lundi 18 janvier 2021

PLAN DU COURS

 ISC1000-20, hiver 2021: Catégorisation, communication et conscience


Heure: mardi 18h00-21:00

Salle du cours: V-3430
Enseignant: Stevan Harnad

Skype: sharnad

Courriel: harnad@uqam.ca

Site web du cours: 
CCCF21.blogspot.com

Survol: 

Qu’est-ce que la cognition ? C’est ce qui se passe dans nos cerveaux lorsqu’on pense? C'est ce qui nous rend capable d’apprendre et d’agir adaptativement, afin de survivre et de se reproduire.

L’objectif des sciences cognitives est d’expliquer le mécanisme qui génère cette capacité. On se dirait que c’est alors le fonctionnement du cerveau qu’il faudrait étudier -- et on l’étudie. Mais ça ne suffit pas. Car contrairement aux autres organes du corps comme le cœur ou les poumons le fonctionnement du cerveau ne se révèle pas à l’observation ou aux manipulations. Il est trop vaste. C’est parce que le cerveau sait faire tout ce que notre corps entier sait faire. C’est le mécanisme causal qui génère notre savoir-faire intégral qu’il faut trouver.

C’est ainsi que la robotique et l’intelligence artificielle rentrent dans l’histoire. Elles cherchent à découvrir et démontrer les mécanismes qui généreront nos capacités. C’est ça le défi du célèbre « Test de Turing » : Il faut développer un mécanisme qui a       tellement de savoir faire qu’on ne peut pas distinguer sa performance de la nôtre. Il doit posséder non seulement nos capacités sensori-motrices, pour pouvoir agir avec les objets et les êtres dans le monde exactement comme nous agissons, mais il doit être capable de produire et de comprendre le langage, comme nous.

D’où provient le langage ? et qu’était sa valeur adaptative grâce à laquelle nous sommes la seule espèce qui le possède ?

Et la conscience ? Les sciences cognitives sont encore inachevées. Le cours traitera des défis principaux, et fera un survol du progrès qu’ont fait les sciences cognitives, en partant de la capacité d’apprendre les catégories sensorimotrices, puis la capacité de dénommer et de décrire nos catégories verbalement, enfin la capacité de les transmettre à autrui. On terminera avec la cognition distribuée sur le Web.



Semaine 0. Introduction

Qu’est-ce que la cognition ? Comment et pourquoi l’introspection à-t-elle échoué ? Comment et pourquoi le behaviorisme à-t-il échoué ? Qu’est-ce que les sciences cognitives cherchent à expliquer, et comment ?


Semaine 
1. La théorie computationnelle de la cognition (le « computationnalisme ») (Pylyshyn, Turing)

Qu’est-ce que la computation et qu’est-ce qui n’est pas la computation ? Quelle est la puissance et la portée de la computation ? Qu’est ce que ça veut dire d’affirmer (ou de nier) que « la cognition c’est de la computation » ?
Lectures:
La machine de Turing 1 + La machine de Turing 2 
Steiner, P. (2005). Introduction: cognitivisme et sciences cognitivesLabyrinthe, (20), 13-39. 

Semaine 
2. Le test de Turing

« Où Turing a-t-il raison et où a-t-il tort dans sa méthodologie pour expliquer la cognition ? »
Lectures:
Turing, A. M. (1990). Machines informatiques et intelligence. Mind49, 433-460.

FACULTATIF: 

Goutefangea, Patrick (2005) Alan Turing et le jeu de l'imitation Cahiers philosophiques 102

Bertrand, J. M. (1987). Test de Turing: jeu d'imitation ou test d'intelligence?.Quaderni, 1(1), 35-45.

