Fiche de révision : Sciences cognitives et abduction

📋 Plan du Cours

1. Champ et institutionnalisation des sciences cognitives
2. Fondements de la neuroscience cognitive
3. Évolution de la psychologie cognitive
4. Rôle et méthodes de l’intelligence artificielle
5. Intelligence artificielle et cognition
6. Émergence de la linguistique cognitive
7. Paradigmes du langage et cognition
8. Fondements philosophiques de la cognition
9. Philosophie et interdisciplinarité cognitive
10. Abduction et génération d’hypothèses

📅 Repères chronologiques

1. début des années 1950La théorie de l’information commence à influencer les théories linguistiques et les premiers traitements automatiques du langage se développent.
2. 1955Noam Chomsky utilise la théorie des langages formels pour construire sa grammaire générative.
3. milieu des années 1970George Lakoff et Charles Fillmore contestent le primat de la syntaxe et de l’approche formelle de la cognition au profit de la sémantique.
4. années 1980George Lakoff et Ronald Langacker développent des grammaires cognitives qui conçoivent les opérations linguistiques comme des parcours dans un espace abstrait.
5. 1984Le CNRS lance l’action de recherche intégrée « Communication ».
6. 1995Le Groupement d’intérêt scientifique « Sciences de la cognition » est créé à l’initiative du ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche pour coordonner plusieurs organismes de recherche.

📖 1. Champ et institutionnalisation des sciences cognitives

🔑 Notions clés & Définitions

• Sciences cognitives : Champ interdisciplinaire qui cherche à élucider les rapports entre l’esprit et la matière, notamment le cerveau, le corps et l’ordinateur, par l’expérimentation, la modélisation et l’usage de technologies de pointe.

★ À maîtriser

• Les sciences cognitives conjuguent les apports de:
  • la neuroscience cognitive
  • la psychologie cognitive
  • l’Intelligence Artificielle
  • la linguistique cognitive
  • la philosophie de l’esprit

Compléments

• La naissance des sciences cognitives est généralement située au milieu du XXe siècle.

💡 Astuce mémo

Expérimentation → modélisation → technologies de pointe

📖 2. Fondements de la neuroscience cognitive

🔑 Notions clés & Définitions

• Neuroscience cognitive : Discipline née du rapprochement entre la psychologie cognitive, l’Intelligence Artificielle et les neurosciences, qui cherche à comprendre la nature et la structure des opérations mentales.

★ À maîtriser

• 🔄 Une approche computationnelle décrit une activité mentale en:
  1. une information d’entrée
  2. une opération effectuée sur cette information
  3. une information de sortie

📌 L’analyse computationnelle est une réflexion logique qui détermine les qualités nécessaires à un système pour produire un comportement, tandis que la simulation informatique est un programme qui reproduit les opérations de sous-systèmes inférées par cette analyse.

• Un modèle de neuroscience cognitive doit être à la fois plausible sur le plan neuronal et compatible avec les résultats d’expériences de simulation.

• La tomographie par émission de positons, l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle et la magnéto-encéphalographie permettent d’observer l’activité du cerveau intact et de déterminer les régions impliquées dans une activité cognitive.

Compléments

• La neuroscience cognitive est née dans les années 1980, avant l’affirmation de cette approche au début des années 1990 avec Wet Mind. The new cognitive neuroscience de Stephen Kosslyn et Olivier Koenig et The cognitive neurosciences dirigé par Michael Gazzaniga.

💡 Astuce mémo

Données cérébrales + modèles computationnels → compréhension des opérations mentales

📖 3. Évolution de la psychologie cognitive

🔑 Notions clés & Définitions

• Psychologie cognitive : Étude expérimentale des opérations de l’esprit, de leur développement et de leurs dysfonctionnements, en relation avec la psychophysique.
• Cognitivisme : Le cognitivisme conçoit l’esprit comme un système de traitement symbolique de l’information et la pensée comme un langage formel interne constitué de représentations symboliques, selon Jerry Fodor.

