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ATLAS Humain × IA

Référentiel A — capacité humaine

David Marr

PsychologiquecognitionNeurosciences computationnelles de la visiondocumentéVérifié le

Thèse centrale

Marr soutient qu'un système de traitement de l'information doit être compris à trois niveaux distincts : le niveau computationnel — quel problème est résolu, et pourquoi —, le niveau algorithmique et représentationnel — par quelles représentations et quelles procédures —, et le niveau de l'implémentation — comment cela est physiquement réalisé. Appliquée à la vision, cette exigence donne une reconstruction par étapes : esquisse primaire, esquisse en 2,5 dimensions centrée sur l'observateur, puis modèle tridimensionnel.

Apport

Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information (1982) impose la règle selon laquelle expliquer un mécanisme cérébral sans avoir formulé le problème qu'il résout est vain, et fournit le cadre d'analyse encore employé pour poser cette question. « Theory of edge detection », avec Ellen Hildreth (Proceedings of the Royal Society B 207(1167), 187-217, 1980), en donne l'exemple travaillé au niveau computationnel.

Limites et critiques

Tomaso Poggio, qui fut son collaborateur, publie en 2012 dans Perception (41, 1017-1023) une révision explicite du cadre — « The Levels of Understanding Framework, Revised » —, jugeant nécessaire « une version actualisée pour rendre compte des changements survenus en calcul et en neurosciences depuis trente ans ». La limite interne porte sur l'indépendance des niveaux, qui est un postulat de méthode et non un résultat : elle autorise à étudier l'algorithme sans le matériel, ce qui cesse d'être innocent dès que la réalisation physique restreint les algorithmes disponibles.

Résonance avec l'IA

Les trois niveaux de Marr fournissent le vocabulaire dans lequel se pose la question de l'interprétabilité : d'un réseau entraîné on connaît l'implémentation — les poids — et l'on cherche l'énoncé du niveau computationnel, c'est-à-dire quel problème il résout. Le cadre pose donc la question sans la résoudre, et le postulat de Marr y est mis en défaut : le niveau computationnel n'est pas spécifiable indépendamment quand l'objectif d'un système est défini par une fonction de coût d'entraînement plutôt que par une tâche formulée.

Débats documentés

Aucune autre fiche du référentiel ne nomme celle-ci, et celle-ci n'en nomme aucune. Ce n'est pas un signe d'accord : c'est un silence documentaire, et il se comble en écrivant les limites de la fiche avec des noms.

Sources

  1. 1.Marr, D. — Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information (1982)primaire
  2. 2.Marr, D. & Hildreth, E., « Theory of edge detection », Proceedings of the Royal Society of London B 207(1167), 187-217 (1980)primaire
  3. 3.David Marr (neuroscientist) — Wikipedia (EN)secondaire
  4. 4.Poggio, T., « The Levels of Understanding Framework, Revised », Perception 41, 1017-1023 (2012)secondaire

Analyses de gap citant cette fiche

Aucune paire humain × IA documentée pour cette capacité à ce jour. Le comparateur permet de tester la combinaison et affiche son statut réel.

Fiches connexes — cognition

Données brutes de cette fiche : /api/fiches/david-marr — voir la méthodologie.