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Les bébés utilisent un raisonnement sophistiqué pour comprendre le monde physique
Les scientifiques ont constaté que, avant même de pouvoir parler, les bébés utilisent un raisonnement sophistiqué pour comprendre le monde physique qui les entoure, combinant des principes abstraits avec des connaissances issues de l'observation pour former des attentes étonnamment avancées sur la façon dont de nouvelles situations se développeront.
L’équipe internationale de scientifiques a mis au point un modèle informatique expliquant comment les bébés prédisent avec précision leur surprise lorsque les objets ne se comportent pas comme ils le souhaitent.
Un article sur leur dernier travail, co-dirigé par Josh Tenenbaum du Département des sciences du cerveau et des sciences cognitives au Massachusetts Institute of Technology (MIT) aux États-Unis et Luca Bonatti de l'Institut Catalan de Recerca i Estudis Avançats à l'Université Pompeu Fabra à Barcelone, en Espagne, est apparu en ligne cette semaine dans la revue Science.
L'équipe a conçu le modèle informatique pour suivre le principe du «raisonnement pur», c'est-à-dire prédire ce qui se passe ensuite, en fonction de ce qui a déjà été observé. Cependant, le modèle contient également un élément qui différencie les humains des autres organismes: la capacité, guidée par des concepts abstraits, de former des attentes rationnelles à propos de nouvelles situations jamais rencontrées auparavant.
Ils ont ensuite testé le modèle en le comparant aux réponses des bébés et ont constaté que les résultats étaient très proches, ce qui les a amenés à conclure que les bébés raisonnaient de la même manière.
Tenenbaum, professeur agrégé de sciences cognitives et de calcul au MIT, a déclaré à la presse que:
"L'intelligence réelle consiste à se trouver dans des situations auxquelles vous n'avez jamais assisté auparavant, mais qui ont des principes abstraits communs avec votre expérience et à utiliser cette connaissance abstraite pour raisonner de manière productive dans la nouvelle situation."
Ses collègues et lui tentent de «rétro-ingénier» la façon dont les bébés observent et pensent au monde qui les entoure en les étudiant à des étapes clés de leurs deux premières années de vie, y compris à 3, 6 et 12 mois (le projet est devenu connu sous le nom de «projet 3-6-12» et fait partie d’une étude plus vaste du MIT utilisant des ordinateurs pour simuler l’intelligence humaine.
D'après les travaux antérieurs d'Elizabeth Spelke, professeur de psychologie à l'université de Harvard, ils savaient que mesurer le temps que les bébés regardent est un bon moyen de mesurer leur niveau de surprise. plus l'événement est inattendu, plus ils regardent.
Spelke a également mis au point une grande partie du travail qui a montré aux bébés une compréhension des concepts abstraits concernant les objets physiques et leur comportement. Des concepts identiques à ceux des objets physiques ne peuvent pas simplement apparaître et disparaître, et ils doivent bouger pour être à un endroit à la fois et ensuite à un autre endroit.
Tenenbaum et ses collègues ont programmé ces principes abstraits dans un modèle informatique appelé «observateur idéal bayésien», puis ont effectué de nombreuses simulations sur la façon dont les objets se comportent dans des situations données.
À l'aide du modèle, ils ont ensuite établi un ensemble de prédictions sur la durée pendant laquelle les bébés continueraient à regarder des animations d'objets plus ou moins compatibles avec leurs attentes basées sur les connaissances acquises.
Par exemple, dans une expérience, des bébés de 12 mois ont observé une animation de quatre objets, trois bleus et un rouge, qui rebondissaient dans un récipient avec une ouverture visible évidente.
Après les avoir laissés regarder les objets rebondir pendant un moment, les chercheurs ont recouvert la scène et, pendant que celui-ci était recouvert, l'un des objets laissait le conteneur traverser l'ouverture.
Si la scène n'était couverte que pendant moins d'une demi-seconde, les bébés ont été surpris si c'était l'un des objets les plus éloignés du conteneur qui avait quitté la scène.
Si la scène était couverte plus longtemps (disons 2 secondes), ils étaient moins surpris si le plus absent manquait quand ils ont revu la scène, et ils étaient seulement surpris si c'était le rouge qui manquait (l'objet le plus rare).
Et entre ces deux extrêmes, la distance à la sortie et le nombre d'objets importaient.
L'expérience a donné aux chercheurs plusieurs variables à jouer: ils peuvent varier le nombre d'objets, leurs positions spatiales (distances par rapport à la sortie) et le facteur temps (par exemple, combien de temps couvrir la scène).
Quand ils ont utilisé le modèle informatique, ils ont pu prédire avec précision combien de temps les bébés regarderaient le même événement, à travers une douzaine de scénarios différents avec différentes combinaisons de variables.
Ils ont conclu que:
"Les temps de regard des nourrissons sont compatibles avec un observateur idéal bayésien incorporant des principes abstraits de mouvement d'objet."
"Le modèle explique les attentes statistiques des nourrissons et les résultats qualitatifs classiques sur la cognition des objets chez les bébés plus jeunes, qui n'étaient pas considérés à l'origine comme des inférences probabilistes", ont-ils ajouté.
En d’autres termes, l’étude suggère que les bébés raisonnent en jouant des scénarios possibles dans leurs esprits puis, à l’aide de quelques principes abstraits, déterminent lequel est le plus probable.
Tenenbaum a déclaré que bien que cela ne signifie pas encore qu'ils ont une "théorie unifiée" de la cognition, ils commencent à décrire mathématiquement certains aspects fondamentaux de la cognition qui n'avaient été décrits intuitivement que jusqu'à présent.
Spelke a déclaré que les résultats peuvent expliquer pourquoi la pensée humaine se développe si rapidement et est si flexible. Jusqu'à présent, elle n'a pas réussi à expliquer ces deux caractéristiques: les systèmes de connaissances de base ont tendance à être limités et rigides, et les systèmes conçus pour apprendre quelque chose ont tendance à le faire très lentement.
"La recherche décrite dans cet article est la première, je crois, à suggérer comment l’apprentissage des nourrissons humains pourrait être à la fois rapide et flexible", a déclaré Spelke.
Tenenbaum et ses collègues veulent maintenant ajouter d'autres principes au modèle.
"Nous pensons que les nourrissons sont beaucoup plus intelligents, en un sens, que ce modèle est", a-t-il expliqué, et ont déclaré qu'ils souhaitaient incorporer d'autres principes physiques, tels que la gravité et la friction.
Un autre domaine qu'ils souhaitent explorer est la manière dont les bébés donnent un sens au comportement humain. La création de modèles dans ce domaine pourrait nous aider à mieux comprendre les troubles comme l’autisme, a déclaré M. Tenenbaum.
"Raisonnement pur chez les nourrissons de 12 mois en tant qu'inférence probabiliste."
Erno Téglás, Edward Vul, Vittorio Girotto, Michel Gonzalez, Joshua B. Tenenbaum et Luca L. Bonatti
Science 27 mai 2011: 1054-1059.
DOI: 10.1126 / science.1196404
Source supplémentaire: MIT News.
Rédigé par: Catharine Paddock, PhD
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