Saturday 11 January 2014

1a. Pylyshyn, Z (1989) Computation in cognitive science.

Pylyshyn, Z (1989) Computation in cognitive science. In MI Posner (Ed.) Foundations of Cognitive Science. MIT Press 


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Introduction. Nobody doubts that computers have had a profound influence on the study of human cognition. The very existence of a discipline called Cognitive Science is a tribute to this influence. One of the principal characteristics that distinguishes Cognitive Science from more traditional studies of cognition within Psychology, is the extent to which it has been influenced by both the ideas and the techniques of computing. It may come as a surprise to the outsider, then, to discover that there is no unanimity within the discipline on either (a) the nature (and in some cases the desireabilty) of the influence and (b) what computing is --- or at least on its -- essential character, as this pertains to Cognitive Science. In this essay I will attempt to comment on both these questions. 
Lectures facultatives supplémentaires: 

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



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.

51 comments:

  1. Nous ne pouvons affirmer l'intitulé suivant; cognition=computation, puisque celui-ci doit sans aucun doute être une tautologie si nous voulons lui attribuer une valeur de vérité positive. Or il est tout à fait cohérent de dire que ce qui révèle de l'ordre de la computation ne soit pas nécessairement de la cognition. Un locuteur compétent ne peut se poser cette question sans être confus conceptuellement.

    Il serait maintenant plus juste, non pas d'affirmer que cognition=computation mais de se questionner sur la valeur et sur la place que les concepts computationnels détiennent dans nos explications de la cognition.

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    1. Le computationnalisme

      C'est sûr que l'affirmation cognition = computation n'est pas une tautologie (une affirmation qui est nécessairement vrai) car elle peut être fausse. C'est est une hypothèse empirique. Les tenants de cette hypothèse s'appellent les computationnalistes (et l'hypothèse s'appelle le computationnalisme.

      Je vais donner des raisons pour croire que le computationnalisme est faux dans les 2-3 semaines qui suivent. La cognition peut être en partie de la computation mais pas em entier, à cause du problème de l'ancrage des symboles.

      Ensuite la question devient: quelles parties?

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    2. Pourrions nous, dans cette optique définir ce qui est pris en charge par le coté gauche du cerveau ( coté réputé pour être analytique, logique et rationnel) comme la partie de la cognition dont le travail peut-être une computation alors que la partie droite du cerveau ( reconnaissance spatiale, reconnaissance des visages, musique) serait une extension (partie) de la cognition non-computationelle?

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    3. Bonsoir Charles, selon moi même le côté droit ne peut pas être considérer totalement comme non computationnel. Nous pouvons très bien faire appel à un algorithme cognitif lors de la reconnaissance des visages comme se faire une sorte d'organigramme afin de déterminer où on a vu cette personne afin de nous en rappeler.

      Pour la reconnaissance spatiale, bien souvent, sans nous rendre compte, on fait des calculs mathématiques en tête afin de déterminer notre position ou encore notre distance par rapport à un lieu.

      Il y a toutefois des subtilités comme la musique entre autres. Je ne vois pas trop comment l'appréciation d'une musique ou une sensation de bien être causé par de la musique que parfois nous n'avons jamais écouté peut s'expliquer par du constitutionnalisme.

      Il faut toutefois faire attention au rationnel. Quelqu'un peut être plus sensible ou plus rationnel. Notre personnalité peut parfois faire en sorte que l'on se laisse plus guider par notre côté rationnel que par l'émotion. Cela pourrait à mon avis donner une explication plus computationnel face à une telle situation chez quelqu'un.

      Toutefois, tu sembles soulever quelque chose que j'aime bien. Je pense que dans bien des cas, le computationalisme ne permet pas de donner une réponse claire sur quelque chose. Je pense entre autres aux émotions et à la sensibilité, mais bon on pourrait discuter longtemps sur cela.

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    4. Le langage est au moins en partie symbolique, et il est latéralisé à gauche. Mais on sait aussi que le langage n'est pas totalement symbolique, car les mots ne semblent pas être manipulés uniquement selon leur forme (arbitraire) mais aussi selon leur sens.

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  2. Si la cognition est le mécanisme interne générant les capacités que nous traitons, la computation est l’outil permettant de manipuler les idées que nous emmagasinons sous forme de cognition. C’est comme l’exemple du matériel et du logiciel, la machine est comme le cerveau (représentant la computation) et le logiciel est comme l’esprit (représentant la cognition).

    Pourquoi la cognition ≠ la computation ? C’est parce que si nous enlevons l’esprit du cerveau, ce dernier continue quand même d’exister, comme le logiciel si nous le retirons de la machine. Le cerveau ou la machine, dans cet exemple-ci, ne sert qu’à représenter ce que symbolise un objet ou une pensée selon sa forme ; mais le sens de cet objet existe toujours et peut être traité par le mécanisme de la cognition.

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    1. Matériel/logiciel, corps/esprit...

      Selon le computationnalisme la computation n'est pas l'outil avec lequel « nous » traitons les « idées ». C'est plutôt que et les idées -- et les traitements, et « nous » -- sommes tous des computations.

      Oui quand on « enlève l’esprit du cerveau » le corps peut continuer à exister (vivre), comme dans un coma terminal, mais il n'y a plus de cognition. (Et ceci est vrai peu importe la vérité au fausseté du computationallisme.)

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    2. Je voulais dire que l'esprit continue à exister et non le corps (bien qu'il continue aussi à exister) lorsqu'on enlève l'esprit du corps, de ce fait, la cognition est encore présente. Je pourrais prendre comme exemple le concept des voyages astrales. J'aurais dû arranger ma phrase qui peut porter à confusion.

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    3. Je crois que postuler une possible existence autonome de l'esprit, en ce sens qu'il pourrait se détacher du corps, relève davantage de la spiritualité que de la science. Selon ma compréhension, ce débat sur le dualisme anthropologique est philosophique et n'a pas été élucidé scientifiquement.

