SEMAINE 1 - 2016
SEMAINE 1 - 2015
version langue anglaise :
La machine de Turing (vidéo #1)
La machine de Turing (vidéo #2)
Lectures facultatives supplémentaires:
F:
Steiner, P. (2005). Introduction: cognitivisme et sciences cognitives. Labyrinthe, (20), 13-39.
Meunier, J. G. (2014). Humanités numériques ou computationnelles: Enjeux herméneutiques. Sens-Public.
A:
Milkowski, M. (2013). Computational Theory of Mind. Internet Encyclopedia of Philosophy.
Horst, S. (2009). The computational theory of mind.
Pylyshyn, Z. W. (1980). Computation and cognition: Issues in the foundations of cognitive science. Behavioral and Brain Sciences, 3(01), 111-132.
Pylyshyn, Z. W. (1984). Computation and cognition. Cambridge, MA: MIT press.
Premièrement j'ai visionné le vidéo sur la machine de Turing en premier et à un moment il semble se contredire. Dans son exemple avec l'incrémentation, il dit d'abord que si la case du ruban est 0 et que la tête de lecture indique 0, la table de lecture et la case changeront en 1 et ensuite dans sa démonstration graphique il dit que si la tête de leture est de 0 et qu'elle lit 0, elle ne change pas l'élement de la case mais seulement avancer.
ReplyDeleteBien noté, Jonathan (mais c'est juste une coquille...)
DeletePour l’article de P. Steiner, Introduction: cognitivisme et sciences cognitives.
ReplyDeleteRésumé partiel pour frère cadet
Les sciences cognitives s’intéressent aux mécanismes de la pensée. Elles cherchent à comprendre et expliquer les mécanismes générant les capacités cognitives animales, par exemple la capacité de reconnaître des objets et des individus, de parler et communiquer (dans certains cas), ou bien d’apprendre et de mémoriser.
Le cerveau nous parait présentement trop vaste et complexe pour que son étude directe, au niveau physique, nous apporte des réponses satisfaisantes. Si l’on souhaite s’activer à la recherche, il nous faut donc un paradigme plus souple que celui de la neuroscience. En particulier, étant donné notre mauvaise connaissance du cerveau, il serait utile de ne pas avoir à s’appuyer sur son support physique.
C’est ici qu’intervient le cognitivisme (classique). Le cognitivisme suppose que la cognition est générée par une machine, un mécanisme bien défini et étudiable possédant les deux propriétés suivantes:
1. Le mécanisme opère sur des « représentations propositionnelles », c’est-à-dire des symboles représentant nos états d’esprit ou notre rapport émotif/de croyance avec des propositions logiques. (Note bien, frère cadet, que le texte n’offrait pas de définition plus claire de ce concept.)
2. Le mécanisme opère par calculs sur ces représentations en suivant des règles logiques explicites, et d’un nombre fini, je suppose.
Ainsi, l’esprit (le mécanisme de la cognition) est assimilable à un ordinateur, et comme pour l’ordinateur, on peut espérer en faire une description abstraite et en partie indépendante de son implémentation physique.
Commentaire sur les réseaux de neurones et le connexionnisme
À la page 29 de son article, Steiner affirme : « Le réseau [de neurone] ne consulte aucune règle explicite; il apprend simplement à se configurer […] en fonction de l’input proposé et de l’output souhaité. ». Or, pour apprendre à se configurer, un réseau de neurones utilise un algorithme d’apprentissage, qui consiste en un nombre fini de règles explicites... (?)
Autrement, tous les réseaux de neurones finis, même ceux dont les coefficients (les poids synaptiques) sont des nombres réels, peuvent être arbitrairement bien approximés par des réseaux de neurones à coefficients rationnels, et donc implémentés dans un ordinateur. Quelle est alors l’innovation du connexionnisme? Peut-être d’avoir trouvé une architecture plus naturelle pour la machine à calculer que celle de la machine de Turing, et qui se prête particulièrement bien à l’apprentissage. Toutefois, cette lecture donne l’impression que le connexionnisme n’est qu’un cas particulier du cognitivisme.
Bon résumé frère-cadet de Steiner, Olivier. Encore plus brièvement on peut dire que le mécanisme causal par lequel le cerveau génère toutes nos capacités n'est pas visible à l'observation et la manipulation expérimentale (contrairement au mécanisme causal du coeur ou des reins) donc on a recours à la modélisation computationnelle.
DeleteMais on peut modéliser (presque) n'importe quoi avec la computation (la manipulation des symboles: on va discuter ça la semaine prochaine). La question qu'il faut se poser c'est: est-ce que la cognition est juste de la computation (la manipulation des symboles, comme 0/1, d'après leurs formes arbitraires)?
Les « représentations » c'est juste un mot qu'aiment les philosophes, les psychologues et les informaticiens. Une image est une représentation. Une description verbale est une représentation.
Mais en sciences cognitives c'est se tromper de parler de représentations. S'il y des représentation dans mon cerveau, c'est des représentations pour qui? Le petit bonhomme ( « homunculus » ) dans ma tête? Alors explique-moi plutôt se qui se passe dans sa tête à lui, et ne me parler plus de représentations!)
Et en ce qui concerne les symboles (la computation), il faut voir si ça suffit pour générer toutes nos compétencesé
Pour les réseaux neuronaux c'est absolument correct qu'ils peuvent être simulés par la computation. Sauf que la simulation et sérielle, tandis que les réseaux neuronaux sont des unités distribuées en espace et actives en parallèle. Si cette propriété dynamique est essentielle pour pouvoir générer la cognition, alors les simulations computationnelles ne suffiront pas. (Mais actuellement, personne ne sait si la propriété de distributivité et d'activité parallèle sont ou ne sont pas essentielles pour générer la cognition.)
La machine de Turing frère cadet c'est l'ancêtre de l'ordinateur. Elle est constituée de trois composantes: un ruban, une tête de lecture et une table de transition. Le ruban est divisé de plusieurs cases qui affichent soit une donnée ou une autre, par exemple(0 ou 1). La tête de lecture affiche aussi une donnée ou une autre. La table de transition sert à indiquer à la tête de lecture quelle action poser après ça lecture, ensuite la tête de lecture change de case; soit à gauche ou soit à droite. Selon les directives de la table de transition, la tête de lecture peut changer la donnée du ruban et/ou la sienne. Ainsi on peut utiliser la machine de Turing pour règler un problème de calcul; un peu comme un cerveau le ferait. À cette effet, Church a affirmé que selon lui: "Où il existe un algorithme, il y a une machine de turing qui peut règler ce problème."
ReplyDeleteLes computationnalistes disent que le logiciel est indépendant du matériel. Les détails du matériel ne sont pas essentiels au fonctionnement du logiciel mais, la réciproque n'est pas vraie. Le logiciel permet le bon fonctionnement du matériel, de la machine. Dans le cas de la cognition, le cerveau est le matériel et les capacités cognitives sont le logiciel.
ReplyDeleteC'est pour cela que les computationnalistes ne voient pas l'intérêt des neurosciences dans l'étude de la cognition.
Pourtant, les neurosciences ont montré l'importance de l'interaction avec l'environnement pour le développement du cerveau mais également la plasticité cérébrale. Prenons comme exemple la période critique où l'individu doit être exposé à des stimulations de l'environnement pour pouvoir développer des capacités liées à ces stimulations. Si un nouveau-né est privé de stimulation auditivo-verbale, il ne pourra pas développer le langage car les parties dédiées au langage dans le cerveau n'auront pas été suffisamment sollicitées.
La cognition ne serait donc pas que de la computation ?
Pour poursuivre ton raisonnement, je pense en effet que la cognition ne peut se résumer qu'à de la simple computation. Et pour preuve, le contenu cognitif de notre cerveau ne peut se réduire qu'à un simple contenu physiologique : comme tu le soulignes, les neurosciences nous encouragent à prendre en compte les multiples déterminations environnementales qui influent directement sur la cognition humaine. On peut ainsi parler d'une approche "bottom-up" de la cognition (le matériel – le cerveau – est essentiel au fonctionnement du logiciel – les mécanismes de pensée qui causes nos capacités cognitives) alors que le modèle computationnel semble la penser d'après une approche "top-down", c’est-à-dire qu’elle pense la cognition comme « la manipulation de symboles gouvernée par des règles » sans se soucier du lieu où se déroule cette cognition – le cerveau.
