Sunday 7 January 2018

ISC1000-20, hiver 2018: Catégorisation, communication et conscience

Heure: mardi 18h00-21:00

Salle du cours: PK-R250 (définitivement!!)
Enseignant: Stevan Harnad

Bureau: SU-1235

Téléphone: 0027

Skype: sharnad
Google+hangout: amsciforum@gmail.com

Courriel: harnad@uqam.ca

Site web du cours: 
http://CatComConU2018.blogspot.co.uk

Survol: 

Qu’est-ce que la cognition ? C’est ce qui se passe dans nos cerveaux lorsqu’on pense? C'est ce qui nous rend capable d’apprendre et d’agir adaptativement, afin de survivre et de se reproduire.

L’objectif des sciences cognitives est d’expliquer le mécanisme qui génère cette capacité. On se dirait que c’est alors le fonctionnement du cerveau qu’il faudrait étudier -- et on l’étudie. Mais ça ne suffit pas. Car contrairement aux autres organes du corps comme le cœur ou les poumons le fonctionnement du cerveau ne se révèle pas à l’observation ou aux manipulations. Il est trop vaste. C’est parce que le cerveau sait faire tout ce que notre corps entier sait faire. C’est le mécanisme causal qui génère notre savoir-faire intégral qu’il faut trouver.

C’est ainsi que la robotique et l’intelligence artificielle rentrent dans l’histoire. Elles cherchent à découvrir et démontrer les mécanismes qui généreront nos capacités. C’est ça le défi du célèbre « Test de Turing » : Il faut développer un mécanisme qui a       tellement de savoir faire qu’on ne peut pas distinguer sa performance de la nôtre. Il doit posséder non seulement nos capacités sensori-motrices, pour pouvoir agir avec les objets et les êtres dans le monde exactement comme nous agissons, mais il doit être capable de produire et de comprendre le langage, comme nous.

D’où provient le langage ? et qu’était sa valeur adaptative grâce à laquelle nous sommes la seule espèce qui le possède ?

Et la conscience ? Les sciences cognitives sont encore inachevées. Le cours traitera des défis principaux, et fera un survol du progrès qu’ont fait les sciences cognitives, en partant de la capacité d’apprendre les catégories sensorimotrices, puis la capacité de dénommer et de décrire nos catégories verbalement, enfin la capacité de les transmettre à autrui. On terminera avec la cognition distribuée sur le Web.



Semaine 0. Introduction

Qu’est-ce que la cognition ? Comment et pourquoi l’introspection à-t-elle échoué ? Comment et pourquoi le behaviorisme à-t-il échoué ? Qu’est-ce que les sciences cognitives cherchent à expliquer, et comment ?


Semaine 
1. La théorie computationnelle de la cognition (le « computationnalisme ») (Pylyshyn, Turing)

Qu’est-ce que la computation et qu’est-ce qui n’est pas la computation ? Quelle est la puissance et la portée de la computation ? Qu’est ce que ça veut dire d’affirmer (ou de nier) que « la cognition c’est de la computation » ?
Lectures:
1a. La machine de Turing 1 + La machine de Turing 2 
Steiner, P. (2005). Introduction: cognitivisme et sciences cognitivesLabyrinthe, (20), 13-39. 
1b. Harnad, S. (2009) Cohabitation: Computation at 70, Cognition at 20, in Dedrick, D., Eds. Cognition, Computation, and Pylyshyn. MIT Press 


Semaine 
2. Le test de Turing

« Où Turing a-t-il raison et où a-t-il tort dans sa méthodologie pour expliquer la cognition ? »
Lectures:
2a. Turing, A.M. (1950) Computing Machinery and IntelligenceMind 49 433-460

Goutefangea, Patrick (2005) Alan Turing et le jeu de l'imitation Cahiers philosophiques 102

Bertrand, J. M. (1987). Test de Turing: jeu d'imitation ou test d'intelligence?. Quaderni, 1(1), 35-45.

Suppléments langue française (vidéos):

Le test de Turing expliqué en moins de 3 minutes 

Le modèle Turing

Le jeu d’imitation
2b. Harnad, S. (2008) The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery and Intelligence In: Epstein, Robert & Peters, Grace (Eds.) Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer. Springer

Goutefangea, Patrick (2005) Alan Turing et le jeu de l'imitation Cahiers philosophiques 102

Bertrand, J. M. (1987). Test de Turing: jeu d'imitation ou test d'intelligence?. Quaderni, 1(1), 35-45. 
Semaine 3. L’argument de la « chambre chinoise » (Chinese Room) de Searle (contre la théorie computationnelle de la cognition)

« Où Searle a-t-il raison et où a-t-il tort dans son argument de la « chambre chinoise » que la cognition n’est pas de la computation? »
Lectures:
3a. Searle, John. R. (1980) Minds, brains, and programsBehavioral and Brain Sciences 3 (3): 417-457 

Traduction langue française: http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/quad_0987-1381_1987_num_1_1_2097

Avec John Searle dans la chambre chinoise

L’argument de la chambre chinoise de John Searle


3b. Harnad, S. (2001) What's Wrong and Right About Searle's Chinese Room Argument? In: M. Bishop & J. Preston (eds.) Essays on Searle's Chinese Room Argument. Oxford University Press. 


