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 #2)
Lectures facultatives supplémentaires:
En Français:
Steiner, P. (2005). Introduction: cognitivisme et sciences cognitives. Labyrinthe, (20), 13-39.
Meunier, J. G. (2014). Humanités numériques ou computationnelles: Enjeux herméneutiques. Sens-Public.
En Anglais:
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.
SEMAINE 1 2018
---------------
SEMAINE 1 2016
SEMAINE 1 - 2015
version langue anglaise :
Pour comprendre un nouveau concept, je crois qu’il est important de commencer par étudier les termes utilisés, que ce soit des termes spécialisés ou des termes de la langue courante utilisés autrement. Je vais essayer ici de définir certains termes mentionnés dans les vidéos sur la machine de Turing, selon ce que j’en ai compris.
ReplyDeleteLe premier terme est la « tête de lecture ». Il s’agit d’un indicateur qui pointe une case en particulier sur le long ruban. Cette case peut contenir un 0 ou un 1. La tête de lecture possède un état, qui est lui aussi de 0 ou 1, il s’agit de la « configuration ». La tête de lecture a le pouvoir de changer l’état des cases et son état à elle-même selon la table de transition, que je définis ci-dessous. La tête de lecture indique donc l’emplacement où l’on est rendu dans l’exécution de l’opération.
La machine de Turing est qualifiée de « machine à états discrets ». Cela signifie tout simplement qu’elle n’est composée que de 0 ou de 1, et qu’il n’y a rien, aucune décimale, fraction ou transition, entre ces deux chiffres. Il s’agit de « discontinuité », par opposition à la « continuité » du monde réel.
La « table de transition », de manière simplifiée, est l’équivalent d’une liste des règles, aussi appelées associations, qui seront exécutées par la tête de lecture. L’exécution de ces règles changera le chiffre, ou l’état, des cases du ruban et de la tête de lecture. C’est l’exécution de ces règles, une fois qu’elle est finie, qui est considérée comme un « calcul » ou un « algorithme ». Elle permet de trouver les réponses à des problèmes calculables.
L’ « incrémentation » est une opération qui consiste à ajouter 1 à un compteur. Il s’inscrit de la manière suivante : n -> n + 1
Ce qui est « calculable », selon la thèse de la machine de Turing, est tout ce qui est peut être calculé grâce à la machine de Turing avec une table de transition, ou algorithme. Ce qui ne peut pas être calculé avec la machine est donc incalculable.
« Passer en paramètre », dans le contexte de la machine de Turing, signifie inscrire sur les cases du ruban. Par exemple, il est possible de passer en paramètre les règles de la table de transition de l’incrémentation, ce qui signifie que la table de transition sera maintenant intégrée sous forme de 0 et de 1 dans les cases du ruban. L’élément n, le nombre, sera ensuite inscrit à son tour sur le ruban. Les règles de la table de transition passées en paramètre sont appelées un « programme ». Le programme, suivi de l’élément n, constituent la « machine U », pour universelle.
Le « formalisme », selon Hilbert, est un système de règles qui permet d’évaluer des prépositions de manière objective, en évitant de se fier à des intuitions. Il ne tient compte que du respect des procédures, et non du contenu lui-même.
Florence, excellent résumé. Mais maintenant un concours: Est-ce que toi (ou d'autres étudiants inscrits au cours) pourriez simplifier ça encore davantage, pour frère-cadet?
DeleteQu'est-ce que la computation? et qu'est-ce qu'une machine de Turing? Si selon l'hypothèse du « computationnelisme » la cognition c'est ça, alors il faut une idée claire et simple de ce que c'est que « ça ».
(Ça va peut-être aider de lire 1b.)
Pour continuer sur les propos de ma collègue, j’expliquerais dans mes mots ce qu’est la cognition, la computation, la machine de Turing ainsi que les liens entre les différents concepts. De plus, j'illustrerai les limites du computationnalisme.
ReplyDeleteTout d’abord, la cognition peut se définir comme étant l’explication de comment le cerveau peut générer les phénomènes, les états ainsi que les émotions. Pour ce qui est de la computation elle se réfère à une méthode de calcul pour le traitement de l’information. Elle peut se définir aussi comme la manipulation de symboles selon leurs formes et non leurs sens. L’hypothèse de la computation serait que le cerveau et l’esprit humain se définissent comme un système de traitement de l’information. En effet, nos pensées se retrouveraient à être un système de calculs et de règles. Ce calcul peut se faire à l’aide d’un ordinateur ou bien de la machine de Turing, cette machine est le modèle fondamental de la computation. Elle est un modèle abstrait et séquentiel du fonctionnement des appareils de calculs. Selon celle-ci, pour tout problème ayant un algorithme, il existe une machine de Turing qui résout ce problème. Elle est donc un des aspects décisifs primordiaux de la théorie du computationnalisme.
