lundi 7 janvier 2019

PLAN DU COURS

ISC1000 hiver 2019: Catégorisation, communication et conscience

Heure: mardi 18h00-21:00

Salle du cours: V-3430
Enseignant: Stevan Harnad

Skype: sharnad

Courriel: harnad@uqam.ca



Survol: 

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

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

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

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

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



Semaine 0. Introduction

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


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

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


Semaine 
2. Le test de Turing

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

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

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

Suppléments langue française (vidéos):

Le test de Turing expliqué en moins de 3 minutes 

Le modèle Turing

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

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

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

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

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

Avec John Searle dans la chambre chinoise

L’argument de la chambre chinoise de John Searle


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


Semaine 4. Qu'en est-il du cerveau ?

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

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

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

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


Semaine 5. The symbol grounding problem

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

Lectures:


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

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

Semaine 6. Catégorisation et cognition

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

Le Martien, les champignons et les réseaux de neurones

S HarnadA Cangelosi, M Coulmance - 2003

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

L’hypothèse Sapir-Whorf


Semaine 7. Évolution et cognition

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

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


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


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

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

Semaine 8. L'évolution du langage

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

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


Semaine 9. Chomsky et la pauvreté du stimulus

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

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


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

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

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

10c. Harnad, S. (2012) Alan Turing and the “hard” and “easy” problem of cognition: doing and feeling. [in special issue: Turing Year 2012] Turing100: Essays in Honour of Centenary Turing Year 2012, Summer Issue
Dubuc, Bruno (2016) Qu’est-ce que la conscience? Le cerveau à tous ses niveaux
Chalmers, D. (2010). L’esprit conscient. À la recherche d’une théorie fondamentale.
Semaine 11. Le problème des autres esprits, d'autres espèces
« Chaque personne sait de soi-même qu’elle est sensible. On ne peut pas ressentir le ressenti d’autrui, mais les  membres de notre espèce nous ressemblent, donc on leur croit sur parole qu’ils sont également sensibles. Mais qu’en est-il pour les espèces sans parole? Nous donnons le bénéfice du doute à certaines: à nos animaux de famille. Mais pas à celles que nos mangeons, même si elles ressemblent à nos animaux de famille. On a de la misère à justifier cette distinction: une dissonance cognitive entre l’amour pour le coeur de l’un et le goût pour la chair de l’autre. Avec les poissons, qui nous ressemblent beaucoup moins, on se convainc plus facilement qu’ils sont insensibles. La science nous dit le contraire. »
Lectures:
11a. Harnad, S (2016) Animal sentience: The other-minds problemAnimal Sentience 1(1)

11b. Bekoff, M., & Harnad, S. (2015). Doing the Right Thing Psychology Today


Semaine 12. Synthése intégrative

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



Site web du courshttps://catcomcon.blogspot.com

Évaluation:

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

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

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

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

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

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

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



Exemples de commentaires dans le blog de l'an dernier (2018): http://catcomconu2018.blogspot.com

Vidéos: Survol sur Catégorisation, communication et conscience





PPT 2019:




SURVOL 2018






SURVOL 2017


SURVOL 2016 





SURVOL 2015 





SURVOL en anglais 





Vidéo langue anglaise




1a. Cognition = Computation ?



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

La machine de Turing (vidéo #1)

La machine de Turing (vidéo #2) (avec remerciements à Rebecca Razafindrasata!)


Lectures facultatives supplémentaires: 

En Français:

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

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


En Anglais: 


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


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

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

PPT 2019:




SEMAINE 1 2018


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SEMAINE 1 2016


SEMAINE 1 - 2016



SEMAINE 1 - 2015

5




version langue anglaise :
















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



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

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







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

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


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

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

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

PPT 2019:







résumé langue anglaise:



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





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

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

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

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




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

Searle, J. R., & Duyckaerts, É. (1987). Document: Esprits, cerveaux et programmesQuaderni1(1), 65-96.

Résumé : Cet article est une tentative d'explorer les conséquences de deux propositions. (1) L'intentionnalité chez les êtres humains (et les animaux) est le produit de caractéristiques causales du cerveau: certains processus cérébraux suffisent à l'intentionnalité. (2) Un programme d'ordinateur n'est jamais en soi une condition suffisante d'intentionnalité. L'argument principal de cet article vise à établir cette affirmation. La forme de l'argument est de montrer comment un agent humain pourrait implémenter le programme sans avoir toujours l'intentionnalité appropriée. Ces deux propositions ont les conséquences suivantes (3) L'explication de la façon dont le cerveau produit l'intentionnalité ne peut pas être qu'il le fait en mettant en œuvre un programme informatique. C'est une conséquence logique stricte de 1 et 2. (4) Tout mécanisme capable de produire une intentionnalité doit avoir des pouvoirs causaux égaux à ceux du cerveau. Ceci est censé être une conséquence insignifiante de 1. (5) Toute tentative de créer artificiellement une intentionnalité (IA forte) ne pourrait pas réussir simplement en concevant des programmes mais devrait dupliquer les pouvoirs causaux du cerveau humain. Cela découle de 2 et 4.

PPT 2019:


SEMAINE 3 2018






see also:

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