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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\title{Matérialité de l'Intellect, Immortalité de l'âme et Intelligence Artificielle}
\author{Jean-Marie Brodin}
\date{Novembre 2025}

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\begin{document}

\maketitle

\chapter{Résumé}

% __RESUME__IDEE__ CHAPTER I Résumé

\section{Immatérialité de l'intellect et l'Intelligence Artificielle : }

% __RESUME__IDEE__ SECTION Importance du sujet de l'immatérialité de l'âme - relation avec l'immatérialité de l'intellect  - l'expression IA est elle un oxymore ?

\textbf{Blaise Pascal (1623 – 1662) :} L'immortalité de l'âme est une chose qui nous importe si fort, qui nous touche si profondément, qu'il faut avoir perdu tout sentiment pour être dans l'indifférence de savoir ce qui en est. Toutes nos actions et nos pensées doivent prendre des routes si différentes, selon qu'il y aura des biens éternels à espérer ou non, qu'il est impossible de faire une démarche avec sens et jugement, qu'en la réglant par la vue de ce point, qui doit être notre dernier objet. Ainsi notre premier intérêt et notre premier devoir est de nous éclaircir sur ce sujet, d'où dépend toute notre conduite. Et c'est pourquoi, entre ceux qui n'en sont pas persuadés, je fais une extrême différence de ceux qui travaillent de toutes leurs forces à s'en instruire, à ceux qui vivent sans s'en mettre en peine et sans y penser. "\\

Dans l'histoire de la Pensée occidentale, la question de \textbf{l'immortalité de l'âme} est intimement liée à celle de\textbf{ l'immatérialité de l'intellect.} \\\\

L'expression \textbf{Intelligence artificielle} signifie implicitement qu' un système strictement matériel pourrait être doté d'un intellect similaire ou identique à celui de l'homme (voire supérieur selon certains).\\\\

Le fait que cette expression se soit imposée dans le langage courant assure la promotion implicite du matérialisme. Il est donc important de discuter de sa pertinence.\\

La recherche en IA a connu une succession de phases d'enthousiasme et de pessimisme. Chaque avancée algorithmique a été l'occasion pour certains d'affirmer  : \textbf{cette fois-ci c'est différent, cette fois-ci, ces systèmes sont réellement intelligents !}. Une preuve mathématique a souvent été proposée pour en montrer les limites, suivie d'une phase de pessimisme.\\\\

Nous vivons depuis 2022, une nouvelle phase d'enthousiasme :  l'avènement des systèmes de dialogue dits  \textbf{génératifs } (GPT ou Transformeur Génératif Pré-entraîné) ayant appris sur des Grands Modèles de Langage ou "Large Language Models" (LLMs) en Anglais. \\
Devant cette évolution majeure de l'IA, beaucoup sont troublés, et certains n'hésitent pas à affirmer que le projet initial des fondateurs de l'IA, à savoir, créer une intelligence artificielle fondée sur des processeurs digitaux (en Silicium), serait enfin atteint. \\\\


\chapter{Introduction}

\section{Préambule : une distinction importante entre IA fortes et IA faibles }

% __RESUME__IDEE__ SECTION Préambule :  une distinction importante entre IA fortes et IA faibles

\textbf{Alan Turing} a proposé en 1950 un critère susceptible de déterminer le caractère \textbf{ Intelligent } d'un système de calcul artificiel, le \textbf{Test de Turing} : si, vu de l'extérieur d' un système de calcul artificiel, celui-ci se comporte d'une manière indiscernable de celle d'un être humain, alors la machine peut être qualifiée d' « Intelligente ». Ce test se focalise donc sur l'aspect fonctionnel de l'intellect. Ce dernier est implicitement compris comme un système réalisant une fonction : à une question Q , le système renvoie une réponse R=F(Q). Ou encore, à une question en entrée "2 + 3 = ?", un système de calcul donnera la réponse "5". Le test de Turing ignore donc le problème de l'émergence, au sein du système artificiel, d'une personne, d'un sujet autonome, dont l' activité intellectuelle pourrait être en partie immanente. Le test ne prend pas en compte les systèmes artificiels qui ne se résument pas à une fonction transitive (R=F(Q)). Ignorant le sujet, le test ignore aussi ses attributs :  la compréhension des abstractions ainsi ,qu'un certain genre d'autonomie.\\

\textbf{John Searle}, philosophe américain, propose en 1980 le  \textbf{test de la chambre chinoise} : une personne qui ne connaît pas le Chinois apprend des règles de correspondance entre des questions et des réponses dans cette langue. Enfermé dans une chambre, cet opérateur reçoit des questions de l'extérieur, et renvoie des réponses en fonction des règles apprises, sans comprendre le sens des phrases. Pour son correspondant situé à l'extérieur de la chambre, il peut sembler que la personne enfermée dans la « chambre chinoise » comprenne le Chinois, ce qui n'est pas le cas. Dans cette situation, le test de Turing pourrait ne pas permettre pas de distinguer entre la personne qui comprend le contenu d'un texte et celle qui ne le comprend pas. \\

\textbf{IAs faibles  et IAs fortes : }  J. Searle a donc proposé une distinction fondamentale entre deux types d' IAs : les IAs \textbf{faibles} et les IAs \textbf{fortes}. Les premières sont des systèmes artificiels au sein desquelles n'émerge aucun sujet ou personne éventuellement dotée de la faculté d'abstraction. Fondamentalement, ce type d'IA réalise des fonctions au sens mathématique du terme (R=F(Q)). Ce sont des systèmes purement transitifs.\\

Dans les secondes, au contraire,  il y a émergence d'un sujet ou d'une personne. Ce ne sont plus des systèmes purement transitifs, elles peuvent posséder une activité immanente correspondant à un discours intérieur, à une pensée abstraite. Elles peuvent aussi éventuellement être douées de connaissance sensible. \\

Aujourd'hui, les résultats remarquables des systèmes artificiels relèvent tous de l'IA « faible ». Après plus de 70 ans de recherche et développements, l' \textbf{IA forte est un échec}. La distinction proposée par J. Searle est donc très importante pour écarter tous les fantasmes liées à l'IA forte, soit encore celui de systèmes dotés de leur propre jeu de désirs et d'objectifs personnels. \\

Il faut cependant noter que ces qualificatifs de "faible" et de "fort" n'expriment bien pas la nature de la différence entre ces systèmes. Ils donnent le sentiment que les IAs pourraient être caractérisées au moyen d'une variable continue, d'une échelle de force ou de faiblesse. \\

Or la différence n'est pas quantitative, elle est qualitative : il y a, ou pas, émergence d'un sujet au sein d'une IA. Il est donc nécessaire d'utiliser des termes qui expriment mieux cette discontinuité. \\

On considérera donc d'une part, les systèmes  \textbf{fonctionnels transitifs  (SFT)}, et d'autre part les systèmes à \textbf{activité immanente (SAI)}.\\

Les IAs faibles sont des SFT, ce sont des programmes exécutés sur des calculateurs séquentiels (machines de Von Neumann). Donc ce sont des systèmes transitifs, établissant une relation entre une entrée Q en une sortie R. Ce sont des systèmes réalisant une fonction R= F(Q). Les IAs fortes  sont des SAI. Les cerveaux animaux et humains sont des exemples de SAIs : ce sont des systèmes de traitement de l'information, qui sont le siège d' une activité immanente. Cette activité est celle d'un sujet doté d'une certaine autonomie, réalisant des tâches pour son propre compte. Les instruments actuels utilisés en Neurosciences permettent d'observer cette activité immanente. La présence ou l'absence de cette activité constitue donc un critère scientifique permettant de caractériser les IAs. Ces acronymes SAI et SFT ont plus de sens que les qualificatifs de "forte" et "faible".  

\section{Objet de ce document:}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Objet de ce document

L'objectif est ici de répondre à laquestion : \textbf{ L'expression "Intelligence Artificielle" est-elle légitime ou s'agit-il d'un oxymore ?} . \\\\
L' Intelligence Artificielle rend-elle caduque les arguments traditionnels en faveur de l'immatérialité de l'intellect ?\\

Pour cela, il est nécessaire de confronter, d'une part les résultats des \textbf{ sciences et des techniques contemporaines}, et d'autre part, le point de vue de la \textbf{ philosophie traditionnelle} sur l'âme humaine et sur l'intellect. Dans la suite, nous utiliserons l'acronyme \textbf{PT} pour désigner la Philosophie Traditionnelle.\\

Il ne s'agit pas ici de présenter des idées originales dans le domaine de l'IA, mais plutôt de préciser la nature de ces technologies, de façon à donner à un lecteur extérieur au domaine, les clés de compréhension lui permettant de mieux analyser le flot actuel d'information sur ce sujet et d'exercer son esprit critique, en particulier, en distinguant ce qui relève de l'IA faible (SFT) de ce qui relève de l'IA forte (SAI). \\

On montrera que les arguments philosophiques de la PT en faveur de l'immatérialité de l'intellect, non seulement ne sont pas rendus caduques par les technologies relevant de l'IA ou par les progrès des Neurosciences, mais qu' au contraire, les avancées de ces disciplines viennent renforcer le point de vue traditionnel.\\

Après 75 ans de recherche et développement, l'\textbf{ échec de l'IA forte} doit être pris en compte : les IAs ne sont toujours pas des sujets dotés de la connaissance sensible ou intellectuelle.\\

Cette question de l'émergence du sujet et des \textbf{qualia} (cf lexique : ' Qualia') dans le cerveau reste un plafond de verre, inexpliqué à ce jour par les Neurosciences, et dénommée \textbf{ problème difficile}  par le philosophe d'origine australienne, \textbf{ David Chalmers}.\\

Cette question de la relation entre l'esprit et la matière traverse les siècles, en se reformulant de manière différente en fonction des progrès des connaissances scientifiques. Le \textbf{ 17ème siècle}, avec le \textbf{ mécanisme}, constitue une période importante de transition. \\

\textbf{ Descartes} exerce une influence importante sur la pensée occidentale, en considérant l'âme humaine comme une \textbf{ res  cogitans}, autrement dit une substance spirituelle non seulement séparée de la matière, mais aussi capable d'exercer certaines de ses facultés, dont la pensée, de manière autonome (sans le corps). Cf Annexe 'Descartes - la 'res cogitans'' - Discours de la Méthode - 4ème partie  \\

L' \textbf{ hylémorphisme} (cf Lexique : 'Hylémorphisme') d'Aristote permettait de comprendre l'âme humaine comme une \textbf{ substance spirituelle unie au corps au titre de forme}" (\textbf{ St Thomas}). En tant que substance spirituelle, l'Intellect est séparé de la matière, mais en tant que forme, il est lié initimememnt  à celle-ci. Il possède donc la capacité de survivre à la mort du corps, mais sans pouvoir exercer les facultés qui requièrent le corps (le cerveau), en particulier, la pensée discursive. C'est en celà que le dualisme thomiste diffère radicalement du dualisme cartésien.\\

