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) (avec remerciements à Rebecca Razafindrasata!)
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.
PPT 2019:
SEMAINE 1 2018
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SEMAINE 1 2016
SEMAINE 1 - 2015
version langue anglaise :
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RépondreEffacerVidéos: La machine de Turing.
(Voici une vidéo qui m'a aidé à mieux comprendre le principe de la machine, et ce qu'elle implique: https://www.arte.tv/fr/videos/053901-009-A/une-machine-imaginaire-ancetre-de-l-ordinateur/)
Dans les mathématiques, il existe des choses "calculables" et d'autres qui ne le sont pas: La machine de Turing permet de calculer tout ce qui est calculable. Ce que ne peut résoudre une machine de Turing ne peut donc pas être calculé. Ainsi, Turing a défini un périmètre de ce qui peut-être calculable ou non.
Steiner (2005) propose une introduction au cognitivisme; son historique, ses principes, mais aussi ses critiques.
Chomsky était insatisfait du béhaviorisme: il postulait qu'il existait une "vie intérieure" entre le stimulus (input) et le comportement réponse (output). Un humain ne se contente pas de réagir de façon objective à des stimulus externes. Pour comprendre son comportement, il faut étudier la façon dont il perçoit et se représente le monde. Il ne s'agit cependant pas d'un "fantôme dans la machine", et les cognitivistes cherchent à étudier de façon scientifique ces représentations internes, et en faire un système fermé.
Les sciences cognitives rejettent le réductionnisme: les états mentaux ne seraient pas que des phénomènes bio-chimico-physiques (page 16). Ici, je ne suis pas sûre de comprendre comment l'on peut faire une telle affirmation. Surtout que, plus loin, il est dit que les cognitivistes cherchent à être d'accord avec le naturalisme.
Le cognitivisme, donc, rejette à la fois le réductionnisme biologique et le physicalisme fort, mais aussi le dualisme ontologique cartésien ou l'idée d'un "fantôme dans la machine".
Le cognitivisme se base sur deux intuitions: le naturalisme et le fonctionnalisme. D'après le naturalisme, oute théorie doit pouvoir être traduite par l'appareil des sciences naturelles, ou au moins ne pas être en désaccord avec lui. Le pendant ontologique du naturalisme est le matérialisme, qui postulerait que, puisque la seule chose qui existe est la matière, alors les pensées sont crées par de la matière, et l'esprit est physique. Il s'oppose grandement au dualisme cartésien.
Le cognitivisme, cependant, défend l'idée que la nature d'un état mental n'est pas sa matière, mais son rôle/ sa fonction. Le fonctionnalisme peut rentrer en contradiction avec le naturalisme, car le premier considère que la composition matérielle est secondaire: un système de pensées ne nécessiterait pas forcément un cerveau.
Au final, fonctionnalisme et cognitivisme s'accordent tout de même sur le physicalisme: l'esprit n'a rien de "surnaturel". Les deux courants ne s'opposent pas. Un jour, peut-être, les humains pourront expliquer de façon naturelle la totalité des phénomènes et processus mentaux. Mais pour l'instant, la théorie physique ne permet pas encore de décrire les phénomènes complexes.
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EffacerLe cognitivisme possède deux hypothèses fondamentales: computation et représentation. L'esprit se représente les informations, et il calcule. Si je songe à un concept, je pense à ce concept tel que je me le représente. Ces représentations sont syntaxiques et sémantiques. Raisonner (computer) veut dire manipuler ces représentations en suivant des règles. La syntaxe est prioritaire sur la sémantique.
Est-ce que ça veut dire que je ne peux pas changer le sens, seulement la structure? Et que le sens découle de la structure?
En séparant syntaxe et sémantique, et en priorisant la première sur la seconde, on peut parler de mécanismes de la pensée et permettre d'étudier celle-ci à un niveau indépendant des niveaux biologiques et phénoménologiques. Un système pourrait raisonner sans connaître la signification des objets de son raisonnement.
En résumé, un système cognitif exécute des tâches en manipulant des représentations d'après un algorithme. Il n'existe donc pas de computation sans représentation.
Critiques:
Le connexionisme, lui, préfère concevoir la cognition à partir des propriétés du système cérébral. On parle ici en terme de "connexions neuronales", et non plus de fonctions. Le connexionisme ne renonce cependant pas aux représentations: il estime seulement que celle-ci est distribuée, et non pas dépendante d'une seule unité physique. Il n'existe pas dans le cerveau d'endroit spécifique à chaque représentation.
Cognitivisme et connexionisme ne sont pour autant pas opposés sur tous les points.
Certains neuroscientifiques rejettent fermement l'idée que l'on pourrait étudier le mental indépendamment de sa réalité cérébrale.
D'autres, plus issus de la philosophie, rejettent l'idée qu'il serait possible de synthétiser l'ensemble des connaissances. L'important ici n'est pas les règles, mais la pratique (l'Arrière-plan, la routine...), tout ce qui relève d'un savoir-faire. Computer des symboles à partir de leur syntaxe n'est pas suffisant pour être un modèle de la connaissance humaine, car un système syntaxique ne peut prendre en compte la dimension de sens, la compréhension, propre à nos activités cognitives.
Si je comprends bien, raisonner n'est donc pas simplement manipuler des syntaxes. Pour penser, il faut comprendre, et non pas simplement fournir des réponses logiques. Donner une réponse, même si elle est correcte, n'est pas suffisant pour être considéré comme de la pensée. Au mieux, c'est de l'imitation de la pensée (mais ceci n'est que mon point de vue, et peut-être... que j'ai mal compris).
Plusieurs questions me sont venues après la lecture du texte de Steiner. Je ne sais pas si elles sont pertinentes… mais je les pose tout de même.
Qu'est-ce que la conscience? Est-ce que je suis ma conscience? Est-ce que ma conscience est constituée par mes processus mentaux, ou se place-t-elle au dessus de ces derniers? Est-ce qu'il y a quelque chose au dessus de la conscience, que je ne peux pas percevoir, et qui influence toutes mes pensées sans que je ne puisse jamais le savoir? La culture, l'expérience, tout ce qui provient du monde extérieur a nécessairement une influence sur moi, que j'en sois consciente ou non. Mais je peux devenir consciente de cette influence, même si je ne peux pas nécessairement m'en défaire. Existe-t-il cependant quelque chose d'autre, d'interne peut-être, qui influence toutes mes perceptions sans que je n'ai aucun moyen de m'en rendre compte?
Je vais expliquer tout ça plus clairement mardi soir. La cognition c'est ce qui se passe dans nos cerveaux qui génère toutes nos capacités (reconnaître les objets, agir dans le monde, raisonner, parler, penser). Et ce qu'on cherche c'est une explication causale: le mécanisme qui génère ces capacités. On fait de la rétroengénierie.