Semaine 4. Qu'en est-il du cerveau ?

« Pourquoi y a-t-il de la controverse à propos du pouvoir des neurosciences à expliquer la cognition? »
Lectures:
4a. Rizzolatti G & Craighero L (2004) The Mirror-Neuron SystemAnnual Review of Neuroscience 27L 169-92  

RIZZOLATTI, G. (2006). Les systèmes de neurones miroirsAcadémie des sciences. Inst de France

JACOB, Pierre. Neurones miroir, résonance et cognition socialePsychologie française, 2007, vol. 52, no 3, p. 299-314.

4b. Fodor, J. (1999) "Why, why, does everyone go on so about the brain?London Review of Books 21(19) 68-69. 


Semaine 5. The symbol grounding problem

«  Quel est le problème de l'ancrage des symboles -- et comment peut-il être résolu ? ( Les sens des mots doivent être ancrées dans les catégories sensori-motrices. ) »

Lectures:


5. Harnad, S. (2003) The Symbol Grounding ProblemEncylopedia of Cognitive Science. Nature Publishing Group. Macmillan.    
[Cherchez avec google d'autres liens vers “Symbol Grounding Problem”]
Problèmes de l'IA symbolique

Harnad, S. (1993). L'ancrage des symboles dans le monde analogique à l'aide de réseaux neuronaux: un modèle hybrideLekton4(2), 12-18.

Semaine 6. Catégorisation et cognition

« Dire que "la catégorisation est de la computation »  a peut-être du sens mais de de dire « la cognition c’est de la catégorisation" ?? (Concernant la puissance et la portée de la catégorisation ) » 
Lectures:
6a. Harnad, S. (2005) To Cognize is to Categorize: Cognition is Categorization, in Lefebvre, C. and Cohen, H., Eds. Handbook of Categorization. Elsevier.   /11725/

Le Martien, les champignons et les réseaux de neurones

S HarnadA Cangelosi, M Coulmance - 2003

6b. Harnad, S. (2003) Categorical PerceptionEncyclopedia of Cognitive Science. Nature Publishing Group. Macmillan. 

L’hypothèse Sapir-Whorf


Semaine 7. Évolution et cognition

«  Pourquoi est-ce que certaines explications évolutives semblent plausibles et logiques, alors que d'autres semblent farfelues, voire absurdes? »
Lectures:
7a. Confer, Jaime C., Judith A. Easton, Diana S. Fleischman, Cari D. Goetz, David M. G. Lewis, Carin Perilloux, and David M. Buss (2010) Evolutionary Psychology Controversies, Questions, Prospects, and LimitationsAmerican Psychologist 65 (2): 110–126

FAUCHER, Luc et POIRIER, Pierre. Psychologie évolutionniste et théories interdomainesDialogue, 2001, vol. 40, no 03, p. 453-486.


POIRIER, Pierre, FAUCHER, Luc, et LACHAPELLE, Jean. Un Défi Pour La Psychologie ÉvolutionnistePhilosophia Scientiae, 2005, vol. 2, p. 1-35.


FAUCHER, Luc. Inférence à la meilleure explication, théorie de l’esprit, psychologie normative et rôle de la culture: Autour du livre Human Evolution and the Origins of Hierarchies Benoît Dubreuil, Human Evolution and the Origins of HierarchiesBenoît Dubreuil, Human Evolution and the Origins of Hierarchies. Philosophiques, 2012, vol. 39, no 1, p. 271-283.

7b. MacLean, E.L., Matthews, L.J., Hare, B.A., Nunn, C.L., Anderson, R.C., Aureli, F., Brannon, E.M., Call, J., Drea, C.M., Emery, N.J. and Haun, D.B. (2012) How does cognition evolve? Phylogenetic comparative psychologyAnimal Cognition, 15(2): 223-238.

