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Harnad, S. (2017) To Cognize is to Categorize: Cognition is Categorization, in Lefebvre, C. and Cohen, H., Eds. Handbook of Categorization. Elsevier.
TRADUCTION
RÉSUMÉ : Nous-autres, les organismes, sommes des systèmes sensorimoteurs. Les choses du monde entrent en contact avec nos surfaces sensorielles, et nous interagissons avec elles en fonction de ce que ce contact sensori-moteur "offre". Toutes nos catégories consistent en des façons dont nous nous comportons différemment envers différents types de choses - les choses que nous mangeons ou ne mangeons pas, avec lesquelles nous nous appuyons ou que nous fuyons, ou les choses que nous décrivons, à travers notre langage, comme des nombres premiers, les affordances, les discriminables absolus ou les vérités. C'est tout ce que la cognition est pour, et à propos.
Pensar es olvidar diferencias, es generalizar, abstraer.
En el abarrotado mundo de Funes no hab’a sino detalles, casi inmediatos. Borges ("Funes el memorioso") Funes le mémorieux
1. Systèmes sensori-moteurs. Les organismes sont des systèmes sensorimoteurs. Les choses du monde entrent en contact avec nos surfaces sensorielles, et nous interagissons avec elles en fonction de ce que ce contact sensori-moteur "offre" (Gibson 1979).
2. Caractéristiques sensorimotrices invariantes (« Affordances »). Dire cela n'est pas se déclarer "Gibsonien" (quoi que cela veuille dire). Il s'agit simplement de souligner que ce qu'un système sensori-moteur peut faire est déterminé par ce qui peut être extrait de ses interactions motrices avec son entrée sensorielle. Si vous manquez de capteurs sonar, votre système sensorimoteur ne peut pas faire ce que peut faire une chauve-souris, du moins pas sans l'aide d'instruments. La stimulation lumineuse permet une vision des couleurs pour ceux d'entre nous qui ont le bon appareil sensoriel, mais pas pour ceux d'entre nous qui sont daltoniens. Le fait géométrique que, lorsque nous nous déplaçons, les "ombres" projetées sur notre rétine par des objets proches se déplacent plus rapidement que les ombres d'autres objets signifie que, pour ceux d'entre nous qui ont une vision normale, notre apport visuel permet une perception de la profondeur.
De faits plus compliqués de géométrie projective et solide, il s'ensuit qu'une forme tridimensionnelle, comme, par exemple, un boomerang, peut être reconnue comme étant la même forme Ð et la même taille Ð même si la taille et la forme de son ombre sur notre rétine change lorsque nous nous déplaçons par rapport à elle ou qu'elle se déplace par rapport à nous. Sa forme est dite invariante sous ces transformations sensorimotrices, et nos systèmes visuels peuvent détecter et extraire cette invariance, et la traduire en une constance visuelle. Nous continuons donc à voir un boomerang de la même forme et de la même taille même si la forme et la taille de ses ombres rétiniennes changent constamment.
3. Catégorisation. Jusqu'à présent, les affordances que j'ai mentionnées dépendaient soit des bons capteurs, comme dans le cas du sonar et de la couleur, soit des bons détecteurs d'invariance, comme dans le cas de la perception de la profondeur et de la constance de la forme/taille. Avoir la capacité de détecter la stimulation ou de détecter les invariants dans la stimulation n'est pas anodin ; ceci est confirmé par le fait que la robotique sensorimotrice et la physiologie sensorimotrice n'ont jusqu'à présent réussi à dupliquer et à expliquer qu'une petite partie de ce sous-ensemble de nos capacités sensorimotrices. Mais nous sommes déjà bien ici sur le territoire de la catégorisation, car, pour le dire de manière plus simple et plus générale : la catégorisation est toute interaction différentielle systématique entre un système sensori-moteur autonome et adaptatif et son monde : Systématique, car nous ne voulons pas d'interactions arbitraires comme les effets du vent soufflant sur le sable dans le désert doivent être considérés comme une catégorisation (bien qu'il y ait peut-être encore des similitudes inhérentes qui méritent d'être notées). Ni le vent ni le sable ne sont un système sensori-moteur autonome ; ce sont, conjointement, de simples systèmes dynamiques, des systèmes qui interagissent et changent selon les lois de la physique.
Tout dans la nature est un système dynamique, bien sûr, mais certaines choses ne sont pas seulement des systèmes dynamiques, et la catégorisation fait référence à un type particulier de système dynamique. Le sable interagit également « différemment » avec le vent : soufflez-le par ici et il ira par là ; soufflez comme ça et ça va comme ça. Mais ce n'est ni le bon type de systématicité ni le bon type de différentiation. Ce n'est pas non plus le bon type d'adaptabilité (bien qu'encore une fois, la théorie de la catégorisation a probablement beaucoup à apprendre des interactions dynamiques ordinaires aussi, même si elles ne comptent pas comme une catégorisation).
Les systèmes dynamiques sont des systèmes qui changent dans le temps. Il est donc déjà clair que la catégorisation aura aussi quelque chose à voir avec les changements dans le temps. Mais les changements adaptatifs dans les systèmes autonomes sont ceux dans lesquels les états internes au sein du système autonome changent systématiquement avec le temps, de sorte que, pour le dire simplement, exactement la même entrée ne produira pas exactement la même sortie dans le temps, à chaque fois, comme elle le fait dans l'interaction entre le vent et le sable (chaque fois que le vent souffle exactement dans la même direction et que le sable est exactement dans la même configuration). La catégorisation ne concerne donc pas exactement la même sortie se produisant chaque fois qu'il y a exactement la même entrée. Les catégories sont des sortes, et la catégorisation se produit lorsque la même sortie se produit avec le même type d'entrée, plutôt qu'exactement la même entrée. Et une sortie différente se produit avec un type d'entrée différent. C'est donc de là que vient le "différentiel".
4. Apprentissage. L'adaptabilité vient avec l'historique en temps réel. Les systèmes sensorimoteurs autonomes et adaptatifs catégorisent quand ils répondent différemment à différents types d'entrées, mais la façon de montrer qu'ils sont en effet des systèmes adaptatifs - plutôt que simplement apparentés à des configurations très particulières et complexes de sable qui répondent simplement (et ont toujours répondu) différemment à différents types d'entrées dans la façon dont le sable ordinaire réagit (et a toujours répondu) au vent de différentes directions - est de montrer qu'à un moment donné il n'en était pas ainsi : qu'il n'a pas toujours répondu différemment comme il le fait maintenant. En d'autres termes (bien qu'il soit facile d'y voir exactement le contraire) : la catégorisation est intimement liée à l'apprentissage.
Pourquoi aurait-on pu y voir le contraire ? Parce que si, au lieu d'être des concepteurs et des explicateurs des systèmes sensori-moteurs et de leurs capacités, nous nous étions simplement préoccupés de ce qu'il y a dans le monde, nous aurions pu confondre le problème de la catégorisation avec le simple problème d'identifier ce qui existe ( que les systèmes sensori-moteurs peuvent ensuite catégoriser). Mais c'est le côté ontique des catégories, concerné par ce qui existe et ce qui n'existe pas, et il vaut probablement mieux laisser cela aux spécialistes respectifs des différentes sortes de choses qui existent (spécialistes des animaux, des végétaux ou des minéraux, pour faire simple) . Les genres de choses là-bas dans le monde sont, si vous voulez, la somme totale des affordances potentielles du monde aux systèmes sensori-moteurs comme nous. Mais le problème de la catégorisation n'est pas de déterminer quels types de choses il y a, mais comment il se fait que des systèmes sensori-moteurs comme nous parviennent à détecter ces types qu'ils peuvent et détectent : comment ils parviennent à y répondre différemment.
5. Catégories innées. Maintenant, il se peut que nous soyons tous nés avec la capacité de réagir différemment à toutes sortes de choses auxquelles nous réagissons différemment, sans jamais avoir à apprendre à le faire (et il y en a, comme Jerry Fodor (1975, 1981, 1998), qui écrivent parfois comme s'ils croyaient que c'était effectivement le cas). L'apprentissage peut être trivial; peut-être que toutes les invariances que nous pouvons détecter, nous pourrions déjà les détecter de manière innée, sans avoir besoin de changements internes qui dépendent du temps ou de toute interaction différentielle plus compliquée du type que nous appelons apprentissage.
Ce type de nativisme extrême à propos des catégories n'est généralement pas loin de quelque chose d'encore plus extrême que le nativisme, qui est l'idée que nos catégories n'ont même pas été « apprises » par adaptation évolutive : la capacité de catégoriser est en quelque sorte préstructurée dans notre cerveau de la même façon. façon dont la structure de l'atome de carbone est venue préstructurée du Big Bang, sans avoir besoin de quelque chose comme "apprendre" pour le façonner.
(La théorie de Fodor pourrait bien être surnommée une théorie du "Big Bang" sur l'origine de notre capacité de catégorisation.)
Chomsky (par exemple, 1976) a fait une conjecture similaire - à propos d'un sous-ensemble très spécial de notre capacité de catégorisation, à savoir, la capacité de générer et de détecter toutes et uniquement les chaînes de mots qui sont grammaticales selon la Grammaire Universelle (UG) sous-jacente à toutes. langues naturelles possibles : la conformité UG est l'invariant sous-jacent en question et, selon Chomsky, notre capacité à détecter et à générer des chaînes de mots conformes à UG n'est façonnée ni par l'apprentissage ni par l'évolution ; il est plutôt en quelque sorte inhérent à la structure de notre cerveau comme une question d'inévitabilité structurelle, directement à partir du Big Bang. Cette théorie très spécifique, sur l'UG en particulier, ne doit pas être confondue avec la théorie beaucoup plus générale de Fodor selon laquelle toutes les catégories sont non apprises et non évoluées ; dans le cas de l'UG, il existe des preuves considérables de «pauvreté du stimulus» suggérant que l'UG n'est pas apprenable par les enfants sur la base des données qu'ils entendent et produisent dans le temps qu'ils prennent pour apprendre leur première langue; dans le cas de la plupart des autres catégories, cependant, il n'y a pas de telles preuves.
6. Catégories apprises. Toutes les preuves suggèrent que la plupart de nos catégories sont apprises. Pour avoir une idée de cela, ouvrez un dictionnaire au hasard et choisissez une demi-douzaine de mots de "contenu" (en sautant les mots de fonction tels que "si", "pas" ou "le"). Vous y trouverez des noms, des verbes, des adjectifs et des adverbes désignant tous des catégories (sortes d'objets, d'événements, d'états, de caractéristiques, d'actions). La question à se poser est la suivante : suis-je né en sachant ce qui est et n'est pas dans ces catégories, ou ai-je dû l'apprendre ?
On peut aussi poser la même question à propos des noms propres, même s'ils n'apparaissent pas dans les dictionnaires : les noms propres désignent des individus (par exemple, des personnes, des lieux) plutôt que des genres, mais pour un système sensori-moteur, un individu est effectivement tout autant un genre comme la chose qu'un mot contenu désigne : que ce soit Jerry Fodor ou un boomerang, encore faut-il que mon système visuel puisse distinguer lesquelles de ses ombres sont des ombres de Jerry Fodor et lesquelles sont des ombres de boomerang. Comment?
7. Apprentissage supervisé. Et tout n'est pas aussi simple que dans ce cas. Considérez le problème plus célèbre et plus difficile du tri des poussins nouveau-nés en mâles et femelles. Je ne sais pas si Fodor pense que cette capacité pourrait être innée, mais le grand maître, les ceintures noires du 8ème degré sur cette planète - dont il y en a peu, la plupart au Japon - disent que cela prend des années et des années de formation par essais et erreurs sous la supervision de maîtres pour atteindre le niveau de ceinture noire ; il n'y a pas de raccourcis et la plupart des aspirants ne dépassent jamais le niveau de la ceinture brune. (Nous y reviendrons.) La catégorisation, semble-t-il, est une compétence sensorimotrice, bien que la majeure partie du poids soit sur la partie sensorielle (et la sortie est généralement catégorique, c'est-à-dire discrète plutôt que continue) ; et, comme toutes les compétences, elle doit être apprise.
Alors qu'est-ce qu'apprendre ? Il est plus facile de dire ce qu'un système fait lorsqu'il apprend que de dire comment il le fait : l'apprentissage se produit lorsqu'un système échantillonne des entrées et génère des sorties en réponse à celles-ci sur la base d'essais et d'erreurs, ses performances étant guidées par une rétroaction corrective. Les choses arrivent, nous faisons quelque chose en réponse ; si ce que nous avons fait était la bonne chose, il y a une sorte de conséquence ; si c'était la mauvaise chose, il y a une autre sorte de conséquence. Si nos performances ne montrent aucune amélioration avec le temps, alors nous sommes comme le sable dans le vent. Si nos performances s'améliorent - plus de résultats corrects, moins d'erreurs - alors nous apprenons. (Notez que cela présuppose qu'il existe une erreur ou une mauvaise catégorisation : rien de tel ne se produit dans le cas du vent, soufflant sur le sable.)
Cette esquisse d'apprentissage devrait nous rappeler BF Skinner, behaviorisme ; et les programmes de récompense et de punition (Catania & Harnad 1988). Car c'est Skinner qui a souligné que nous apprenons sur la base de la rétroaction des conséquences de notre comportement. Mais ce que Skinner n'a pas fourni, c'est le mécanisme interne de cette capacité sensorimotrice que nous et tant de nos semblables avons, tout comme Gibson n'a pas fourni le mécanisme pour capter les affordances. Ces deux penseurs pensaient que fournir des mécanismes internes n'était pas nécessaire ou n'était pas de la responsabilité de leur discipline. Ils ne s'intéressaient qu'à la description des entrées et des interactions sensorimotrices, et non à la manière dont un système sensorimoteur pouvait réellement faire ces choses. Ainsi, alors qu'ils commençaient déjà à effleurer la surface du « quoi » de notre capacité de catégorisation, en termes d'entrées/sorties, ni l'un ni l'autre ne s'intéressait au « comment ».
8. Apprentissage instrumental (opérant, renforcement). Laissons également de côté la question du "comment" pour le moment, et notons que ce qu'on appelle l'apprentissage opérant ou instrumental - dans lequel, par exemple, un pigeon est entraîné à picorer une touche chaque fois qu'il voit un cercle noir et à une autre touche chaque fois qu'il voit un cercle blanc (avec de la nourriture comme rétroaction pour faire la bonne chose et pas de nourriture comme rétroaction pour faire la mauvaise chose) - est déjà un cas primitif de catégorisation. Il s'agit d'une réponse différentielle systématique à différents types d'entrées, effectuée par un système adaptatif autonome qui a d'abord répondu de manière aléatoire, mais a appris à adapter ses réponses sous la direction d'une rétroaction de correction d'erreur (grâce, vraisemblablement, à une sorte de changement adaptatif dans son état interne).
Le cas du noir contre le blanc est relativement trivial, car l'appareil sensoriel de l'animal a déjà ces deux types d'entrées bien séparées à l'avance - bien que si, après s'être entraînés uniquement sur le noir et le blanc, nous commencions à les "transformer" progressivement en les uns les autres comme des nuances de gris, et testé ces nuances intermédiaires sans rétroaction, le pigeon montrerait un "gradient de généralisation" lisse, picorant plus sur la touche "noire" plus l'entrée était proche du noir, plus sur la touche blanche plus le l'entrée était au blanc et approchait un niveau de performance aléatoire à mi-chemin entre les deux. Il en serait de même pour un être humain dans cette situation.
9. Catégories de couleurs. Mais si l'animal avait une vision des couleurs et que nous utilisions le bleu et le vert comme entrées, le motif serait différent. Il y aurait toujours une confusion maximale au point médian bleu-vert, mais de chaque côté de cette limite, le choix correct de la touche et la quantité d'appuis augmenteraient beaucoup plus brusquement - on pourrait même dire "catégoriquement" - qu'avec des nuances de gris . La raison en est qu'entre le noir et le blanc, il n'y a pas de frontière de catégorie innée, alors qu'entre le vert et le bleu, il y en a (chez les animaux ayant une vision normale des couleurs vert/bleu). La situation est assez similaire au chaud et au froid, où il y a un point neutre à mi-chemin entre les deux pôles, ne sentant ni froid ni chaud, puis une différence qualitative relativement abrupte entre la plage "chaude" et la plage "froide" dans les deux sens .