★ À maîtriser

📌 La chronométrie mentale infère les algorithmes mentaux à partir des temps de traitement et des erreurs, tandis que le paradigme lésionnel étudie les dysfonctionnements de patients cérébrolésés pour dégager les structures impliquées dans le fonctionnement normal.

• L’imagerie cérébrale fonctionnelle permet de visualiser directement l’activité cérébrale chez l’être humain normal pendant une tâche cognitive, contrairement aux méthodes classiques indirectes.

Compléments

• Les données d’imagerie cérébrale conduisent à remplacer une conception strictement modulaire des fonctions psychologiques par l’étude de réseaux cérébraux multiples et complexes, tout en introduisant l’idée de faible modularité et de synchronisation temporelle.

• La neuropsychologie cognitive décrit un esprit-cerveau-corps dans lequel les émotions jouent un rôle essentiel, notamment selon la théorie des marqueurs somatiques d’Antonio Damasio. — L'erreur de Descartes. La raison des émotions

💡 Astuce mémo

Esprit-ordinateur contre esprit-cerveau-corps

📖 4. Rôle et méthodes de l’intelligence artificielle

🔑 Notions clés & Définitions

• Intelligence Artificielle : Domaine qui utilise les ordinateurs pour simuler des processus habituellement attribués à l’intelligence humaine.

★ À maîtriser

• L’Intelligence Artificielle entre dans l’histoire à partir des années 1950, avec l’apparition des premiers ordinateurs et le contexte de la cybernétique.

📌 L’IA peut être conçue de manière orgueilleuse comme le paradigme qui dirige les autres disciplines, ou de manière humble comme l’implémentation informatique de modèles conçus par la psychologie, les neurosciences ou la linguistique.

• La contribution épistémologique majeure de l’IA aux sciences cognitives est l’étude du compromis nécessaire entre la puissance expressive des représentations et la capacité à prendre des décisions en temps utile.

Compléments

• Les premiers travaux de l’Intelligence Artificielle dans la seconde moitié du XXe siècle portent notamment sur les jeux et la démonstration de théorèmes, dans le contexte où Alan Turing défend l’idée d’une créature intelligente non humaine.

• Les débats actuels de l’IA portent notamment sur le symbole, le connexionnisme, la vie artificielle et l’apprentissage, qui proposent des conceptions différentes de la prise de décision.

• Les domaines traditionnels de l’IA comprennent:

  • la robotique
  • la reconnaissance de formes
  • la résolution de problèmes
  • la communication
  • la compréhension du langage
  • la représentation de l’incertain

💡 Astuce mémo

IA orgueilleuse : expliquer l’intelligence ; IA humble : simuler des modèles

📖 5. Intelligence artificielle et cognition

★ À maîtriser

📌 L’intelligence artificielle doit arbitrer entre la puissance expressive des modèles de la réalité et la capacité à prendre des décisions en temps utile.

• Les notions essentielles comprennent:

  • la complexité
  • le contrôle
  • l’expressivité
  • la logique
  • la métacognition
  • le raisonnement
  • la représentation
  • les réseaux sémantiques

• Les approches débattues sont:

  • le symbole
  • le connexionnisme
  • la vie artificielle
  • l’apprentissage

Compléments

• Les applications traditionnelles comprennent:

  • la robotique
  • la reconnaissance de formes
  • la résolution de problèmes
  • la communication
  • la compréhension du langage
  • la représentation de l’incertain

• Les systèmes experts des années 1975-1985 ont progressivement laissé place aux problématiques des bases de connaissances, de l’acquisition et de la validation des connaissances, ainsi qu’à l’explication et au diagnostic.

💡 Astuce mémo

Modèle riche ≠ décision rapide

📖 6. Émergence de la linguistique cognitive

🔑 Notions clés & Définitions

• Paradigme symbolique : conçoit la pensée comme une suite réglée d’opérations sur des symboles, à l’image des algorithmes informatiques.