EffacerL'hypothèse regnante (mais incorrecte) est que le mécanisme qui génère la cognition, c'est le calcul, la computation -- ce que fait la machine de Turing.
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EffacerEst-ce qu'il y a vraiment des choses dont on *sait* qu'elles sont incalculables? Pas seulement que nous ne sommes pas parvenus à calculer, ni dont on n’envisage pas de manière de les calculer?
Je pose la question sincèrement, pas rhétoriquement; je n’en ai vraiment aucune idée.
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EffacerLe rejet de l'idée que l'on pourrait étudier le mental indépendamment de sa réalité cérébrale provient de la philosophie aussi. Ce n'est pas parce que c’est principalement soutenu par des neuroscientifiques qu’il ne s’agisse pas d’un discours de type philosophique, ou qu'il y ait là une opposition ayant rapport à une/des disciplines. La théorisation scientifique fait de l’ontologie et de l’épistémologie à un point où à un autre, ce qui est de la philosophie.
Je veux juste dire que le matérialisme/physicalisme est une approche philosophique aussi.
GD:
Effacer(1) Oui il existe des vérités mathématiques qui sont incalculables. Mais pour comprendre ça il faut savoir ce que c'est que le calcul. On traitera ça cette semaine. La preuve de l'incomplétude du calcul est hors de la portée de ce cours.
(2) Qu'est-ce que tu veux dire par « une approche » philosophique. Les philosophes parlent -- comme les scientifiques, les théologiens, et tous ceux qui parlent: Ils disent des choses qui sont vraies, fausses, incertaines ou incompréhensibles.
(3) La semaine 4 traitera la neuroscience et la rétro-ingénierie de la cognition.
À la suite du visionnement du vidéo sur l’introduction à la calculabilité de la machine de Church Turing, nous pouvons en tirer comme information que cette même machine est capable de résoudre tout problème mathématique calculable grâce à des algorithmes bien complexes. En parallèle, certains théoriciens décrivent l’esprit humain comme étant à la fois le résultat et l’auteur de processus de calcul, soit de la computation. Malgré les multiples réfutations, si on se fie à cette thèse, pourrions-nous conclure que notre cerveau, en incluant tout le système neurologique, serait composé d’un système d’algorithme, tout comme la machine de Turing, inné et encore plus complexe qui rendrait possible toutes nos interprétations, nos réflexions et nos idées?
RépondreEffacerLa cognition serait donc le résultat préprogrammé d’algorithmes intégré à notre esprit, algorithme que les ordinateurs ne possèdent pas tout à fait, ou du moins à un niveau rudimentaire par leur impossibilité à interpréter les symboles. La machine U (universel) de Turing reflèterait donc une simulation de l’esprit humain de par son registre, sa configuration, son programme et son cycle. Ces notions, quoique contextuellement applicable à un ordinateur, illustreraient l’ensemble des processus de l’esprit humain qui sont calculables.
Ce qui amène au problème de Chomsky, soit le langage. Se pourrait-il que la notion de communication soit intégrée en tant qu’algorithme aussi? Que l’esprit humain soit capable de calculer et d’apprendre le langage en fonction de certains paramètres calculable?
Cela reviendrait à dire qu’effectivement tout est calcul puisque, selon Turing, la machine universelle résout tout problème. Notre esprit serait donc cette même machine universelle. La computation est-elle donc une thèse encore soutenable selon ce principe de calcul?
Toutes les questions que tu lèves seront discutées durant les semaines qui viennent.
Effacer(1) L'hypothèse que la cognition n'est qu'algorithmique (donc, du calcul, et donc le cerveau n'est qu'un ordinateur, une machine de Turing) s'intitule le « Computationnelisme ». Cette hypothèse est importante, puissante, mais fausse -- ou plutôt incomplète. Mais avant d'apprendre pourquoi elle est fausse, on va passer deux semaines sur sa puissance.
(2) On va traiter le langage et Chomsky plus tard, mais, bref, la grammaire universelle (la GU) de Chomsky pourrait être computationnelle. Ce n'est pas la GU qui pose le défi au computationnelisme.
Reste à l'écoute: Tout s'en vient...
J’ai vu les deux vidéos sur la machine de Turing et lu le texte de Steiner. D’abord, lorsqu’on parle de la machine de Turing, il serait tout à fait possible de croire que la machine est capable de résoudre n’importe quel type de problème proposé, car la vidéo dit que depuis une cinquantaine d’année personne n’a réussi à falsifier la théorie selon laquelle cette machine peut résoudre tout problème basé sur un algorithme (règle). Cependant, la machine n’est fonctionnelle que par une manipulation précédente de telle façon qu’elle soit capable de donner la réponse que son manipulateur souhaite. Donc, la machine de Turing ne me semble pas avoir une intelligence cognitive en soi, elle ne montre que la capacité d’une machine à répondre à des variables lorsque les données inputs sont en mesure de fournir les outputs. Ma réflexion rejoint ici celle de Searle et de la « chambre chinoise » (p. 33 du texte de Steiner). La machine de Turing et l’ordinateur appliquent des règles, mais n’ont pas vraiment la capacité de « comprendre » le problème. Résoudre un problème ne signifie pas forcément réfléchir à ce problème ; c’est plutôt joindre des variables. Ainsi, si l’ordinateur est un système cognitif, c’est-à-dire capable d’agir à partir d’un grand nombre de règles ou d’algorithmes, la pensée humaine va plus loin. Je rejoins l’idée de Steiner selon laquelle cognitivisme et connexionnisme ne sont pas concurrents, mais complémentaires (p. 31). Le cerveau humain s’appuie à la fois sur le cognitif et des connections pour traiter l’information.
RépondreEffacerÀ partir de ces documents, je suis curieux de savoir pourquoi, s’il possède plus de capacités, l’être humain n’est pas capable de résoudre un problème avec la même vitesse et le même degré de précision qu’une machine bien programmée. Par contre, pourquoi l’ordinateur n’a-t-il pas réponse à certaines questions plus abstraites (par exemple, si on demande à Siri qui est Dieu, elle répondra « Bonne question ») ?
Pourtant un cerveau non plus n'est fonctionnel que par des facteurs causaux et contextuels qui précèdent à son opération et sont nécessaires à son fonctionnement. Il n'existe pas une telle chose qu'un système inerte qui se met à fonctionner sans cause identifiable.
EffacerOn peut douter de l'idée que le cerveau aurait une "intelligence cognitive" "en soi", alors.
Ou bien plutôt abandonner l'idée que la cognition soit une action libre plutôt qu'une réaction mécanique.
GD:
EffacerUne « machine » n'est qu'un système causal. La rétro-ingénierie c'est la recherche la machine qui génère nos capacités cognitives. (Pas nécessaire de rentrer dans la métaphysique de la causalité ou de l'autonomie.)