Par contre, la notion de computation semble à mon avis quelque peu erronée sur certains aspects. En effet, elle comporte certaines limites qui nous amènent à porter une attention particulière à ce concept. Tout d’abord, oui la notion de computation fonctionne lorsque notre esprit connaît les règles computationnelles par exemple lorsqu’on fait une division mentale, par contre quand est-il des choses dont nous ne connaissons pas nécessairement les règles ? Les choses dont nous ne connaissons pas consciemment la réponse? De plus, est-ce que la computation et ses principes de calculs permettent d’expliquer comment l’être humain reconnaît les choses qui l’entourent ? Ou encore comment il apprend de jour en jour de son expérience personnel?
Il est alors intéressant de s’attarder à l’étendue du computationnalisme, puisque à mon avis, le concept de computation est valable en ce qui concerne la logique, l’informatique ainsi que les mathématiques, mais pas nécessairement sur ce qui se passe réellement à l’intérieur de l’esprit humain et donc nécessairement tout ce qui entoure les sciences cognitives.
Pour conclure, tous ces questionnements mènent à croire que le concept de computationnalisme ne peut être valable sur tous les points et ne peut être une définition claire et précise de ce qu’est la cognition.
Bonjour Marilou,
Delete> la cognition peut se définir comme étant l'explication de comment le cerveau peut générer les phénomènes, les états, ainsi que les émotions
Tu es sur la bonne voie, mais je pense que cette définition pourrait être plus claire pour notre ami frère cadet! Quels phénomènes? que veux tu dire par "états" ? Penses-tu que les seules actions cognitives du cerveau sont de générer (ou de sous-tendre) des sensations?
> La notion de computation fonctionne lorsque notre esprit connaît les règles computationnelles, [...] par contre, qu'en est-il des choses dont nous ne connaissons pas les règles?
Quand on parle des propriétés (et des limites) de la computation (c'est à dire de la technique de faire des opérations syntaxiques systématiques sur des symboles), il est important de comprendre que l'on ne parle pas de la computation menée par un organisme (ou une machine) spécifique. Par exemple, il serait absurde de dire que l'arithmétique ne peut représenter l'action d'additionner simplement parce notre petit frère (un organisme spécifique) ne sait pas comme additioner avec les règles d'arithmétique pour l'instant.
J'invite nos amis linguistes à donner un exemple de règle computationnelle que tous les humains, même les jeunes enfants, suivent presque parfaitement et ce, sans en avoir conscience!
Revenons aux entrées et au sorties: Les choses que les animaux humains et non humains sont capable de faire. La science cognitive cherche le mécanisme qui génère toutes ces compétences: La computation semble avoir le pouvoir, et elle a déjà démontrer qu'elle peut faire des choses qui font une partie de nos compétences, pas l'intelligence artificielle: Pourquoi est-ce que ce qui se passe dans la tête de notre robot, Frédérec, ne pourrait pas être de la computation (et dans la nôtre aussi)? Si vous êtes sceptique, faut expliciter les raisons pourquoi.
DeleteVous avez demandé un linguiste? Voici ce qui me semble un exemple de computation dans le travail linguistique des jeunes enfants.
DeleteLors des premiers contacts avec les sons des langues naturelles (premiers contacts qui se produiraient même de l'intérieur le ventre de leur mère)les enfants mettraient en marche un travail statistique impressionnant.
Alors qu'ils naissent, les enfants peuvent différencier chacun des sons produits par la voix humaines. Pour favoriser l'acquisition de leur langue maternelle, ils vont tenir une sorte de registre mental des sons les plus courants dans leur entourage et leur accorder une cote d'importance. En définissant l'ordre d'analyse des sons selon leur prévalence et leur fréquence, l'enfant se spécialise alors de plus en plus dans sa langue maternelle. Ce serait donc par déduction statistique que l'enfant, inconsciemment, crée son registre phonémique et donc ses premiers pas de locuteur.
En réponse à votre interrogation au sujet de ma définition de la cognition. Je tenterais de mieux la formuler. Voici quelques précisions concernant les ‘’ phénomènes ‘’ et les ‘’ états ‘’ auxquels je faisais référence dans ma définition de la cognition. Tout d’abord, suite aux lectures, ce que j’ai compris est que le cerveau humain a deux pôles, un qui est computationnel étant orienté vers la production de modèles informatiques et où les mécanismes de la pensée humaine sont plutôt axés sur une explication logique. Tandis que l’autre pôle serait représentationnel étant plus orientés vers les capacités de l’esprit humain, comme par exemple le langage, d’où l’importance de l’apport linguistique dans la définition de la cognition. De plus, les phénomènes dont je faisais référence étaient aussi le raisonnement, la perception, la coordination motrice, la planification, la décision, l’émotion, la conscience et la culture. Ces phénomènes sont selon moi ce qui différencie le pôle computationnel du pôle représentationnel de la cognition.
DeleteQu'est-ce que les sciences cognitives? Brièvement, comme il est cité dans le texte de Pierre Steiner, cela se retrouve être une alliance de disciplines visant à constituer une science naturelle de l'esprit. Alors, les sciences cognitives se penchent au sujet de notre boîte noire. Plus précisément, la partie de notre cerveau qui traite l'information.