📝 Points essentiels

• La psycholinguistique, constituée au début des années 1960 sous l’impulsion de George Miller, cherche notamment à valider les conceptions chomskiennes.

• Dans les années 1970, Jerry Fodor reprend l’idée d’un langage de la pensée qui structure les représentations mentales en propositions logiques.

💡 Astuce mémo

Cybernétique → Chomsky → psycholinguistique → connexionnisme

📖 7. Paradigmes du langage et cognition

🔑 Notions clés & Définitions

• Théorie des prototypes : soutient que l’organisation lexicale possède un caractère non aristotélicien.

★ À maîtriser

📌 Le cognitivisme classique privilégie un niveau symbolique, tandis que le connexionnisme lui oppose un niveau subsymbolique formé par les constituants des symboles.

Compléments

• Les systèmes connexionnistes donnent leurs meilleurs résultats dans la perception automatique du langage, notamment pour la reconnaissance de formes incomplètes ou bruitées.

💡 Astuce mémo

Calcul symbolique contre perception connexionniste

📖 8. Fondements philosophiques de la cognition

🔑 Notions clés & Définitions

• Recherche fondationnelle : enquête sur les conditions de légitimité d’une entreprise de connaissance, notamment la nature de son objet, l’adéquation de ses méthodes et la validité de celles-ci.
• Cognition : tout traitement de l’information permettant à un organisme ou à un système de former, stocker et combiner des représentations de son environnement pour planifier son action.

★ À maîtriser

• Dans les années 1930 et suivantes, Alan Turing et Alonzo Church établissent que toute forme de calcul peut être mécanisée et représentée dans le formalisme de la Machine de Turing universelle.

📌 Les modèles connexionnistes rejettent les règles portant sur des séquences de symboles, mais restent computationnels au sens où ils modélisent la propagation de l’excitation dans des réseaux de neurones formels.

Compléments

• Le fonctionnalisme distingue le physicalisme du type, associé aux premiers fonctionnalistes David Armstrong et David Lewis, du physicalisme occasionnel associé à Jerry Fodor et Hilary Putnam.

💡 Astuce mémo

Formalisation du calcul → mécanisation de la pensée

📖 9. Philosophie et interdisciplinarité cognitive

★ À maîtriser

• La philosophie contribue par: l’étude des fondements, la fourniture d’instruments conceptuels, la proposition d’hypothèses théoriques nouvelles

• Les thèmes majeurs comprennent:

  • la naturalisation de l’intentionnalité
  • les différents niveaux de conscience
  • les théories naïves de l’esprit

Compléments

• Paul Grice a influencé les linguistes, psychologues et anthropologues cognitifs par ses travaux sur la signification, tandis que John Austin et John Searle ont contribué par la théorie des actes illocutoires.

• La théorie de la modularité de l’esprit de Jerry Fodor a profondément marqué les recherches de psychologie cognitive.

📖 10. Abduction et génération d’hypothèses

🔑 Notions clés & Définitions

• Abduction : Charles Peirce — un raisonnement qui restreint d’abord le nombre des hypothèses susceptibles d’expliquer un phénomène donné.

★ À maîtriser

📌 Pour une implication logique A ⊃ B, la déduction infère B en présence de A, tandis que l’abduction considère A comme cause de B en présence de B.

📌 L’inférence abductive de A à partir de B n’est logiquement licite que si des connaissances supplémentaires établissent que A est la seule cause possible de B.

Compléments

📌 Selon Charles Peirce, l’induction généralise une idée à partir d’observations déjà effectuées, tandis que l’abduction propose une cause souvent impossible à observer directement.

💡 Astuce mémo

Déduction : A → B ; abduction : B → A

📊 Tableaux de synthèse

Disciplines centrales des sciences cognitives

Paradigmes cognitifs du langage