10. Perception catégorielle. Ce changement de perception relativement brusque à la frontière est appelé "perception catégorique" (CP) et dans le cas de la perception des couleurs, l'effet est inné. Les ondes lumineuses varient en fréquence. Nous sommes aveugles aux fréquences supérieures au rouge (infrarouge, longueur d'onde d'environ 800 nm) ou inférieures au violet (ultraviolet, longueur d'onde d'environ 400 nm), mais si nous n'avions pas de couleur CP, le continuum du rouge au violet ressemblerait beaucoup à des nuances de gris. , sans aucune de ces "bandes" qualitatives séparées par des mélanges neutres que nous voyons tous dans l'arc-en-ciel ou le spectre.
Nos catégories de couleurs sont détectées par un mécanisme complexe de récepteurs sensoriels, pas encore entièrement compris, dont les composants incluent non seulement la fréquence de la lumière, mais d'autres propriétés de la lumière, telles que la luminosité et la saturation, et un mécanisme interne de trois détecteurs spécialisés accordés sélectivement à certaines régions. du spectre de fréquences (rouge, vert et bleu), avec une relation "processus opposant" mutuellement inhibitrice entre leurs activités (le rouge s'opposant au vert et le bleu s'opposant au jaune). Le résultat de ce mécanisme inné d'extraction d'invariance est que certaines gammes de fréquences sont automatiquement "compressées": nous les voyons toutes comme des nuances variables de la même couleur qualitative. Ces plages compressées sont alors séparées des régions qualitatives adjacentes, également compressées, par de petites régions frontières qui ressemblent à des mélanges indéfinis, neutres entre les deux catégories adjacentes. Et tout comme il y a une compression dans chaque gamme de couleurs, il y a une expansion entre elles : les différences de fréquence de taille égale semblent beaucoup plus petites et sont plus difficiles à détecter lorsqu'elles se trouvent dans une catégorie de couleurs que lorsqu'elles traversent la frontière d'une catégorie à l'autre ( Berlin & Kay 1969 ; Harnad 2003).
Bien que la CP couleur de base soit innée plutôt que le résultat de l'apprentissage, elle répond toujours à notre définition de la catégorisation parce que le processus d'essais et d'erreurs en temps réel qui a "façonné" la CP grâce à la rétroaction corrective des erreurs des conséquences adaptatives était une évolution darwinienne. Ceux de nos ancêtres qui pouvaient faire des distinctions rapides et précises basées sur la couleur ont survécu et se sont reproduits plus que ceux qui ne le pouvaient pas. Cette sélection naturelle a servi de rétroaction "correctrice d'erreurs" sur la variation génétique par essais et erreurs. Il y a probablement plus de leçons à tirer de l'analogie entre les catégories acquises par l'apprentissage et par l'évolution ainsi que des caractéristiques spécifiques du mécanisme sous-jacent à la couleur CP -- mais cela nous ramène à la question du "comment" soulevée plus tôt, à laquelle nous avons promis de revenir.
11. Algorithmes d'apprentissage. Les algorithmes d'apprentissage automatique issus de la recherche sur l'intelligence artificielle, les algorithmes génétiques issus de la recherche sur la vie artificielle et les algorithmes connexionnistes issus de la recherche sur les réseaux neuronaux ont tous fourni des mécanismes candidats pour effectuer le "comment" de la catégorisation.
Il existe en général deux types de modèles d'apprentissage : les modèles dits « supervisés » et les modèles « non supervisés ». Les modèles non supervisés sont généralement conçus sur l'hypothèse que les "affordances" d'entrée sont déjà assez saillantes, de sorte que le bon mécanisme de catégorisation sera en mesure de les capter sur la base de la forme de l'entrée à partir d'une exposition répétée et d'une analyse interne seule, sans avoir besoin d'aucune rétroaction externe de correction d'erreur.
A titre d'exemple exagéré, si le monde des formes n'était constitué que de boomerangs et de formes de Jerry-Fodor, un mécanisme d'apprentissage non supervisé pourrait facilement trier leurs ombres rétiniennes sur la base de leur seule structure intrinsèque (y compris leurs invariants géométriques projectifs). Mais avec les ombres des abdomens de poussins nouveau-nés, les trier en tant que mâles et femelles aurait probablement besoin de l'aide d'un retour d'information correcteur d'erreurs. Non seulement tenter de les trier sur la seule base de leur paysage structurel intrinsèque reviendrait à chercher une aiguille dans une botte de foin, mais il y a aussi le problème beaucoup plus général que les mêmes choses peuvent souvent être catégorisées de différentes manières. Il serait impossible, sans supervision correctrice d'erreurs, de déterminer quelle voie était correcte dans un contexte donné . Car la bonne catégorisation peut varier selon le contexte : parfois on peut vouloir trier les poussins par sexe, parfois par espèce, parfois par autre chose (Harnad 1987).
En général, un problème de catégorisation non trivial sera "sous-déterminé". Même s'il n'y a qu'une seule solution correcte, et même si elle peut être trouvée par un mécanisme non supervisé, cela nécessitera d'abord beaucoup d'expositions et de traitements répétés. La distinction figure/fond pourrait ressembler à ceci : comment, en général, notre système visuel parvient-il à traiter les ombres rétiniennes des scènes du monde réel de manière à distinguer ce qui est figure et ce qui est fond ? Dans le cas de figures ambiguës telles que les dessins d'Escher, il peut y avoir plus d'une façon de procéder, mais en général, il existe une méthode par défaut qui fonctionne, et nos systèmes visuels parviennent généralement à la trouver rapidement et de manière fiable pour la plupart. scènes. Il est peu probable qu'ils aient appris à le faire sur la base d'une rétroaction correctrice d'erreurs résultant d'interactions sensorimotrices avec des échantillons des combinaisons possibles infinies de scènes et de leurs ombres.
12. Apprentissage non supervisé. Il existe des invariants à la fois morphologiques et géométriques dans les ombres sensorielles des objets, mis en évidence notamment lorsque nous nous déplaçons par rapport à eux ou inversement ; ceux-ci peuvent être extraits par des mécanismes d'apprentissage non supervisés qui échantillonnent la structure et les corrélations (y compris la covariance et l'invariance sous des transformations sensorimotrices dynamiques). De tels mécanismes regroupent les choses en fonction de leurs similitudes et dissemblances structurelles, renforçant à la fois les similitudes et les contrastes. Un exemple de mécanisme non supervisé d'amélioration du contraste et de recherche des limites est «l'inhibition réciproque», dans laquelle l'activité d'un point de l'espace visuel inhibe l'activité des points environnants et vice-versa. Cette concurrence interne tend à mettre en évidence la structure inhérente et offerte par l'input (Hinton & Sejnowsky 1999).
13. Apprentissage supervisé. Cependant, ce type de regroupement non supervisé basé sur l'amélioration des similitudes et des corrélations structurelles ne fonctionnera pas si différentes manières de regrouper les mêmes ombres sensorielles sont correctes, en fonction d'autres circonstances (catégorisation dépendante du contexte). Pour résoudre ce problème, une supervision par rétroaction correctrice d'erreurs est également nécessaire ; la structure sensorimotrice et ses affordances seules ne suffisent pas. On pourrait dire que les catégories supervisées sont encore plus sous-déterminées que les catégories non supervisées. Les deux types de catégories sont sous-déterminés, car les ombres sensorielles de leurs membres sont constituées d'un grand nombre de dimensions et de caractéristiques, leurs combinaisons possibles produisant une infinité d'ombres potentielles, rendant difficile à trouver le sous-ensemble d'entre elles qui permettra une catégorisation correcte. Mais les catégories supervisées présentent la difficulté supplémentaire qu'il existe de nombreuses catégorisations correctes (parfois un nombre infini) pour le même ensemble d'ombres.
Si vous en doutez, ouvrez à nouveau un dictionnaire, choisissez n'importe quel mot de contenu, disons « table », puis pensez à une table réelle, et pensez à toutes les autres choses que vous auriez pu l'appeler (chose, objet, légume, ouvrage, meuble). , bois dur, Biedermeyer, même "Charlie"). Les autres noms que vous auriez pu lui donner correspondent à d'autres façons dont vous auriez pu le catégoriser. Chaque catégorie a à la fois une "extension" (l'ensemble des choses qui sont membres de cette catégorie) et une "intension" (les caractéristiques qui font que les choses appartiennent à cette catégorie plutôt qu'à une autre). Non seulement toutes les choses sont les membres d'un nombre infini de catégories différentes, mais chacune de leurs caractéristiques et combinaisons de caractéristiques est une base potentielle (affordance) pour les assigner à encore plus de catégories. Jusqu'à présent, ce n'est encore qu'une ontologie. Mais si nous revenons aux entrées sensorielles et au problème auquel est confronté le théoricien essayant d'expliquer comment les systèmes sensori-moteurs peuvent faire ce qu'ils font, alors les entrées sensorielles sont l'ombre d'un nombre potentiellement infini de différentes sortes de choses. La catégorisation est le problème de les trier correctement, en fonction des exigences de la situation.
L'apprentissage supervisé peut aider; si l'apprentissage non supervisé ("simple exposition") ne peut pas trouver les caractéristiques gagnantes, peut-être que la formation par essais et erreurs guidée par la rétroaction le fera, comme avec le tri noir / blanc du pigeon et le sexage du poulet. Il existe des algorithmes d'apprentissage supervisé si puissants qu'ils sont assurés de trouver l'aiguille dans la botte de foin, aussi indéterminée soit-elle - tant qu'elle est juste sous-déterminée, pas indéterminée (comme le point médian exact entre le noir et le blanc) ou NP- complet - et tant qu'il y a suffisamment de données, de rétroaction et de temps (comme, pour l'enfant qui apprend une langue, il n'y en a pas, d'où la "pauvreté du stimulus" ; Wexler 1991). Nos algorithmes de catégorisation doivent être capables de faire ce que nous pouvons faire ; donc si nous pouvons catégoriser correctement un ensemble d'entrées, alors ces entrées doivent non seulement avoir les caractéristiques qui peuvent permettre une catégorisation correcte, mais il doit également y avoir un moyen de trouver et d'utiliser ces affordances. (La figure 1 montre comment un réseau neuronal supervisé apprend à trier un ensemble de formulaires en 3 catégories en compressant et en séparant leurs i
LES FIGURES SE TROUVENT DANS LA VERSION ANGLAISE
Figure 1. En haut : 3 ensembles de stimuli présentés au réseau neuronal : bras vertical de L beaucoup plus long, vertical et horizontal à peu près égaux, horizontal beaucoup plus long. En bas à gauche : Position des représentations en unités cachées de chacune des trois catégories après auto-association mais avant apprentissage (les cubes représentent des L à bras longs verticaux, des pyramides L à bras quasi égaux, des sphères L à bras longs horizontaux). En bas à droite : Compression intra-catégorie et séparation entre catégories lorsque le réseau a appris à séparer les trois types d'entrées. (Tiré de Tijsseling & Harnad 1997.)
14. Des intersections en voie de disparition ? Fodor et d'autres ont parfois suggéré le contraire : ils ont suggéré que l'une des raisons pour lesquelles la plupart des catégories ne peuvent être ni apprises ni évoluées (et doivent donc être "innées" dans un sens plus profond que d'être simplement une adaptation darwinienne) est le problème des "intersections qui disparaissent". : Si vous revenez au dictionnaire, choisissez des mots de contenu, puis recherchez "l'invariance" partagée par toutes les ombres sensorielles d'à peu près n'importe laquelle des choses désignées par ces mots, vous constaterez qu'il n'y en a pas : leur " carrefour" est vide. Quel est le point commun entre toutes les ombres des boomerangs ou des tables Ð sans parler des Jerry Fodors ou des culs de poulet Ð (même en permettant des interactions sensorimotrices dynamiques avec eux) ? Et si cela ne vous convainc pas, alors quelle est l'ombre sensorielle de catégories comme « bonté », « vérité » ou « beauté » ?
15. Invariants sensori-moteurs directs. Il n'y a aucune raison pour que les théoriciens de l'invariance reculent devant ce défi. Tout d'abord, il faut souligner que puisque nous parvenons à catégoriser correctement toutes les choses désignées par nos dictionnaires, il y a bien chez nous une capacité dont il faut tenir compte (voir annexe 1). Dire que ces catégories sont « innées » dans un sens cartésien, platonicien ou cosmogonique plutôt que simplement dans un sens darwinien, c'est simplement dire qu'elles sont un mystère inexpliqué, inexplicable. Rejetons donc cela. Supposons que si les organismes peuvent catégoriser, alors il doit y avoir une base sensorimotrice pour cette compétence, et sa source doit être soit l'évolution, soit l'apprentissage, soit les deux. Ce qui signifie qu'il doit y en avoir assez dans ces ombres pour se permettre toute notre capacité de catégorisation.
16. Abstraction et ouï-dire. Faut-il que tout soit affaire d'invariants sensori-moteurs directs, toujours ? Non, mais le chemin vers le bien, la vérité et la beauté exige que nous suivions la chaîne d'abstraction qui nous mène des catégories acquises par l'expérience sensorielle directe à celles acquises par « ouï-dire » linguistique :
Considérons les cinq façons sensorimotrices dont nous pouvons interagir différemment avec les choses, les cinq types de choses que nous pouvons faire avec les choses : nous pouvons les voir, les reconnaître, les manipuler, les nommer ou les décrire. « Manipuler » en un sens couvre déjà les cinq, parce que manipuler est quelque chose que nous faisons avec les choses ; mais réservons le mot « manipuler » à nos interactions physiques plus directes avec des objets, telles que les toucher, les soulever, les pousser, les construire, les détruire, les manger, les accoupler et les fuir. Les nommer et les décrire est aussi une chose que nous faisons avec eux, mais ne subsumons pas ces deux actes à la manipulation. Voir et reconnaître sont également des choses que nous faisons avec les choses, mais celles-ci aussi sont mieux traitées séparément, plutôt que comme des formes de manipulation. Et "voir" est censé représenter tous les modes de contact sensoriel avec les choses (ouïe, odorat, goût, toucher), pas seulement la vision.
Reconnaître est spécial, car ce n'est pas seulement un événement sensoriel passif. Lorsque nous reconnaissons quelque chose, nous le voyons comme une sorte de chose (ou un individu) que nous avons déjà vu. Et il n'y a qu'un pas entre la reconnaissance d'une chose comme un genre ou un individu et le fait de lui donner un nom. Voir demande un équipement sensori-moteur, mais reconnaître en demande plus. Cela nécessite la capacité d'abstraction. Faire abstraction, c'est isoler un sous-ensemble de l'entrée sensorielle et ignorer le reste. Par exemple, nous pouvons voir de nombreuses fleurs dans une scène, mais nous devons faire abstraction pour reconnaître certaines d'entre elles comme étant des primevères. Bien sûr, les voir comme des fleurs est en soi une abstraction. Même distinguer la figure du fond est une abstraction. Tout événement sensori-moteur n'est-il pas abstraction ?
17. Abstraction et amnésie. Pour répondre, il faut se tourner vers la fiction. Borges, dans sa nouvelle de 1944, "Funes the Memorious", décrit une personne qui ne peut pas faire d'abstraction. Un jour, Funes tomba de cheval, et dès lors il ne put plus rien oublier. Il avait une mémoire infinie. Chaque instant successif de son expérience a été stocké pour toujours ; il pourrait rejouer mentalement les « bandes » de son expérience quotidienne par la suite, et il lui faudrait encore plus de temps pour continuer à les revivre qu'il n'en fallait pour les vivre en premier lieu. Sa mémoire était si bonne qu'il a donné des noms propres ou des descriptions à tous les nombres -- "Luis Melin Lafinur, Olimar, azufre, los bastos, la ballena, el gas, la caldera, Napoléon, Agustin de Veda" -- de 1 tous jusqu'à des nombres énormes (voir annexe 2). Chacun était pour lui un individu unique. Mais, par conséquent, il ne pouvait pas faire d'arithmétique ; ne pouvait même pas saisir les concepts de comptage et de nombre. La même perplexité accompagnait sa perception quotidienne. Il ne pouvait pas comprendre pourquoi nous, les gens avec des mémoires ordinaires et fragiles, insistons pour appeler un chien particulier, à un moment particulier, dans un endroit particulier, dans une position particulière, du même nom que nous l'appelons à un autre moment, à un autre moment, lieu, poste. Pour Funes, chaque instant était infiniment unique, et les différents instants étaient incomparables, incommensurables.
