ISC1000 Catégorisation, communication et conscience: 5. Harnad, S. (1990) The Symbol Grounding Problem

lundi 7 janvier 2019

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

Problèmes de l'IA symbolique

Harnad, S. (1993). L'ancrage des symboles dans le monde analogique à l'aide de réseaux neuronaux: un modèle hybride. Lekton, 4(2), 12-18.

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

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

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

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

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PPT 2019:

SEMAINE 5 (première partie) 2018

SEMAINE 5 (deuxième partie) 2018

résumé langue anglaise:

Cours ISC1000 2017:

Cours ISC1000 2016 1:

Cours ISC1000 2016 2:

2015 Cours 1-ière partie (audio seule)

2015 Cours 2ième partie (vidéo)

42 commentaires:

Instructor20 janvier 2019 à 04 h 06
Important

1. 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")
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qringenb6 février 2019 à 09 h 23
« En effet, qu'il s'agisse d'une pierre, d'un gymnase rempli de garçons, d'un réseau neuronal ou d'une tête pleine de neurones et de neurotransmetteurs, règle générale (en raison du problème des "autres-esprits"), on ne peut ni confirmer ni infirmer que le système possède un esprit sauf en ETANT le système » : Cela implique-t-il que le problème other-mind serait résolu en même temps que serait trouvé l’explication du mécanisme causal du ressenti ? En effet, si un mécanisme est l’explication causale universelle d’un phénomène, alors le théoriser reviendrait à expliquer comment chaque individu ressent, et donc à authentifier la réalité de leurs ressentis.
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Claudine Bergeron6 février 2019 à 15 h 16
Ce qu’on entend par «ancrage», ce serait le fait d’être en mesure de faire correspondre notre interprétation des symboles selon le contexte dans lequel on se trouve? Un esprit humain est capable de séparer les termes utilisés de l’objet auquel ils réfèrent et peut ainsi choisir quel référent il serait le plus approprié de choisir selon chaque situation. Selon cette théorie, les mécanismes qui s’opèrent dans notre cerveau à ce moment pourraient donc être ce qui se rapproche le plus de la cognition?
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Claudine Bergeron6 février 2019 à 15 h 17
Je ne vois pas en quoi l’argument de Searle stipulant qu’il est possible de «comprendre» sans comprendre peut être démoli par celui affirmant que la Gendakenexperiment ne simule pas réellement un ordinateur, donc que la conclusion de Searle ne peut pas s’appliquer. L’objectif de l’expérience était de prouver qu’il est possible d’apporter des réponses qui ont du sens pour une personne extérieure alors qu’elles n’en ont absolument aucun pour celui qui les donne. Il est évident qu’un humain ne peut simuler un ordinateur et que par sa nature humaine, Searle ait interprété la liste de règle qu’il comprenait comme un humain (c’est-à-dire avec le ressenti de la compréhension). Cependant, cette faculté d’interprétation ne vient, selon moi, absolument pas disqualifier l’argument de Searle, puisqu’il a réussi à produire un «output» qui ne lui procurait aucun ressenti de compréhension à partir d’un «input» qui ne lui en procurait pas plus.
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Geneviève Larochelle-Guy9 février 2019 à 11 h 35
Il y a une différence entre comprendre un symbole (physiquement reconnaître le symbole) et comprendre sa signification (le sens qu’on lui donne ainsi que les liens qu’on fait avec).
Est-ce qu’il faut avoir une conscience (ou simplement un cerveau) pour comprendre la signification d’un symbole ? Est-ce que les ordinateurs ou les robots peuvent imiter la conscience ou la compréhension des symboles et réellement comprendre leurs significations ? Est-ce que le problème des autres esprits pourrait nous empêcher de savoir si un robot qui réussit le TT pourrait réellement comprendre la signification des symboles (alors que la théorie de la chambre chinoise laisse sous-entendre que le robot qui réussit le TT ne comprendrait tout simplement pas la signification d’un symbole) ?
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Evelyne Croteau9 février 2019 à 17 h 56
Dans le texte de 2003, "The Symbol Grounding Problem", on dit que la que la signification d'un symbole pourrait être considérée comme étant à la fois la façon indiquée par le symbole pour nous permettre de "localiser" ou arriver à son référent, et le référent en soi. Le symbole en lui même n'a que l'utilité de convier sa signification à l'interprète, et la forme du symbole n'a pas vraiment de sens en soi, et cette forme serait arbitraire quant à sa relation avec son référent.