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    4. Pas de dualisme: Deux problèmes d'explication

      « L'esprit », comme on l'apprendra, n'est pas autre chose que la sensibilité des êtres vivants: Le fait que ça ressemble à quelque chose d'être dans leur peau. Lorsqu'il n'y a plus la sensibilité, il n'y a plus l'esprit.

      (Malheureusement les voyages astrales sont des hallucinations, ou des fictions. Idem pour la persistence de l'esprit après la mort du corps.)

      Et en ce qui concerne la sensibilité, ce n'est ni une fiction, ni une question philosophique: Je sens. (C'est le Cogito de Descartes.) Probablement les autres humains ainsi que les autres animaux dotés d'une système nerveux sont sensibles aussi. (C'est le problème des autres esprits.)

      Et on ne parle pas du « dualisme » mais du fait qu'il semble que le « problème facile » -- celui d'expliquer pas un mécanisme causal comment et pourquoi nous sommes capables de faire tout ce que nous sommes capable de faire -- est un problème soluble ( le problème de Turing) tandis que le « problème difficile » -- d'expliquer comment et pourquoi nous sommes sensibles -- n'est peut être pas soluble.

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  3. Pylyshyn semble soutenir que les modèles restreints (ex : expériences sur la mémoire de travail) qui sont souvent formulés en sciences cognitives ne parviennent pas à donner une vue d'ensemble de la cognition, bien qu'ils soient vérifiables empiriquement, tandis que les modèles comme le sien qui tentent une approche globale échappent en quelque sorte à l'expérimentation, en raison du grand nombre de facteurs complexes qui entrent en jeu.

    Si ma compréhension de son propos est exacte, je me demande s'il est justifié d'attribuer une valeur explicative à une théorie dont on ne peut pas vraiment vérifier empiriquement sa validité?

    Et si nous ne devons pas y attribuer de valeur, cela nous obligerait-il à renoncer (du moins pour le moment) à expliquer la cognition dans son ensemble?

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    1. Pylyshyn est computationnaliste: Mais Turing?

      Vincent, tu as tout à fait raison. Pylyshyn ne propose qu'un outil -- la cognition c'est de la computation -- mais il ne donne pas une théorie explicative (sauf pour des très petits cas locaux).

      Pylyshyn soutient que la cognition, c'est des algorithmes (logiciels), mais il ne nous donne pas ces algorithmes, ni les preuves qu'ils sont vraiment en mesure de générer nos capacités.

      C'est Turing qui propose que la méthodologie pour les sciences cognitives serait de developper des systèmes qui génèrent de plus en plus de nos capacités jusqu'à ce qu'ils ne réussissent le Test de Turing.

      Mais il n'est pas clair si Turing -- l'inventeur de l'ordinateur, de la computation et du TT -- était computationnaliste -- donc pas clair s'il croyait que la cognition n'était que de la computation. (Je crois que non, il ne croyait pas ça: il aurait admis que le système qui réussira le TT sera hybride, avec des composantes computationnelle ainsi que dynamique, toutes les deux essentielles pour le succès.

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    2. Si je vous comprends bien, Turing et ceux l'ayant suivi ne croient pas que la méthode scientifique conventionnelle ne sied à l'étude des sciences cognitives. Pourquoi? Cela est-il lié à la trop grande complexité de ce domaine? Est-ce commun dans les sciences naturelles de laisser de côté la méthode expérimentale ''traditionnelle'' pour se construire une autre technique d'acquisition de connaissances?

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    3. En quoi la rétro-ingénierie et le TT s'écartent ils de la méthode scientifique conventionnelle? (Si les expériences traditionnelle aident à découvrir le mécanisme sous-jacent, elles se feront. Mais on sait déjà ce qui sont les capacités béhaviorales des humains, et le cerveau ne nous révèle pas comment il les génère...)

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    4. La rétro-ingénierie se s'éloigne en aucun cas de la méthode scientifique traditionnelle.

      Si je trouve une machine au milieu du désert et que je ne sais pas à quoi elle sert.

      1- j'observe la machine
      2- je formule un hypothèse concernant cette machine
      3- je teste mon hypothèse sur la machine
      4- j'analyse mes résultats
      5- si mon hypothèse est vrai et que je suis satisfait, j'arrête ici sinon je retourne au point 1.

      En fait, ça résume bien une façon de faire de la rétroingénierie, c'est-à-dire de comprendre le fonctionnement d'un objet.

      François Roberge
      Étudiant au BSc en météorologie '15

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  4. Si l'on suit l'hypothèse que la cognition est de la computation, notre conscience semble organiser autour de loi ou de fonctions. Qu'en-t-il de l'erreur, de l'absurde? Peut-on créer un modèle de l'erreur?

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    1. Les lectures 2a et 2b sur Turing traitement la question de la capacité d'un logiciel de faire des erreurs, de faire des surprises, etc.

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  5. En lisant le texte de Pylyshyn, je me suis posé quelques questions. Entre autres, plusieurs termes demandent à être définis dans le cadre d’une recherche sur la cognition. En effet, qu’entend-on par intelligence par exemple? Une machine qui passe le test de Turing est-elle intelligente? Inventer une machine qui imite à la perfection les humains ne reste au final qu’une machine bien programmée. Pour que l’on puisse la qualifiée d’intelligente, ne devrait-elle pas être apte à comprendre le « sens » de ses propres réponses? L’autre jour, j’ai visionné un documentaire sur les grands singes où ceux-ci apprenaient à associer des idéogrammes chinois à leur couleur respective. Cela dit, ses singes comprennent-ils pour autant la notion de couleur? Ici, il y a dans cette analyse de l’intelligence deux voies, soit nous étudions les mécanismes de la pensée et nous les reproduisons (association, logique, analyse etc.) soit nous cherchons à comprendre comment se fait la saisie du sens pour un sujet et nous construisons une machine qui en soit capable. Mais la saisie du sens se faisant de façon interne, comment, même si nous arrivions à recréer un sujet intelligent, comment saurions-nous que le sujet comprend réellement le sens et qu’il n’est pas seulement une machine bien programmée?