Semaine 8. L'évolution du langage

« Où Pinker a-t-il raison et où a-t-il tort concernant l’évolution du langage ? Qu’est ce que le langage ? Et qu’est-ce qu’il avait de si extraordinaire pour que la capacité à l’acquérir soit encodée par l’évolution il y a 300 000 ans uniquement dans les cerveaux de nos ancêtres – et dans aucune autre espèce survivante ? ( La capacité au langage a donné à notre espèce une façon nouvelle et unique pour acquérir les catégories – par l’instruction symbolique plutôt que juste par l’induction sensori-motrice. ) »
Lectures:
8a. Pinker, S. & Bloom, P. (1990). Natural language and natural selectionBehavioral and Brain Sciences 13(4): 707-784.  /Pinker%20Bloom%201990.pdf

8b. Blondin-Massé, Alexandre; Harnad, Stevan; Picard, Olivier; and St-Louis, Bernard (2013) Symbol Grounding and the Origin of Language: From Show to Tell. In, Lefebvre, Claire; Cohen, Henri; and Comrie, Bernard (eds.) New Perspectives on the Origins of Language. Benjamin


Semaine 9. Chomsky et la pauvreté du stimulus

«  Un examen de près d'une des questions les plus controversées des sciences cognitives : La grammaire universelle de Chomsky doit être innée car elle ne peut pas s'apprendre à partir de l'évidence disponible à l'enfant. »
Lectures:
9a. Pinker, S. Language Acquisition. in L. R. Gleitman, M. Liberman, and D. N. Osherson (Eds.), An Invitation to Cognitive Science, 2nd Ed. Volume 1: Language. Cambridge, MA: MIT Press. 

9b. Pullum, G.K. & Scholz BC (2002) Empirical assessment of stimulus poverty argumentsLinguistic Review 19: 9-50 


Semaine 10. Le problème corps/esprit et « le fossé explicatif » ("explanatory gap")

« Lors que les sciences cognitives auront réussi le test de Turing – car on a réussi à générer et expliquer tout ce que les cogniseurs sont capables de faire – est-ce qu’on aura expliqué tout ce qu’il y a à expliquer concernant l’esprit ? Ou est-ce que quelque chose aura été omis ?   »
Lectures:
10a. Dennett, D. (unpublished) The fantasy of first-person science

10b. Harnad, S. (unpublished) On Dennett on Consciousness: The Mind/Body Problem is the Feeling/Function Problem

10c. Harnad, S. & Scherzer, P. (2008) Spielberg's AI:Another Cuddly No-Brainer. Artificial Intelligence in Medicine 44(2): 83-89 

10d. Harnad, S. (2012) Alan Turing and the “hard” and “easy” problem of cognition: doing and feeling. [in special issue: Turing Year 2012] Turing100: Essays in Honour of Centenary Turing Year 2012, Summer Issue
Dubuc, Bruno (2016) Qu’est-ce que la conscience? Le cerveau à tous ses niveaux
Chalmers, D. (2010). L’esprit conscient. À la recherche d’une théorie fondamentale.
Semaine 11. La cognition distributée et le Web
« Est-ce qu’un esprit peut être plus large qu’une tête ? La cognition collective dans l’ère d’Internet. »
Lectures:
11a. Clark, A. & Chalmers, D. (1998) The Extended MindAnalysis 58(1) 

11b. Dror, I. & Harnad, S. (2009) Offloading Cognition onto CognitiveTechnology. In Dror & Harnad (Eds): Cognition Distributed: How Cognitive Technology Extends Our Minds. Amsterdam: John Benjamins  


Semaine 12. Synthése intégrative

Survol sur ce qu'on a fait dans le cours.



Site web du courshttp://CatComConU2018.blogspot.co.uk

Évaluation:

1. Ciélographie sur le blogue -- faire au moins un commentaire sur une des deux lectures chaque semaine -- ou sur le cours où les contenus des lectures ont été présentés. ( Les commentaires doivent s'afficher au plus tard pendant la semaine après le cours qui couvre les contenus des lectures. ):
30 points

2. Discussion en classe  --  (faites davantage de ciélos chaque semaine si vous êtes gêné pour parler en classe)
20 points

3. Petit examen mi-terme -- 6  questions en ligne (c 250 mots par réponse):
10 points

4. Examen final --  8  questions en ligne (c 500 mots par réponse):
40 points

Svp utiliser votre compte google pour faire vos commentaires, avec votre vrai nom pour que je sache votre identité et ainsi puisse vous accorder vos crédits. Pour m'aider à vous identifier -- vous êtes quand-même 60! -- svp corriger votre profile google pour mettre votre photo courante, pour que ça paraisse comme votre icône dans chaque commentaire. 

Vous pouvez aussi faire des commentaires sur les commentaires des autres,

Attention: parfois blogger risque de faire disparaître votre commentaire au lieu de l'afficher. C'est souvent parce que vous ne vous êtes pas inscrit, ou vous vous êtes inscrit avec un autre courriel. Donc garder le texte de vous commentaire dans traiteur de texte jusqu'à ce que vous êtes sûr qu'il est affiché dans le blogue. (C'est déchirant d'écrire un texte génial, puis de le perdre et de devoir le reconstruire!)

Attention aussi: On est 60 et blogger n'accepte que 50 commentaires dans une seule section. Donc quand vous voyez que le nombre de commentaires est déjà près de 50, affichez votre commentaire dans la section supplémentaire ( « overflow » ) qui suit tout de suite après. (Il se peut aussi que si votre commentaire est trop long, il va falloir l'afficher en deux parties.)

