Objetivo
How do human infants develop complex cognition? We propose that artificial intelligence (AI) provides crucial insight into human curiosity-driven learning and the development of infant cognition. Deep learning—a technology that has revolutionised AI—involves the acquisition of informative internal representations through pre-training, as a critical precursory step to learning any specific task. We propose that, similarly, curiosity guides human infants to develop ‘hidden’ mature mental representations through pre-training well before the manifestation of behaviour. To test this proposal, for the first time we will use neuroimaging to measure the hidden changes in representations during infancy and compare these to predictions from deep learning in machines. Research Question 1 will ask how infants guide pre-training through directed curiosity, by testing quantitative models of curiosity adapted from developmental robotics. We will also test the hypothesis from pilot data that the fronto-parietal brain network guides curiosity from the start. Research Question 2 will further test the parallel with deep learning by characterising the developing infant’s mental representations within the visual system using the powerful neuroimaging technique of representational similarity analysis. Research Question 3 will investigate how individual differences in curiosity affect later cognitive performance, and test the prediction from deep learning that the effects of early experience during pre-training grow rather than shrink with subsequent experience. Finally, Research Question 4 will test the novel prediction from deep learning that, following perinatal brain injury, pre-training creates resilience provided that curiosity is intact. The investigations will answer the overarching question of how pre-training learning lays the foundations for cognition and pioneer the new field of Computational Developmental Cognitive Neuroscience.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- ciencias naturales ciencias biológicas neurobiología
- ingeniería y tecnología ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, ingeniería de la información ingeniería electrónica robótica
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
ERC-ADG - Advanced Grant
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2017-ADG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
D02 CX56 Dublin
Irlanda
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.