Généralisation du processus de catégorisation pour l'utilisation de plusieurs signaux d'entrée

Nous nous sommes limités à l'étude d'un processus de catégorisation ne possédant qu'un signal d'entrée. Comment faire lorsqu'il existe plusieurs signaux ? Notre idée est de dédier une mémoire particulière à chaque signal (voir la figure 2.9): nous suivons en cela la spécialisation des différentes zones du cerveau. La mémoire totale est, pour nous, la somme des mémoires prises individuellement. De plus, nous pensons que la première contrainte de CO doit être respectée individuellement, pour chacune des mémoires, alors que la deuxième contrainte de CO et la contrainte CU se comprennent sur l'ensemble des mémoires dédiées chacune à un signal. Voici l'interprétation de cela. Le processus de catégorisation n'est pas modifié: il valide ou invalide l'ensemble des hypothèses contenues dans les mémoires en entrée du système, relativement aux signaux auxquels celles-ci sont dédiées. Dans notre exemple de la figure 2.9, $M_{1}$ sert à valider $X_{1}$, alors que $M_{2}$ sert à valider $X_{2}$. D'autre part, le processus de catégorisation ne fournit qu'une seule information perceptive. La contrainte CU impose qu'une hypothèse ne puisse pas appartenir à deux informations perceptives. Ainsi, si deux hypothèses sont validées simultanément (elles peuvent appartenir à deux mémoires élémentaires différentes), elles sont associées à une unique information perceptive.

Figure: Processus de catégorisation possédant deux signaux d'entrée.

Cette analyse est cohérente avec le fait que notre processus de vision nous donne l'impression que la forme d'un objet et sa couleur forment un tout, alors qu'ils sont analysés par des zones différentes du cerveau, mais d'une manière simultanée (pour un objet donné, l'analyse de la forme activerait toujours les mêmes régions du cerveau, alors que l'analyse de la couleur serait effectuée également par une région spécifique).