Le progrès des connaissances sur le cerveau, et l'absence d'explication du lien entre l'esprit et la matière chez Descartes, ont entraîné le rejet de la res cogitans. La notion de forme ayant été oubliée, les dualismes de Descartes et de Saint Thomas pu être confondues par la suite.\\

L'intellect étant dès lors une faculté du seul corps physique (du cerveau), la question de la survie de l'âme après la mort est devenue uniquement une question de foi, ne relevant plus de la raison.
Descartes, en rejetant la conception scolastique de l'âme, a entraîné l'oubli de cette notion fondamentale de  \textbf{ forme substantielle} qui constituait le lien entre esprit et matière.\\
 
Aujourd'hui, les instruments d'observation du cerveau montrent l'existence d'une activité neuronale associée à la pensée discursive. La pensée n'est donc pas une fonction que la 'res cogitans' peut exercer seule, de manière séparée du corps comme l'enseignait Descartes.\\

L'observation de la trace matérielle de la pensée discursive réhabilite ainsi l'idée d'une implication du cerveau physique dans le processus de pensée. La forme substantielle constitue ce lien entre d'une part la substance spirituelle, lieu de l'idée abstraite et cause première de la pensée (intellect agent), et d'autre part la substance matérielle, le corps, dans lequel cette idée s'exprime sous une forme verbale, un discours intérieur.\\

Par ailleurs, le fait que le "problème difficile" (le ressenti du sujet) ne soit toujours pas résolu, constitue une raison supplémentaire d'attribuer une certaine immatérialité à l'âme. On doit ici établir une distinction très importante, entre immatériel et spirituel : selon l'hylémorphisme, l'être matériel est composé de deux principes, la matière et la forme. Ce second principe, la forme, est immatériel. Autrement dit, il y a toujours une part d'immatérialité dans l'être physique. Mais la forme n' a pas d'existence  séparée de la matière. \\

On qualifiera donc de "spirituelle", une substance séparée de la matière, ne se réduisant pas à la forme (Cf Annexe). La matière considérée comme un des deux principes constitutifs de l'être matériel, avec la forme, sera aussi nommée \textbf{matière première}, et l'être matériel, composé de matière et de forme, sera nommé \textbf{matière seconde}, ou encore \textbf{substance'}. Pour résumer :\\

- matière ou matière première : un des deux principes constituant l'être physique. Ne possède pas d'existence séparée.\\
- forme : deuxième principe constitutif de l'être physique. Ne possède pas d'existence séparée.\\
- être physique, ou matière seconde, ou substance : composition de matière première et de forme, possédant une existance séparée, et une certaine persistance dans l'être.\\
- substance spirituelle : être immatériel, possédant une existence séparée de la matière. \\

Le problème de l'immatérialité se pose aussi pour l'animal, en fait pour tout être doué de connaissance sensible. L'âme animale doit donc être considérée comme étant en partie immatérielle, mais non nécessairement spirituelle. La discussion possède donc deux volets : d'une part l'immatérialité de l'âme (animale ou humaine), susceptible de rendre compte de la connaissance sensible, des qualia et du sujet, et d'autre part la substance spirituelle, rendant compte en plus, de l'intelligence.\\

% conforte la définition de l'âme humaine selon Saint Thomas d'Aquin (substance spirituelle unie au corps au titre de forme), au détriment de la conception de Descartes d'une 'res cogitans' séparée du corps).\\

% __RESUME__IDEE__ CHAPTER II Introduction

\section{Lexique et Annexes :}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Lexique et Annexes

Idéalement, le sens des mots devrait être parfaitement défini par les dictionnaires. On peut cependant regretter que leurs définitions soient souvent frappées de \section{circularité}  (Ce que le philosophe écossais Hume avait fait remarquer à propos de la définition du mot « cause ») : la définition du mot A nécessite celle du mot B, la définition de B celle de C, et C fait appel à A. \\

De plus, il peut y avoir, dans ces définitions, des différences selon que l'on se place du point de vue du sens courant, du sens philosophique général, ou encore du sens  donné en Philosophie Traditionnelle.\\

Par sens courant, on entend celui qui prédominerait si l'on faisait un sondage dans la population.  \\

Les définitions proposées par la Philosophie Traditionnelle présentent, quand à elles, l'avantage de ne pas être circulaires. \\\\
%Il y a  aussi le sens courant, celui qui prédominerait si l'on faisait un sondage dans la population.  \\
%Il faut aussi noter que certains termes, comme « conscience », sont fortement polysémiques. \\

%Il est donc nécessaire de préciser le sens que l'on donne à un certain nombre de termes, dans le contexte qui nous intéresse ici.

\subsection{ Lexique :}

Le sens des mots suivants est donc précisé, pour les besoins de ce débat, dans un Lexique  :\\\\

\begin{itemize}
\item
1) Abstraction
\item
2) Ame 
\item
3) Apprentissage automatique 
\item
4) Automate - automate programmable 
\item
5) Autonomie - volonté libre
\item
6) Connaissance et être intentionel
\item
7) Connaissance sensible
\item
8) Connaissance intellectuelle
\item
9) Emergence
\item
10) Espace de Travail Neuronal Global (ETNG ou GNWT) 
\item
11 ) Entropie - information
\item
12 ) Hylémorphisme
\item
13 ) Idée - concept - abstraction
\item
14) IIT : Théorie de l'Information Intégrée
\item
15) Intelligence - connaissance 
\item
16) Intelligence Artificielle 
\item
17) Jugement 
\item
18) Métaphysique 
\item
19) Neuromorphique
\item
20) Philosophie Traditionnelle (PT)
\item
21) Qualia
\item 
22) Synchronies
\item
23) Test de Turing vs Test de la chambre chinoise
\item
24) Vérité\\\\
\end{itemize}

Les sujets suivants sont développés plus en détail dans les Annexes  :\\\\

\subsection{ Annexes :}

\begin{itemize}
\item
Hylémorphisme, Physique et sciences contemporaines
\item
Connaissance  et être intentionnel :
\item
Connaissance sensible
\item
Connaissance Intellectuelle
\item
L'intelligence : point de vue commun vs Philosophie Traditionnelle
\item
Jugement et Vérité
\item
L' Organon - Linguistique et logique aristotéliciennes
\item
La Pensée discursive et l'IA
\item 
Autonomie - Estimative - Cogitative - Volonté libre
\item
La Mathématisation et les trois degrés d'abstraction de J. Maritain\\ 

%  IA et Historiques
\item
Calcul, Logique mathématique et langage formel de la Pensée 
\item
Historique : de la machine à calculer à l'ordinateur programmable contemporain
\item
Historique de l'IA
\item
Historique de l'IA connexionniste
\item
Définition de l'IA par l'Union Européenne (UE)  Question de l'autonomie \\

% Exemples
\item
Le plongement (embedding) ou Mathématisation du sens (Exemple : être capitale de ...)
\item
Apprentisssage automatique vs programmation classique (Exemple : conversion degrés C et degrés F)
\item
Abstraction vs Classification -  (Exemple : le concept de cercle)\\

% Divers
\item
Progrès des sciences et Philosophie traditionnelle - Deux attitudes à éviter
\item
Les trois volets du débat
\item
Comment Descartes a cherché sciemment mais prudemment, à éliminer Aristote 
\item
Résumé de l'allégorie de la Caverne de Platon\\
\item
Système nerveux de l'huître
\item
Synchronisation, trains d'ondes, émergence du sujet et des qualia :
\item
Calcul neuromorphique 
\item
Le calcul artificiel - calculateurs analogiques et quantiques
\item
Observation d'activité neuronale sans cause efficiente
\item
Différents points de vue philosophiques
\item
Descartes - la 'res cogitans'
\item
Références

\end{itemize}





\newpage

\section{La question de l'Intelligence - sciences et philosophie  :}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Les disciplines concernées


Pour traiter de manière exhaustive la question de l'immatérialité de l'Intellect, on ne peut se contenter d'une discussion restreinte aux techniques actuelles liées à l'Intelligence Artificielle, pour les raisons suivantes  :\\

\begin{itemize}

\item
a) \textbf{Exhaustivité :} cs techniques sont restreintes à des programmes informatiques fonctionnant sur le principe des machines dites de \textbf{Von Neumann} (l'ordinateur programmable contemporain). Or il existe bien d'autres architectures matérielles possibles : le  \textbf{calcul analogique}, le  \textbf{calcul quantique}, etc ... Il faut donc prendre en considération  le  \textbf{calcul artificiel} dans sa généralité.\\

\item
b) \textbf{Systèmes biologiques de traitement de  l'information :} le cerveau constitue aussi un système matériel de traitement de l'information. Certaines approches du calcul artificiel utilisent même des réseaux de neurones biologiques, ce qui constitue un  \textbf{calcul artificiel biologique}, sorte de pont entre les systèmes naturels comme le  cerveau, et les systèmes artificiels fondés sur le silicium (microprocesseurs). Il existe aussi des systèmes hybrides, connectant des systèmes biologiques et des systèmes artificiels. Les progrès des neurosciences et des sciences cognitives doivent donc être pris en considération dans le débat général sur la matérialité de l'intellect.\\

\item
c) \textbf{Arguments rationnels « traditionnels » :} il est nécessaire d' inclure dans ce débat les arguments en faveur de l'immatérialité de l'intellect, proposés depuis l'antiquité grecque par les philosophes. Ces arguments traditionnels s'appuient en grande partie sur le caractère immatériel de l'Idée, et relèvent donc de la Métaphysique, soit encore de la  \textbf{Philosophie Première}, qu' Aristote a défini comme \textbf{science de l'être en tant qu'être}. Ceci amène à discuter aussi de l'évolution de la Métaphysique dans la Pensée occidentale en général. \\

\item
d) \textbf{Philosophie de l'Esprit :} Au 17ème siècle la question de la \textbf{mécanisation de la pensée'} (Hobbes, Descartes, Pascal, Leibniz, etc ...) est prédominante. Le 18 ème siècle connaît surtout de grands progrès en Physique et en Mathématiques. Au 19 ème siècle, la logique aristotélicienne, jugée trop restrictive, est progressivement abandonnée par les Mathématiciens. Boole, Frege, Peano, Russell (entre autres) proposent un langage formel (La logique des prédicats) adapté aux raisonnement mathématique. Ces travaux prennent leur origine dans les questions posées au 17ème siècle, en particulier par Leibniz, au sujet de la possibilité de mécaniser le langage. Le 20ème siècle connaît le développement des \textbf{Neurosciences}, l'analyse des fondements des Mathématiques et de la Logique (Hilbert, Gödel , ... ), du calcul artificiel (Turing, Church, ... ) de l'Intelligence Artificielle, des Sciences Cognitives. Le point de vue philosophique actuel sur ces Sciences Cognitives, lesquelles regroupent les Mathématiques, la Logique, la Science du calcul, la Phénoménologie, les Neurosciences, l'Intelligence Artificielle, a reçu le nom de \textbf{Philosophie de l'Esprit}. Ces différentes sciences sont résumées ci dessous :\\


