Les grands courants de l’IA (rappel)¶
- Cognitivisme, représentations materielles, théorèmes logiques. Turing, A. (1936), Newell & Simon, H. A. (1976), Fodor, J. A. (1983)
- Connexionnisme, micro et macro-représentations, réseaux de neurones. McCulloch, W. S., Pitts, W. (1943), Rosenblatt, F. (1962), Hopfield, J. J. (1982)
- Enactivisme, auto-organisation, cognition incorporée. Maturana, H., Varela, F. J. (1973), Varela, F. J., Thompson, E. & Rosch, E. (1991)
- Approche dynamique, systèmes complexes, représentations émergentes, paralellisme et complexité, stabilité et robustesse, systèmes multi-agents. Thelen, E. & Smith, T. B. (1993), van Gelder, T. & Port, R. F. (1995), Crutchfield, J. P. (1994), Mitchell, M. (1998) Steels, L. (2003), Rocha, I. M. & Hordijk, W. (2005)
L’approche cognitive¶
Computer Machinery, selon Turing¶
Alan Mathison Turing (1912-1954)
“The idea behind digital computers may be explained by saying that these machines are intended to carry out any operations which could be done by a human computer.”
Turing, A. M. Computing machinery and intelligence. Mind, v. 59, 1950, pp. 433-460.
The Logic Theorist¶
Allen Newell (1927-1992)
Avec Newell, Simon et Shaw (1955-1956), on parle des premiers programmes d’intelligence artificielle. Ils développent le “Logic Theorist”, un programme qui a pour objectif de résoudre des problèmes en immitant la façon dont les humains procéderaient pour le faire.
Grâce à ces programmes, ils démontrent même 38 des 52 théorèmes de “Principia Mathematica” de Russell et Whitehead.
https://en.wikipedia.org/wiki/Logic_Theorist https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Mathematica
Cycle vertueux d’interactions entre psychologie et informatique¶
The psychological observations and experiments lead to the formulation of hypotheses about the symbolic processes the subjects are using, and these are an important source of the ideas that go into the construction of the programs.
Not only are psychological experiments required to test the veridicality of the simulation models as explanations of the human behavior, but out of the experiments come new ideas for the design and construction of physical symbol systems.
Newell, A., & Simon, H. (1976). Computer science as empirical inquiry: Symbols and search. Communications of the Association for Computing Machinery, 19(3), 113-126.
Les représentations matérielles¶
Introduction de la notion de système symbolique physique
Un système symbolique physique a les moyens nécessaires et suffisants pour réaliser des actions intelligentes.
We come now to the evidence for the hypothesis that physical symbol systems are capable of intelligent action, and that general intelligent actions calls for a physical symbol system.
Newell, A., & Simon, H. (1976). Computer science as empirical inquiry: Symbols and search. Communications of the Association for Computing Machinery, 19(3), 113-126.
Différents niveaux de représentations matérielles¶
- Niveau neuro-physiologique
- Niveau du traitement des symboles
- Niveau de la représentation ou de la sémantique
(Selon Newell, A. (1982). The knowledge level. Artificial Intelligence, 18, pp 87-127).
As already mentioned, the semantics of representations can not literally cause a certain behavior of a system, only the material form of representation is causally effective. When we say we do something because we want the goal G or because we believe in P, we are assigning causality to a representation, although not the content concerned.
(Selon Pylyshyn, Z. W. (1984). Computation and cognition: toward a foundation for cognitive science. Cambridge: MIT press).
Méthode connexionniste et neurones formels¶
Le perceptron¶
Frank Rosenblatt - 1958
“The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain”
Les neurones formels¶
Walter Pitts (1923-1969), Warren McCulloch (1989-1969)
McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5, 115-133.
Analyse des liens entre neurones et langage¶
Dell, G. S. A spreading-activation theory ofretreival in sentence production. Psychological Review, 93, 283-321, 1986.
Liens entre réseaux de neurones et mémoire¶
Les connexionistes ont montré que certaines propriétés de notre mémoire au niveau cérébral sont clairement des propriétés émergentes des réseaux de neuronnes.
Réseaux de neurones et classes / catégories¶
Collins, M. (2002). Discriminative training methods for hidden Markov models: Theory and experiments with the perceptron algorithm. In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP ‘02).
Énaction et cognition incorporée¶
Enaction et représentation¶
Illustration modifiée par Varela montrant à la fois la perception d’un oiseau et d’un observateur qui imagine le système (oiseau, environnement) d’un point de vue cognitif.
Varela, F. J. (1989c). Invitation aux sciences cognitives. Paris: Editions du Seuil.
Dérive naturelle, auto-organisation¶
Selon Maturana, un être vivant pour être soumis à la sélection naturelle, doit commencer par exister.
Maturana, H. & Mpodozis, J. The origin of species by means of natural drift. Rev. chil. hist. nat. [online]. 2000, vol.73, n.2, pp. 261-310.