Exemples de commentaires: https://catcomcon.blogspot.ca

Vidéos: Survol sur Catégorisation, communication et conscience

***Salle de cours définitive: PK-R250***

SURVOL 2018






SURVOL 2017


SURVOL 2016 





SURVOL 2015 





SURVOL en anglais 





Vidéo langue anglaise

1a. Cognition = Computation ?

***Salle de cours définitive: PK-R250***

Ici (1a) on explique ce que c'est que la computation et le computationnelisme (cognition = computation). Mais ne  manquez pas de lire 1b pour apprendre les limites et les critiques do computationnelisme.

La machine de Turing (vidéo #1)

La machine de Turing (vidéo #2)


Lectures facultatives supplémentaires: 

En Français:

Steiner, P. (2005). Introduction: cognitivisme et sciences cognitivesLabyrinthe, (20), 13-39.

Meunier, J. G. (2014). Humanités numériques ou computationnelles: Enjeux herméneutiquesSens-Public.


En Anglais: 


Milkowski, M. (2013). Computational Theory of Mind. Internet Encyclopedia of Philosophy.


Pylyshyn, Z. W. (1980). Computation and cognition: Issues in the foundations of cognitive science. Behavioral and Brain Sciences3(01), 111-132.

Pylyshyn, Z. W. (1984). Computation and cognition. Cambridge, MA: MIT press.



Cette premiére première semaine vous pouvez faire vos ciélos soit sur le cours que j'ai donné mardi, soit sur ces deux vidéos  (#1 et #2) concernant la machine de Turing. Les textes sont facultatives cette semaine.

SEMAINE 1 2018


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SEMAINE 1 2016


SEMAINE 1 - 2016



SEMAINE 1 - 2015

5




version langue anglaise :
















1b. Harnad, S. (2009) Cohabitation: Computation at 70, Cognition at 20

***Salle de cours définitive: PK-R250***

Harnad, S. (2009) Cohabitation: Computation at 70, Cognition at 20, in Dedrick, D., Eds. Cognition, Computation, and Pylyshyn. MIT Press 

Zenon Pylyshyn cast cognition's lot with computation, stretching the Church/Turing Thesis to its limit: We had no idea how the mind did anything, whereas we knew computation could do just about everything. Doing it with images would be like doing it with mirrors, and little men in mirrors. So why not do it all with symbols and rules instead? Everything worthy of the name "cognition," anyway; not what was too thick for cognition to penetrate. It might even solve the mind/body problem if the soul, like software, were independent of its physical incarnation. It looked like we had the architecture of cognition virtually licked. Even neural nets could be either simulated or subsumed. But then came Searle, with his sino-spoiler thought experiment, showing that cognition cannot be all computation (though not, as Searle thought, that it cannot be computation at all). So if cognition has to be hybrid sensorimotor/symbolic, it turns out we've all just been haggling over the price, instead of delivering the goods, as Turing had originally proposed 5 decades earlier.







2a. Turing, A.M. (1950) Computing Machinery and Intelligence

Turing, A.M. (1950) Computing Machinery and IntelligenceMind 49 433-460 version langue française


Goutefangea, Patrick (2005) Alan Turing et le jeu de l'imitation Cahiers philosophiques 102

Bertrand, J. M. (1987). Test de Turing: jeu d'imitation ou test d'intelligence?. Quaderni, 1(1), 35-45.

Avec le "jeu de l'imitation", Turing imagine une méthode pour décider si une machine "peut penser". Il montre que la définition théorique de la machine qu'il a lui-même donnée en 1936-1937 n'interdit pas l'hypothèse qu'une machine conforme à cette définition puisse l'emporter au jeu. Ce faisant, il n'aborde ni un problème technique, ni un problème de logique théorique, mais s'avance sur le terrain d'une philosophie que l'on qualifiera de "continentale" : pour l'emporter au jeu, la machine doit s'exprimer à la première personne et être pour son adversaire un semblable. La machine victorieuse doit être élevée à la pleine dignité du sujet de la philosophie classique.



24 janvier 2017








résumé langue anglaise:



0. Le test de Turing expliqué en moins de 3 minutes
1Le modèle Turing (vidéo, langue française)
2. Video about Turing's workAlan Turing: Codebreaker and AI Pioneer 
3. Two-part video about his lifeThe Strange Life of Alan Turing: Part I and Part 2





2b. Harnad, S. (2008) The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery and Intelligence

Harnad, S. (2008) The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing,Machinery and Intelligence. In: Epstein, Robert & Peters, Grace (Eds.) Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer. Springer 

This is Turing's classical paper with every passage quote/commented to highlight what Turing said, might have meant, or should have meant. The paper was equivocal about whether the full robotic test was intended, or only the email/penpal test, whether all candidates are eligible, or only computers, and whether the criterion for passing is really total, liefelong equavalence and indistinguishability or merely fooling enough people enough of the time. Once these uncertainties are resolved, Turing's Test remains cognitive science's rightful (and sole) empirical criterion today. 