Effacer(1) La computation (les algorithmes) peut apprendre. Ce n'est pas ça ce qui manque.
(2) Pour ce qui est de la compréhension, on va traiter l'argument de Searle dans la semaine 3 (et le problème de l'ancrage des symboles à la semaine 5). Avant de traiter ce que la computation ne peut pas faire il faut que tout le monde comprenne clairement son immense puissance: toutes les merveilles qu'elle est capable de faire, et comment.
(3) Le « connexionisme » (les réseaux qu'on appelle les réseaux de neurones artificiels ») peut être computationnel aussi, donc ce n'est pas évident si c'est un complément à la computation ou c'est de la computation! On va discuter ça aussi. C'est une question d'implémentation (matériel) plutôt que de computation (logiciel). Entre temps, on va aussi parler de ce que font les vrais neurones.
(4) La vitesse aussi est une question d'implémentation plutôt que de computation.
Message à tout le monde : Faites vos ciélos tôt!
RépondreEffacerIl y avait un retard dans la création du blogue 2019. Donc le décalage pour la semaine #1 peut être réglé durant les jours qui suivent. Mais de façon générale, si vous souhaitez une réponse à vos ciélos de ma part, faites les dans la semaine avant ce cours qui traite les lectures de la semaine, pas après. Sans ça je n'aurai pas le temps de répondre. (Je lirai toutes le ciélos, mais je ne pourrai répondre qu'à celles qui sont affichées tôt dans la semaine -- donc jusqu'au samedi/dimanche précédant le cours.)
Ce n'est qu'une lecture et un eciélo par semaine qui sont obligatoires. pour une note de succès dans ce cours. Les autres lectures, et les ciélos supplémentaires sont facultatives, mais donnent davantage de crédits pour avoir un A. J'espère que tout le monde cherchera un A!)
Donc à partir de la semaine #2, svp faites vos ciélos tôt dans la semaine, pas juste à la veille du cours.
Après le dernier cours et les visionnements sur les deux machines de Turing, j’ai appris que la machine de Turing est à la base un concept abstrait qui peut s’appliquer à toutes machines connues d’aujourd’hui. En effet, la machine de Turing sert à calculer tout ce qui peut être calculable et peut ainsi être appliquée à un ordinateur, à un cellulaire, à une calculatrice, etc. Une des questions qui survient en abordant le sujet de la machine de Turing : est-ce que l’humain peut-être aussi considéré comme l’une d’entre elles? Selon moi, oui. L’humain pourrait être considéré comme tel puisqu’il a la capacité de calculer ce qu’une machine de Turing peut calculer. Par contre, est-ce qu’une machine de Turing (autre qu’un être humain) peut penser comme un humain et arriver au même résultat? Cette question amène au concept du test de Turing. Si un ordinateur passe ce test alors il sera probablement considéré comme ayant des capacités « d’esprit » semblable à l’être humain. Aucune machine ne semble avoir réussi ce test-concept à ce jour. Une des raisons : nous ne savons pas comment l’humain pense réellement. Nous ne savons pas comment l’humain réussit à se remémorer d’une telle ou telle image ou comment il fait pour aller chercher dans son cerveau les informations qu’il connait. Peut-être que si l’on connaissait ce phénomène (qu’on trouverait le secret du chemin de la pensée ou de l’esprit), on pourrait construire une machine capable de penser comme un humain, que même l’humain lui-même pourrait s’y méprendre (entre la machine ou l’humain).
RépondreEffacerCe qu'on cherche en sciences cognitives c'est l'explication causale (donc le mécanisme) qui génère toutes nos capacités, tout ce que nous sommes capable de faire. Cela inclut tout ce que nos corps peuvent faire dans le monde (le problème facile) ainsi que le fait que ça ressemble à quelque chose de penser (le problème difficile du ressenti). Le Test de Turing s'adresse au problème facile.
EffacerLa cognition c’est l’ensemble des capacités mentales du système nerveux central. Une des difficultés de l'étude de la cognition, c'est que nous n’avons pas conscience des processus qui sous-tendent nos capacités mentales. Nous n’arrivons pas à décrire fidèlement comment on fait ce que l’on sait faire. Cela ressemble à quelque chose, mais nous n’avons pas les mots pour décrire notre ressenti. Nous sommes comme un spectateur devant un petit bonhomme dans notre tête: l’homonculus. L’homonculus fait ce que l’on sait faire sans pouvoir l’expliquer. Considérant ceci, il est inutile d’étudier la cognition en explorant nos introspections. Le béhaviorisme classique déclare que s’il est impossible d’étudier la cognition au moyen de l’introspection, mieux vaut ignorer la cognition et se concentrer exclusivement sur les comportements que l’on peut mesurer. Malgré ces difficultés méthodologiques, le cognitivisme cherche à expliquer quel est le fonctionnement de l’ensemble de nos capacités mentales. Le cognitivisme est le paradigme fondateur et dominant des sciences cognitives. Il se base sur deux idées préalables. D’abord, sur le fonctionnalisme qui considère que la nature d’une capacité mentale c’est sa fonction dans un système de traitement de l’information indépendamment de ses caractéristiques matérielles. Deuxièmement, sur le naturalisme qui soutient qu’une explication des capacités mentales se formule inévitablement par l’expression des relations causales d’une loi naturelle. Le cognitivisme classique suggère que la cognition c’est essentiellement de la computation. La computation c’est des opérations effectuées sur des symboles ou des représentations mentales. Au sein du cognitivisme, le computationnalisme soutient que le système cognitif fonctionne comme une machine de Turing. Une machine de Turing, c’est une abstraction qui est composée d’un ruban sur lequel il y a une suite infinie de symboles discrets (ex. 0/1), d’une tête de lecture et d’un algorithme. La tête de lecture possède un état interne composé de symboles discrets (ex. 0/1). L’algorithme exprime des règles indiquant à la tête de lecture quelles manipulations effectuer. Voici un exemple d’une règle: lorsque la tête de lecture est dans l’état 0 et que sur le ruban se trouve le symbole 1, la tête de lecture change son état à 1 et se déplace sur le ruban. Cette machine peut effectuer le calcul de tout ce qui possède un algorithme et des valeurs discrètes. Elle effectue des opérations de manière séquentielle et indépendamment du détail de sa composition matérielle. Toutefois, cette machine n’est pas sensible à la signification des symboles qu’elle utilise, elle traite uniquement leur forme arbitraire. Ce n’est pas de la computation lorsqu’il s’agit de valeurs continues et lorsqu’il y a une interprétation des symboles au-delà de leur forme.