La mémoire par cœur infinie de Funes était donc un handicap, pas un avantage. Il était incapable d'oublier - pourtant l'oubli sélectif, ou du moins l'ignorance sélective, est ce qui est nécessaire pour reconnaître et nommer les choses. A proprement parler, un vrai Funes ne pourrait même pas exister, ou s'il existait, il ne pourrait être qu'un système sensori-moteur passif, secoué par son environnement (comme le sable par le vent). Borges a dépeint Funes comme ayant des difficultés à saisir les abstractions, mais s'il avait vraiment eu la mémoire infinie et l'incapacité d'oublier sélectivement que Borges lui attribuait, Funes aurait dû être incapable de parler du tout, car nos mots choisissent tous des catégories basées sur l'abstraction. . Il n'aurait pas dû être capable de saisir le concept de chien, encore moins un chien en particulier, ou quoi que ce soit d'autre, qu'il s'agisse d'un individu ou d'une espèce. Il aurait dû être incapable de nommer des nombres, même avec des noms propres, car une numérosité (ou une forme numérique) est elle-même une abstraction. Il devrait y avoir le même problème de reconnaître soit une numéroté ou un chiffre comme étant la même numéroté (chiffre) à une autre occasion que celui de reconnaître un chien comme le même chien, ou comme un chien du tout.
18. Invariance et récurrence. Funes était une fiction, mais Luria a décrit une personne réelle qui avait des handicaps qui allaient dans le même sens, mais pas jusqu'à une mémoire infinie. Dans "The Mind of a Mnemonist" (1968), Luria décrit un artiste de la mémoire de scène, "S", qu'il avait remarqué quand S était journaliste parce qu'il ne prenait jamais de notes. S n'avait pas une mémoire par cœur infinie comme celle de Funes, mais une mémoire par cœur bien plus puissante et persistante qu'une personne normale. Lorsqu'il se produisait en tant qu'artiste de la mémoire, il mémorisait de longues chaînes de chiffres entendus une seule fois, ou tous les objets dans le sac à main d'un membre du public. Il pouvait se souvenir des détails exacts de scènes ou de longues séquences. Il souffrait également de synesthésie, ce qui signifie que les événements sensoriels étaient pour lui des expériences polysensorielles plus riches : les sons et les nombres avaient des couleurs et des odeurs ; cela l'aiderait à se souvenir. Mais sa puissante mémoire mécanique était aussi un handicap. Il avait du mal à lire des romans, car lorsqu'une scène était décrite, il visualisait une scène correspondante qu'il avait réellement vue une fois, et bientôt il se perdait à revivre sa mémoire eidétique vivante, incapable de suivre le contenu du roman. Et il avait du mal avec les concepts abstraits, comme les nombres, ou même les généralisations ordinaires que nous faisons tous sans difficulté.
Ce que montrent les histoires de Funes et de S, c'est que vivre dans le monde nécessite la capacité de détecter les récurrences, et que cela nécessite à son tour la capacité d'oublier ou du moins d'ignorer ce qui rend chaque instant infiniment unique, et donc incapable de se reproduire exactement. Comme noté précédemment, le concept de Gibson (1979) d'une « affordance » capture bien la capacité requise : les objets permettent certaines interactions sensorimotrices avec eux : une chaise permet de s'asseoir dessus ; les fleurs permettent un tri par couleur, ou par espèce. Ces affordances sont toutes des caractéristiques invariantes de l'input sensoriel, ou de l'interaction sensorimotrice avec l'input, et l'organisme doit être capable de détecter sélectivement ces invariants -- de les abstraire, en ignorant le reste de la variantion. Si toutes les caractéristiques sensorimotrices sont en quelque sorte sur un pied d'égalité et que chaque variation est infiniment unique, alors il ne peut y avoir d'abstraction des invariants qui nous permettent de reconnaître la similitude, la similitude ou l'identité, qu'il s'agisse de genres ou d'individus.
19. Sélection et pondération des fonctionnalités. Le "théorème du vilain petit canard" de Watanabe (1985) capture la même idée. Il décrit comment, considéré seulement logiquement, il n'y a aucune raison de dire que le "vilain petit canard" - l'étrange cygne parmi les nombreux canetons de la fable de Hans Christian Anderson - peut être considéré comme moins similaire à l'un des canetons. que les canetons ne le sont entre eux. La seule raison pour laquelle il semble que les canetons se ressemblent davantage que le cygne est que notre système visuel "pondère" certaines caractéristiques plus lourdement que d'autres - en d'autres termes, il est sélectif, il fait abstraction de certaines caractéristiques comme privilégiées. Car si toutes les caractéristiques ont le même poids et qu'il y a, par exemple, deux canetons et un cygne, dans la position spatiale D1, S, D2, alors bien que D1 et D2 partagent la caractéristique qu'ils sont tous les deux jaunes, et S ne l'est pas, il est également vrai que D1 et S partagent la caractéristique qu'ils sont tous les deux à gauche de D2 dans l'espace, une caractéristique qu'ils ne partagent pas avec D2. Watanabe a souligné que si nous faisions une liste de toutes les caractéristiques (physiques et logiques) de D1, D2 et S, et que nous ne pondérions préférentiellement aucune des caractéristiques par rapport aux autres, alors S partagerait exactement autant de caractéristiques avec D1 en tant que D1 partagé avec D2 (et en tant que D2 partagé avec S). Il s'agit d'un analogue exact de l'effet mémoire de Borges et Luria, car la liste des fonctionnalités est en fait infinie (elle comprend également des fonctionnalités, ainsi que des fonctionnalités négatives, telles que "pas plus gros qu'une boîte à pain", pas double, pas triple , etc.), donc à moins que certaines caractéristiques ne soient arbitrairement sélectionnées et qu'on leur donne un poids supplémentaire, tout est également (et infiniment) similaire à tout le reste.
Mais bien sûr, nos systèmes sensori-moteurs n'accordent pas le même poids à toutes les caractéristiques ; ils ne détectent même pas toutes les fonctionnalités. Et parmi les caractéristiques qu'ils détectent, certaines (telles que la forme et la couleur) sont plus saillantes que d'autres (telles que la position spatiale et le nombre de plumes). Et non seulement les caractéristiques détectées sont finies et pondérées de manière différentielle, mais notre mémoire pour elles est encore plus finie : nous pouvons voir, pendant qu'elles sont présentes, bien plus de caractéristiques que nous ne pouvons nous en souvenir par la suite.
20. Discrimination versus catégorisation. La meilleure illustration en est la différence entre discrimination relative et discrimination absolue soulignée par George Miller dans son célèbre article de 1956 sur les limites de traitement de l'information de notre cerveau : « The Magical Number 7+/-2 ». Si vous montrez à quelqu'un une forme inconnue et aléatoire et que vous montrez immédiatement après la même forme ou une forme légèrement différente, il sera en mesure de vous dire si les deux formes successives étaient identiques ou différentes. Il s'agit d'une discrimination relative, basée sur une comparaison par paires successives simultanées ou rapides. Mais si au lieu de cela on ne montre qu'une seule des deux formes, isolée, et demande laquelle des deux il s'agit, et si la différence entre elles est suffisamment petite, alors le spectateur sera incapable de dire laquelle il s'agit. Quelle doit être la différence ? La "différence juste perceptible" ou JND est la plus petite différence que nous pouvons détecter dans les comparaisons relatives par paires. Mais identifier une forme isolément, c'est faire une discrimination absolue (c'est-à-dire une catégorisation), et Miller a montré que les limites de la discrimination absolue étaient beaucoup plus étroites que celles de la discrimination relative.
Appelons discrimination relative « discrimination » et discrimination absolue « catégorisation ». Les différences doivent être beaucoup plus importantes pour identifier le type ou l'individualité de quelque chose que pour le distinguer de quelque chose d'autre qui est simultanément présent ou vu en succession rapide. Miller a souligné que si les différences ne concernent qu'une seule dimension sensorielle, telle que la taille, alors le nombre de JND que nous pouvons discriminer est très grand et la taille du JND est très petite et dépend de la dimension en question. En revanche, le nombre de régions le long de la dimension pour lesquelles nous pouvons catégoriser l'objet isolément est d'environ sept. Si nous essayons de subdiviser une dimension plus finement que cela, les erreurs de catégorisation augmentent.
Cette limite de la capacité de catégorisation a aussi sa contrepartie dans la mémoire : si on nous donne une chaîne de chiffres à retenir, nous -- contrairement au S de Luria, qui peut se souvenir d'un très grand nombre d'entre eux -- ne pouvons en rappeler qu'environ 7. Si la chaîne est plus longtemps, les erreurs et les interférences augmentent.
21. Recodage et sélection des fonctionnalités. Existe-t-il un moyen d'augmenter notre capacité à faire des catégorisations ? Une façon consiste à ajouter plus de dimensions de variation; c'est probablement l'une des façons dont la synesthésie de S l'a aidé. Mais une dimensionnalité encore plus élevée a ses limites et n'approche jamais le pouvoir de résolution du JND de discrimination sensorielle.
Une autre façon d'augmenter la mémoire consiste à recoder. Miller a montré que si nous devons nous souvenir d'une chaîne de 0 et de 1, alors une chaîne de 7 éléments est à peu près notre limite. Mais si nous apprenons d'abord à recoder les chiffres en, disons, des triplets en code binaire, en utilisant leurs noms décimaux - de sorte que 001 s'appelle "un", 010 s'appelle "deux", 011 s'appelle "trois" etc., et nous surapprenons ce code, afin que nous puissions lire les chaînes automatiquement dans le nouveau code, puis nous pouvons nous souvenir de trois fois plus de chiffres. La limite 7 est toujours là, mais elle opère maintenant sur les triplets binaires dans lesquels nous avons recodé les chiffres : 101 n'est plus trois éléments : il est recodé en un « morceau », « cinq ». Nous avons appris à voir les chaînes en termes de gros morceaux -- et ce sont ces nouveaux morceaux qui sont maintenant soumis à la limite de 7, pas les chiffres binaires simples.
Recoder en surapprenant de plus gros morceaux est un moyen d'améliorer la mémoire par cœur pour les séquences, mais quelque chose de similaire fonctionne au niveau des caractéristiques des objets : bien que le nombre de caractéristiques que nos systèmes sensoriels peuvent détecter dans un objet ne soit pas infini, il est suffisamment grand pour que si nous voyons deux objets différents, partageant une ou quelques caractéristiques, nous ne pourrons pas nécessairement détecter qu'ils partagent des caractéristiques, donc qu'il s'agit du même type d'objet. Ceci est à nouveau un symptôme de la "sous-détermination" mentionnée précédemment, et est lié au soi-disant "problème d'attribution de crédits" dans l'apprentissage automatique : comment trouver la caractéristique ou la règle gagnante parmi de nombreuses possibilités (Sutton 1984) ?
Pour pouvoir abstraire les caractéristiques partagées, nous avons besoin d'une formation supervisée à la catégorisation (également appelée "apprentissage par renforcement"), avec des essais et des erreurs et des commentaires correctifs basés sur un échantillon suffisamment grand pour permettre à notre cerveau de résoudre le problème d'attribution de crédits et d'abstraire le invariants sous-jacents à la variation. Le résultat, si l'apprentissage est réussi, est que les entrées sont recodées, comme elles le sont dans la mémorisation de la chaîne de chiffres ; les fonctionnalités sont repondérées. Les objets qui sont de même espèce, parce qu'ils partagent des caractéristiques invariantes, sont par conséquent considérés comme plus similaires les uns aux autres ; et les objets de types différents, ne partageant pas les invariants, sont considérés comme plus différents.
Cette amélioration intra-catégorielle de la similarité perçue et l'amélioration inter-catégorielle des différences perçues est à nouveau la perception catégorique (CP) décrite précédemment dans le cas de la couleur. Les "ombres" sensorielles de fréquence, d'intensité et de saturation de la lumière ont été recodées et repondérées par nos récepteurs de couleur évolués afin de détecter et d'améliorer sélectivement les gammes spectrales que nous voyons par conséquent comme rouge, jaune, etc.
22. Perception catégorielle apprise et hypothèse de Whorf/Sapir. Lorsque la PC est un effet d'apprentissage, c'est une sorte d'effet whorfien. Whorf (1956) a suggéré que la façon dont les objets nous apparaissent dépend de la façon dont nous les trions et les nommons. Il a cité les couleurs comme un exemple de la façon dont la langue et la culture façonnent la façon dont les choses nous semblent, mais les preuves suggèrent que les frontières qualitatives des couleurs le long du spectre visible sont le résultat de détecteurs de caractéristiques innés plutôt que d'apprendre à trier et à nommer les couleurs dans manières particulières. Des effets de CP appris se produisent, mais ils sont plus subtils que la CP de couleur et ne peuvent être démontrés qu'en laboratoire psychophysique (Goldstone 1994, 2001; Livingston et al. 1998).
LES FIGURES SE TROUVENT DANS LA VERSION ANGLAISE
Figure 2 illustre cela pour une tâche dans laquelle les sujets ont appris la catégorisation des textures. Pour une tâche de catégorisation facile, il n'y avait pas de différence avant et après l'apprentissage, mais pour une tâche difficile, l'apprentissage a provoqué une compression intra-catégorie et une séparation entre catégories. (De Pevtzow & Harnad 1997).
Figure 2. Gauche : Exemples des catégories de texture Easy (en haut) et Hard (en bas). Droite : Ratio de précision de la discrimination après/avant l'apprentissage (Post/Pré) dans la tâche facile et la tâche difficile pour les apprenants uniquement. La séparation est indiquée par un rapport >1 et la compression par un rapport <1. Les barres d'erreur indiquent l'erreur standard. Il existe une compression significative à l'intérieur et une séparation quasi significative entre pour la tâche difficile, mais une séparation non significative uniquement pour la tâche facile. (De Pevtzow & Harnad 1997.)
Pourtant, la CP apprise fonctionne à peu près de la même manière que la CP innée : certaines caractéristiques sont sélectivement améliorées, d'autres sont supprimées, faisant ainsi ressortir les points communs sous-jacents aux catégories ou aux types. Cela fonctionne comme une sorte de filtre d'entrée, siphonnant les catégories sur la base de leurs caractéristiques invariantes, et ignorant ou réduisant la saillance des caractéristiques non invariantes. Les mécanismes d'apprentissage supervisés et non supervisés discutés précédemment ont été proposés comme mécanismes potentiels de cette capacité d'abstraction, les interactions sensorimotrices nous aidant également à converger vers les bonnes affordances, à résoudre la sous-détermination et à résoudre le problème d'attribution de crédits.
Où cela laisse-t-il alors la distinction concrète/abstraite et le problème des intersections fuyantes ? En quel sens une primevère est-elle concrète et un nombre premier abstrait ? Et comment la « rondeur » est-elle plus abstraite que la « ronde », et la « propriété » plus abstraite encore ? L'identification d'une catégorie est toujours basée sur l'abstraction, comme nous le montre l'exemple de Funes. Reconnaître un mur comme un mur plutôt que, disons, comme un sol, nous oblige à abstraire certaines de ses caractéristiques, dont la verticalité, par opposition à l'horizontalité, est ici essentielle (et les interactions sensorimotrices et les affordances aident évidemment à réduire les options) . Mais dans les cas les plus difficiles et les plus sous-déterminés comme le sexage des poulets, qu'est-ce qui détermine quelles caractéristiques sont essentielles ? (L'essentiel de cette sous-détermination est là dans la blague du Maine : "Comment va ta femme ?" "Par rapport à quoi ?")