Suppléments langue française (vidéos):

Le test de Turing expliqué en moins de 3 minutes 

Le modèle Turing

Le jeu d’imitation
 Harnad, S. (2008) The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery and Intelligence In: Epstein, Robert & Peters, Grace (Eds.) Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer. Springer

Semaine 3. L’argument de la « chambre chinoise » (Chinese Room) de Searle (contre la théorie computationnelle de la cognition)

« Où Searle a-t-il raison et où a-t-il tort dans son argument de la « chambre chinoise » que la cognition n’est pas de la computation? »
Lectures:
Searle, J. R., & Duyckaerts, É. (1987). Document: Esprits, cerveaux et programmesQuaderni1(1), 65-96.
FACULTATIF:
Avec John Searle dans la chambre chinoise
L’argument de la chambre chinoise de John Searle

Harnad, S. (2001) What's Wrong and Right About Searle's Chinese Room Argument? In: M. Bishop & J. Preston (eds.) Essays on Searle's Chinese Room Argument. Oxford University Press. 


Semaine 4. Qu'en est-il du cerveau ?

« Pourquoi y a-t-il de la controverse à propos du pouvoir des neurosciences à expliquer la cognition? »
Lectures:
Rizzolatti, G. (2006). Les systèmes de neurones miroirsPaper delivered at the Paris Academy of Sciences, December12, 1371-1381.
FACULTATIF:
JACOB, Pierre. Neurones miroir, résonance et cognition socialePsychologie française, 2007, vol. 52, no 3, p. 299-314.

Fodor, J. (1999) "Why, why, does everyone go on so about the brain?London Review of Books 21(19) 68-69. 


Semaine 5. The symbol grounding problem

«  Quel est le problème de l'ancrage des symboles -- et comment peut-il être résolu ? ( Les sens des mots doivent être ancrées dans les catégories sensori-motrices. ) »

Lectures:


5. Harnad, S. (2003) The Symbol Grounding ProblemEncylopedia of Cognitive Science. Nature Publishing Group. Macmillan.    
[Cherchez avec google d'autres liens vers “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 hybrideLekton4(2), 12-18.

Semaine 6. Catégorisation et cognition

« Dire que "la catégorisation est de la computation »  a peut-être du sens mais de de dire « la cognition c’est de la catégorisation" ?? (Concernant la puissance et la portée de la catégorisation ) » 
Lectures:
6a. Harnad, S. (2005) To Cognize is to Categorize: Cognition is Categorization, in Lefebvre, C. and Cohen, H., Eds. Handbook of Categorization. Elsevier.   /11725/

Le Martien, les champignons et les réseaux de neurones

S HarnadA Cangelosi, M Coulmance - 2003

6b. Harnad, S. (2003) Categorical PerceptionEncyclopedia of Cognitive Science. Nature Publishing Group. Macmillan. 

L’hypothèse Sapir-Whorf


Semaine 7. Évolution et cognition

«  Pourquoi est-ce que certaines explications évolutives semblent plausibles et logiques, alors que d'autres semblent farfelues, voire absurdes? »
Lectures:
7a. Confer, Jaime C., Judith A. Easton, Diana S. Fleischman, Cari D. Goetz, David M. G. Lewis, Carin Perilloux, and David M. Buss (2010) Evolutionary Psychology Controversies, Questions, Prospects, and LimitationsAmerican Psychologist 65 (2): 110–126

FAUCHER, Luc et POIRIER, Pierre. Psychologie évolutionniste et théories interdomainesDialogue, 2001, vol. 40, no 03, p. 453-486.


POIRIER, Pierre, FAUCHER, Luc, et LACHAPELLE, Jean. Un Défi Pour La Psychologie ÉvolutionnistePhilosophia Scientiae, 2005, vol. 2, p. 1-35.


FAUCHER, Luc. Inférence à la meilleure explication, théorie de l’esprit, psychologie normative et rôle de la culture: Autour du livre Human Evolution and the Origins of Hierarchies Benoît Dubreuil, Human Evolution and the Origins of HierarchiesBenoît Dubreuil, Human Evolution and the Origins of Hierarchies. Philosophiques, 2012, vol. 39, no 1, p. 271-283.

