Emergence of complex internal representations in humans
Human learning is uniquely complex and powerful in terms of its efficiency, its level of abstraction and its range of skills compared to any other species. The proposed research will investigate the fundamental cognitive and compu...
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31/08/2016
CENTRAL EUROPEAN U...
75K€
Presupuesto del proyecto: 75K€
Líder del proyecto
KOZEPEUROPAI EGYETEM
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
TRL
4-5
Fecha límite participación
Sin fecha límite de participación.
Financiación
concedida
El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto
el día 2016-08-31
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Características del participante
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Información proyecto EMCOREP
Líder del proyecto
KOZEPEUROPAI EGYETEM
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
TRL
4-5
Presupuesto del proyecto
75K€
Fecha límite de participación
Sin fecha límite de participación.
Descripción del proyecto
Human learning is uniquely complex and powerful in terms of its efficiency, its level of abstraction and its range of skills compared to any other species. The proposed research will investigate the fundamental cognitive and computational foundations of human sensory learning in adults and infants in an integrated interdisciplinary manner. We will carry out behavioural studies, computational analyses and theoretical work, and the questions in each of these domains will be rigorously linked to the topics explored in the other domains. The behavioural studies will question the generally upheld notion that low-level statistical learning of regularities and high-level rule learning of explicit rules, hierarchical memories, and emerging abstract social notions must be two fundamentally different and separate types of processes in the brain. Together with the computational analyses, they will explore how short and long-term memory is involved in acquiring new knowledge based on sensory experience. In the domain of theory, we will explore the idea that instead of simple associative learning, what human cortical learning can be best captured by is an optimal probabilistic computation based on previously developed internal models of the world. Finally, the inclusion of both adult and child studies that are essentially identical in their structure, we will test the generality of our findings giving a uniquely synergetic flavor to our approach.