Sciences cognitives - Chapitre 4
Étudiants en L1 de l'UL2, révisez les sciences co pour le S2 !
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31 frågor
1. Que signifie "apprendre" ?
a Transfomer la perception de nos sens en modèles internes.
b C'est en réalité une proposition "à prendre".
c Une information internalisée, que l'on restitu quand nécessaire.
2. Selon Darwin, la sélection naturelle parvient à adapter chaque organisme à sa niche écologique.
3. C'est ce qu'on appelle l'évolution. Se fait-elle de façon rapide ou lente ?
4. L'apprentissage agit-il plus ou moins vite que l'évolution ?
5. Le but de l'apprentissage dans l'espèce humaine :
a S'intruire
b Se nourrir
c S'adapter
d Se sécuriser
6. Quelles sont les limites des machines ?
a Elles peuvent ne plus marcher à tout moment, contrairement au cerveau.
b Les algorythmes d'apprentissage ne font qu'imiter une petite partie du fonctionnement de notre cerveau.
c Elles sont beaucoup moins effices que notre cerveau.
d 2 réponses sont justes.
7. Qu'est-ce que la technologie d'IA permettant aux ordinateurs d'apprendre sans avoir nécessairement été programmés explicitement à cet effet.
a Machine starting
b Machine learning
c Machine programmable
8. Qu'est-ce que la Big Data ?
a La marge d'erreur entre le fonctionnement des machines et cognitif des hommes.
b La concentrentation de l'attention sur une information.
c L'importante quantité de données à analyser dont les ordinateurs ont besoin et sur lesquelles elles vont s'entraîner.
9. Focaliser son attention sur une information ne permet pas nécessairement de mieux la retenir.
10. L'apprentissage s'effectue à la fois :
a Sur la réalité interne et externe
b Sur la réalité extérieure et intérieure
c Sur la réalité intermédiaire et approximative
11. Apprendre c'est :
a Ajuster les paramètres d'un modèle mental
b S'enrichir de stimulis extérieurs
c Modifier nos connaissances inées
12. Le fait de minimiser les erreurs fait partie de l'apprentissage.
13. Comment appelle-t-on tout ce qui se trouve entre les entrées et les sorties du réseau ?
a Couche invisible
b Couche masquée
c Couche cachée
d Couche transformatrice
14. Le réseau de neurones apprend par démarche
a Déductive
b Indirecte
c Inductive
15. Grâce à quoi d'autre peut-on apprendre ?
a Mémorisation - Généralisation
b Inspection - Généralisation
c Mémorisation - Inspection
16. Lorsque tout est connu, on parle d'apprentissage :
a Su
b Connu
c Supervisé
d Acquis
17. Que peut-on dire de cet apprentissage ?
a Aucune réponse juste
b Le réseau doit apprendre à catégoriser un nouvel exemplaire parmi des catégories déjà définies.
c Personne ne connaît la bonne réponse que doit donner le réseau de neurones artificiels.
d 2 réponses sont justes.
18. Le superviseur peut modifier le poids des connexions de manière à corriger l'erreur de catégorisation.
19. Qu'est-ce que la rétropropagation de l'erreur ?
a L'erreur est utilisée pour reprogrammer les machines sur un modèle juste.
b La punition de l'erreur pour que le modèle cognitif soit enregistré.
c Les erreurs sont renvoyées dans le réseau afin d'en modifier les paramètres.
20. Il suffit d'une rétropopagation pour que l'erreur soit corrigée.
21. Comment appelle-t-on le point où l'algorithme une fois corrigé reste bloqué en un point d'où il ne peut pas sortir ?
a Minimum satisfaisant
b Minimum maximum
c Minimum local
22. A quel problème sont confrontés les informaticiens ?
a Minimum local
b Minimum global
c Minimum vital
23. Quelles solutions sont proposées pour palier à cela ?
a Introduire une notion de hasard
b Enseigner au sytème la bonne réponse
c Les 2 réponses sont justes
d Les 2 réponses sont fausses
24. Quelle combinaison permet d'ajuster retrospéctivement les paramètres afin de gagner ?
a Acteur - Réacteur
b Acteur - Moteur
c Moteur - Réacteur
d Acteur - Critique
25. Cette combinaison acteur-critique est l'une des stratégies les plus **** de l'IA contemporaine.
a Anciennes
b Récentes
c Efficaces
26. Quel autre type d'apprentissage peut-on observer ?
a L'apprentissage avec un partenaire
b L'apprentissage avec un adversaire
c L'apprentissage contre un partenaire
d L'apprentissage contre un adversaire
27. Certaines de nos aires cérébrales apprenent à simuler ce que font les autres, elles nous permettent d'anticiper et d'imaginer nos actions pour apprendre.
28. Qu'appelle-t-on les "réseaux à convolution" ?
a Appliquer le même algorithme à chaque point.
b Les neurones principalement impliqués dans une activité.
29. Quel est le principe des réseaux de convolution ?
a Ce que j'ai appris à un endroit ne peut pas se généraliser partout.
b Ce que j'ai appris à un endroit peut se généraliser partout.
30. Qu'est-ce que l'invariance ?
a Lorsqu'un objet n'est pas reconnu dans son champ habituel mais un autre champ étranger.
b Lorsqu'un objet reconnu n'est pas reconnu avec les mécanismes habituellement mis en jeux.
c Savoir reconnaître un objet quelle que soit sa position, sa taille, s'il bouge...
31. Quel est l'ordre d'apprentissage ?
a Ajuster paramètres d'un model mental - Minimiser les erreurs - Explorer l'espace ds possibles - Projeter hypothèses - Optimiser fonct° de récom
b Projeter hypothèses - Ajuster paramètres d'un model mental - Minimiser les erreurs - Explorer l'espace des possibles - Optimiser fonct° de récomp
c Ajuster paramètres d'un model mental - Minimiser les erreurs - Explorer l'espace des possibles - Optimiser fonct° de récomp - Projeter hypothèses