ReplyDeleteCette étude a débuté avec l'arrivée du cognitivisme, amenant l'idée du computationnalisme. En premier lieu, il faut mentionner que la conception de notre processus mental, avant le cognitivisme, était dominée par le béhaviorisme. Ce mouvement divisait le processus de notre cerveau en seulement deux étapes, les entrée et les sorties. Par la suite, le cognitivisme est venu réfuter cette idée en y rajoutant un moyen terme, le traitement. ils appellent cette étape la computation (computionnalisme). Grossièrement, selon eux, nous recevons des représentations symboliques, et nous les traitons selon nos relations avec ces symboles.
Samuel Talbot
Selon le computationnelisme, ce qui génère la sortie à partir de l'entrée, c'est la computation interne. Est-ce que ça suffit? (Et qu'est-ce qu'une représentation symbolique?)
DeleteNos entrées, donc l'entièreté des informations reçues par notre esprit, seraient, selon le cognitivisme dit classique, comme des sortes de codes. Ces derniers seraient reçus sous la forme d'un langage, le langage de l'esprit (mentalais). La sémantique est induite à partir de la synthèse de ces codes, donc la signification est induite à partir de la forme. C'est cela que je voulais dire par représentation symbolique.
DeleteLa cognition représente la transition d'un état à l'autre. Nous traitons l'information en fonction de notre état à priori, et ensuite nous passons à un autre.
Le cognitivisme présente leurs thèses dans un cadre de naturalisme. Ce mouvement considère aucun arrière-monde, aucun surnaturel, tout doit être expliqué par la physique. Uniquement la matière est tenu en compte.
Par contre, il se consacre exclusivement au fonctionnalisme de la cognition (la fonction). La computation peut donc être sortie de son contexte. La fonction est indépendante de son matériel. C'est pour cette raison que les ordinateurs sont énormément utilisés pour simuler la cognition. En conclusion, pour le cognitivisme, nous n'avons pas besoin du cerveau pour peindre le système formel de la cognition.
Au dernier cours, nous avons parlé de la thèse faible et la thèse forte de Church-Turing. J’ai un peu de misère à comprendre la différence entre les deux. Selon ce que nous avons dit, la thèse faible est la suivante : la machine de Turing permet d’effectuer de la computation. Inversement, la computation est l’équivalent de tout ce que la machine de Turing peut faire, soit le calcul. En d’autres mots, la computation est la manipulation de symbole en suivant un ensemble de règles, peu importe le sens des symboles et le matériel (ce qui est plus au moins une définition de la machine de Turing). Donc, pour résumé simplement, la thèse faible est la suivante : Machine de Turing = Computation, et vice versa. Pour ceux qui croient au computationnalisme, c’est-à-dire que la cognition n’est que de la computation, alors, on peut également rajouter : machine de Turing = cognition. Cela permet de répondre au problème facile, soit : comprendre la capacité d’agir des humains (comment les humains sont-ils capables de faire ce qu’ils font et pourquoi le font-ils?).
ReplyDeleteLa thèse forte, quant à elle, stipule que la machine de Turing peut non seulement faire de la computation, mais elle peut également simuler presque tout. Lorsque l’on dit « simuler presque tout », cela englobe-t-il le ressenti (le fait de voir, d’entendre, de sentir, en d’autres mots, d’être conscient)? Si l’on considère que la cognition de l’humain est composée de deux éléments, la computation et le ressenti, alors la thèse forte consiste-t-elle à dire que la machine de Turing est capable d’imiter l’humain en simulant à la fois la computation et le ressenti?
Résumé grossièrement, serait-il juste de dire ceci :
Thèse faible = La machine de Turing a le potentiel de simuler la computation
Thèse forte = La machine de Turing a le potentiel de simuler la computation et le ressenti, donc la cognition humaine
Bonjour Florence,
DeleteJe pense que ton premier paragraphe est très clair et explique bien la thèse faible de Church Turing.
Je dois avouer que je ne suis pas très familier avec la thèse forte, d'ailleurs je ne trouve pas beaucoup de documentation sur internet. La plus proche source que j'ai trouvée est cette section du Stanford Encyclopedia of Philosophy
https://plato.stanford.edu/entries/church-turing/#SimuThes
Je pense qu'il serait intéressant de se demander (et d'expliquer à frère cadet) : ça ressemblerait à quoi de simuler une sensation ? On peut facilement simuler des agents qui reçoivent des signaux: nous pouvons les faire réagir d'une façon similaire au véritable organisme qu'ils imitent. Mais comment saurons nous que ces agents virtuels ressentent?
Finalement, une petite correction: la machine de Turing (et d'ailleurs l'ordinateur sur lequel tu as écrit ton commentaire) ne simule pas la computation, ils font de la computation bien réelle!
TCT faible: la computation est ce que font les mathématiciens. Tout ce que peuvent faire les mathématiciens peut se faire par la computation (et tous les modèles formels de la computation sont équivalents).