Semaine 8. L'évolution du langage

« Où Pinker a-t-il raison et où a-t-il tort concernant l’évolution du langage ? Qu’est ce que le langage ? Et qu’est-ce qu’il avait de si extraordinaire pour que la capacité à l’acquérir soit encodée par l’évolution il y a 300 000 ans uniquement dans les cerveaux de nos ancêtres – et dans aucune autre espèce survivante ? ( La capacité au langage a donné à notre espèce une façon nouvelle et unique pour acquérir les catégories – par l’instruction symbolique plutôt que juste par l’induction sensori-motrice. ) »
Lectures:
8a. Pinker, S. & Bloom, P. (1990). Natural language and natural selectionBehavioral and Brain Sciences 13(4): 707-784.  /Pinker%20Bloom%201990.pdf

8b. Blondin-Massé, Alexandre; Harnad, Stevan; Picard, Olivier; and St-Louis, Bernard (2013) Symbol Grounding and the Origin of Language: From Show to Tell. In, Lefebvre, Claire; Cohen, Henri; and Comrie, Bernard (eds.) New Perspectives on the Origins of Language. Benjamin


Semaine 9. Chomsky et la pauvreté du stimulus

«  Un examen de près d'une des questions les plus controversées des sciences cognitives : La grammaire universelle de Chomsky doit être innée car elle ne peut pas s'apprendre à partir de l'évidence disponible à l'enfant. »
Lectures:

La grammaire universelle de Chomsky

Harnad, S (2014) L'Univers de Chomsky. À babord: Revue sociale es politique 52.


Semaine 10. Le problème corps/esprit et « le fossé explicatif » ("explanatory gap")

« Lors que les sciences cognitives auront réussi le test de Turing – car on a réussi à générer et expliquer tout ce que les cogniseurs sont capables de faire – est-ce qu’on aura expliqué tout ce qu’il y a à expliquer concernant l’esprit ? Ou est-ce que quelque chose aura été omis ?   »
Lectures:
Harnad, S. (2012) Alan Turing and the “hard” and “easy” problem of cognition: doing and feeling. [in special issue: Turing Year 2012] Turing100: Essays in Honour of Centenary Turing Year 2012, Summer Issue
Dubuc, Bruno (2016) Qu’est-ce que la conscience? Le cerveau à tous ses niveaux
Chalmers, D. (2010). L’esprit conscient. À la recherche d’une théorie fondamentale.
Semaine 11. Le problème des autres esprits, d'autres espèces
« Chaque personne sait de soi-même qu’elle est sensible. On ne peut pas ressentir le ressenti d’autrui, mais les  membres de notre espèce nous ressemblent, donc on leur croit sur parole qu’ils sont également sensibles. Mais qu’en est-il pour les espèces sans parole? Nous donnons le bénéfice du doute à certaines: à nos animaux de famille. Mais pas à celles que nos mangeons, même si elles ressemblent à nos animaux de famille. On a de la misère à justifier cette distinction: une dissonance cognitive entre l’amour pour le coeur de l’un et le goût pour la chair de l’autre. Avec les poissons, qui nous ressemblent beaucoup moins, on se convainc plus facilement qu’ils sont insensibles. La science nous dit le contraire. »
Lectures:

Harnad, S (2014) Luxe, nécessité, souffrance. Québec Humaniste

Le Neindre, P., Dunier, M., Larrère, R., & Prunet, P. (2018). La conscience des animaux (p. 120). éditions Quae.


Semaine 12. Synthése intégrative

Survol sur ce qu'on a fait dans le cours.



Site web du courshttps://catcomcon.blogspot.com

Évaluation:

1. Ciélographie sur le blogue -- faire au moins un commentaire sur une des lectures chaque semaine -- ou sur le cours où les contenus des lectures ont été présentés. ( Les commentaires doivent s'afficher au plus tard pendant la semaine après le cours qui couvre les contenus des lectures. ):
30 points

2. Discussion en classe  --  (faites davantage de ciélos chaque semaine si vous êtes gêné pour parler en classe)
20 points

3. Petit examen mi-terme -- 4  questions en ligne (c 350 mots par réponse à chacune):
10 points

4. Examen final --  4  questions en ligne (c 750 mots par réponse à chacune):
40 points

Svp utiliser votre compte google pour faire vos commentaires, avec votre vrai nom pour que je sache votre identité et ainsi puisse vous accorder vos crédits. Pour m'aider à vous identifier -- vous êtes quand-même 60! -- svp corriger votre profile google pour mettre votre photo courante, pour que ça paraisse comme votre icône dans chaque commentaire. 