Il me semble toutefois que ce soit quelque peut différent dans le cas du langage, où chaque mot peut être considéré comme un symbole. La forme de chaque mot porte bel et bien une certaine signification. Sa consonance, par exemple, peut évoquer certaines émotions ou impressions, et certains mots sont plus agréables à l’oreille que d’autres. On pourrait dire alors que les lettres qui forment les mots, et qui sont plus ou moins les symbols à l’origine des sons que l’on retrouve dans les mots, eux, n’ont pas de sens en soi. Mais encore là, il me semble que le son du “O”, par exemple, évoque une impression différente de celle du “I”.
Et la forme du “O” est certainement lié à la forme que produit la bouche lorsqu’on produit de son relié au “O”...

Aussi, un mot peut finir par avoir un sens propre à cause de son usage en rapport avec d’autres mots. Noir, par exemple, est un mot porteur de mystère et à connotation négative; parce qu’il est associé à la nuit et à ses dangers, à tout ce qui est sombre, parce qu’il a été utilisé dans un contexte raciste… On peut penser aux expressions “broyer du noir”, “messe noire”, “lancer un regard noir”...

Encore, même pour les chiffres, on peut penser à la numérologie, un système de croyances qui accorde une signification à chaque chiffre. Et ce, sans qu’il n’y ait de rapport direct avec le référent que l’on associe habituellement au chiffre en question. C’est encore un peu le même phénomène que pour les mots: on accorde une “méta-signification” aux symbols, qui est différente de la signification se rapportant à leur référent...
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Alexander B. Montoya10 février 2019 à 19 h 34
Cielo V

