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Monographie


Dictionnaire / Encyclopédie


Collectif


Article


Revue / Périodique


Thèse

3. Possibilités manipulatoires de la sphère

      3.1. Vous pouvez la faire tourner dans tous les sens

      3.2. Vous pouvez la zoomer et la dézoomer

      3.3. Vous pouvez cliquer sur les mots-clés qu'elle présente





Nuage de mots-clés associé à : Intelligence artificielle
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    35
    NOTICES

    Liste des références bibliographiques indexées

    Monographie

    La Science des systèmes : science de l'artificiel

    Herbert Alexander SIMON
    Éditeur : Épi - 1974


    Monographie

    Induction. Processes of Inference, Learning, and Discovery

    John Henry HOLLAND, Keith James HOLYOAK, Richard E. NISBETT, Paul R. THAGARD
    Éditeur : The MIT Press - 1986


    Monographie

    La Physique du calcul. Histoire de l’ordinateur

    Girolamo RAMUNNI
    Éditeur : Hachette - 1989


    Collectif

    Le Concept de preuve à la lumière de l'intelligence artificielle

    Sous la direction de Jean-Jacques SZCZECINIARZ, Jean SALLANTIN
    Éditeur : Presses Universitaires de France - 1999


    Monographie

    L’Esprit, l'ordinateur et les lois de la physique

    Roger PENROSE
    Éditeur : InterÉditions - 1992


    Monographie

    Logique : Volume 3 : Méthodes pour l’intelligence artificielle

    Paul GOCHET, Pascal GRIBOMONT, André THAYSE
    Éditeur : Hermès Science Publications - 2000


    Monographie

    Matière et conscience

    Paul Montgomery CHURCHLAND
    Éditeur : Champ Vallon - 1999


    Collectif

    Pensée et machine

    Sous la direction de Alan Ross ANDERSON
    Éditeur : Champ Vallon - 1983


    Collectif

    Culture scientifique. Histoire et Philosophie des sciences : Cahier N° 1 : Le Rôle des mathématiques

    Sous la direction de Gérard CHAZAL
    Éditeur : Centre Gaston Bachelard de Recherches sur l’Imaginaire et la Rationalité - 2005


    Monographie

    The Sciences of the Artificial

    Herbert Alexander SIMON
    Éditeur : The MIT Press - 1969


    Monographie

    The Emperor's new mind. Concerning computers, minds, and the laws of physics

    Roger PENROSE
    Éditeur : Oxford University Press - 1989


    Monographie

    Matter and Consciousness : a Contemporary Introduction to the Philosophy of Mind

    Paul Montgomery CHURCHLAND
    Éditeur : The MIT Press - 1984


    Article

    Probabilistic inference in artificial intelligence : the method of bayesian networks

    Jean-Louis GOLMARD

    Sous la direction de Jacques DUBUCS
    Dans Philosophy of probability - 1993


    Article

    Esprit-Mathématiques-Intelligence artificielle

    Stéphanie PUJEAUT

    Sous la direction de Gérard CHAZAL
    Dans Culture scientifique. Histoire et Philosophie des sciences - 2005


    Article

    Introduction. La preuve à la lumière (?) de l’intelligence artificielle

    Jean-Jacques SZCZECINIARZ, Jean SALLANTIN

    Sous la direction de Jean-Jacques SZCZECINIARZ, Jean SALLANTIN
    Dans Le Concept de preuve à la lumière de l'intelligence artificielle - 1999


    Article

    Le logique paraconsistante

    Newton C. A. da COSTA, Jean-Yves BÉZIAU

    Sous la direction de Jean-Jacques SZCZECINIARZ, Jean SALLANTIN
    Dans Le Concept de preuve à la lumière de l'intelligence artificielle - 1999


    Article

    Le raisonnement historique à l’épreuve de l’IA

    Jean-Claude GARDIN, Monique RENAUD, Marie-Salomé LAGRANGE

    Sous la direction de Jean-Jacques SZCZECINIARZ, Jean SALLANTIN
    Dans Le Concept de preuve à la lumière de l'intelligence artificielle - 1999


    Article

    From Group Selection to Ecological Niches.

    Jack BIRNER

    Sous la direction de Zuzana PARUSNIKOVÀ, Robert Sonné COHEN
    Dans Rethinking Popper - 2009


    Monographie

    Outils logiques pour l'intelligence artificielle

    Jean-Paul DELAHAYE
    Éditeur : Eyrolles - 1986


    Collectif

    Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence : Intelligence artificielle et sciences de la cognition

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Éditeur : Fayard - 1986


    Article

    Genèse de quelques nouvelles sciences : de l'intelligence artificielle aux sciences de la cognition

    Jean-Louis LE MOIGNE

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Article

    Intelligence artificielle : panorama des techniques et des domaines d'applications

    Jean-Paul HATON

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Article

    Connaissances et métaconnaissances

    Jacques PITRAT

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Article

    Pragmatique des communications

    Jacques MIERMONT

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Article

    Quelques questions inhérentes à la compréhension du langage

    Evelyne ANDREEWSKY

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Article

    Intelligence et conception

    Jean-Louis LE MOIGNE

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Article

    L'intelligence doit être et sera artificielle

    Laurent SIKLÓSSY

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Article

    «On ne remplace pas le cerveau par une machine» : un débat mal engagé

    Paul HENRY

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Article

    Intelligence artificielle et sciences de la cognition. Les vingt-cinq premières années : 1956-1981 : (Petite chronologie)

    Jean-Louis LE MOIGNE

    Sous la direction de Jean-Louis LE MOIGNE
    Dans Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence - 1986


    Monographie

    Artificial intelligence. A theoretical approach

    Ranan B. BANERJI
    Éditeur : North Holland - 1980


    Monographie

    La Situation cognitive

    Jacques SCHLANGER
    Éditeur : Méridiens Klincksieck - 1990


    Article

    Philosophie des sciences cognitives

    Daniel ANDLER

    Sous la direction de Anouk BARBEROUSSE, Denis BONNAY, Mikaël COZIC
    Dans Précis de philosophie des sciences - 2011


    Monographie

    Connaître les sciences cognitives. Tendances et perspectives

    Francisco J. VARELA
    Éditeur : Seuil - 1989


    Monographie

    Le contrôle dans les systèmes à base de connaissances : contribution à l'épistémologie de l'intelligence artificielle

    Bruno BACHIMONT
    Éditeur : Hermès Science Publications - 1994


    Monographie

    Métamorphoses de l’intelligence : Que faire de leur cerveau bleu ?

    Catherine MALABOU
    Éditeur : Presses Universitaires de France - 2017


    MONOGRAPHIE

    La Science des systèmes : science de l'artificiel

    • Année : 1974
    • Éditeur : Épi
    • Pages : 159
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Traduction de l’anglais
    • Ville : Paris
    •  
    • URL : Lien externe
    •  
    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 30-09-2015

    Résumé :

    Français

    Contient le texte de trois conférences prononcées aux "Conférences Karl Taylor Compton" en 1968. – Sciences des systèmes, sciences de l'artificiel est à juste titre considéré comme l'un des classiques de la systémique sinon comme un ouvrage fondateur. Publié pour la première fois en 1969, ses différentes éditions ont fait l'objet de nombreuses traductions. Véritable manifeste épistémiologique des nouvelles sciences qui se développent depuis un demi-siècle (sciences de la décision, de l'organisation, de l'information et de la communication, de la régulation...) l'ouvrage présente une réflexion constructive sur les conditions de la production des connaissances, autrement dit sur le bon usage de la raison dans les affaires humaines, qu'elles soient scientifiques, artistiques, politiques. Herbert A. Simon démontre en même temps qu'il illustre la pertinence des applications de la systémique dans les sciences contemporaines : de l'intelligence artificielle à l'étude des éco-systèmes, de la planification urbaine à l'ingénierie des organisations complexes. Prix Nobel de Sciences Économiques en 1978, l'auteur a reçu la "Médaille Turing" (le "Nobel de l'Informatique") en 1975 pour ses recherches sur l'Intelligence Artificielle et la Science de la Cognition. Il est membre de plusieurs Académies, et lauréat 1986 de la Médaille de la Science, aux États-Unis. M.-M. V.