DeleteTCT forte: on peut simuler presque tout ce qu'il y a dans l'univers par la computation. (C'est un peu comme dire qu'on peut décrire presque tout ce qu'il y a dans l'univers par les mots.) Mais les objets ne sont identiques ni à leurs descriptions verbales, ni à leurs simulations computationnelles.
Il y en a qui interprètent la TCT forte comme une preuve que la cognition n'est que de la computation. Est-ce qu'ils ont raison?
La définition même de "simulation" donnée en cours (équivalence formelle) semble contradictoire à l'idée de sensation. Comme la simulation d'un feu ne brûle rien et que celle d'une averse ne mouille rien, la simulation d'une sensation ne résulte d'aucune façon en un ressenti il me semble. La sensation, consistant en un acte, en l'actualisation d'un senti et non pas simplement en la présence d'une forme innactualisée (en puissance si je pousse de façon douteuse la terminologie aristotélicienne) impliquerait nécessairement autre chose qu'une simulation et dès lors autre chose que seulement la computation.
DeleteJe suppose que puisque ce cours n'en est pas un d'informatique ou de codage, ou de mathématique, ce qui compte cette semaine, c'est de comprendre l'apport de la machine de Turing dans l'évolution des théories de la cognition comme le computationnalisme. Pour cela il faut comprendre le fonctionnement général de cette machine.
ReplyDeleteDonc je comprend que cette machine abstraite est composée de 3 éléments. D'abord une bande de longueur infinie divisée en case contenant chacune les symboles d'un alphabet, disons des 0 et des 1 comme dans le premier vidéo. Ensuite, une tête de lecture qui peut se déplacer d'une case à gauche ou à droite, écrire un 0 ou un 1, effacer et bien sur lire ce qui est inscrit dans la case devant elle. Cette tête de lecture se trouve dans un état particulier. Pour comprendre ce qu'est un état, il faut connaitre le troisième élément de la machine: une table de transition. Celle-ci contient ce qu'on nomme le programme de la machine, c'est-à-dire une liste d'opération qu'elle doit faire selon son état et ce qu'elle lit. On peut inscrire dans la table de transition un nombre fini d'état (e). Imaginons que e indique à la tête de lecture « si le symbole contenu sur la case devant est '0', alors remplacer ce symbole par un '1', passer dans l'état e1, et regarder maintenant la case adjacente à droite ». Et e1 indiquerait à la tête de lecture une autre opération et ainsi de suite.
Turing a réalisé cette machine dans le but de résoudre le problème de la décision énoncé par Hilbert, mathématicien allemand. Il se demandait s'il est possible de trouver une méthode « effectivement calculable » pour décider si une proposition est démontrable...
Et c'est ici que, malgré mes lectures, je ne comprend plus, car je ne possède pas ce langage tiré du monde des mathématiques. Je me souviens que nous avons parlé dans le cours du fait que Hilbert voulait se débarrasser de l'intuition dans la prise de décision, mais je ne comprend pas le langage des questions qui ont mené à la création de la machine de Turing.
Je comprend que cette machine est fondé sur l'idée qu'avec les bons algorithmes on peut résoudre tous les problèmes solvables, et que selon la thèse forte de Turing, la machine pourrait même simuler tout ce qui fait parti du monde physique.
Seulement, je ne comprend pas d'où viennent les symboles sur la bande infinie. Qui les écrit? Font-ils parti du programme? Ou représentent-ils des données aléatoires? Et puisque sur certains sites on parle que la machine nécessite un «alphabet», je suppose que les symboles utilisés sur la bande autant que dans la table de transition pourraient être, par exemple, des lettres? Dans ce cas, je ne comprend pas comment la machine pourrait calculer.
Les symboles sont des objets arbitraires qui servent comme entrées à la machine de Turing (l'input à un ordinateur). Si un logiciel répond aux questions verbaes, les entrées sont les séries de symboles (les mots et les phrases en français) auxquelles l'ordinateur doit donner sa réponse. Les entrées peuvent être sensorielles aussi, à l'origine, mais ensuite elles doivent être numérisées pour devenir des symboles qui seront les entrées à la computation.
DeleteSuite à mes lectures, je pense qu’il est nécessaire de comprendre le concept de computation qui est centrale à l’hypothèse computationnaliste en sciences cognitives. Tout d’abord, l’intention derrière la computation est celle de comprendre précisément de quelle façon s’effectue un calcul tel un mathématicien pourrait en effectuer un. La computation doit donc être comprise comme étant un calcul. Plus spécifiquement, un calcul est, par définition, une opération ou un plusieurs opérations effectuées sur un objet ou plusieurs objets. La computation est donc un calcul qui suit un algorithme, c’est-à-dire une série d’étapes qui permettent la résolution d’un problème. C’est ce principe qui régit nos ordinateurs actuels qui ne font que traiter l’information en suivant des algorithmes. La thèse computationnalisme donc est celle que l’esprit humain fonctionne selon le principe de computation et donc que la cognition ne serait autre que le traitement de l’information en fonction de règles finies et précises. Pour ma part, cette affirmation me pose problème dans la mesure où elle implique qu’il serait possible de simuler la cognition humaine, mais au-delà de l’application de simples règles au niveau cognitif pour, par exemple, prendre une décision ou résoudre un problème, comment expliquer la créativité qui nécessite une certaine spontanéité ?