DeleteLaquelle semble la plus pertinente?
Je pense que si l'on considère l'esprit simplement implémenté dans une boîte qui pourrait être une machine (approche top-down), on passe à côté d'une conception du cerveau issue d'une approche plus naturaliste dans les sciences cognitives, d'après laquelle le cerveau est dans un corps physique mais aussi est surtout social, qui s’inscrit dans une histoire naturelle du vivant qui elle-même s’inscrit dans une histoire de la nature.
L'importance de la stimulation -- les données entrantes -- ne distingue pas le computationnalisme de ses rivaux. Ils ont tous besoins de l'experience. Ce qui les distingue s'est les données numériques (symboliques) versus les données sensorimotrices, ainsi que le traitement computationnel vs. le le traitement dynamique.
DeleteLa lecture de l’article de Pierre Steiner a suscité chez moi plusieurs interrogations et réflexions :
ReplyDelete1) L’auteur souligne, dans la deuxième section du texte, que le cognitivisme classique repose à la fois sur une théorie du raisonnement, le computationnalisme, et sur une théorie des états mentaux, la théorie représentationnelle. Il explique que, selon cette dernière, lorsque l’on pense le monde extérieur, on pense en fait des représentations mentales du monde extérieur (p.22). Ma question est la suivante : si nous ne pensons pas le monde extérieur selon des représentations mentales, comment le pensons-nous? Steiner mentionne rapidement une théorie de Fransisco Varela qui pourrait répondre à cette question dans la troisième partie du texte (p.34), mais il ne va pas vraiment dans les détails et je ne vois pas exactement où il veut en venir. Quelqu’un a-t-il une idée?
2) Toujours dans la deuxième section du texte, Steiner explique que la syntaxe a la priorité sur la sémantique, et qu’une machine pourraient très bien traiter syntaxiquement les mêmes informations que le cerveau humain et arriver aux mêmes conclusions que ce dernier sans jamais comprendre le sens des symboles utilisés (p.23). Le mécanisme qui fait le pont entre cette syntaxe et la sémantique –c’est-à-dire la création d’un sens dans l’esprit humain- n’est évidemment pas expliqué dans l’article, qui se veut introductif. Est-il possible de le connaître?
J’ai l’impression –mais peut-être que je me trompe, je ne suis pas certaine de comprendre à fond tous les concepts impliqués- que la syntaxe correspond au problème simple de la cognition, à savoir «Comment et pourquoi notre cerveau est-il capable de faire ce qu’il fait?» et que la sémantique, elle, correspond au problème difficile de la cognition, à savoir «Comment et pourquoi ça ressemble à quelque chose d’être un organisme capable de faire ce qu’il peut faire?», si on considère que le sens d’une chose n’est en fait que quelque chose de ressenti par un organisme, ou même qu’il correspond à la conscience, comme le pense John Searle (p.33).
3) Je trouve que ce que dit Steiner par rapport à une possible complémentarité des paradigmes cognitiviste et connexionniste dans la troisième partie de son texte (p.31) fait beaucoup de sens. En effet, si le paradigme cognitiviste reconnaît à la fois la nature strictement matérielle du cerveau tout en étudiant son autonomie conceptuelle ou logique (p.16), il me semble que rien n’empêche que le connexionnisme ne soit l’explication de la nature matérielle du cerveau. J’imagine que si j’en connaissais davantage sur chacun des deux paradigmes il me serait plus facile de saisir ce qui peut les opposer; d’ailleurs, je ne comprends pas en quoi les deux paradigmes s’opposent dans leur explication de la compréhension langagière (p.31), ni pourquoi le cognitivisme ne permet pas, par exemple, d’expliquer les phénomènes comme la reconnaissance faciale, la conduite automobile et la compréhension d’une structure linguistique en un temps minimal (p.28).
ReplyDeleteQuoi qu’il en soit, le fait que Steiner aborde la complémentarité du cognitivisme et du connexionnisme fait pensé au deuxième vidéo sur la machine de Turing suggéré sur le site internet du cours, La drôle de guerre d’Alan Turing. On y explique que la machine de Turing est une machine conceptuelle, et qu’elle peut donc être construite avec n’importe quel matériel- on y voit même une machine de Turing construite en blocs Lego. Toutefois, on y spécifie aussi que le fait d’utiliser l’électronique dans une machine de Turing lui permet d’être extrêmement puissante, et donc qu’en ce sens le matériel avec laquelle une machine conceptuelle est construite a un certain impact sur ses activités. On pourrait donc expliquer l’importance du connexionnisme par rapport au cognitivisme par analogie avec l’importance de l’électronique par rapport à la machine de Turing; tout comme l’électronique n’influence en rien le principe de la machine de Turing, mais a tout de même une influence sur son activité car elle lui permet d’être plus rapide et de se complexifier, le connexionnisme n’explique pas le concept de la machine qu’est le cerveau –il est expliqué par le cognitivisme- mais la rapidité et la puissance que cette machine tire de ses composantes mécaniques.
1. Le cognitivisme, c'est la même chose que le computationnalisme (cognition = computation).
Delete2. Les réseaux connectionnistes son des ensembles d'unités liés un à l'autre. Ils sont distribués en espace et ils fonctionnent en parallèle tandis que la computation est sérielle et son lieu spatial dans le matériel n'est pas pertinent.
3. Mais on peut simuler les réseaux connexionnistes par la computation. (En effet, presque tous les réseaux connexionnistes dont on lit sont des simulations computationnelles.)
4. Donc, sauf si la propriété de parallèlisme ou de distributivité spatiale jouent un rôle particulier et causal dans les capacités dans un réseau connexionniste, un réseau connexionniste n'est qu'un algorithme computationnel.
5. Selon le computationnalisme, la cognition = la computation et le cerveau n'est que le matériel qui implémente les computations cognitives (et et les propriétés du matériel ne sont pas pertinentes à la cognition).
6. Si le computationnalisme est incorrecte ou incomplet, alors des propriétés dynamiques -- comme les processus sensorimoteurs, le parallèlisme, la distributivité ou même les propriétés chimiques -- pourraient être pertinentes à la cognition.
Pourriez-vous donner une définition canonique du fameux frame problem mentionné à la page 32 de l'article de Steiner?
ReplyDeleteJe vous remercie !
Le problème du cadre
DeleteLe problème du cadre (frame problème) est un problème pour l'intelligence artificielle. Il est lié au problème de l'ancrage des symboles: c'est à dire le fait que les symboles sont des objets arbitraires, manipulés selon des règles qui portent exclusivement sur la forme des symboles et non pas leur sens. Leur sens est projeté par nous-autres, les utilisateurs.
Le problème du cadre ressort lorsqu'on créé un programme qui se porte verbalement comme s'il comprenait. Tu lui poses des questions. Il répond correctement. Tu demandes une explication de quelque chose, il fournit une explication. Donc tu tires la conclusion que le programme comprend. Et ensuite tu arrives à poser une question à laquelle non seulement il ne peut pas répondre, mais sa réponse démontre qu'il n'avait rien compris pour les questions précédentes non plus.
Pourquoi? Parce que les programmes qui consistent en la manipulation des symboles selon leur formes ne font qu'encoder de l'information symboliquement. Ils peuvent manipuler les symboles qu'on leur a donné, mais lorsqu'on sort du cadre symbolique anticipé, il y a tout de suite un échec.
L'exemple classique c'est un programme qui semble capable de décrire et de comprendre ce qui se passe dans une vidéo.
Le programme résume ce qui s'est passé:
"Un monsieur entre dans une pièce, le téléphone sonne, il ldécroche le récepteur et il parle. Ensuite il raccroche et quitte la pièce."
Q: Pourquoi est-ce que le monsieur lève le récepteur?