     

    MONOGRAPHIE

    Induction. Processes of Inference, Learning, and Discovery

    Résumé :

    Anglais

    Two psychologists, a computer scientist, and a philosopher have collaborated to present a framework for understanding processes of inductive reasoning and learning in organisms and machines, ranging in complexity from conditioning in rats to scientific discovery. Theirs is the first major effort to bring the ideas of several disciplines to bear on a subject that has been an active topic of investigation since the time of Socrates. The result is an integrated account that treats problem solving and induction in terms of rule­based mental models. This appoach is used to illuminate a wide range of topics that have previously been dealt with only by disparate and relatively narrow theories. – The twelve chapters cover topics such as generalization from instances, category induction, the reduction of uncertaincy, covariation detection in humans and animals, analogy, the discovery of scientific theories, and the construction of flexible computational systems. The authors’ approach is a pragmatic one that transcends the limitations of standard syntactic approaches by taking into account goals and problem-solving contexts. – Table of Contents : – 1. A Framework for Induction; – 2. Rule-Base Mental Models; – 3. The Modification of Rules; – 4. Computational Implementation of Inductive Systems; – 5. Conditioning and Covariation Detection; – 6. Category Formation; – 7. Modeling the Physical and Social Worlds; – 8. Generalization and Knowledge of Variability; – 9. Learning Inferential Rules; – 10. Analogy; – 11. Scientific Discovery; – 12. Epilogue: Toward a Theory of Induction. M.-M. V.

     

    MONOGRAPHIE

    La Physique du calcul. Histoire de l’ordinateur

    Résumé :

    Français

    Cet ouvrage constitue la première histoire de l’ordinateur écrite à partir d’une étude systématique des documents originaux disponibles à ce jour. Au mythe linéaire, les faits imposent de substituer une dynamique historique : l’histoire de l’ordinateur peut ainsi être reconstituée à partir d’un ensemble de tensions, les unes conceptuelles – entre numérique et analogique, matériel et logiciel ... –, les autres institutionnelles – entre secret défense, diffusion scientifique et essor commercial. Si l’histoire de l’ordinateur est loin d’être achevée, une première période se clôt. L’intelligence artificielle procède d’une prise de conscience des limites atteintes par l’architecture à la Von Neumann et de la nécessité d’en concevoir une autre faisant appel à des techniques entièrement nouvelles. – Chap. I, La naissance du calcul électronique; – Chap. II, John von Neumann et Alan Turing : deux mathématiciens experts en électronique; – Chap. III, L’ère expérimentale; – Chap. IV, La première génération ou la recherche d’une mémoire fiable; – Chap. V, La naissance des semi-conducteurs; – Chap. VI, La deuxième génération et la naissance du logiciel; – Chap. VII, La troisième génération et l’organisation de la machine; – Chap. VIII, Performances et limites des ordinateurs; – Chap. IX, La programmation est-elle une science ?; – Chap. X, Il faut changer de philosophie : la cinquième génération. – Conclusions. M.-M. V.

     

    COLLECTIF

    Le Concept de preuve à la lumière de l'intelligence artificielle

    • Pages : 370
    • Collection : Nouvelle Encyclopédie Diderot
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    • Ville : Paris
    •  
    • ISBN : 2-13-050104-4
    •  
    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 14-10-2015

    Résumé :

    Français

    Le propos est ici de montrer comment l'intelligence artificielle permet de « poser différemment le problème de la preuve » : l'IA force d'abord à se demander ce qui, dans la preuve, relève d'une autoréférence ; ensuite, comment une connaissance s'expose et soulève, enfin, la question de l'instrumentalisation des connaissances et des automatismes de pensée. La preuve est à l'œuvre dans toutes les activités théoriques et pratiques. Dans la recherche scientifique, on recourt à la preuve pour faire admettre une découverte à une communauté donnée. Une preuve s'administre dans un conflit. Toute preuve apparaît ainsi comme une conséquence de la tension qui règne entre l'intérieur et l'extérieur de la science. Celle-ci se révèle essentielle à la démarche scientifique en tant que telle. L'un des intérêts majeurs de la recherche en intelligence artificielle tient à ce qu'elle permet de soumettre cette tension même à un examen approfondi. Elle mobilise à cette fin toutes les ressources de l'automatisation et de la formalisation. Ce livre, fruit de plusieurs années de recherche collective et internationale, propose les analyses qui permettent de caractériser l'activité probatoire dans l'unité de son projet et la diversité de ses manifestations. – L'ouvrage se divise en quatre parties. La première est constituée par une réflexion philosophique sur le formalisme et l'activité de preuve; la deuxième est plus particulièrement consacrée à la logique; la troisième pose les problèmes des formes d'automatisation de la preuve et déborde sur la quatrième qui traite des activités probatoires dans les sciences humaines. M.-M. V.

     

    MONOGRAPHIE

    L’Esprit, l'ordinateur et les lois de la physique

    • Pages : XV-530
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Traduction de l’anglais
    • Ville : Paris
    •  
    • ISBN : 2-7296-0367-0
    •  
    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 20-10-2015

    Résumé :

    Français

    Les lois de la matière et celles de l'esprit seront-elles un jour unifiées ? L'ordinateur est-il la porte ouverte sur ce nouveau monde de la conscience et de la connaissance ? Face à ces questions nées du progrès des sciences et à la vision réductionniste de certains défenseurs de l'intelligence artificielle, l’auteur ose proclamer que «le roi est nu» : il soutient que la physique est encore loin de pouvoir apporter le moindre élément de réponse et que le problème se situe tout autant du côté de la théorie quantique, dont nul n’ignore qu'elle est incomplète, que du côté de la relativité générale. Situant son lecteur dans une perspective historique, il cite Euclide et Lobatchevski, Gödel, Hamilton et Newton ; instruit des enjeux actuels de la recherche, il parle de Turing, de Mandelbrot, de Weyl, de Hawking ; fasciné par la pensée créatrice et l'intuition géniale, il se fait l'écho de Platon et de Poincaré ; à la recherche de la vérité de l'intelligence, il décortique notre cerveau. Son propos est limpide et abondamment illustré. Dans le débat éternel de l'homme face à son génie et à ses propres créatures, il ne donne pas à son lecteur l'impression d'être intelligent dès la première phrase, il lui permet tout simplement de le devenir un peu plus. – Sommaire : – Prologue : Le roi est-il nu ?; – 1. Un ordinateur peut-il avoir un esprit ?; – 2. Algorithmes et machines de Turing; – 3. Mathématiques et réalité; – 4. Vérité, démonstration et intuition; – 5. Le monde classique; – 6. Mystère et magie quantiques; – 7. Cosmologie et flèche du temps; – 8. A la recherche de la gravitation quantique; – 9. Cerveaux réels et modèles du cerveau; – 10. Où réside la physique de l'esprit ? M.-M. V.

