Enseignements Interdisciplinaires des Magistères :
option Sciences de la cognition

Objectifs

Cette formation a pour but de fournir aux élèves des magistères intéressés un panorama général des différents thèmes qui constituent les Sciences Cognitives. Celles-ci peuvent se définir comme le regroupement pluridisciplinaire des activités qui visent à comprendre l'intelligence, qu'il s'agisse de l'intelligence humaine, animale ou artificielle. On peut les concevoir aussi sous l'aspect unitaire d'une science des représentations mentales. Cet enseignement permettra à ceux qui le suivront de situer leur formation au sein de leur discipline d'origine dans une perspective plus vaste. Elle leur donnera l'occasion de prendre contact avec les chercheurs des différents départements dont les travaux sont en rapport avec ce domaine.

Présentation du cours

Deux grands courants caractérisent les Sciences Cognitives. L'un envisage essentiellement la représentation mentale à un niveau symbolique. Il va de la psychologie à la logique et a donné naissance à l'intelligence artificielle classique. L'autre considère l'enracinement de l'activité mentale dans le substratum neuronal et regroupe les approches connexionnistes et les neurosciences computationnelles ainsi qu'un courant dénommé nouvelle intelligence artificielle. Au delà de ces deux conceptions, la philosophie tente de définir un cadre général de pensée pour les sciences cognitives et d'en clarifier les fondements épistémologiques.

Thèmes abordés

Approches descendantes ou symboliques

• Complexité et logique

  Historiquement la logique a visé à construire un cadre formel pour le raisonnement. Elle a trouvé ses applications principales en Informatique. La logique aujourd'hui évolue en cherchant des représentations du monde qui prennent en compte le temps, la causalité, les modalités de raisonnement, les interactions entre agents.

  • Logique constructive et complexité logique ; limites de l'approche logico- computationnelle
  • Logiques classiques, logiques modales

• Intelligence artificielle

  L'intelligence artificielle traditionnelle vise, en s'appuyant sur la logique, à obtenir une représentation symbolique de l'activité mentale transposable dans une machine. Elle tente d'élaborer des représentations formelles des connaissances.

  • Représentation des connaissances descriptives et déductives
  • Réseaux de causalité et graphes de dépendance conceptuelle
  • Intelligence répartie, intelligence distribuée

• Psychologie Cognitive

  La psychologie vise à rendre compte de l'activité mentale du sujet humain à l'aide de théories de haut niveau. Ses concepts, en particulier sur l'organisation de la mémoire et des connaissances, ont fortement influencé l'intelligence artificielle. Elle s'intéresse également à l'ontogenèse des fonctions cognitives mais également à leur genèse chez l'animal et au rôle joué par la socialisation.

  • Représentation du soi et d'autrui
  • Ontogenèse des processus mentaux
  • Emergence de la communication sociale

• Linguistique

  Les sciences cognitives s'intéressent évidemment au langage. Les aspects qui seront évoqués dans le cours concernent l'analyse et la modélisation :

  • de phénomènes sémantiques, comme la polysémie, qui sont considérés comme des propriétés fondamentales des langues, révélateurs des mécanismes cognitifs sous-jacents à l'activité de langage.
  • l'évolution des langues, qui ne semble pas correspondre à une évolution analogue à celles des espèces (pas de "progrès" évident), mais plutôt à une instabilité dynamique due à l'impossibilité de satisfaire simultanément différentes contraintes.

Approches ascendantes

• Théories de l'apprentissage et réseaux de neurones

  Les réseaux de neurones formels fournissent un cadre théorique pour modéliser l'activité cérébrale au niveau du neurone ou des assemblées neuronales. Au delà de leur intérêt pour comprendre les propriétés computationnelles mises en oeuvre dans le système nerveux, les travaux menés dans ce domaine débouchent sur de nombreuses retombées en sciences pour l'ingénieur (reconnaissance de formes, reconnaissance de la parole, catégorisation, prédiction de séries temporelles). Par ailleurs l'analyse théorique de l'apprentissage permet de mettre en oeuvre de facon originale des outils et concepts issus de diverses disciplines mathématiques (probabilités, théorie de l'information), et physiques (physique statistique, systèmes dynamiques).

  • Typologie des neurones formels et des réseaux
  • Mémoires associatives
  • Approches statistiques de l'apprentissage

• Neurosciences computationnelles

  Cette branche des neurosciences étroitement liée aux neurosciences intégratives, qui considèrent les propriétés fonctionnelles de grands ensembles de neurones, vise à identifier les propriétés computationnelles et les algorithmes sur lesquels repose le traitement de l'information dans le système nerveux de l'homme et des animaux.

  • Algorithmique de la perception et de l'action

• Neurosciences intégratives et psychophysique

  Les données neurophysiologiques (électrophysiologie et imagerie cérébrale) et psychophysiques se combinent pour fournir une représentation de plus en plus intégrée du fonctionnement du cerveau. Elles permettent d'identifier les grands ensembles fonctionnels qui régissent l'activité cérébrale lors de la réalisation de taches cognitives.

  • Psychophysique : perception de la forme
  • Coordination sensori-motrice
  • Représentations de l'espace et localisation cérébrale

Philosophie cognitive

Un cours d'introduction à la philosophie cognitive portera sur :

• Les théories de l'esprit
• Le statut épistémologique des théories cognitives

Informations complémentaires :

Contrôle

Evaluation suivant une formule de travaux personnels encadrés faisant l'objet d'un rapport écrit, oral (exposé) et/ou sous forme de pages web. Le choix de la forme de remise du rapport sera laissé à l'étudiant et on encouragera le travail par binomes.

Comment s'inscrire

Le mode d'inscription est commun aux trois options. En principe chaque étudiant doit s'inscrire à l'une des 3 options, au plus tard le 15 octobre, auprès de Louis Granboulan (Louis.Granboulan"at"ens.fr).
Toute personne ne relevant pas de l'un des magistères cités - étudiant ou non, scientifique ou littéraire - est la bienvenue dans la limite des places disponibles. Dans tous les cas s'inscrire si possible par email, en précisant nom, prénom, option choisie et magistère de rattachement s'il y a lieu.

Contacts G. Longo, poste 3328 Laboratoire "Jacques Herbrand" de l'ENS (LIENS), D.I. email : longo"at"di.ens.fr J.-P. Nadal, poste 3275 Laboratoire de Physique Statistique de l'Ens email : nadal"at"lps.ens.fr (hors Ens, composer le 01 44 32 +poste)