Considérer la computation ou la cognition comme des éléments capables de mieux comprendre l’intelligence des machines pour expliquer l’intelligence humaine semble anodin et complexe. D’abord, on sait que les neurones des organismes vivants, des humains et quelques animaux sont des systèmes qui peuvent correspondre à de multiples connections dans le but d’un objectif. Ensuite, en parlant du système intelligent des machines, celles-ci sont formées avec des transistors qui ressemblent aux neurones et qui peuvent apprendre comme les humains sont supposés apprendre par connexionnisme ou par symbolisme. Pour ces machines, les mots, les images et tout autre environnement peuvent être symbolisés et pourtant caractérisés. À l’insu de ces mécanismes intelligents, cela semble faussement une interprétation de codes (symboles) comme le montre la critique de la chambre chinoise associée à la machine de Turing. Pour ma part, je crois que l’ancrage du symbole, la syntaxe qu’ils offrent et la sémantique qui peut en découler doivent s’expliquer plus en profondeur. Croire que l’intelligence des machines est seulement des symboles serait trop superficiel. À mon avis, une telle définition de concepts en utilisant des règles de calcul traduites par des algorithmes serait la pointe de l’iceberg. La conscience et la façon de raisonner des humains sont connectées aux sens qu’on accorde aux référents réels. Donc devrons-nous mieux nous attendre au développement ou à la découverte d’un algorithme maître? Je dis maître pour parler d’une formule capable de créer de nouveaux mots de significat sans difficulté à la vraie distinction de savoir de quoi on parle. Enfin, mes mots sont beaucoup trop limités pour décrire que l’intelligence artificielle des machines existe déjà mais l’intelligence humaine, nous, en fait, on est en mode apprentissage.
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Rebecca Razafindrasata11 février 2019 à 13 h 28
Searle, avec la pièce chinoise, a démontré que la cognition ne pouvait être que de la computation. En effet, un ordinateur réussissant le test de Turing en chinois ne fait pas preuve de pensée: il ne comprend pas ce qu'il fait. Pour ce faire, Searle s'est servi de l'une des propriétés de la computation elle-même: l'indépendance de l'implémentation.
Le problème des autres esprits implique qu'ultimement, je ne saurai jamais ce qu'il se passe dans l'esprit d'une autre personne, d'un animal, ou même d'un objet. Mais cette notion d'indépendance de l'implémentation permet, de fait, de devenir un autre esprit: ici, Searle est lui même "devenu" l'ordinateur.
Mais tout ceci n'explique donc pas comment "faire" de la compréhension. Pour comprendre, il faut 1) savoir à quoi réfère un symbole/ un mot 2) Ressentir cette compréhension.
C'est ici (si j'ai bien compris...) que vient l'ancrage. L'ancrage des symboles doit être faite de façon sensori-motrice.
J'ai une question ici. Si j'écris une histoire fictive, et que dans cette histoire j'invente un objet (disons l'objet X) qui n'existe pas dans le monde réel. Je le décris un minimum physiquement, je raconte quelles sont les pensées et les croyances des personnages de l'histoire face à cet objet X, ce qu'il représente pour eux, etc. Vous n'avez donc jamais vu/touché cet objet irréel, et pourtant, maintenant, vous savez ce que c'est...
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Jean Philippe Robitaille Larratt11 février 2019 à 15 h 24
Si j'avais bien compris Searle il y a quelque semaines, il voulait batir un argument contre le robot et même le cerveau comme implémentation de la cognition. Il disait imaginons un système du tuyaux qui s'échangent de l'eau selon l'actionnement de leviés. Or qui dit qu'il y a un centre où à partir duquel l'actionneur de leviés peut tout diriger. Il ne peut pas juste remplacer le fonctionnement du cerveau comme il le fait avec un ordinateur. Dans ce sens, son argument n'est pas vrai pour toute implémentation de la cognition, seulement la computation pur avec la propriété d'indépendance du matériel. Or cette semaine il est proposé l'aspect robotique de la cognition, c'est-à-dire quelque chose dans la mémoire du robot, une 'expérience' vécue qui viendra ancré un symbole, comme une table. Une façon d'encodé ou d'ancrée l'information dans la mémoir du robot est d'utiliser les réseaux neuronaux qui peuvent être de différents types. J'utilise encodé puisqu'il y a différentes hypothèses sur la façon de créer ce robot, et celle que je comprend le mieux est l'hybride computation-sensorimoteur. Toutefois, les réseaux neuronaux ne sont que superflues à part si le parrallélisme est une propriété essentielle de la cognition, ce qui n'est pas démontré encore. Le parrallélisme est un peu comme je disais au début, que le cerveau n'a pas d'unité centrale (si je comprends bien). Celà protègerait ce système de la chambre chinoise de Searle. Or il est possible que le robot hybride computation-sensorimoteur soit aussi capable de réussir le test de Turing puisqu'il n'est pas qu'une seule unité, il a aussi une unité de la vue et du son etc. ce qui le protège aussi de la chambre chinoise de Searle. Il y a donc une rivalité en ce moment entre le robot hybride et le connexionnisme.
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Samuel Leblanc11 février 2019 à 19 h 42
Si je comprends bien votre théorie du Turing Test Totale, vous vouliez repousser les limites du test de Turing en stipulant que les échanges humains se résument rarement qu'à de simples interactions symboliques. En effet, vous désigné que nous devrions prendre en compte l’ensemble de nos capacités sensorimotrices (ou comportementales) nous permettant d’observer, de reconnaitre, de manipuler, de décrire, etc. Ainsi, la machine/le robot procédant au test de Turring total devrait nécessairement posséder ces capacités pour un rendement non distinguable de l’humain.
Dans l’optique de l’argument de la chambre chinoise de Searl, vous proposer de savoir si le robot sera en mesure de réellement voir la statue de Boudha ou s’il serait plutôt en train d’interpréter symboliquement le fait qu’il observe quelque chose afin de supposer qu’il s’agit bel et bien de la statue de Boudha. Ce qui amène à la question de l’implémentation, à savoir que si Searl prend la place du robot, verra-t-il la statue ou non? Vous élaborer deux réponses plausibles, soit la réponse du system reply du gymnase chinois selon laquelle Searl ne recevrait l’input visuelle, mais que comme il n’intègre qu’une partie du système et non son ensemble il ne verrait rien du tout. Mais aussi peut-être serait-il vraiment en train de voir, dans lequel cas Searl implanterait réellement la transduction.
Vous en concluez donc que pour voir cette statue, Searl devrait incarner cette transduction et que la traduction des inputs est donc un système obligatoire de la cognition : « (…) loin d'être une simple fonction périphérique insignifiante comme le laissent habituellement croire les computationalistes, cette fonction n'est pas superficielle, du moins pas à l'échelle TTT de la transduction. La vraie transduction est en fait ESSENTIELLE à la capacité TTT. Harnad, S. 1993) » Donc, vous stipuler que la transduction est une composante essentielle de l’implémentation de la cognition et même finalement que nous sommes nos propres transducteurs.
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Marilyn11 février 2019 à 22 h 02
Searle a utilisé l’argument de la chambre chinoise pour faire valoir qu’il y avait une différence importante entre la manipulation des symboles et la pensée et la compréhension. Nonobstant, il n’a donné aucune indication de la manière dont les symboles (les mots) deviennent significatifs et donc du problème de l’ancrage des symboles.