     

    MONOGRAPHIE

    Logique

    Volume 3 : Méthodes pour l’intelligence artificielle

    • Pages : 394
    • Nombre de volumes : 3
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    • Ville : Paris
    •  
    • ISBN : 2-7462-0131-3
    •  
    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 21-10-2015

    Résumé :

    Français

    Après les Méthodes pour l’informatique fondamentale (Logique, Volume 1, ibid., 1990), les Méthodes formelles pour l’étude des programmes (Logique, Volume 2, ibid., 1994), les Méthodes pour l’intelligence artificielle constituent le dernier volet de cette somme proposant une mise au point complète sur l’utilisation de la logique, à partir des résultats et des méthodes d’exposition les plus récents. – Le Chap. 1 (Introduction historique et philosophique à la logique modale) retrace les étapes historiques importantes de l’étude des raisonnements modaux et précise les enjeux philosophiques des théories logiques élaborées pour les analyser; – les Chap. 2 à 5 (Logique modale des propositions; Logiques modales temporelle et épistémique; Logique modale quantifiée; Logiques temporelle et épistémique quantifiées) décrivent les systèmes axiomatiques des principales logiques modales pour le calcul des propositions et des prédicats et les sémantiques associées à ces systèmes; – les Chap. 6 à 9 (Théorie des modèles, I; Théorie des modèles, II; Théorie de la preuve pour la logique modale propositionnelle; Théorie des modèles et théorie de la preuve pour la logique modale quantifiée) développent la métathéorie des systèmes décrits. Plusieurs preuves de complétude sont présentées intégralement. Les notions de filtration et de modèle fini sont introduites. Une place importante est faite à la théorie de la correspondance, au fonctionnement de l’algorithme de Sahlqvist et van Benthem et aux méthodes de preuve exécutables par ordinateur; – les Chap. 10 à 12 (Introduction à l’intelligence artificielle; Principes de la programmation logique; Le langage PROLOG en intelligence artificielle) initient à la «logique en action» à l’aide de problèmes à résoudre. Le but de l’intelligence artificielle est de simuler les comportements intelligents et notamment le raisonnement : le système PROLOG permet d’atteindre cet objectif; – le Chap. 13 (Vérification assistée par ordinateur) est consacré à la vérification automatique de formules et de propriétés de programmes. M.-M. V.

     

    MONOGRAPHIE

    Matière et conscience

    • Pages : 234
    • Collection : Milieux
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Traduction de l’américain
    • Ville : Seyssel
    •  
    • ISBN : 2-87673-270-X
    •  
    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 29-10-2015

    Résumé :

    Français

    Cet ouvrage d’initiation aux questions de philosophie de l’esprit, telles qu’elles sont abordées dans le domaine anglo-saxon, examine les différentes thèses philosophiques qui s’affrontent quant à l’interprétation de la nature de nos états mentaux (dualismes, matérialismes, fonctionnalisme ... ), et rappelle les perspectives qu’ouvrent en ce domaine à la fois les neurosciences, l’informatique et l’intelligence artificielle. Avec le développement d’une philosophie matérialiste et réductionniste, il devrait être possible de parvenir à expliquer tous les phénomènes mentaux dans les termes du fonctionnement électrochimique du réseau de neurones qui compose notre système nerveux. – Chap. 1, «De quoi est-il question dans ce livre ?»; – Chap. 2, «Le problème ontologique (Le problème de l’sprit et du corps» : I. Le dualisme; II. Le behaviorisme philosophique; III. Le matérialisme réductionniste (la théorie de l’identité); IV. Le fonctionnalisme; V. Le matérialisme éliminatoire; – Chap. 3, «Le problème sémantique» : I. Définition par l’ostention interne; II. Le behaviorisme philosophique; III. La thèse du réseau théorique et la psychologie populaire; IV. L’intentionnalité et les attitudes propositionnelles; – Chap. 4, «Le problème épistémologique» : I. Le problème des autres esprits; II. Le problème de la conscience de soi; – Chap. 5, «Le problème méthodologique» : I. Idéalisme et phénoménologie; II. Le behaviorisme méthodologique; III. L’approche cognitive et computationnelle; IV. Le matérialisme méthodologique; – Chap. 6, «L’intelligence artificielle» : I. Ordinateurs : quelques concepts élémentaires; II. Programmation de l’intelligence : l’approche pas à pas; – Chap. 7. «Neurosciences» : I. Neuro-anatomie : l’arrière-plan de l’évolution; II. Neurophysiologie et organisation neuronale; III. Neuropsychologie; IV. Neurobiologie cognitive; V. À nouveau l’intelligence artificielle : le traitement parallèle distribué; – Chap. 8, «Pour élargir notre horizon» : I. La répartition de l’intelligence dans l’Univers; II. L’expansion de la conscience introspective. M.-M. V.

     

    COLLECTIF

    Pensée et machine

    • Pages : 152
    • Collection : Milieux
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Traduction de l’américain
    • Ville : Seyssel
    •  
    • ISBN : 2-903528-28-4
    • URL : Lien externe
    •  
    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 29-10-2015

    Résumé :

    Français

    Le présent recueil, dont l’objectif est d’autoriser la réouverture des «antinomies» de la raison technique, entend tout à la fois présenter les divers intérêts que suscite la question des rapports entre l’homme et la machine, et dresser le panorama des tendances principales du discours technique contemporain. Les textes rassemblés par Anderson en 1964 constituent une discussion illustrant les symbolismes culturels et linguistiques de ces «êtres techniques» privilégiés que sont aujourd’hui les machines cybernétiques. Ils reprennent la question d’une analogie concevable entre l’homme et la machine quant aux performances attribuées traditionnellement à la pensée humaine. Les auteurs tentent ici de spécifier l’homme et la machine par un jeu réglé de contrastes et d’analogies : un point de vue positiviste et mécaniste à la fois affirme que l’homme n’est en fait qu’une machine élaborée et l’attribution à cet être d’une pensée ne qualifie que la complexité de sa constitution mécanique; un point de vue «critique» énonce que la machine n’est qu’une figure totalement pré-conditionnée. M.-M. V.

     

    COLLECTIF

    Culture scientifique. Histoire et Philosophie des sciences

    Cahier N° 1 : Le Rôle des mathématiques

    • Tome : N°1
    • Pages : 153
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    • Ville : Dijon
    •  
    • ISBN : 2-906645-49-4
    •  
    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 29-10-2015

    Résumé :

    Français

    Ces Cahiers sont issus d’un séminaire d’histoire et philosophie des sciences, organisé par l’Université de Bourgogne. Lieu d’échanges et de réflexions autour de thèmes divers, ces journées d’étude ont permis de réunir plusieurs communications sur le rôle des mathématiques dans l'histoire des sciences. Elles abordent notamment : les tentatives de mathématisation de la théorie cartésienne des tourbillons ; les mathématiques et les sciences économiques ; l'image des mathématiciens au XVIe siècle ; l'esprit, les mathématiques et l'intelligence artificielle. M.-M. V.

     

    MONOGRAPHIE

    The Sciences of the Artificial

    Résumé :

    Anglais

    This book comments briefly on the relation between general ideas about complexity and the particular hierarchic form of complexity with which the book is chiefly concerned. The thesis is that certain phenomena or entities are "artificial" in the sense that they are contingent to the goals or purposes of their designer. In other words, they could have been different had the goals been different (as opposed to natural phenomena which are necessarily evolved given natural laws). – Chapter 1 tackles the following issue: Since artifacts are contingent, how is a science of the artificial possible? How to study artifacts empirically? Chapter 4, on the other hand, deals with the notion of complexity. This is necessary because "artificiality and complexity are inextricably interwoven." M.-M. V.