Le test de Turing : les débuts de l'intelligence artificielle (vidéo)




3a. Searle, John. R. (1980) Minds, brains, and programs

Searle, John. R. (1980) Minds, brains, and programsBehavioral and Brain Sciences 3 (3): 417-457 

This article can be viewed as an attempt to explore the consequences of two propositions. (1) Intentionality in human beings (and animals) is a product of causal features of the brain I assume this is an empirical fact about the actual causal relations between mental processes and brains It says simply that certain brain processes are sufficient for intentionality. (2) Instantiating a computer program is never by itself a sufficient condition of intentionality The main argument of this paper is directed at establishing this claim The form of the argument is to show how a human agent could instantiate the program and still not have the relevant intentionality. These two propositions have the following consequences (3) The explanation of how the brain produces intentionality cannot be that it does it by instantiating a computer program. This is a strict logical consequence of 1 and 2. (4) Any mechanism capable of producing intentionality must have causal powers equal to those of the brain. This is meant to be a trivial consequence of 1. (5) Any attempt literally to create intentionality artificially (strong AI) could not succeed just by designing programs but would have to duplicate the causal powers of the human brain. This follows from 2 and 4. 


SEMAINE 3 2018






see also:

Click here --> SEARLE VIDEO

3b. Harnad, S. (2001) What's Wrong and Right About Searle's Chinese RoomArgument?

Harnad, S. (2001) What's Wrong and Right About Searle's Chinese RoomArgument? In: M. Bishop & J. Preston (eds.) Essays on Searle's Chinese Room Argument. Oxford University Press.





Searle's Chinese Room Argument showed a fatal flaw in computationalism (the idea that mental states are just computational states) and helped usher in the era of situated robotics and symbol grounding (although Searle himself thought neuroscience was the only correct way to understand the mind).

4a. Rizzolatti G & Craighero L (2004) The Mirror-Neuron System

Rizzolatti G & Craighero L (2004) The Mirror-Neuron SystemAnnual Review of Neuroscience 27L 169-92

RIZZOLATTI, G. (2006). Les systèmes de neurones miroirs. Académie des sciences. Inst de France

JACOB, Pierre. Neurones miroir, résonance et cognition socialePsychologie française, 2007, vol. 52, no 3, p. 299-314.

A category of stimuli of great importance for primates, humans in particular, is that formed by actions done by other individuals. If we want to survive, we must understand the actions of others. Furthermore, without action understanding, social organization is impossible. In the case of humans, there is another faculty that depends on the observation of others’ actions: imitation learning. Unlike most species, we are able to learn by imitation, and this faculty is at the basis of human culture. In this review we present data on a neurophysiological mechanism—the mirror-neuron mechanism—that appears to play a fundamental role in both action understanding and imitation. We describe first the functional properties of mirror neurons in monkeys. We review next the characteristics of the mirror-neuron system in humans. We stress, in particular, those properties specific to the human mirror-neuron system that might explain the human capacity to learn by imitation. We conclude by discussing the relationship between the mirror-neuron system and language.
SEMAINE 4 (première partie) 2018


SEMAINE 4 (deuxième partie) 2018




résumé langue anglaise:






07 février 2017



Cours ISC1000 2016 1:


Cours ISC1000 2016 2:

4b. Fodor, J. (1999) "Why, why, does everyone go on so about thebrain?"

Fodor, J. (1999) "Why, why, does everyone go on so about thebrain?London Review of Books21(19) 68-69. 


I once gave a (perfectly awful) cognitive science lecture at a major centre for brain imaging research. The main project there, as best I could tell, was to provide subjects with some or other experimental tasks to do and take pictures of their brains while they did them. The lecture was followed by the usual mildly boozy dinner, over which professional inhibitions relaxed a bit. I kept asking, as politely as I could manage, how the neuroscientists decided which experimental tasks it would be interesting to make brain maps for. I kept getting the impression that they didn’t much care. Their idea was apparently that experimental data are, ipso facto, a good thing; and that experimental data about when and where the brain lights up are, ipso facto, a better thing than most. I guess I must have been unsubtle in pressing my question because, at a pause in the conversation, one of my hosts rounded on me. ‘You think we’re wasting our time, don’t you?’ he asked. I admit, I didn’t know quite what to say. I’ve been wondering about it ever since.

