction, et de le laisser
revenir vers l’attracteur, en
mémorisant la succession des états
x(t) pris par ce point, puis de laisser ce
point réaliser plusieurs tours au
voisinage l’attracteur. Dès lors, pour
connaître les fibres passant au
voisinage du point x0 de l’attracteur, il
suffit de prendre l’ensemble des points
mémorisés x(t) contenus dans une
boule de rayon e, centrée sur x0, puis
de dérouler le temps à l’envers pour
chacun de ses points (Figure 2-20).
L’avantage de la connaissance de
ces fibres, est de pouvoir quantifier le
degré de synchronisme atteint par un
ensemble de points perturbés : si les
fibres isochrones sont écartées, il y a de grandes chances que, pour une perturbation
donnée, l’ensemble des points de l’attracteur soient contenus dans le voisinage d’une
même fibre, et restent donc synchronisés. Par contre si ces fibres sont rapprochées, une
perturbation aura plus de chance de répartir les points entre plusieurs fibres isochrones,
et donc de désynchroniser le système.
L’apprentissage peut dès lors s’interpréter par une modification de la géométrie de ces
fibres dans l’espace d’état du système. De cette façon, à un concept bien mémorisé
correspond une fibre isochrone isolée, puisque de nombreuses perturbations du système
pousseront le système au voisinage de cette fibre. Cette interprétation peut permettre de
comprendre pourquoi des associations libres peuvent nous remémorer des données, ou
PREMIERE PARTIE : ANALYSE
Figure 2-20 : Fibres isochrones
Pour un système dynamique stabilisé sur son
attracteur, les fibres isochrones de cet attracteur
sont les lignes dont les points sont des états du
système en phase les uns avec les autres.