Les symboles n’ont pas de qualités sémantiques. Pour avoir un sens, les symboles doivent être connectés à l’environnement ou, comme le dit Harnad, « au monde de la bonne façon ». Lorsqu’un symbole est associé à un ensemble de données sensorielles perçues, il devient ancré. Par exemple, en tant qu’humains, nous comprenons ce que le symbole « orange » signifie parce que nous avons appris et donc connaissons le gout, l’arôme et à quoi ressemble une orange. Ces projections sensorielles analogiques forment nos représentations iconiques du fruit. Le nom de l’objet auquel le symbole correspond, par contraste, fait référence à sa représentation catégorique. Cependant, afin de montrer que les programmes informatiques ont une sémantique et qu’un robot puisse comprendre la notion d’une « orange », ce dernier devrait acquérir l’icône « orange », et ce en apprenant davantage sur le fruit par lui-même.

Enfin, les symboles peuvent être combinés. Par exemple, dans le cas où une personne n’a jamais vu un léopard, mais possède les symboles ancrés « panthère » et « taches », elle pourrait alors construire la représentation iconique du « léopard » et reconnaitre le chat sauvage si elle en voyait un.
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Samuel Vallerand12 février 2019 à 08 h 19
Le problème de l'ancrage des symboles consiste à se demander comment des symboles peuvent acquérir un sens.
Nous utilisons souvent le sens de certains symboles pour donner un sens à d'autres symboles (ex. dictionnaire). Mais cela présuppose que certains symboles possèdent déjà un sens.
Comment cette acquisition primitive a-t-elle lieu? Searle a démontré qu'elle n'était pas le résultat d'une computation.
Elle doit avoir lieu dans une conscience, car c'est là, et là seulement, que la notion de sens a un sens.
Une hypothèse que vous avancer dans ''The Symbol Grounding Problem (2003)'' est que l'ancrage se fait à travers un processus dynamique, d'interactions entre symboles et référents.

Mes questions :
1. Étant donné la distinction de Frege entre sens et référence, acceptée au début du texte, comment le sens est-il produit par la connection entre symbole et référent?
2. Qu'en est-il des symboles qui n'ont pas de référents? (ex. les concepts abstraits comme la justice)
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Sophie Séguin12 février 2019 à 14 h 54
5.1

Il existe une différence majeure entre nommer et signifier, d’où le problème de l’ancrage des symboles. On nomme quelque chose comme on pourrait le pointer du doigt «ceci est telle chose», cependant on signifie quelque chose quand on ajoute un sens «ceci implique cela». J’imagine qu’on pourrait transposer cette idée au fait que lorsque que je vois avec mes yeux (sensorimoteur) une banane, je pense alors que voici une banane. Par contre, si lorsque je vois une banane (ressenti) je pense à un fruit exotique de couleur jaune qui pousse dans les forêts tropicales et qui constitue une source de potassium, alors sans nommer j’énumère les attributs de ce que c’est être une banane. Cette idée équivalente à un nom de catégorie d’objet et les caractéristiques que doivent avoir l’objet pour être dans la catégorie.
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Sophie Séguin12 février 2019 à 14 h 55
5.2

Je comprends qu’il est nécessaire que les symboles se retrouvent dans un système de symboles pour qu’il y ait des référents. Autrement dit, un symbole seul (singulier) est insuffisant et il nécessite d’autres symboles pour être comparé aux autres symboles. Est-il semblable ou non-semblable ? Il faut d’emblée traiter d’un objet et de son complément. Il semble y avoir une «limite» aux objets dits semblables, dans l’idée de synonymie où A est semblable à B et B est semblable à A en terme de signification, et donc peut-on affirmer qu’ils sont synonymes (Quine, 1953)? De façon générale, on peut traiter l’information de manière universelle, lorsque un objet (ou symbole) est considéré dans un ensemble d’objets qui possèdent ou non des caractéristiques semblables pour être en mesure d’utiliser le mot référent sans même utiliser le mot contexte.