    Ensuite, je me demande comment un sujet peut créer du sens sans faire référence ultimement à des données analogues. Dans un système vivant, le signal n’est pas automatiquement symbolisé. Ce que je veux dire, c’est qu’avant de devenir une idée abstraite, la sensation n’est-elle pas mémorisée telle quelle? Il me semble qu’il est nécessaire que nous ayons une sorte de mécanisme de base d’identification des objets sensitifs qui soit de type x=x entre une sensation nouvelle et une autre déjà mémorisée. Et qu’ensuite seulement il y a symbolisation et abstraction « conceptuelle » ou « idéelle ». Il y aurait de ce fait une sorte de hiérarchisation de la pensée, le langage symbolique n’étant évidemment pas le niveau 0. En sorte que la computation ne serait pas suffisante pour représenter la cognition humaine.

    Finalement, il y a aussi toute la question des émotions. À mon sens, un être intelligent doit être capable d’évaluer, de juger d’une situation. Il doit être capable d’interagir. Mais comment peut-on interagir ou évaluer sans émotion? Nous faisons référence ici à une émotion qui soit comme une forme de guide général de notre pensée. Comme les behavioristes l’ont vu, notre apprentissage passe par la sensation de plaisir et de déplaisir, ce qui nous permet de calibrer notre jugement. De plus, comme le pense Hume, des émotions telles que l’orgueil et l’humilité, par exemple, nous poussent à penser et à agir d’une certaine manière. Alors, lorsqu’on parle de cognition et d’intelligence artificielle, de la capacité de s’autodéterminer en se fixant des buts, ne devrait-on pas y inclure l’émotivité? Sinon, je repose la question : quel type d’intelligence cherchons-nous?

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    1. Les humains sont (admettons) intelligents.

      L'intelligence = la cognition = la pensée = la capacité de faire tout ce que les humains sont capables de faire

      Expliquer l'intelligence c'est d'expliquer le mécanisme causal qui génère la capacité de faire tout ce qu'un humain est capable de faire

      Donc, réussir le Test de Turing (TT)

      Alors on saura que le candidat TT est capable de faire tout ce que peut faire un humain, et on saura comment il le fait

      Mais ce qu'on ne saura pas c'est si le candidat TT aura la sensibilité: la sensibilité au sens des mots dans T2 (verbal), la sensibilité à toutes les expériences dans T3 (robotique) -- sensorielles, sémantiques, émotionnelles. Sans ça il n'y a que le savoir-faire, pas de sens, pas l'émotion, pas de cognition, pas de Cogito de Descartes

      On ne sait pas (parce qu'on n'a pas encore réussi) si on pourra réussir le T2 purement par la computation. (Les computationnalistes croient que oui.) Sinon, le mécanisme devra être en partie dynamique (analogue) aussi, et le computationnalisme sera faux. (Pour T3 c'est sûr que pour le succès la computation seule ne suffira pas. Un robot n'est pas juste un ordinateur.)

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  6. La lecture du texte de Pylyshyn est captivante quoiqu'elle me demande énormément de temps pour traduire le texte; je vois cela comme un double défi d'avoir à apprendre davantage l'anglais et de m'introduire à une discipline vivante et sujette à de nombreuses applications. Je n'ai pas réussi à comprendre ce que Ullman appelle « the rigidity assumption ». Y-a-t-il quelqu'un qui peut m'aider à comprendre ce paragraphe de la page 64?

    Merci!

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    1. Gabriel, ignore les détails. C'est les grandes idées qui sont importantes. Dans le cas de Pylyshyn c'est l'explication et la computation: Pourquoi est-ce que l'imagerie ne suffit pas pour expliquer. Pourquoi est-elle homunculaire? C'est quoi la computation. Comment est-ce qu'on distingue (selon Pylyshyn) ce qui est et ce qui ne pas cognitif?

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  7. Résumé du cours

    Je vais tenter de résumer en partie et à ma manière ce qui a été dit dans le cours, suivi d'un court commentaire.

    En premier lieu, nous avons tenté de déterminer ce que nous cherchions à connaitre, c’est-à-dire que nous cherchons à savoir « comment » nous pensons et non pas « ce que nous pensons » ou « ce que nous avons observé penser ». En d’autres mots, nous cherchons un mécanisme et non pas un phénomène. Comparons cela au déplacement d’une voiture et demandons à quelqu’un de nous l’expliquer. Cette personne nous dit alors qu’elle est partie du point A et s’est déplacée jusqu’au point B. Cela dit, nous ne savons pas « comment » la voiture a réussi son déplacement. Pour répondre à la question « comment » la voiture s’est déplacé du point A au point B, il faut expliquer les principes mécaniques sous-jacents. Il faut dire alors: lorsque j’appuie sur l’accélérateur, cela ouvre une valve qui permet d’envoyer de l'essence dans les pistons qui est ensuite mis en feu par les bougies. L'essence explose et pousse les pistons. Le mouvement mécanique des pistons de haut en bas active une manivelle qui fait tourner les roues et de ce fait avancer la voiture. Voici une explication de « comment » on fait fonctionner une voiture.

    Maintenant, on se pose la même question par rapport à la cognition. On parle ici de rétro-ingénierie, puisqu’on parle d’une machine qui existe déjà, le cerveau, et nous cherchons à comprendre comment il fonctionne. Seulement, ici, le mécanisme cérébral comporte deux niveaux, au sens où le cerveau comporte une part de mécanisme électro-biochimique, mais en même temps, il comporte des symboles et du sens. Une question hypothétique est alors : pouvons-nous reproduire une machine intelligente? Selon Turing, grâce à la computation, on peut créer une machine qui répondra à nos questions de manière telle que nous aurons de la difficulté à savoir si elle est réellement comme nous ou non.