\subsection{Les disciplines concernées par la question de l'Intelligence :}


 \textbf{Mathématiques, Logique et science du calcul : } les langages de programmation réalisent des opérations logiques, grâce à la correspondance que Charles Boole a établi entre Algèbre et Logique. La formalisation de la Logique par Frege (logique des prédicats) a procuré aux mathématiciens un langage formel permettant d'effecteur des démonstrations rigoureuses, et aux informaticiens, un outil pour automatiser le raisonnement. \\

\textbf{La Phénoménologie :}  Husserl (1900) recherche un critère de distinction entre états physiques et états psychiques. La Phénoménologie  étudie les états de conscience et l'acte de connaissance tels que vécus par le sujet. \\

%\textbf{La Théorie du calcul} : en 1936, Alan Turing propose un modèle de calculateur idéal, et Alonzo Church un système formel, le"lambda-calcul", qui ouvrent la voie à la théorie de la calculabilité. Il s'agit de déterminer la classe des problèmes qui peuvent être résolus par une machine de Turing, ou un principe de calcul analogue.\\

 
%Un besoin de rigueur en mathématiques, joint à la poursuite du projet de Leibniz (langage de la pensée), permettent à Boole et Frege d'initier le développement de la logique des prédicats. La syllogistique d'Aristote est abandonnée au profit d'un formalisme adapté aux objets des Mathématiques. En restreignant le projet initial de Leibniz, Boole, Frege, Peano et Russell, ont ainsi permis à ce projet d'aboutir partiellement. 

%Après la rigueur du raisonnement, les Mathématiques sont ensuite à la recherche d'une rigueur axiomatique (Hilbert, Gödel, etc ...)

 
%\textbf{Husserl }(1859 - 1938) : 
 \textbf{Les Neurosciences :}  Le neurone est découvert en 1891, et Golgi et Ramón y Cajal  reçoivent le prix Nobel en 1906. Aujourd'hui, les Neurosciences connaissent des développement très importants, en particulier grâce aux scanners fIRM, qui s'ajoutent à l'instrumentalisation plus ancienne,  EEG (Electro-encéphalogramme), MEG (Magnéto-encéphalogramme). Ces instruments permettent une observation non intrusive de l'activité cérébrale. \\

\textbf{La Théorie du calcul} : en 1936, \textbf{Alan Turing} propose une définition de l'algorithme, ainsi qu'un modèle de calculateur idéal, et \textbf{Alonzo Church} un système formel, le \textbf{lambda-calcul}, qui ouvrent la voie à la théorie de la calculabilité. Il s'agit de déterminer la classe des problèmes qui peuvent être résolus par une \textbf{machine de Turing}, ou un principe de calcul analogue. La théorie de la \textbf{complexité algorithmique} complète la précédente. En effet, il ne suffit pas de seulement de déteminer la possibilité de résolution d'un problème par une machine, il faut aussi déterminer si ce calcul peut être réalisé dans un délai raisonnable, ou si au contraire la durée du calcul augmente de manière exponentielle avec la taille du problème. Autrement dit un problème peut être résolu en théorie, mais pas en pratique.\\

%\textbf{Linguistique computationnelle } : en 1936, Alan Turing propose un modèle de calculateur idéal, et Church un système formel, le"lambda-calcul", qui ouvrent la voie à la théorie de la calculabilité.\\

\textbf{L' Intelligence Artificielle } : (Mc Carthy - 1956) l'IA est comprise au début comme un projet consistant à faire réaliser par une machine à calculer, des tâches qui sont généralement considérées comme relevant de l'intelligence humaine . Par exemple, la reconnaissance de formes ou le traitement automatique du langage naturel (TALN), (traduction, résumé, etc ...), qui inclut la \textbf{Linguistique computationnelle } (Ex : Chomsky)\\

\textbf{Les Sciences cognitives} ce terme  désigne une recherche interdisciplinaire incluant les thématiques citées ci-dessus.\\

\textbf{La Philosophie de l'Esprit} réinterprète tous les résultats des sciences cognitives, sous l'angle philosophique, soit encore sous l'angle de la Métaphysique.\\\\


%- mathématiques :
 %     - logique formelle : projet de mécanisation du raisonnement, 
%	Hilbert  : développer un système axiomatique complet et cohérent pour les Mathématiques.
%Gödel : théorèmes d'incomplétude montrant les limites d'un tel projet.
%	Gödel
%	Church-Turing : théorie du calcul : informatique et calculabilité
%Curry-Howard (correspondance)
%Tarski : sémantique formelle
%	tentative de reconstruire l'arithmétique à partir de la logique.
%	tentative de Grotendieck : tout reconstruire à partir des topos.
%--> tentative de mathématisation du réel.
 %     - statistiques : l'apprentissage automatique, vu comme une nouvelle branche des statistiques.

%- linguistique
%	- Chomsky
%- IA
%	- symbolique
%	- connexionniste
%- sciences cognitives
%	- discipline interdisciplinaire.
%	- unifie les connaissances entre ces diciplines scientifiques (neurosciences, phénoménologie, IA, etc ...
%	- Psychologie cognitive
%- Philosophie de l'Esprit :
%	- reprend tous les résultats des sicnecs cognitives, sous l'angle philosophique, soit encore sous l'angle métaphysique.

%Leibniz (1656 - 1716)
%- caractéristique universelle (caracteristica universalis) : langage symbolique universel.
%- calculus ratiocinator : machine permettant de transformer les raisonnements en calcul, et par là, de résoudre les problèmes logiques et scientifiques, et aussi le "disputes" (au sens de austions disputées) :

%"« Alors, il ne sera plus besoin entre deux philosophes de discussions plus longues qu'entre deux mathématiciens, puisqu'il suffira qu'ils saisissent leur plume, qu'ils s'asseyent à leur table de calcul (en faisant appel, s'ils le souhaitent, à un ami) et qu'ils se disent l'un à l'autre : « Calculons ! »  »

%Projet très en avance sur son temps, qui sera 
%18ème siècle :

%Euler , D'Alembert : notations symboliques pour raisonner sur des ensembles ou des relations logiques
%Wolff, Condorcet 
%Au 18ème siècle,  aucun projet n' avéritablement réalisé la mécanisation du raisonnement de Leibniz
%Il apparaît progressivement qu'il est difficile de mécaniser la syllogistique d'Aristote
%il s'agit de la discipline contemporaine dont l'objet est la relation entre le psychique et le physique, une question dont certains thèmes traversent les siècles presque inchangés (c). Cette branche actuelle de la Philosophie prend en compte les Neurosciences, tout en  s'en distinguant : il s'agit d'une Philosophie, elle s'intéresse donc la question « esprit-matière » sous l'angle de la Métaphysique, c'est-à-dire en envisageant les substances et leurs attributs. \\
%Parmi les problèmes pris en compte par cette discipline, on trouve par exemple celui des  \textbf{qualia}, terme apparu dans la littérature au 19ème siècle. Cette notion désigne un aspect de l'expérience subjective, le « ressenti » (couleur, son). David Chalmers, philosophe d'origine australienne, a nommé  \textbf{problème difficile} de la Philosophie de l'Esprit (1995)  la question de l'émergence du sujet conscient et des qualia dans un système matériel (cerveau ou IA). 

%correspondance de Church-Howard : correspondance entre logique et algorithmique, entre preuve et programme
%thèse de Chuch -Turing : tout ce qui est calculable peut être calculé par une machine de Turing. (question : le cerveau est-il réductible à une machine de Turing ?  En tant qu'objet fonctionnelle, très probablement, mais en tant que lieu des qualia, non. Thèse de Penrose, Chalmers : la conscience implique des propriétés non Turing-interprétables.

%klima, Sommers, Engelbretsen : tentative de formalisation de la syllogistique. 

\end{itemize}

\section{Organisation de ce document :}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Organisation de ce document

Ce document commence par un rappel de l'histoire de la philosophie de l'âme, dans la pensée occidentale, depuis l'antiquité grecque, jusqu'à l'époque contemporaine (Philosophie de l'Esprit) . (Ch III)\\

La reproduction ou la simulation d'une fonction de l'intellect par une machine, impose d'établir une correspondance entre cette fonction intellectuelle d'une part, et un domaine des Mathématiques d'autre part. En effet, \textbf{la machine ne manipule que des nombres}. Cette mise en correspondance sera dans la suite nommée \textbf{Mathématisation} du domaine de la pensée considéré.\\

Les trois opérations fondamentales de l'Intellect sont, selon la Philosophie Traditionnelle, l'\textbf{abstraction}, le \textbf{jugement} , et le \textbf{raisonnement} auxquelles on doit ajouter la \textbf{performance linguistique}. On entend ici par performance linguistique, la capacité de l'Intellect à former des propositions à l'aide d'un lexique, de règles syntaxiques et sémantiques. Cette faculté est indispensable aux trois précédentes, du fait que la pensée consciente prend, chez l'homme, la forme d' un discours intérieur.\\

Nous examinerons donc comment abstraction, raisonnement, jugement et perfomance linguistique \textbf{ont été mathématisées dans le cadre de l'IA}.\\

Les résultats  des Neurosciences seront aussi pris en considération. Tout ceci conduit à décomposer le débat selon les trois volets suivants : \\

% __RESUME__IDEE__ Item Les trois volets du débat

\begin{itemize}

\item
\textbf{1) L' intellect humain et le calcul artificiel (Ch IV)}
\\\\
Définition de l'  \textbf{Intelligence} et de ses opérations, en Philosophie Traditionnelle\\
%Historique de l'ordinateur et de l'IA\\
 \textbf{Mathématisation} des opérations de l'intelligence. \\

Comparaison entre Intelligence abstractive et Mathématisation.\\

\item
\textbf{2) L'intellect humain et le cerveau (Ch V) : }
\\\\	
Résultats actuels des Neurosciences :\\
L'importance de l'activité inconsciente.\\
Signature neuronale des états de conscience\\
Activité neuronale correspondant à la pensée.\\
Neurosciences, dualisme cartésien et dualisme thomiste\\

\item
\textbf{3) Systèmes biologiques vs systèmes artificiels (Ch VI) : }
\\\\	
Architecture et performances comparées du cerveau et des calculateurs artificiels\\
L'émergence du sujet et des qualia est-elle une question de puissance de calcul ?\\
L'émergence du sujet et des qualia est-elle une question d'architecture  (SAI vs SFT) ?\\

\end{itemize}

Une conclusion partielle sera proposée pour chacun de ces trois volets.\\\\
%Un chapitre "Physique et Neurosciences" montrera les similitudes entre ces deux disciplines.\\\\

La conclusion générale contiendra une synthèse des conclusions partielles de ces trois volets, et de ce que l'on peut déduire des connaissances scientifiques contemporaines au sujet de la conception traditionnelle de l'âme et de l'intellect.\\\\

Cette réflexion prendra en considération l'évolution de la place de la \textbf{Métaphysique} et de la conception de la \textbf{Causalité}. \\

La Métaphysique s'invite dans ce débat, du fait que les arguments et raisonnements de la Philosophie traditionnelle se basent sur la \textbf{science de l'être en tant qu'être} (ontologie), le nom originel de la Métaphysique . \\

 La Causalité, quand à elle, est la condition de la science  : selon Aristote, il n'y a de science que de science des causes. Par conséquent, toute modification de la notion de cause a des conséquences importantes en Science et en Philosophie, et donc aussi sur le sujet qui nous intéresse ici (conception de l'âme et de l'intellect, au sein de la Pensée occidentale) . \\

%Par conséquent, l'évolution de la Métaphysique, ainsi que celle du concept de causalité, jouent un rôle important dans la \\\\

%\textbf{Lexique :} sans une définition précise et  un accord préalable sur le sens attribué à des termes comme  « connaissance », « intelligence », et des termes très polysémiques, comme « conscience ».  le débat est tout simplement impossible. C'est pourquoi des définitions de ces termes sont proposées dans un lexique.

