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Dominant jerks: People infer dominance from the utterance of challenging and offensive statements
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In: ISSN: 1896-1800 ; EISSN: 2569-653X ; Social Psychological Bulletin ; https://jeannicod.ccsd.cnrs.fr/ijn_03634113 ; Social Psychological Bulletin, Leibniz Institute for Psychology, 2022, 16 (4), ⟨10.32872/spb.6999⟩ (2022)
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Cultural Evolution of Precise and Agreed‐Upon Semantic Conventions in a Multiplayer Gaming App
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In: ISSN: 0364-0213 ; EISSN: 1551-6709 ; Cognitive Science ; https://jeannicod.ccsd.cnrs.fr/ijn_03636720 ; Cognitive Science, Wiley, 2022, 46 (2), ⟨10.1111/cogs.13113⟩ (2022)
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Auditory Classification Images: A Psychophysical Paradigm to Explore Listening Strategies in Phoneme Perception
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In: ARO 2022 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03553449 ; ARO 2022, Feb 2022, Online, United States (2022)
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La désinence verbale -at en persan vernaculaire : Cas d'une analogie trans-paradigmatique
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In: Journée Doctorale 2022, ED n°540,École doctorale Lettres, Arts, Sciences humaines et sociales École Normale Supérieure ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03642321 ; Journée Doctorale 2022, ED n°540,École doctorale Lettres, Arts, Sciences humaines et sociales École Normale Supérieure, Apr 2022, Paris, France ; https://ed540.ens.psl.eu/journee-doctorale-2022/ (2022)
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Auditory Reverse Correlation on a Phoneme-Discrimination Task: Assessing the Effect of Different Types of Background Noise
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In: ARO 2022 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03553443 ; ARO 2022, Feb 2022, Online, United States (2022)
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Metacognitive improvement: Disentangling adaptive training from experimental confounds.
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In: ISSN: 0096-3445 ; Journal of Experimental Psychology: General ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03581013 ; Journal of Experimental Psychology: General, American Psychological Association, In press, ⟨10.1037/xge0001185⟩ (2022)
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Learning New Vocabulary Implicitly During Sleep Transfers With Cross-Modal Generalization Into Wakefulness
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In: ISSN: 1662-4548 ; EISSN: 1662-453X ; Frontiers in Neuroscience ; https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03640595 ; Frontiers in Neuroscience, Frontiers, 2022, 16, pp.801666. ⟨10.3389/fnins.2022.801666⟩ (2022)
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Les Langages de Pao de Jack Vance et le pouvoir linguistique
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In: Dixième colloque Stella Incognita : pouvoir(s), responsabilités et cas de conscience en science-fiction ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03636499 ; Dixième colloque Stella Incognita : pouvoir(s), responsabilités et cas de conscience en science-fiction, Université de Reims; Association Stella Incognita, Apr 2022, Reims, France (2022)
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L'essor des langues fictives
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In: ISSN: 0029-5671 ; La Recherche ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03617382 ; La Recherche, Sciences et Avenir / La Recherche, 2022, pp.140-145 ; https://www.larecherche.fr/ (2022)
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Compte rendu de Mauro Maggi, Mohsen Ashtiany (éds). A Turquoise Coronet: Studies in Persian language and literature in honour of Paola Orsatti
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In: ISSN: 0240-8910 ; EISSN: 1961-960X ; Abstracta Iranica - Revue bibliographique pour le domaine irano-aryen ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03578065 ; 2022, https://journals.openedition.org/abstractairanica/53002. ⟨10.4000/abstractairanica.53002⟩ (2022)
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Animal linguistics in the making: the Urgency Principle and titi monkeys’ alarm system
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In: ISSN: 0394-9370 ; Ethology Ecology and Evolution ; https://hal.inrae.fr/hal-03518874 ; Ethology Ecology and Evolution, Taylor & Francis, 2022, pp.1-17. ⟨10.1080/03949370.2021.2015452⟩ (2022)
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LES COLLOCATIONS VERBO-NOMINALES DANS LES TEXTES ACADEMIQUES : PERSPECTIVES DIDACTIQUES EN FRANÇAIS SUR OBJECTIFS UNIVERSITAIRES (FOU)
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In: Gramática e Texto. Interações e aplicação ao ensino (Grammar and Text. Interactions and application to teaching), ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03504717 ; Helena Topa Valentim, Teresa Oliveira, Carla Teixeira (org.). Gramática e Texto. Interações e aplicação ao ensino (Grammar and Text. Interactions and application to teaching),, pp.243-254, 2021 (2021)
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Pour un apprentissage/enseignement des collocations verbo-nominales d’existence en termes de ‘constructions’
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In: ISSN: 1951-6215 ; EISSN: 1951-6215 ; Lexis. Journal in English Lexicology ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03504712 ; Lexis. Journal in English Lexicology, Université Jean-Moulin-Lyon III - Centre d’Études Linguistiques (CEL), 2021 (2021)
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Enriching a Lexical Resource for French Verbs with Aspectual Information
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In: 3rd Conference on Language, Data and Knowledge (LDK 2021) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03503208 ; 3rd Conference on Language, Data and Knowledge (LDK 2021), Sep 2021, Zaragoza, Spain. ⟨10.4230/OASIcs.LDK.2021.10⟩ (2021)
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Boundaries in space and time: Iconic biases across modalities
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In: ISSN: 0010-0277 ; EISSN: 1873-7838 ; Cognition ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03509748 ; Cognition, Elsevier, 2021, 210, pp.104596. ⟨10.1016/j.cognition.2021.104596⟩ (2021)
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Maillons forts et maillons faibles d'une chaîne de coréférence : une proposition de typologie issue d'une étude contrastive français-hongrois
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In: ISSN: 0082-6049 ; EISSN: 1782-1576 ; Travaux de Linguistique : Revue Internationale de Linguistique Française ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03619515 ; Travaux de Linguistique : Revue Internationale de Linguistique Française, De Boeck Université, 2021, Approches contrastives des chaînes de référence, 82, pp.101-127. ⟨10.3917/tl.082.0101⟩ (2021)
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Do Infants Really Learn Phonetic Categories?