    Plus précisément, qu’est-ce que la computation et le test de Turing? Voici un exemple : Je prends un ordinateur, et je fais en sorte que quand je lui dis « bonjour », il répond « bonjour », grâce à un code. Ensuite, j’écris un code pour que, lorsque je lui demande comment il va, il me réponde quelque chose qui semble spontané. Puis je continue ainsi à écrire des codes pour mille et un sujets de discussion. Même plus, j’écris des codes pour que l’ordinateur puisse être créatif par lui-même. Au final, j’ai un ordinateur qui peut répondre à n’importe quelle question exactement comme un humain. Maintenant, je prends quelqu’un qui ne sait pas que j’ai inventé un tel ordinateur et je l’invite à discuter via des courriels avec mon ordinateur. Cette personne sera-t-elle capable de savoir si son interlocuteur est un humain ou une machine? Vraisemblablement non.

    De ce point, certains considèrent que la cognition se résume à la computation.

    Cela dit, dans le cours d’hier soir, nous avons dit que la computation était de la « manipulation de symboles ». Je veux faire ici une remarque sur cette proposition, car je pense que nous faisons un abus de langage qui peut porter à confusion. Je veux simplement soulever le fait que la machine, il me semble, ne « manipule » pas réellement des symboles, c’est-à-dire que la machine ne sait pas que ce sont des symboles, ce n’est qu’un mécanisme qui agit causalement. Elle « n’exécute » rien non plus. En fait, je considère qu’elle réagit plus qu’elle n’agit. Les codes qui composent un logiciel se comparent d'avantage à une sorte d’embrayage dans une voiture qu’à de la manipulation de symboles. Car les symboles, il n’y a en dernier lieu que nous qui les comprenions. En d’autres mots, je ne peux pas dire en ouvrant un livre que ce livre manipule les mots. Une feuille de papier ne réfléchit pas sur les mots qui la couvrent. Donc, peut-être devrions-nous dire, en parlant de computation, qu’il s’agit d’un mécanisme automatisé dont les rouages sont des symboles?

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    1. Si le computationnalisme est vrai, alors la cognition n'est que de la computation (la manipulation des symboles selon leurs formes), et le cerveau n'est que le matériel pour exécuter le logiciel symbolique, syntaxique. C'est l'algorithme (exécuté), qui est le mécanisme de la cognition. Le matériel est essentiel, mais ses détails physiques ne sont par pertinents pour l'explication causale (c'est juste le matériel qui exécute le logiciel cognitif).

      Si le computationnalisme est faux, alors il n'y a pas ces deux niveaux, tout est matériel (dynamiques) et ses détails physiques sont pertinents pour l'explication causale.

      Réussir T2 n'est pas juste répondre à des questions. C'est la capacité d'interagir verbalement exactement comme nous. On ne pose pas uniquement des questions, ni des réponses.

      Non seulement que de manipuler les symboles selon des règles qui portent uniquement sur leurs formes -- si 0 en entrés, alors 1 en sortie -- ne requiert pas la compréhension, la compréhension peut même pas rentrer dedans. La computation n'est que syntaxique, pas sémantique.

      Nous comprenons les mots, mais la question re-devient: Qu'est-ce qui génère non seulement notre manipulation des mots, mais notre compréhension des mots? (On s'approche à nouveau du problème difficile de la sensibilité ou la conscience.)

      Un livre est statique. Mais un ordinateur qui manipule les symboles est dynamique.

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  8. COMMENTAIRE DE LI ZHU:

    Bonsoir à tous et à toutes. Désolée j'ai mis mon commentaire du deuxième cours ici, car j'ai peur d'oublier mes choses demain....
    Est-ce que c'est bien ici l'endroit que l'on fait des commentaires sur les cours?

    Pourrir par l'abus de l'écran, les étudiants ne pourraient plus capables de distinguer facilement la réalité et la simulation. Or, cette question de la réalité se pose depuis très longtemps, comme Le Rêve du papillon du Tchouang-tseu(Zhuangzi) qui est un penseur chinois du IVe siècle av. J.-C. : le sage y rêve qu'il est un papillon, et se réveillant, se demande s’il n'est pas plutôt un papillon qui rêve qu'il est Zhuangzi.(Wikipédia)
    Si j'ai bien compris, c'est que l'on cherche à mettre en claire, c'est la différence entre le robot et l'humain. Puis, je me suis demandé s'il s'agit plus tôt une question d'étique ( ou le racisme tout comme vous avez mentionné pendant la discussion dans la classe) que l'humanité aura une immense difficulté à accepter les robots, et les prend comme des membres d'êtres humains.
    S'il y a vraiment une différence entre les deux, c'est ce qu’un robot est immortel, et les humains sont mortels. Dans le fond, notre société, éthique, histoire, amour, problème, guerre, etc., tout cela est basé sur un seul effet réel: la mort incontournable. (J'ai l'impression d'aller trop loin...désolée.)
    Mais avant tout, j'ai compris que tout le monde est d'accord que dans quelque temps, les robots peuvent être très efficace et forts que personne ne pourrait trouver la différence entre robot et humain, si ils nous ne disaient pas. Donc, la puissance de computation est claire et sans souci.

    Puis, je me demande, comment on pourrait savoir, que la Terre tourne est la réalité? Pourquoi elle n'est pas une simulation créée par une sorte de force préhistorique?
    Mais enfin, je n'ai rien dit. Car je me suis rendu compte que ces questions étaient plus tôt des problèmes philosophe de la science cognitive. Est-ce que cela veut dire que notre cours traitera également la philosophe de la science cognitive? ou j'ai mal compris?

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    1. « Je est un autre »

      Li, je dirais que tes observations sont de l'ordre littéraire plutôt que philosophique. J'aime beaucoup la réflexion de Zhuangzi, à propos de l'homme qui se rêve papillon puis se réveille et se demande s'il pourrait être papillon qui se rêve homme.