ReplyDelete1. Il est important d'abord de comprendre que les règles computationnelles (les algorithmes) sont syntaxiques, pas sémantiques: elle ne portent que sur la forme (arbitraires) des symboles, et pas sur leur sens.
Delete2. Si on avait déjà une explication causale de nos compétences cognitives de tous les jours, l'explication de la créativité serait relativement facile (davantage de la capacité quotidienne + le hasard). Mais on est loi d'être rendu là...
Je suis en désaccord avec l'hypothèse que la computation, représenté analogiquement avec la machine de turing, puisse être une forme d'Explication pour approcher la cognition. Que ce soit la thèse faible ou forte. Le cerveau ne fonctionne pas sur la base de 1 et de zéro. L'information circule avec une diversité incroyable de signaux chimiques. La mémoire est une empreinte chimique et non électrique.
ReplyDeleteEt pourtant.. une machine peut effectivement reproduire les sens.
L'humain est compatible avec le langage de l'ordinateur au niveau cérébral. Je vis quotidiennement avec 2 machines (des implants cochléaires), qui transmettent de façon numérique ( code de 1 et de zero ) l'ensemble de l'information sonore qui m'entoure.
Sans ces implants cochléaires, je suis sourd. L'implant cochléaire transmet directement au cerveau des signaux électriques. Résulat: j'entends.
Bref, mon point est. Si les sens peuvent etre réparé via une communication artificielle entre le cerveau et des "machines de turing". Est-ce que le cerveau est lui-même une machine de turing ? Probablement, mais il est probablement aussi beaucoup plus.
1. Si la cognition n'est que de la computation, alors, comme chez toute computation, ce n'est que le logiciel (l'algorithme) qui est pertinent et non les détails physiques du matériel qui l'implémente. Le même logiciel peut se réaliser par une grande diversité de matériels (chimiques, physiques, physiologiques).
Delete2. Un implant cochléaire n'est pas une machine de Turing; c'est un systéme dynamique, un transducteur de vibrations soniques. Il peut être simulé par une machine de Turing (ou un ordinateur), mais la simulation ne permettrait à personne d'entendre (exactement come un aspirateur simulé n'enleverait aucune poussière réelle).
""Le même logiciel peut se réaliser par une grande diversité de matériels (chimiques, physiques, physiologiques).""
DeleteDonc l'utilisation d'un langage sous forme de 1 et de zéro n'est pas nécéssaire dans l'absolue pour définir la machine de turing ? pour autant qu'il y ait un "code" établi ? Merci pour votre temps =)
Pour Steiner, les sciences cognitives représentent un courant interdisciplinaire englobant la psychologie cognitive, la linguistique, la philosophie, les neurosciences et l'intelligence artificielle. Elles consistent en l'étude des du traitement mental de l'information (définie dans le cours comme la réduction de l'incertitude dans un tache concrète) et de ce qui cause et module la connaissance. Les sciences cognitives semblent rejeter a priori le béhaviorisme (dû à l'insuffisance de simple stimulus pour expliquer des phénomènes comme le langage) et l'introspectionnisme (dû à sa subjectivité). Également, un point de vue matérialiste ontologique (l'ontologie fait référence à l'étude de l'être et la nature de l'existence en philosophie) est adopté en science cognitive. En d'autres termes, les processus mentaux résultent uniquement d'un ensemble de processus physiques du système nerveux. Cependant, les processus mentaux possèdent une autonomie descriptive voulant dire que l’on ne pourrait pas faire état d’eux de manière complète en utilisant un lexique strictement physique et chimique, bien que cela soit concevable dans le futur.
ReplyDeleteIl semble exister deux courants dans les sciences cognitives, soit le cognitivisme et le connexionnisme. Le cognitivisme assume deux choses: le représentationalisme, soit la croyance selon laquelle les états mentaux se résument à posséder une relation avec un symbole de l’objet de l’état en question, et le computationnalisme, soit l'idée que notre aptitude à pensé vient de notre traitement algorithmique de ces représentations selon leur structure syntaxique. Le connexionnisme fonctionne plutôt avec des réseaux neuronaux où une unité (un neurone) envoie un signal (une charge électrique) doté d’une valeur particulière vers d’autres neurones menant à une configuration de connexions spécifique à une réponse et une représentation particulière. La valeur des unités mènera éventuellement au poids d’un ensemble de connexion ce qui dictera la facilité de transmission du signal. Ce schème d’activation correspondrait à des représentations spécifiques qui seraient distribuée dans des réseaux à travers le cerveau et non pas localisé contrairement au cognitivisme. Le réseau se configure par des apprentissages de manière statistique sans utiliser des règles. Des séries d’essais et d’erreurs lui permettent d’ajuster la valeur de ces unités et en faisant des généralisations.