     

    MONOGRAPHIE

    The Emperor's new mind. Concerning computers, minds, and the laws of physics

    • Pages : XIII-466
    •  
    • Support : Print
    • Edition : Original
    • Ville : Oxford
    •  
    • ISBN : 0198519737
    • URL : Lien externe
    •  
    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 21-11-2015

    MONOGRAPHIE

    Matter and Consciousness : a Contemporary Introduction to the Philosophy of Mind

    • Pages : X-164
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    • Support : Print
    • Edition : Original
    • Ville : Cambridge, Mass.
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    • ISBN : 0262530503 (pbk)
    • URL : Lien externe
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    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 23-11-2015

    ARTICLE

    Probabilistic inference in artificial intelligence : the method of bayesian networks

    • Pages : 257 à 291
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    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 04-01-2011

    ARTICLE

    Esprit-Mathématiques-Intelligence artificielle

    • Pages : 135 à 153
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    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 04-01-2011

    ARTICLE

    Introduction. La preuve à la lumière (?) de l’intelligence artificielle

    • Pages : 1 à 27
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    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 04-01-2011

    Résumé :

    Français

    Sur les procédures de justification. – Vu des mathématiques; – Preuve et domaine de preuve; – Preuve dans l’activité scientifique; – Les éléments de la preuve; – Logique et preuve; – Aristote et les origines de la logique; – La logique formelle, ses limites, le classique et le moderne; – La position de l’informatique.

     

    ARTICLE

    Le logique paraconsistante

    • Pages : 107 à 115
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    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 04-01-2011

    Résumé :

    Français

    La logique paraconsistante permet de raisonner en présence de contradictions et offre par là même une nouvelle conception de la notion de preuve qui s’avère particulièrement intéressante pour l’intelligence artificielle. – Introduction. – 1. Qu’est-ce que la logique paraconsistante ?; – 2. Systèmes de preuves paraconsistantes (Déduction naturelle; Calcul des séquents); – 3. Interprétations et applications des systèmes de preuves paraconsistants.

     

    ARTICLE

    Le raisonnement historique à l’épreuve de l’IA

    • Pages : 351 à 370
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    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 04-01-2011

    Résumé :

    Français

    Ce dernier article réfléchit sur la preuve dans les sciences humaines qui veulent user du formalisme de l’IA. Il pose le problème de la validité de l’IA en archéologie et plus particulièrement dans les sciences humaines. Il se place dans le champ de l’apprentissage car on y discerne l’émergence des règles d’inférence. – 1. L’épreuve de l’intelligence artificielle dans les sciences humaines; – 2. Exemples d’applications (PALAMEDE, PLATA, Conclusion); – 3. De l’épreuve à la preuve.

     

    ARTICLE

    From Group Selection to Ecological Niches.

    • Pages : 185 à 202
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    • DOI : 10.1007/978-1-4020-9338-8_15
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    • Date de création : 04-01-2011
    • Dernière mise à jour : 21-02-2015

    Résumé :

    Anglais

    Hayek's The Sensory Order contains a physicalistic identity theory of the mind. Popper criticized it, saying that it could not explain the higher functions of language. Hayek took up that challenge in a manuscript but failed to refute Popper's arguments. Drawing upon the same manuscript, Hayek developed a theory of behavioural rules and cultural evolution. Despite his criticism of the theory of mind on which this evolutionary theory was based, Popper adopted Hayek's idea of group selection. He transformed it into a theory of the selective power of ecological niches. This became a central element of Popper's theory of evolution. The chapter traces the influence Popper and Hayek had on each other in the fields of the philosophy of mind and evolutionary theory. This is documented, inter alia, by their correspondence. Popper's theory of evolution, which is based on his dualistic theory of mind, is presented in its various stages of development The chapter concludes with a possible application of that evolutionary theory, some thoughts about David Hume as the source of the differences between Popper and Hayek, and on the possible impact Popper's criticism had on Hayek's role in artificial intelligence.

     

    MONOGRAPHIE

    Outils logiques pour l'intelligence artificielle

    • Pages : XV-247
    • Nombre de volumes : 1
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    • Ville : Paris
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    • URL : Lien externe
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    • Date de création : 22-02-2011
    • Dernière mise à jour : 27-02-2011

    Résumé :

    Français

    L'objet de cet ouvrage est de présenter certains des concepts mathématiques et logiques importants en informatique, et dont le rôle est essentiel en Intelligence Artificielle. – Après un Chapitre 1 destiné à la «Présentation générale de l'Intelligence Artificielle», les principaux concepts considérés ici s'articulent autour de : – la théorie de la calculabilité (Chap. 2), introduite en se basant sur une certaine familiarité supposée avec la programmation, plutôt qu'à partir des machines de Turing; – la notion de système formel (Chap. 3), dont la compréhension est un point central pour tout travail sur la pensée et donc pour l'Intelligence Artificielle; – la logique des propositions et des prédicats (Chap. 4 et 5), qui constitue la seule théorie mathématiquement développée et formalisée du savoir, du raisonnement et de la vérité, et qui est donc un outil de base pour la représentation et la manipulation (informatique ou non) des connaissances; – les méthodes de démonstration automatique (Chap. 6 et 7) qui, là encore, constituent des instruments fondamentaux pour tout travail concernant le raisonnement, et qui permettent de plus de donner une assise théorique aux systèmes experts et à certains langages de l'Intelligence Artificielle, comme Prolog, dont le Chap. 8 fournit une présentation qui illustre et complète les concepts théoriques des autres chapitres.

     

    COLLECTIF

    Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence

    Intelligence artificielle et sciences de la cognition

    Résumé :

    Français

    A la fois science et technique, relevant des sciences dures et des sciences douces, mobilisant les épistémologies tant spéculatives qu'expérimentales, l'intelligence artificielle, par son intitulé même, est question vive. L'intelligence des mécanismes et des artefacts que l'homme parvient à concevoir et à mettre en œuvre pour co-évoluer avec l'univers qui le construit et qu'il construit, ne peut-elle lui proposer à lui-même une nouvelle compréhension des mécanismes de sa propre intelligence ? Une telle question ne s'entend que dans son contexte culturel et technique. L'intelligence artificielle ne saurait être réduite à une technologie, ou à une discipline scientifique, ou à une épistémologie. À la fois technique, science et épistémologie, l'intelligence artificielle est aussi moment dans l'histoire de la science, et n'est intelligible que dans cette perspective historique. – Un axe directeur, celui qui mène de l'intelligence artificielle aux sciences de la cognition, par enrichissements successifs, peut être identifié et reconnu. C'est lui qui va servir de colonne vertébrale au présent recueil : ce fil directeur est nécessaire pour l'exposition séquentielle des articles et assure une relative transdisciplinarité par une sélection des concepts les plus aisément transférables.

     

    ARTICLE

    Genèse de quelques nouvelles sciences : de l'intelligence artificielle aux sciences de la cognition

    • Pages : 15 à 54
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
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    •  
    • Date de création : 23-03-2011
    • Dernière mise à jour : 01-04-2011

    Résumé :

    Français

    L'intelligence artificielle apparaît en 1956, après un siècle de maturation : G. Boole (pour la logique) et Ch. Babbage (pour le calcul) préparent le terrain qu'occuperont A. Turing (la théorie de la computation) et C. Shannon (la théorie de la communication), puis N. Wiener (la cybernétique) et J. von Neumann (la théorie des automates). L'ordinateur, cette machine à computer tous les types de symboles, peut alors apparaître : s'il peut automatiser les calculs numériques, ne peut-il aussi, «artificieuse machine», simuler les manifestations de l'intelligence ? Quelle intelligence ? Quelle connaissance de l'intelligence raisonnante ? Ces questions vont dès lors rayonner dans bien des disciplines scientifiques sous l'impulsion de chercheurs originaux, soucieux à la fois d'ouvertures épistémologiques et de réalisations opérationnelles : M. Minsky, J. McCarthy, A. Newell et H.A. Simon ... Les théories de la computation, en devenant des machines à computer des symboles, vont certes se développer pour elles-mêmes, suscitant l'essor contemporain de l'informatique, mais elles vont aussi susciter des interactions sans précédent dans leur rencontre avec les sciences de l'Homme et de la Société, puis avec les sciences de la vie : psychologie cognitive, linguistique computationnelle, logiques normatives, l'intelligence artificielle va susciter dans bien des domaines, en moins d'une génération, une sorte d'ébranlement épistémologique accompagné de l'apparition de nouveaux résultats, qui sont aussi de nouveaux produits : une ingénierie et une technologie de la cognition apparaissent aujourd'hui (systèmes à base de connaissances, systèmes experts, traduction assistée, etc.), mettant en valeur la constitution de nouveaux champs scientifiques que l'on reconnaît par une sorte de fédération de disciplines : les sciences de la cognition ne proposent-elles pas de déployer, à partir des énoncés fondateurs de l'intelligence artificielle, les bases d'un nouvel encyclopédisme ? Un encyclopédisme que symbolise, de façon sans doute un peu caricaturale, l'annonce de la «cinquième génération informatique».