      Ces deux sont toujours des variantes de la distinction qui génère le scepticisme cohérent: la réalité versus l'apparence. On peut toujours douter les apparences. L'éveil pourrait être un rêve, et le rêve est certes un rêve. En réalité je pourrais être soit un papillon qui a l'illusion (l'apparence) d'être homme, ou un homme qui a l'illusion d'être papillon (ou encore autre chose).

      Mais moi, je ne peux pas être une illusion à quelqu'un d'autre. C'est toujours des illusions à moi. Des apparences à moi, pas à autrui.

      Pour revenir au Cogito de Descartes: Ce que je sens peut être illusoire. Peut-être que les autres esprits n'existent pas. Mais ça n'a pas de sens que ça ne soit pas moi qui suis réel, mais eux, et moi leur illusion!

      Et c'est un peu ça la fantaisie sous-jacente au film Matrix.

      Les questions que tu lèves sont intéressantes, mais ce cours concerne surtout la science, et en particulier l'explication de la cognition. J'ai introduit la question de donner un coup de pied à quelqu'un (qu'on connaît bien, depuis longtemps, lorsqu'on apprend qu'il est un robot) juste pour montrer le pouvoir intuitif du Test de Turing (TT). Le TT est notre seule façon de résoudre (mais sans certitude Cartésienne) le problème des autres esprits. On est toujours entrain de le faire, un avec l'autre.

      Les doutes concernant la réalité de la terre ne sont que des exemples particulier des incertitudes de Descartes: pas fausses, juste pas certaines...

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  9. Une capacité langagière n’est surement pas purement computationnelle. Même si certains aspects du langage peuvent être représentés par les modèles computationnels, ses règles ne semblent pas être suffisamment adéquates pour modéliser le langage humain. L’acquisition du langage, par contre, fait-il partie de la capacité mentale générale humaine de l’apprentissage ou est-il un processus distinct qui se base sur les règles plus spécifiques? Peut-on modéliser le processus de l’acquisition langagier? Quel est le rôle des facteurs biologiques dans le processus de l’acquisition? Et si on ne prend pas en compte les facteurs non-computationnels dans nos efforts à comprendre les mécanismes sous-jacents, n’est-il pas un effort inutile et ridiculement simplifié? La simulation du processus d’apprentissage ne semble pas permettre à comprendre les principes de l’acquisition, notamment du langage humain. Un enfant qui apprend sa langue première fait surement face à un système de règles bien organisé, mais en même temps l’environnement avec lequel il interagit et les émotions qu’il ressent comme conséquence de ce contact semblent être des composants importants de l’acquisition du langage, car les liens logiques qu’il fait, suite à son expérience sensorielle, sont définis par les ses attitudes qu’il développe envers le monde qu’il entoure. ‘’ Une pomme ‘’ n’est pas tout à fait la même chose pour tout le monde. Notre expérience semble définir la valeur sémantique les éléments langagiers.

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    1. Bonnes observations, mais un peu prématurées. On traitera le langage dans la semaine 8 et 9.

      Mais je peux déjà dire que la plupart des linguistes -- ou des syntacticiens, au moins -- sont des computationnalistes, peu importe si les règles syntaxiques sont apprises ou innées.

      Pour la question du sens des mots, ça sera la semaine 5 qui sera pertinente.

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  10. Je viens de réaliser qu'il y a une distinction à faire entre deux éléments intrinsèques au fonctionnement du computationnisme. C'est que lorsque l'on considère un ordinateur, il y a tous les symboles fonctionnels et tous les symboles de communication. Au fond, les symboles fonctionnels remplacent ou imitent en quelque sorte nos cellules et leurs agissements, se sont les 0 et les 1. Les symboles de communication, eux, sont les symboles qui serviraient, dans le TT, à échanger avec nous par exemple, ceux qui soulèvent au fond une signification ontologique. Alors, quand on demande si un ordinateur serait capable d'intelligence comme un humain, ce que l'on demande est si l'ordinateur est capable de générer une signification à ses symboles de communication et de compréhension, et non pas à savoir s'il est capable de générer une signification pour ses symboles fonctionnels. Il me semble qu'il y a donc nécessairement une hiérarchisation des symboles dans l'encodage.

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    1. Ce qu'exige le TT c'est une capacité verbale qu'on ne peut pas distinguer de la notre.

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  11. Le texte de Pylyshyn contient certains éléments intéressants. J'espère en avoir compris quelque chose qui a du sens, car il contient plusieurs termes en anglais. Je crois d'abord que Pylyshyn devrait définir par ce qu'il entent par intelligence. Il est possible de voir l'intelligence comme étant une capacité à faire des raisonnements ou même encore à avoir certains sentiments complexes comme de l'empathie. C'est pour cela que j'éprouve certains doutes quand on fait que l'auteur affirme que la cognition est une sorte de computation. Il est vrai que oui comparativement à la computation, nous sommes capable de résoudre des problèmes et de voir des choses en faisant un algorithme en manipulant des symboles en tête. En fait ça nous ressemble vraiment, étant étudiant en physique, quand je résout un problème en mathématique, physique et informatique, je me bâtis un algorithme en tête. Je crois que à peu près tout le monde fait le même raisonnement pour certains calculs simples. Notre cerveau fonctionne dans ces cas-là comme un espèce d’organigramme lorsque nous voulons résoudre un problème ou chercher un information. On suit le diagramme et on répond à des questions pour nous retirer la bonne information. Comme l’auteur dit c’est un peu comme un index. Toutefois, est-ce que la cognition se résume vraiment à de la computation? Je ne crois pas. Le système nerveux humain est très complexe et n'est pas encore entièrement compris de nos jours. Est-ce que lorsque l'on dort et que l'on rêve en se rappelant des souvenirs ou en rêvant à des choses que l'on aimerait faire pourrait s'assimiler à de la computation? En partie oui, mais je doute fort qu'un ordinateur puisse un jour pénétrer nos rêves et nos sentiments jusqu'à parfaitement les comprendre à 100%. L'auteur parle dans son texte à un certain moment qu'un ordinateur possède deux types fonctions soit une fonction faisant un tri et qui réfère à un deuxième type de fonctions plus spécialisés. Je vois mal comment une première fonction pourrait analyser ce que nous éprouvons réellement alors que nous même parfois, nous avons de la difficulté à comprendre ce que nous ressentons. Bon, il est certain que j’apporte des points que l’auteur n’a pas traité, mais bon j’avais quelques contrearguments à soulevés bien que j’aime bien le texte de l’auteur.