RépondreEffacerBon résumé. Mais l'homunculus qui introspecte ce qui se passe dans ma tête, c'est moi-mêmes! Pour expliquer ses capacités, il faut le remplacer par un mécanisme causal qui a les mêmes capacités. Le candidat, c'est le calcul (la machine de Turing). Si le calcul réussit à générer tout ce que nous pouvons faire (problème « facile »), il restera la question du ressenti (le problème difficile).
Effacer<>
RépondreEffacerJe ne suis pas sûr de comprendre pourquoi le cognitivisme se fait accuser de nier la question de la conscience, s'il refuse le réductionnisme et pense que les représentations mentales ont un rôle à jouer dans la cognition.
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Attaque-t-on l'idée que la conscience ne serait qu'un effet de la cognition et non sa cause? Qu'elle serait le lieu où la manipulation des représentations se fait pour produire des apprentissages, des comportements, etc. mais n'aurait pas de rôle actif à y jouer?
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Unknown = Samuel Vallerand
Effacer(stp continue à chercher un moyen d'afficher avec ton gmail. Tu peux répétér ici: https://catcomcon.blogspot.com/2018/01/videos-survol-sur-categorisation.html )
Qu'es-ce que c'est qu'une « représentation mentale » ? Pas de problème avec une représentation interne, mais qu'est-ce qui la rend mentale (c'est à dire, un état ressenti)? Ça c'est le problème difficile.
(La conscience = le ressenti)
Le ressenti comme « cause » ? Mais d'abord il faut expliquer le ressenti comme effet, généré par le cerveau. Les robots d'aujourd'hui peuvent déjà « produire des apprentissages, des comportements, etc. ». Pas à la hauteur du Test de Turing, mais s'il pourront générer toutes nos compétences, alors quoi pour le ressenti?
«Pour certains, en effet, en mettant tout à fait de côté la question de la conscience ou du vécu, les sciences cognitives – à tout le moins dans leur orientation cognitiviste – ne sont qu’une forme de behaviorisme, et sont donc principalement erronées car gravement incomplètes.»
RépondreEffacerJe ne suis pas sûr de comprendre pourquoi le cognitivisme se fait accuser de nier la question de la conscience, s'il refuse le réductionnisme et pense que les représentations mentales ont un rôle à jouer dans la cognition.
«Du point de vue cognitiviste, le mental possède donc une nature matérielle (le cognitivisme refuse tout dualisme « ontologique »), mais également une autonomie conceptuelle ou logique»
Attaque-t-on l'idée que la conscience ne serait qu'un effet de la cognition et non sa cause? Qu'elle serait le lieu où la manipulation des représentations se fait pour produire des apprentissages, des comportements, etc. mais n'aurait pas de rôle actif à y jouer?
«L’esprit tel qu’il est conçu par le paradigme cognitiviste est assez particulier, et correspond peu aux conceptions du sens commun. Il est par exemple essentiellement inconscient [...]»
Unknown = Samuel Vallerand
EffacerRe-conçois ça en termes du problème facile (les capacités d'agir) et le problème difficile (la capacité de ressentir) et tu verras le défi.
Une affirmation dans le paragraphe 16 a retenu mon attention. On y dit que la syntaxe a une priorité sur la sémantique. Je ne suis pas tout à fait d’accord avec cette façon d’aborder les représentations. N’étant pas non plus d’accord avec la base cognitiviste purement naturaliste, je doute que de simples modifications physiques soient suffisantes pour donner un sens précis à un propos. Selon moi, affirmer que la sémantique apparait d’elle-même selon la syntaxe utilisée reviendrait à dire que deux contenants identiques dans lesquels on aurait versé deux liquides différents contiendraient pourtant le même liquide. J’ai du mal à concevoir que la sémantique d’un propos ne soit attribuable qu’à l’addition, dans un certain ordre, des valeurs sémantiques associées aux termes utilisés. J’aurais plutôt tendance à croire que le sens d’une proposition (sémantique) issu d’un processus cognitif se manifeste avant qu’il ne soit possible de le matérialiser (syntaxique). La forme sera par la suite choisie à travers les différentes possibilités offertes par le langage. Mais je ne suis qu’une naine, tout de même.
RépondreEffacerLe calcul (la computation) est purement syntaxique: la manipulation des symboles selon les règles qui ne s'applique qu'à la forme (arbitraire) des symboles. Il peut être interprétable sémantiquement, comme les mots d'un livre sont interprétables, mais l'interprétation (la sémantique) n'est pas dans la computation (ou le livre): c'est dans la tête de l'utilisateur. Et c'est ce qui se passe dans la tête de l'utilisateur qu'on doit expliquer en sciences cognitives.
EffacerNous entendons beaucoup parler d’algorithmes depuis les dernières années. Ce mot est allégrement utilisé, mais peu de gens semble réellement comprendre ce à quoi il réfère. Le premier vidéo nous explique simplement que les algorithmes sont des règles préétablies qui nous permettent de résoudre des problèmes dont l’occurrence est prévisible. Ces algorithmes sont conçus à partir de calculs et peuvent résoudre tout problème P pour lesquels ils ont été conçus, d’où leur énorme maniabilité et flexibilité.
RépondreEffacerDans la deuxième vidéo, l’idée que les machines fonctionnent à partir de valeurs discrètes m’a bien intéressée. J’ai tout de suite fait un parallèle avec notre vie sensible dans laquelle toutes les informations que nous recevons à partir de nos sens sont des données continues. Il s’agirait ici d’une différence intéressante à faire entre l’humain et la machine. Bien que l’on soit désormais en mesure de traiter suffisamment de données discrètes afin de créer une illusion de continuité, les machines et leurs calculs s’inscrivent dans un procédé non-linéaire artificiel, c’est-à-dire qu’il ne pourrait pas être conçu de manière naturelle. Je vois là une différence fondamentale entre un humain et une machine, aussi complexe et élaborée soit-elle.
Les algorithmes sont des règles pour manipuler les symboles, comme la règle pour calculer les racines d'une equation quadratique -b+/-(SQRTb**2 -4ac))/2a. On peut appliquer cette règle pour calculer la racine de 4X**2 +9X -7 = 0 sans savoir le sens de ce qu'on fait. Mais le résultat sera correct, et interprétable par quelqu'un qui le comprend.
EffacerLa physique, donc le monde externe, est continu, tandis que les ordinateurs ne reçoivent que les entrées discrètes. Pourtant on peut rapprocher la continuité discrètement aussi étroitement qu'on veut. Mais ce qui est pertinent c'est plutôt la différence entre les processus dynamiques (physique, comme la chaleur ou l'humidité) et les processus symboliques (qui ne font que simuler les processus dynamique formellement). C'est comme la différence entre une pipe et une description verbale (aussi exacte et détaillée qu'on souhaite) d'une pipe -- ce qui n'est pas une pipe.
