Session terminée (février – avril 2021)
Informations générales
Responsable : Louis Mc Dougall
Contact : louis.mc_dougall@ens-paris-saclay.fr
Langues : Français et anglais
Nombre de cours : 12
Horaires : tous les mercredi entre 19h et 21h
Date du premier cours : 03 février 2021
1. Introduction
Date : 03 février 2021
Speakers : Bence Csaba Farkas, Panagiota Loizidou, Louis Mc Dougall, Patricia Rozé, Avel Guénin-Carlut, Iona Brenac, Magdalena Sabat
Contact : louis.mc_dougall@ens-paris-saclay.fr
Prerequisites : none
Language : English
FR :
Ce cours sera dédié à un panorama des sciences cognitives et des cours qui suivront. Nous donnerons une définition générale des sciences cognitives et couvrirons brièvement leur histoire. Nous présenterons également ses branches principales, et expliquerons en quoi elles s’organisent autour d’un programme de recherche commun. Ce cours sera également l’occasion d’illustrer comment les sciences cognitives peuvent être appliquées à la vie réelle, et d’aborder quelques mythes et pièges associés à cette discipline.
EN :
This session will be dedicated to a broad overview of cognitive science and of the following lessons. We will give a general definition of cognitive science and briefly cover its history. We will also present its main branches and explain how their aim is to carry out a common research program. This session will also be an occasion to quickly illustrate how cognitive science can be applied in real life, and to adress some common myths and pitfalls associated with the field.
2. Evolution of concepts in cognitive sciences
Date : 10 février 2021
Speaker : Iona BRENAC
Contact : iona.brenac@ens-lyon.fr
Prerequisites : none
Language : English or French
FR:
L’objectif de ce cours sera d’introduire les principaux concepts des sciences cognitives d’un point de vue epistemologique et ontologique. La place des sciences cognitives parmi les sciences naturelles est singulier en ce qu’il réunit une variété de disciplines habituellement vues comme difficlement compatibles (e.g. anthropologie et neurosciences). Tout l’enjeu est donc d’assurer leur cohérence via leur programme de recherche, naturaliste. Nous analyserons l’évolution des concepts des sciences cognitives en retraçant leur trajet dans la construction de leur ethos scientifique du positivisme au naturalisme non-réductionniste.
EN:
This course will introduce the main concepts of cognitive sciences from an epistemological and ontological perspective. Cognitive sciences’ position in the field of natural sciences is quite unique since they bring together a variety of disciplines which are usually considered hardly compatible (e.g. anthropology and neurosciences). Thus, their issue is to ensure the coherence of their naturalist research programm. The evolution of their core concepts will be reviewed by tracing their path from a positivist to a non-reductionnist naturalist ethos.
3. Introduction to Cognitive Psychology
Date : 17 février 2021
Speaker : Magdalena SABAT
Contact : magdalena.sabat@ens.fr
Prerequisites : none
Language : English
FR:
Ce cours a pour objectif d’introduire les participants à la dimension psychologique des sciences cognitives. Nous couvrirons brièvement l’histoire de la psychologie, nous apprendrons quels effets la révolution cognitive a eu sur l’étude des cerveaux humains et non-humains, et nous découvrirons les principales méthodes de psychologie cognitive. Nous introduirons des concepts aussi communs que rarement strictement définis, tels que la perception, la cognition, l’esprit et la subjectivité. J’introduirai les expériences les plus (tristement) célèbres ayant stimulé la recherche dans chaque discipline des sciences cognitives.
EN:
This course is designed to introduce participants to the psychological dimension of cognitive science. We will shortly go over the history of psychology, we will find out how cognitive revolution affected the study of human (and non-human) brain and learn about the main methods in cognitive psychology. We will introduce such commonly, but rarely strictly defined concepts as perception, cognition, the mind and subjectivity. I will introduce the most (in)famous experiments that spurred research in every discipline of cognitive science.
4. Introduction to Neuropsychology and Neurolinguistics
Date : 3 mars 2021
Speaker : Magdalena SABAT, Patricia ROZÉ
Contact : magdalena.sabat@ens.fr, patricia.roze@ens.fr
Prerequisites : none required, but “Introduction to Cognitive Psychology” advised
Language : English
FR:
Bien qu’il soit aujourd’hui indiscutable que le cerveau est le siège de l’esprit (se référer à d’autres cours sur la philosophie de l’esprit pour une compréhension plus fine et quelques nuances), ce n’est le cas que depuis peu. Nous couvrirons les principales théories neuropsychologiques de l’esprit, de la glande pinéale et Descartes à la théorie de l’espace de travail global et Baars. Nous découvrirons la phrénologie et la néo-phrénologie. Nous verrons comment des patients atteints de troubles extraordinaires sont devenus les acteurs les plus essentiels des manuels de neuroscience et de neuropsychologie, tout en découvrant les limites des études lésionnelles pour expliquer le comportement humain. Ce cours fournira aux participants des bases indispensables de neuro-jargon (connectivité, plasticité, organisation fonctionnelle, etc.).