    François Roberge
    Étudiant au BSc en météorologie ‘15

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    1. Ce qui est en jeu pour les computationnalistes comme Pylyshyn est une seule question: Est-ce qu'un logiciel exécuté sur un matériel suffirait pour générer toutes nos capacités d'entrée/sortie (T2) verbales ou (T3) verbales + non-verbales (robotiques). Si oui, C est vrai. Si non, non.

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  12. L'hypothèse du computationnalisme ne m'a pas convaincue, malgré le fait que le rôle de Mr. Harnad dans le dernier cours était celui d'un tenant de cette approche. Je crois voir assez bien en quoi il peut être séduisant de considérer comme vraie l'analogie entre la cognition et la computation. Pourtant, ce qui me rebute et me fait aussi croire en la fausseté du computationnalisme, c'est toute la question du sens (ou de la signification), qui semble être balayée et négligée par celle-ci, alors que le sens est intrinsèquement rattaché à notre expérience cognitive du monde, et plus globalement à notre conscience. En circonscrivant la cognition à la seule manipulation de symboles (formes), au langage purement formel, à la syntaxe, le computationnalisme définit de ce fait une conception trop étroite, trop stricte de la cognition qui, à mon sens, ne s'accorde pas avec notre expérience du monde commune, ne rend pas compte de l'impression inhérente d'exister de manière substantielle, et ce, davantage qu'en tant que pur algorithme (ou encore comme pur résultante des processus physico-chimiques de mon cerveau, comme le veut le physicalisme, mais il s'agit ici d'une thèse distincte du computationnalisme). Pour dire autrement, l'hypothèse du computationnalisme peut peut-être, dans une certaine mesure, apporter une réponse plus ou moins satisfaisante au problème "facile" de la cognition, à savoir celui d'en expliquer les processus et mécanismes causaux. Toutefois, il s'avère être insuffisant pour répondre au "hard problem" de la cognition, et qui consiste en la résolution du problème corps-esprit (s'il peut bien sûr être résolu). Le computationnalisme réduit la cognition à une forme de calcul symbolique duquel est absent tout référent à la signification de ces symboles. Ce formalisme strict est conflictuel avec l'expérience et le langage naturel humain, qui possède des propriétés proprement sémantiques (valeur de vérité, dénotation) non considérées par le computationnalisme. Un dernier point, relativement à la dichotomie "hardware/software" (support matériel/logiciel ou programme) au cœur du computationnalisme. Selon ce dernier, ce qui importe pour réaliser la cognition, c'est le software. En théorie, la cognition peut se réaliser sur à peu près n'importe lequel hardware (sa nature est négligeable), l'important ce sont les règles syntaxiques encodées dans le software. Mais quelle est l'évidence selon laquelle la nature du support matériel est effectivement négligeable? Que la cognition humaine se produise avec un cerveau n'est peut-être pas seulement contingent, au sens que peut-être que la cognition nécessite bel et bien un cerveau pour pouvoir être possible et en émerger. Et peut-être est-ce là en partie pourquoi il n'a pas encore été possible (et ne le sera peut-être jamais) de concrétiser l'hypothèse du computationnalisme en l'incarnant par exemple dans des robots possédant une intelligence artificielle qui puisse interagir parfaitement comme un être humain.

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    1. Sandy, tu sembles sympathiser avec M. Searle (qui viendra la semaine prochaine) qui dira que que la syntaxe ne suffit pas pour la sémantique. Mais il faut plus qu'une intuition là-dessus. Il faut un argument logique et empirique. Et c'est ça ce que fournira Searle.

      Mais attention, le problème de la sémantique n'est pas exactement la même chose que le problème difficile (la conscience).

      Une partie du problème de la sémantique (le sens) concerne le lien entre symbole et l'object qu'il désigne (ce qui n'est pas tout à fait la même chose que son sens). Ceci s'appelle le problème de l'ancrage des symbols (« symbol grounding problem »). Ce problème serait résolu par le succès sur T3. T3 (capacité robotique) peut ancrer T2 (capacité verbale). Mais même rendu là on est toujours carrément dans le problème facile: la rétroingénierie de notre capacité à faire tout ce qu'on est capable de faire.

      Ma sensibilité (conscience) n'est pas quelque chose que je fais. Elle n'est pas quelque chose qu'on peut observer (sauf par moi-même, par introspection). Donc elle n'est pas qqchose qui est éprouvé ou démontré par le succès TT.

      Mais il y un lien: Ce que dira Searle c'est qu'il est en mesure de témoigner par introspection que la computation n'est pas suffisante pour générer la compréhension dans T2...

