Neurophilosophie Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La Neurophilosophie ou philosophie des neurosciences désigne l'étude interdisciplinaire des neurosciences et de la philosophie. Les travaux de ce champ d'étude sont souvent séparés en deux méthodes distinctes. Bibliographie[modifier | modifier le code] Bernard Andrieu , La neurophilosophie, 2007, éditions PUFPierre Poirier , Luc Faucher: Des neurosciences à la philosophie. Références[modifier | modifier le code] (en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Neurophilosophy » (voir la liste des auteurs) Portail des neurosciences
Analogies et correspondances Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L’homme et le macrocosme : planche tirée du De utriusque cosmi maioris et minoris historia de Robert Fludd (1619). La théorie des analogies et correspondances est une doctrine propre aux occultistes et aux ésotéristes. Cette doctrine est partagée aussi par quelques poètes, quelques peuples premiers… considérant les parties du monde comme analogues et leurs éléments en correspondances, « par parenté » (selon Orphée)[1], « proportion » (selon Pythagore)[2], « amitié » (Platon)[3], « sympathie » (selon Bolos de Mendès)[4], « harmonie, attraction par ressemblance, contiguïté ou causalité… » L'Homme (microcosme) et le Monde (macrocosme) sont analogues, ressemblants, de même structure, de sorte que les yeux de l'Homme et les luminaires (Soleil et Lune) du Monde, tête et signe du Bélier… sont correspondants, en corrélation. Définitions[modifier | modifier le code] Papus (1865-1916), Traité méthodique de science occulte (1891), t. Pierre A.
Psychologie cognitive Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Plus généralement la cognition se définit comme l'ensemble des activités mentales et des processus qui se rapportent à la connaissance et à la fonction qui la réalise. La psychologie cognitive part du principe que l'on peut inférer des représentations, des structures et des processus mentaux à partir de l'étude du comportement. Contrairement au béhaviorisme, elle défend la thèse que la psychologie est bien l'étude du mental et non du comportement. À la différence des autres courants mentalistes, elle ne pense pas que l'introspection soit une voie d'accès particulièrement fiable pour explorer le mental. Historique[modifier | modifier le code] La psychologie cognitive est véritablement née dans les années 1950, en même temps que l'intelligence artificielle. Notions de base[modifier | modifier le code] Bibliographie (manuels et textes introductifs)[modifier | modifier le code] Liens externes[modifier | modifier le code] Précurseurs :
Associationnisme Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Ne pas confondre avec le shirk, qui consiste selon l'islam à associer fautivement à Dieu d'autres dieux ou d'autres êtres. Histoire[modifier | modifier le code] Pour Aristote, les conséquents suivent leurs antécédents, soit par une consécution nécessaire, soit par habitude, ce qui a lieu le plus souvent. Les stoïciens expliquent la formation des idées générales, des anticipations, éléments et principes du raisonnement, sont des lois d'association. « Parmi les concepts, les uns sont conçus par contact, d'autres par similitude, d'autres par analogie, d'autres par transfert, d'autres par composition, d'autres par opposition. Pour Hume, « il n'y a que trois principes de connexion entre les idées : la ressemblance, la contiguïté dans le temps et dans l'espace, la causalité » (Enquête sur l'entendement humain, section III) (1748). Hartley explique l'esprit par l'association et celle-ci par les vibrations. Concept[modifier | modifier le code]
Neurone formel Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Représentation d'un neurone formel (ou logique) Le neurone formel est l'unité élémentaire des réseaux de neurones artificiels dans lesquels il est associé à ses semblables pour calculer des fonctions arbitrairement complexes, utilisées pour diverses applications en intelligence artificielle. Le neurone formel de McCulloch et Pitts[modifier | modifier le code] Historique[modifier | modifier le code] Le premier modèle mathématique et informatique du neurone biologique est proposé par Warren McCulloch et Walter Pitts en 1943[1]. McCulloch et Pitts étudiaient en fait l'analogie entre le cerveau humain et les machines informatiques universelles. Malgré la simplicité de cette modélisation, ou peut-être grâce à elle, le neurone formel dit de McCulloch et Pitts reste aujourd’hui un élément de base des réseaux de neurones artificiels. Formulation mathématique[modifier | modifier le code] On considère le cas général d'un neurone formel à à . pour l'entrée .