Personnellement, je me questionne sur ce que Steiner veut dire en utilisant les termes suivant : science et syntaxe. En effet, il n’est pas évident comment des représentations d’objets externes possèdent une « syntaxe », un terme généralement utilisé pour référer à l’arrangement d’une phrase au plan grammaticale. Également, dans sa définition typiquement employé, le terme science fait référence à l’étude empirique de la nature, il n’est donc pas clair pourquoi la philosophie ferait partie du monde des sciences cognitives à moins qu’on emploi une définition du terme « science » ne faisant référence qu’à un ensemble de savoir ou de connaissances. Cependant, suivant cette définition du terme on pourrait se demander pourquoi l’auteur fait une distinction entre les manières scientifique et « non scientifique » d’étudier la cognition. Également, la thèse de modularité adopté par les cognitiviste, selon laquelle les des systèmes distincts et indépendant réalisent des taches cognitives, semble avoir de nombreux contre-exemple neuropsychologique où différents systèmes sensoriels communiquent entre eux à des points clés (par exemple, la région pariétale) où il y a synthèses d’informations. À première vue, il n’est pas claire comment un système de langage, par exemple, pourrait fonctionner sans un système de rappel de l’information.
- Pascal Louis
*et de faire des généralisation au niveau des représentations et de réponses
DeletePascal, c'est un bon résumé de cette lecture. Voici des critiques -- pas de ton résumé mais de la lecture. Il faut aussi lire la critique du computationnalisme 1b (et dans me cours).
Delete1. Le béhaviorisme ne donne que l'historique des renforcements qui guident nos comportements. Le béhaviorisme est rejeté parce qu'il ne cherche pas le mecanisme causal qui génère nos compétences béhaviorales et cognitives -- notre capacité d'être guidé par les renforcements tel que nous le sommes. Le béhaviorisme décrit le comportement: il ne l'explique pas.
2. En sciences cognitives on ne fait pas de « l'ontologie » (la métaphysique concernant ce qui existe et n'existe pas).
3. Selon le computationnelisme, la cognition n'est que de la computation. Le niveau d'explication computationnelle (le logiciel) est indépendante du matériel (l'appareil physique qui exécute la computation).
4. Oublie le « représentationalisme » : C'est homonculaire (ça réprésente quoi à qui?). Concentre sur la computation (la manipulations des symboles selon les règles fomelles): La cognition, est-elle ça? Est-ce que c'est la computatation qui génère toutes nos compétences?
5. Le « connexionisme » -- les réseaux soi-disant «neuronnaux » -- ne sont que des algorithmes (règles) d'apprentissage. Ils peuvent être impémentés comme un ensemble d'unités interconnectés ou ils peuvent être simulé par un algorithme et la simulation numérique peut remplacer le réseau neuronnal entre ses entrées et ses sorties pour faire le même boulot. Donc le connexionisme peut se faire par computation. (Et encore ici, oublie le « représentationalisme » : c'est homonculaire et non-informatif. On peut avoir de l'encodage local ou distribué dans un réseau neuronnal.)
6. Les sciences cognitives, c'est de la rétroingénieurie, à la recherche du mécanisme qui génère notre capacité de faire et de dire tout ce que nous pouvons faire et dire. La computation est la manipulation des symboles selon leurs formes suivant des règles syntaxiques, donc formelles.
7. La modularité est un concept vague et plutôt vide: Il s'agirait des fonctions internes qui sont indépendantes d'autre fonctions internes. (Oublie ça, comme tu oubliera aussi le « représentationalisme ».
8. Et maintenant, va lire la critique du computationnalisme 1b!
Voici ma compréhension de la théorie de la computation, selon des informations tirées du cours, de la lecture du premier texte optionnel et de la vidéo traitant de la machine de Turing.
ReplyDeleteTel que mentionné dans le texte de Steiner, la théorie computationnelle cherche à expliquer les processus qui permettent la pensée rationnelle, et est fortement liée au fonctionnement des ordinateurs. Cette théorie s'inscrit dans le cadre des sciences cognitives, qui cherchent à étudier les "capacités et processus mentaux" (Steiner, 2005). Or, la pensée rationnelle semble être considérée comme qualitativement différente des autres processus cognitifs, étant désignée par Steiner comme ayant lieu à "un niveau subpersonnel". Cela place la théorie computationnelle dans un contexte particulier, et pourrait expliquer pourquoi il peut être difficile de transposer ses principes dans des événements de la vie de tous les jours.
De plus, tel qu’expliqué dans le vidéo du cours en 2015, la théorie computationnelle soutient que les éléments qui nous entourent sont réduits, rendus discontinus. Soit, nous avons seulement accès à notre perception (discontinu) de la réalité, et non à la réalité (continu) elle-même.