R: Pour parler à la personne qui a téléphoné.
Q: Pourquoi est-ce qu'il raccroche?
R: Parce que la conversation a terminé.
Q: Pourquoi les personne se parlent-elles par téléphone?
R: Parce que les personnes avec lesquelles elles parlent ne sont pas présentes dans la pièce.
Etc. Il semble comme si le programme comprennait tout.
Mais si on demande ensuite:
Q: Qu'est-ce qui arrive au téléphone lorsque la personne quitte la pièce?
R: [aucune réponse] ou Le téléphone disparaît, il n'existe plus.
Donc une imbécilité. Pourquoi? Parce que cette question est sortie de cadre prévue dans les symboles qui étaient codés dans le programme.
On peut toujours ajouter au programme la phrase "Lorsque les personnes quittent une pièce qui contient un téléphone, le téléphone reste là."
Mais combien est-ce qu'il y de détails qui sortent du cadre qu'il faut ainsi fournir? Un nombre infini. Lors qu'on ajout un nouveau, il y aura encore une infinité hors du cadre.
Et c'est parce que la connaissance et la compréhension ne consistent pas en la possession d'un certain nombre de séries de symboles encodant des connaissances, tels qu'un utilisateur externe comprendra leur sens: le programme n'aura que leurs formes.
On reviendra à ça lorsqu'on traite le problème de l'ancrage des symboles. Mais ça donne le goût. Et ça donne une idée de pourquoi ce n'est pas si facile de passer le Test de Turing (bien que ce n'est le problème « facile ».
Je ne crois pas que cognitivisme = computation. Du moins, pas complètement. Selon moi, le comportement humain dépasse le calcul de symboles internes, et le contexte extérieur joue sur nos capacités.
ReplyDeleteSi j'ai bien compris, la machine de Turing sert a définir ce qu’est l’algorithme : un moyen de résoudre un problème, d’exécuter une tâche, etc. Toutefois, je crois que le calcul diffère d’une personne à l’autre et c’est pourquoi je pense qu’il y a autre chose que la computation. Par exemple, prenons une personne qui apprend à jouer du violon et une qui sait déjà en jouer. Le cerveau ne fonctionnera pas de la même manière. La personne en processus d’apprentissage sera concentrée à lire la musique, à avoir une bonne posture, etc., tandis que la personne qui sait déjà en jouer ne fera que jouer. De plus, le contexte extérieur (la génétique ou notre endroit de naissance par exemple) peut aussi influencer la manière dont une personne arrive à effectuer une tâche. Ce peut donc être un algorithme pour quelqu’un, et ancré dans le cerveau de l’autre sans qu’il n’y ait le moindre effort à faire.
Quand on parle du computationnalisme on ne parle pas du calcul mental, comme la multiplication mentale. L'introspection ne l'aperçoit pas; s'est de la computation inconsciente. (On ne peut pas constater si le computationnalisme est vrai ou faux à partir de l'introspection.) Mais d'autant que la computation se fait, s'est sûr que c'est toujours la même chose: la manipulation des symboles arbitraires d'après les règles qui portent sur la forme des symboles et non sur leur sens.
DeleteSuite au visionnement de la première vidéo de la machine du Turing (explication du fonctionnement de la machine), de la deuxième vidéo (confrontation entre Hilbert et Turing) ainsi que la lecture de quelques sections du texte The Computational Theory of Mind, le problème de l'intelligence artificielle est celui qui m'interpelle le plus. L'intérêt pour ce problème remonte à bien avant Turing. Je pense ici au modèle du clavecin de Denis Diderot qui tente de démontrer qu'on peut expliquer l'humain par un clavecin. Pour en faire un bref résumé, quand on appuie sur les touches d'un clavecin, un son est produit, ce qui représente l'interaction entre le monde extérieur (le doigt qui appuie) et le monde intérieur (le bruit produit). De plus, lorsqu'une corde vibre, sa vibration en active d'autre, ce qui représente la mémoire de l'humain. Finalement, les sons produits par l'instrument sont uniquement possibles grâce à l'intériorité qu'il possède; tout comme un humain doit posséder une intériorité, composée d'organes vitaux, afin de vivre (représente la sensibilité active énoncée plus tôt). Évidemment, avec l'idée de Turing, le clavecin devient un ordinateur plus sophistiqué. Toutefois, à mon avis, les problèmes avec les deux « théories » sont les mêmes et ils sont partiellement expliqués dans la deuxième section de l'article de Horst où l'on explique que certains philosophes estiment que, peu importe la complexité d'un ordinateur, celui-ci pourra au mieux imiter la pensée humaine mais jamais la reproduire, ce qui laisse entendre que les robots sont dépendants des humains, des mécanismes qu'on leur implante; leur évolution n'est pas faite de manière autonome contrairement aux humains qui se transforment à tous les jours. C'est pour cette raison que je ne suis pas convaincu que le test de Turing soit une bonne réponse à ce dilemme car il se rapporte plus à l'intelligence artificielle qui, ça ne peut être plus clair, reste artificielle. Bref, j'ai bien hâte d'en apprendre plus sur ce test à la semaine 2 car ce débat n'est clairement pas fini.
ReplyDelete1. La métaphore du clavecin est belle, mais elle n'explique rien. On cherche une explication causale: Un mécanisme qui est en mesure de générer tout ce qu'un humain a la capacité de faire.
Delete2. Le calcul (la computation), contrairement au clavecin, est effectivement capable de générer des portions de ce que tout cogniseur humain possède la capacité de faire. Et on sait comment: en exécutant un algorithme, par la manipulation des symboles formels suivant des règles qui s'appellent les algorithmes. (À part du fait qu'il faut un matériel qui implémente ces computations, les détails physiques de l'ordinateur ne sont pas pertinents.)
3. La computation telle que décrite par Turing a le pouvoir de faire tout calcul que peut faire un mathématicien ou un ordinateur -- donc de calculer tout ce qui est calculable. (Ça c'est la thèse « faible » de Church/Turing. Puis la thèse « forte » de Church/Turing est que la computation est capable de formaliser et ainsi simuler presque tout processus physique.)
4. Mais la simulation n'est pas la duplication. Un fourneau simulé par un ordinateur reflète formellement toutes les propriétés d'un fourneau réel, mais il ne chauffe pas... Ce n'est que de la manipulation des symboles. L'interpretation réside dans nos têtes (cognisantes) et non pas dans la simulation. Donc la cognition ne peut pas être juste ça. Il doit se passer plus que de la computation dans nos têtes, sans ça ça ferait une régressions infinie de symboles sur symboles...
TURING ET LA DÉMARCHE MATHÉMATIQUE
ReplyDeleteÉtant une personne qui aime les mathématiques et qui a longtemps hésité entre les sciences humaines et les mathématiques, une autre question qui a soulevée mon intérêt est celle énoncée dans le deuxième vidéo de la machine de Turing où on mentionne qu'on a tenté d'éliminer l'intuition dans la démarche mathématique en la remplaçant par le formalisme qui dicte une marche à suivre précise. Tout de suite après, il est dit que « les mathématiques ne sont pas réductibles au calcul » car certaines choses, voir équations, sont incalculables. Je vois ici un début de réponse à la question de cognition et de computation. S'il n'est pas possible de tout computer, j'entend ici qu'il n'est pas possible de tout réduire à un calcul comme le prétend la machine de Turing, alors il n'est pas envisageable que la cognition, que nous avons définie comme la capacité du cerveau à faire tout ce qu'il fait, se réduise à la computation. On ne peut pas coder l'humain afin de prédire ses réactions, de les décoder. Un exemple concret en psychologie serait le fait qu'on peut déceler certaines caractéristiques, traits de comportements, antécédents, etc. chez un individu qui porteraient à croire qu'il a le profil d'un tueur en série (oui, oui, cas exagéré) mais on ne pourra jamais faire un lien direct et absolu entre les deux car malgré ces caractéristiques, l'individu ne commettra peut-être jamais de meurtre. C'est la complexité et l'imprédictibilité de l'humain qui ne permettent pas, malgré toutes les statistiques (qui ne sont que des probabilités et non des faits) et les analyses de comportements, de réduire le fonctionnement de l'humain à un algorithme. Encore une fois, il sera intéressant de comprendre mieux la complexité du test du Turing au cours 2.