La seconde partie du cours prolongera l’introduction par une focalisation sur la neuropsychologie du langage. Comment le langage est-il traité et généré par le cerveau? Certaines aires cérébrales sont-elles spécialisées pour le traitement du langage? Le cours répondra à ces questions en abordant la neuro anatomie fonctionnelle du langage, et en faisant une brève histoire des méthodes en neurolinguistique, de l’étude des aires de Broca et Wernicke jusqu’à l’IRM. Ce faisant, le cours abordera les questions de l’acquisition du langage, de la spécialisation fonctionnelle et de la singularité du langage chez l’homme.
EN:
Although it is quite undebatable that the brain is the locus of the mind (for deeper understanding and nuances reference to other course on philosophy of the mind) it hasn’t been so for a long time. We will go over the main neuropsychological theories of the mind, from pineal gland and Descartes to Global Workspaces Theory and Baars. We will learn about Phrenology and neoPhrenology. We will see how patients with extraordinary disorders became the most salient actors of neuropsychology and neuroscience textbooks, learning in parallel about the limits of lesion studies to explain human behavior. The class will provide participants with principal knowledge of neuro jargon (connectivity, plasticity, functional organisation etc.).
The second part of the course will extend and illustrate the intro by focusing on the neuropsychology of language. The aim of this second part of the course will be to map cognitive architectures of language processing and production with the neuroarchitectures of such processes in the brain. Indeed, the human brain displays a highly functional specialization for language. The course will provide an overview of the functional neuroanatomy of language in the brain. It will go over the history of neurolinguistics methods, from the study of patients with brain lesions to brain imaging. The course will also adress the questions of language acquisition, specialization and the uniqueness of the human language system.
5. An overview of neuroimaging methods
Date : 10 mars 2021
Speaker : Bence Csaba FARKAS
Contact : farkas.bence123@gmail.com
Prerequisites : none
Language : English
FR :
Il existe de nombreuses méthodes que les neuroscientifiques cognitivistes utilisent pour étudier le cerveau. Dans cette conférence, nous nous familiariserons avec les deux outils les plus importants, l’électroencéphalographie (EEG) et l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Nous décrirons les principes de base de leur fonctionnement, les analyses les plus courantes de leurs données et quelques découvertes passionnantes acquises grâce à leur aide. Nous aborderons également brièvement d’autres méthodes et comparerons leurs forces et faiblesses respectives.
EN :
There are numerous methods which cognitive neuroscientists use to study the brain. In this lecture, we’ll get familiar with two of the most important tools, electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI). We’ll describe the basic principles of their operation, the most common analyses of their data and some exciting findings that have been acquired by their help. We’ll also briefly cover other methods and compare their respective strengths and weaknesses.
6. Moral cognition
Date : 17 mars 2021
Speaker : Louis Mc Dougall
Contact : louis.mc_dougall@ens-paris-saclay.fr
Pre-requisites : none required, but “An overview of neuroimaging methods” and “Introduction to cognitive science” advised
Language : Français
FR:
Comment distinguons-nous le bien du mal ? Comment se fait-il que les critères moraux diffèrent autant entre individus, groupes ou cultures ? L’étude de la cognition moral est une sous-discipline des sciences cognitives qui cherche à répondre à ces questions. Dans ce cours, nous chercherons tout d’abord à définir ce que nous entendons par la “moralité”, et nous survolerons l’histoire de l’application des sciences cognitives à son étude. Nous explorerons également la psychologie morale, mentionnerons les circuits cérébraux considérés comme sous-tendant le sens moral, et nous parlerons de quelques modèles essayant de décrire comment la raison, les émotions et les influences externes façonnent la prise de décision morale. Pour finir, nous mentionnerons quelques essais d’implentation de prises de décision morales au sein d’agents artificiels, ainsi que les défis qui les accompagnent.
EN:
How do we identify what is right or wrong ? How come moral standards differ so much between individuals, groups or cultures ? Moral cognition is a subfield of cognitive science that aims at answering those questions. In this course, we will first attempt to give some definitions of what we mean by “morality”, and cover the history of how cognitive science has been applied to its study. We will also dive into moral psychology, mention the brain circuits that are thought to underlie moral thinking, and discuss some models that try to give a unified account of how reason, emotion and external influences come into play in moral decision-making. Finally, we will mention attempts at implementing moral decision making in artificial agents, and the challenges that come with them.