23. Réduction de l'incertitude. Bien que la catégorisation soit un jugement absolu, en ce qu'elle est basée sur l'identification d'un objet isolé, elle est relative dans un autre sens : les caractéristiques invariantes qui doivent être sélectivement abstraites dépendent entièrement des alternatives, parmi lesquelles l'objet isolé doit être trié. "Comparé à quoi?" L'invariance est relative à la variance. L'information, comme nous l'apprend la théorie formelle de l'information, est quelque chose qui réduit l'incertitude entre les alternatives. Ainsi, lorsque nous apprenons à catégoriser les choses, nous apprenons à trier les alternatives qui pourraient être confondues les unes avec les autres. Trier les murs des sols est plutôt trivial, car la différence d'affordance est déjà si évidente, mais trier le sexe des poussins nouveau-nés est plus difficile, et on dit même que les caractéristiques invariantes sont ineffables dans ce cas : elles ne peuvent pas être décrites avec des mots. C'est pourquoi la seule façon de les apprendre est de suivre des mois ou des années de formation de renforcement par essais et erreurs guidés par des commentaires sous la supervision de maîtres.
24. Apprentissage explicite. Mais ne confondons pas le fait qu'il est difficile de les rendre explicites verbalement pour le fait qu'il y a quelque chose d'invisible ou de mystérieux dans les caractéristiques sous-jacentes au sexage des poulets - ou dans toute autre catégorisation subtile. Biederman a fait une analyse informatique des abdomens de poussins nouveau-nés et a identifié les invariants gagnants décrits en termes de ses caractéristiques "geon" (Biederman & Shiffrar 1987). Il a ensuite été en mesure d'enseigner les caractéristiques et les règles par le biais d'instructions explicites à un échantillon de novices afin qu'en peu de temps, ils aient pu faire l'amour avec des filles au niveau de la ceinture brune, sinon au niveau de la ceinture noire. Selon les grands maîtres, ces progrès auraient dû leur prendre des mois de formation supervisée par essais et erreurs.
Donc, si nous acceptons que toute catégorisation, grande ou petite, dépende de l'abstraction sélective de certaines caractéristiques et de l'ignorance d'autres, alors toutes les catégories sont abstraites. Seul Funes vit dans le monde du concret, et c'est le monde du simple flux expérientiel passif d'un instant infiniment unique au suivant (comme le sable dans le vent). Car faire quoi que ce soit de systématique ou d'adaptatif avec l'input nécessiterait une abstraction, qu'elle soit innée ou apprise : la détection de la récurrence d'une chose du même genre.
25. La catégorisation est de l’abstraction. Qu'en est-il des degrés d'abstraction ? (Ayant, avec G.B. Shaw, identifié la profession de la catégorisation - l'abstraction - nous sommes maintenant simplement en train de marchander sur le prix.) Quand je trie les choses comme des instances d'une chose ronde et d'une chose non ronde, je trie les choses. Cette chose est ronde, cette chose n'est pas ronde. Lorsque je trie des choses en tant qu'instances de rondeur et de non-rondité, je trie des caractéristiques des choses. Ou plutôt, les choses que je trie sont des traits (appelés aussi propriétés, quand on n'en parle pas seulement au sens sensori-moteur). Et les caractéristiques elles-mêmes sont aussi des choses : la rondeur est une caractéristique, une pomme ne l'est pas (bien que toute chose, même une pomme, puisse aussi faire partie, donc une caractéristique, d'une autre chose).
26. Mise à la terre sensorimotrice : directe et dérivée. En principe, tout ce tri et cette dénomination pourraient s'appliquer directement aux entrées sensorimotrices ; mais une grande partie du tri et de la dénomination de ce que nous considérons comme des choses plus abstraites, comme les nombres, s'applique aux symboles plutôt qu'aux interactions sensorimotrices directes avec les objets. Je nomme ou décris un objet, puis je le catégorise : « Un nombre est une numéroté invariante » (ignorant la variation des genres ou des individus concernés). Cette simple proposition illustre déjà la valeur adaptative du langage : le langage permet d'acquérir indirectement de nouvelles catégories, par « ouï-dire », sans avoir à passer par le processus long et risqué de l'apprentissage direct par essais et erreurs. Quelqu'un qui connaît déjà peut juste me dire les caractéristiques d'un X qui me permettront de le reconnaître comme un X.
(C'est un peu comme ce que Biederman a fait pour ses sujets expérimentaux, en leur disant quelles caractéristiques utiliser pour le sexe des poulets, sauf que sa méthode n'était pas du pur ouï-dire, mais hybride : c'était du show-and-tell, pas seulement du tell, parce qu'il ne s'est pas contenté de décrire verbalement les caractéristiques critiques ; il les a également soulignées et illustrées visuellement. Il n'a pas d'abord préformé ses sujets sur la dénomination des géons, comme les sujets de Miller étaient préformés sur la dénomination des triplets binaires.)
27. L'avantage adaptatif du langage : ouï-dire. Si Biederman avait tout fait avec des mots, par pur ouï-dire, il aurait démontré le pouvoir complet et unique de transmission de catégories du langage : dans l'apprentissage sensori-moteur, l'abstraction se produit généralement de manière implicite. Le réseau neuronal dans le cerveau de l'apprenant fait tout le travail, et l'apprenant n'est que le bénéficiaire du résultat. La preuve en est que les personnes parfaitement capables de trier et de nommer correctement les choses ne peuvent généralement pas vous dire comment elles le font. Ils peuvent essayer de vous dire quelles fonctionnalités et règles ils utilisent, mais le plus souvent, leur explication est incomplète, voire tout simplement fausse. C'est ce qui fait des sciences cognitives une science ; car si nous pouvions tous expliquer, simplement par introspection, comment nous sommes capables de faire tout ce que nous pouvons faire, alors notre introspection aurait fait tout le travail des sciences cognitives pour cela (voir annexe 1). En pratique, nous ne pouvons généralement pas rendre explicites nos connaissances implicites, tout comme les maîtres sexeurs de poulets ne le pouvaient pas. Pourtant, quelle que soit la connaissance explicite que nous avons, nous pouvons la transmettre les uns aux autres beaucoup plus efficacement par ouï-dire que si nous devions l'apprendre à la dure, par une expérience d'essais et d'erreurs. C'est ce qui a donné au langage le puissant avantage adaptatif qu'il avait pour notre espèce Cangelosi & Harnad 2001; voir figure 3).
LES FIGURES SE TROUVENT DANS LA VERSION ANGLAISE
Figure 3. Une simulation de vie artificielle de butineurs de champignons. Les catégories-champignons peuvent être apprises de deux manières différentes, par « labeur » sensorimoteur (apprentissage par essais et erreurs avec rétroaction des conséquences des erreurs) ou par « vol » linguistique (apprentissage en entendant la catégorie décrite ; ouï-dire). En très peu de générations, les « voleurs » linguistiques survivent et se reproduisent plus que les travailleurs sensori-moteurs. (Mais notez que les catégories basées sur la langue doivent être fondées sur des catégories sensorimotrices : il ne peut pas s'agir de vol jusqu'au bout.) (D'après Cangelosi & Harnad 2001.)
Où cela laisse-t-il alors les nombres premiers, par rapport aux primevères ? A peu près à égalité, vraiment. Pour ma part, je ne sais pas ce que sont les primevères. Je ne suis même pas sûr que ce soient des roses. Mais je suis sûr que je pourrais découvrir, soit par une expérience directe d'essais et d'erreurs, mes suppositions corrigées par les commentaires des maîtres, et mes réseaux de neurones internes résolvant activement et implicitement le problème d'attribution de crédits pour moi, convergeant finalement vers les invariants gagnants ; ou, si les grands maîtres sont disposés et capables de rendre les invariants explicites pour moi par des mots, je pourrais découvrir ce que sont les primevères par ouï-dire. Cela ne peut pas être du ouï-dire jusqu'au bout, cependant. Il aura fallu que j'apprenne des choses au niveau du sol de manière dure, sensorimotrice, pour que les mots utilisés par les grands maîtres aient un sens pour moi. Les mots devraient nommer des catégories que j'ai déjà.
Est-ce différent avec les nombres premiers ? Je sais qu'ils sont une sorte de numéro. Il faudra que je me fasse parler de l'affacturage, et je devrai probablement l'essayer sur certains nombres pour voir ce qu'il permet, avant de reconnaître que certains types de nombres permettent l'affacturage et d'autres non. Il en va de même pour découvrir ce que la preuve déductive permet, lorsqu'ils m'en disent plus sur d'autres caractéristiques des nombres premiers. J'aurai dû apprendre les nombres eux-mêmes de première main, supervisés par des rétroactions en nombres absolument discriminants, tels que fournis par les arithméticiens ceinture jaune - car ici aussi, il ne peut pas s'agir de ouï-dire jusqu'au bout. (J'aurai également besoin de faire l'expérience du comptage de première main, et en particulier de ce que "l'ajout d'un" à quelque chose, encore et encore, offre.)
28. Discriminables et Affordances absolues. Mais y a-t-il un sens dans lequel les primevères ou leurs caractéristiques sont plus « réelles » que les nombres premiers et leurs caractéristiques ? Y a-t-il plus de raisons de douter que l'un soit vraiment "là-bas" que l'autre ? Le sens dans lequel l'un d'eux est là-bas est qu'ils sont tous les deux absolus discriminables : les deux ont des affordances sensorimotrices que je peux détecter, soit implicitement, par une expérience concrète d'essais et d'erreurs, guidée par une rétroaction corrective (pas nécessairement d'un enseignant en direct , soit dit en passant : si, par exemple, les primevères étaient comestibles, et toutes les autres fleurs toxiques, ou les nombres premiers étaient fongibles, et toutes les autres sans valeur, le retour des conséquences des interactions sensorimotrices suffirait à la surveillance) ; ou explicitement, à travers des descriptions verbales (tant que les mots utilisés sont déjà fondés, directement ou récursivement, sur une expérience concrète d'essais et d'erreurs ; Harnad 1990). Les affordances ne sont pas imposées par moi ; ce sont des contraintes "externes", des propriétés du monde extérieur, si vous voulez, qui régissent ses interactions sensorimotrices avec moi. Et ce que je sais du monde extérieur n'est que par ce qu'il offre (à mes sens, et à toutes les prothèses sensorielles que je peux utiliser pour les augmenter). Que 2+2 soit 4 plutôt que 5 est donc autant une contrainte sensorimotrice que le fait que les projections des objets les plus proches se déplacent plus vite le long de ma rétine que celles des objets plus éloignés.
29. La science cognitive n'est pas de l’ontologie. Les simples scientifiques cognitifs (les roboticiens sensorimoteurs, en fait) ne devraient pas du tout prétendre faire de l'ontologie, ou devraient au moins restreindre leurs prétentions ontiques à leurs propres variables et termes de l'art - dans ce cas, les systèmes sensorimoteurs et leurs entrées et sorties. De ce fait, tout ce qui "sous-tend" les discriminations absolues - quels que soient les objets, événements ou états distaux qui sont à l'origine des projections proximales sur nos surfaces sensorielles qui nous permettent de les voir, de les reconnaître, de les manipuler, de les nommer et de les décrire - - sont tous sur un pied d'égalité ontologique ; et les discriminations plus subtiles sont inabordables.
Où cela laisse-t-il le bien, le vrai et le beau, et leurs invariants sensori-moteurs ? Comme les nombres premiers, ces catégories sont acquises en grande partie par ouï-dire. Les éthiciens, les juristes et les théologiens (sans parler de nos parents) nous disent explicitement quels types d'actes et de personnes sont bons et quels types ne le sont pas, et pourquoi (mais les mots dans leurs descriptions explicites doivent eux-mêmes être fondés, soit directement, soit récursivement , dans les invariants sensori-moteurs : encore une fois, les catégories ne peuvent pas être ouï-dire jusqu'en bas.). Nous pouvons aussi goûter ce qui est bon et ce qui ne l'est pas directement avec nos sens, bien sûr, en goûtant à certaines de leurs conséquences. Nous nous fions peut-être davantage à nos propres goûts sensoriels dans le cas de la beauté, plutôt qu'aux ouï-dire des esthéticiennes ou des critiques, bien que nous soyons sans doute influencés par eux et par leurs théories aussi. Les catégories « vrai » et « faux » que nous échantillonnons amplement par l'expérience sensorielle directe, mais là aussi, la façon dont nous les connaissons est influencée par des ouï-dire ; et bien sûr la théorie formelle de la vérité ressemble de plus en plus à la théorie des nombres premiers, les deux étant contraintes par les affordances de la cohérence formelle.
30. La cognition est de la catégorisation. Mais, au fond, toutes nos catégories consistent en des façons dont nous nous comportons différemment envers différents types de choses, que ce soit les choses que nous mangeons ou ne mangeons pas, avec lesquelles nous nous accouplons ou que nous fuyons, ou les choses que nous décrivons, à travers notre langage, comme nombres premiers, affordances, discriminables absolus ou vérités. Et n'est-ce pas tout ce que la cognition est pour - et à propos de?
LES RÉFÉRENCES SE TROUVENT DANS LA VERSION ANGLAISE
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Texte 2: TRADUCTION
Catégories : catégorique et continue. Une catégorie, ou genre, est un ensemble de choses. L'appartenance à la catégorie peut être (1) tout ou rien, comme pour "oiseau": quelque chose est soit un oiseau, soit ce n'est pas un oiseau; un pingouin est 100% oiseau, un ornithorynque est 100% non-oiseau. Dans ce cas, nous appellerions la catégorie "catégorielle". Ou l'adhésion peut être (2) une question de degré, comme avec "grand": certaines choses sont plus grandes et d'autres moins grandes. Dans ce cas, la catégorie est "continue" (ou plutôt, le degré d'appartenance correspond à un certain point le long d'un continuum). Il y a aussi des effets de gamme ou de contexte : les éléphants sont relativement gros dans le contexte des animaux, relativement petits dans le contexte des corps en général, si nous incluons les planètes.
De nombreuses catégories, cependant, en particulier les catégories sensorimotrices concrètes (les choses que nous pouvons voir et toucher), sont un mélange des deux : catégorielles à un niveau de grossissement quotidien, mais continues à un niveau plus microscopique. Les catégories de couleurs en sont de bons exemples : les rouges centraux sont clairement des rouges, et non des nuances de jaune. Mais dans la région orange du continuum spectral, le rouge/jaune est une question de degré ; des effets de contexte et de contraste peuvent également déplacer quelque peu ces régions. Peut-être même avec "oiseau", un artiste ou un ingénieur génétique pourrait-il concevoir des cas intermédiaires dans lesquels leur "état d'oiseau" n'était qu'une question de degré.
Résoudre la "confusion florissante et bourdonnante". Les catégories sont importantes car elles déterminent comment nous voyons et agissons sur le monde. Comme l'a noté William James, nous ne voyons pas un continuum de « confusion florissante et bourdonnante », mais un monde ordonné d'objets discrets. Certaines de ces catégories sont "préparées" à l'avance par l'évolution : Le cerveau de la grenouille naît déjà capable de détecter les "mouches" ; il n'a besoin que d'une exposition normale plutôt que d'un apprentissage spécial pour les reconnaître et les attraper. Les humains ont aussi de tels détecteurs de catégories innés : le visage humain lui-même en est probablement un exemple. Il en va de même pour nos catégories de couleurs de base, bien que selon «l'hypothèse de Whorf» (Whorf 1956; également appelée hypothèse de la «relativité linguistique»), les couleurs sont déterminées par la façon dont notre culture et notre langue subdivisent le spectre (nous y reviendrons ).