5. Harnad, S. (1990) The Symbol Grounding Problem


Problèmes de l'IA symbolique

Harnad, S. (1993). L'ancrage des symboles dans le monde analogique à l'aide de réseaux neuronaux: un modèle hybrideLekton4(2), 12-18.



ou 

Harnad, S. (2003) The Symbol Grounding ProblemEncylopedia of Cognitive Science. Nature Publishing Group. Macmillan.   

ou

Harnad, S. (1990). The symbol grounding problemPhysica D: Nonlinear Phenomena, 42(1), 335-346.
ou

https://en.wikipedia.org/wiki/Symbol_grounding

The Symbol Grounding Problem is related to the problem of how words get their meanings, and of what meanings are. The problem of meaning is in turn related to the problem of consciousness, or how it is that mental states are meaningful.


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SEMAINE 5 (première partie) 2018


SEMAINE 5 (deuxième partie) 2018






résumé langue anglaise:



Cours ISC1000 2017:




Cours ISC1000 2016 1:


Cours ISC1000 2016 2:



2015 Cours 1-ière partie (audio seule)


2015 Cours 2ième partie (vidéo)



6a. Harnad, S. (2005) To Cognize is to Categorize: Cognition is Categorization

Harnad, S. (2005) To Cognize is to Categorize: Cognition is Categorization, in Lefebvre, C. and Cohen, H., Eds. Handbook of Categorization. Elsevier.  

Le Martien, les champignons et les réseaux de neurones

S HarnadA Cangelosi, M Coulmance - 2003
We organisms are sensorimotor systems. The things in the world come in contact with our sensory surfaces, and we interact with them based on what that sensorimotor contact “affords”. All of our categories consist in ways we behave differently toward different kinds of things -- things we do or don’t eat, mate-with, or flee-from, or the things that we describe, through our language, as prime numbers, affordances, absolute discriminables, or truths. That is all that cognition is for, and about.


Borges: Funes le mémorieux

SEMAINE 5 2018


Catégorisation I.



Catégorisation II.




résumé langue anglaise:




Cours ISC1000 2017

Cours ISC1000 2016 1:


Cours ISC1000 2016 2:


Cours ISC1000 2016 3:


Cours ISC1000 2016 4:

6b. Harnad, S. (2003b) Categorical Perception.

Harnad, S. (2003b) Categorical PerceptionEncyclopedia of Cognitive Science. Nature Publishing Group. Macmillan.

L’hypothèse Sapir-Whorf
Differences can be perceived as gradual and quantitative, as with different shades of gray, or they can be perceived as more abrupt and qualitative, as with different colors. The first is called continuous perception and the second categorical perception. Categorical perception (CP) can be inborn or can be induced by learning. Formerly thought to be peculiar to speech and color perception, CP turns out to be far more general, and may be related to how the neural networks in our brains detect the features that allow us to sort the things in the world into their proper categories, "warping" perceived similarities and differences so as to compress some things into the same category and separate others into different categories.

7a. Confer et al (2010) Evolutionary Psychology Controversies, Questions, Prospects, and Limitations

Confer, Jaime C., Judith A. Easton, Diana S. Fleischman, Cari D. Goetz, David M. G. Lewis, Carin Perilloux, and David M. Buss (2010) Evolutionary Psychology Controversies, Questions, Prospects, and Limitations https://www.academia.edu/2867507/Evolutionary_psychology_Controversies_questions_prospects_and_limitationsAmerican Psychologist 65 (2): 110–126 DOI: 10.1037/a0018413



Evolutionary psychology has emerged over the past 15 years as a major theoretical perspective, generating an increasing volume of empirical studies and assuming a larger presence within psychological science. At the same time, it has generated critiques and remains controversial among some psychologists. Some of the controversy stems from hypotheses that go against traditional psychological theories; some from empirical findings that may have disturbing implications; some from misunderstandings about the logic of evolutionary psychology; and some from reasonable scientific concerns about its underlying framework.  This article identifies some of the most common concerns and attempts to elucidate evolutionary psychology’s stance pertaining to them. These include issues of testability and falsifiability; the domain specificity versus domain generality of psychological mechanisms; the role of novel environments as they interact with evolved psychological circuits; the role of genes in the conceptual structure of evolutionary psychology; the roles of learning, socialization, and culture in evolutionary psychology; and the practical value of applied evolutionary psychology. The article concludes with a discussion of the limitations of current evolutionary psychology.
FAUCHER, Luc et POIRIER, Pierre. Psychologie évolutionniste et théories interdomainesDialogue, 2001, vol. 40, no 03, p. 453-486.
POIRIER, Pierre, FAUCHER, Luc, et LACHAPELLE, Jean. Un Défi Pour La Psychologie ÉvolutionnistePhilosophia Scientiae, 2005, vol. 2, p. 1-35.
FAUCHER, Luc. Inférence à la meilleure explication, théorie de l’esprit, psychologie normative et rôle de la culture: Autour du livre Human Evolution and the Origins of Hierarchies Benoît Dubreuil, Human Evolution and the Origins of HierarchiesBenoît Dubreuil, Human Evolution and the Origins of Hierarchies. Philosophiques, 2012, vol. 39, no 1, p. 271-283.