1. Ce qui n'est pas computable par la computation n'est pas computable tout court (ni par humain, ni par ordinateur).
Delete2. Puisque ni la créativité mathématique ni la créativité musicale n'est universel, mais plutôt rare, elles sont hors de la portée du Test de Turing qui ne cherche qu'a générer (et ainsi expliquer) les capacités génériques d'un humain.
3. Il y en a qui ont cherché à utiliser la preuve de Goedel (et de Turing) -- qui démontrait qu'il existe des théorèmes vrais en mathématique qu'on ne peut pas prouver formellement (calculer) -- pour en tirer la conclusion que donc la cognition ne pourrait pas être juste la computation. Mais cet argument ne tient pas la route. Si la preuve est incalculable, alors c'est incalculable par soit l'ordinateur soit l'humain. (Il y a des options à la computation -- la dynamique, comme « calculer » l'heure à l'aide d'un cadran solaire -- mais ça c'est une autre affaire.)
4. La cible principale des science cognitives n'est pas de prédire les actions d'un humain particulier mais plutôt de générer (et ainsi expliquer) les capacités (d'action) des humains en général. (Si on fait la rétro-ingénierie du fonctionnement du coeur ou des poumons, ce n'est pas pour prédire tout ce que feront mes poumons à moi demain, mais ce qui est le mécanisme des poumons de façon général.
5. Ayant résolu le problème « facile » du mécanisme général de la cognition, on pourra ensuite passer au particulier, comme les talents spéciaux ou les problèmes cliniques ou la prédiction de ce que je ferai demain.
Au terme de la lecture du texte de Steiner, je ne crois pas que nous pouvons de manière aussi simple et linéaire affirmer que cognition = computation. Les sciences cognitives et leur évolution demeurent fort complexes et sans explication absolue et incontestable à ce jour pour expliquer les capacités de la pensée (la mémoire, le langage, le traitement de l’information, etc). Steiner définit les sciences cognitives comme «une alliance de disciplines visant à constituer une science naturelle de l’esprit» (P. 14). On parle ici de l’étude des processus et mécanismes de la pensée. Dans un parallèle avec mon métier de travailleuse sociale, l’alliance des disciplines ouvre la porte sur une multitude de compréhensions et d’explications possibles de comportements chez l’Homme. Le comportement humain, tant dans le travail social que les sciences cognitives, n’a réussi à être expliqué d’un bout à l’autre d’un processus par une explication simple. Steiner réfère notamment à l’exemple du béhaviorisme de Skinner, et à la réponse de Chomsky qui soumet que nos comportements ne peuvent avoir lieu dans une explication platonique début/fin (ou ici stimulus/réponse) (P.14). Il soutient en effet qu’il y a tout un monde dans chacun des comportements et des réflexions des humains. Le cognitivisme classique, qui est la théorie dominante en matière de sciences cognitives, est basé sur deux hypothèses que sont le représentationnalisme et le computationnalisme (P.18). Si nous simplifions, il s’agit de savoir que les représentations, qui sont des symboles mentaux sur lesquelles la cognition se base pour entamer le processus de la pensée, amènent au phénomène de computation. Ce dernier serait le processus de traitement de l’information pour en arriver à une réponse, basé sur les symboles mentaux. Cela créée donc une séquence, un mécanisme, un processus, que la cognition répètera en fonction de ce qui a constitué son apprentissage. Dans le texte, Steiner réfère régulièrement à l’image de l’algorithme et d’un programme informatique dans un ordinateur. Or, il ressort tout au long du texte de l’auteur que divers chercheurs, auteurs et scientifiques, au fil des années, se sont permis des critiques et des opinions divergeantes. On peut notamment référer au connexionnisme qui propose une version plus centrée sur la biologie, alors que plutôt que de parler d’ordinateur et de symboles mentaux, on parle de cerveaux et de transmissions neuronales (P.28). Il y est aussi nommé les neuroscientifiques qui se basent uniquement sur une perspective empirique et physique, ou encore une perspective plus philosophique qui aborde un discours axé sur le savoir faire et l’usage du «bon sens» (P.32). Si ces dernières apportent des critiques sur le cognitivisme, il n’en demeure pas moins que tout comme Steiner le soulève ces approches définissent dans des mots et de visions différentes, des mêmes processus et mécanismes de la pensée et que par conséquent, j’y vois davantage une complémentarité que de simples concurrences ou contradictions. Dans ce contexte, je réitère que je trouve qu’il est difficile d’affirmer de manière simple et linéaire que cognition = computation.
ReplyDeleteLudovic Hébert
ReplyDeleteQuestionnement sur le computationnalisme et la modularité du cerveau
Suite à la lecture de l’article de Steiner, une question m’est ressortie. Dans l’article, il est mentionné qu’il y a présence du principe de modularité dans la théorie du cognitivisme à la p.6. Il est possible de voir le principe de modularité par le processus de la double dissociation. De plus, si le compuationalisme est une sorte d’algorithme qui permet une analyse syntaxique et sémantique des symboles, il serait pertinent de savoir s’il y aurait un algorithme qui régit tous les modules du cerveau ou si plusieurs algorithmes le font. L’autre question serait aussi de savoir comment, s’il y a plusieurs algorithmes, ils interagissent entre eux. Sont-ils sous-jacents à un algorithme «mère»? Et une dernière question est si le traitement et la computation sont sériels ou simultanés ?
Pour l'article de Steiner, P. (2005). Introduction: cognitivisme et sciences cognitives. Labyrinthe, (20), 13-39.
ReplyDeleteCher frère et soeur cadet, le cognitivisme est la base principale des sciences cognitives. Dans les années 1950-1960, on développe plusieurs programmes de recherches dont la psycholinguistique, la cybernétique et les sciences de l’informatique et de l’information, qui va évoluer vers l’approche de l’étude de l’esprit.
Noam Chomsky, un professeur émérite de linguistique en psycholinguistique au Massachusetts Institute of Technology a constitué l’un des socles conceptuels du cognitivisme. Il critique la théorie behavioriste du langage proposée par Skinner en 1957, en démontrant que l’on ne pouvait pas se limiter à la comprehension du stimulus-réponse pour expliquer le comportement du langage et de l’apprentissage d’un etre humain. Les modèles computationnels de la cognition nous permet d’accomplir certaines tahces tels que jouer aux échecs, calculer ou de résoudre un probleme. Néanmoins, il ne parvient pas a décrire notre capacité à reconnaître un visage, conduire une voiture ou reconnaître ou de comprendre une structure linguistique de façon systématique.
Pour le cognitivisme et le niveau d’analyse, on determine une représentation à l’aide d’algorithme en modélisant un ensemble de règles d’instructions déterminées qui permettent de réaliser une fonction. Pour determiner le niveau d’implémentation d’une fonction, on l’évalue a partir de la neurophysiologie, qui est determine à l’aide d’outil tel que l’EEG (électro-encéphalogaphie).
Un algorithme, c’est le principe de modéliser un processus avec l’hypothèse que ce processus agit en suivant un ensemble de règles, d’instructions déterminées qui nous permettent de réaliser la fonction.
Enfin, une des critiques principales qui m’a interressé c’est l’approche neuroscientifique. Certains neuroscientifiques ont tendance à négliger les modèles des connexionnistes pour critiquer en préservant un sens à la notion de représentation. «Les approches connexionnistes et neuroscientifiques reprochent au cognitivisme de ne pas être assez radical dans son optique naturaliste, en restant prisonnier du fonctionnalisme et du représentationnalisme symbolique.» (31)
Texte de Steiner :
ReplyDelete- Pouvez-vous expliquer plus précisément ce qu'est le mentalais s'il vous plaît ?