7. Brain-Computer Interfaces
Date : 24 mars 2021
Speaker : Panagiota Loizidou
Contact : panloizidou@gmail.com
Prerequisites : none required, but Introduction to methods in Cognitive Sciences (?)
Language: English
FR :
Les interfaces cerveau-ordinateur (ICO) transforment l’activité neuronale en signaux de contrôle pour des dispositifs externes reliant le cerveau au monde extérieur. Le contrôle actif ou passif d’un dispositif externe, qu’il s’agisse d’une souris sur un écran, d’une pièce prothétique ou d’un robot, peut être particulièrement utile aux patients souffrant de lésions neurologiques, de paralysie et de maladies neurodégénératives. Dans cette session, nous aborderons le domaine des ICO, depuis les protocoles d’acquisition de signaux jusqu’à la gamme d’applications des ICO invasives et non invasives. L’un des principaux défis de ce domaine est de rendre les ICO plus robustes et plus fiables dans des environnements non contrôlés (en dehors du laboratoire). Une attention particulière sera donc accordée à la phase de formation, aux facteurs humains et à l’ergonomie, ainsi qu’à l’expérience de l’utilisateur.
EN :
Brain-computer interfaces (BCIs) transform neural activity into control signals for external devices linking the brain to the external world. The active or passive control of an external device whether this is a mouse on a screen, a prosthetic part, or a robot can be especially helpful for patients suffering from brain injuries, paralysis, and neurodegenerative diseases. In this lecture, we will review the field of BCIs from signal acquisition protocols to the array of applications of invasive and non-invasive BCIs. One of the main challenges of the field is how to make BCIs more robust and reliable in non-controlled environments (outside the lab) so attention will be given to the training phase, the human-factors and ergonomics, as well as the user’s experience.
8. Cognitive Modeling
Date : 31 mars 2021
Speaker : Patricia Rozé
Contact : patricia.roze@ens.fr
Language : English or French
FR:
La modélisation joue un rôle fondamental en sciences cognitives et permet de simuler des processus cognitifs, humains ou animaux. En sciences cognitives, les modèles peuvent être théoriques (cf cours d’intro à la psychologie cognitive) ou appliqués. Ce cours se concentrera sur les modèles computationnels des processus cognitifs. L’objet du cours sera de comprendre en quoi la modélisation en sciences cognitives peut être différente d’autres approches (physique, robotique…). Pour cela, le cours abordera les grands tournants et les grands courants du champ, tout en présentant et discutant précisément des modèles ayant marqué les sciences cognitives (perceptron, réseau de Hopfield…).
EN:
Cognitive modeling is a subfield of cognitive science that aims at simulating human cognition and cognitive processes. Cognitive modeling is usually considered a branch of computer science, though theoretical modeling is also important in cognitive psychology. Therefore, the course will focus on computational approaches. The course will first provide a historical introduction, from symbolism to connectionism, as a way to introduce the main theoretical issues in the field. The course will also identify key methods and approaches in an effort to explain how cognitive modelling can be distinguished from other methodologies. Finally, specific models (both symbolic and connectionists) will be described and discussed (ACT, Perceptron, Hopfield networks…).
9. Introduction to reinforcement learning in the brain
Date : 7 avril 2021
Speaker : Bence Csaba FARKAS
Contact : farkas.bence123@gmail.com
Language : English
FR :
L’apprentissage par renforcement est un domaine de l’apprentissage machine qui vise à décrire le type de calculs que les agents prenant des décisions doivent effectuer pour apprendre et agir de manière adaptative. Il a été proposé que de tels algorithmes puissent également être appliqués par le cerveau pendant la prise de décision. Dans cette conférence, nous explorerons les origines des modèles d’apprentissage par renforcement dans l’apprentissage animal, nous nous familiariserons avec les erreurs de prédiction, nous présenterons le cadre d’apprentissage par renforcement de manière un peu plus formelle et, enfin, nous décrirons les façons dont ces algorithmes pourraient être appliqués dans le cerveau.
EN :
Reinforcement learning is an area of machine learning that aims to describe the kind of computations that decision makers have to perform to learn and act adaptively. It has been proposed that such algorithms also might be applied by the brain during decision making. In this lecture we’ll explore the origins of reinforcement learning models in animal learning, get familiar with prediction errors, introduce the reinforcement learning framework a bit more formally, and finally, describe the ways in which these algorithms might be implemented in the brain.
