Discussion :

[recherche888]

Bonjour,

1) L'IA a-t-elle vocation à reproduire rigoureusement ce qu'est la cognition humaine ?

2) En cas de réponse positive à la première question :
Si pour certains de ses tenants, l'IA a vocation à reproduire rigoureusement ce qu'est la cognition humaine, pensez-vous comprendre comment une machine "consciente" pourrait s'avérer aussi médiocre que les humains en matière de calcul mental (à côté de ce que peut faire, en la matière, un ordinateur ordinaire (non conscient...)) ?
Que des opérations complexes soient effectuées par nos circuits neuronaux (et par les processeurs de notre future machine consciente), mais sans que nous ne puissions répondre aussi aisément et rapidement qu'un ordinateur à un ordre de calcul, reste surprenant. Je n'ai jamais eu à ce propos d'explications convaincantes... et tenter de reproduire cette "curiosité" avec l'IA pourrait contribuer à ce que cela soit moins surprenant...

3) Pour l'élucidation de la question centrale "comment un système physique (informatique ou biologique) peut-il donner lieu à des capacités cognitives ?", pensez-vous que l'IA a/aura forcément un train d'avance sur les neurosciences computationnelles dans la mesure où, a priori, la modélisation en neurosciences est elle-même tout à fait tributaire des performances offertes par les outils informatiques mis à sa disposition ?

Merci

[Franck Dernoncourt]

1) L'IA a-t-elle vocation à reproduire rigoureusement ce qu'est la cognition humaine ?

Je dirais plutôt que l'IA à la vocation à développer la capacité d'imiter les produits de la cognition humaine.
Comprendre le cerveau humain est plus du côté des neurosciences.

2) En cas de réponse positive à la première question :
Si pour certains de ses tenants, l'IA a vocation à reproduire rigoureusement ce qu'est la cognition humaine, pensez-vous comprendre comment une machine "consciente" pourrait s'avérer aussi médiocre que les humains en matière de calcul mental (à côté de ce que peut faire, en la matière, un ordinateur ordinaire (non conscient...)) ?
Que des opérations complexes soient effectuées par nos circuits neuronaux (et par les processeurs de notre future machine consciente), mais sans que nous ne puissions répondre aussi aisément et rapidement qu'un ordinateur à un ordre de calcul, reste surprenant. Je n'ai jamais eu à ce propos d'explications convaincantes... et tenter de reproduire cette "curiosité" avec l'IA pourrait contribuer à ce que cela soit moins surprenant...

Les réseaux de neurones ont des limitations assez fortes pour certains types de calcul. Typiquement, ils ne sont pas du tout fait pour faire des tournes des algo de type alpha-beta comme le fait un programme d'échec. Je n'ai néanmoins pas d'explication mathématique précise en tête pour mieux expliquer cela, mais il me semble que c'est la raison. Pour te donner néanmoins un exemple précis, la multiplication est galère à réaliser par un réseau de neurones.
Dans d'autres domaines, tels que la reconnaissance de forme, les réseaux de neurones sont par contre très bon (e.g. cela explique pourquoi Dragon NaturallySpeaking a encore beaucoup de progrès à faire pour atteindre le niveau des humains).

3) Pour l'élucidation de la question centrale "comment un système physique (informatique ou biologique) peut-il donner lieu à des capacités cognitives ?", pensez-vous que l'IA a/aura forcément un train d'avance sur les neurosciences computationnelles dans la mesure où, a priori, la modélisation en neurosciences est elle-même tout à fait tributaire des performances offertes par les outils informatiques mis à sa disposition ?

Wiki a une bonne définition de la cognition je trouve :

La cognition est le terme scientifique pour désigner les mécanismes de la pensée. Historiquement, la cognition désignait la capacité de l'esprit humain à manipuler des concepts. Mais plus récemment, en sciences cognitives, le mot cognition est utilisé pour désigner non seulement les processus de traitement de l'information dits « de haut niveau » tels que le raisonnement, la mémoire, la prise de décision et les fonctions exécutives en général mais aussi des processus plus élémentaires comme laperception, la motricité ainsi que les émotions alors même que traditionnellement, affectivité et intellect ont longtemps été vus comme des mécanismes opposés.
Cette définition est souvent étendue au-delà du seul cadre de la cognition humaine pour inclure tous les processus « intelligents » y compris chez les animaux non-humains ou implémentés au sein de systèmes artificiels, comme les ordinateurs. Lessciences cognitives rassemblent l'ensemble des domaines scientifiques consacrés à l'étude de la cognition notamment, les neurosciences, la psychologie, l'intelligence artificielle, les mathématiques appliquées à la modélisation des fonctions mentales, l'anthropologie, ou la philosophie de l'esprit. Cette recherche transdisciplinaire est souvent fédérée par des hypothèses relatives à la nature de la cognition, conçue comme simulation, comme manipulation formelle de symboles ou encore comme une propriété émergeant des systèmes complexes.