- Concernant la théorie computationnelle, et cette phrase "la syntaxe a une priorité sur la sémantique", je dois avouer qu'elle me dérange un peu, peut-être est-ce ma formation en philosophie qui a formaté quelque peu ma pensée. Je m'explique : le déterminisme qui semble conditionner le fonctionnement de nos cerveaux (et les compare aux ordinateurs) laisse de côté ce qui touche à la construction sociale de nos raisonnements et de nos pensées et la sémantique - qui me semble essentielle pour comprendre la causalité mentale- est délaissée. N'ayant aucune formation en sciences cognitives et neurosciences, je suis pour l'instant assez réticente à ces conceptions du fonctionnement du cerveau. Car nous ne sommes pas des machines. En France, récemment, plusieurs mesures ont été prises concernant les algorithmes et les comportements humains: Ainsi, il s'agit, dès l'école maternelle de pouvoir détecter, après des comportements violents et une série de tests sur l'enfant (et son cerveau) si oui ou non il deviendra un grand délinquant.
Je rejoins donc la critique de Mace (à la page 36) : "Il convient de penser ensemble la perception, la cogntion et l'action, dans un rapport d'intégration mutuelle ou encore de couplage avec l'environnement, aussi bien biologique que technique et social"
Bonsoir, quelqu'un pourrait-il m'expliquer brièvement ce qu'est le concept de frère cadet/soeur cadette?
ReplyDeleteMerci d'avance!
Bonjour Joël,
DeleteLe principe de frère/sœur cadet est que tu dois essayer d'écrire de façon à ce que si ton petit frère lierais ton texte, il pourrait le comprendre sans avoir de connaissances déjà acquises sur le sujet.
Les computationnalistes ont raison malgré le fait qu’ils aient tort
ReplyDeleteL’idée computationnaliste est que tout peut être calculé, donc computationnalisé, il serait donc possible d’avoir un logiciel qui serait capable d’avoir le fonctionnement exact du cerveau humain. Ce qui selon moi, théoriquement, ne fait aucun doute. Par contre, pratiquement, bien que nous puissions nous rapprocher de plus en plus de cette théorie jamais nous ou un aucun autre système d’intelligence aura la capacité de calculer l’ensemble de ces variables. Puisque le concept de la machine de Turing est imaginaire, je dois me résoudre à leur donné raison. Mais si j’accepte la théorie computationnaliste comme étant vrai, pourquoi ai-je le sentiment qu’elle ne l’est pas? Une possibilité pourrait être la façon dont cette théorie a été appliquée. Si j’applique la théorie de la gravité pour expliquer l’attraction amoureuse, la théorie de la gravité restera vraie, mais je devrai revoir ma méthode d’application de cette théorie.
Importance des neurosciences
Certains théoriciens rejettent l’importance de comprendre le comportement biologique du cerveau dans l’élaboration de théorie cognitiviste, puisque selon eux le mental aurait une autonomie conceptuelle ou logique. Par contre, contrairement à un ordinateur (Bien que je ne sois pas un expert en informatique) l’étude du cerveau nous offre une fenêtre ouverte sur le logiciel. Nous pouvons voir comment l’information du monde extérieur est traduite en un signal électrochimique, sans allez trop dans les détails, nous pouvons voir comment différentes caractéristiques sont traduite par différent sens en observant les variations dans les signaux électriques des neurones. Nous pouvons voir comment peuvent évoluer certains circuits dans différentes circonstances. Bien sûre, il faut rester prudent lorsqu’on tire des conclusions et comprendre que les techniques d’analyses du fonctionnement du cerveau n’en sont qu’à leur début. Les neurosciences donnent au minimum une direction vers laquelle devrait être bâtie n’importe quelle théorie en lien avec le cerveau ou la cognition.
Connexionnisme
Dans le texte « Introduction – Cognitivisme et sciences cognitives », on mentionne que les deux paradigmes seraient moins concurrent que complémentaire. Ce qui me semble évident, peut-être dans un sens différents de celui mentionné disant que le modèle computationnaliste modélise des capacités cognitives plus récentes et le modèle connexionnisme s’occuperait plutôt de capacité plus primitive. Je crois plutôt que l’apport du concept de dynamisme et d’évolution du cerveau et donc du mental devrait être inclue dans la théorie computationnaliste. Si nous voulons construire un logiciel capable de calculer le fonctionnement du mentale humain, il devra donc prendre en considération les règles établies par la capacité physiologique du cerveau, le dynamisme de l’ensemble des différents systèmes du cerveau et n’importe qu’elle ayant pu être affecté par l’expérience.
La lecture du texte de Pierre Steiner « Introduction cognitivisme et sciences cognitives » explique que les modèles computationnels de la cognition parviennent à « rendre compte de tâches comme jouer aux échecs, calculer ou encore résoudre un problème » (p28), par le biais d'un système de traitement de l'information entre une entrée d'information (input) et une sortie (output).
ReplyDeleteEn revanche, « ils éprouvent beaucoup plus de difficultés pour des tâches basiques comme notre capacité à reconnaître un visage, conduire une voiture ou reconnaître et comprendre une structure linguistique en un temps minimal ».
J'aimerais approfondir ce point en posant la question de la créativité : est-ce que le processus créatif et d'invention peut se réduire à la simple résolution d'un calcul ? Autrement dit, un robot peut-il être capable de créer ? Le processus créatif requis dans tout art (peinture, composition d'un morceau de musique, invention d'un histoire humoristique) demande une grande part d'invention et de spontanéité qui me semble difficilement traduisible sous forme de résolution de calcul (puisque justement, le calcul n'est pas existant mais demande à être crée).
De même pour la question des relations sociales : un robot/ordinateur est-il capable de comprendre l'ironie dans une phrase, ou bien toute expression imagée ? Par exemple, sera-t-il capable de comprendre la phrase « j'ai un chat dans la gorge » si le mot « chat » a été associé arbitrairement à l'animal dans sa programmation ? L'Homme lui est capable d'intégrer l'environnement et le contexte d'une situation dans sa compréhension, tandis que le robot lui semble limité à la résolution de calculs déjà pré-déterminés dans sa programmation. Cette idée fait écho à la p.36 du texte : « les humains manipulent et stockent de l'information, mais d'une manière particulière. L'homme n'est en effet pas -seulement- un classeur (...): il convient de penser ensemble la perception, la cognition et l'action, dans un rapport d'intégration mutuelle ou encore de couplage avec l'environnement, aussi bien biologique que technique et social ». La cognition pourrait donc être considérée comme de la computation dans de nombreux domaines, mais l'ensemble des processus de pensée (dont le ressenti, la créativité et la compréhension de certaines notions langagières) ne semble pas se réduire à la simple résolution de calcul.
Les humanités dites numériques. (Dérive sur la musique)
ReplyDeletePARTIE 1 DE 2 (Limite de caractères)
Meunier, J. G. (2014). Humanités numériques ou computationnelles
Les “humanités” sont un domaine multidisciplinaire à définition large couvrant divers domaines dont les arts et les sciences humaines critiques. Le terme « humanités numériques » désigne une approche numérique, souvent informatisée aux grandes questions de ces domaines. On utilise l’ordinateur comme machine de traitement de l’information. Mais d’abord, cette information doit pouvoir être « atomisée » , c.-à-d. être réduite à des symboles pour une machine de turing, la version mécanique de l’ordinateur ou de nombres dans le cas de l’ordinateur, une machine électronique capable de traiter des symboles à l’aide de circuits électriques. Dans ce cas précis, nous verrons comment l’information musicale peut être traitée par un ordinateur.
Pour que de l’information artistique, telle que de la musique soit computationable et qu’on puisse appliquer des fonctions mathématique à ses symboles pour les traiter, on doit les modéliser. Prenons par exemple un système de données s’opérant dans un cadre de lecture à 4 positions.
La tonalité des notes y sont représentés à la première position (Do = 1 , Ré = 2, Mi = 3, etc).