Mais si quelqu'un ouvre un dictionnaire au hasard et choisit un mot de contenu, il y a de fortes chances qu'il nomme une catégorie que nous avons appris à détecter, plutôt qu'une catégorie que notre cerveau a été naturellement préparé à l'avance par l'évolution à détecter. Le visage humain générique est peut-être une catégorie innée pour nous, peut-être même les diverses émotions de base qu'il peut exprimer, mais sûrement toutes les personnes spécifiques que nous connaissons et pouvons nommer ne le sont pas. "Rouge" et "jaune" peuvent être innés, mais "écarlate" et "cramoisi" ?
La théorie motrice de la perception de la parole. Et qu'en est-il des éléments constitutifs mêmes du langage que nous utilisons pour nommer les catégories : nos sons de parole -- ba, da, ga -- sont-ils innés ou appris ? La première question à laquelle nous devons répondre à leur sujet est de savoir s'il s'agit de catégories catégorielles ou simplement de points arbitraires le long d'un continuum. Il s'avère que si l'on analyse le spectrogramme sonore de ba et pa, par exemple, on trouve que les deux se situent le long d'un continuum acoustique appelé "temps d'apparition de la voix". Avec une technique similaire à celle utilisée pour « transformer » des images visuelles en continu les unes dans les autres, il est possible de « transformer » progressivement un ba en un pa et au-delà en augmentant progressivement le paramètre de voicing.
Liberman et al. (1957) ont rapporté que lorsque les gens écoutent des sons qui varient le long du continuum de voix, ils n'entendent que des ba et des pa, rien entre les deux. Cet effet - dans lequel une qualité perçue saute brusquement d'une catégorie à une autre à un certain point le long d'un continuum, au lieu de changer progressivement - il l'a surnommé "perception catégorique" (PC). Il a suggéré que la PC était unique à la parole, que la PC rendait la parole spéciale et, dans ce qu'on a appelé « la théorie motrice de la perception de la parole », il a suggéré que l'explication de la PC résidait dans l'anatomie de la production de la parole :
Selon la théorie motrice (maintenant abandonnée), la raison pour laquelle nous percevons un changement brusque entre ba et pa est que la façon dont nous entendons les sons de la parole est influencée par la façon dont nous les produisons lorsque nous parlons. Ce qui varie le long de ce continuum, c'est le temps d'apparition de la voix : le "b" de ba est voisé et le "p" de pa ne l'est pas. Mais contrairement à l'appareil de « morphing » synthétique, notre appareil vocal naturel n'est pas capable de produire quoi que ce soit entre ba et pa. Alors quand j'entends un son du continuum de voisement, mon cerveau le perçoit en essayant de le faire correspondre avec ce qu'il aurait dû faire pour le produire. Puisque la seule chose que je peux produire est ba ou pa , je percevrai n'importe lequel des stimuli synthétiques le long du continuum comme ba ou pa, selon celui dont il est le plus proche. Un effet PC similaire est trouvé avec ba/da ; ceux-ci s'étendent aussi sur un continuum acoustiquement, mais vocalement, ba se forme avec les deux lèvres, da avec la pointe de la langue et le palais dur, et notre anatomie n'admet aucun intermédiaire.
La théorie motrice de la perception de la parole expliquait en quoi la parole était spéciale et pourquoi les sons de la parole étaient perçus catégoriquement : la perception sensorielle est médiatisée par la production motrice. Partout où la production est catégorique, la perception sera catégorique ; là où la production est continue, la perception sera continue. Et en effet, les catégories de voyelles comme a/u se sont avérées beaucoup moins catégorielles que ba/pa ou ba/da. (Moins catégorique, mais pas tout à fait continu non plus : nous y reviendrons.)
Distinction acquise. Si la production motrice médiatise la perception sensorielle, alors on suppose que cet effet PC est le résultat de l'apprentissage de la production de la parole. Eimas et al. (1971), cependant, ont constaté que les nourrissons avaient déjà une PC de la parole avant de commencer à parler. Peut-être alors est-ce un effet inné, évolué pour nous "préparer" à apprendre à parler. Mais Kuhl (1987) a découvert que les chinchillas ont également une "PC de la parole" même s'ils n'apprennent jamais à parler et n'ont vraisemblablement pas évolué pour le faire. Lane (1965) a ensuite montré que les effets de PC peuvent être induits par l'apprentissage seul, avec un continuum purement sensoriel (visuel) dans lequel il n'y a pas de discontinuité de production motrice pour médier la discontinuité perceptive. Il a conclu que la PC de la parole n'est pas spéciale après tout, mais simplement un cas particulier de la démonstration classique de Lawrence selon laquelle les stimuli auxquels vous apprenez à faire une réponse différente deviennent plus distinctifs et les stimuli auxquels vous apprenez à faire la même réponse deviennent plus similaires.
Il est également devenu clair que PC n'était pas tout à fait l'effet tout ou rien que Liberman avait pensé à l'origine : ce n'est pas que tous les pa sont indiscernables et tous les ba sont indiscernables : nous pouvons entendre les différences, tout comme nous pouvons voir les différences. entre différentes nuances de rouge. C'est juste que les différences intra-catégories (pa1/pa2 ou red1/red2) sonnent/semblent beaucoup plus petites que les différences inter-catégories (pa2/ba1 ou red2/yellow1), même lorsque la taille des différences physiques sous-jacentes (voicing , longueur d'onde) sont en fait les mêmes.
Compression intra-catégorie et séparation entre catégories. Cela a évolué vers la définition contemporaine de la PC, qui n'est plus propre à la parole ni dépendante de la théorie motrice : la PC se produit chaque fois que les différences perçues au sein d'une catégorie sont compressées et / ou que les différences entre les catégories sont séparées, par rapport à une base de comparaison. La ligne de base peut être la taille réelle des différences physiques impliquées ou, dans le cas de la PC apprise, il peut s'agir de la similitude ou de la discriminabilité perçue au sein et entre les catégories avant que les catégories ne soient apprises, par rapport à après.
L'expérience PC apprise typique serait la suivante : un ensemble de stimuli est testé (généralement par paires) pour la similarité ou la discriminabilité. En cas de similarité, une mise à l'échelle multidimensionnelle peut être utilisée pour mettre à l'échelle la similarité par paires évaluée de l'ensemble de stimuli. Dans le cas de la discriminabilité, des jugements identiques/différents et une analyse de détection de signal peuvent être utilisés pour estimer la discriminabilité par paire d'un ensemble de stimuli. Ensuite, les mêmes sujets ou un ensemble différent sont entraînés, à l'aide d'essais et d'erreurs et de commentaires correctifs, pour trier les stimuli en deux catégories ou plus. Une fois la catégorisation apprise, la similarité ou la discriminabilité sont à nouveau testées et comparées aux données non formées. S'il y a une compression significative au sein d'une catégorie et/ou une séparation entre catégories, cela est défini de manière opérationnelle comme PC (Harnad 1987).
L'hypothèse de Whorf/Sapir. Nous pouvons maintenant revenir à la fois à "l'hypothèse de Whorf" et au PC "plus faible" pour les voyelles : selon l'hypothèse de Whorf (dont les effets de similarité/distinction acquis par Lawrence seraient simplement un cas particulier), les couleurs ne sont perçues catégoriquement que parce qu'elles se produisent à nommer catégoriquement : nos subdivisions du spectre sont arbitraires, apprises et varient selon les cultures et les langues. Mais Berlin & Kay (1969) ont montré que ce n'était pas le cas : non seulement la plupart des cultures et des langues subdivisent et nomment le spectre de couleurs de la même manière, mais même pour ceux qui ne le font pas, les régions de compression et de séparation sont les mêmes. Nous voyons tous les bleus comme plus semblables et les verts comme plus semblables, avec une frontière floue entre eux, que nous ayons ou non nommé la différence. Il n'y a donc pas d'effet d'apprentissage whorfien avec les couleurs : Ou y en a-t-il ?
PC évolué génétiquement. Tout d'abord, revenons aux voyelles. La signature du PC est la compression intra-catégorielle et/ou la séparation inter-catégorielle. La taille de l'effet PC n'est qu'un facteur d'échelle ; c'est cet "effet d'accordéon" de compression/séparation qui est le trait distinctif de PC. A cet égard, l'effet PC "plus faible" pour les voyelles, dont la production motrice est continue plutôt que catégorique, mais dont la perception est par ce critère catégorique, est tout autant un effet PC que les effets ba/pa et ba/da . Mais, comme pour les couleurs, il semble que l'effet soit inné : nos détecteurs de catégories sensorielles pour les couleurs et les sons de la parole naissent déjà "biaisés" par l'évolution : notre spectre perçu de couleurs et de sons de la parole est déjà "déformé" par ces compressions/séparations.
PC apprise. Est-ce tout ce qu'il y a à faire? Apparemment non. Il existe encore les démonstrations de Lane/Lawrence, récemment reproduites et étendues par Goldstone (1994), selon lesquelles la PC peut être induite par l'apprentissage seul. Et il y a aussi les innombrables catégories cataloguées dans nos dictionnaires qui ne pourraient pas être innées (bien que des théoriciens nativistes comme Fodor [1983] aient parfois semblé suggérer que toutes nos catégories sont innées). Il y a même des démonstrations récentes que bien que les catégories primaires de couleur et de parole soient probablement innées, leurs frontières peuvent être modifiées ou même perdues à la suite de l'apprentissage, et des frontières secondaires plus faibles peuvent être générées par l'apprentissage seul (Roberson et al. 2000).
Peut-être que PC remplit une fonction utile dans la catégorisation ? Dans le cas de la PC innée, nos détecteurs sensoriels catégoriquement biaisés sélectionnent leurs catégories préparées de couleurs et de sons de la parole beaucoup plus facilement et de manière fiable que si notre perception avait été continue. Pourrait-il en être de même pour notre répertoire de catégories apprises ?
Modèles informatiques et neuronaux de la PC. La modélisation informatique (Tijsseling & Harnad 1997; Damper & Harnad 2000) a montré que de nombreux types de mécanismes d'apprentissage de catégorie (par exemple, à la fois la rétropropagation et les réseaux compétitifs) affichent des effets de type PC. Dans les réseaux de rétropropagation, les modèles d'activation d'unités cachées qui "représentent" une entrée accumulent une compression intra-catégorie et une séparation entre catégories au fur et à mesure qu'ils apprennent; d'autres types de filets affichent des effets similaires. La PC semble être un moyen pour parvenir à une fin : les entrées qui diffèrent entre elles sont "compressées" dans des représentations internes similaires si elles doivent toutes générer la même sortie ; et ils deviennent plus séparés s'ils doivent générer des sorties différentes. Le "biais" du réseau est ce qui filtre les entrées sur leur catégorie de sortie correcte. Les réseaux accomplissent cela en détectant de manière sélective (après de nombreux essais et erreurs, guidés par un retour de correction d'erreurs) les caractéristiques invariantes qui sont partagées par les membres de la même catégorie et qui les distinguent de manière fiable des membres de différentes catégories ; les filets apprennent à ignorer toutes les autres variations comme non pertinentes pour la catégorisation.
On sait encore très peu de choses sur les mécanismes cérébraux de la perception et de l'apprentissage des catégories. Les modèles informatiques sont en réalité des hypothèses causales sur ce que le cerveau pourrait faire. Les données neuronales fournissent des corrélats de PC et d'apprentissage (Sharma & Dorman 1999). Les différences entre les potentiels liés aux événements enregistrés à partir du cerveau se sont avérées être corrélées avec les différences dans la catégorie perçue du stimulus vu par le sujet. Des études d'imagerie neurale ont montré que ces effets sont localisés et même latéralisés à certaines régions du cerveau chez les sujets qui ont réussi à apprendre la catégorie, et sont absents chez les sujets qui ne l'ont pas fait (Seger et al. 2000).
PC induite par le langage. La PC innée et apprise sont des effets sensori-moteurs : les biais de compression/séparation sont des biais sensori-moteurs, et ont probablement des origines sensori-motrices, que ce soit au cours de l'histoire de vie sensorimotrice de l'organisme, dans le cas de la PC apprise, ou de l'histoire de vie sensorimotrice de l'organisme. espèces, dans le cas de la PC innée. Les modèles d'E/S de réseau neuronal sont également compatibles avec ce fait : leurs biais d'E/S dérivent de leur historique d'E/S. Mais quand on regarde notre répertoire de catégories dans un dictionnaire, il est très peu probable que beaucoup d'entre elles aient eu une histoire sensorimotrice directe de notre vivant, et encore moins du vivant de nos ancêtres. Combien d'entre nous ont vu une licorne dans la vraie vie ? Nous avons vu des images d'eux, mais qu'avaient vu ceux qui ont dessiné ces images pour la première fois ? Et qu'en est-il des catégories que je ne peux ni dessiner ni voir (ni goûter ni toucher) : Qu'en est-il des catégories les plus abstraites, telles que la bonté et la vérité ?
Certaines de nos catégories doivent provenir d'une autre source que l'expérience sensorimotrice directe, et nous revenons ici au langage et à l'hypothèse de Whorf : les catégories, et les PC qui les accompagnent, peuvent-elles être acquises uniquement par le langage ? Encore une fois, certains résultats de simulation de réseaux de neurones suggèrent qu'une fois qu'un ensemble de noms de catégories a été "fondé" par l'expérience sensorimotrice directe, ils peuvent être combinés en combinaisons booléennes (homme = homme et humain) et en combinaisons d'ordre encore plus élevé (baccalauréat = célibataire et homme) qui non seulement sélectionnent les catégories plus abstraites et d'ordre supérieur à la manière des détecteurs sensori-moteurs directs, mais héritent également de leurs effets PC, tout en générant certains des leurs. Le célibataire hérite de la compression/séparation du célibataire et de l'homme, et ajoute une couche de séparation/compression qui lui est propre (Cangelosi et al. 2000, Cangelosi & Harnad 2001).
Ces effets PC induits par le langage restent à démontrer directement chez les sujets humains ; jusqu'à présent, seules les PC sensorimotrices apprises et innées ont été démontrées (Pevtzow & Harnad 1997; Livingston et al. 1998). Ce dernier montre le pouvoir whorfien de la dénomination et de la catégorisation, en déformant notre perception du monde. Cela suffit pour réhabiliter l'hypothèse de Whorf de son échec apparent sur les termes de couleur (et peut-être aussi de son échec apparent sur les termes eskimo snow, Pullum 1989), mais pour montrer qu'il s'agit d'un effet de langage à part entière, et pas simplement d'un vocabulaire. En effet, il faudra montrer que notre perception du monde peut aussi être faussée, non seulement par la façon dont les choses sont nommées mais par ce qu'on nous en dit.
Ma ciello de cette semaine porte sur le premier texte et sur les cours.
RépondreEffacerLes affordances sont les attributs que l'on a besoin si on veut distinguer ce qui fait partie d'une catégorie de ce qui n'en fait pas partie. C'est notre système sensorimoteur qui les perçoit et sans ces affordances, il me serait impossible de catégoriser (ou de faire la bonne chose avec la bonne sorte de chose). Les catégories contiennent donc des affordances/attributs qui me disent ce que je peux ou ne peux pas faire avec les choses. Mais les affordances ne sont pas déjà en moi, il faut que je les apprenne par apprentissage supervisé et non supervisé.
Là où le langage intervient, c'est quand je veux partager mes affordances verbalement à quelqu'un d'autre. Si notre ancrage des symboles est le même, je vais pouvoir lui transmettre mes affordances par « oui dire ». Si je fais ça, l'autre personne n'aura pas besoin de tester les champignons puisqu'elle saura déjà faire la bonne chose avec la bonne sorte de chose.
Le « oui dire » serait donc un 3e mécanisme d'apprentissage (les 2 autres sont le supervisé et le non-supervisé). L'autre peut apprendre à manger les bons champignons et à éviter les mauvais (catégoriser) si je lui indique verbalement les attributs des champignons qu'elle peut et ne peut pas manger.
EffacerJe suis d'accord avec ton résumé, mais je pense qu'il y a une différence entre les catégories qu'on peut apprendre et celles qui sont innées, comme la grammaire universelle ou dans la perception catégorielle des couleurs.