\section{Table des Matières}

\begin{itemize}
\item
 \textbf{ CH 3  : Historique de la philosophie de l'âme}\\

\begin{itemize}
\item
\textbf{De l'Antiquité Grecque au 18ème siècle}

\item
\textbf{Du 19ème au 20ème siècle :}
\begin{itemize}
\item
\textbf{Métaphysique et Philosophie}
\item
\textbf{Mathématique et Logique }
\item
\textbf{Science du calcul }
\end{itemize}

\item
\textbf{Epoque contemporaine}
\begin{itemize}
\item
\textbf{Courants actuels en Philosophie de l'Esprit}
\item
\textbf{Autres problèmes de la Philosophie de l'Esprit}
\item
\textbf{Conclusion}\\
\end{itemize}

\end{itemize}

\item
\textbf {CH 4 : L'Intellect humain et le calcul artificiel} \\
\begin{itemize}
\item
\textbf{L'Intelligence et la connaissance - Point de vue commun vs Philosophie Traditionnelle}
\begin{itemize}
\item
\textbf{Abstraction, Raisonnement, Jugement et Linguistique}
\end{itemize}

\item
\textbf{L'Intelligence artificielle}
\begin{itemize}
\item
\textbf{Historique de l'IA connexioniste}
\end{itemize}

\item
\textbf{La Mathématisation - un prérequis de l'IA}
\begin{itemize}
\item
\textbf{La nécessité de la Mathématisation}
\end{itemize}

\item
\textbf{Mathématisation de l'abstraction}
\begin{itemize}
\item
\textbf{Classification }
\item
\textbf{L'abstraction et la classification sont-elles la même opération ?}
\end{itemize}

\item
\textbf{Mathématisation de la Pensée discursive }
\begin{itemize}
\item
\textbf{La Linguistique et l'ordinateur}
\end{itemize}

\item
\textbf{Mathématisation du Raisonnement}
\begin{itemize}
\item
\textbf{Mathématisation de la Logique - Logique mathématique}
%\item
%\textbf{Mathématisation de la Logique }
\end{itemize}

\item
\textbf{Mathématisation du Jugement et question de la Vérité:}

\item
\textbf{Mathématisation de l'Apprentissage - Autonomie et Généralisation}

\item
\textbf{Conclusion}\\

\end{itemize}

\item
\textbf{CH 5 L'Intellect humain et le Cerveau}\\

\begin{itemize}
\item
\textbf{Les moyens d'observation actuels de l'activité cérébrale}
\begin{itemize}
\item
\textbf{L'élaboration d' une science de la conscience}
\end{itemize}

\item
\textbf{Avancées récentes en neurosciences (depuis 2014)}
\item
\textbf{Conclusion}\\
\end{itemize}


\item
 \textbf{CH 6 Systèmes biologiques vs systemes artificiels}\\

\begin{itemize}
\item
\textbf{La question de la puissance de calcul}
\item
\textbf{La question de l' architecture}
\item
\textbf{Les autres principes de calcul possibles}
\item
\textbf{Conclusion}\\
\end{itemize}

\item
\textbf{CH 7 Physique et Neurosciences}\\
%\begin{itemize}
%\item
%\textbf{Conclusion}\\
%\end{itemize}

\item
\textbf{CH 8 Conclusion générale }\\

\item
\textbf{CH 9 Lexique }\\

\item
\textbf{CH 10 Annexes }\\

\end{itemize}

\chapter{Historique de la philosophie de l'âme}

% __RESUME__IDEE__ CHAPTER IV Historique de la philosophie de l'âme de l'antiquité grecque à nos jours - arguments en faveur de son immatérialité 

\section{De l'Antiquité Grecque au 18ème siècle}
% - arguments traditionnels en faveur de l'immatérialité de l'intellect :
% __RESUME__IDEE__ SECTION De l'antiquité grecque à nos jours  

Il existe une tradition au sein de la pensée occidentale, de l'Antiquité à la Renaissance, qui associe l'immortalité de l'âme à l'immatérialité de l'intelligence.\\

La question de l'immortalité de l'âme humaine ne relève donc pas uniquement de la foi, mais aussi de la raison qui s'appuie ici soit sur des considérations métaphysiques (par exemple, le caractère immatériel de l'Idée), soit sur la connaissance que l'intellect peut avoir de lui-même par introspection, comme le fait Descartes. \\\\
\textbf{Platon (-428 -348) (cf Annexe 'Résumé de l'allégorie de la Caverne de Platon') : dans l'allégorie de la caverne (La République Livre VII)}, Platon illustre sa conception dualiste : à l'étage inférieur, dans la caverne, les hommes ne voient que des ombres qu'ils prennent pour la réalité. Celui qui monte à l'étage supérieur voit le Soleil, cause première des ombres. Cet étage supérieur est le monde de l' \textbf{ intelligible }, le monde des \textbf{ Idées}. Celles-ci sont des êtres radicalement distincts de la matière, elles ne sont soumises ni au changement ni à la corruption, elles ne sont pas prises dans le mouvement inhérent à la matière. Le Monde des Idées constitue la réalité première, le monde matériel étant comme une simple projection du réel. Le Philosophe est celui qui, en sortant de la caverne, réalise que l'on n'y perçoit que les ombres des êtres réels. La suite du dialogue concerne le gouvernement de la cité par ces Philosophes, mais ceci est un autre débat. Dans le dialogue \textbf{Le Phédon}, Platon met en scène la mort de \textbf{Socrate}, et décrit \textbf{la destinée de l'âme après la mort du corps}. Après la mort, l'âmei tend à rejoindre ce Monde idéal, immatériel. Platon rappelle que ces idées concernant l'âme et son destin, se trouvaient déjà dans la sagesse de l' Egypte ancienne (\textbf{Maât}).\\

Dans \textbf{Le Ménon}, Platon expose la théorie de la réminiscence. Il met en scène Socrate, qui démontre à Ménon que son esclave est capable de résoudre un problème de géométrie, tandis qu'il n'a jamais reçu d'enseignement de cette matière. Platon en déduit que l'âme pré-existe à la naissance (Métempsychose ou 'meta' - 'psyche') , et en déduit une preuve de son immortalité.  \\


\textbf{Aristote (-384 -322)} : Selon Aristote, tout être matériel est composé de deux principes : la matière et la forme. Cette thèse est nommée  (\textbf{hylémorphisme}) : hylé pour matière, et morphé pour forme (Cf Lexique 'Hylémorphisme' et Annexe 'Hylémorphisme, physique et sciences contemporaines'). Le terme \textbf{forme} s'applique aux objets inertes. Pour les êtres vivants, et en particulier pour l'animal, la forme devient l' \textbf{âme (animus - psyché)}, principe animateur du corps. Elle pourrait être  comprise aujourd'hui comme la structure dynamique du corps.\\

L'âme, en tant que forme du corps, ne peut exister avant lui. Il y aurait contradiction dans les termes. Aristote n'adhère donc pas aux théories de la réminiscence et de la métempsychose de son maître Platon. \\

A la naissance, l'âme est selon lui, une "table rase", elle ne possède aucune connaissance à priori. Elle acquiert les concepts en les abstrayant des données du monde extérieur, elles-mêmes connues par les sens. Aristote aborde, à sa manière, cette question de l'immatérialité dans \textbf{Le traité de l'âme } :
"Mais ce n'est point lorsque tantôt elle pense et tantôt ne pense pas, c'est seulement quand elle est séparée que l'intelligence est vraiment ce qu'elle est, et cette intelligence seule est immortelle et éternelle" \\

En ce qui concerne la \textbf{causalité},  principe de toute science (il n'y a de savoir et de science que lorsqu'on connaît, non seulement les éléments, mais également les principes et les causes des étants) , La causalité aristotélicienne est très riche, elle est composée des causes \textbf{matérielle} et \textbf{formelle} (hylémorphisme), de la cause \textbf{motrice} et de la cause \textbf{finale}. La cause formelle est liée à ce que l'être est (son essence), et la cause finale, à ce pourquoi l'être est (sa finalité). L'âme est ainsi principe et finalité de l'être biologique.\\

\textbf{Les raisons de l'immatérialité de l'âme} :\\

La raison principale est celle-ci : \\

L'acte de connaissance consiste, pour le sujet connaissant, à \textbf{devenir l'autre sans être autre}.  Or devenir un être immatériel (l'idée) ne peut être le fait d'un être matériel\\
L'intelligence, pour connaître l'immatériel, doit elle-même être une puissance immatérielle dispensée d'organe charnel pour s'exercer (Ref 9 - Ref 20).\\
 
Autres arguments : \\

Si l'intellect était un organe, il serait une sorte de 6ème sens, et les mouvements de l'intellect seraient dictés de l'extérieur, ils ne posséderaient pas d'\textbf{autonomie}. Nous ne connaîtrions rien d'autre que ce que connaissent les sens, et en aucun cas leur \textbf{idée}, ou spécificité universelle (Ref 9). \\

De plus, un organe sensoriel est réceptif à l'intensité du stimulus, qui peut aller jusqu'à le détruire. Or aucune idée n'a d'intensité assez forte pour détruire l'intellect.\\

Pour toutes ces raisons, l'intellect doit être une substance immatérielle. \\

Aristote distingue deux parties dans l'intellect : l'\textbf{intellect possible} qui reçoit l'idée abstraite, la connaît et la comprend (l'âme intellectuelle \textbf{est potentiellement} toute chose), et l' \textbf{ intellect agent } dont le rôle consiste à extraire la \textbf{species} (ou l'idée) présente dans l'objet connu en premier par les sens, afin de permettre sa connaissance ou sa compréhension par l'intellect possible. \\