L'IA se situe dans la définition étendue de la cognition, tandis que les neurosciences se situent dans le sens strict.
Je dirais donc que les neurosciences sont tributaires des performances offertes par le cerveau humain :-)

[recherche888]

Je dirais plutôt que l'IA à la vocation à développer la capacité d'imiter les produits de la cognition humaine.
Comprendre le cerveau humain est plus du côté des neurosciences.

Qu'entends-tu par "cognition humaine" sinon ses produits ? Désolé

Les réseaux de neurones ont des limitations assez fortes pour certains types de calcul. Typiquement, ils ne sont pas du tout fait pour faire des tournes des algo de type alpha-beta comme le fait un programme d'échec. Je n'ai néanmoins pas d'explication mathématique précise en tête pour mieux expliquer cela, mais il me semble que c'est la raison. Pour te donner néanmoins un exemple précis, la multiplication est galère à réaliser par un réseau de neurones.
Dans d'autres domaines, tels que la reconnaissance de forme, les réseaux de neurones sont par contre très bon (e.g. cela explique pourquoi Dragon NaturallySpeaking a encore beaucoup de progrès à faire pour atteindre le niveau des humains).

Je trouve ça assez étonnant.
Combien de millions d'opérations, dont des multiplications, doit faire un robot humanoïde pour pouvoir se déplacer avec bien plus de difficultés que ne le peut un humain ?! Comment notre cerveau y échapperait-il ?

L'IA se situe dans la définition étendue de la cognition, tandis que les neurosciences se situent dans le sens strict.
Je dirais donc que les neurosciences sont tributaires des performances offertes par le cerveau humain :-)

Bêtement, j'aurais tendance à dire que l'IA est aussi tributaire des performance offertes par le cerveau humain (car mise en oeuvre par celui-ci). Et donc limitée par ses propres performances.
Mais c'est sans considérer que ce cerveau a pu créer bien plus rapide que lui en matière en calcul...
De cela (raisonnement très très rapide...), on pourrait peut-être penser que l'on produira des systèmes cognitifs éventuellement plus rapides, mais ne pouvant dépasser notre cerveau, qualitativement parlant (un ordinateur ne fait rien qui nous soit étrange). À moins que la vitesse soit un critère suffisant pour que certaines fonctions aillent non seulement plus vite, mais "plus loin"...

Merci !

[Franck Dernoncourt]

Qu'entends-tu par "cognition humaine" sinon ses produits ? Désolé

Pour moi (et wiki), la cognition humaine désigne les mécanismes de la pensée, tandis que les produits désignent ce qu'il en résulte (prise de décision, exploration, etc). L'IA développe des outils permettant d'imiter ces produits (e.g. prise de décision -> systèmes experts, exploration -> algorithmes évolutionnistes, etc)

Je trouve ça assez étonnant.
Combien de millions d'opérations, dont des multiplications, doit faire un robot humanoïde pour pouvoir se déplacer avec bien plus de difficultés que ne le peut un humain ?! Comment notre cerveau y échapperait-il ?

Le robot humanoïde calcule tout de façon "arithmétique", le cerveau humain utilise des mécanismes biologiques, telles les grid cells (http://en.wikipedia.org/wiki/Grid_cell ; exemple d'article : http://www.gnt.ens.fr/~cmachens/teac...Keefe_2007.pdf "An Oscillatory Interference Model of Grid Cell Firing" Burgess_Barry_OKeefe_2007) dans le cas du déplacement.

Bêtement, j'aurais tendance à dire que l'IA est aussi tributaire des performance offertes par le cerveau humain (car mise en oeuvre par celui-ci). Et donc limitée par ses propres performances.
Mais c'est sans considérer que ce cerveau a pu créer bien plus rapide que lui en matière en calcul...
De cela (raisonnement très très rapide...), on pourrait peut-être penser que l'on produira des systèmes cognitifs éventuellement plus rapides, mais ne pouvant dépasser notre cerveau, qualitativement parlant (un ordinateur ne fait rien qui nous soit étrange). À moins que la vitesse soit un critère suffisant pour que certaines fonctions aillent non seulement plus vite, mais "plus loin"...

Pourrais-tu mentionner un exemple de limite ?
A ma connaissance, il n'existe aucun obstacle théorique à l'IA (même forte). Un article intéressant : http://en.wikipedia.org/wiki/Strong_AI

[recherche888]

Pour moi (et wiki), la cognition humaine désigne les mécanismes de la pensée, tandis que les produits désignent ce qu'il en résulte (prise de décision, exploration, etc). L'IA développe des outils permettant d'imiter ces produits (e.g. prise de décision -> systèmes experts, exploration -> algorithmes évolutionnistes, etc)

Je trouve que ce n'est pas si simple (il me semble que nous pourrions considérer que la prise de décision constitue aussi bien un mécanisme de la pensée qu'un produit de la cognition).