    Anglais

    Artificial intellignce appeared in 1956, after maturing for a century : G. Boole (logic) and Ch. Babbage (calculus) prepared the ground to be exploited subsequently by A. Turing (computation theory) and C. Shannon (theory of communication), followed by N. Wiener (cybernetics) and J. von Neumann (theory of automatons). The machine for computing all types of symbols, or computer, could henceforth make its appearence : since it could automize numerical calculations, could not this «crafty machine» also simulate the various manifestations of intelligence ? But, what intelligence ? And what knowledge of the intelligence which reasons ? These questions would henceforth get pride of place in numerous scientific disciplines under the impulse of original research workers with an eye on epistemological openings and operational achievements : M. Minsky, J. McCarthy, A. Newell et H.A. Simon ... It is true that the computation theories would develop for themselves and become symbol-computing machines, providing impetus to contemporary data-processing. But, they would also give rise to unprecedented interactions on encountering the sciences of Man and Society and, later, the life sciences : cognitive psychology, computational linguistics, normative logic. In different spheres and in less than a generation, artificial intelligence would create somewhat of an epistemological shake-up accompanied by new results, which also happen to be new products : cognitive engineering and technology are making their appearence today (knowledge-based systems, expert systems, assisted translation, etc.), highlighting new scientific fields which are recognizable from an association of disciplines : working on the guide-lines provided by artificial intelligence, cognitive science does, after all, propose to lay the foundations for a new encyclopaedic endeavour. The announcement of the «fifth generation computers» comes as a symbol, somewhat caricatural, of this endeavour.

     

    ARTICLE

    Intelligence artificielle : panorama des techniques et des domaines d'applications

    • Pages : 55 à 73
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
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    • Institution : Fondation Diderot
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    • Date de création : 24-03-2011
    • Dernière mise à jour : 24-03-2011

    Résumé :

    Français

    Après avoir brièvement rappelé les caractéristiques classiques de l'intelligence artificielle, l'article présente l'approche moderne en termes de manipulation de connaissances. Cela implique deux grandes classes de techniques : celles de la représentation des connaissances dont sont décrites les plus courantes (représentations logiques, réseaux sémantiques, règles de production, représentations d'objets structurés), et celles des stratégies de raisonnement à partir de bases de connaissances (moteurs d'inférence, modèles logiques déductifs, raisonnement approximatif, métaraisonnement, etc.). Sont étudiées ensuite deux grandes classes d'applications : les systèmes experts, fondés sur l'exploitation d'une base de connaissances spécifique d'un domaine, résumant les connaissances d'experts humains; les systèmes de compréhension, dont l'objet est l'interprétation de données complexes venant de l'extérieur : vision par ordinateur, compréhension du langage (écrit ou oral), interprétation de signaux. En conclusion, on constate le succès effectif de nombreuses applications, mais aussi l'ampleur des travaux fondamentaux restant à accomplir.

    Anglais

    After briefly recalling the classical features of artificial intelligence, we present the modern approach in terms of knowledge manipulation. This involves two major sets of techniques. The first of these features knowledge, with a description of the more common representation schemes (logical representations, semantic networks, production rules, object oriented representations). The second relates to the strategies of reasoning with knowledge bases : inference engines, logical deductive models, approximate reasoning, metareasoning, etc. Next, we explore two main sets of applications : expert systems, using knowledge bases in particular areas of human expertise; and understanding systems for interpreting complex data : signal interpretation, computer vision, understanding written or oral language. In conclusion, artificial intelligence has already led to a lot of important, although limited, applications. At the same time major fundamental problems remain to be solved.

     

    ARTICLE

    Connaissances et métaconnaissances

    • Pages : 75 à 113
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
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    •  
    • Date de création : 25-03-2011
    • Dernière mise à jour : 28-02-2015

    Résumé :

    Français

    En se situant d'emblée dans une approche informatique, on expose une formulation moderne de l'intelligence artificielle en termes de connaissances, déclaratives et non procédurales, et on introduit la notion de métaconnaissances, c'est-à-dire de connaissances sur les connaissances. On décrit ensuite le double intérêt des métaconnaissances : utiliser des connaissances, d'une part, et acquérir de nouvelles connaissances, d'autre part. Ce dernier cas est particulièrement illustré par le programme Eurisko. On examine enfin un cas particulier de méta-activité appelée espionnage, où un système s'observe lui-même en train de fonctionner, ce qui conduit à un rapprochement avec la psychologie. La conclusion insiste sur le rôle fondamental des notions méta dans les développements futurs de l'intelligence artificielle.

    Anglais

    By adopting the data processing approach right from the outset, one puts forward a modern definition of artificial intelligence in terms of declarative and non procedural knowledge, while introducing the notion of metaknowledge, i.e. knowledge about knowledge itself. One then describes the twofold interest of metaknowledge : use knowledge, on the one hand, and acquire new knowledge, on the other. The latter has been particularly well illustrated by the Eurisko program. One finally examines a pecular case of meta-activity, termed espionage whereby a system watches itself function, and this calls for a comparison with psychology. The conclusion insists on the fundamental role of meta-notions in the further development of artificial intelligence.

     

    ARTICLE

    Pragmatique des communications

    • Pages : 193 à 212
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    •  
    •  
    • Date de création : 29-03-2011
    • Dernière mise à jour : 28-02-2015

    Résumé :

    Français

    À partir d'une introduction linguistique, puis d'un rappel de quelques points fondamentaux sur l'intelligence artificielle, sont examinés les rapports des sciences de la cognition avec les niveaux de communication entre l'homme, les animaux (éthologie) et les machines. L'auteur poursuit par l'étude des systèmes médiatisant les activités cognitives et la théorie du double bind. Une théorie générale de la communication et de l'autonomie fait l'objet de la dernière partie (introduisant la notion d'actuogénèse).

    Anglais

    After a linguistic introduction and a reminder of the basics of artificial intelligence, one examines the relationship between the cognitive science and the lewels of communication between man, animals (ethology) as well as machines.One continues by studying the systems that act as mediators between cognitive activities and the theory of double bind. A general theory of communication and autonomy is dealt with in the final chapter (introducing the idea of actuogenesis).

     

    ARTICLE

    Quelques questions inhérentes à la compréhension du langage

    • Pages : 213 à 228
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
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    • Institution : Fondation Diderot
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    • Date de création : 30-03-2011
    • Dernière mise à jour : 31-03-2011

    Résumé :

    Français

    L'étude de la compréhension du langage est abordée à partir de quelques repères présentés en se fondant aussi bien sur des observations linguistiques très courantes que sur certains phénomènes marginaux. Sur le plan méthodologique, la détermination de ces repères met en œuvre, conjointement, intelligence artificielle et psychologie. Par exemple, pour la lecture, on a recours à l'intelligence artificielle pour mettre en relief, avec la «synthèse de la parole» (lecture par ordinateur), de nombreux problèmes inhérents à la compréhension de l'écrit. L'interprétation de ces phénomènes, ainsi que celle d'un certain nombre d'expériences psycholinguistiques et neurolinguistiques, est difficile avec les théories traditionnelles qui se fondent sur «l'accès» aux significations des mots; elle implique un cadre théorique fondé sur la notion d'émergence de la compréhension. On définit, dans ce cadre, en interaction avec des concepts développés en intelligence artificielle, la notion de pré-compréhension qui permet de rationaliser les phénomènes présentés.