Neurophilosophy Neurophilosophy or philosophy of neuroscience is the interdisciplinary study of neuroscience and philosophy. Work in this field is often separated into two distinct methods. The first method attempts to solve problems in philosophy of mind with empirical information from the neurosciences. Neurophilosophy explores the relevance of neuroscientific studies to arguments in philosophy of mind. The foremost proponents of neurophilosophy are Patricia and Paul Churchland[2]. Specific issues Four issues that are characteristic to neurophilosophy are[3]: "The indirectness of studies of mind and brain""Relations between psychological and neuroscientific inquiries""Modularity""Computational or representational analysis of brain processing" List of neurophilosophers Notes Jump up ^ Clark, 2000Jump up ^ Bechtel, Mandik and Mundale, 2001, p.viiiJump up ^ Bechtel, Mandik and Mundale, 2001, citations: p.15, p.16, p.18, p.19 See also References Bechtel, W., Mandik, P., Mundale, J. (2001). Clark, A. (2000).
Biais cognitif Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un biais cognitif est un schéma de pensée, cause de déviation du jugement. Le terme biais fait référence à une déviation systématique par rapport à la réalité. L'étude des biais cognitifs fait l'objet de nombreux travaux en psychologie cognitive, en psychologie sociale et plus généralement dans les sciences cognitives. Ces travaux ont identifié de nombreux biais cognitifs propres à l'esprit humain [réf. nécessaire] à travers de multiples domaines : perception, statistiques, logique, causalité, relations sociales, etc. Du point de vue de leurs domaines, on peut distinguer entre autres des erreurs de perception, d'évaluation, d'interprétation logique. Liste de biais cognitifs[modifier | modifier le code] Biais sensori-moteurs[modifier | modifier le code] Biais attentionnels[modifier | modifier le code] Biais d'attention (en) — avoir ses perceptions influencées par ses propres centres d’intérêt Biais mnésique[modifier | modifier le code]
Tâche de sélection de Wason Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Énoncé de la tâche de sélection[modifier | modifier le code] Quelle(s) carte(s) faut-il retourner ? La tâche de sélection a été développée par le psychologue cognitiviste Peter Wason durant les années 1960[1]. Dans la version standard de la tâche de Wason, la question posée peut s'énoncer comme suit : « Quatre cartes comportant un chiffre sur une face et une lettre sur l'autre, sont disposées à plat sur une table. Solution[modifier | modifier le code] La réponse correcte à cette épreuve consiste à retourner deux cartes: celle portant la lettre D visible et l'autre montrant le numéro 7 visible. Les erreurs de raisonnement dans la tâche de Wason[modifier | modifier le code] Beaucoup de gens se trompent à cette tâche (environ 80 % [2]). L'erreur la plus courante, à savoir retourner la carte 5, et oublier la carte 7, révèle deux biais cognitifs : Interprétation logique[modifier | modifier le code] Qui faut-il contrôler ?
le site de l'équipe Compréhension, Raisonnement et Acquisition de Connaissances - Emmanuel Sander Professeur, Université Paris 8, UFR 07Responsable de l'équipe "Compréhension, Raisonnement et Acquisition de Connaissances" du laboratoire Paragraphe (EA 349) Analogie, Catégorisation, Connaissances naïves, Conceptualisation, Effets de contenu dans les apprentissages, Environnements Informatiques pour les Apprentissages Humains, Psychologie des apprentissages scolaires, Transfert d'apprentissage L’orientation générale de ses recherches s'inscrit dans une perspective cognitive et développementale en lien avec les questions de l’éducation. Ses problématiques concernent la mise en évidence et l’analyse du rôle des connaissances préalables dans les activités de compréhension et de raisonnement à travers des situations d’acquisition de connaissances. Liens favoris: Bibliographie: Articles de revues scientifiques à comité de lecture Gamo, S., Taabane L., & Sander, E. Gamo, S., Sander, E., & Richard, J-F. (2010). Brissiaud, R., & Sander, E. (2010). Sander, E. (2007). Sander, E. (2003). Richard, J.
Modèle cognitif Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un modèle cognitif est une représentation simplifiée visant à modéliser des processus psychologiques ou intellectuels. Leur champ d'application est principalement la psychologie cognitive et l'intelligence artificielle à travers la notion d'agent. Les sciences cognitives se servent de manière récurrente de modèles cognitifs : devant la complexité des processus permettant d'expliquer les raisonnements et les comportements, il est en effet pratique de passer par des hypothèses simplificatrices sous forme de modèles. Un modèle étant cependant une représentation permettant d'appréhender plus simplement un aspect d'un problème, de nombreux modèles cognitifs peuvent se côtoyer, chacun apportant un éclairage particulier sur un aspect particulier. Des modèles cognitifs dans différents domaines[modifier | modifier le code] Aaron Beck propose, dans le domaine de la psychologie, un modèle cognitif qui se résume en trois degrés simples :
Réseau de neurones artificiels Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien. Ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes [1] permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen en particulier), et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel. En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester quelques hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou encore les conséquences de ces hypothèses pour les comparer au réel.