Transcript Théorie

Virginie AUDOUARD
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PLAN
INTRODUCTION
THEORIE NON COMPUTATIONNELLE

Théorie du ralentissement cognitif (Salthouse)
THEORIE COMPUTATIONNELLE
symbolique : SPAN
 non symbolique : NEUROMODULATION
 raisonnement analogique (Viskontas & al)

Quelques limites …
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QUELQUES DEFINITIONS
 En vieillissement, il existe plusieurs familles de
théories :
 - théories computationnelles = implantée ou simulée
sur ordinateur. Représentation des phénomènes et
mécanismes , dans un programme informatique qui
va reproduire ces phénomènes.
 - théories non computationnelles = n’a pas été
implémentée sur ordinateur.
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QUELQUES CONTRAINTES
 Puissance explicative : une théorie est d’autant plus
puissante qu’elle explique un nombre plus élevé de
phénomènes
 Economie explicative : une théorie est préférable à une
autre théorie lorsqu’elle comporte moins de postulats
ou mécanismes
 => allier puissance et économie
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THEORIE NON COMPUTATIONNELLE : THEORIE
DU RALENTISSEMENT COGNITIF (Salthouse)
 Postulat : diminution de la vitesse de l’information
avec l’âge
 2 mécanismes :
 Mécanisme du temps limité
 Mécanisme de la simultanéité
 Validation empirique (Kliegl & al)
 Tâche de reconnaissance indicée
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 Pourcentage de réponses correctes en fonction du temps de présentation à l’encodage dans
une tâche de mémoire. (Kliegl & al, 1993)
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RALENTISSEMENT GLOBAL OU
SPECIFIQUE ?
 Général : touche tous les processus cognitifs.
 Spécifique : qui ne touchent que certains processus ou
qui touchent certains processus plus que d’autres.

Méthode des graphes de Brinley
Graphique de Brinley
permettant d’évaluer
l’importance du
ralentissement cognitif
avec l’âge
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THEORIE COMPUTATIONNELLE
SYMBOLIQUE : SPAN
 Speed Parallellism Activation Noise
 Postulats : 1. SPAN est une théorie mécanique >
2. SPAN est une théorie symbolique
3. Activation des informations
 Implémentation computationnelle :


Dispose d’une mémoire dans laquelle l’information procédurale +
déclarative sont stockées au cours de l’apprentissage
4 paramètres de l’activation
=> SPAN : capacité de traitement résulte de la dynamique
entre vitesse de propagation de l’activation de l’information
et le bruit. >
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Postulat n°1
Figure 2 : Mécanismes mis en œuvre pour accomplir
l’épreuve d’empan calculatoire selon
la théorie SPAN (Byrne, 1998)
Figure 1 : Mécanismes mis en œuvre pour accomplir
l’épreuve des codes selon la théorie SPAN (Byrne, 1998)
>
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RESULTATS DES SIMULATIONS (Byrne)
Figure 1 : Temps de réalisation de l’épreuve des codes par le modèle SPAN en fonction du paramètre Gamma
Figure 2 : Probabilité de réussites des séries de problèmes arithmétiques de taille variable dans SPAN
en fonction de la valeur gamma
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THEORIE COMPUTATIONNELLE SYMBOLIQUE :
NEUROMODULATION (LI & al)
 Propose cette théorie pour expliquer la diminution des
performances cognitives avec l’âge.
 Postulats : 1. Système cognitif performant
2. vieillissement cognitif : niveau
neurobiologique et psychologique
3. Diminution de l’efficience cognitive >
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Illustration de la théorie de la neuromodulation (Li & al, 1999)
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Implémentation
 Les auteurs ont fait varier le paramètre critique G
(gain) = est censé capturer la fluctuation dans la
libération des neuromédiateurs.


Valeur G élevé : système jeune, systèmes dopa. non dégradés
Valeur G basse : système âgé.
Réseaux de neurones du type de ceux utilisés par Li & al dans leurs simulations des effets du vieillissement
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Evolution de l’activation d’une cellule jeune et d’une cellule âgée en fonction de la stimulation et du paramètre G
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RESULTATS DE SIMULATIONS (Li & al)
 Effets du vieillissement sur des tâches de stockage et
rappel de listes de paires de mots
 Les auteurs ont cherché à reproduire les effets de l’âge
sur certains phénomènes mnésiques importants :



Diminution des performances avec l’âge >
Susceptibilité à l’interférence pro-active >
Interaction âge x complexité >
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Diminution des performances avec l’âge
>
Performances en rappel des réseaux jeunes et âgés, différant par un seul paramètre
à différentes étapes de l’apprentissage
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Susceptibilité à l’interférence pro-active
>
Illustration de l’interaction âge x interférence dans les modélisations computationnelles (Li & al) :
nombre d’essais nécessaires au système pour apprendre les listes de paires de mots
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Interaction âge x complexité
Illustration de l’interaction âge x difficulté dans les modélisations computationnelles (Li & al, 1999) :
Cosinus (montrant qualité du rappel) entre items rappelés par le modèle et rappel attendu
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Viskontas & al
Relational Integration, Inhibition, and Analogical Reasoning in Older Adults. Par : Viskontas, Indre V., Morrison, Robert G., Holyoak, Keith J.,
Hummel, John E., Knowlton, Barbara J., Psychology and Aging, 0882-7974, 2004, Vol. 19, Edition 4
 Intégration relationnelle, inhibition et raisonnement
analogique chez les personnes âgées.
 Théorie : La difficulté des tâches de raisonnement dépend de leur
complexité relationnelle, qui augmente avec le nombre de relations qui
doit être considéré simultanément pour effectuer une inférence, et le
nombre d’items non pertinents qui doit être inhibé.
 Epreuve : tâche analogique >
 Des simulations ont été basées sur un modèle neurocomputationnel de
raisonnement analogique :
 LISA (Learning and Inference with Schemas and Analogies)
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Tâche analogique
 Participants : 31 jeunes, 36 d’âge moyen et 27 personnes
âgées.
 Matériel et procédure : tâche analogique avec des niveaux
de complexité différents.
 Sur ordinateur : doivent presser le bouton « same » ou
« different » quand les 2 images apparaissent sur l’écran
selon la règle énoncée par l’expérimentateur.
 112 problèmes = 64 « same » et 48 « different ».
>
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COMPARAISON DES RESULTATS AVEC LE MODELE LISA
Résultats :
Tous les participants ont fait plus d’erreurs
Lorsque le niveau de complexité s’élevait.
- Niveau précision : intermédiaires ≈âgés
- Niveau TR : intermédiaires≈jeunes
- Interaction âge x complexité
âgées.
Limite : l’étude actuelle ne prévoit pas de
preuve directe de l’hypothèse que les
changements sont responsables des déficits
de raisonnement chez les personnes âgées.
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CONCLUSION
 Avantages des modèles computationnels:





Explication claire et précise de la mécanique cognitive
Spécifiques et précis
Ne sont pas limités à des tâches
Permettent d’évaluer la cohérence interne d’une théorie
Peut évaluer la nécessité/suffisance d’une théorie
Limites (selon les auteurs du dernier article):


Le vieillissement est implémenté comme un évènement qui se
produit après une phase d’apprentissage initial
Ne modélisent pas l’ensemble des variables qui pourraient
influencer la performance de l’homme dans la tâche
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