Chez les commentateurs d'Aristote plusieurs interprétations se distinguent : selon \textbf{Averroès} cet intellect agent est extérieur à la personne, et commun à tous les hommes. Selon \textbf{Saint Thomas} il appartient en propre à la personne.\\\\


\textbf{Saint Thomas d'Aquin (1225 -1274)} : la scolastique est l' enseignement universitaire du Moyen-Âge, intégrant la philosophie d'Aristote. Saint Thomas définit l'âme humaine comme \textbf{substance intellectuelle, unie au corps au titre de forme} (SCG Livre II – LXVIII).  \\\\

\textbf{1050 -1347} : Au Moyen-Âge, la querelle des \textbf{ Nominaux et des Universaux} (de \textbf{Roscelin (1050-1121)}  à \textbf{Guillaume d'Ockham (1285 – 1347)} remet en question les principes de la connaissance intellectuelle : les idées abstraites (Universaux) ont-elles une existence extra-mentale réelle, et dans l'affirmative, notre système cognitif est-il capable de les en extraire (par abstraction) ? Par exemple : Socrate est blanc, ce drap est blanc, mais seuls Socrate et le drap existent réellement, le « Blanc » ou la 'blancheur', n'existent pas en soi.\\

Pour les Nominalistes, seul ce qui existe 'en soi', les substances, sont objet de connaissance, soit ici, Socrate et le drap. La blancheur n'existe selon eux qu'à l'intérieur de notre système cognitif, et celui-ci ne la découvre pas dans la réalité extra-mentale. Les Nominalistes peuvent ainsi revendiquer une paternité sur les idées de Descartes et de Kant (jugements synthétiques à priori - révolution copernicienne : le sujet connaissant s'impose à l'objet connu).\\

A la fin du Moyen-Âge, et au début de la Renaissance, la définition de l'âme telle qu' héritée de la scolastique est remise en cause. \\\\

\textbf{ Pietro Pomponzzi (1462-1525)}, philosophe italien du 15ème siècle, affirme que selon Aristote, l'âme serait mortelle, et que son immortalité serait uniquement une question de foi, thèse condamnée par le 5ème concile du Latran (1512-1517) (Ref 12).\\

\textbf{Le 5ème  concile du Latran (1512-1517) : } demande implicitement aux philosophes de (re)démontrer rationnellement l'immatérialité de l'intelligence en ne s'écartant pas du point de vue de St Thomas (topique du Latran). \\\\

Selon l’Église, la raison seule peut conclure à certaines vérités, comme l'existence de Dieu ou l'immortalité de l'âme. Le  \textbf{ fidéisme} consiste à affirmer que ces vérités ne pourraient être connues que par la foi.  Ce point de vue du fidéisme sera condamné officiellement en 1838. \\\\

Les travaux révolutionnaires de  \textbf{Galilée (1564-1642)} remettent totalement en question l'enseignement scolastique en Physique et en Astronomie. La scolastique est progressivement abandonnée, ce qui provoque une véritable rupture dans la Pensée occidentale.\\\\

\textbf{La mécanisation (17ème siècle) :}\\

La disparition progressive de la scolastique, et l'avènement de la Physique mathématique entraînent plusieurs conséquences :\\

1)  \textbf{Causalité} : la causalité est réduite à la cause motrice ou efficiente. L'être matériel (vivant ou non) est conçu avant tout comme un objet physique, dont le mouvement s'explique comme une suite de causes et d'effets mécaniques. Le  \textbf{mécanisme} est une conception selon laquelle le mouvement du tout est une conséquence du mouvement des parties (ex : \textbf{moulin de Leibniz}).\\

2) \textbf{Rôle de la Philosophie en Physique} : dans la scolastique, la Physique était considérée comme une  \textbf{ Philosophie de la Nature}. L'objet était la matière, et les lois étaient de nature Philosophique ou Métaphysique. A partir de Galilée, le modèle Mathématique remplace la Philosophie comme principe explicatif de la Physique. En 1687, Newton publie les  \textbf{Principes Mathématiques de la Philosophie Naturelle}, le célèbre ouvrage qui propose en particulier la loi de la gravitation universelle. Cette expression «principes mathématiques de la philosophie naturelle » exprime bien cette transition, puisque la Physique y est encore nommée « Philosophie Naturelle », mais expliquée par des « Principes Mathématiques ».\\

Dans ce nouveau contexte où la restriction de la causalité est réduite à la seule cause efficiente, et la Philosophie remplacée par le modèle mathématique en Physique, le corps en tant qu'objet physique, est susceptible d'être compris comme une mécanique obéissant aux lois de la Physique.\\

Cette \textbf{mécanisation pouvant porter aussi sur les fonctions de l'intellect ! } \\

\textbf{Descartes (1596, 1650)}, explique la propagation de la chaleur, comme une transmission de la quantité de mouvement qui anime les petites parties de corps. Là où la scolastique l'expliquait par la nature du feu, un des quatre états fondamentaux de la matière. Le feu était considéré comme chaud et sec, possèdant un mouvement naturel vers le haut, et une tendance à transformer les choses en lui-même, en communiquant ses propres qualités.\\

 \textbf{Dualisme cartésien :}\\

l' origine de la 'res cogitans' :\\

Dans 'le discours de la méthode' (cf Annexe 'Descartes - la 'res cogitans''), Descartes explique comment, à partir de cette certitude, 'je pense donc je suis', il  \textbf{connut de là que j'étais une substance dont toute l'essence ou la nature n'est que de penser, et qui, pour être, n'a besoin d'aucun lieu ni ne dépend d'aucune chose matérielle}. 

La res cogitans permet aussi de rendre compte de certaines propriétés de l'Intellect, qui semblent ne pas pouvoir relever de la matière (res extensa) : la capacité de transmettre ses pensées à l'aide du discours et la génération d'une quantité infinie de pensées ou \textbf{raisonnements flexibles} adaptant le raisonnement au contexte (Ref 4)\\

Rappelons que pour les scolastiques, la \textbf{forme substantielle} est ce qui définit l'essence d'une chose, ce qu'elle est, son organisation interne, son activité et sa finalité.
Les scolastiques trouvaient donc dans la forme substantielle, la cause des transformations physiques. \\

C'est cette notion de la scolastique qui permettait aussi d'établir un lien entre l'âme et le corps (cf définition de l'âme selon Saint Thomas citée précédemment). \\

Descartes pense avoir « sauvé » l'immatérialité de l'âme (requête du Concile de Latran), mais c'est au prix d'une séparation radicale entre le corps et l'âme.
Il a été reproché à Descartes que dans sa métaphysique, la relation de l'âme au corps est analogue à celle d'un pilote à son navire. \\

Pour résumer, la métaphysique cartésienne affirme l'existence de deux substances séparées : la 'res cogitans' et la 'res extensa', soit encore la substance qui pense (l'esprit), et la substance étendue (la matière), la notion de forme substantielle étant perdue, et avec elle, le lien entre le corps matériel et l'âme spirituelle immatérielle. \\

L' Annexe 'Comment Descartes a cherché sciemment mais prudemment, à éliminer Aristote ' propose le texte original de Descartes sur ce sujet.\\

Les problèmes posés par le \textbf{dualisme de Descartes} ont conduit à différentes formes de monisme (unicité de la substance) : monisme spiritualiste, monisme matérialiste, ou une autre forme dans laquelle le dualisme est reporté vers les attributs de la substance. Une unique substance possède à la fois des attributs physiques, et des attributs psychiques.\\


\textbf{Pascal (1623- 1662)} met au point une \textbf{machine à calculer (1642}), établissant ainsi une relation entre le calcul et la mécanique. \\\\

\textbf{Thomas Hobbes (1588-1679)} affirme dans le \textbf{De Corpore} et dans\textbf{ Le Leviathan} : « \textbf{Toute pensée est un calcul} ». Selon cette proposition, c'est dans sa totalité que l'intellect est mécanisable, un point de vue qui s'oppose donc à celui de Descartes. \\

Si l'on considère qu'il s'agit aussi du point de vue des fondateurs de l'IA, cela fait de Hobbes le grand-père de l'IA.\\

\textbf{Leibniz (1646 – 1716)} écrit dans son \textbf{traité de la Monadologie} (Moulin de Leibniz)  :\\

 « En feignant qu’il y ait une machine dont la structure fasse penser, sentir, avoir perception, on pourra la concevoir agrandie en sorte qu’on puisse y entrer comme dans un moulin. Et cela posé, on ne trouvera en la visitant au-dedans que des pièces qui se poussent les unes les autres, et jamais de quoi expliquer une perception ». \\

Leibniz reprend ici le problème de la mécanisation de l'être humain, et le résout par  une position proche de Descartes : la matière étant dépourvue de la faculté de perception, cette dernière ne peut qu'être une propriété d'une substance séparée et simple que Leibniz appelle \textbf{monade}.\\

Leibniz crée une  \textbf{machine à calculer en 1671}, dont un élément, le cylindre cannelé, permet les multiplications.\\

Leibniz est  à la recherche d'un langage  symbolique universel du raisonnement et du langage, la \textbf{caracteristica universalis}, ainsi que d'une machine permettant de transformer les raisonnements en calcul : \textbf{calculus ratiocinator}. \\

Cette machine serait susceptible de résoudre les problèmes logiques et scientifiques, et par conséquent, aussi les "disputes" (au sens de questions disputées) :\\

 "Alors, il ne sera plus besoin entre deux philosophes de discussions plus longues qu'entre deux mathématiciens, puisqu'il suffira qu'ils saisissent leur plume, qu'ils s'asseyent à leur table de calcul (en faisant appel, s'ils le souhaitent, à un ami) et qu'ils se disent l'un à l'autre :  \textbf{Calculons !}  "\\

Projet très en avance sur son temps, qui sera repris au 18ème siècle par Euler, D'Alembert, Wolff, Condorcet, et au 19ème siècle, entre autres, par Boole et Frege, avec le succès que l'on connaît : l'élaboration d'un langage formel adapté au raisonnement mathématique.\\

\section{19ème - 20ème siècle}

Les questions posées par les mécanistes du 17ème siècle seront reprises au 19ème en tennant compte des  progrès réalisés au 18ème siècle, essentiellement \textbf{en Mathématiques en lien avec la Physique} . \\

Au 19ème siècle, le problème de la rigueur se pose en  Mathématiques, à deux niveaux : rigueur du raisonnement (des théorèmes), et rigueur de la théorie (des axiomes). 
Boole et Frege, poursuivant le projet de Leibniz, aboutissent, avec Peano et Russell, à une formalisation du raisonnement mathématique : la logique des prédicats.\\

(On trouve dans l'annexe "Pensée, calcul et logique", une description plus détaillée de ces évolutions).\\

A partir de ce moment, \textbf{fin  19ème et  20ème siècle}, cet exposé historique est subdivisé en trois parties : \textbf{(1) Métaphysique et Causalité}, \textbf{(2) Mathématique et Logique} et \textbf{(3) Science du calcul et Intelligence Artificielle} \\\\