Vous pouvez aussi faire des commentaires sur les commentaires des autres.

Attention: parfois blogger risque de faire disparaître votre commentaire au lieu de l'afficher. C'est souvent parce que vous ne vous êtes pas inscrit, ou vous vous êtes inscrit avec un autre courriel. Donc garder le texte de vous commentaire dans traiteur de texte jusqu'à ce que vous êtes sûr qu'il est affiché dans le blogue. (C'est déchirant d'écrire un texte génial, puis de le perdre et de devoir le reconstruire!)



Exemples de commentaires dans le blog de l'an dernier (2018): 
https://catcomcon.blogspot.com  

0. Survol sur le cours intégral (vidéos)

 

2021: VIDÉO DU Cours 0 19 janvier



PPT 2019:




SURVOL 2018








SURVOL 2016  





SURVOL 2015  





SURVOL en anglais  





Vidéo langue anglaise



1. Cognition = computation (calcul)?

 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 #1)

La machine de Turing (vidéo #2) 

Lectures facultatives supplémentaires: 

En Français:

Steiner, P. (2005). Introduction: cognitivisme et sciences cognitivesLabyrinthe, (20), 13-39.


En Anglais: 


Milkowski, M. (2013). Computational Theory of Mind. Internet Encyclopedia of Philosophy.


Pylyshyn, Z. W. (1980). Computation and cognition: Issues in the foundations of cognitive science. Behavioral and Brain Sciences3(01), 111-132.

Cette première semaine vous pouvez faire vos ciélos soit sur le cours que j'ai donné mardi, soit sur ces deux vidéos  (#1 et #2) concernant la machine de Turing. Les textes sont facultatives cette semaine.

DEUX VIDÉOS: 1 janvier puis 2 février

2021: VIDÉO DU Cours 1 26 janvier

  

2021: VIDÉO DU Cours 2 février





PPT 2019:




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SEMAINE 1 2016


SEMAINE 1 - 2016



SEMAINE 1 - 2015

5




version langue anglaise :





















2. Le test de Turing

 Turing, A. M. (1990). Machines informatiques et intelligence. Mind49, 433-460.

Intro : Je propose de considérer la question, “Les machines peuvent-elles penser ?”. On devrait commencer par définir les termes “machine” et “pensée.” Les définitions devraient être choisies de manière à refléter aussi bien que possible l’usage courant de ces mots, mais cette attitude est dangereuse. Si les significations des mots “machine” et “pensée” doivent être utilisées de la manière dont elles le sont habituellement, il est difficile d’échapper à la conclusion que le sens de la question “Les machines peuvent-elles penser ?” et la ré- ponse à cette question doivent être recherchés de façon statistique, comme par sondage. Mais cela est absurde. Plutôt que de tenter une telle définition, je remplacerai la ques- tion par une autre, qui lui est intimement reliée et qui s’exprime en termes relativement non-ambigus...

Harnad, S. (2008) The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing,Machinery and Intelligence. In: Epstein, Robert & Peters, Grace (Eds.) Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer. Springer 

Résumé : C'est l'article classique de Turing avec citation/commentaire pour souligner ce que Turing a dit, aurait pu signifier ou aurait dû signifier. Le document était équivoque quant à savoir si le test robotique   complet était prévu (T3), ou seulement le test verbal (T2). Il n'est pas clair si tous les candidats sont éligibles, ou uniquement des ordinateurs, ni si le critère de réussite est vraiment total -- l'équivalence et l'indiscernabilité le long d'une vie ou simplement de tromper suffisamment de personnes. assez longtemps. Une fois ces incertitudes résolues, le test de Turing reste aujourd'hui le critère empirique légitime (et unique) de la science cognitive.

Goutefangea, Patrick (2005) Alan Turing et le jeu de l'imitation Cahiers philosophiques 102
Bertrand, J. M. (1987). Test de Turing: jeu d'imitation ou test d'intelligence?. Quaderni, 1(1), 35-45.