Les sciences cognitives sont constituées de plusieurs disciplines dont la psychologie cognitive, la logique, la linguistique, la philosophie, qui caractérisent les aptitudes cognitives à un niveau fonctionnel et s’intéressent au processus cognitif supérieurs ainsi qu’à leurs résultats. Les neurosciences, la physique et les mathématiques constituent également les sciences cognitives, cependant, ils s’intéressent au processus de traitement de l’information. D’après le premier cours et cette lecture, les sciences cognitives étudient ce qui rend causalement possible la pensée et la connaissance. La première phrase du paragraphe six mentionne la pensée. Elle la décrit en étant une activité irrationnelle et inconsciente, et je suis en accord avec cette partie, cependant, je suis en désaccord et je ne comprends pourquoi la phrase mentionne qu’une pensée n’est pas personnelle. D’après moi, tous nos pensées sont personnelles, car tout individu à ses propres pensées, et malgré qu’elles puissent être influencées par plusieurs choses. Nos pensées nous appartiennent, elles sont imprévisibles et incalculables et nous ne savons pas jusqu’à aujourd’hui comment les humains pensent, selon moi, ces points répondent à la question suivante : est-ce que les humains peuvent être considérés comme une machine de Turing? Selon moi, nous ne pouvons être considérés comme une machine de Turing. Les vidéos de la machine de Turing m’ont appris qu’il est l’ancêtre de l’ordinateur, de la calculatrice et du cellulaire. À la forme simplifiée, elle est constituée de trois éléments, le ruban, qui a une suite infinie de case, la tête de lecture, toujours devant les cases, et la table de transitions. Malgré les plusieurs visionnements, je ne suis toujours pas sûre de comprendre son fonctionnement. Elle calcule tout ce qui peut être calculable et tous ce qui ne peut être calculé par la machine de Turing n’est donc pas calculable.
RépondreEffacerUnknown = Andrea Ramirez-Morales? svp confirmer
Effacer(De quelle lecture parles-tu ici, Andrea? Quand tu parles d'un passage, c'est toujours mieux de citer l'extrait, pour qu'on sache exactement de quoi il s'agit.)
1. La physique et les mathématiques ne sont pas les sciences cognitives, mais parfois on s'en sert aussi...
2. Bien-sûr que nos pensées sont les nôtres: ça ressemble à quelque-chose de penser, et c'est certain qu'on ressent lorsqu'on ressent (le Cogito de Descartes). Mais il y a aussi beaucoup qui se passe dans nos têtes qui est inconscient, non ressenti. Ces processus non ressentis sont aussi cognitif, d'autant qu'ils génèrent nos capacités de faire ce que nous sommes capables de faire.
3. On apprendra davantage à la semaine 2 (Turing/Computation) ce que c'est que la computation et la machine de Turing.
Oui, c'est bien Andrea.
EffacerJe parlais de la première lecture, Introduction: cognitivisme et sciences cognitives.
La machine de Turing utilise des concepts de mathématiques et d’ingénierie pour expliquer le fonctionnement de tout appareil capable de réaliser des tâches qu’elles soient simples ou complexes (ordinateur, téléphone, robot). En partant de ceci, on pourrait penser que le cerveau humain fonctionne de la même manière car il est à l’origine de la réalisation de nos tâches quotidiennes.
RépondreEffacerSi on applique cette théorie à la cognition, le cerveau serait donc une machine de Turing composée d’un ruban infini segmenté en cases contenant un code binaire « a » (0 ou 1), d’une table de lecture se plaçant en face d’une case et portant également un code binaire « e » ainsi qu’une table de transition contenant une suite de transitions. Chaque transition serait une association entre l’état « e » de la tête de lecture et l’état « a » de la case en face de la tête de lecture qui subirait une transition de (e,a) en (e’,a’) selon le programme inscrit dans la machine. Cette machine serait une simple base pour tenter d’expliquer la cognition, c’est-à-dire le mécanisme générant la pensée et exerçant la capacité d’agir sur le monde. Cependant je ne comprends pas comment cette théorie pourrait expliquer l’entrée de nouvelles informations dans le cerveau. L’infinité du ruban peut faire penser que le cerveau contiendrait déjà toutes les informations que nous pensons acquérir au cours de la vie et ce même s’il y a un ressenti d’apprentissage (le ressenti revient au problème difficile des sciences cognitives). L’ajout (ou la sensation d’ajout) d’informations influence sur la manière dont le traitement des tâches se fait dans le cerveau. De plus, lorsque deux individus sont exposés à la même information cela ne signifie pas qu’ils réagissent de la même manière face à une situation qui se produirait suite à ce gain d’information. Pourtant ces deux individus sont tous deux conduits à agir sur le monde grâce à la même machine. Il est possible que les programmes originellement inscrits dans la machine soient différents pour les deux individus, ce qui expliquerait les réactions différentes suite à la l’exposition aux mêmes informations.
Cela me fait penser à la différence entre la syntaxe et la sémantique. La syntaxe est l’étude des règles grammaticales d’une langue (dans notre cas la langue serait le mentalais correspondant au langage de l’esprit) tandis que la sémantique est l’étude du sens, de la signification des signes notamment dans le langage. Dans le cas précédent, la syntaxe du mentalais serait la même et les différences se trouveraient au niveau de la sémantique de chacune des machines. La sémantique se ferait plutôt au niveau de l’esprit tandis que la syntaxe serait réalisée par le cerveau.
La computation est la manipulation des symboles (1,0) selon des règles. C'est complètement syntaxique, et c'est ce que fait la machine de Turing. Le ruban, c'est les entrées qui viennent du monde externe. On parlera de la sémantique après avoir bien compris la computation.
EffacerCommentaire concernant le texte de Steiner :
RépondreEffacerLe cognitivisme cherche à faire de ces représentations intermédiaires un système fermé possible d’être étudié scientifiquement. Cette précaution évoque le problème du 3ème monde dans les travaux de philosophie analytique : entre la représentation et le monde objectif se donne le sens (Frege), c’est-à-dire le mode de donation d’un objet extérieur, que Russell ou Wittgenstein critiqueront comme concept circulaire et vide.
« Il faut donc considérer l’esprit humain comme étant un système de traitement de l’information ». Le système cognitif serait alors un système d’inférence (logique) puisqu’il traite entre l’information selon des règles qui la transforme, de l’input à l’output. Quelle est alors la nature de ces règles ? Sont-elles vraiment logiques et dans ce cas, comment comprendre l’erreur inhérente à la limitation de l’esprit humain ? (3)
« On explique le fonctionnement de l’esprit en se référant à des états et processus mécaniques ou causaux qui n’ont aucun équivalent avec des états personnels, même lorsque ces derniers sont inconscients » (5) : ce n’est pas clair. Qu’est-ce que l’auteur entend par état personnel et pourquoi cela se distingue-t-il des états et processus mécaniques ou causaux ?