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  13. Oui, je conçois que le problème de la sémantique n'est pas identique à celui de la conscience, bien que je rattache l'un à l'autre jusqu'à un certain degré. Si je vous suis bien, la partie du problème de la sémantique dont il est question dans votre précédent commentaire concerne le lien entre le symbole et sa référence (ou dénotation), que l'on situe habituellement dans le monde réel (sauf si on est idéaliste, auquel cas la référence serait ma pensée de l'objet désigné). Je conçois que le sens et la référence sont distincts (surtout si on est frégéen), mais il me semble qu'ils sont néanmoins en relation, et celle-ci est plus ou moins étroite selon le point de vue théorique à partir duquel on l'évalue. Ce que vous appeler le problème de l'ancrage des symboles concerne-t-il de dériver une sémantique de la syntaxe? Et quel est cet argument logique et empirique que vous avez mentionné?Curiosité oblige ;)

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    1. L'ancrage concerne le lien entre le symbole et son référent. Le sens est, d'un coté, le moyen de lier le symbole avec son référent. D'un autre coté, c'est ça à quoi ça ressemble de comprendre ce que veut dire un mot. C'est un état sensible. Et c'est ça ce qui manquera, tu verra, dans la pièce chinoise de Searle.

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  14. Dès le départ, le computationnalisme me laissait sceptique, et Pylyshyn n'a pas su dissiper mes doutes.

    En parlant d'un mécanisme qui peut «reproduire n'importe quelle fonction arbitraire qu'on serait en mesure de lui décrire de façon suffisamment détaillée», il met le doigt sur l'un des grains de sable dans l'engrenage, si je peux me permettre l'amalgame. Le mot clé : suffisamment.

    Prenons par exemple la diapositive des deux diagrammes, qu'on a vue durant le cour (http://goo.gl/8I6gfY). Le diagramme du bas ne donne les valeurs de Y que pour les valeurs de X correspondant aux entiers relatifs (un choix arbitraire). Ainsi, il ressemble un peu au diagramme du haut, composé d'une infinité de points. Il pourrait lui ressembler davantage en donnant (arbitrairement) la valeur de Y pour une plus grande densité de valeurs de X. Mais il faudra toujours fournir une valeur de X pour obtenir une valeur de Y : c'est la notion de input/output qui caractérise la computation. Bien qu'on tendra, en ajoutant des valeurs de Y, vers une imitation parfaite de la courbe du diagramme du haut, on n'y arrivera jamais complètement puisqu'il faudrait alors avoir accompli une infinité d'opérations.

    L'exemple du diagramme est peut-être de l'ordre de la figure de style quand il s'agit d'expliquer en quoi il semble douteux que la cognition ne soit que computation. Cependant, j'y vois une illustration de la quantité potentiellement infinie d'informations qui se bousculent et influencent le comportement.

    D'ailleurs, je laisse cette démonstration du problème de Monty Hall, pour faire suite à la fin du dernier cours, où on commençait à aborder la pénétrabilité cognitive : http://goo.gl/0dqfid

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    1. Numérisation, Simulation, Approximation

      Oui. le numérique ne peut que donner une approximation à l'analogue, mais l'approximation peut être aussi proche qu'on souhaite.

      Qu'est-ce qui est suffisamment proche? Pour les sciences cognitives un candidat pour ça serait le TT.

      (Faut notez aussi que la thèse forte de Church de Turing ne dit pas plus qu'on peut tout simulé computationnelement à une l'approximation qui peut être aussi proche qu'on souhaite.)

      (Le frère cadet n'était pas si impressionné par la vidéo concernant Monte Hall. Pour le pénétrer cognitivement il faudrait un sabre plus aigu. En voici un.)

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  15. J'aimerais mieux comprendre ce qu'avance Pylyshyn quand il affirme que les ordinateurs possèdent ou du moins ont la capacité d'avoir une plasticité dans leurs comportements qui s'approcherait de celle que possèdent les êtres humains. Oui ils utilisent un processus actif pour créer des concepts qui seront encodés par la suite dans une mémoire, mémoire qui alors peut être modifiée et utilisée de façon semblable aux mêmes processus que le cerveau humain, mais l'ordinateur possède une mémoire limitée, immense mais limitée, et il est incapable jusqu'à preuve du contraire de faire preuve d'imagination, ou encore de faire de l'art, ou simplement le fait d'oublier des souvenirs, ce que les humains font mais prouve ainsi que le cerveau est maléable. J'aimerais mieux comprendre la vision de plasticité dont il est question.

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    1. On revisite ça la semaine de Turing (objections de Lady Lovelace). Soit dit en passant que la mémoire humaine est limitée aussi.

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  16. Le computationnalisme tente, parmi d’autres théories, à expliquer le mécanisme causale qui génère notre capacité de réaliser ce que l’on est capable de faire, en tant d’être humain intelligent. C’est une théorie qui, selon moi, a réussi à expliquer une partie de notre capacité mais non la totalité. La cognition ne peut pas être seulement de la computation et il serait faux de réduire la pensée et la compréhension à la simple application d’un système de règles, à l’exécution des algorithmes. Entre autres lorsqu’on parle du caractère de l’impénétrabilité cognitive de la computation. En outre, on peut voir dans le texte de M. Meunier les aspects de la non-computationnalité des opérations et fonctions. Plus ce qui doit être modélisé fonctionnellement est complexe, plus les probabilités qu’il soit non computable sont fortes.

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    1. Il peut y avoir les choses non computables. Mais est-ce que nous faisons des choses non computables,

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  17. Ça me semble être le sophisme de la fausse analogie que de comparer le cerveau à un ordinateur en plaçant les neurones au même niveau que le hardware et notre cognition au même niveau que le software. Les changements chimiques et mécaniques qui ont lieu dans le cerveau au passage de chaque influx nerveux ne suivent pas les directives de la cognition, mais bien celles du support physique. Ces changements ont par la suite une influence sur les cognitions. Les éléments constituant le support d’un ordinateur ont des caractéristiques trop différentes à ceux qui constituent le cerveau humain pour constituer une analogie. J’ai l’impression que la limite entre software et hardware n’est pas la même pour les ordinateurs et pour les cerveaux biologiques.

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    1. Ce qui est logiciel et ce qui est matériel est identique pour tout les logiciels et tous les matériaux. Le niveau de la computation est indépendante de l'implémentation physique. Ça fait partie de la définition de la computation. Si tu as des doutes concernant le cerveau, c'est que tu as des doutes concernant le computationnalisme (c = c), pas concernant la distinction l/m.