    Anglais

    An approach of the study of language comprehension based on the assessment of theoretical relevance of certain frequent or relatively unfrequent cognitive phenomena is outlined. From a methodological viewpoint, this assessment requires recourse conjointly to artificial intelligence and psychology. For example, with respect to reading, recourse is made to artificial intelligence to highlight, with «speech synthesis» (computer reading), a number of problems inherent in the comprhension of written material. The interpretation of these phenomena as well as of diverse psycholinguistic and neurolinguistic experiments is incompatible with traditional theories of language comprehension based on «access» to word meaning and favors, instead, a theoretical framework based on the notion of the emergence of comprehension. In this framework and in interaction with concepts developed in artificial intelligence, the notion of pre-understanding is defined which permits the taking into account of the phenomena presented.

     

    ARTICLE

    Intelligence et conception

    • Pages : 229 à 247
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    •  
    • Institution : Fondation Diderot
    •  
    • Date de création : 30-03-2011
    • Dernière mise à jour : 30-03-2011

    Résumé :

    Français

    Concevoir : dispose-t-on d'un modèle de la continuité des opérations intellectuelles d'un esprit humain en train de de concevoir ? interrogeait Paul Valéry. On propose ici une discussion de la conception entendue comme un acte cognitif (découvrir ou inventer ? appliquer ou projeter ? ...) visant à mettre en valeur les premiers modèles de ce processus de conception que suggère l'IA. On illustre cette discussion par deux applications pratiques aujourd'hui familières : la conception assistée par ordinateur (CAO) et les systèmes interactifs d'aide à la décision (SIAD) : leur développement illustre un certain nombre de concepts des théories de la conception, et de leur rapport à l'intelligence artificielle considérée comme traitement des symboles. On poursuit par la mention de quelques repères, en exploitant l'antinomie entre analyse et conception, afin de mettre en valeur les processus de conception en architecture et urbanisme comme en «design», puis dans l'ordre de la création scientifique (développée notamment par H. Simon : ne peut-on écrire un programme d'IA qui «invente» des lois scientifiques ?).

    Anglais

    Conceiving : do we have at our disposal a pattern of the sequence of intellectual operations that the human mind undergoes while conceiving ? The question was asked by Paul Valéry. We hereby intend to discuss conception viewed as a cognitive act (discover or invent ? apply or plan ? ...), with a view to highlighting the prime patterns of the conceiving process as oulined by AI. We try and make our point with the help of two well known practical applications : computer aided design (CAD) and the interactive decision-making systems (IDMS). Their development goes to illustrate some of the concepts of design theories as well as their relationship to artificial intelligence considered as a processing of symbols. We continue by indicating a few landmarks, taking full advantage of the antinomy between analysis and conception, in order to bring out the different methods of conceiving in architecture, town-planning and «design». We then proceed in order of scientific creation (developed in particular by H. Simon who inquires whether it isn't possible to work out an artificial intelligence program capable of «inventing» scientific laws).

     

    ARTICLE

    L'intelligence doit être et sera artificielle

    • Pages : 267 à 276
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    •  
    • Institution : Fondation Diderot
    •  
    • Date de création : 03-04-2011
    • Dernière mise à jour : 03-04-2011

    Résumé :

    Français

    On soutient ici, en termes de défi, le point de vue que l'ordinateur sera dans l'avenir plus intelligent que l'homme. De l'assistant qu'il commence à être aujourd'hui, on montre comment il peut devenir un compagnon, puis un mode de communication dans le temps et dans l'espace, dont le rôle social ne peut que croître. On conclut par une prévision : l'intelligence naturelle de l'homme de demain sera en relation intime avec l'intelligence artificielle de l'ordinateur.

    Anglais

    We support the idea, seen as a challenge, that the computer will be more intelligent than man, in the future. A mere assistant today, it will become a companion and finally a mode of communication in time and space whose social role only increase. The conclusion predicts that the natural intelligence of the man of tomorrow will be intimately related to the artificial intelligence of the computer.

     

    ARTICLE

    «On ne remplace pas le cerveau par une machine» : un débat mal engagé

    • Pages : 295 à 330
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    •  
    • Institution : Fondation Diderot
    •  
    • Date de création : 03-04-2011
    • Dernière mise à jour : 03-04-2011

    Résumé :

    Français

    Les interprétations cognitivistes et les controverses sur les «limites» de l'intelligence artificielle sont replacées dans l'histoire des sciences (en particulier le chemin qui a conduit la psychologie du behaviorisme à la psychologie cognitive en passant par Skinner et l'opérationisme) et sont discutées du point de vue philosophique et épistémologique. Deux postulats sur lesquels reposent ces interprétations et controverses sont énoncés : l'un concerne la transparence du langage et l'autre l'individualité de la pensée. L'idée que les «sciences de la cognition», avec l'appui de l'IA et des neurosciences, renouvelleraient fondamentalement le débat épistémologique, est mise en question. Il est montré au contraire qu'à propos du langage et de la mémoire, et à la différence notamment de la psychanalyse, l'interprétation cognitive de l'IA et des neurosciences reprend à son compte les postulats traditionnels de la psychologie concernant la pensée et la connaissance.

    Anglais

    The cognitivist interpretations of AI and the controversies about its limits are situated into the history of sciences (especially the way which has led psychology from behaviorism to cognitive psychology, through Skinner and operationism); their epistemological and philosophical aspects are discussed. Two postulates underlying these interpretations and controversies are stated : the first one concerns the transparency of language and the second one the individuality of the thought processes. The idea according to which «cognitive sciences», with the help of AI and neurosciences, imply a fundamental change in the epistemological debate is challenged. As regard language and memory, it is shown, on the contrary, that, unlike in particular psychoanalysis, the cognitivist interpretation of AI and of neurosciences relies on the traditional epistemological assumptions of psychology.

     

    ARTICLE

    Intelligence artificielle et sciences de la cognition. Les vingt-cinq premières années : 1956-1981

    (Petite chronologie)

    • Pages : 331 à 339
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    •  
    • Institution : Fondation Diderot
    •  
    • Date de création : 03-04-2011
    • Dernière mise à jour : 03-04-2011

    Résumé :

    Français

    Cette chronologie vise exclusivement à fournir quelques repères classiques du développement de l'intelligence artificielle, entre les bornes 1956 (date de naissance officielle de la discipline au séminaire de Dartmouth) et 1981 (date de sa popularisation définitive dans les institutions scientifiques et industrielles par l'annonce du projet japonais d'informatique de cinquième génération). Dans ce dossier initialement rédigé à l'intention de lecteurs francophones, une importance relative est délibérément donnée aux événements de l'histoire de l'IA intervenus dans les communautés scientifiques francophones, plus aisément «repérables» a priori.

