Stevan Harnad



Chaire de recherche du Canada en sciences cognitives

Niveau 1 - 2001-10-01
Université du Québec à Montréal
Sciences humaines

514-987-3000 ext. 2461
harnad@uqam.ca

En provenance de


University of Southampton

Objet de la recherche


Élaboration de modèles théoriques et informatiques de la capacité de l'esprit humain à classer des objets par catégories et à les décrire en se servant du langage.

Importance de la recherche


Incidences étendues pour la robotique et les logiciels intelligents qui peuvent apprendre par l'expérience.

Perception et langage chez les humains et les ordinateurs


On peut soutenir que le langage est la plus grande invention de l'humanité. Tant dans sa forme écrite que parlée, il permet au cerveau de classer les éléments du monde par catégories et d'apprendre par « ouï-dire », sans que nous ayons à faire l'expérience de chaque situation. La question qui se pose à ceux qui étudient le milieu de l'intelligence artificielle (IA) est la suivante : Comment peut-on enseigner à un système, qu'il s'agisse d'un être humain ou d'une machine, le langage qui lui permettra de comprendre son propre monde et le nôtre?

M. Stevan Harnad est l'une des sommités mondiales en ce qui concerne l'évolution du langage et de la parole. De nationalité canadienne, il revient au pays après avoir passé quelque temps à l'University of Southampton, en Angleterre. Il souhaite élargir sa recherche en cours sur la façon dont le langage se fonde sur la perception chez les êtres humains, les animaux et les machines.

Lorsqu'on apprend quelque chose aux êtres humains ou aux ordinateurs, il ne suffit pas d'employer des mots ou des définitions tirés d'un dictionnaire, ce qui revient à utiliser des symboles vides de sens (mots) définis par d'autres symboles tout aussi dénués de sens. Pour réellement comprendre la signification des mots, la machine « pensante » de l'avenir devra d'abord être capable de classer par catégories les éléments du monde qu'elle perçoit et sur lesquels elle agit.

Pour les bébés, l'acquisition du langage ressemble à un jeu. Lorsque l'enfant cherche à saisir une balle, le parent prononce le nom de l'objet. Le fait d'entendre le mot puis de toucher l'objet confirme à l'enfant qu'il s'agit d'une balle et que cette balle est ronde.

Sauf dans le cas des robots, les ordinateurs ne bénéficient pas de cette interaction directe avec le monde réel. Leur « cerveau » flotte dans une boîte remplie de fils et de circuits. Pour leur permettre d'apprendre, il faut donc agir autrement.

Les spécialistes des sciences cognitives créent des mondes artificiels pour permettre aux prototypes de machines de naviguer au travers d'actions et de mots. A mesure que ces prototypes « jouets » prendront de l'envergure et se perfectionneront, ils devraient acquérir un nombre de plus en plus grand de nos habiletés, premièrement en ce qui concerne la catégorisation sensorimotrice des objets et l'interaction avec le monde des objets, puis pour ce qui est du langage symbolique et de la pensée abstraite.