Topic description
En biologie, la théorie la plus influente sur l'esthétique est celle de la fluence. Elle postule que l'attractivité d'un stimulus est accrue par la fluence, c'est-à-dire la facilité avec laquelle le cerveau traite l'information. Cette facilité de traitement est considérée comme le mécanisme fondateur du jugement de beauté. Bien que la théorie de la fluence soit capable d'expliquer de nombreux phénomènes esthétiques, tant universels que subjectifs, son étude reste aujourd'hui limitée par l'absence de définition mécaniste : en psychologie, la fluence est définie comme un ressenti subjectif, une sensation. Une caractérisation quantitative et répétable de la fluence est nécessaire pour faciliter son étude scientifique chez l'homme et son application aux autres animaux.
L'objectif de cette thèse est de proposer une formalisation mathématique de la fluence à l'aide de modèles d'intelligence artificielle.
Nous avons précédemment proposé de formaliser la fluence à travers la notion d'efficience de traitement de l'information. Nous avons notamment montré que la sparsité des activations neuronales mesurée dans un réseau de neurones artificiels est un bon prédicteur de l'attractivité visuelle des stimuli évaluée par des sujets humains.
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In biology, the most influential theory on aesthetics is that of fluency. It posits that the attractiveness of a stimulus is enhanced by fluency, i.e., the ease with which the brain processes information. This ease of processing is considered to be the fundamental mechanism behind the judgment of beauty. Although the theory of fluency is capable of explaining many aesthetic phenomena, both universal and subjective, its study remains limited today by the absence of a mechanistic definition: in psychology, fluency is defined as a subjective feeling, a sensation. A quantitative and repeatable characterization of fluency is necessary to facilitate its scientific study in humans and its application to other animals.
The objective of this thesis is to propose a mathematical formalization of fluency using artificial intelligence models.
We have previously proposed formalizing fluency through the notion of information processing efficiency. In particular, we have shown that the sparsity of neural activations measured in an artificial neural network is a good predictor of the visual attractiveness of stimuli as evaluated by human subjects.
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Début de la thèse : 01/01/
Funding category
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
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