     

    MONOGRAPHIE

    Artificial intelligence. A theoretical approach

    • Pages : XI-254
    • Nombre de volumes : 1
    •  
    • Support : Print
    • Edition : Original
    • Ville : New York
    •  
    • ISBN : 0-444-00334-7
    •  
    • Date de création : 15-04-2011
    • Dernière mise à jour : 12-02-2015

    Résumé :

    Anglais

    This book is essentially a much extended and modified version of Theory of Problem Solving. An Approach to Artificial Intelligence (New York : Elsevier, 1969. XIV-189 p.). – The purpose of this book is twofold : first, it proposes to develop one specific theory of problem solving and learning on which research on Artificial Intelligence (AI) can be based; second, it wants to describe some actual or proposed computer programs based on this theory that exhibit problem solving behaviour. – Chapter 1, A theory of problem solving; – 2, Problems or one-person games; – 3, Two person games; – 4, Automatization of heuristic discovery : representation and learning; – 5, Learning in a flexible description language. – Appendix : A1, Basic definitions; A2, Problems and graphs; A3, Games; A4, Heuristic discovery; A5, Learning.

     

    MONOGRAPHIE

    La Situation cognitive

    • Pages : 149
    • Collection : Épistémologie
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    • Ville : Paris
    •  
    • ISBN : 2-86563-283-0
    •  
    • Date de création : 23-06-2011
    • Dernière mise à jour : 23-06-2011

    Résumé :

    Français

    Quelqu'un sait quelque chose, voilà la situation de départ de toute problématique cognitive. Dans toute situation cognitive, un sujet connaissant se trouve en relation cognitive avec un objet connu. Contrairement à l'approche analytique suivie par les disciplines cognitives classiques — logique, épistémologie, psychologie cognitive, et aujourd'hui l'intelligence artificielle — qui détachent l'objet de leur recherche de son contexte d'origine, la démarche de ce livre est intégrante. Elle entend ne pas couper la problématique cognitive des situations cognitives effectives dans lesquelles cette problématique prend corps et se déploie. – Chapitre 1. Qu'est-ce qu'une situation cognitive ?; – 2. Les articulations d'une de la situation cognitive; – 3. L'objet de savoir; – 4. Connaissance de soi; – 5. La connaissance de soi de la Monade; – 6. La connaissance de non-soi; – 7. Le savoir dans la situation cognitive; – 8. Modulations cognitives; – 9. La relation sujet connaissant/objet de savoir; – 10. La relation sujet connaissant/savoir; – 11. Modulations cognitives externes.

     

    ARTICLE

    Philosophie des sciences cognitives

    • Pages : 519 à 571
    •  
    • Support : Document imprimé
    • Edition : Original
    •  
    •  
    • Date de création : 29-11-2011
    • Dernière mise à jour : 02-03-2015

    Résumé :

    Français

    L'auteur part de la problématique de Gall, qui formula pour la première fois un programme de recherche dans lequel s'inscrivent encore une grande partie des sciences cognitives contemporaines. Elle lui permet dans une première grande partie de présenter la « version » contemporaine d'une théorie des facultés de l'esprit : la conception modulariste de l'architecture fonctionnelle de l'esprit théorisée par J. Fodor, une théorie qui propose un certain nombre de réponses aux questions posées par la théorie de Gall. Dès lors, sont successivement abordés l'opposition au projet de l'intelligence artificielle (IA) et les arguments avancés par Fodor contre le modèle de la machine de Turing hérités des fondateurs de la conception moderne du développement cognitif (réflexion sur l'innéité), l'idée de « bases neurales », l'hypothèse de la modularité massive, et enfin la perspective évolutionniste en sciences cognitives. La seconde partie affronte le problème philosophique du fondement des sciences cognitives dans le contexte théorique au sein duquel elles ont pris naissance : le fonctionnalisme, « une forme de structuralisme appliqué aux entités mentales » (p. 544) qui vise à mettre au jour les lois de la pensée. Succède une présentation de la théorie computationnelle de l'esprit, puis de la diversité des modèles élaborés dans la recherche de fondements propres aux sciences cognitives (modèles classiques, connexionnistes, dynamiques).

    F. F.

     

    MONOGRAPHIE

    Connaître les sciences cognitives. Tendances et perspectives

    • Année : 1989
    • Éditeur : Seuil
    • Pages : 126
    • Collection : Science ouverte
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Traduction de l'anglais. L'original n'ayant pas fait l'objet d'une publication, il n'y a donc pas de renvoi éditorial
    • Ville : Paris
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    • ISBN : 2-02-010474-1
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    • Date de création : 16-01-2012
    • Dernière mise à jour : 20-01-2012

    Résumé :

    Français

    Titre original : Cognitive Science. A Cartography of Current Ideas, 1988. Ce manuscrit n'a jamais été publié comme tel. Des fragments de ce texte ont paru sous les titres suivants : – «The Science and Technology of Cognition : Emergent Directions», in J.L. Roos, dir., Economics and Artificial Intelligence, premier symposium international du IFAC (International Federation of Automatic Control), New York : Pergamon Press, p. 1-9; – «Perception and the Origin of Cognition : A Cartography of Current Ideas», in F.J. Varela and J.-P. Dupuy, dir., Understanding Origin : Ideas on the Origins of Life, Mind and Society, Stanford International Symposium (à paraître). Certaines parties des chapitres 3, 4 et 5 ont été adaptées d'un ouvrage en cours : Varela F.J. and Thompson E., Worlds without Grounds : Cognitive Science and Human Experience (à paraître). – Un nouveau continent du savoir émerge aujourd'hui, celui des sciences cognitives. Au carrefour de l'informatique, de la neurobiologie et de la psychologie, se construit une approche unifiée des phénomènes de perception, de (re)connaissance et de compréhension. Le fonctionnement de l'esprit humain, le comportement animal et les performances de l'ordinateur se retrouvent ainsi analysés dans une visée commune. L'intérêt conceptuel de ces recherches, comme l'importance technologique de leurs applications, en font sans doute le développement scientifique majeur de cette fin de siècle. Francisco Varela dresse ici un panorama des sciences cognitives. A partir de leur jeune mais complexe histoire, il analyse leurs perspectives actuelles et discute les grands courants orthodoxes-cognitivistes, connexionnistes ou autre qui parcourent ce domaine. Introduction aux sciences cognitives, ce livre est aussi une prise de position sur leur évolution. En parfaite cohérence avec la position enactive de l'auteur, informer et transformer ici vont de pair. – 1. Pourquoi cet essai ?; – 2. Première étape. Les jeunes années; – 3. Deuxième étape. Les symboles : l'hypothèse cognitiviste; – 4. Troisième étape. L'émergence : une alternative à l'orientation symbolique; – 5. Quatrième étape. L'enaction : une alternative à la représentation. – Conclusions.

     

    MONOGRAPHIE

    Le contrôle dans les systèmes à base de connaissances

    contribution à l'épistémologie de l'intelligence artificielle

    • Pages : XVIII-365
    • Collection : Langue, Raisonnement, Calcul
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : 2e édition française revue et augmentée
    • Ville : Paris
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    • ISBN : 2-86601-425-1
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    • Date de création : 18-07-2013
    • Dernière mise à jour : 01-06-2021

    Résumé :