Avec le "jeu de l'imitation", Turing imagine une méthode pour décider si une machine "peut penser". Il montre que la définition théorique de la machine qu'il a lui-même donnée en 1936-1937 n'interdit pas l'hypothèse qu'une machine conforme à cette définition puisse l'emporter au jeu. Ce faisant, il n'aborde ni un problème technique, ni un problème de logique théorique, mais s'avance sur le terrain d'une philosophie que l'on qualifiera de "continentale" : pour l'emporter au jeu, la machine doit s'exprimer à la première personne et être pour son adversaire un semblable. La machine victorieuse doit être élevée à la pleine dignité du sujet de la philosophie classique.

0. Le test de Turing expliqué en moins de 3 minutes
1Le modèle Turing (vidéo, langue française)

  

2021: VIDÉO DU Cours 9 février




PPT 2019:







résumé langue anglaise:







 

3. L'argument de la chambre chinoise de Searle

Searle, J. R., & Duyckaerts, É. (1987). Document: Esprits, cerveaux et programmesQuaderni1(1), 65-96.

Résumé : Cet article est une tentative d'explorer les conséquences de deux propositions. (1) L'intentionnalité chez les êtres humains (et les animaux) est le produit de caractéristiques causales du cerveau: certains processus cérébraux suffisent à l'intentionnalité. (2) Un programme d'ordinateur n'est jamais en soi une condition suffisante d'intentionnalité. L'argument principal de cet article vise à établir cette affirmation. La forme de l'argument est de montrer comment un agent humain pourrait implémenter le programme sans avoir toujours l'intentionnalité appropriée. Ces deux propositions ont les conséquences suivantes (3) L'explication de la façon dont le cerveau produit l'intentionnalité ne peut pas être qu'il le fait en mettant en œuvre un programme informatique. C'est une conséquence logique stricte de 1 et 2. (4) Tout mécanisme capable de produire une intentionnalité doit avoir des pouvoirs causaux égaux à ceux du cerveau. Ceci est censé être une conséquence insignifiante de 1. (5) Toute tentative de créer artificiellement une intentionnalité (IA forte) ne pourrait pas réussir simplement en concevant des programmes mais devrait dupliquer les pouvoirs causaux du cerveau humain. Cela découle de 2 et 4.

 

Harnad, S. (2001) What's Wrong and Right About Searle's Chinese RoomArgument? In: M. Bishop & J. Preston (eds.) Essays on Searle's Chinese Room Argument. Oxford University Press.

Résumé : L'argument de la chambre chinoise de Searle a montré une faille fatale dans le calcul (l'idée que les états mentaux ne sont que des états de calcul) et a contribué à inaugurer l'ère de la robotique située et de l'ancrage des symboles (bien que Searle lui-même croyait que la neuroscience était le seul moyen correct d'expliquer et comprendre l'esprit).

2021: VIDÉO DU Cours 16 février










PPT 2019:


SEMAINE 3 2018






see also:

Click here --> SEARLE VIDEO

4. Les neurones miroirs et l'imagerie cérébrale

Rizzolatti, G. (2006). Les systèmes de neurones miroirsPaper delivered at the Paris Academy of Sciences, December12, 1371-1381.

Résumé : Une catégorie de stimuli d'une grande importance pour les primates, les humains en particulier, est celle formée par les actions effectuées par d'autres individus. Si nous voulons survivre, nous devons comprendre les actions des autres. De plus, sans compréhension de l'action, l'organisation sociale est impossible. Dans le cas des humains, il existe une autre faculté qui dépend de l’observation des actions des autres: l’apprentissage par imitation. Contrairement à la plupart des espèces, nous pouvons apprendre par imitation, et cette faculté est à la base de la culture humaine. Dans cet article, nous présentons des données sur un mécanisme neurophysiologique - le mécanisme neurone-miroir - qui semble jouer un rôle fondamental dans la compréhension de l'action et l'imitation. Nous décrivons d'abord les propriétés fonctionnelles des neurones miroirs chez le singe. Nous passons ensuite en revue les caractéristiques du système neurone miroir chez l'homme. Nous insistons en particulier sur les propriétés spécifiques du système neurone-miroir humain qui pourraient expliquer la capacité humaine d'apprendre par imitation. Nous concluons en discutant de la relation entre le système neurone miroir et le langage.