% __RESUME__IDEE__ SECTION Subdivision en 3 : Métaphysique, Mathématiques et Logique et Sciences du calcul 


\subsection{1) Métaphysique et Causalité}

% __RESUME__IDEE__ SECTION SUBSECTION  Métaphysique et Philosophie (causalité)

Ce résumé avait pour but de rappeler l'évolution des idées concernant l'âme et l'intellect, de l'Antiquité au 19ème siècle. Les arguments traditionnels sont-ils définitivement caduques ou non ? Pour répondre à cette question, il est important d'introduire dans le débat, l'évolution de la \textbf{causalité} et de la \textbf{Métaphysique}.\\

La \textbf{causalité} réduite à la cause efficiente, a encore été contestée par  \textbf{Hume} (1711 - 1776), qui regrette le caractère \textbf{circulaire}  des définitions du dictionnaire à son sujet\\

%"All these definitions are circular, and explain cause by power, and power by cause ; and yet, according to the common method of explication, they are estimeed perfectly satisfactory and intelligible". 
"Toutes ces définitions sont circulaires, et expliquent cause par pouvoir et pouvoir par cause ; et pourtant, selon la méthode ordinaire d'explication, on les tient pour parfaitement satisfaisantes et intelligibles".\\

Pour sortir de cette circularité, Hume propose d'identifier la causalité à la relation temporelle entre deux événements : si l’événement B suit systématiquement l'événement A, l'observateur interprète cette régularité comme une relation causale entre A et B.\\

Enfin, selon certains, la Mécanique Quantique aurait purement et simplement éliminé la notion de causalité, du fait que certains événements, comme la désintégration d'un noyau atomique radioactif, sont apparemment sans cause : la désintégration ne semble précédée par aucune cause efficiente.\\\\

%\textbf{1724 - 1804}

Quant à la \textbf{Métaphysique}, la possibilité même de cette science a été contestée au \textbf{18 ème siècle (Kant 1724 - 1804)}. \\\\

%\textbf{1798 - 1857}

Elle fut totalement rejetée au \textbf{19ème siècle}, par le \textbf{positivisme (Auguste Comte) (1798 - 1857)} (Ref 21). Dans sa version extrême, le positivisme consiste à lier existence et observabilité. La Physique est ainsi considérée comme restreinte à « rendre compte » des phénomènes observés, à leur description à l'aide du modèle mathématique, en lui déniant toute connaissance de la substance matérielle. \\

On retrouve aussi ce point de vue chez  \textbf{Duhem (1861 - 1916)} .\\

%\textbf{1844 - 1906}

\textbf{Stérilité du positivisme :}  certains positivistes rejettent la théorie de \textbf{Boltzmann} (1844 - 1906) expliquant certaines propriétés thermodynamiques, comme l' \textbf{entropie}, en partant de l'hypothèse qu'un gaz est composé d'un nombre gigantesque d'atomes et de molécules, au motif que ceux-ci n'avaient jamais été observés à l'époque. Pourtant, la théorie de Boltzmann est correcte.  Dans ce cas, le positivisme s'est montré non seulement infécond, mais stérilisant.\\

%\textbf{1900 - 1925}

\textbf{Fécondité du positivisme (1900 - 1925) :} ce point de vue positiviste a cependant permis de remettre en cause la réalité d'un temps universel, comme la réalité de la trajectoire d'un électron autour d'un noyau atomique  (Ref 21). Il peut donc revendiquer une certaine paternité à la fois sur la théorie de la Relativité, et sur la Mécanique Quantique. Dans ce cas, le positivisme a pu se montrer fécond\\


\textbf{Le retour de la Métaphysique (1925 - 2025) : } après une période s'étendant de Newton (fin 17ème) à Maxwell (fin 19ème), la Physique a pu effectivement donner l'impression d'être une "science des phénomènes", s'occupant principalement de caractériser les forces électriques et magnétiques. La question initiale de Thalès, "qu'est-ce que la matière ?" semblait n'avoir trouvé refuge que chez les Chimistes. Mais au début du 20ème siècle, la Physique, forte de sa connaissance du champ électro-magnétique, a repris le projet initial de Thalès, et ne se contente plus de rendre compte des phénomènes. Elle se pose à frais nouveaux, la question de l'atome, puis des particules élémentaires, etc... Aujourd'hui la grande majorité des Physiciens pensent que la Physique conduit à une véritable connaissance de la matière. Les Physiciens ne remettent pas non plus en question la causalité, qui reste le principe de la connaissance scientifique : le domaine quantique n'est pas a-causal.\\

Dans un de ses ouvrages ( \textbf{Physique moderne et Philosophie traditionnelle} - Ref 6), le Physicien et Philosophe  \textbf{Jean Daujat} montre que non seulement la Métaphysique n'est pas obsolète, mais qu'elle reste la science de l'interprétation de la Physique, et que le Physicien s'occupe bien de l'être matériel, sa science ne se limitant pas à rendre compte des phénomènes physiques. L'auteur montre en particulier en quoi la conception de la matière selon la Physique contemporaine est compatible avec l' hylémorphisme d'Aristote.\\

Il y a donc au 20ème siècle, un retour du Réalisme, de la Métaphysique, ainsi que du Thomisme (J. Maritain, J. Daujat, E. Gilson, G.F.Delaporte et autres). Les points de vue de Kant sur la cognition, et le positivisme de Comte sont progressivement abandonnés.\\•

\textbf{Persistance et enrichissement de la causalité : } En ce qui concerne la causalité, il est facile de montrer que la décomposition d'un noyau radio-actif n'est pas sans cause, sinon, pourquoi y aurait-il des atomes stables et d'autres instables ? Cela montre, à contrario, que la réduction à la seule cause efficiente a trop appauvri la notion de causalité, et qu'il faudrait à tout le moins ré-introduire une notion de « cause structurelle », version elle-même appauvrie de la cause formelle. Ce retour d'une cause structurelle ou formelle, présente aussi l'avantage de sortir du strict mécanisme, et d'envisager des raisonnements holistiques, dans lesquels le mouvement tout influe sur celui de ses parties. Cette vision \textbf{holistique}, qui est implicite dans la notion de forme substantielle, retrouve aujourd'hui une nouvelle jeunesse chez les penseurs en philosophie de l'esprit, devant la difficulté inhérente au « \textbf{hard problem} » (émergence du sujet et des qualia).\\


On peut résumer ces derniers paragraphes en affirmant que le 20ème siècle a vu le retour de la Métaphysique ainsi que la persistance de la Causalité, voire d'un besoin de revenir à une causalité plus riche que la simple cause efficiente. Par conséquent \textbf{ les arguments traditionnels en faveur de l'immatérialité de l'âme ne peuvent être écartés} au motif qu'ils s'appuieraient sur une science obsolète, la Métaphysique, et une notion caduque, la Causalité.\\\\
%Cette persistance de la Métaphysique dans la pensée contemporaine justifie que l'on ne rejette pas les arguments traditionnels concernant l'immatérialité de l'Intellect.\\

En réalité, au vu des différentes théories proposées actuellement en Philosophie de l'Esprit, on réalise que les questions métaphysiques sont toujours présentes, et que l'on trouve presque toujours, certes avec des variantes, les mêmes hypothèses et solutions : positions dualistes (Platon, Aristote, Descartes, Leibniz), monistes (Spinoza), etc ..\\

\subsection{2) Mathématique et Logique}

% __RESUME__IDEE__ SECTION SUBSECTION  Mathématique et Logique 

Le 19ème siècle et le début du 20ème sont une période de réflexion sur la rigueur du raisonnement mathématique. Cette recherche peut être vue comme un prolongement de la problématique de Leibniz (la machine à penser). Boole nomme ainsi son principal ouvrage "Une analyse des lois de la Pensée" et Frege, "langage de la pensée" (Begriffschrift).\\

\textbf{Boole} (1815 - 1864)  : \textbf{An Investigation of the Laws of Thought} (Une analyse des lois de la Pensée) établit une correspondance entre logique et algèbre, qui permet le "calcul logique".\\

\textbf{Frege} (1848 - 1925) : recherchant un 'langage de la pensée' \textbf{Begriffschrift} Frege met au point la logique des prédicats. Il introduit une syntaxe bi-dimensionnelle, prenant en compte à la fois l' \textbf{implication } (selon l'axe horizontal) et les \textbf{quantificateurs }(selon l'axe vertical).\\

%\textbf{Peano}
%\textbf{Russell  } 

 \textbf{Peano  (1858 - 1932) } et \textbf{Russell  (1872 -1970)} (Principia Mathematica - 1913),  reprennent les travaux de Boole et Frege et mettent au point le langage formel de la logique mathématique (logique des prédicats du premier ou du second ordre), tel que nous le connaissons et l'utilisons aujourd'hui.\\

Le projet initial de Leibniz est à la fois couronné de succès et inachevé : il y a bien élaboration d'un langage formel adapté au raisonnement mathématique, mais pas à la pensée en général. Dès lors, le projet de l'IA consistant à reconstruire la pensée à partir de machines utilisant l'algèbre booléenne, n'est-il pas mal fondé dès le départ ? Là où Boole et Frege ont abandonné les syllogismes d'Aristotes, plus adaptés à la langue naturelle, n'était-il pas possible de recoller au projet de Leibniz, en mettant au point une formalisation de la syllogistique ?\\

Cette approche a été entreprise au 20ème siècle :\\ 

\textbf{1982}  Fred Sommers (1923 - 2014) : "logique du langage naturel"  (Ref 17 Ref 19\\
%(https://www.ontology.co/sommersf.htm\#gsc.tab=0)\\
\textbf{1956 -  }: Gyula Klima  : Medieval Logic and Philosophy \\
% (https://faculty.fordham.edu/klima/)\\
\textbf{1969- 2007 }  George Engelbretsen: Contributions à la Logique formelle traditionnelle \\ (Ref 18)
%(https://www.ontology.co/biblio/englebretseng.htm\#gsc.tab=0)\\

%La question qui se pose est dès lors : de même que les syllogismes sont mal adaptés au langage mathématique, la logique dees prédicats adaptée aux mathématiques est eput-on pourrait critiquer l'idée d'appliquer la logique mathématique au discours courant. Apparît ains la question : serait-il possible de réaliser, pour le docusocurs, la même
% en Mathématique, avec la logique des prédicats. Le projet a donc abouti, mais 

\subsection{3) Science du calcul et Intelligence Artificielle : }

La notion d' algorithme remonte à l'Antiquité. On peut définir l'algorithme comme une  séquence d'opérations élémentaires permettant d'obtenir une solution à un problème donné. On cite ainsi l' \textbf{algorithme de Babylone}, qui aurait permis de calculer avec précision la racine carrée de 2. On peut aussi évoquer l' \textbf{algorithme d'Euclide}, qui permet de déterminer le plus grand commun diviseur de deux nombres entiers. Le terme lui-même provient du nom d'un mathématicien Persan du 9ème siècle, \textbf{Al-Khwârizmi}, qui publia l' \textbf{Abrégé du calcul par la restauration et la comparaison}. Les travaux d' Al-Khwârizmi sont aussi à l'origine du terme \textbf{Algèbre} (La réduction en Arabe).\\