Effacer(J'avais écouté Chomsky dire dans une entrevue qu'il proposait aussi que la morale serait aussi innée, mais ça c'est juste une anecdote que ta ciélo m'a rappelée.)
la perception du temps est-elle, tout comme l'espace, une catégorie innée dans la cognition humaine?
EffacerBonne question, je ne sais pas trop pour ma part...
EffacerJ'aurais tendance à dire que non à cause du fait que les mesures du temps sont définies par les humains et que c'est très arbitraire. Les enfants ne comprennent pas la logique derrière les mesures quantitatives du temps avant un certain âge. Eux se fient davantage à des indices qualitatifs comme « deux dodos » pour définir le temps... Mais le fait qu'ils ne définissent pas le temps comme les adultes ne veut pas dire qu'ils n'ont pas de notion du temps...
Andréane, excellents résumés.
EffacerFredy, oui, la plupart des catégories sont apprises, mais il y a les catégories innées aussi, comme tu notes.
Ryan, c'est quoi, une catégorie (dans ce cours)? La perception, est-ce que c'est quelque-chose qu'on fait? une action correcte vs. incorrecte? On peut faire une discrimination relative (« est-ce que ceci dure plus long que ça? ») mais en quoi est-ce que le temps, en tant que tel, serait une catégorie, comme un champignon mangeable?) Je sais que Kant s'est servi du mot... mais qu'est-ce qu'il voulait dire?)
La lecture de la traduction du deuxième texte fut enrichissante! J’ai donc une question ainsi qu’une remarque à faire sur celui-ci.
RépondreEffacerPremièrement, la conclusion de Lane est-elle que la parole peut s’expliquer grâce à l’apprentissage non supervisé et supervisé que vous nous avez parler durant le dernier cours? Donc les stimulis serait apprivoisé par l’esprit avec le temps et l’expérience (comme avec votre exemple sur l’ile des champignons)? Notre style d’apprentissage serait donc naturellement en nous, mais se perfectionnerait à force de catégoriser (ce qui expliquerait le PC inné et acquis?
Deuxièmement, cela me fait penser à une thèse acquise dans un autre cours, mais qui avait pour sujet les neurosciences. Nous avons développé la connaissance de cette thèse qui avançait que l’esprit humain était constitué de modules avec des actions spécifiques mais qui ont un processus semblable à la computation (selon Fodor). Il y a surement un lien à faire entre les modules cérébraux de Fodor et les formes de catégorisations que vous nous présenter dans le deuxième texte. Les deux peuvent expliquer nos tendances innées à la ‘’degrétisation’’ et la catégorisation du monde sensible et le fait que nous aillons développer cette capacité avec des processus que nous avons inventés (avec le langage, par exemple).
Roxane, Lane est un des premiers chercheurs à démontrer la PC (perception catégorielle) (c’est quoi?) pour les catégories apprises (y compris les catégories phonologiques de la parole comme ba/da/ga). La capacité à apprendre les catégories (en détectant les attributs qui les distinguent) semble aussi induire la PC comme un effet secondaire. À quoi ça pourrait servir?
EffacerLa PC innée serait produit par l’évolution (Semaine 7): Comment?
Oui, Fodor se considère computationniste, mais les « modules » ne sont que des fonctions relativement isolées et indépendantes une de l’autre et ces fonctions ne sont pas encore rétroingénieriées, donc elles n’expliquent rien. (Je ne comprends pas la “degrétisation’’.)
Ciélo 1 : la catégorisation a un grand rôle dans l’évolution des espèces, dont la nôtre. Seules les spécimens qui savent catégoriser rapidement ont pu survivre et transmettre leurs gènes par la reproduction. Par contre, le texte ne parle que de la catégorisation selon la couleur, alors que je crois que la catégorisation a pu être utile à nos ancêtres de d’autres façons. Par exemple, pour différencier les animaux dangereux des animaux inoffensifs.
RépondreEffacerCiélo 2 : le "Ugly Duckling Theorem" prétend que notre système visuel met plus de poids sur certains traits que sur d’autres et donc qu’il est sélectif. Si tous les traits étaient sur le même pied d’égalité, nous ne ferions pas la différentiation entre un caneton et un cygneau. Cependant, les caractéristiques des choses qui nous entourent ne sont pas traitées avec la même importance parce que certaines sont plus faciles à distinguer que d’autres. Ainsi, c’est grâce à ces traits que nous pouvons aisément distinguer (comme la couleur ou la grosseur) que nous pouvons différencier et catégoriser les choses.
Mégane, la PC pour les couleurs est innée, mais il y a une infinité de catégories qui peuvent s’apprendre, qui peuvent aussi induire de la PC. C’est quoi (1) les catégories, (2) l’apprentissage des catégories, et (3) la PC?
EffacerTu as bien saisi le « théorème du vilain petit canard » et le rôle de la pondération des attributs qui distinguent les catégories.
Le problème de la catégorisation, pour le dire simplement : Quels sont les rouages du processus qui me permet de catégoriser?
RépondreEffacerLe concept d’affordance est particulièrement important, voire essentiel pour comprendre la catégorisation.. Les affordances sont précisément ce qui permet de dire si X fait partie ou non d’une catégorie particulière, c’est-à-dire que X à un certain nombre de caractéristiques que je perçois, et à partir de ces caractéristiques je vais pouvoir déterminer si X est un mangeable ou pas. (s’il est membre de la catégorie ‘’choses que je peux manger sans danger’’ ou pas).
Pour regrouper les X dans une catégorie qui les distingue, je procède par discrimination, c’est-à-dire que je vais retenir les caractéristiques importante qui me permettent de les placer dans la même catégorie. Par exemple, si je peux manger un champignon sans tomber malade, c’est une caractéristique pertinente à retenir pour le classer dans la catégorie des choses mangeables sans danger.
Les affordances peuvent s’apprendre de trois manières différentes : apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé et par le langage.
Apprentissage supervisé : un tâtonnement, suivi d’une correction. Par exemple : je mange une petite partie de chaque champignon qui me tombe sous la main en portant une attention particulière à ceux qui me rendent malade ou pas. Autrement dit, il y a un essai (je mange une partie du champignon), il y a une conséquence (le champignon me rend malade, ou pas) et j’établis un résultat positif ou négatif, je corrige le tir ( ce champignon est mangeable, mais pas lui).
Apprentissage non supervisé : on peut résumer grossièrement que cet apprentissage est seulement une observation de l’objet en question, sans un ‘’feedback’’ particulier.
Par le langage : je veux manger des champignons, quelqu’un me dit ‘’les X sont mangeables, mais pas les Y, ni les Z.’’
De cette manière, je peux éviter de me rendre malade, et manger uniquement ceux qui me sont indiquées par la personne qui à soi procéder par un apprentissage particulier, soit s’est fait transmettre les affordances par le langage.
Les affordances peuvent être transmises par le langage si la langue est commune.
Si mon interlocuteur parle Allemand, qu’il fait aucun geste et fait seulement dire, en allemand : ces champignons là ne sont pas mangeables''. Il y a très peu de chances que je puisse comprendre quoi que ce soit si je ne parle pas Allemand.
Enzo, bonne synthèse, mais trop long! 400 mots! Je suis comme les hôpitaux du Québec. Pas assez de lits. (Et pour moi ce qui me manque c’est les heures de la journée pour pouvoir répondre aux ciélos de 400 mots, fois le nombre d’étudiants dans le cours, chaque semaine! 50 à 100 mots par ciélo stp…
Effacer(Les « affordances » sont la même chose que les attributs qui distinguent les membres et les non-membres d’une catégorie.)
La discrimination est une tâche relative (comparative; 2 stimuli) tandis que la catégorisation est une tâche absolue (1 seul stimulus à identifier par une action ou un nom). Explique.
L’apprentissage non-supervisé (fait par les modèles de réseaux de neurones) peut détecter les fréquences des attributs et les corrélations attribut1/attribut2 sans aucun feedback concernant les catégories. (Ça tend de précéder l’apprentissage supervisé/renforcé.)
Pour la troisième façon d’apprendre les catégories (l’instruction verbale) ce que l’instructeur transmet à l’apprenant n’est pas que les X sont “mangeables” et les Y ne le sont pas, car l’apprenant ne sait pas encore lesquels sont les X et lesquels sont les Y! Ce que tu veux dire c’est ue l’instructeur dit ce qui sont les attributs X et Y qui distinguent les mangeables des non mangeables. (Les attributs sont des catégories aussi.) Donc ce qui est impératif pour que l’apprentissage verbale puisse faire sa magie c’est que les noms des attributs X et Y aient déjà été ancrés dans le vocabulaire de l’apprenant: il doit les déjà avoir appris.
Je crois que tu sais ça déjà, Explicite pour frère-cadet pourquoi c’est absolument nécessaire.
Après ma lecture de « To Cognize is to Categorize: Cognition is Categorization », je ne peux pas m'empêcher d'établir certains liens, ou parallèles, avec « L'Être et le Néant » de Jean-Paul Sartre, surtout avec sa conception de la netteté des objets dans l'être pour-soi et l'indiscernabilité de l'en soi.
RépondreEffacerEn effet, pour Sartre, toute identification d'un objet en tant qu'objet implique une négation ; en disant que ceci est une table, nous disons aussi, implicitement, qu'elle est une table et non une chaise, ou un oiseau, etc. Ce qui revient, en quelque sorte, à la spécificité de la capacité de reconnaitre, c'est-à-dire l'abstraction. Pour reconnaitre un objet, nous devons ignorer, « abstraire » et « nier », une certaine partie de nos entrées sensorielles qui ne correspondent pas à la catégorie que nous prenons en compte (catégorie qui est soit innée dans le cas des couleurs, soit apprise explicitement par le langage, ou implicitement comme le sexage des poussins). Apprendre à reconnaitre les primevères implique de savoir, et de reconnaitre, qu'elles ne sont pas des marguerites. Mais l'idée de Sartre s'applique plus précisément sur les objets particuliers (cette chaise n'est pas cette table), alors que l'abstraction, par rapport à la perception catégorielle, porte sur le rapport d'une chose à une catégorie (cette chaise n'est pas une table).
Le théorème du vilain petit canard de Watanabe se rapproche de ce que Sartre entend par l'être en-soi, qui est pure positivité ; prises en elles-mêmes, les choses se différencient de manière égale à toute autre, nous avons ici donc un flux indifférencié, ou qui ne peut être différencié de manière significative, d'être. Puisqu'il y a autant de similitude entre les objets de différentes catégories qu'il y en a entre ceux qui participent à la même, il faut donc une capacité d'abstraction, de négation, qui s'applique plus ou moins selon le contexte.
Ce que le théorème du vilain petit canard de Watanabe nous montre c'est qu'il n'y a pas de différence ontologique entre les objets d'une catégorie à ceux d'une autre, de la même manière qu'il n'y en a pas entre ceux d'une même catégorie. Ce qui me mène à une question : vu que notre système sensorimoteur met plus de poids sur certaines propriétés que d'autre, d'une manière qui me semble arbitraire, pouvons-nous dire que la capacité de catégorisation est la même que celle qui nous permet d'individualiser les choses, et que l'individualisation est une forme plus forte, avec une abstraction plus poussée, de la catégorisation ?
Édouard, des excellentes réflexions, mais 417 mots! Stp lis ce que j’ai écrit à Edourd concernant la situation hospitalière au Québec. Tu ne veux pas que je finisse à l’urgence! 50 à 100 mots au max!
EffacerOui, ce cours concerne surtout les catégories et non les nom propres des individu. Et catégoriser correctement nécessite détecter et pondérer les attributs qui distinguent les membres des non membres.
Tout comme Newton a dit « hypotheses non fingo! », les sciences cognitives disent «ontologiam non fingo! », elles laissent ça aux philosophes. En sciences cognitives on ne cherche pas à constater tout ce qui existe: juste comment et pourquoi les humains sont capables de faire tout ce qu’ils sont capable de faire (de cognitif): la rétroingénieurie des capacités cognitives. (En l’occurrence, la capacité de faire apprendre les catégories à partir de l’instruction verbale.)
Dans le dicton de la catégorisation « faire la bonne chose avec la bonne sorte de chose », la « sorte de chose » est la catégorie. Cette dernière est déterminée selon des attributs sensoriels (ex : forme, couleur du champignon) et des attributs sensorimoteurs. (ex : peser le champignon, y goûter.)
RépondreEffacerJe ne sais pas si je suis correcte, mais la façon dont j’ai imaginé les affordances serait une sorte de « résultat ». Ça indiquerait ce qu’on peut ou non « faire » avec cette chose. Ce serait comme un choix d’action. (comestible ou non. Le manger ou pas.) Ce serait un jumelage entre la perception et la compréhension de l’action à faire. J’y vois un lien avec l’exemple de l’adulte qui pointe et l’enfant qui comprend qu’il doit lui rapporter l’objet (donc la suite d’actions à faire), et donc, avec les capacités miroirs. La catégorisation serait alors une suite d’affordances (perception + action) et des conséquences qui en résultent.
Comme d'autres l'ont déjà mentionné, pour que le ouï-dire fonctionne, il faut que les deux personnes connaissent l’ensemble minimal de mots nécessaires à l’ancrage des attributs distinctifs des membres et non-membres de la catégorie.
La catégorisation concerne une seule chose, alors que la discrimination établie un jugement en comparant deux choses. On sélectionne (de façon arbitraire et/ou par efficacité/raccourci de pensée?) certains attributs en ignorant les autres.
EffacerValéry, les affordances sont la même chose que les attributs (sensorimoteurs) de la catégorie. Peux-tu élaborer sur le lien entre l'ancrage verbale et les capacités miroir?
EffacerLe lien avec les CM est cette capacité de reconnaître et de comprendre le message d’un autre. Si le naufragé vomit, je comprends que ça fera la même chose sur moi. Puis, elles sont également la clé de transition vers le langage, et donc la possibilité de transmettre les catégories par instruction verbale. Si après avoir vomi, il me dit « poison », ce mot devient ancré et forme une nouvelle catégorie dans ma tête.
EffacerJe ne sais pas si c’est ça, mais je perçois l’ancrage verbal comme ce qui permet au nom de la catégorie de porter la compréhension de l’action à faire. Tout comme avec les CM, je perçois le geste et je comprends l’action à faire. Je pense que ce sont les CM qui permettent de percevoir les possibilités d’actions liées à une catégorie. (Ai-je bien compris?)
Valéry, attention pour ne pas confondre montrer (mimer) avec raconter (langage). Les deux sont des moyens de communiquer, mais l’un est iconique, profitant de la similarité entre la forme de l’objet qu’on imite et la forme du geste de l’imiter. L’autre (le langage) n’a pas cette similarité. Les gestes symboliques exprimant des propositions sont arbitraires de forme, peu importe leur modalité (langage gestuel, oral ou écrit).
EffacerOn n’apprend pas les catégories à partir de l’imitation non plus. (Pourquoi?)
Le rôle de la réflexion-miroir est dans la détection des attributs sensorimoteurs. Supposons que moi j’ai acquis un détecteur de la rondeur (ou de la rougeur) d’une pomme qui me permet de reconnaitre et d’identifier une « pomme » comme étant une pomme ainsi que de faire ce qu’il faut faire avec elle (la manger), grâce à l’avoir appris par l’apprentissage supervisé (à l’aide de mes réseaux de neurones internes qui filtrent ce qui tombe sur nos yeux), comme le naufragé sur l’isle des champignons.
Si toi aussi tu as appris (ancré) le référent de « pomme » de cette manière directe, alors c’est par la réflexion-miroir interne de la forme de cet attribut sensoriel des pommes que nous savons tous les deux le référent de « pomme » et que nous comprenons le sens des propositions dans lesquelles elle parait ( « j’ai oublié t’apporter la pomme que je t’avais promise »). Nous avons chacun acquis le détecteur interne et nous savons tous les deux ce qu’il faut faire avec les pommes ainsi détectées grâce à la réflexion-miroir.