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In: EISSN: 2470-2986 ; Open Mind ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03550830 ; Open Mind, MIT Press, 2021, 5, pp.113-131. ⟨10.1162/opmi_a_00046⟩ (2021)
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The influence of polarity items on inferential judgments
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In: ISSN: 0010-0277 ; EISSN: 1873-7838 ; Cognition ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03516480 ; Cognition, Elsevier, 2021, 215, pp.104791. ⟨10.1016/j.cognition.2021.104791⟩ (2021)
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Referential and general calls in primate semantics
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In: ISSN: 0165-0157 ; EISSN: 1573-0549 ; Linguistics and Philosophy ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03516463 ; Linguistics and Philosophy, Springer Verlag, 2021, 44 (6), pp.1317-1342. ⟨10.1007/s10988-021-09322-1⟩ (2021)
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Unsupervised Learning of Intuitive Physics from Videos ; Apprentissage non-supervisé de la physique intuitive
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03530321 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Ecole Normale Superieure de Paris - ENS Paris, 2021. English (2021)
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Abstract:
To reach human performance on complex tasks, a key ability for artificial intelligence systems is to understand physical interactions between objects, and predict future outcomes of a situation. In this thesis we investigate how a system can learn this ability, often referred to as intuitive physics, from videos with minimal annotation.Our first contribution is an evaluation benchmark, named IntPhys, which diagnoses how much a system understands intuitive physics. Inspired by works in infant development, we propose a Violation-of-Expection procedure in which the system must tell apart well matched videos of possible versus impossible events constructed with a game engine. We describe two Convolutional Neural Networks trained on a forward prediction task, and compare their results with human data acquired with Amazon Mechanical Turk.The analysis of these results show limitations of CNN encoder-decoders with no structured representation of objects when it comes to predict long-term object trajectories, especially in case of occlusions. In a second work, we propose a probabilistic formulation of learning intuitive physics in 3D scenes with significant inter-object occlusions, in which object positions are modelled as latent variables, enabling the reconstruction of the scene. We propose a series of approximations that make this problem tractable and introduce a compositional neural network demonstrating significant improvements on the intuitive physics benchmark IntPhys. We evaluate this model on a second dataset with increasing levels of occlusions, showing it realistically predicts segmentation masks up to 30 frames in the future.In a third work, we adapt this approach to a real life application: predicting future instance masks of objects in the Cityscapes Dataset, made of video sequences recorded in streets from 50 cities. We use a state-of-the-art objects detector to estimate object states, then apply the model presented above to predict objects instance masks up to 9 frames in the future. In addition, we propose a method to decouple ego-motion from objects’ motion, making it easier to learn long term object dynamics. ; Pour effectuer des tâches complexes de manière autonome, les systèmes d’intelligence artificielle doivent pouvoir com- prendre les interactions physiques entre les objets, afin d’anticiper les conséquences de situations diverses. L’objectif de cette thèse est d’étudier l’acquisition de cette notion (souvent appelée physique intuitive), pour un système, de manière autonome et non supervisée à partir de vidéos.La première contribution consiste en un protocole de test, IntPhys, dont le but est d’évaluer les capacités d’un tel système à comprendre la physique intuitive. Inspiré de la littérature en sciences cognitive, ce protocole consiste à en évaluer la capacité à différencier les évèvement physiques possibles et impossibles au sein de vidéos. Après avoir décrit en détail cette procédure, nous évaluons les performances de deux réseaux de neuronnes convolutifs et les comparons avec les performances humaines.L’analyse de ces résultats montre les limites des réseaux de neuronnes convolutifs pour prédire la trajectoire des objects à long terme, notamment en présence d’occlusions. Pour cette raison, nous proposons une formulation probabiliste du problème dans laquelle chaque object a sa propre représentation en variables latentes. Nous proposons également une série d’approximations pour trouver une solution acceptable à ce problème d’optimisation.Dans un dernier chapitre, nous proposons d’appliquer cette approche à un cas pratique: l’anticipation du mouvements des objets alentours lors de la conduite en ville. Nous y montrons qu’il est possible d’entraîner un système à anticiper les futurs masques d’instance d’objets, au sein de séquences vidéos enregistrées lors de la conduite dans 50 villes europénnes.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]; [INFO]Computer Science [cs]; [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science; Apprentissage non-supervisé; Computer Vision; Intuitive Physics; Physique Intuitive; Unsupervised Learning; Vision par Ordinateur
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03530321/file/manuscrit-30juillet-1.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03530321/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03530321
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