L’octave à laquelle la note est jouée est représenté par la deuxième position. ( Grave =1 , Moyen = 2, Aigu = 3)
Le rythme, c.-à-d. la vitesse d’exécution d’une note ou le temps pour lequel la note resterait pressée si un humain la jouait sur un piano. est en 3ième position. ( Demi temps =1, Rythme moyen = 2 , Double temps = 2)
Dans notre exemple, la séquence suivante : 132 132 132 232 333 132 représente le « Do Do Do Ré Miiiiii Do » de la pièce au clair de la lune jouée dans les aigues.
PARTIE 2 DE 2 (Limite de caractères)
DeleteLa dernière étape serait alors de combiner la musique sous forme de chiffre et le type de traitements qu’on voudrait y effectuer dans un support physique: dans un ordinateur sous forme de circuit.
On doit alors connaître le traitement mathématique qu’on veut y appliquer. Par exemple, pour transformer cette pièce de sorte qu’un pianiste la joue plutôt dans les notes aigues au double de la vitesse, un algorithme doit y être appliqué. Il s’agit ici simplement d’additionner 2 à la première position de chaque note pour les rendre aigues et d’additionner 1 à toutes les 3ième positions de notre séquence de chiffre.
Il est intéressant de noter que cet algorithme serait capable de doubler la vitesse de n’importe quelle pièce précédemment « codée »dans les graves à vitesse moyenne. De plus, il est intéressant de noter que ces chiffres peuvent être représentés sous une multitude de formes dans le monde physique. Une fois que l’information a été traitée par un mathématicien, une machine de Turing ou un ordinateur, on pourrait facilement comparer ces deux version d’ « Au clair de la lune » en la faisant écouter à un humain. On pourrait concevoir une machine entièrement mécanique, un gramophone où les trous dans un disque de métal correspondent à nos trois variables et interagissent avec des pièces capables de faire vibrer l’air sur la bonne note et au bon rythme. On pourrait aussi imprimer l’information sur une portée et la faire lire à un pianiste qui nous jouerait les deux versions différentes. On pourrait penser qu’un ordinateur capable de lire un fichier mp3 ne le fait pas de la même manière qu’un phonographe « lisant » un disque métallique mais ce serait une erreur. Il y a peu de différence entre l’ordinateur et le phonographe si aucune computation n’y est effectuée lors de la lecture des deux versions de la même pièce. L’ordinateur lis le fichier mp3 sur un disque dur où différentes charges électriques peuvent être lus à l’aide d’un aiguille sur son disque dur (0= pas de charge, 1= charge) à l’aide d’un cadre de lecture en triplet. Il est aussi intéressant de noter qu’un ordinateur moderne aurait un cadre de lecture en « Octet ».
Je crois que cet exemple est intéressant pour frère cadet car il n’a qu’à s’imaginer un code à plus de 3 positions pouvant coder un plus grand nombre de caractéristiques de la pièce tel que l’intensité des notes pouvant dans leur ensemble coder pour un certain style musical. Il pourrait alors facilement s’imaginer un programme capable de changer la tonalité d’une pièce pour la faire passer de la gamme mineur à la gamme majeure ou de changer les motifs rythmiques pour la rendre plus « Jazzy ».
Les sciences cognitives sont la tentative de constitution d’une science de l’esprit(mind en anglais porte moins à interpretation erroné).Les sciences cognitives présuposent une faculté appellé cognition,qui est le processus d’aquisition des connaissances,et cherche à déterminer,en formalisant ce processus par analogie avec les systèmes informatique et le modèle de la machine de Turing qui les a inspirées,comment l’esprit(Mind)procéde dans la production et l’acquisition de ces connaissances.Le processus d’aquisition des connaissances se fait par traitement des symbôle dans une representation du monde dans les sciences cognitives classiques.
ReplyDeleteLa «critique» rejoint les critiques du computationalisme et du representationalisme. On determine une faculté par analogie,ce qui pourrait être pertinent pour constitué une science mineur, par contre si l’on constitue une science distinct qui se rapporte à la cognition l’analogie ne risque tel pas de devenir problématique si elle continue à être prise au sens littérale.Par exemple on prend deux objets different,le cerveau,si l’on n’est pas dualiste,il doit au moins hypothétiquement traiter l’information comme une machine(même s’il y a une distinction mind/brain),et un ordinateur,et on fait comme si ce sont deux objets qui seraient du même type,et l’on plaque le fonctionnement de l’un sur le fonctionnement de l’autre,ne risque t’il d’avoir certains problèmes d’adéquations entre la «science» et sont objet.
Cher frère cadet,
ReplyDeleteJ'ai commencé un nouveau cours à l'université.
On parle des humains et des animaux, on essaie de comprendre comment ces bestioles sont capables de faire ce que les bestioles font. C'est un peu comme un cours de mathématiques ou de physique, on observe, on doit résoudre des problèmes, il y a plusieurs solutions, et on ne comprend toujours pas où tout ça va mener. Je pense que c'est normal, parce qu'en fait, on ne sait pas grand chose du fonctionnement de la pensée, tu sais, ces idées qui défilent dans ta tête, une après l'autre, les sensations, le rouge ! Pourquoi est-ce que le rouge est rouge?!Mais bon, ça c'est le problème compliqué, je t'en parlerai dans quelques mois.
Il y a des penseurs (des bestioles, comme toi et moi), mais des grands, et depuis qu'ils on comprit comment un ordinateur fonctionne, ils se sont dit que le cerveau fonctionnait sûrement de la même façon, pas exactement, mais avec des similitudes. Te souviens tu, quand nous avons regardé "La Matrice" ensemble. Il y avait tous ces codes qui défilaient en vert. On ne peut pas faire sens de ce qui est écrit, on ne peut même pas savoir si la lettre z qui apparait parle de la lettre z! De toute façon, c'est pas trop important, parce qu'un des membres de l'équipage a un ordinateur pour comprendre ce que le code veut dire. La machine interprète le code, et fonctionne, le code est une suite d'instructions, un programme, qui est suivit par la machine. Mais revenons en aux penseurs, les grandes bestioles. Il y en a qui affirment que le cerveau fonctionne selon un modèle computationnel, et qu'il utilise des programmes. Les programmes sont écris d'une certaine façon, dans un certain langage. De ce point de vue, pour que nous puissions comprendre comment une bestiole bestiole, il faut comprendre comment le programme fonctionne, sans nécessairement s'attarder à la langue ou la machine.
Ça a l'air d'une bonne stratégie, mais on a un problème.. Imagine qu'il y a un être magique qui saurait où tout le monde se trouve. Il sait que le matin à 7 heures, tous les enfants sont à la maison, et à 8 heures, ils sont tous à l'école. Comme l'être magique n'a pas d'oeil, il ne peut pas voir comment les enfants vont à l'école. Alors il imagine que les enfants courent jusqu'à l'école. Le problème, c'est que l'être magique peut imaginer une façon dont les enfants se déplacent, et il arrive au même résultat, cependant, il ne sait pas vraiment comment les enfants se sont déplacés.. Tu vois, quand on pense que le cerveau est une machine, on donne beaucoup d'importance au résultat obtenu en négligeant peut-être la façon dont ont l'obtient. À bien y penser, tu peux lire ma lettre, mais comment peux-tu être certain que c'est bien moi qui l'ai écrite? Après tout, j'aurais pu créer un application qui produit des lettres à ma place, serais-tu moins touché par une machine qui bestiole que par une bestiole qui bestiole?
DeleteEssayons d'imaginer le programme qui est écrit dans l'esprit des bestioles! Si le "z" du code de la matrice ne veut pas dire "z", c'est qu'il a du être choisi au hasard, on dira que c'est un symbol choisi arbitrairement. Dans sa nature, il ne désigne rien. Si le mot "orange" pointe l'idée d'une orange, ou sa couleur, alors mon programme doit savoir où se trouve l'entitée orange, et y accède (sans que je puisse m'en rendre compte). Je peux ensuite me la représenter, la voir, la sentir, sans pourtant qu'il y ai une orange. Ouf! Tout ça appelle déjà plusieurs questions! Comment est-ce que la machine fonctionne, et lie le mot "orange" à son idée? Est-ce que l'idée d'une orange est une boite qu'on ouvre, ou plutôt un une étape, un état dans lequel le programme se trouve temporairment? Comment retrouver cette boite ou décrire l'état?