Mais encore plus important que ça: si nous avons non simplement le détecteur des attributs qui distinguent les pommes des poires (rouge, rond) mais le « nom » de ses attributs (« rouge » « rond »), qui sont également des catégories, nous sommes en mesure de communiquer à quelqu’un d’autre — qui a également ancrés « rouge » et « rond », mais pas « pomme » — ce qui sont le attributs d’une pomme, ainsi ancrant indirectement, verbalement, le référent des « pomme ». Et ça aussi c’est grâce à la réflexion-miroir (des attributs sensoriels — et, évidement, à la capacité propositionnelle.
Excuses, Valérie, pas « Valéry » (trop de ciéls, trop peu de temps!...
EffacerIl n'y a vraiment pas de mal pour mon nom.
EffacerNous ne pouvons pas apprendre les catégories par imitation car nous avons besoin de l'apprentissage par essai-erreur-correction. (puis, des propositions) Est-ce que c'est ça?
Merci pour l'explication, je crois saisir mieux le rôle spécifique des CM.
C'est ça.
EffacerPour ma ciélo j’ai echangé avec ChatGPT et je lui ai demandé si on peut affirmer que la cognition c’est de la catégorisation. Je lui ai aussi demandé ce que Steve Harnad dirait sur son paragraphe:
RépondreEffacer"Steve Harnad, un chercheur renommé en sciences cognitives et en communication savante, pourrait potentiellement exprimer une réflexion sur la nécessité d'une précision conceptuelle dans la caractérisation des liens entre la catégorisation et la cognition. Il pourrait souligner que bien que la catégorisation soit en effet un élément crucial de la cognition, elle ne représente pas la totalité de celle-ci. Harnad a été un défenseur de la théorie du symbolisme incarné, qui met l'accent sur l'interaction entre les processus sensoriels et moteurs dans la cognition, suggérant ainsi que la cognition ne se réduit pas à la manipulation de symboles abstraits, mais est ancrée dans les interactions avec le monde physique. Dans le dernier paragraphe, il pourrait noter que bien que la catégorisation soit un aspect important de la cognition, il est essentiel de reconnaître que la cognition englobe également d'autres processus complexes, tels que la perception sensorielle, l'action motrice, l'émotion, et l'interaction sociale. Il pourrait souligner que la catégorisation est un processus crucial qui façonne notre compréhension du monde, mais que la cognition dépasse largement ce seul processus, en intégrant une multitude de mécanismes et d'interactions complexes entre le cerveau, le corps et l'environnement."
Voici le lien de la conversation : https://chat.openai.com/share/de889adc-05cd-4513-a8e4-255fa93af93c
Fredy, comme il fait typiquement, GPT raconte des vagues banalités (pleines de mots fouine). Il aurait dû te répondre que la cognition est plus que la catégorisation si on tient compte des habilités continue, comme danger, dancer, ou même mimer.
EffacerEt attention pour sa tendance de céder l’erreur: Il fait ça même quand on lui dit qu’il a dit une bêtise quand il a dit vrai! Il peut être utile, mais il faut comprendre ses habitudes (et les contraintes qu’on lui a imposé pour que OpenAI perde pas de clients…
Mais attention à ça dans le petit examen. Moi je connais très bien ses habitudes… (Il flatte aussi: le client a toujours raison… C’est soulageant, mais c’est trompeur, et sa diminue beaucoup son utilité quand on fait du « Remue-méninges » avec lui,)
En bref, ce que je crois avoir compris : L’identification d’une catégorie part de la structure sensorimotrice et de ses affordances, soit les caractéristiques sensorimotrices invariantes, toutefois elles ne suffisent pas. L’identification d’une catégorie est toujours basée sur l’abstraction. Cette capacité d’abstraction est assurée par les mécanismes d’apprentissage supervisés, dont la performance est guidée par une rétroaction corrective, et non supervisés, sans nul besoin de rétroaction externe de correction d’erreurs. La catégorisation est donc intimement liée à l’apprentissage par son aspect ‘adaptatif’, alors que les états internes du système autonome changent systématiquement avec le temps.
RépondreEffacerDanielle, apprendre à catégoriser c'est apprendre et abstraire les attributs qui distinguent les membre et les non-membres. Mais je n'ai pas compris ta dernière phrase.
EffacerLa catégorisation est basée sur la détection d'attributs distinctifs qui distinguent les membres des non-membres. Elle peut être innée, apprise ou basée sur des ouï-dire. La catégorisation est étroitement liée à l'apprentissage, qui peut se faire par le biais d'un apprentissage dirigé ou non, ainsi que par le langage. Les affordances sont des attributs que notre système sensori-moteur doit percevoir pour distinguer les membres d'une catégorie des non-membres. Elles peuvent être purement sensorielles ou sensorimotrices. Les affordances sont apprises par essais et erreurs à l'aide de mécanismes d'apprentissage supervisés et non supervisés. Les neurones miroirs jouent un rôle dans la représentation des affordances, car ils relient la perception et l'action. La catégorisation de la perception se produit lorsque la perception de la forme d'un objet ne correspond pas à sa forme physique. Il existe des formes de perception catégorique apprises et génétiquement évoluées. La théorie motrice de la perception de la parole suggère que notre perception des sons de la parole est influencée par la façon dont nous les produisons lorsque nous parlons. La thèse forte de Whorf/Sapir est fausse, tandis que la thèse faible est vraie dans certains cas.
RépondreEffacerps: J'espere que je ne suis pas à coté de la plaque. Aussi, j'aimerai vous reposez la question que voua m'avez demandé de vous rappelez quel est le lien entre les affordances et les capacités miroirs. Pour ma part je pense qu'ils sont liés.
Je pense que, le lien entre les affordances et les capacités de miroir réside dans le fait que la perception des affordances peut influencer les comportements observés et imités par les individus. Lorsqu'une personne observe une action réalisée par un autre individu, elle peut percevoir les affordances de l'environnement de la même manière que la personne en action. Cette perception des affordances peut alors influencer la manière dont l'observateur choisit d'imiter ou de reproduire l'action observée. Les affordances peuvent donc influencer les actions observées et imitées par les individus, ce qui peut être lié aux capacités de miroir et à l'apprentissage social.
EffacerClaude, bon résume, et brave tentative d'intégration avec les capacités miroir. Continue à réfléchir et intègre aussi l'évolution du langage du gestuel, vers l'aarbitraire, et enfin la proposition.
EffacerPour continuer la réflexion que vous proposez à Claude; c’est-à-dire intégrer à sa réponse l’évolution du langage gestuel, vers l’arbitraire et la proposition, (inspiré du précédent cours qui portait sur l’ancrage des symboles) je dirai que le langage humain a évolué à partir des gestes formelles primitives vers un sytème symbolique arbitraire. Cette transition a été facilitée par la capacité à attribuer des significations convention à des symboles arbitraires par rapport à leur ressemblance physique.Et pour ce qui est de la notion de ’’proposition’’ je pense qu’elle vient de la communication linguistique
EffacerVincent, oui pour la similarité des gestes imitative à ce qu'ils imitent, oui pour le passage de l'icônicité vers l'arbitraire grâce aux habitudes devenus conventionnels; mais le passage des imitations devenus arbitraires aux propositions déclaratives n'est pas si évident. Oui, c'est linguistique, mais comment est-ce qu'on est rendu là -- à déclarer au lieu de juste dépeindre -- ce qui est le pouvoir principal du langage humain?
EffacerMa déconstruction de la première partie du 1er texte:
RépondreEffacerInput -> Organisme (système sensori-moteur/nous) -> Catégorisation (trier correctement selon contexte/exigences) SELON 2 types d'apprentissages (supervisé/non-supervisé) -> output
Cette lignée complète représente l'apprentissage.
Ariane, et l'instruction verbale (le langage)?
EffacerLe langage, en tant qu'instruction verbale, enrichit le processus d'apprentissage en fournissant des informations explicites sur les catégories. Il permet de transmettre des connaissances et des expériences, accélérant ainsi le processus de catégorisation. L'instruction verbale complémente les interactions sensorimotrices en offrant une dimension supplémentaire à la compréhension des catégories, créant ainsi une approche plus complète et contextuelle de l'apprentissage.
EffacerCe que je retiens particulièrement de la catégorisation est que c'est un jugement. C'est un processus interne se réalisant dans un organisme. Elle nécessite d'abord des afférences sensori-motrices pour déclencher le processus de catégorisation (affordance). Puis, les informations entrées sont traitées selon plusieurs facteurs listés dans le texte dont les caractéristiques, la rétroaction corrective, le degré d'abstraction sélective, le recodage, etc... Cette analyse intrinsèque permet par la suite l'efférence de l'organisme générée par la catégorisation. Le output peut être ''bon'' ou ''mauvais'' et est jugé selon une rétroaction corrective externe suite au processus. Ainsi se fait l'apprentissage.
RépondreEffacerAriane, correct, et tout ça est en oeuvre sur l'isle des champignons. Bien-sur que c'est interne, puisque le traitement (par ex. par les réseaux supervisé ou non, serait dans le cerveau). Les champignons sont externe, Mais le output est mange! ou mange-pas! Et ensuite l'indigestion est interne...
EffacerLa complexité inhérente au monde qui nous entoure pose un défi fondamental à notre cognition : comment éviter de nous noyer dans un océan d'informations détaillées et interconnectées? La catégorisation émerge comme un mécanisme essentiel pour faire face à cette complexité. En effet, si nous étions capables de percevoir chaque aspect du monde dans ses moindres détails – depuis les atomes qui composent un objet jusqu'à sa place dans un écosystème global –, nous serions rapidement submergés dans la complexité.
RépondreEffacerLa catégorisation fonctionne comme un filtre, réduisant la complexité en classant les informations sensorielles dans des ensembles gérables. Chaque catégorie est une synthèse cognitive, permettant de regrouper des entités diverses sous une étiquette commune, facilitant ainsi notre interaction avec le monde. Par exemple, en regroupant divers organismes sous la catégorie 'arbre', nous pouvons interagir efficacement avec notre environnement sans être paralysés par la complexité de chaque spécimen individuel.
C'est une perspective vraiment intéressante sur la manière dont la catégorisation nous aide à naviguer dans un monde complexe. Tu as souligné comment la catégorisation agit comme un filtre cognitif, nous permettant de regrouper diverses informations sous des étiquettes communes pour simplifier notre interaction avec notre environnement. L'exemple des arbres est particulièrement évocateur pour illustrer ce point. En les classant tous sous la même catégorie, nous pouvons interagir efficacement avec eux sans être submergés par les détails individuels! Petite question: Pourrais-tu me confirmer les dates d'examen ? :) Merci
EffacerL'autre mot pour ça est « la réduction de la dimensionalité » vers juste les attributs qui distinguent les membres des non membres pour pouvoir faire la bonne choses et pas l'autre et négliger les attributs non pertinents.
EffacerSi la cognition est la catégorisation, qu’en est-il de l’intelligence ? Bien évidemment, la cognition n’est pas simplement réductible à l’intelligence, mais celle-ci est cognitive. En ce sens, l’intelligence serait liée à la catégorisation, et ce, sous toutes ses formes. Je m’intéresse ici à comment la catégorisation peut être intégrée dans la définition suivante de l’intelligence : «L’intelligence est la capacité de s’adapter à son environnement». Ainsi, certaines formes de catégorisation seraient adaptées et d’autres non. De plus, avoir tendance à être rigide dans sa catégorisation ne serait pas cohérent avec la capacité de s’adapter. En effet, si l’intelligence est en partie de la catégorisation, il est nécessaire de pouvoir «modifier» nos catégories pour qu’elles soient plus adaptées. Ainsi, la cognition est de la catégorisation et l’intelligence est en partie de la catégorisation.
RépondreEffacerJose Franklin,
EffacerLa cognition est ce qui se passe dans la tête lorsque les humains pensent, et font ce qu’ils sont capables de faire, comme naviguer, apprendre, catégoriser, raisonner et parler. Le but des sciences cognitives est de rétro-ingénierier ces capacités, pur pouvoir expliquer leur mécanisme causal. Ayant fait ça, nous pourrons « définir » ce que c’est que « l’intelligence ».
C’est quoi la catégorisation, l’apprentissage des catégories, et la perception catégorielle?
La classification est basée sur la détection de propriétés particulières qui distinguent les membres des non-membres. Il existe des catégories innées, des catégories apprises et des ouï-dire. La classification associée aux apprentissages s'effectue de trois manières : apprentissages guidés ou supervisés, apprentissages non guidés ou non supervisés, limités (sous certaines conditions). Le langage serait la 4ème voie d'apprentissage. En termes d'affordances, elles sont définies comme des propriétés que notre système sensorimoteur doit capter pour pouvoir distinguer les membres des non-membres d'une catégorie. Ils peuvent être de nature purement sensorielle ou motrice. En d’autres termes, tout ce que vous devez savoir pour faire le bon travail avec le bon type de travail. nous apprenons les possibilités par essais/erreurs/corrections en utilisant des mécanismes d'apprentissage non supervisés et supervisés), capacités développées par une évolution paresseuse. . Les neurones miroirs, en fournissant un mécanisme neuronal permettant de relier la perception et l'action, peuvent participer à la représentation desaffordances comme des possibilités d'action proposées par un objet ou un environnement. Cela signifie qu’il existe un lien entre les capacités et les capacités de réflexion, car toutes deux impliquent la conscience et la compréhension de l’action. On parle de perception catégorique lorsque la perception de la forme des objets est incompatible avec la forme physique des objets. Il existe une cognition taxonomique apprise, une cognition génétiquement évoluée. La théorie motrice de la perception de la parole est une forme de capacité de réflexion, et il s'ensuit que la raison pour laquelle nous percevons des changements soudains entre ba et pa est que la façon dont nous entendons les sons de la parole est affectée par la façon dont nous entendons les sons de la parole que nous émettons. quand nous parlons.
RépondreEffacerTanya, ça serait plus utile de démontrer ta compréhension en profondeur de 1-2 thèmes importants dans ce cours chaque semaine, en tenant compte des liens progressif de semaine en semaine.
EffacerCielo 6 :
RépondreEffacerAprès la lecture des 2 textes, je me suis plus attardé sur l’inné (présent dès la naissance, génétique) et la perception catégorique (PC (regroupement de stimuli perceptuels en catégories distinctes)). Puisque la PC peut aussi être influencé par l’inné, par exemple les couleurs perçues par la vue, elle est fortement influencée par l’apprentissage, par exemple les mathématiques ne sont pas quelque chose d’inné, elles s’apprennent à l’aide de tests qui corroborent un résultat et peuvent être influencés par un expert de ce domaine. On ne nait pas en sachant comment faire une formule quadratique pour résoudre un problème. Cependant, si nous n’avons pas un trouble affectant l’un de nos sens (exemple : le daltonisme), nous savons différencier la couleur du ciel à celui du gazon. Les mots pour décrire la couleur associée au ciel et au gazon sont arbitraires, mais la perception de celles-ci est innée.
La PC s’aide à l’aide d’attributs (accordances) à différencier les catégories. Comme exemple, les plantes et les roches. Une plante a l’attribut « vivante » et la roche ne la possède pas, ceci pourrait nous aider à différencier les deux, par contre, ce n’est pas quelque chose d’innée que nous connaissons dès la naissance, c’est quelque chose d’apprise.
Alexandre il faut apprendre à détecter les attributs qui distinguent les catégories pour pouvoir faire ce qu'il faut faire avec les membres et pas les non-membres..
EffacerAlors, avec mon exemple des plantes comparées aux roches, les plantes seraient les membres et les roches ferraient parties des non-membres? Et la catégorisation de la catégorie plante serait affectée par la description que je fais de celle-ci en lui donnant des attributs. Exemple : vivante, feuillue, verte, molle, etc. Et tout ce qui n’a pas ces attributs serait un non-membre. Et l’apprentissage des attributs se ferrait avec nos sens, nous voyons que la plante est verte, elle est pliable (« molle ») quand on la touche et ainsi de suite. C’est ainsi qu’on mettrait une « vigne » dans la catégorie plante et un caillou serait discriminé en fonction qu’il n’a pas la couleur, qu’il ne grandi pas au fil du temps et etc.
EffacerAi-je bien compris ou suis-je complètement dans le champ?