Or, j’ai toujours du mal à comprendre comment peut-on comparer un T3 avec un humain ? Si on admet théoriquement que ça se produise, il faudrait une intelligence humaine supérieure pour être comparé à une intelligence artificielle. Selon moi, l’état de la conscience humaine et du ressenti n’est pas computationnelle, puisqu’il y a une différence majeure entre le raisonnement logique et la créativité de l’esprit en fonction de nos expériences.
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Riccardo Chmielowiec17 février 2019 à 10 h 52
Le modèle que vous développez pour expliquer la cognition répond à la fermeture du béhaviorisme, qui refuse l’introspection et l’interprétation des états mentaux, ramène de la dérive mentaliste du cognitivisme l’interprétabilité sémantique des comportements (sans pour autant qu’elle soit purement subjective) et répond au manque de compositionnalité symbolique de la théorie connexionniste, c'est-à-dire que les réseaux neuronaux ne sont pas décomposables et maniables comme le sont un autre système symbolique, qui suivrait une syntaxe (une structure hiérarchique) à laquelle on peut attribuer du sens.

Les symboles sont dits « ancrés » quand, des multiples « impressions sensorielles » que l’on a d’un objet, certaines sont discriminées, c’est-à-dire qu’elles sont jugées plus similaires à l’objet visé que d’autres (un tournevis est moins similaire à une pomme que ne l’est une tomate). Celles qui restent sont « identifiées » comme faisant partie d’une catégorie ou non (les pommes et les tomates sont rouges, mais une pomme est une pomme, alors qu’une tomate n’est pas une pomme; une pomme verte équivaut aussi à une pomme rouge, alors qu’une tomate n’est aucune de celles-ci). Ce dernier processus s’effectue notamment par la réduction aux caractéristiques invariables de ce symbole individuel, ou icône (par exemple : le goût et la texture d’une pomme ne sont pas celles de la tomate; on ne les consomme pas de la même façon).
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Mustafa Ebrahim19 février 2019 à 12 h 54
Dans le texte précèdent de Searl, nous apprenons que même avec un manque de sens aux symboles une machine peut donner "l'illusion" d'agir indépendamment. Ce contexte nous laisse croire qu'un IA témoigne d'une sorte d'intelligence, cependant l'intelligence n'est pas centré que sur un système de symbole, ce n'est qu'une fine partie.
L'ancrage des symboles est le lien entre le référent et sa signification. Mais, un référent et sa signification ne sont pas la même chose. La signification englobe 2 catégories: le référent en soi et l'accès à ce symbole . Cependant, l'apprentissage d'un nombre de symboles équivaut pas au sens des symboles. De plus, ils se distinguent du monde extérieur. Donc, le problème de l'ancrage des symboles est le fait qu'une machine (IA) peut manipuler différents symboles sans atteindre le sens de celui-ci.
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Unknown19 février 2019 à 16 h 17
Contrairement à un programme informatique, un robot est capable d’identifier le référent d’un mot. C’est-à-dire qu’il a la capacité sensori-motrice pour catégoriser l’objet au bon mot. Si je comprends bien l’apprentissage des catégories est préalable à l’ancrage des symboles et l’ancrage des symboles est nécessaire à l’acquisition du sens, mais non suffisante. Puisque dans le langage il n’y a pas de lien entre la forme des mots du langage et la forme de l’objet qu’il représente, cela doit être appris.
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Yvan Nazaraly Hassanaly3 mars 2019 à 16 h 24
Nous avons vu en classe de manière plus profonde le problème de l'ancrage des symboles. Nous pouvons comprendre que la computation ne suffit pas, car si nous avons que des symboles, il est impossible d’arriver au sens et au réfèrent. Même si on a une définition d’un symbole, si on ne les comprend pas, on tournera en rond. - Le problème serait que l’on incorpore les symboles dans la réalité, c’est-à-dire, qu’il est en relation avec T2. Searl y voit un problème et y dit si je peux réussir le chinois sans parler le chinois, je le passe et cela pose problème donc qu’il n’y a pas seulement de la computation, possiblement même pas du tout de la computation.
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Magali Chevarie Chiasson5 mars 2019 à 12 h 18