Imagine que nous entrons en contact avec des extra-terrestres. Le président Trump t'as chargé de communiquer avec eu, et t'ont donné un compte skype pro-interstellaire. Tu ne peux pas parler extra-terrestre, mais ce n'est pas grave, les agents en noir t'ont donné un livre d'instruction. Lorsque tu reçois un certain symbole, tu dois le retrouver dans le manuel, et envoyer les symboles qui y sont appariés.. et le tour est joué ! Si tu arrives à trouver les symboles dans le manuel, tu es aussi bon qu'un ordinateur, et comme un ordinateur, tu ne peux pas comprendre la signification des symboles! Alors, comment est-ce qu'une bestiole fait pour se représenter une orange? Faut-il un manuel d'instruction et un dictionnaire des symboles?
Allez, disons que c'est assez de restrictions pour notre programme "Bestiole 1.0". Il faut maintenant penser à la façon dont nous allons installer notre programme. As-tu des idées?
Il y a d'autres grandes bestioles, elles pensent qu'elles sont d'une autre espèce, je pense qu'elles ont du oublier que toutes les bestioles ne cherchent qu'à manger, même si elles ont trouvé des manières très élaborées de le faire. Ces bestioles là, appellons les bestioles de type II, nous encouragent à examiner la machine, pour qu'elle nous révèle les secrets du programme. Elles dissèquent et cartographie le cerveau, elles regardent où le courant passe et quand, physiquement, elles essaient même de définir mathématiquement la façon dont un neurone transfert ce courant.. en réseaux, ils computent, ce qui est bien après tout, les bestioles devraient faire la paix, et puis, si on découvre quelque chose qu'on a pas été capable d'imaginer quand on pensait seulement au logiciel, celà pourra sûrement nous permettre une meilleure intuition, peut-être même des preuves. Je t'en parlerai la semaine prochaine.
e.
À la lecture du texte “Introduction: cognitivisme et sciences cognitives.” de Steiner (2005), j'ai rapidement compris que le cognitivisme est le paradigme des sciences cognitives et que celle-ci représente les “sciences naturelles de l'esprit”.
ReplyDeleteLa distinction entre l'investigation sur l'architecture du cerveau et l'investigation sur l'architecture des fonctions cognitives y est bien expliquée et elle mène vers le concept de la computation. Le modèle computationnel y est présenté comme élément “heuristique” pour comprendre l'esprit. Inévitablement on définie donc le sens du terme esprit comme ayant d'un côté le sensé commun ou populaire et d'une autre part le paradigme cognitiviste. Le texte se poursuit avec l'explication que les opérations cognitives sont inconscientes ou dit “subpersonnel”. Avec l'explication des opérations inconscientes le texte introduit la thèse de la modularité qui décrit comment les opérations cognitives inconscientes sont effectuées par des modules non accessibles.
Lors de la lecture une chose m'a semblé étrange et c'est l'association de linguistique à digitale et picturale à codage analogique dans la partie suivante :
En tant que phénomènes cognitifs, nos états mentaux représentent quelque chose; ils véhiculent une ou des informations portant sur le monde extérieur. Cette information peut être par exemple codée sous une forme linguistique (digitale) ou picturale (codage analogique).
Instinctivement j'aurais imaginé le contraire puisque linguistique me semble d'avantage analogue et picturale d'avantage digital. Pourquoi n’en est-ce pas ainsi?
Il est démontré que l’introspection n’a pas apporté de réponse dans la course de la compréhension de la cognition. Effectivement, de mon point de vue de nain, cela semble la réalité. Lorsque je tente de réfléchir à comment mes capacités sont engendrées, je n’arrive à rien.
ReplyDeletePourtant, il est démontré aussi que pour être témoin de la cognition, il faut l’expérimenter. C’est donc assez difficile d’être témoin de la conscience chez autrui, autre que par les capacités que l’individu peut engendrer. Cependant, est-ce nous qui donnons le sens aux capacités des autres individus? Sont-elles les mêmes que les nôtres? À quel degré? La pensée en nous n’est pas personnelle, rationnelle ni consciente comment pouvons-nous penser que la réalité est celle que nous percevons? Comment pouvons-nous croire que nous pouvons percer les mystères de la pensée si ces mystères sont élucidés selon notre point de vue? Je pense que le problème est géant et je souhaite un progrès vers la réalité, avec le moins d’inférences possible.
Suite a la lecture « Introduction cognitivisme et sciences cognitives » STEINER 2005, nous comprenons bien que la cognition est égale a la computation comme dit J. Petitot « on peut considérer les sciences cognitives comme une alliance de disciplines visant à constituer une science naturelle de l’esprit ». La cognition est une fonction de production et de réalisation de divers processus mentaux qui traite « l’information, engendrent, transmettent, modifient, utilisent, conservent ». Chomsky critique le béhavoriste de Skinner et veut nous démontrer que cognitivement nous ne sommes pas des « êtres-réflexes » et qu’il existe des transitions entre les entrées et les sorties du système, il s’agirai de savoir qu’elles symboles mentaux se base sur lesquelles la cognition peut entamer le processus de pensée, ce qui amènerai au phénomène de computation, mais néanmoins il est incapable d’expliquer comment nous sommes capable a reconnaître un visage ou conduire une voiture. Le computationnalisme serait une manière de faire des études scientifique à l’approche cognitiviste, pour constituer une science naturelle de l’esprit sans se soucier de sont « insertion sociale, son caractère public ».
ReplyDeleteJe trouve qu'il est très ambitieux d'essayer de comprendre la cognition avec la machine de Touring mais je crois que cela voudra dire aussi qu'il faudra déhumaniser l'être humain pour cela. Par cette façon de penser, je crois que cela rendra l'homme égal à la machine. Nos comportements sont « stimulus free »: ce que font les gens dépend de ce qu’ils croient, désirent, et de la manière dont ils interprètent les paroles, les objets ou encore l’environnement. Donc, cela fait que chaque seconde notre façon de penser, d’agir et de réagir change continuellement en fonction des expérience qui a forgé notre personnalité. Ainsi, on peut supposer qu’il y a des millions de compositions de cognitions. Il se peut, en effet, que nous ayons des bases communes mais je pense pas que la machine de Touring sera en mesure un jour d’expliquer la cognition de la population mondiale puisque chaque personne peut interpréter une information différamment.
ReplyDeleteLa computation est un synonyme de calculabilité. Il est nécessaire d’avoir des données à soumettre ainsi qu’un algorithme pour traiter ces données selon une fonction précise. Les données nouvellement traitées simulent ainsi une fonction. La computation permet de calculer et simuler un grand nombre de nombre paramètre de notre quotidien.
ReplyDeleteLa computation permet le traitement d’une énorme quantité de données, et donc la simulation d’un grand nombre de fonctions, paramètres, avant même de reproduire la chose ou objet en question. Par exemple, un avion. La computation des données concernant l’avion, des paramètres des pièces qui le constituent, des paramètres de l’aérodynamie etc., m’offre la possibilité de tester par simulation et donc de valider le modèle que je développe, le perfectionner sans avoir besoin de construire réellement des avions pour valider en les essayant si ils volent ou si ils se crashent !
L’histoire des sciences cognitives a connu de nombreuses hypothèses, la computation est l’une d’entre elles. Si d’autres ont été depuis abandonnées ou presque comme le béhaviorisme, le computationnalisme est encore l’objet de nombreux débat.
Le computationnalisme est la capacité de calculabilité. Et la machine de Turing est la capacité de calculer tout ce qui est calculable par les mathématiques. On pourrait dire que la machine de Turing est une représentation de la computation. On entre des données sous formes de symboles formels, on les soumet à un algorithme et la machine de Turing nous ressort de nouvelles données « computationnalisées » que nous pourrons interpréter à partir de règles syntaxique. L’algorithme est la règle ou mode d’emploi, les données seront n’importe quel symbole.