L'émergence de machines à calculer, ou de machines programmables comme le \textbf{métier Jacquard (1801)}, a entraîné une nouvelle branche de l'algorithmie : la résolution de problèmes par exécution d' un algorithme sur une \textbf{machine programmable}. On se trouve ici à la croisée des chemins entre l'algorithmie et les machines à calculer.\\

C'est à une femme, la \textbf{comtesse Ada Lovelace}, que revient l'honneur d'avoir écrit le \textbf{premier programme informatique} implémentant un algorithme. Elle l'a écrit en coopération avec \textbf{Charles Babbage}, l'inventeur de l'\textbf{ordinateur programmable}.\\

En 1843, la comtesse Ada Lovelace écrit ainsi, pour la machine de Charles Babbage, le premier programme connu. Il s'agit d'un algorithme permettant de calculer les nombres de Bernouilli. Ce programme est considéré comme le premier véritable programme informatique. A partir de ce moment naît la science du calcul , qui a pour objet la détermination des classes de problèmes susceptibles d' être résolus à l'aide de machines à calculer programmables. \\

L'histoire de cette science est liée à celle de la formalisation des Mathématiques, et prend son origine dans plusieurs problèmes posés par le mathématicien allemand David Hilber, au début du 20ème siècle.\\

\textbf{1862 -1943}  \textbf{David Hilbert} est célèbre pour avoir présenté, en \textbf{1900}, une liste de 23 problèmes fondamentaux en Mathématiques. \\

Parmi ceux-ci, la question du développement d' un système axiomatique complet et cohérent pour les Mathématiques, un problème qui remonte à Leibniz. \\
\textbf{1906-1978} \textbf{Gödel} apporte une double réponse à la question de la cohérence des Mathématiques :\\
\textbf{1929 :} \textbf{théorème de complétude} du calcul des prédicats du premier ordre (validation de la logique formelle de Boole-Frege)\\
\textbf{1931 : } \textbf{théorème d'incomplétude} "dans tout système formel en correspondance avec l'arithmétique, il existe une proposition à la fois vraie et indémontrable"\\

\textbf{1928} : David Hilbert pose le \textbf{problème de la décision}  : "Trouver un algorithme qui détermine si une phrase énoncée dans le formalisme du calcul des prédicats est valide, c'est-à-dire vraie quelle que soit la sémantique des objets et relations qu'elle met en œuvre". Existe-t-il un procédé mécanique général permettant de décider, pour n'importe quel énoncé mathématique, s'il est démontrable ?\\

Entre \textbf{1935 et 1936}, le mathématicien américain \textbf{Alonzo Church} apporte une réponse négative à cette question de Hilbert.\\

\textbf{Alonzo Church (1903 - 1995) : définit le "lambda-calcul" (1930-1932} : premier formalisme permettant de décrire des fonctions récursives (Gödel). \\

\textbf{Alan Turing} (1912-1954) propose, en \textbf{1936}, une définition rigoureuse de ce qu'est un algorithme à l'aide du concept théorique d'un automate programmable pouvant modifier son propre programme : la \textbf{Machine de Turing universelle}. Il s’agit d’une machine théorique qui permet de déterminer la possibilité de résoudre un problème à l'aide d'un algorithme.\\

Turing reformule ainsi la question de Hilbert en termes modernes : "Existe-t-il une machine de Turing qui décide de la vérité de toute formule mathématique ?\\

\textbf{Thèse de Church - Turing (1936) }  : tout ce qui est calculable peut être calculé par une machine de Turing.\\

En \textbf{1937}, Alan Turing publie son article \textbf{On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem}, dans lequel il prouve qu’aucun algorithme n’a la capacité de déterminer la validité de toutes les déclarations logiques, confirmant la réponse de Church. \\

Il existe donc des problèmes indécidables, en particulier, le problème de l'arrêt, donc il n'existe pas d'algorithme général pour décider de la validité des formules logiques. C'est la réponse négative au problème de Hilbert, obtenue par la voie algorithmique tandis que Gödel l'avait obtenue par la voie arithmético-logique.\\

Gödel et Turing ont donc répondu (négativement) aux questions d'Hilbert, en utilisant des méthodes voisines : des propositions auto-référentes (je ne suis pas démontrable). Gödel a ainsi montré qu'aucun système formel suffisamment puissant ne peut être à la fois cohérent et complet, et Turing a montré l'existence de problèmes indécidables, comme le problème de l'arrêt.\\

Gödel a montré l'impossibilité par l'incomplétude.\\
Turing a montré l'impossibilité par l'indécidabilité.\\


%Turing a montré que la question de Hilbert pouvait être comprise comme la recherche d'un algorithme universel de décision - et que cet algorithme n'existe pas.
%les deux résultats se reforcent

%Elle est au coeur de la fameuse \textbf{ thèse de Church-Turing}, qui stipule que les machines de Turing peuvent effectuer tout calcul algorithmique imaginable.

Le mathématicien d'origine Hongroise,  \textbf{Von Neumann}, conçoit une machine physique capable de simuler n’importe quelle machine de Turing. C'est en 1944 qu’il  formalise l’architecture de l’EDVAC (pour Electronic Discrete VAriable Computer ) dans son article "First Draft of a Report on the EDVAC". La  \textbf{Machine de Von Neumann} contient une "Unité Arithmétique et Logique" qui réalise les calculs, un "compteur programme" qui lit séquentiellement les instructions du programme, une mémoire qui contient à la fois le programme et les données, et des composants d'entrée-sortie permettant de communiquer avec l'utilisateur (clavier, écran, etc ...).

Cette architecture de Von Neumann se trouve au principe de tous les ordinateurs contemporains. Elle peut être vue comme l'implémentation pratique de la machine théorique de Turing.\\


La calculabilité n'est pas le seul critère permettant de caractériser un problème. Il ne s'agit pas uniquement de savoir si un problème peut être réalisé sur une machine, par un algorithme, mais aussi, en combien d'étapes de calcul ? De ce nombre dépend la durée du calcul sur une machine donnée. Même si le problème est calculable, un temps de calcul trop long peut rendre le problème insoluble dans la pratique. La \textbf{théorie de la complexité} a pour objet la détermination de la quantité de calculs (élémentaires) nécessaire pour résoudre un problème. Si la complexité du problème croît exponentiellement avec le nombre de paramètres en entrée, alors celui-ci sera déclaré "difficile". Voici un exemple de résultat de la théorie de la complexité : "Le problème du voyageur de commerce est NP-complet". Dans le cas d' un problème NP-complet, c'est-à-dire difficile, il reste toujours la possibilité de trouver une "heuristique", c'est-à-dire, un algorithme approchant la solution optimale, tout en conservant un  temps de calcul raisonnable. Ainsi la question de la complexité est-elle au coeur de l'algorithmie.\\

Néanmoins la question théorique de la calculabilité conserve de son intérêt du fait que toutes les IAs fonctionnent sur des architectures de Von Neumann. Elles sont donc limitées aux problèmes calculables selon Turing. S'il était possible de montrer, par exemple, que le cerveau réalise une fonction non calculable selon Turing, alors aucune IAs actuelle ne pourrait réaliser cette fonction.  La question de la matérialité de l'intellect pourrait se reformuler ainsi : le cerveau est-il ou non réductible à une machine de Turing, du moins dans son aspect "fonctionnel"  ? \\\\

\textbf{Curry-Howard (1958-1969) } : correspondance entre logique et algorithmique, entre preuve et programme\\


%Ces questions de théorie du calcul sont-elles encore d'actualité en IA ?\\

%Les chercheurs en IA ne se posent généralement pas la question de la calculabité, et, dans ce domaine, la pratique est realtivement déconnectée de la théorie.\\

Le sujet propre de l' \textbf{Intelligence Artificielle} et son historique ont été reportés dans le Lexique (Intelligence Artificielle ), et dans les Annexes :\\

Historique de l'IA\\
Historique de l'IA connexionniste\\
Définition de l'IA par l'Union Européenne (UE)  Question de l'autonomie \\

D'une manière très synthétique, il est possible de résumer ces chapitres en séparant les développements en IA en \textbf{deux périodes} :\\

\textbf{1) Une période de recherche d'architectures inspirées du cerveau ou de l'intellect humain.} Ainsi, en Reconnaissance de formes, ou traitement d'images, jusque vers la fin des années 1990, le système visuel humain, de l'oeil au cortex visuel était source d'inspiration. Les système artificiels cherchaient dans une première étape à reconnaître des primitives (segment de droites, cercles, ...), et dans un second temps, à réassembler ces primitives en structures (objets à reconnaître). La première étape pouvait être par exemple constituée de filtres de Gabor, et la seconde s'inspirer de la théorie de la Gestalt. En traitement automatique de la langue naturelle, les systèmes utilsiaient des analyseurs syntaxiques, sémantiques, etc ... Appelons "structurels" ces systèmes.\\

\textbf{2) Une période de domination de l'apprentissage statistique massif :}  Au début des années 2000, des systèmes utilisant systématiquement des réseaux neuronaux, de très grande bases de données annotées, et des principes d'apprentissage automatique, ont dépassé en performances tous les systèmes structurels en reconnaissance de formes. Le 'terme réseau neuronal' ne doit pas être trompeur : l'inspiration d'origine biologique est réduite à un  modèle simplifié du neurone naturel. Ces systèmes diffèrent donc radicalement des systèmes structurels. En fait, ils s'avèrent être réinterprétables dans un cadre probabiliste.\\

Avec le développement d'\textbf{Internet}, de très grandes quantités d'information textuelles ont été mises à disposition. Le site Wikipedia en particulier, contenant de nombreux articles identiques, dans des langues différentes, a été utilisé pour réaliser des systèmes de traduction automatique : par 'alignement' des phrases dans deux langues diférentes, il est possible d'établir des corrélations entre des mots ou des expressions dans ces deux langues. Le système de traduction est ici purement statistique, utilisant des probabilités conditionnelles ou de sprobabilités jointes entre mots ou entres 'tokens' (parties du discours). Il n' y a pas d'analyse structurelle. \\

Trois développements majeurs ont permis ensuite la conception des IAs génératives comme \textbf{ChatGPT (2022)} (Cf Annexes 'Historique de l'IA connexioniste' :\\

\textbf{L'apprentissage de réseaux récurrents} par J. Schmidhuber (2009) \\
\textbf{Le plongement} par Mikolov (\textbf{Espaces Vectoriels Sémantiques}) (2013) (Cf 'Le plongement ... ou Mathématisation du sens')\\
\textbf{Les transformers} (Principe de l' \textbf{attention} (2017))\\

Ces IAs génératives sont des systèmes entièrement statistiques, qui n'utilisent pas (ou très peu)  d'analyse structurelle.\\

Autrement dit, l'IA s'est développée en dehors des théories du calcul ou autres théories du langage, elle a trouvé une voie qui lui est propre. Le principe de l'apprentissage automatique et de la généralisation a été théorisé par Vapnik et Cervonenkis, et peut être vu comme une nouvelle branche de la statistique.\\

%affirmant que les méthodes massivement statistiques l'on emporté dans presque tous les domaines de l'IA : en traitement d'image, reconnaissance de formes, et aujourdhui, en traitement du langage. L'IA peut être considérée , dec e point de vue, comme une nouvelle branche des statistiques, marginalisation ainsi toute sles approches 'structurelles', comme les méthodes linguistiques fondées sur des analyses syntaxiques ou sémantiques, ou encore toutes les approches s'inspirant de l'architecture ou du fonctionnement du cerveau. Seule le neurone formel a en réalté été retenu par les systèmes dits conenxionnsites.


