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Acta Biotheoretica 58, 2-3 (2010) 191-216
Common bayesian models for common cognitive issues
Francis Colas 1, Julien Diard 2, Pierre Bessiere 3, 4
(2010)

How can an incomplete and uncertain model of the environment be used to perceive, infer, decide and act efficiently? This is the challenge that both living and artificial cognitive systems have to face. Symbolic logic is, by its nature, unable to deal with this question. The subjectivist approach to probability is an extension to logic that is designed specifically to face this challenge. In this paper, we review a number of frequently encountered cognitive issues and cast them into a common Bayesian formalism. The concepts we review are ambiguities, fusion, multimodality, conflicts, modularity, hierarchies and loops. First, each of these concepts is introduced briefly using some examples from the neuroscience, psychophysics or robotics literature. Then, the concept is formalized using a template Bayesian model. The assumptions and common features of these models, as well as their major differences, are outlined and discussed.
1 :  Eldgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH Zürich)
ETH Zurich
2 :  Laboratoire de psychologie et neurocognition (LPNC)
CNRS : UMR5105 – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – Université Joseph Fourier - Grenoble I – Université de Savoie
3 :  Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG)
Université Joseph Fourier - Grenoble I – Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – CNRS : UMR5217
4 :  E-MOTION (INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LIG Laboratoire d'Informatique de Grenoble)
INRIA – Université Joseph Fourier - Grenoble I – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – CNRS : UMR5217 – Institut polytechnique de Grenoble (Grenoble INP)
Sciences cognitives/Informatique
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