Le robot humanoïde calcule tout de façon "arithmétique", le cerveau humain utilise des mécanismes biologiques, telles les grid cells (http://en.wikipedia.org/wiki/Grid_cell ; exemple d'article : http://www.gnt.ens.fr/~cmachens/teac...Keefe_2007.pdf "An Oscillatory Interference Model of Grid Cell Firing" Burgess_Barry_OKeefe_2007) dans le cas du déplacement.

Merci ! wow !

Mais est-on certain que ces cellules ne fonctionnement pas d'une façon complètement "arithmétique" ?
L'article semble quand même utiliser des modèles mathématiques (même simples).

Pourrais-tu mentionner un exemple de limite ?
A ma connaissance, il n'existe aucun obstacle théorique à l'IA (même forte). Un article intéressant : http://en.wikipedia.org/wiki/Strong_AI

Un exemple de limite de la cognition humaine (se ramenant donc à des limitations "qualitatives") ? Euh... L'incapacité d'avoir simultanément plusieurs pensées conscientes, par exemple ? Pas vis-à-vis de stimuli extérieur, je veux parler d'une incapacité à "penser à deux choses à la fois", comme on dit.
Il pourrait aussi s'agir d'une limitation quantitative, mais je n'en suis pas sûr (impossible de penser simultanément à deux idées même très simples ; possibilité d'approfondir une idée bien plus complexe).
Il m'est difficile de considérer, "de haut", ce que pourrait être les limitation de ce qui me permet de réfléchir à ces limitations.
Pas simple... j'aurais peut-être dû m'arrêter plus tôt ;-)

Merci beaucoup !

[Franck Dernoncourt]

Je trouve que ce n'est pas si simple (il me semble que nous pourrions considérer que la prise de décision constitue aussi bien un mécanisme de la pensée qu'un produit de la cognition).

Excuse-moi, le terme choisi était effectivement ambigu, par prise de décision je ne voulais désigner que la décision et non le processus de prise de décision.

Mais est-on certain que ces cellules ne fonctionnement pas d'une façon complètement "arithmétique" ?
L'article semble quand même utiliser des modèles mathématiques (même simples).

Bon là aussi mes termes n'étaient pas les meilleurs. Par calculer de façon "arithmétique", je faisais référence à l'architecture de von Neumann, dans laquelle les opérations de base sont traitées par l'unité arithmétique et logique, à comparer avec le support biologique du cerveau (neurones, cellules gliales, etc) dont les primitives sont totalement différentes. C'est donc au niveau hardware que je me situe.

Un exemple de limite de la cognition humaine (se ramenant donc à des limitations "qualitatives") ? Euh... L'incapacité d'avoir simultanément plusieurs pensées conscientes, par exemple ? Pas vis-à-vis de stimuli extérieur, je veux parler d'une incapacité à "penser à deux choses à la fois", comme on dit.
Il pourrait aussi s'agir d'une limitation quantitative, mais je n'en suis pas sûr (impossible de penser simultanément à deux idées même très simples ; possibilité d'approfondir une idée bien plus complexe).
Il m'est difficile de considérer, "de haut", ce que pourrait être les limitation de ce qui me permet de réfléchir à ces limitations.

Je pense également que "penser à deux choses à la fois" est plutôt du côté quantitatif du point de vue de cette discussion (bien que cette fonctionnalité peut également être considérée qualitativement, dans le cas des ordinateurs par exemple avec le multithreading car ce n'est pas juste une simple montée en puissance mais demande la création de nouveaux concepts, e.g. la commutation de contexte).

[recherche888]

Excuse-moi, le terme choisi était effectivement ambigu, par prise de décision je ne voulais désigner que la décision et non le processus de prise de décision.

Ok!

J'ai hâte de voir à quoi donneront lieu les décisions, "libres", des premiers systèmes intelligents. Serons-nous "communicables"... ? ;-)

Bon là aussi mes termes n'étaient pas les meilleurs. Par calculer de façon "arithmétique", je faisais référence à l'architecture de von Neumann, dans laquelle les opérations de base sont traitées par l'unité arithmétique et logique, à comparer avec le support biologique du cerveau (neurones, cellules gliales, etc) dont les primitives sont totalement différentes. C'est donc au niveau hardware que je me situe.

Je dois creuser davantage le sujet pour comprendre en quoi les réseaux de neurones, cellules gliales... etc. n'en viennent pas à constituer ces UAL.

Je pense également que "penser à deux choses à la fois" est plutôt du côté quantitatif du point de vue de cette discussion (bien que cette fonctionnalité peut également être considérée qualitativement, dans le cas des ordinateurs par exemple avec le multithreading car ce n'est pas juste une simple montée en puissance mais demande la création de nouveaux concepts, e.g. la commutation de contexte).

Comment se fait-il que nous en soyons incapables ? Simple limitation quantitative de ressources ? Peut-être bien...

[Franck Dernoncourt]

Comment se fait-il que nous en soyons incapables ? Simple limitation quantitative de ressources ? Peut-être bien...

Bonne question ! Des études expérimentales ont déjà montré cela, je ne sais pas si côté neurosciences il y a déjà eu des explications.