L’algorithme est-il conçu de manière classique (mathématique/machine de Turing) ou a-t-il un autre sens dans l’hypothèse représentationnelle ? Si non, doit-on postuler l’identité entre machine et fonctions cognitives ?
« bref, tout se passe comme si le processus computationnel comprenait les objets de ses opérations » (17) : à mettre en lien avec l’expérience de la chambre chinoise de Searl.
("Anonyme": identifiez-vous svp dans une réponse ci-dessous.)
EffacerQu'est-ce qu'une « représentation » ? Qu'est-ce que le « traitement de l’information » ? Qu'est-ce que « l’information » ?
Les états personnels sont les états ressentis. La computation est la manipulation des symboles selon les règles syntaxiques (qui ne portent que sur la forme arbitraire des symboles (0,1) et pas sur leur sens). C'est ce que fait la machine de Turing. (Steiner est nul concernant le ressenti.)
La chambre chinoise de Searle viendra en semaine 3. Faut d'abord comprendre la computation.
Je m'explique bien le titre du cour après cette première rencontre soit l'introduction à l'étude interdisciplinaire de la cognition, qui touche plusieurs sciences, plusieurs théorie et plusieurs critiques.
RépondreEffacerDans cette première cièlograhie, je voudrais souligner que la première machine de Turing de 1936 fabriqué avant le Z3 première ordinateur binaire de 1941 et les autres qui seront construite pour modéliser des fonctions du cerveau humain, nous aides a comprendre sont fonctionnement sans introspection invasive. Mais cette approche est limité à l'évolution de la machine,plus la machine évolue plus le modèle s'approche de l'humain.
T'es sûr que l'ordi et la computation s'approchent de l'humain?
EffacerL'ordi et la computation ne s'approche pas entièrement de l'humain, seulement en partie, donc certaine partie ressemble plutôt a une imitation des capacités humaines que nous avons transposer dans la machine pour effectuer des taches à notre place.
Effaceret un robot comme Riccardo?
EffacerOn va rentrer plus dans la question de ce que c'est que la computation cette semaine. Faut comprendre ça pour pouvoir juger ce la cognition n'est que ça. Mais tu as raison que la cognition est hybride, à cause du sensorimoteur, qui n'est pas computationnel. On va traiter l'argument de Searle à la semaine 3.
RépondreEffacerImportant
RépondreEffacer1. Utilizer le fureteur Chrome pour afficher vos ciélos pour le cours
2. Créer un compte gmail et mettre votre photo comme icon dans votre profil gmail
3. Quand vous faites un ciélo, quitter d'autres identités google et logger uniquement avec le gmail que vous utilisé pour le cours (sans ça google sera confus concernant votre identité et mettra "unknown" au lieu de votre nom).
4. Si vous faites ça correctement, vos noms devraient paraître avec vos ciélos. Mais jusqu'à ce que vous ne réglez ça, il faut que vous vous identifiez en mettant votre nom à la tête du texte. Sans ça je ne saurai pas qui a fait le commentaire et je ne pourrai pas le créditer.
5. Donc si vous avez affiché une ciélo anonyme, revisiter la ciélo et identifiez-vous dans une réponse. (Mais ne lâchez pas avant de régler le problème de faire désambiguïser votre identité gmail/Chrome")
D’abord j’aimerais passer une petite critique sur le blog, soit vous faire savoir que votre blog est très riche en information, chose que j’aime bien. Je trouve que les explications, élaborations, définitions et parenthèses dans les textes créent un tout qui capte mon attention. Ceci étant dit, ma curiosité fût piquée particulièrement lorsque j’ai entamé la lecture du paragraphe 25 par rapport aux modèles connexionnistes, où nous pouvons lire et je cites ;
RépondreEffacerEn amont, il relève d’un input codé holistiquement (un visage, par exemple) auquel le système réagit en transmettant – et en transformant – des signaux, qui, en aval (output), doivent aboutir à une configuration particulière (qui signifie – au moyen de valeurs numériques – le visage de X ou de Y). La transmission du signal dans le réseau dépend du « poids » des connexions. Pour modifier le comportement du système, on configure ces poids.
Ce qui m’intéresse de cet extrait est belle et bien l’aspect de modification du comportement du système. Sachant que le système réagis au poids des connexions afin de simuler un système neurologique, sera-t-il possible d’amener les émotions ou les sentiments au sein du comportement du système connexionniste dans un futur proche?
Ce qui m’intrigue plus profondément, c’est bel et bien la différence entre le cerveau humain et l’ordinateur (ou intelligence artificielle). Tel que mentionné dans la vidéo 2 sur la machine de Turing, il est catégorique que la machine a l’habileté d’accomplir une multitude de tâches avec le bon programme. Cependant, ma question reste la même; Est-ce qu’avec le « bon » programme, une certaine intelligence artificielle pourrait ressentir des émotions?
Si la computation peut générer le ressenti sera le sujet des ce cours pour les deux prochaines semaines. La réponse est que c'est très improbable, mais ceci ne peut pas dépendre juste des intuitions...
EffacerOn pourrait croire que la machine de Turing est et restera la clé pour résoudre n’importe quel problème. L’humain a créé cette machine sûrement pour combler un besoin. Il a trouvé un langage et une façon de faire pour qu’elle puisse répondre à ce besoin. En gros, il suffit de lui donner des « inputs » pour qu’elle sorte des « outputs » grâce à des algorithmes. Tout est déterminé par l’humain. Depuis la création de la machine, son succès n’a cessé de grandir, à un tel point que certains pensent qu’un jour, celle-ci remplacera l’humain. Je ne pense pas que cela arrivera pour plusieurs raisons:
RépondreEffacer0. La machine ne peut résoudre que les problèmes que son auteur a identifié et programmé en elle. Elle n’a pas la capacité de comprendre un problème en tant que tel. Le moindre changement dans un problème qui s’apparente à celui qu’elle connaît normalement peut la faire planter.
0. La machine n’a pas la capacité de stockage du cerveau humain. Et même si un jour, elle réussit à l’avoir, elle ne pourra pas suivre l’évolution du cerveau humain. En effet, le cerveau humain évolue selon son environnement. Des situations inconnues à lui peuvent survenir à tout moment et le forcer à s’adapter, ce que la machine ne peut pas faire.
0. La machine ne peut pas faire tout ce qu’un humain fait. Il suffit juste de penser aux émotions. Une machine ne peut pas éprouver de l’amour, de la tristesse, de la souffrance, du bonheur, etc. Elle est dépourvue de tout cela. Elle n’a pas cet aspect « humain ».