SEMAINE 7 2018


Vidéo cours mardi 7 mars 2017 





Cours 01:



Cours 02:







7b. MacLean et al (2012) How does cognition evolve?

MacLean, E.L., Matthews, L.J., Hare, B.A., Nunn, C.L., Anderson, R.C., Aureli, F., Brannon, E.M., Call, J., Drea, C.M., Emery, N.J. and Haun, D.B. (2012) How does cognition evolve? Phylogenetic comparative psychology. Animal cognition, 15(2): 223-238.





Evolutionary Psychology (EP) views the human mind as organized into many modules, each underpinned by psychological adaptations designed to solve problems faced by our Pleistocene ancestors. We argue that the key tenets of the established EP paradigm require modification in the light of recent findings from a number of disciplines, including human genetics, evolutionary biology, cognitive neuroscience, developmental psychology, and paleoecology. For instance, many human genes have been subject to recent selective sweeps; humans play an active, constructive role in co-directing their own development and evolution; and experimental evidence often favours a general process, rather than a modular account, of cognition. A redefined EP could use the theoretical insights of modern evolutionary biology as a rich source of hypotheses concerning the human mind, and could exploit novel methods from a variety of adjacent research fields.

8a. Pinker, S. & Bloom, P. (1990). Natural language and natural selection

Pinker, S. & Bloom, P. (1990). Natural language and natural selectionBehavioral and Brain Sciences13(4): 707-784. 
Many people have argued that the evolution of the human language faculty cannot be explained by Darwinian natural selection. Chomsky and Gould have suggested that language may have evolved as the by‐product of selection for other abilities or as a consequence of as‐yet unknown laws of growth and form. Others have argued that a biological specialization for grammar is incompatible with every tenet of Darwinian theory ‐‐ that it shows no genetic variation, could not exist in any intermediate forms, confers no selective advantage, and would require more evolutionary time and genomic space than is available. We examine these arguments and show that they depend on inaccurate assumptions about biology or language or both. Evolutionary theory offers clear criteria for when a trait should be attributed to natural selection: complex design for some function, and the absence of alternative processes capable of explaining such complexity. Human language meets this criterion: grammar is a complex mechanism tailored to the transmission of propositional structures through a serial interface. Autonomous and arbitrary grammatical phenomena have been offered as counterexamples to the position that language is an adaptation, but this reasoning is unsound: communication protocols depend on arbitrary conventions that are adaptive as long as they are shared. Consequently, language acquisition in the child should systematically differ from language evolution in the species and attempts to analogize them are misleading. Reviewing other arguments and data, we conclude that there is every reason to believe that a specialization for grammar evolved by a conventional neo‐Darwinian process.

SEMAINE 8 2018


Vidéo cours mardi 14 mars 2017 


Cours 1



Cours 2


François, J. (2014). L’émergence et l’évolution du langage humain du point de vue des neurosciencesCorela. Cognition, représentation, langage, (12-2).

Rastier, F. (2006). De l’origine du langage à l’émergence du milieu sémiotiqueMarges linguistiques11, 297-326.

Savage-Rumbaugh, E. S., M Fields, W., Pasquier, R., Savy, P., & Schreiber, D. (2012). L'évolution et le développement du langage humain chez Homo symbolicus et Pan symbolicusLabyrinthe, (1), 39-79.

DESSALLES, Jean-Louis. Le langage humain à la lumière de l ‘évolution.



Table ronde "Origines de l'humanité" avec Jean... by Ville-de-Saint-Tropez

Compte rendu de la conférence de Jean-Louis Dessalles à l'UQÀM.


Les origines du langage : une perspective néo-saussurienne 


D'autres vidéos langue française sur l'origine du langage




Cours ISC1000 2016 1:


Cours ISC1000 2016 2:

8b. Blondin Massé et al (2012) Symbol Grounding and the Origin of Language: From Show to Tell

Blondin Massé et al (2012) Symbol Grounding and the Origin of Language: From Show to Tell. In: Origins of Language. Cognitive Sciences Institute. Université du Québec à Montréal, June 2010. 

Vincent-Lamarre, Philippe., Blondin Massé, Alexandre, Lopes, Marcus, Lord, Mèlanie, Marcotte, Odile, & Harnad, Stevan (2016). The Latent Structure of Dictionaries  TopiCS in Cognitive Science  8(3) 625–659


Le succès adaptatif des organismes dépend de la capacité de faire la bonne chose avec le bon type de chose. C'est la catégorisation. La plupart des espèces peuvent apprendre des catégories par expérience directe (induction). Seuls les êtres humains peuvent acquérir des catégories par ou i-dire (instruction). Les simulations de vie artificielle montrent l'avantage évolutif de l'enseignement par rapport à l'induction. Les expériences électrophysiologiques montrent que nos deux façons d'acquérir les catégories partagent encore certaines caractéristiques communes. Les analyses graphique-théoriques montrent que les dictionnaires sont constitués de mots plus concrets, acquis à partir de l'expérience directe; et le sens des mots dans le reste du dictionnaire peuvent être appris à partirs de la définition seule, en combinant les mots de base dans les propositions sujet / prédicat avec des valeurs véridiques (vrai/faux). Le langage est advenu lorsque le mime intentionnel a été converti en séquences arbitraires de noms de catégories partagées décrivant et définissant de nouvelles catégories via des propositions.