    Français

    Un problème se pose dès lors qu'une conduite finalisée rencontre un obstacle à sa réalisation. L'élaboration de connaissances d'une part et la confection de techniques d'autre part apportent les médiations symboliques et instrumentales au moyen desquelles les hommes visent à résoudre les problèmes qui se posent à eux, c'est-à-dire à lever les obstacles bloquant leurs conduites. Tout problème ne peut donc être résolu que par l'intermédiaire de savoirs implicites (savoir-faire) ou explicites (connaissances). Or l'ordinateur, concrétisation d'une machine universelle de Turing, peut résoudre tout problème de façon automatique, à condition que la méthode de résolution du problème affronté soit traduite en procédures de calcul exécutables. De plus, toute connaissance est un savoir formaté dans un langage : ce langage pouvant être naturel ou artificiel. Lorsqu'un savoir est exprimé dans un langage naturel (le français par exemple), la connaissance produite est phénoménologique. En revanche, lorsqu'il est exprimé dans un langage artificiel (la logique ou les mathématiques), la connaissance produite est scientifique. Alors que les connaissances phénoménologiques sont signifiantes et renvoient à des expériences vécues, les connaissances scientifiques sont calculatoires : elles visent des objets construits théoriquement, ayant des propriétés logico-mathématiques en vertu desquelles ils peuvent être saisis comme des phénomènes mesurables. Ainsi, le mot électron, dès lors qu'il est employé dans le cadre de la physique théorique ne renvoie pas à un contenu pouvant être décrit de manière phénoménologique, mais à des équations qui mesurent la loi d'existence à laquelle son contenu est soumis. Les connaissances représentent donc des médiations entre un sujet connaissant et des objets connus et interviennent pour participer à la résolution des problèmes. Dès lors, un problème est modélisé à partir du moment où ses données sont exprimées sous forme de connaissances phénoménologiques ou scientifiques. La modélisation peut être informelle (lors de la construction du système de connaissances phénoménologiques renvoyant à la position du problème) ou formelle (lors de la construction du système de connaissances scientifiques correspondant aux données du problème), la modélisation formelle étant soit une mathématisation (synthèse de phénomènes) soit une formalisation (analyse de phénomènes). Or tous les problèmes ne sont pas logico-mathématiques. En effet les problèmes de la vie quotidienne ou de la vie pratique ne sont pas nécessairement logico-mathématiquement spécifiables et s'expriment systématiquement par des connaissances phénoménologiques. Dès lors, émerge le problème posé par les sciences cognitives : comment appréhender les connaissances phénoménologiques en termes de connaissances scientifiques ? Puis celui du cognitivisme computationnel : comment formaliser logiquement les connaissances phénoménologiques ? Et enfin celui du cognitivisme physique : comment mathématiser les connaissances phénoménologiques ? La résolution informatique de problèmes se décompose en deux grandes classes : 1° celle pour laquelle on dispose de modèles mathématiques des contextes réels dans lesquels les problèmes se posent et 2° celle pour laquelle on ne dispose que d'une modélisation informelle à base de connaissances phénoménologiques. La seconde classe de problèmes forme l'objet d'étude de l'intelligence artificielle (IA). Dès lors l'IA est d'emblée confrontée au problème du contrôle, c'est-à-dire au problème de la bonne correspondance, au sein d'un système IA en fonctionnement, entre les représentations formelles qu'il manipule et les connaissances phénoménologiques qui leur sont associées. Ainsi, l'objectif de cet ouvrage est de contribuer à l'épistémologie de l'IA en dégageant les éléments d'une méthodologie du contrôle « fondée sur l'analyse théorique des connaissances phénoménologiques et de leurs représentations formelles ». La théorie de l'IA proposée par l'auteur, nommée artefacture, est une théorie originale permettant 1° d'articuler les connaissances et leur représentation et 2° de mettre en place une méthodologie du contrôle dans les systèmes à base de connaissances. Après avoir introduit le lecteur à sa problématique de la connaissance (chapitre 1), l'auteur expose le problème du contrôle dans la perspective de l'artefacture (chapitre 2). La première partie de l'ouvrage illustre cette méthodologie du contrôle (chapitres 3 à 5) ; la seconde (chapitres 6 à 8) en justifie le fondement théorique : l'artefacture. – Avertissement, p. v-vi ; Table des matières, pp. vii-xiv ; Liste des figures, pp. xv-xvi ; Liste des encadrés, pp. xvii-xviii ; Bibliographie, pp. 345-355 ; Index des notions, pp. 357-365.

    F. F.

     

    MONOGRAPHIE

    Métamorphoses de l’intelligence

    Que faire de leur cerveau bleu ?

    • Pages : 184
    • Collection : Hors collection
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    • Support : Document imprimé
    • Edition : Originale
    • Ville : Paris
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    • ISBN : 978-2-13-079608-4
    • URL : Lien externe
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    • Date de création : 08-11-2018
    • Dernière mise à jour : 08-11-2018

    Résumé :

    Français

    Comment cerner le concept d’intelligence situé à la frontière de la vie biologique et symbolique ? Entre sa caractérisation scientifique de donnée innée et sa valorisation comme disposition à créer et comprendre, comment peut-on l’appréhender? Aujourd’hui, la question n’est plus de savoir si les capacités intellectuelles sont réductibles à un ensemble de dispositions cérébrales préformées, car la plasticité neuronale est avérée. Toute comparaison entre le cerveau et l’ordinateur semble inconvenante. Mais, ne faut-il pas revisiter cette position à l’aune des dernières découvertes en matière de puces synaptiques ? Et que dire du projet Blue Brain qui a pour objet la mise en œuvre d’un cerveau synthétique ? La vie artificielle est-elle toujours cette intruse menaçante ou permet-elle d’envisager une nouvelle forme d’hybridation entre le vivant et la machine ? Selon Catherine Malabou, tenter de sauver les apparences en affirmant que c’est le cerveau qui prime ne mène nulle part. Aussi, entreprend-elle une série de médiations qui n’opposent pas le vivant et le non-vivant. Elle veut réconcilier l’intelligence avec elle-même, en mettant en exergue l’unité de ses déterminations biologiques et sa dimension spirituelle. L’organisation ternaire de son livre reprend les trois métamorphoses de l’intelligence qui, d’après elle, ont rythmé les recherches contemporaines : l’âge du modèle génétique, l’âge de la plasticité, l’âge du rapprochement entre l’intelligence artificielle et le cerveau naturel. La philosophe commence par faire l’historique du destin génétique de l’intelligence ; elle énumère les expérimentations menées pour en faire la mesure et retrace les velléités eugénistes cherchant à isoler le gène de l’intelligence. Cependant, les conclusions de l’Human Genome Project sonnent le glas du paradigme génétique : les données biologiques de l’intelligence ne se laissent ni mesurer ni résumer à un facteur « g » et la vie du cerveau ne dépend pas uniquement des données génétiques. Catherine Malabou évoque ensuite l’épigenèse, cette aptitude à acquérir des capacités, par modulation des connexions synaptiques, spontanément ou grâce à l’expérience. La plasticité des neurones est libre de ses constructions et jamais l’esprit ne s’éloigne du corps vécu. Développement de l’intelligence et croissance organique sont liés et visent l’équilibre en synthétisant les aspects cognitifs, émotionnels et sociaux de l’expérience. L’hérédité est donc plurielle : le rapport entre inné et acquis de la première métamorphose s’inverse et fonde une biologie de l’interaction. Pour clore, l’auteure expose un nouveau paradigme visant à bâtir un être-ensemble hybride, fondé sur les liens entre les dimensions naturelle et artificielle de l’intelligence. La critique d’une intelligence artificielle rigide n’est plus pertinente, car la cybernétique intègre dorénavant la plasticité régénératrice des liaisons synaptiques. Tout comme le cerveau, les ordinateurs seront dotés de processeurs autorisant des mises en miroir ; les machines du futur seront capables de s’auto-transformer dans leur propre milieu. La philosophe prône donc le dialogue entre humanités et neurosciences, car traiter un sujet avec intelligence, c’est l’examiner sous tous ses aspects en se mettant à distance de soi. En effet, pour construire une représentation ouverte de l’intelligence, il faut mobiliser le psychique, l’épigénétique et la plasticité cérébrale. Il est temps de dépasser les positions philosophiques arc-boutées, surtout après la conception d’une puce neuro-synaptique par IBM. D’ailleurs, à l’aune de cette découverte, Catherine Malabou n’hésite pas à revenir sur les conclusions de son livre Que faire de notre cerveau ?. Elle nie désormais toute différence de pureté entre plasticité cérébrale et architecture computationnelle. En devenant un programme cybernétique fondamental, la plasticité n’est plus l’apanage du cerveau naturel.

    C. B.

     
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