Bref, la machine ne peut pas surpasser l’humain dans tout. Elle peut faciliter l’atteinte de ses objectifs et même être meilleur que lui dans certains domaines, mais pas dans tout.
On ne cherche pas à remplacer l'humain mais à expliquer ses capacités cognitives. On cherche à developper une machine qui aura toutes ces capacités; ainsi on pourra donner une explication causale de ce qui les génère.
EffacerIl y a des logiciels qui apprennent, d'après leurs entrées (donc ils évoluent selon leurs environnements); donc ça dépasse ce que savait le programmeur.
Comment tu sais qu'un ordinateur ne peut pas ressentir? (Je ne dit pas que ce n'est pas le cas, mais que seraient les preuves qu'il ne ressent pas, s'il a toutes nos compétences, comme Riccardo?)
Après avoir écouté la vidéo sur la machine de Turing je ne suis pas sûr d’avoir bien compris tout les informations données. Je comprends qu’à l’aide d’algorithmes complexe la machines est capable de résoudre n’importe quel problème mathématique. La machine est l’ancêtre de plusieurs technologies comme le cellulaire l’ordinateur et autre. Aussi je n’ai pas compris comment la machine fonctionne avec les les suites de (0-1 0-0). Aussi est ce que la machine est vraiment capable de résoudre n'importe quel problème comme on le dit dans la vidéo ? De plus, si j’applique la théorie de la cognition, notre cerveau est donc aussi une machine avec des rubans qui est capable de résoudre nos problèmes ?
RépondreEffacerJ’ai écouté la courte vidéo de 3 min sur le test de Turing qui était très intéressante et bien expliqué. Je trouve aussi que bien expliqué pour frère cadet.
Le test de Turing est un test qui aide à différencier les humains des robots, si l’humain n’est pas capable de voir la différence entre les 2 le robot à passer le test.
Je vais expliquer la computation et le test de Turing cette semaine, ainsi que ce qu'il peut et ne peut pas faire.
EffacerUn ordinateur est une machine de Turing. Mais un robot (et donc un organisme biologique) est plus qu'un ordinateur.
Je n’arrive pas à accepter que la computation=cognition. Même si, pour dire vrai, la machine de Turing reste encore un peu flou pour moi (la série de chiffre 1, 0 surtout). Je comprend par contre que la computation c’est la manipulation de symboles selon des règles (algorithmes, si je comprend bien). Même s'il y a beaucoup de liens à faire avec le cerveau humain et la machine de Turing, il y a toute la notion de sens, qui me paraît plus complexe chez l’humain.
RépondreEffacerDans le texte de Steiner, on aborde l’étude de la chambre chinoise de Searle (paragraphe 36) et j’ai beaucoup aimé ce passage:
«Pour Searle, ce qui manque à l’ordinateur pour être qualifié de système de pensée, c’est la capacité de compréhension. Le cognitivisme propose donc une image erronée de la pensée humaine, en la réduisant intégralement à des schèmes règles-représentations (opérations syntaxiques), et en étant donc incapable de rendre compte de la compréhension. Il n’y a pas de pensée sans compréhension (donc sans conscience, voire diront d’autres sans situation, sans incarnation, sans environnement).»
La capacité de compréhension. C’est cette notion que je trouve manquante dans la computation par rapport à la cognition. Même si je comprend qu’une machine puisse réaliser les mêmes tâches que moi et réfléchir mieux que moi, je ne suis pas certaine qu’elle ai un réel sens de compréhension.
Aussi, tous mes sens emmagasinent sans cesse de nouvelles informations, ce qui m’apparaît être une différence plutôt flagrante.
Finalement, j’ai beaucoup plus de questions que de réponses. Je me demande quel est le rôle des symboles dans ma compréhension à moi; sans les chiffres,par exemple, serais-je capable de suivre la logique d’une simple formule mathématique si le calcul est la manipulation des symboles ?(J’ose imaginer que oui). Que fait mon inconscient et comment affecte-t’il mes capacités ?
Je ne suis pas certaine d’être capable de bien définir la computation, mais dans ma compréhension actuelle, un ordinateur ne «réfléchit» pas de la même manière qu’un cerveau humain et donc la computation ne peut pas être égal à la cognition.
La compréhension est un état ressenti. On ne peut observer que les actions, pas le ressenti (chez autrui). Et c'est ça ce que Searle démontre absent chez un ordinateur qui réussit T2.
EffacerLa computation est la manipulation des symboles suivant les règles (algorithmes) qui portent sur la forme (arbitraire) des symboles, et non sur leur sens, ce qui est dans la tête des interprètes externes (nous).
Mais c'est ce qui se passe dans la tête de ces interprètes externes (nous-autres) que la science cognitive cherche à expliquer (rétroingénierier).
Avant de se prononcer sur les limites de la computation, il faut d'abord comprendre ce qu'elle est (la machine des Turing) et ce qui est sa puissance (les thèses faible et forte de Church/Turing).
Après avoir visionné les deux vidéos concernant la machine de Turing, je comprends que cette machine est en réalité un concept qui permet, selon des algorithmes différent de calculer tout ce qui est calculable. Cette machine suit un certain programme qui lui permettra de calculer ce qui lui est demandé de calculer et qui pourra donner une réponse selon l’état dans laquelle se trouve la machine. Son état peut également changer selon l’algorithme et le programme à laquelle elle fait face.
RépondreEffacerOui, et c'est par ce moyen seul -- la manipulation des symboles selon les recettes -- que la computation peut faire tout ce que peuvent faire les mathématiciens (thèse faible de Church/Turing) et elle peut aussi simuler presque tout ce qu'il y a dans l'univers (thèse forte de Church/Turing).
EffacerLes limites de la computation: (1) il existe des vérités mathématiques qui ne sont pas computables (pas pertinent pour notre cours). (2) La computation ne peut qu'approcher la continuité et l'infinité; elle ne peut pas (pertinent pour le cours parce que la description verbale a la même limite). (3) La computation n'est que formelle. Sans une interprétation externe c'est juste des symboles sans sens.
RépondreEffacerChez la computation, ce n'est que la recette (le logiciel) qui compte; elle doit être implémenté par le matériel, mais les propriétés du matériel, à part de la recette qu'il exécute, ne sont pas pertinents.
Les organismes biologiques (et leurs cerveaux) sont des systèmes dynamiques -- matériels, physiques). Chez eux, le matériel est pertinent.
La cognition est hybride: computationnelle ainsi que matérielle.