10. Bridging the gap between artificial intelligence and cognitive science
Date : 14 avril 2021
Speaker : Louis Mc Dougall
Contact : louis.mc_dougall@ens-paris-saclay.fr
Pre-requisites : none
Language : Français
FR:
Là où les sciences cognitives tentent de définir et comprendre l’esprit (humain ou non!), l’intelligence artificielle, ou IA, est un domaine dont le but est la construction et l’étude d’agents artificiels intelligents. Comme ces deux disciplines ont pour objet commun la cognition, elles sont proches, mais ont chacune leur propre histoire distincte. Dans ce cours, nous verrons comment l’IA et les sciences cognitives pourraient être intégrées, et comment chaque discipline pourrait alimenter l’autre. Nous décrirons comment l’IA peut être appliqué à la compréhension de la cognition humaine, et montrerons en quoi le cerveau pourrait bien implémenter différents algorithmes tout droit sortis de la branche du “mahcine learning”, ou apprentissage machine. Inversement, nous découvrirons en quoi les sciences cognitives pourraient aider à construire de meilleurs agents artificiels, en mentionnant comment un certain nombre d’agents artificiels modernes peuvent souffrir du problème de la “boîte noire”, et en examinant comment les avancées dans le domaine de l’IA “explicable” pourraient aider à résoudre ce problème.
EN:
While cognitive science is concerned with understanding the mind (including but not restricted to the human one), artificial intelligence, or AI, is a field concerned with building and studying intelligent artificial agents. As those two disciplines are interested in cognition they are quite close, but they have their own separate history. In this course, we will discuss how AI and cognitive science could be integrated, and how those fields could inform one another. We will describe how AI can be applied to the understanding of human cognition, and will show how the brain could implement various algorithms coming from the field of machine learning. The other way around, we will talk about how cognitive science might help build better artificial agents, by mentioning how a number of modern artificial agents can be highly specialized black boxes, and by discussing how advances in explainable AI could help solve this problem.
11. Architectural constraints on cognition
Date : 5 mai 2021
Speaker : Avel GUÉNIN–CARLUT
Contact : avel@kairos-research.org
Prerequisits : none
Language : English
FR:
Les systèmes vivants fonctionnent généralement à proximité d’un régime “critique”, où la sensibilité aux stimuli extérieurs et aux fluctuations internes est maximale. En effet, les caractéristiques architecturales qui permettent l’adaptabilité affichent une propriété d’“invariance d’échelle” qui sous-tend la dynamique critique. L’inférence active, mise en œuvre à travers les processus d’évolution, de développement et de cognition, est un candidat majeur pour expliquer comment et pourquoi une telle architecture cognitive invariante d’échelle peut émerger. Nous discuterons du contexte de la recherche sur l’inférence active, de la manière dont elle aborde les aspects informatiques et conceptuels de la cognition, et de la raison pour laquelle elle permet l’intégration de l’étude des systèmes vivants, cognitifs et sociaux.
EN:
Living systems typically work near a “critical” regime, where susceptibilty to outside stimuli and internal fluctuations are maximal. Indeed, architectural features allowing for adaptive agency display a propery of “scale invariance” that underly critical dynamics. Active inference, enacted through the processes of evolution, development and cognition, is a major candidate for explaining how and why such scale invariant cognitive architecture may emerge. We will discuss what is the background of active inference research, how it adresses computational and conceptual aspects of cognition, and why it allows the integration of the study of living, cognitive, and social systems.
12. Can cognitive mecanisms explain social behaviour?
Date : 12 mai 2021
Speaker : Avel GUÉNIN–CARLUT
Contact : avel@kairos-research.org
Prerequisites : none
Language : English
FR:
Les chercheurs en psychologie cognitive et évolutionniste affirment généralement qu’ils peuvent expliquer le comportement social en mettant en évidence le rôle des mécanismes cognitifs. Cependant, les mécanismes cognitifs documentés fonctionnent généralement de manière très intégrée et peuvent difficilement “expliquer” un comportement spécifique. Par conséquent, il existe un écart entre la mesure du comportement en laboratoire et l’explication de la cognition dans la nature, que plusieurs stratégies établies sont proposées pour surmonter. Nous examinerons quelles sont ces stratégies et pourquoi la réduction du comportement écologique à des mécanismes cognitifs ne peut apporter une compréhension significative ni de la cognition ni du comportement.
EN:
Researchers in cognitive and evolutionary psychology commonly claim that they can explain social behavior by highlighting the role of cognitive mechanisms. However, documented cognitive mechanisms typically work in a highly integrated manner and can hardly “explain” any specific behaviour. Consequently, a gap exists between measuring behaviour in the lab and explaining cognition in the wild, which several established strategies are proposed to overcome. We will discuss what are this strategies, and why reducing ecological behaviour to cognitive mechanisms cannot bring meaningful understanding of either cognition or behaviour.
Session terminée (septembre – décembre 2020)
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