La théorie computationnelle peut être illustrée par la machine de Turing. Cette machine (fictionnelle) traite de façon séquentielle des informations, qui vont déterminer le comportement de la machine, et ainsi faire des calculs. Pour en faire ainsi, cette machine reçoit de l’information, sous forme de 0 ou 1, par sa « tête de lecture ». La machine, en fonction de son état actuel (0 ou 1) et de la nouvelle information reçue (0 ou 1), va suivre des règles prédéterminées. Ces règles sont inscrites dans la « table de transition » de la machine, et dictent la prochaine action de la machine, la prochaine étape à faire. Ainsi, la machine de Turing peut faire tout calcul possible pour un mathématicien.
Catherine Maheux
J’essayerais de résumer l’article de Steiner et de présenter mon opinion et mes questions.
ReplyDeleteLes sciences cognitives ont pour but d’étudier les processus mentaux et les capacités de l’esprit. Elles regroupent plusieurs disciplines qui ne sont pas toujours en accord sur certains concepts. Le cognitivisme est à la base de ces sciences et considère l’esprit comme un système cognitif, un système de traitement de l’information. Ce système reçoit des entrées (inputs), les traitent à partir de règles et les transforme en sorties (output). L’ordinateur serait donc un bon modèle (computationnel) pour simuler le fonctionnement de l’esprit étant donné qu’il traite aussi de l’information.
Le cognitivisme se base du naturalisme et du fonctionnalisme. Le cognitivisme veut donc expliquer l’esprit par la méthodologie des sciences naturelles et mettre l’emphase sur la fonction d’un état mental plutôt que sur sa composition biologique. Un système cognitif est donc un transformateur d’états mentaux indépendant de la composante matérielle.
À la base, le cognitivisme stipule que la computation est tellement similaire à l’intelligence que la cognition est en fait une computation sur des représentations symboliques. La computation est une opération effectuée sur des symboles, des éléments représentant quelque chose. Un concept est donc une représentation mentale, codé dans le cerveau. Ce concept ou cet état à des propriétés syntaxiques qui interagissent avec d’autres états à cause des règles (algorithmes) de la pensée. Les ordinateurs ou les machines de Turing fonctionnent eux aussi comme ça, en manipulant des symboles purement physique, syntaxique. Une machine de Turing peut donc simuler toutes opérations sensibles uniquement à la syntaxe.
Récemment, un nouveau paradigme, le connexionnisme, remet en question des aspects du cognitivisme. Le connexionnisme utilise le cerveau comme modèle plutôt que l’ordinateur. Le concept central du connexionnisme est le réseau neuronal plutôt que les représentations symboliques. Les modèles connexionnistes expliquent les processus mentaux et cognitifs comme un travail de plusieurs neurones connectés entre eux, des unités. Ces unités traitent des informations de manière holistique. Ce réseau neuronal est dynamique et se reconfigure en fonction des entrées et des sortis, par essais et erreurs. Le connexionnisme permettrait d’expliquer le traitement d’information plus complexe, comme la reconnaissance d’un visage par exemple, mais est critiqué parce qu’il semble être liée à la psychologie associationniste et au béhaviorisme.
Plusieurs scientifiques et philosophes souvent critiqué le cognitivisme. Plusieurs rejettent l’étude du mental indépendamment de son corrélat biologique ou reprochent au cognitivisme de ne pas être assez naturaliste. Le philosophe Dreyfus pensait que le concept «règles et représentations» du cognitivisme n’est pas assez pour expliquer toutes les connaissances humaines. Searle pensait que le traitement syntaxique n’est pas assez pour expliquer la compréhension et qu’il ne s’agit que d’un traitement réducteur de l’information. Varela niait le concept de représentation et pensait que la cognition était sensible à l’expérience humaine.
Personnellement, je pense que la computation est un des multiples aspects de la cognition, mais que celle-ci est un traitement d’information «supérieur» ou plus généralisé. Certains philosophes ont établi des modèles hiérarchiques du cognitivisme avec la syntaxe, le niveau de la computation, précédant la sémantique. Je pense personnellement que les interactions entre la syntaxe et la sémantique sont plutôt parallèles et bidirectionnelles.
Aussi, ma question concerne le terme «syntaxe» employé dans l’article. Peut-on dire que le langage binaire, le 1 et 0, est la syntaxe des ordinateurs? Les 1 et 0 sont-ils les symboles que manipulent les ordinateurs?
James Najem
Simplifions deux mots qui se retrouvent au coeur de la réflexion suivante;
ReplyDeleteLa computation ; est un système de calcule, de traitement d’information..
et
La cognition ; serait la pensée humaine, le fonctionnement du cerveau.