Harnad, S. (2004). Retour à la tradition orale: écrire dans le ciel à la vitesse de la pensée.

Saint-Gerand, J. P. (2014). Steven Pinker, L'instinct du langageQuestions de communication, (2), 236-237.

Demoule, J. P., Encrevé, P., & Laks, B. Origine de l'homme, origine des langues: retrospective et perspectives.


9a. Pinker, S. Language Acquisition

Pinker, S. Language Acquisitionin L. R. Gleitman, M. Liberman, and D. N. Osherson (Eds.),
An Invitation to Cognitive Science, 2nd Ed. Volume 1: Language. Cambridge, MA: MIT Press.
The topic of language acquisition implicate the most profound questions about our understanding of the human mind, and its subject matter, the speech of children, is endlessly fascinating. But the attempt to understand it scientifically is guaranteed to bring on a certain degree of frustration. Languages are complex combinations of elegant principles and historical accidents. We cannot design new ones with independent properties; we are stuck with the confounded ones entrenched in communities. Children, too, were not designed for the benefit of psychologists: their cognitive, social, perceptual, and motor skills are all developing at the same time as their linguistic systems are maturing and their knowledge of a particular language is increasing, and none of their behavior reflects one of these components acting in isolation.
Given these problems, it may be surprising that we have learned anything about language acquisition at all, but we have. When we have, I believe, it is only because a diverse set of conceptual and methodological tools has been used to trap the elusive answers to our questions: neurobiology, ethology, linguistic theory, naturalistic and experimental child psychology, cognitive psychology, philosophy of induction, theoretical and applied computer science. Language acquisition, then, is one of the best examples of the indispensability of the multidisciplinary approach called cognitive science.
Harnad, S (2014) L'Univers de ChomskyÀ babord: Revue sociale es politique 52.

Harnad, S. (2008) Why and How the Problem of the Evolution of Universal Grammar (UG) is HardBehavioral and Brain Sciences 31: 524-525

SEMAINE 9 2018





Cours 1




Cours 2


Cours ISC1000 2016 1:


Cours ISC1000 2016 2:


Cours ISC1000 2016 5:


Vidéo (1ère partie) cours mardi 28 mars 2017 




Vidéo (2éme partie) cours mardi 28 mars 2017 

9b. Pullum, G.K. & Scholz BC (2002) Empirical assessment of stimulus poverty arguments

Pullum, G.K. & Scholz BC (2002) Empirical assessment of stimulus poverty arguments. Linguistic Review 19: 9-50 



This article examines a type of argument for linguistic nativism that takes the following form: (i) a fact about some natural language is exhibited that al- legedly could not be learned from experience without access to a certain kind of (positive) data; (ii) it is claimed that data of the type in question are not found in normal linguistic experience; hence (iii) it is concluded that people cannot be learning the language from mere exposure to language use. We ana- lyze the components of this sort of argument carefully, and examine four exem- plars, none of which hold up. We conclude that linguists have some additional work to do if they wish to sustain their claims about having provided support for linguistic nativism, and we offer some reasons for thinking that the relevant kind of future work on this issue is likely to further undermine the linguistic nativist position. 

10a. Dennett, D. (unpublished) The fantasy of first-person science

Dennett, D. (unpublished) The fantasy of first-person science
 « I find it ironic that while Chalmers has made something of a mission of trying to convince scientists that they must abandon 3rd-person science for 1st-person science, when asked to recommend some avenues to explore, he falls back on the very work that I showcased in my account of how to study human consciousness empirically from the 3rd-person point of view. Moreover, it is telling that none of the work on consciousness that he has mentioned favorably addresses his so-called Hard Problem in any fashion; it is all concerned, quite appropriately, with what he insists on calling the easy problems. First-person science of consciousness is a discipline with no methods, no data, no results, no future, no promise. It will remain a fantasy. »
Dubuc, Bruno (2016) Qu’est-ce que la conscience? Le cerveau à tous ses niveaux
Chalmers, D. (2010). L’esprit conscient. À la recherche d’une théorie fondamentale.


SEMAINE 10 2018



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résumé langue anglaise





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ISC1000-20, hiver 2018:  Catégorisation, communication et conscience Heure:  mardi 18h00-21:00 Salle du cours: PK-R250 (définitivement!!) E...