Le Tesseract de la Mémoire : Développer un Cadre Unifié pour la Modélisation de la Mémoire et de la Cognition

Les modèles computationnels de la mémoire peuvent expliquer le comportement de la mémoire humaine dans divers paradigmes expérimentaux — qu'il s'agisse de rappel ou de reconnaissance, de rétention à court ou à long terme, d'apprentissage implicite ou explicite. La simulation a conduit à des théories parcimonieuses de la mémoire, mais au prix d'une prolifération de modèles concurrents. Comme différents modèles se concentrent sur différents phénomènes, il n'existe pas de modèle unique parfait. Cependant, les modèles partagent de nombreuses caractéristiques, indiquant un large consensus sur les mathématiques du fonctionnement de la mémoire dans le cerveau. Sur la base d'une analyse des modèles computationnels de la mémoire, nous soutenons que ces modèles peuvent être compris en termes d'un cadre computationnel et théorique unique, plausible au niveau neuronal. Nous présentons une implémentation neuronale de preuve de concept, son intégration avec l'architecture cognitive ACT-R, et démontrons les performances du modèle sur des tâches d'apprentissage procédural, déclaratif, épisodique et sémantique. Cette recherche vise à faire progresser la psychologie cognitive vers un modèle computationnel intégré unique de la mémoire humaine, capable de rendre compte de la performance humaine dans diverses tâches expérimentales, pouvant être implémenté à un niveau de détail neuronal, et extensible à la modélisation d'un apprentissage à très long terme.