Suite à la lecture des textes ainsi que le contenu du cours, j’en viens à une certaine compréhension du problème de l’ancrage des symboles. Selon la théorie de la computation, un robot peut réussir T2, c’est-à-dire démontrer qu’il a les capacités verbales d’un humain. Searle, selon son argument de la chambre chinoise, prétends qu’il peut réussir le T2 en chinois et qu’il ne comprends pas le chinois, ce qui veut donc dire, selon son argument, que la cognition n’est pas computation puisqu’il peut réussir T2 sans comprendre. L’exemple qui me permet le mieux de comprendre le problème de l’ancrage des symboles est l’exemple du dictionnaire chinois-chinois. Cet exemple démontre qu’il est impossible de comprendre le chinois en se basant uniquement sur des symboles chinois. Le problème de l’ancrage des symboles est donc qu’il est impossible de comprendre le sens et le référent d’un symbole s’il n’a aucun sens. On ne peut donc pas apprendre ou comprendre suite à une manipulation de symboles, si tous ces symboles n’ont pas de sens ni de référent.
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Steffi Benoit12 mars 2019 à 16 h 47
L’ancrage des symboles, c’est le fait de sortir les symboles de leur propriété arbitraire en leur attribuant un sens qui les associe à un objet du monde réel. Selon l’argument de Searle, cet ancrage n’est pas nécessaire à T2, qui s’exécute par la computation seule, pour passer le test de Turing. Il invalide ce test en prouvant que la manipulation de symboles linguistiques pourrait permettre à un ordinateur d’utiliser une langue de manière identique à celle d’un humain sans en comprendre un seul mot. Ce que je ne comprends pas de cet argument, c’est qu’il ne parle que du sens littéraire que peuvent prendre les mots. Qu’en est-il des doubles sens, des métaphores? Les machines seraient-elles capables, uniquement par la computation, de manipuler des symboles linguistiques sans en connaître le sens de manière à générer des métaphores? La différence entre l’usage de la langue par une machine et son usage par un être humain pourrait-elle plutôt se situer là? Se pourrait-il que Searle n’ait pas poussé son argument aux capacités d’abstraction de l’humain?
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Claudie Roy19 mars 2019 à 21 h 00
Le problème de l’ancrage des symboles se définit comme suit: l’acquisition du sens de symboles linguistiques est impossible si l’input offert est exclusivement constitué d’éléments du même système de symboles linguistiques. L’intérêt de ce problème dans le contexte des sciences cognitives est le suivant: Les machines manipulant les symboles (ou IA symbolique) sont grandement utilisées pour tenter de reproduire les mécanismes causaux de la cognition. Or, si l’utilisation adéquate de symboles linguistiques, qui prend racine dans l’ancrage de ces symboles, est impossible avec un input exclusivement constitué de ces symboles, un IA symbolique n’est pas en mesure de manipuler les symboles linguistiques de la même façon que le ferait un humain. Il est donc évident que pour produire la cognition, il faut offrir un input autre que les symboles linguistiques non ancrés pour permettre la création de lien entre les symboles et leurs référents. Les solutions proposées sont de donner une description faite par un observateur externe des divers symboles linguistiques à la machine et de donner des capacités sensori-motrices à l’IA symbolique de façon à ce qu’elle crée d’elle-même l’ancrage des symboles linguistiques en expérimentant le monde réel. Toutefois, une telle machine ne correspond plus à l’IA symbolique puisqu’elle est maintenant munie de périphériques ne manipulant pas exclusivement des symboles.

Je crois que la deuxième solution est à privilégier puisqu’elle permet à la machine d’expérimenter les catégories. J’ai l’intuition que cette expérimentation permettrait une meilleure définition des catégories. Cette intuition est-elle valide? Et est-ce que l’accès à des capacités sensori-motrices permet à la machine de définir une catégorie que part ce qui est nécessaire dans un contexte donné comme le fait l’acteur humain? ( ici je fais référence à l’économie d’information mentionnée dans (Harnad, 1990))

Aussi, je comprends mal la première solution au problème de l’Ancrage des symboles qui est proposée. Ces descriptions seraient-elles des instructions permettant la maitrise de certaines catégories? Quelles formes auraient ces instructions? Il est évident qu’il ne s’agirait pas de symboles linguistiques.