JACOB, Pierre. Neurones miroir, résonance et cognition socialePsychologie française, 2007, vol. 52, no 3, p. 299-314.

Fodor, J. (1999) "Why, why, does everyone go on so about the brain?London Review of Books21(19) 68-69. 

Résumè : Une fois, j'ai fait une conférence sur les sciences cognitives dans un grand centre de recherche en imagerie cérébrale. Le projet principal était de donner aux sujets des tâches expérimentales et de prendre des photos de leur cerveau pendant qu'ils les faisaient. Comment les neuroscientifiques décident-ils pour quelles tâches expérimentales il serait intéressant de faire des cartes cérébrales? J'avais l'impression qu'ils ne s'en souciaient pas beaucoup. Leur idée était apparemment que les données expérimentales sont une bonne chose; et que les données expérimentales sur le moment et l'endroit où le cerveau s'allume sont une meilleure chose que la plupart. Un de mes hôtes m'a demandé: « Vous pensez que nous perdons notre temps, n'est-ce pas? » Je me pose des questions à ce sujet depuis.

http://www.youtube.com/watch?v=1FOyoJ_XBRo


2021: VIDÉO DU Cours 23 février


PPT 2019:




SEMAINE 4 (première partie) 2018


SEMAINE 4 (deuxième partie) 2018




résumé langue anglaise:







07 février 2017




Cours ISC1000 2016 1:


Cours ISC1000 2016 2:


5. Le problème de l'ancrage des symboles

 

Traduit par Google Translate (non-corrigé):
Harnad, S. (1990). Le problème de l'ancrage des symbolesPhysica D: Nonlinear Phenomena, 42(1), 335-346.

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

                                                                        et 

Harnad, S. (1993). L'ancrage des symboles dans le monde analogique à l'aide de réseaux neuronaux: un modèle hybrideLekton4(2), 12-18.
 
ou

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

ou


Le problème de l'ancrage des symboles est lié au problème de comment les mots obtiennent un sens. Le problème du sens est à son tour lié au problème de la conscience, ou comment les états mentaux ont un sens.

2021: VIDÉO DU Cours 9 mars




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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)


6. L'pprentissage des catégories et la perception catégorielle

 Harnad, S. (2005) To Cognize is to Categorize: Cognition is Categorization, in Lefebvre, C. and Cohen, H., Eds. Handbook of Categorization. Elsevier.  

We organisms are sensorimotor systems. The things in the world come in contact with our sensory surfaces, and we interact with them based on what that sensorimotor contact “affords”. All of our categories consist in ways we behave differently toward different kinds of things -- things we do or don’t eat, mate-with, or flee-from, or the things that we describe, through our language, as prime numbers, affordances, absolute discriminables, or truths. That is all that cognition is for, and about.

Borges: Funes le mémorieux
Harnad, S. (2003b) Categorical Perception. Encyclopedia of Cognitive Science. Nature Publishing Group. Macmillan.

L’hypothèse Sapir-Whorf
Differences can be perceived as gradual and quantitative, as with different shades of gray, or they can be perceived as more abrupt and qualitative, as with different colors. The first is called continuous perception and the second categorical perception. Categorical perception (CP) can be inborn or can be induced by learning. Formerly thought to be peculiar to speech and color perception, CP turns out to be far more general, and may be related to how the neural networks in our brains detect the features that allow us to sort the things in the world into their proper categories, "warping" perceived similarities and differences so as to compress some things into the same category and separate others into different categories.
2021: VIDÉO DU Cours 16 mars

PPT 2019:





SEMAINE 5 2018


Catégorisation I.



Catégorisation II.




résumé langue anglaise:




Cours ISC1000 2017

Cours ISC1000 2016 1:


Cours ISC1000 2016 2:


Cours ISC1000 2016 3:


Cours ISC1000 2016 4:

7. Psychologie évolutionniste

Confer, Jaime C., Judith A. Easton, Diana S. Fleischman, Cari D. Goetz, David M. G. Lewis, Carin Perilloux, and David M. Buss (2010) Evolutionary Psychology Controversies, Questions, Prospects, and Limitations American Psychologist 65 (2): 110–126

Jolivet, P. (2007). Le principe de Baldwin ou l’effet Baldwin en biologie: une bonne explication ou une échappatoire des darwinistesL’Entomologiste63(6), 309-3.