On s’interroge sur la théorie du computationnalisme ; une théorie selon laquelle la cognition serait égale à un système de traitement de l'information et compare la pensée à un calcul et à l'application d'un système de règles. Pour expliquer cette théorie, référons nous à Turing. Il a imaginé une machine fictive qui est programmée selon des règles. Elle fonctionne donc en faisant différentes actions (lire, avancer, écrire, arrêter et effacer) en suivant ces règles pré-établies. Cette machine se nomme ‘’ La machine de Turing’’. La machine universelle de Turing représente le principe fondamental de l’informatique, des ordinateurs. J’affirme donc que selon moi, cette théorie ne tient pas car oui notre cerveau traite de l’information et fait des actes en conséquence à cela, mais il ne fait pas que celà. La computation accomplit cette tâche de la cognition, mais pas toutes les qualités nécessaires pour en faire la cognition en soit. Ce n’est pas parce que je sais faire un gâteau selon les instructions qui sont sur la boîte toute préparée, qu’on doit dire que je suis boulangère pour autant. Avec notre cerveau, nous sommes en mesure de choisir nous même les actes que nous allons faire, pas selon des règles mathématique qui nous sont imposées, nous avons une panoplie de choix, mais qui sont motivées par des objectifs, des sentiments, le besoin de survie, de reproduction etc... Les calculs ne font pas d’erreur, notre cerveau peut en faire. Les calculs ne peuvent pas ressentir d’émotions, notre cerveau oui. La computation ne se pose pas de question, notre cerveau peut.
#1a (texte) http://journals.openedition.org/labyrinthe/754#tocto1n1
ReplyDeleteLa lecture de l’article « Introduction cognitivisme et sciences cognitives » de Pierre Steiner m’a beaucoup éclairée sur le statut actuel des sciences cognitives dans notre monde rationnel. J’ai compris ce que cette science cherche à déceler dans le cerveau humain, mais aussi de quelle manière elle tente de le faire. J’ai également réalisé combien le cerveau est grand et complexe et qu’il n’y a inévitablement pas qu’une seule science qui puisse l’honorer. Ainsi, je vois les sciences cognitives comme la science voulant expliquer le mécanisme de la pensée, et c’est tout en son honneur, malgré la critique que certains scientifiques ont pu en faire en la décrivant comme réductrice, parce qu’elle est essentielle. La percevoir comme la forme syntaxique du cerveau plutôt que sémantique est une très belle comparaison pour comprendre sa nécessité. Les sciences cognitives ont une fonction d’encadrement dans le cerveau, de représentativité, à ce que j’ai pu comprendre. C’est comme le guide du vaste monde des possibilités de la pensée, l’articulation du cerveau. Je comprends aussi qu’il y a une grande recherche à faire sur le sujet puisque l’articulation du cerveau diffère au fil de l’évolution de l’espèce humaine. Enfin, les sciences cognitives permettent d’avoir des points de repères dans la compréhension du fonctionnement du cerveau, de sa structure et de ses priorités.
La machine de Turing permet une avancée intéressante par rapport à la compréhension du fonctionnement du cerveau humain. C'est à dire, que certains processus cognitifs (peut-être même tous) ne nécessitent qu'une entrée de symbole et des règles de manipulations de ces symboles pour donner un résultat dans le monde physique.Je suis donc en accord avec l'hypothèse de turing faible. Un exemple très intéressant à cet effet est celui de l'ancien champion du monde du jeu de scrabble. Ce dernier ne parlait pas un mot de français et ne comprenait pas le sens des mots, mais il a appris par coeur un répertoire de mots et cela était suffisant pour remporter plusieurs années d'affilées le concours. La computation peut donc expliquer certains processus mécaniques qu'effectue le cerveau humain. Par contre, pour ce qui est de l'hypothèse forte, j'ai quelques réticences. En effet, le fait d'être en mesure de reproduire une opération effectuée par le cerveau humain ne donne pas à la machine la compréhension de la manipulation qu'elle est en train d'effectuer. Elle peut appliquer la règle, sans connaître les raisons derrières cette règle. Cela crée également une rigidité au niveau des machines puisqu'une machine n'a qu'un répertoire limité de réponses par rapport à une entrée alors qu'un être humain peut avoir à choisir plusieurs règles applicables pour une situation et devoir choisir laquelle s'applique le mieux.
ReplyDeleteLa machine de Turing permet une avancée intéressante par rapport à la compréhension du fonctionnement du cerveau humain. C'est à dire, que certains processus cognitifs (peut-être même tous) ne nécessitent qu'une entrée de symbole et des règles de manipulations de ces symboles pour donner un résultat dans le monde physique.Je suis donc en accord avec l'hypothèse de turing faible. Un exemple très intéressant à cet effet est celui de l'ancien champion du monde du jeu de scrabble. Ce dernier ne parlait pas un mot de français et ne comprenait pas le sens des mots, mais il a appris par coeur un répertoire de mots et cela était suffisant pour remporter plusieurs années d'affilées le concours. La computation peut donc expliquer certains processus mécaniques qu'effectue le cerveau humain. Par contre, pour ce qui est de l'hypothèse forte, j'ai quelques réticences. En effet, le fait d'être en mesure de reproduire une opération effectuée par le cerveau humain ne donne pas à la machine la compréhension de la manipulation qu'elle est en train d'effectuer. Elle peut appliquer la règle, sans connaître les raisons derrières cette règle. Cela crée également une rigidité au niveau des machines puisqu'une machine n'a qu'un répertoire limité de réponses par rapport à une entrée alors qu'un être humain peut avoir à choisir plusieurs règles applicables pour une situation et devoir choisir laquelle s'applique le mieux.
ReplyDelete