Aussi, une machine manipulant les symboles linguistiques en fonction de leurs formes ET de leurs référents est-elle un IA symbolique? Ou se terme est-il réservé aux machines traitant les symboles qu’en fonction de leurs formes?
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NGOMBE Marthiale25 avril 2019 à 08 h 10
Je suis d’avis que pour expliquer quelque chose, une seule théorie n’est pas suffisante pour l’expliquer dans son entièreté mais je pense plutôt que cela nécessite la contribution d’autres idées/théories. Ainsi, concernant l’opposition entre computation et connexionnisme, je ne pense pas qu’ils devraient en opposition, je pense qu’elles peuvent être utilisées conjointement. D’après moi, j’ai l’impression que le computationnalisme pourrait expliquer ce qu’il se passe à l’échelle d’un neurone seul tandis que les idées connexionnalistes pourraient expliquer ce qu’il passe au niveau d’un réseaux de neurones.
Aussi, je ne suis pas sûre d’avoir compris pour le système «PAR» dans l’argument des trois chambres. Est-ce-que le système PAR pourrait réussir le test de la chambre chinoise parce qu’un parallèle peut se faire entre chinois et une langue similaire qui lui permettrait indirectement de la comprendre?
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Jeannick Adoutoro26 avril 2019 à 05 h 36
Le connexionnisme est une théorie selon laquelle la cognition serait « une structure dynamique de connexions et d'activations à l'œuvre dans un réseau neuronal ». Il s’oppose au computationalisme.
Les réseaux neuronaux seraient des réseaux virtuels considérés comme des simulations computationnelles en série de ces réseaux. Il n’y aurait donc pas de réels états d’activation de neurones entre eux comme ça serait le cas pour un vrai réseau. Les réseaux neuronaux seraient également considérés comme le support matériel nécessaire à l’implémentation des systèmes de symboles. Un troisième point de vue sur les réseaux neuronaux serait qu’une partie de leurs propriétés et potentiels proviendrait de la dépendance de leur implémentation sous la forme dont on connaît ces réseaux (neurones interconnectés, parallèles).
Les réseaux neuronaux ne sont pas capables de manipuler les symboles afin de résoudre des problèmes comme la computation peut le faire. De plus, le computationalisme peut en principe simuler l’apprentissage à l’aide d’algorithmes.
Le computationalisme et le connexionnisme englobent des aptitudes que le cerveau est capable de réaliser. Malgré tout, ils n’expliquent pas le mécanisme causal permettant à l’humain de réaliser les tâches que la computation ou les réseaux neuronaux peuvent faire.
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Jade Gohier26 avril 2019 à 18 h 30
Le problème de l’ancrage des symboles n’est pas la reconnaissance des symboles ou de leur signification mais de leur interprétation. Puisque, leur signification dépend bel et bien de leurs interprétations. Le problème avec les symboles c’est qu’on doit être capable de connaître la signification du symbole en le voyant donc il devrait avoir un certain nombre d’ancrage afin de pouvoir produire le langage comme un être humain. Nous devons avoir un certain contact avec ce dont nous faisons référence de par nos sens. L'objet doit interagir de par ses sens avec l’objet. Ses interactions se nomme les affordances.
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Soumeya HIDA28 février 2021 à 12 h 10
J’espère avoir compris cette théorie mais ce que je me dis c’est que l’ancrage des symboles (comme la langue française pour moi) n’est qu’arbitraire.
Ce que je veux dire par là c'est que le langage et arbitraire : le choix des mots et leur signification est aussi arbitraire cela fait partie de ce qu'on appelle la convention; donc selon moi l'ancrage des symboles et arbitraire et conventionnel. Je ne sais pas si ce que je dis a du sens ou si ça un rapport avec la théorie parce que je ne pense pas bien l'avoir compris mais ce qui fait qu’un symbole est ancré c'est l'habitude. Quelqu'un qui apprend une nouvelle langue aura de la difficulté puisque celle-ci n'est pas dans son habitude.
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