La computation se base uniquement sur les données qu’on lui donne et ne peut utiliser de systèmes dynamiques, ni faire de lien/connexion entre ce qui est perçu ou ressenti par notre système sensori-moteur.
Je ne pense pas qu’on puisse nier que la cognition c’est de la computation, mais cette affirmation est vraie et incomplète, ça ne peut être que de la computation. Il manque quelque chose. Turing a montré que les mathématiques ne pouvaient tout calculer, contrairement au postulat d’Hilbert.
À quel point le fonctionnement du cerveau est-il comparable à celui d’un ordinateur ?
ReplyDeleteLes sciences cognitives cherchent à répondre à cette question, et plus généralement à savoir comment fonctionne nos processus mentaux. Deux courants se dégagent : le cognitivisme et le connexionisme. Pour le premier, le cerveau traite de l’information sous forme de symboles, tel un ordinateur, pour qui une image, par exemple, peut être décrite par un ensemble de symboles binaires. Le second présente plutôt les états mentaux comme des réseaux de connections, entre neurones par exemple.
Parmi les autres critiques du cognitivisme, on peut noter la critique neuroscientifique, pour qui la cognition serait exclusivement liée au fonctionnement cerebral «mécanique», et qui réfute donc toute étude qui dissocie cognition et fonctionnement biologique du cerveau. C’est une critique que, comme d’autres, j’ai trouvé forte, mais qu’il est possible de nuancer : si les neurosciences semblent réduire la pertinence du cognitivisme au fur et à mesure des découvertes, elles renforcent également la pertinence des questions philosophiques liées aux sciences cognitives.
La machine de Turing est l'arrière "grand-père" de l'ordinateur. Il est doté de quatre mouvements distint; lire, écrire, arrêter et avancer. Le lecteur lis le ruban sur lequel une serie de symboles abstrait y ai inscrit (0 et 1), des règles pré-établi sont mises en place pour que le lecteur arrête ou continu pour accomplir la tâche. Cest une machine simpliste, qui est capable de faire la même chose que les mathématicien. Elle manipule des symboles selon la forme et non selon la signification. Le sens prend forme après et suit les règles.
ReplyDeleteÀ la lecture du texte de Steiner, j’ai quelques oppositions face à un point proposé dans le paragraphe 2 du texte. Steiner soutient que nous ne sommes pas des êtres réflexes et que nos comportements sont « stimulus free ». Je pense que cette affirmation est trop poussée. Une reformulation correcte de cette idée serait selon moi que nous ne sommes pas UNIQUEMENT des êtres réflexe et que nos comportements ne sont pas uniquement résultats des stimuli de l’environnement.
ReplyDeleteEn ce qui concerne l’être réflexe, dès le début du béhaviorisme nous avons pu voir l’impact du conditionnement sur l’humain. Il est difficile par exemple de nier l’impact des stimuli dans une expérience du lapin de Bandura. Par ailleurs certains des mécanismes réflexes de l’humain sont à l’origine même de notre capacité de survie : téter, déglutir respirer.
Pour ce qui est de du « stimulus free » Steiner le mentionne ceci :
« Nos comportements sont « stimulus free »: ce que font les gens dépend de ce qu’ils croient, désirent, et de la manière dont ils interprètent les paroles, les objets ou encore l’environnement. »
Bien que n’étant pas un grand admirateur du béhaviorisme, je pense qu’il serait erroné de penser que l’origine de ce que les gens croient, désirent et la façon dont ils interprètent l’environnement est totalement déconnecté de l’impact des stimuli et de l’environnement. On sait par exemple, via les études réalisées avec les chats (V), que grandir dans un environnement sans lignes horizontales (absence du stimulus) amène l’animal à percevoir l’environnement différemment.
Finalement voici une dernière proposition de Steiner : « Nous sommes en effet sensibles à l’information que contient un stimulus, et non pas au simple format physique de celui-ci. »J’ai de la difficulté à concevoir qu’un stimulus est une diade information-format physique. Prenons par exemple le stimulus de la couleur rouge. Ce stimulus possède bien sûr un format physique (une longueur d’onde bien précise) mais je ne comprends pas quelle information pourrait contenir ce « format physique ». Je pense que c’est la relation entre les stimuli qui créent l’information et qu’un stimulus seul ne peut être porteur d’information.
Chomsky et ces travaux en psycholinguistique ont formés les bases du cognitivisme. Au même temps il fit une des premières bonnes critique à Skinner et son behaviourisme-radical. Cette pensé disait que pour répondre aux questions des sciences psychologiques il faudrait uniquement regarder le comportement observable, ainsi rejetant tout la existence ou l’importance de la vie-mental.
ReplyDeleteLe philosophe Noam Chomsky ne crut pas qu’il était suffisant de comprendre le lien stimulus-réponse proposé par le behaviouriste. Il a cru que l’apprentissage et le comportement langagier humaine ne s’explique pas pour la théorie skinnerianne. Pour Chomsky ça était claire l’importance de postuler l’existence d’un processus cognitive majore pour expliquer l’entrées et la sorties du système. Entre ces deux il faut comprendre comment est-ce qu’on fait pour interpréter l’entrée pour ainsi avoir une interprétation correct et la bonne sortie (nommée la réponse dans la théorie comportamentale). Il faut une manipulation de symbole pour arriver à ce fait.
Le behaviourisme a refusé tous ces possibilités de cognition en disant que nous somme des êtres-réflex. Par contre quand Steiner dit que notre comportement est ‘stimulus free’ il devient si radical que Skinner, mais de l’autre côté de le spectre. Nous avons surement des comportements reflexes mais pas tout. A ma façon de voir il faut faire attention au réductionnisme de deux bords de l’eau. Nous ne pouvons pas tout réduire au computationnalisme, comportementalisme, ni au introspectionnisme.
L’importance de ça que Chomsky nous emporte est que nous somme sensible à l’information que contient un stimulus en non seulement en réaction-reflex de celles-ci.
Résumé sommaire des sciences cognitives (schéma simpliste)
ReplyDeleteLes sciences cognitives cherchent à expliquer de façon causale pourquoi et comment le cerveau arrive à générer la pensée, ou la cognition. Ce que l’on entend par cognition c’est l’ensemble des capacités et processus mentaux qui engendrent la connaissance par le traitement de l’information.
Le domaine pose deux problèmes :
-Le problème facile : ce que le corps et le cerveau peuvent générer tout ce qu’ils peuvent générer.
-Le problème difficile (celui qui intéresse vraiment les sciences cognitives): comment le cerveau arrive-t-il à générer toutes ces compétences.
Le principal paradigme de cette science est le paradigme cognitiviste qui avance l’hypothèse que la pensée est un processus de traitement de l’information par l’observateur pour réduire l’incertitude.
Néanmoins, plusieurs théories se sont avancées sur une explication causale, sans toutefois arriver à des explications causales valables quant à la mécanique en pratique.
Nommons dans ce cas-ci les principales thèses :
-Hypothèse de l’introspection : le sujet essai par lui même de retracer ses cheminements mentaux. Il arrive inévitablement à la source qui est lui-même ou l’image mentale de sa personne (homoculus).
-Thèse béhaviorale : les comportements humains sont appris par des processus de renforcement. La cognition n’est alors que réaction apprise à un stimulus donné.
-Thèse computationnelle : toutes les capacités cognitives, le traitement de l’information et l’ensemble des comportements sont mécaniques et attribuables à un algorithme mathématique à l’image de la machine de Touring. Les adeptes de cette théorie tentent de retracer ces algorithmes en simulant les capacités cognitives par la mathématique.
-Thèse connexionniste : l’ensemble des capacités cognitives sont générées par le système neuronal qui est composé de modules possédant une partie de ces capacités. La structure est essentielle aux fonctionnements, puisque c’est l’agencement des modules qui permet l’opération adéquate.
Les sciences cognitives ne sont encore composées que de thèse, puisqu’aucune preuve causale formelle n’a été approuvée pour résoudre le problème difficile. La science cognitive est donc un domaine de concurrence entre les thèses et même entre plusieurs disciplines.