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  18. Je trouve intéressant la comparaison entre l'ordinateur et le cerveau humain. En créant les algorithmes employés par les ordinateurs, nous nous basons sur les méthodes d'analyses utilisés par le cerveau humain. Bien entendue, comme le précise Pylyshyn, l'architecture physique des machines est différentes de l'architecture neuronale des humains, mais sur les niveaux de la symbologie et de la sémantique, je ne vois pas pourquoi un ordinateur ne pourrait pas faire de la cognition à sa façon ( et quand je dit ordinateur, je ne parle pas d'un laptop fonctionnant sur windows, mais bien d'un ordinateur théorique digne de Turing lui-même).

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    1. Je suis pleinement d'accord avec toi et j'aime bien le point que tu apportes. La symbologie et la sémantique peuvent très bien être traités par un ordinateur. Si un ordinateur ne pourrait faire de la symbologie ou de la sémantique, elle serait incapable d'interpréter ce que l'on veut dire et de le transformer en binaire (la seule information qu'un ordinateur est véritablement capable de traiter) afin d'en faire un traitement à son tour.

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    2. Oui je suis d'accord avec vous sur la question de la symbolique et la sémantique. Cependant, si j'ai bien compris ce que monsieur Harnad la computation n'est pas de la cognition. J'aurais plus tendance à dire que si un éventuelle ordinateur pourrait passer le test de Turing, il ne serait pas pour autant un être cognitif. Cet hypothétique ordinateur serait plutôt un ensemble complexe de procéssus dynamiques. L'ordinateur ne pense pas, il applique un série d'algorithme qui laisse croire qu'il pense et applique des conceptes cognitifs. Par exemple, l'ordinateur schématise une pomme via un interface (sous forme d'image ou de texte) mais ne développe pas le concepte à travers ses peripheriques informatique. Pour conclure mon commentaire, je dirais que l'ordinateur sera toujours un outil inventé par l'homme et qu'il sera toujours dépendant de celui ci. Au plaisir.

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    3. Il est vrai qu'un ordinateur n'a pas la possibilité de penser comme nous. Un ordinateur fonctionne à partir d'instruction en code machine qui est converti en binaire. L'ordinateur/logiciel pourrait être programmé à simuler la penser humaine en tentant d'approcher la façon dont un être humain intéragierait suite à son calcul/algorithme. Il faut toutefois faire attention à la puissance d'un tel ordinateur afin qu'il ne surpasse pas la capacité d'analyse d'un cerveau humain normal. Je pense en autres à la capacité de mémoire et des calculs mathématiques en autres.

      Il est vrai qu'à la base un ordinateur fera toujours ce que l'homme le programme, mais il a été soulevé précédemment qu'un logiciel pourrait se «programmer» lui même. Toutefois, j'apporte certaines peurs si un tel système serait répandu bien que cela relève en partie de la science fiction.

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    4. Qu'est ce que la symbologie et la sémantique?

      On va revenir à ça à la semaine sur l"ancrage des symboles.

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  19. Dans les dernières décennies, nous avons vécu l’apparition des jeux vidéo et de consoles de jeux vidéo. Avec les progrès informatiques connus depuis, les jeux sont devenus de plus en plus puissants, rapides et complexes. Un jeu vidéo aujourd’hui peut contenir assez d’information et demander assez de puissance matérielle pour ce que des centaines de consoles misent bout à bout n’étaient pas capables de faire à l’époque. Parallèlement, l’ordinateur de bureau est devenu plus performant, et éventuellement des programmeurs ont réussi l’exploit d’« émuler » des jeux vidéo sur un PC. Autrement dit, nous avons maintenant la possibilité de jouer à nos classiques des années 90 sur l’ordi de la maison.

    Étonnamment, pourtant, cela requiert beaucoup de puissance. Du moins, beaucoup plus que le même jeu à l’époque. Tout réside ici dans le fait que le jeu vidéo de 1992 n’est pas dans son état naturel : il n’est pas dans une petite boite à fente posée au sol, il est dans un ordinateur personnel. L’émulation demande des ordres de magnitude de puissance supplémentaires à une machine lorsque le programme qu’elle exécute n’est pas programmé dans son langage maternel. Il aurait fallu que le jeu soit directement développé et programmé pour le système d’exploitation de l’ordinateur pour demander bien moins d’actions à performer à la minute à la machine.

    L’analogie sert à démontrer ce que le chapitre sur l’architecture cognitive prétend de la lecture des algorithmes. Il n’y a pas seulement un langage de programmation, il y a une architecture qui en comprend la lecture. Il se pourrait que le langage du cerveau nous échappe parce que nous sommes le système d’explotiation. Aussi, nous pourrions être dans une simulation nous-mêmes, dans un monde computationnel logé à l’intérieur d’un ordinateur beaucoup plus puissant que les nôtres. Ce que nous faisons avec les ordinateurs, c’est de tenter de reproduire la machine cérébrale en elle. Nous n’avons peut-être juste pas le bon langage de programmation ou assez de puissance computationnelle encore, tout comme il se pourrait que notre cerveau ne puisse jamais se comprendre lui-même.

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    1. Parlons de ça lorsque tu auras lu l'argument de Searle...

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  20. Si je comprend bien, Pylyshyn affirme que l'imagerie mentale n'explique pas nos connaissance et nos façon de faire, l'imagerie mentale nous permet simplement de reproduire ou répéter se que l'on sait déjà, se qu'on est déjà capable de faire. Et c'est pour c'est raison que la cognition ne peux pas être expliquer par l'imagerie mentale, en fait l'imagerie mentale ne permet pas d'expliquer quoi que se soit.

    La cognition se définirait plutôt par se qu'on est capable de faire et comment on arrive à le faire, c'est pourquoi l'imagerie mentale ne parvient pas à l'expliquer, car elle est tout le contraire ?

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