FAUCHER, Luc et POIRIER, Pierre. Psychologie évolutionniste et théories interdomainesDialogue, 2001, vol. 40, no 03, p. 453-486.

http://www.youtube.com/watch?v=PGMR8clP_EQ 


2021 Vidéo du cours  -- 24 mars 2021

PPT 2019:






SEMAINE 7 2018


Vidéo cours mardi 7 mars 2017 





Cours 01:



Cours 02:







8. L'évolution du langage

 

Pinker, S. & Bloom, P. (1990). Natural language and natural selectionBehavioral and Brain Sciences13(4): 707-784. 

Blondin Massé et al (2012) Symbol Grounding and the Origin of Language: From Show to Tell. In: Origins of Language. Cognitive Sciences Institute. Université du Québec à Montréal, June 2010. 

Vincent-Lamarre, Philippe., Blondin Massé, Alexandre, Lopes, Marcus, Lord, Mèlanie, Marcotte, Odile, & Harnad, Stevan (2016). The Latent Structure of Dictionaries  TopiCS in Cognitive Science  8(3) 625–659

Le succès adaptatif des organismes dépend de la capacité de faire la bonne chose avec le bon type de chose. C'est la catégorisation. La plupart des espèces peuvent apprendre des catégories par expérience directe (induction). Seuls les êtres humains peuvent acquérir des catégories par ou i-dire (instruction). Les simulations de vie artificielle montrent l'avantage évolutif de l'enseignement par rapport à l'induction. Les expériences électrophysiologiques montrent que nos deux façons d'acquérir les catégories partagent encore certaines caractéristiques communes. Les analyses graphique-théoriques montrent que les dictionnaires sont constitués de mots plus concrets, acquis à partir de l'expérience directe; et le sens des mots dans le reste du dictionnaire peuvent être appris à partirs de la définition seule, en combinant les mots de base dans les propositions sujet / prédicat avec des valeurs véridiques (vrai/faux). Le langage est advenu lorsque le mime intentionnel a été converti en séquences arbitraires de noms de catégories partagées décrivant et définissant de nouvelles catégories via des propositions.

POUR UNE IDÉE PLUS DIRECTE DE QUOI IL S'AGIT: 

JOUEZ LE JEU DU DICTIONNAIRE


Harnad, S. (2004). Retour à la tradition orale: écrire dans le ciel à la vitesse de la pensée.

Saint-Gerand, J. P. (2014). Steven Pinker, L'instinct du langageQuestions de communication, (2), 236-237.

Demoule, J. P., Encrevé, P., & Laks, B. Origine de l'homme, origine des langues: retrospective et perspectives.

François, J. (2014). L’émergence et l’évolution du langage humain du point de vue des neurosciencesCorela. Cognition, représentation, langage, (12-2).

Rastier, F. (2006). De l’origine du langage à l’émergence du milieu sémiotiqueMarges linguistiques11, 297-326.

Savage-Rumbaugh, E. S., M Fields, W., Pasquier, R., Savy, P., & Schreiber, D. (2012). L'évolution et le développement du langage humain chez Homo symbolicus et Pan symbolicusLabyrinthe, (1), 39-79.

DESSALLES, Jean-Louis. Le langage humain à la lumière de l ‘évolution.

Vidéo du cours -- 30 mars 2021


PPT 2019:



SEMAINE 8 2018


Vidéo cours mardi 14 mars 2017 


Cours 1



Cours 2





Table ronde "Origines de l'humanité" avec Jean... by Ville-de-Saint-Tropez

Compte rendu de la conférence de Jean-Louis Dessalles à l'UQÀM.


Les origines du langage : une perspective néo-saussurienne 


D'autres vidéos langue française sur l'origine du langage






Cours ISC1000 2016 1:


Cours ISC1000 2016 2:


PLAN DU COURS

  ISC1000-20, hiver 2021:  Catégorisation, communication et conscience Heure:  mardi 18h00-21:00 Salle du cours: V-3430 Enseignant:  Stevan ...