Jean Guy Meunier aborde le sujet des humanités numériques. Il présente l’état actuel du domaine de recherche. En expliquant que les travaux dans ce domaines visent principalement à décrire l’apport des technologies de l’information sur les différentes sciences humaines, il permet au lecteur d’identifier la problématique liée à ce champ de recherche : Les travaux actuels ne peuvent en aucun cas aider à résoudre le problème facile de la conscience, soit d’expliquer le mécanisme causal des capacités cognitives humaines. L’interprétation du terme numérique est selon Meunier déficiente : Ce n’est pas la relation entre les sciences humaines et les technologies de l’information qui est un domaine d’intérêt, mais plutôt l’encodage formel des notions propres aux sciences humaines. En effet, cet encodage formel nous permettrait de se rapprocher d’une compréhension de ce que l’humain fait lorsqu’il pense.
RépondreEffacerL’encodage formel ici proposé est toutefois problématique puisque ce dernier n’est possible que par la discrétisation des concepts propres aux sciences humaines, qui se veulent intrinsèquement dépendants du contexte. Or, comment pourrait-on transmettre ces informations contextuelles à une machine causale? On propose de le faire par la création d’un oracle, soit un ensemble de savoirs socialement partagés. Toutefois, un tel ajout est-il suffisant pour permettre l’interprétation adéquate (c’est-à-dire semblable à l’interprétation humaine) des sciences humaines? Et surtout, est-il possible de réduire l’incertitude sur le mécanisme causal de la pensée en ayant recours à un tel oracle?
Turing à pensé sa célèbre invention, la machine de Turing, en réaction à la philosophie formaliste d’Hilbert, et plus précisément au problème de la décision. La vision formaliste veut que toute règle mathématique soit appliquée “mécaniquement”, c’est-à-dire que la formule soit appliquée telle quelle, étape par étape, sans aucune dérogation. Turing décida donc de mettre en pratique ce principe littéralement, et de conceptualiser une machine qui ferait exactement cela. Appliquer un programme défini, un algorithme, à une série de chiffres. Le but de cette machine: résoudre le problème fonctionnaliste de la décision; le problème de la décision étant celui de trouver une façon formaliste de trancher, sans équivoque, sur la question de si oui ou non un théorème mathématique est valide.
RépondreEffacerLa création de Turing prouvera que cela est impossible: sa machine, bien qu’elle soit capable de réaliser toute les opérations de calcul possibles grâce à l’algorithme qu’elle applique, ne peut pas être utilisée pour résoudre tous les problèmes que posent les mathématiques. Le calcul pur et dur, formaliste, se limite à ce qu’il est: la manipulation de symbols formels (il n’y a aucune utilisation de phénomènes dynamiques en soi).
Mais même en prenant compte les limites du calcul, la computation permise par une machine de Turing peut permettre de faire une quantité phénoménale de choses. L’une des preuves de cela est que le concept de la machine de Turing est le modèle à l’origine de tous les ordinateurs.
La machine de Turing est une machine abstraite, composée de trois éléments: le ruban, la tête de lecture et la table de transition. Le principe de ces trois éléments se retrouve toujours de nos jours dans les ordinateurs. Par exemple, le ruban, sur lequel sont inscrits les symbols que la machine utilise pour réaliser ses opérations, est l’ancêtre du registre dans lequel sont enregistrées les informations qui seront exploitées par l’ordinateur. Aussi, la table de transitions de la machine de Turing est comme un programme qui dicte la marche à suivre, l’algorithme qui doit être exécuté par la machine pour obtenir un résultat “X”. C’est d’ailleurs dans la thèse Church-Turing que le terme “Algorithme” sera défini précisément pour la première fois.
Ma question porte sur un concept vu au premier cours, celui de l’information. Selon ce que j’en ai compris, l’information est tout élément qui permettra de réduire l’incertitude quant à un choix à effectuer, si le nombre d’options est fini.
RépondreEffacerEn y pensant, j’en suis arrivée au problème suivant : La personne devant moi me demande de deviner le nombre auquel elle est en train de penser. Ici, un nombre infini d’options est possible. Si l’information qu’elle me donne est la suivante « Je te dis que le nombre auquel je pense est 5 », cette information aura réduit l’incertitude quant à la réponse correcte dans une situation ou le nombre d’options est infini.
Ce problème ne pourrait pas être résolu, selon moi, si l’information donnée par l’autre personne avait été « négative » (par exemple, ce n’est pas 4). Dans ce cas, le nombre d’options est toujours infini et l’incertitude n’a pas été réduite. Même de dire par exemple « Je te dis que le nombre auquel je pense n’est pas plus grand que 5 » laisse une infinité de réponses possibles si on tient compte des décimales.
Enfin, je me demande :
Qu’en est-il de l’information à propos d’options dont le nombre est infini?
Aussi, l’information « négative » dans un contexte où les options sont plus que binaires peut-elle à elle seule réduire l’incertitude quant au choix de la bonne réponse?
Mettons en relation deux concepts vus cette semaine, soit la machine de Turing et l’information. D’une part, la machine de Turing est un dispositif formé de trois éléments : un ruban infini, une tête et une table d’états. Le ruban est séparé en plusieurs cases sur lesquelles 1 ou 0 est écrit. Il peut se mouvoir dans les deux directions. La tête a la capacité de lire ce qui est écrit sur une case, effacer ce qui est écrit sur une case, écrire 1 ou 0 sur une case, ou effectuer n’importe quelle combinaison des trois actions précédentes. Enfin, la table d’état correspond au programme, c’est-à-dire l’ensemble des règles définissant les actions de la tête et les mouvements du ruban. D’autre part, l’information correspond à la réduction de l’incertitude quant à la bonne chose à faire dans un contexte où on a un nombre fini de possibilités de choses à faire. Pour qu’un élément soit considérer comme étant de l’information, il faut également qu’il s’agisse d’un élément nouveau.
RépondreEffacerÉtant donné que les actions de la machine sont finies, soit effacer, écrire 1 ou 0, faire reculer le ruban et faire avancer le ruban, les règles de la table d’état sont de l’information puisqu’elles permettent à la machine de Turing d’identifier l’action ou la série d’action à faire, et par le fait même, réduire l'incertitude quant à la bonne chose à faire.
Je résume ici ma compréhension de la machine de Turing : c’est une machine hypothétique qui est munie d’un lecteur/scripteur et d’une bande de papier infinie. La machine fonctionne sur un code binaire 0/1, activé/désactivé : ce sont ses états discrets. Pour qu’elle soit mise en marche, il faut lui fournir un algorithme, qui est un peu comme une recette : c’est une règle déterminant les actions de la machine. Elle peut ainsi accomplir cinq tâches : lire, écrire 0 ou 1, avancer d’une case, reculer ou effacer. Dès lors que l’on identifie l’algorithme comme de l’information qui réduise l’incertitude de la machine quant à la prochaine bonne action qu’il faut faire, on peut lui confier n’importe quelle tâche imaginable, à laquelle elle sera capable de répondre et solutionner.
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