Oui, sauf que plante vs. roche est une catégoriation triviale, comme blanc vs. noir. Pas la peine de donner toutes ses précisions: vert it molle vs grise et dure...
EffacerVerbaliser est un processus complexe ou nous devons transmettre à haute voix un langage puis que la personne qui l’entend le comprenne, il faut avoir le même ancrage de symbole. Notre cognitif nous permet de faire ce processus, de nous dicte comment verbaliser notre ancrage de symbole de sorte que nous pouvons en discuter avec d’autres qui ont les même, nous apprenons ce processus à l’école, en grandissants et par nos propre expérience de la vie. Certaines sont innée, comme le PC pour les couleurs. Cependant nous ne savons pas quel couleur est bleu (vocabulaire) par exemple il faut qu’on nous dise que cette couleur est bleue (association, attribuer). Nous sommes capables de les discriminer naturellement, en comparant deux couleurs nous savons qu’il ne sont pas pareil (exception dans certain cas oc). Il faut une base de vocabulaire pour ensuite le vocaliser. Cette base donne suite aux affordances qui nous y est introduit par apprentissage, qui nous permet de distinguer différentes catégorie.
RépondreEffacerLaurence, des bonnes intuitions, mais elles vont encore développer et s'intégrer. On n'est pas très adepte à définir les mots que nous comprenons, mais les descriptions et les définitions provenant des autres nous aide à les expliciter. On est encore moine adepte à expliciter les attributs distinctifs des catégories sensorimotrices qu'on apprend en direct par l'apprentissage supervisé. on se fie à l'instruction par les spécialistes.
EffacerLes systèmes sensorimoteurs sont comme encadré par la relation entretenue par un organisme entre ses systèmes moteurs et ses systèmes sensoriels. Ils ont besoin « de capteurs et de détecteurs sensoriels » pour accomplir des actions motrices. Il y a deux types de catégories : catégorielle (qui est absolue, sans demi-mesure) et continue (qui représente plutôt un degré d’appartenance). Les catégories sensorimotrices sont entretenues par les deux types. Les couleurs par exemple sont à la fois catégorielles (rouge / bleu) et continues (orange / jaune). Je crois comprendre dans le texte, que nous pouvons aussi avancer qu’il est possible de croire que certaines catégories sous certains contextes peuvent « devenir » continue, un oiseau peut devenir un « degré ». Certaines catégories sont innées, comme la reconnaissance des visages chez l’humain, d’autres sont fabriquées.
RépondreEffacerGeoffroy, bon résumé, mais ce qui est une affaire de degré concernant les oiseaux c'est leur degré de typicalité, pas leur degré d'appartenance à la catégorie oiseau, qui est catégorique, tout ou rien (0/1)...
EffacerLa perception catégorielle consiste à organiser les attributs du monde en catégories pour les comprendre. Cela implique l'identification de similarités et de différences entre les objets. Par exemple, on doit distinguer les attributs des champignons pour les catégoriser de ceux qui sont mangeables et de ceux qui sont venimeux. C’est un processus discriminatoire pour faire les bonnes choses avec les bonnes sortes de choses.
RépondreEffacerL'apprentissage des catégories est le processus d’apprentissage que nous acquérons à travers l’apprentissage non supervisé, supervisé et par instruction verbale. C’est à travers l’expérience physique et sensorielle qu’on peut discerner les attributs de chaque catégorie. De plus, nous pouvons apprendre les catégories à travers le langage si les deux personnes partagent les mêmes références.
Thi Thanh, la catégorisation dépend d'apprendre à détecter la différences entre les choses avec lesquelles il faut faire ceci ou faire cela. La PC aide à faire en sorte que les membres d'une catégorie saute aux yeux (comme les couleurs).
EffacerSuite au cours, si j’ai bien compris, la perception catégorielle, c’est un changement brusque dans la perception. C’est quelque chose qui « brise » le continuum. Avant d’apprendre les catégories, les différences paraissent toutes égales, on ne connaît pas les attributs distinctifs. Après l’apprentissage de la catégorie, il y a une séparation qui s’opère. Un filtre qui sépare les attributs distinctifs de ceux qui sont inutiles. (ex : On sait maintenant que seul les points rouges sur les champignons indiquent qu’ils sont venimeux, alors, on ne prendra en compte que cet élément pour identifier la catégorie « non-mangeable ».) À ce moment-là, les attributs distinctifs tout comme la catégorie sautent aux yeux car cela a réduit la dimensionnalité (au seul point rouge). Tout n’est plus semblable. Quelque chose se distingue. Et si je me trompe pas, ce serait ça le phénomène de la PC.
RépondreEffacerValérie, c'est à peu près ça, mais c'est l'appartenance à la catégorie qui est catégorique, tout ou rien. La PC c'est un effet relatif: les membres d'une catégorie sont aperçu comme plus différent des non-membres après avoir appris la catégorie, par rapport à avant, et ça pour la raison que tu as décrite.
EffacerÀ la suite de ce que j’ai compris la perception catégorielle est reliée à la cognition, c’est une façon dont nous classons les objets, les expériences et concepts dans notre esprit. Notre image du monde ne s’appuie pas sur la réalité, mais plutôt sur des informations sensorielles qui sont déjà stocké dans notre esprit.
RépondreEffacerSi nous observons quelque chose, la première étape que notre cerveau fait est de classer la chose désignée dans une catégorie ou un champ déjà réel et présent plutôt que de l’estimer ou l’évaluer comme une chose unique, cela nous facilite de comprendre le monde qui nous entoure.
Par exemple, si on nous présente une corbeille d’orange, la première chose que notre cerveau va faire et de classer l’orange dans la catégorie des fruits sans prendre en considération la corbeille qui est faite en liège.
Mounira, la catégorisation n'est pas classer les choses selon notre goût. C'est quoi le slogan qu'on répète si souvent dans ce cours: C'est quoi de catégoriser?
EffacerAprès le cours, j’ai cru comprendre que la perception catégorielle c’est un changement abrupt d’une catégorie innée (ex : couleurs) ou apprise (ex : dictionnaire) perçu à une autre le long d’un « continuum » de catégorie, comme un arc-en-ciel de niveau de gris. Il y a une différence perceptive, mais pas physique, opérée par la perception catégorielle, comme avec vert à bleu ou jaune à orange, ceci est cependant un exemple atypique de la perception catégorielle. Sinon, un exemple plus typique c’est plutôt dans un dictionnaire, il n’y a pas de continuum entre les noms ou verbes ou adjectif, mais il s’agit quand même de catégorie.
RépondreEffacerGeoffroy, avec les catégories innées, la PC (séparation perceptive entre les membres de deux catégories différentes et la compression perceptive entre les membres de la même catégorie) est basée sur une comparaison entre les différences physiques et les différences perceptive. Avec les catégories apprises, la PC est basée sur une comparaison entre les différences différences perceptives avant et après avoir appris les catégories.
EffacerPour ce ciélo, je vais tenter la “méthode frère cadet”pour un point en particulier portant sur la perception catégoriel et la compression.
RépondreEffacerNos sens nous permettent d'être en contact avec l’environnement. Grâce à nos 5 sens nous récoltons de l’information à propos de ce dernier. Si nous prenons par exemple le sens de la vue, de manière simple, la lumière se dirige vers la rétine de l’oeil est active les cellules qui s’y trouve, de la commerce la processus de la perception de la lumière : la vue. Une fois les cellules de l’oeil activité, une elle se dirige vers le cerveau. Tout le long de ce chemin, entre l’oeil est le cerveau, l’information sera compressée (certaines informations inhibées ou atténuées et d’autres fortement activées). Certains nuances de lumière seront ignorées et d’autres plus actives. Donc, le cerveau leur donnera plus d’importance et se basera dessus pour catégoriser l’information qu’il reçoit plus rapidement. En résumé, la PC est un processus inée qui filtre les stimulations venant de l’environnement, ils les compresse (inhibition ou activation) pour faciliter la catégorisation. Par exemple, dans la couleur rouge que l’on perçoit, il y a plusieurs nuances de rouge, mais comme les cellules qui captent le rouge dans l’œil seront plus activent que les cellule bleus ou jaunes, nous catégorisons plus rapidement le rouge. La catégorisation qui est définie (dans le cours) comme étant de faire “la bonne chose avec la bonne sorte de chose “ est la suite de la PC: la connaissance (catégorisation).
Majdouline, bravo pour la tentative, mais je crois que tu as compliqué pour F-C plutôt que simplifié ou clarifié. Il faut distinguer la catégorisation et la PC. Il faut expliquer la détection et la pondération des attributs, et à quoi ça sert; la distinction entre les catégories innées et apprises, et entre la PC innée et apprise.
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RépondreEffacerLa catégorisation des champignons mangeables et non mangeables (toxique) met en évidence l’importance de l’affordance. Autrement dit, les caractéristiques perceptibles d’un objet que l’on appelle la catégorisation. C’est la capacité à détecter toute forme de stimulation ou détecter les invariables (qui peuvent être nos champignons non mangeables) qui repose sur la discrimination des caractéristiques qui caractérise les champignons. Les particularités du champignon peuvent être apprises par l’apprentissage supervisé ou par le langage. En utilisant la méthode supervisée, l’individu acquiert des connaissances sur la possibilité (ou non-possibilité) de la comestibilité des champignons avec des informations ou des directions. Ces affordances spécifiques telles que le goût, l’odeur, la couleur, la forme et la grosseur permettraient de les différencier. Il est également dit que si nous ne ‘’possédons pas le bon appareil’’ il est plus difficile de répondre aux interactions sensorimotrices. Si on a un système sensorimoteur inadapté et que nous avons des troubles de perception sensorielle (comme l’exemple du daltonien ne différenciant pas les couleurs de l’arc-en-ciel) il est beaucoup plus difficile de différencier/catégoriser les champignons mangeables des non mangeables. On comprend donc que l’appareil sensorimoteur est plus que crucial pour répondre efficacement à nos besoins. Donc, si notre système est dit ‘’inadapté’’ il y a toujours l’apprentissage verbal ou un individu peut transmettre ses connaissances en prévention d’erreur ou évite la comestibilité de champignons toxiques.
RépondreEffacerDe ce que j'ai compris de l'hypothèse de Sapir-Whrof, La perception catégorielle est une faculté qui nous permet de catégoriser sur des facteurs qualitatifs ( soit fait partie de catégorie X ou ne fait pas partie de catégorie X) ou de manière nuancée et quantitative, comme les nuances de couleurs ou la différence entre certaines voyelles. Cependant, certaines dimensions de cette perceptions catégorielles peuvent être soit innées ou apprises. La grandeur par exemple nécessite que les sens pour apprécier, mais les couleurs par exemples peuvent être apprises grâce au language. Par exemple, on peut tous voir (sauf si on est daltonien) que bleu et vert sont différent, mais cest par apprentissage du language et du spectre des couleurs que l'on peut dire que le bleu est plus proche du violet que du orange.
RépondreEffacer1- Le texte 1 porte sur un questionnement en liens avec l’apprentissage des catégories. Est-ce qu’on a vraiment dû apprendre certaines catégories? Est-ce qu’on savait déjà catégoriser? Je pense que pour certaines actions nous avons appris à catégoriser, mais que pour d’autre, cela c’est fait naturellement avec les apprentissage passé en créant des liens.
RépondreEffacer2- Si je comprends bien, la catégorisation est un choix que nous faisons lorsque nous somme en apprentissage? Alors si je fais une décision et qu’au final c’était une erreur, je vais catégoriser cette action et m’adapter?
(ma cielo n'a pas envoyé la première fois que je l'ai soumise)
Je crois que les notions vues dans cette semaine sont tellement ultra intéressante...
RépondreEffacerLa perception catégorielle est l'effet de la catégorisation sur notre perception. Quelle soit innée ou acquise, une catégorisation d'objets aura pour effet la séparation et la compression. Ou plutôt, pour la séparation, une augmentation de la discrimination et pour la compression, une diminution de celle-ci. Ceci revient à dire: les objets faisant parti de la catégorie seront fortement dissociés/différentiés perceptivement (donc "automatiquement" = "saute aux yeux") des objets ne faisant pas partie de la catégorie et, les objets de la même catégorie ne seront pas distinguer du tout!! À moins que l'on se concentre pour repérer les différences pour une raison quelconque. C'est ce que font beaucoup philosophes et scientifiques, si ils sont libres.
Célio sur la catégorisation et cognition
RépondreEffacerD’après les informations du texte, on peut dire que la catégorisation est toute interaction différentielle systématique entre un système sensori-moteur autonome et adaptatif. La catégorisation consiste à regrouper des éléments similaires selon leurs caractéristique communes. En effet, on peut aussi dire que la catégorisation repose sur la notion de prototypes, qui fait référence à des représentations mentales idéales d’une catégorie donnée. La catégorisation exerce aussi une influence sur notre perception, notre mémoire et aussi notre prise de décision. Elle nous permet aussi de simplifier notre environnement complexe tout en le divisant en catégories distinctes. C’est ce qui nous aide à traiter plus facilement l’information et à prendre des décisions rapides et efficaces.
RépondreEffacerLe texte discute de plusieurs théories liées aux sciences cognitives et à la linguistique, notamment en mettant en avant l'idée d'apprentissage supervisé pour la catégorisation. Cependant, il ne spécifie pas explicitement de théorie particulière ni ne présente de critiques spécifiques.
Les concepts discutés s'appuient sur des idées établies dans le domaine des sciences cognitives, tels que l'apprentissage par renforcement et l'effet Whorfien sur la perception. L'accent mis sur le rôle crucial du langage dans la transmission des catégories reflète des idées issues de la linguistique.
Cependant, comme dans tout domaine académique, il existe différentes perspectives et approches, et certaines théories peuvent être débattues ou critiquées. Le texte pourrait bénéficier d'une discussion plus approfondie sur les diverses écoles de pensée dans les sciences cognitives et la linguistique, ainsi que des critiques spécifiques adressées à certaines théories présentées.
En parcourant le texte, je me suis questionné sur la nature de la catégorisation et de l'abstraction. Une alternative théorique pourrait reposer sur le concept d'émergence au sein des systèmes cognitifs. Certains chercheurs avancent l'idée que, plutôt que de considérer la catégorisation comme un processus intentionnel d'abstraction, les catégories surgissent spontanément de la complexité des interactions sensorimotrices. Selon cette perspective, la catégorisation découle de l'interaction du système cognitif avec son environnement plutôt que d'une activité mentale délibérée. Cette approche soulève des interrogations quant à la manière dont les catégories émergent naturellement de l'expérience. Quelle est votre opinion sur cette notion d'émergence des catégories plutôt que leur création délibérée par abstraction ?
RépondreEffacerJ’ai par moment lu le texte en diagonale parce qu’il est un peu long mais je retiens que les deux méthodes d’apprentissage permettent la transmission efficace des connaissances, même lorsque celles-ci sont implicites. Je parle ici de l’apprentissage sensori-moteur qui se produit par l’expérience directe et l’essai-erreur, et l’apprentissage linguistique qui se produit par l’ouï-dire. J’ai aussi noté qu’une abstraction se produit généralement de manière implicite dans l’apprentissage sensori-moteur, tandis que le langage confère un avantage permettant la transmission rapide et efficace des catégories et des concepts. En fin de compte, la cognition est fortement liée à la catégorisation.
RépondreEffacerVincent, c'est quoi la différence entre la catégorisation et la perception catégorielle?
EffacerCélio sur la grammaire universelle de Chomsky
RépondreEffacerCe texte de Chomsky nous permet de comprendre que la grammaire universelle renvoie à une théorie linguistique qui postule l’existence d’un ensemble de caractéristique grammaticale communes à toutes les langues humaines. Il nous fait aussi savoir qu’il peut être un ensemble de contraintes inconscientes qui nous permet de décider si une phrase est bien formée. Autrement dit, la grammaire universelle est basée sur la capacité innée des êtres humains à acquérir un langage et de le produire de manière créative. Donc selon Chomsky, cette capacité repose sur une structure cognitive spécifique qui facilite l’apprentissage des langues.