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31 décembre 2017

Théorie adaptative de résonance :Comment un cerveau apprend à être présent consciemment, à apprendre et à identifier un monde de changement

Aperçu: G.M. (article de 2012)

La théorie de la résonance adaptative, ou ART, est une théorie cognitive et neurale de la façon dont le cerveau apprend de manière autonome à catégoriser, reconnaître et prédire des objets et des événements dans un monde en évolution. Cet article passe en revue les développements classiques et récents de l'ART, et fournit une synthèse des concepts, des principes, des mécanismes, des architectures et des bases de données interdisciplinaires qu'ils ont contribué à expliquer et à prédire. La revue illustre que l'ART est actuellement la théorie cognitive et neurale la plus développée disponible, avec la plus large gamme explicative et prédictive. Au cœur du pouvoir prédictif de l'ART, il y a sa capacité à effectuer des apprentissages rapides, progressifs, stables et supervisés en réponse à un monde en mutation. 
L'ART spécifie des liens mécanistes entre les processus de la conscience, de l'apprentissage, de l'attente, de l'attention, de la résonance et de la synchronie pendant l'apprentissage non supervisé et supervisé.  
L'ART fournit des explications fonctionnelles et mécaniques de sujets aussi divers que les circuits corticaux laminaires; objet invariant et apprentissage et reconnaissance scénique; l'attention du prototype, de la surface et des limites; oscillations gamma et bêta; l'apprentissage des cellules de la grille entorhinale et des cellules de l'hippocampe; calcul de mécanismes spatiaux et temporels homologues dans le système entorhinal-hippocampique; les pannes de vigilance pendant l'autisme et l'amnésie temporale médiale; les interactions cognitives-émotionnelles qui focalisent l'attention sur des objets valorisés de manière adaptative et temporisée; les mémoires de travail de rang d'ordre d'articles et blocs de liste appris pour la planification et le contrôle de séquences d'informations linguistiques, spatiales et motrices; les percepts de la parole consciente qui sont influencés par le contexte futur; diffusion auditive dans le bruit pendant la ségrégation à la source; et la normalisation des enceintes.
Les régions cérébrales qui sont fonctionnellement décrites incluent le néocortex visuel et auditif; les noyaux thalamiques spécifiques et non spécifiques; les cortex inférotemporaux, pariétaux, préfrontaux, entorhinaux, hippocampiques, parahippocampiques, périrhinaux et moteurs; champs oculaires frontaux; champs oculaires supplémentaires; amygdale; ganglions de la base: cervelet; et colliculus supérieur. 
En raison de l'organisation complémentaire du cerveau, l'ART ne décrit pas de nombreux comportements spatiaux et moteurs dont les lois d'appariement et d'apprentissage diffèrent de celles de l'ART.
Les algorithmes ART pour l'ingénierie et la technologie sont listés, ainsi que les comparaisons avec d'autres types de modèles.

 2012 Oct 4. pii: S0893-6080(12)00258-4. doi: 10.1016/j.neunet.2012.09.017. 

Adaptive Resonance Theory: How a brain learns to consciously attend, learn, and recognize a changing world

Source

Center for Adaptive Systems, Graduate Program in Cognitive and Neural Systems, Boston University, 677 Beacon Street, Boston, MA 02215, United States; Center for Computational Neuroscience and Neural Technology, and Department of Mathematics, Boston University, 677 Beacon Street, Boston, MA 02215, United States. Electronic address: steve@bu.edu

Abstract

Adaptive Resonance Theory, or ART, is a cognitive and neural theory of how the brain autonomously learns to categorize, recognize, and predict objects and events in a changing world. This article reviews classical and recent developments of ART, and provides a synthesis of concepts, principles, mechanisms, architectures, and the interdisciplinary data bases that they have helped to explain and predict. The review illustrates that ART is currently the most highly developed cognitive and neural theory available, with the broadest explanatory and predictive range. Central to ART's predictive power is its ability to carry out fast, incremental, and stable unsupervised and supervised learning in response to a changing world. ART specifies mechanistic links between processes of consciousness, learning, expectation, attention, resonance, and synchrony during both unsupervised and supervised learning. ART provides functional and mechanistic explanations of such diverse topics as laminar cortical circuitry; invariant object and scenic gist learning and recognition; prototype, surface, and boundary attention; gamma and beta oscillations; learning of entorhinal grid cells and hippocampal place cells; computation of homologous spatial and temporal mechanisms in the entorhinal-hippocampal system; vigilance breakdowns during autism and medial temporal amnesia; cognitive-emotional interactions that focus attention on valued objects in an adaptively timed way; item-order-rank working memories and learned list chunks for the planning and control of sequences of linguistic, spatial, and motor information; conscious speech percepts that are influenced by future context; auditory streaming in noise during source segregation; and speaker normalization. Brain regions that are functionally described include visual and auditory neocortex; specific and nonspecific thalamic nuclei; inferotemporal, parietal, prefrontal, entorhinal, hippocampal, parahippocampal, perirhinal, and motor cortices; frontal eye fields; supplementary eye fields; amygdala; basal ganglia: cerebellum; and superior colliculus. Due to the complementary organization of the brain, ART does not describe many spatial and motor behaviors whose matching and learning laws differ from those of ART. ART algorithms for engineering and technology are listed, as are comparisons with other types of models.
PMID:23149242
DOI:10.1016/j.neunet.2012.09.017