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.
Neural Netw. 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