%Le second problème concerne les fondements des Mathématiques : "Peut-on prouver la cohérence de l'arithmétique ? En d'autres termes, peut-on démontrer que les axiomes de l'arithmétique ne sont pas contradictoires ?"

% __RESUME__IDEE__ SECTION SUBSECTION  Science du calcul
%  Définition de l' algorithme et identification des limites de ce qui peut être calculé par un algorithme. Cette théorie ne s'occupe pas de l'efficacité des algorithmes (théorie de la complexité), mais de l'existence ou de la non existenced'un algorithme résolvant un problème donné sur un ordinateur programmable
%\\textbf{ Machine de Turing }  : Alan Turing (1912-1954) propose une machine à calculer universelle (Machine de Turing Universelle - 1936 )  pouvant modifier son propre programme.\\

\section{Époque contemporaine}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Époque contemporaine : la Philosophie de l'Esprit  

%Il s'agit de la branche de la philosohie contemporaine, qui étudie la question de l'esprit (âme, intellect).\\

Philosophie de l'Esprit : il s'agit du point de vue philosophique (donc Métaphysique) qui examine les différentes sciences associées à la question de l'Esprit : Sciences cognitives, Neurosciences, Technologies de l'Information, etc.\\

Elle traite en particulier de notions dont notre intelligence ou notre sensibilité nous donnent une connaissance directe, mais pour lesquelles nous n'avons pas d'explications scientifiques\\ 

%il s'agit de la discipline contemporaine dont l'objet est la relation entre le psychique et le physique, une question dont certains thèmes traversent les siècles presque inchangés (c). Cette branche actuelle de la Philosophie prend en compte les Neurosciences, tout en  s'en distinguant : il s'agit d'une Philosophie, elle s'intéresse donc la question « esprit-matière » sous l'angle de la Métaphysique, c'est-à-dire en envisageant les substances et leurs attributs. \\
Parmi les problèmes pris en compte par cette discipline, on trouve celui des  \textbf{qualia}, de la pensée abstraite, de la liberté de la Volonté.\\

Le terme \textbf{qualia} est apparu dans la littérature au 19ème siècle. Cette notion désigne un aspect de l'expérience subjective, le « ressenti » (couleur, son) (cf Lexique 'Qualia' et Annexes 'Connaissance sensible'). \\

\textbf{David Chalmers}, philosophe d'origine australienne, a nommé  \textbf{problème difficile} de la Philosophie de l'Esprit (1995)  la question de l'émergence du sujet conscient et des qualia dans un système matériel (cerveau ou IA). Nous utiliserons cette expression, ou encore "hard problem" pour désigner ce problème de l'émergence du sujet et des qualia, dans la suite de ce texte..

%- Mathématiques :
	
%- IA
%	- symbolique
%	- connexionniste
%- sciences cognitives
%	- discipline interdisciplinaire.
%	- unifie les connaissances entre ces diciplines scientifiques (neurosciences, phénoménologie, IA, etc ...
%	- Psychologie cognitive
%- Philosophie de l'Esprit :
%	- reprend tous les résultats des sciences cognitives, sous l'angle philosophique, soit encore sous l'angle métaphysique.

\newpage

\subsection{Courants actuels en Philosophie de l'Esprit}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Courants actuels en Philosophie de l'Esprit 


% Emergence du sujet ou de la personne) :
%débat Searle vs Turing en calcul artificiel (IA)
%Conscience
%conscience de soi
%Qualia et connaissance sensible
%Idées abstraites et connaissance intellectuelle.
%Pensée discursive
%Autonomie, volonté et liberté

\begin{itemize}

\item
 \textbf{Courants monistes} (une seule substance) :\\

\begin{itemize}
\item
 \textbf{Physicalisme} (ou réductionnisme ) : \\
\item
 \textbf{Physicalisme réductif} : \\

Explication de la totalité du réel à partir des objets et des lois de la Physique. \\
Tout ce qui est psychique s'explique, en principe, par des processus physiques (cerveau, biologie, etc)\\\\
Carl Vogt (1847) :\\
« Toutes les propriétés que nous désignons sous le nom d'activité de l'âme ne sont que les fonctions de la substance cérébrale ; et pour nous expliquer d'une façon plus grossière, la pensée est à peu près au cerveau ce que la bile est au foie et l'urine au rein. Il est absurde d'admettre une âme indépendante qui se serve du cervelet comme d'un instrument avec lequel elle travaillerait comme il lui plaît[6]. » \\
souvent résumé en \textbf{le cerveau sécrète la pensée comme le foie sécrète la bile}\\

\item
\textbf{Mécanisme :}\\

Physicalisme fondé essentiellement sur une causalité ascendante. Cette conception est populaire au 17ème – 18ème siècle. Elle explique le fonctionnement du tout à partir de celui de ses parties (ex : Moulin de Leibniz). \\

\item
\textbf{Physicalisme émergentiste (holisme)} : \\

Physicalisme prenant en considération une causalité descendante, du tout vers ses parties. Il s'agit d'un point de vue holistique\\

Cette approche se fonde sur le fait que le tout peut avoir des propriétés que ne possèdent pas ses parties, par exemple, du fait de sa complexité. Elle trouve son origine dans la théorie thermodynamique en Physique : un gaz, constitué de milliards d'atomes ou de molécules, possède des propriétés que l'on ne retrouve pas au niveau moléculaire, en particulier, \textbf{l'entropie}. Cette notion a été dégagée en premier par le physicien français Carnot, dans une démonstration remarquable, et elle a été expliquée ensuite de façon statistique par le physicien autrichien Ludwig Boltzmann. \\

La température (macroscopique) d'un gaz possède un correspondant  à l'échelle microscopique : la densité d'énergie cinétique (de translation, rotation), de vibration, etc ...). Il en va de même pour sa pression qui trouve aussi son origine au niveau microscopique dans le mouvement des atomes et molécules. Par contre, l'entropie ne possède pas de correspondant au niveau microscopique. De plus la seconde loi de la Thermodynamique introduit une brisure de la symétrie temporelle : les lois sont invariantes dans une inversion du temps au niveau microsopique, tandis que la seconde loi de la thermodynamique implique une irréversibilité temporelle. L'entropie est un exemple d'une \textbf{propriété émergente forte}. \\

Il est donc naturel de considérer qu'un système possédant une très grande complexité, puisse avoir des propriétés que l'on ne peut imaginer à partir de la seule connaissance de ses composants élémentaires. Ces propriétés sont nommées \textbf{émergentes}. \\

Le cerveau constituant un système de traitement de l'information d'une complexité gigantesque (des centaines de millions de milliards de connexions), on ne peut écarter l'hypothèse selon laquelle les propriétés actuellement incomprises de l'intellect soient des propriétés émergentes. Il est possible de distinguer deux sortes d'émergences, l' \textbf{émergentisme structurel}, et l' \textbf{émergentisme biologique} (cf Lexique 'Emergence - émergentisme structurel ou biologique') :


%Critiques du physicalisme :\\
%problème de la conscience (hard problem)\\
%gap explicatif (explanatory gap)\\

\item

\textbf{Panpsychisme, parallélisme}:\\

 Selon ce point de vue, la matière serait toujours accompagnée d'une dimension immatérielle (psychique), même dans ses plus petites représentations (particules élémentaires). Les propriétés psychiques du tout proviendraient donc des propriétés psychiques des parties. On peut placer dans cette catégorie le monisme dualiste : une unique substance posséderait deux jeux d'attributs, l'un physique, l'autre psychique. La conscience serait présente partout, même dans des entités très élémentaires. Il s'agit d'une tentative de résolution du problème du dualisme par unicité de la substance et dualité des attributs.\\

On peut noter ici une analogie entre le panpsychisme avec l'hylémorphisme si l'on se rappelle que dans la vision aristotélienne des êtres physiques, ces derniers sont  composés de deux principes, la matière et la forme. Autrement dit, même à un niveau microscopique, la matière n'est jamais "matière seule", elle est toujours accompagnée d'une forme ou d'une information. On retrouve aussi cette dualité dans les principes de la Mécanique Quantique, qui réintroduit la notion d'information en Physique. Mais attention, il s'agit ici de forme ou d'information, mais pas de "psyché" comme dans le panpsychisme. Le panpsychisme pourrait ainsi être vu comme une tentative inconsciente de réintroduction de l'hylémorphisme.\\

\item
\textbf{Fonctionnalisme (behaviourisme)} :\\

 Le cerveau ne fait que réaliser des fonctions (R=F(Q)). Il s'agit d'un objet purement transitif (SFT), il ne connaît pas d'activité immanente (SAI).\\

\item
\textbf{Éliminativisme}  :\\
 Les états mentaux subjectifs sont une illusion, ils ne réfèrent à rien de réel : l'activité neuronale observée par les neurosciences constituerait la totalité du réel. Ce courant peut être considéré comme la manifestation du positivisme philosophique en Philosophie de l'Esprit : seul existe ce qui peut être observé. Le sujet n'etant pas observable à l'aide d'un instrument de mesure physique, n'aurait pas de réalité, et donc pas d'intérêt scientifique.  \\

\item
\textbf{Perspectivisme} : \\
La dualité n'est qu'apparente : c'est parce qu'un même objet est en fait observé sous deux angles différents, un point de vue objectif (observation de l'activité neuronale) et un point de vue subjectif (ressenti du sujet), qu'il semble constitué de deux principes différents (Physique et Psychique).
Cette idée est développée par Planck dans son \textbf{Autobiographie scientifique}.\\

%\item
%\textbf{Monisme neutre :}\\
%le mental et le physique émergent d'une même réalité « neutre »\\

%\item
%\textbf{Traitement prédictif :}\\
%le cerveau est vu comme une machine qui prédit ses entrées sensorielles, minimisant l'erreur de prédiction. Conséquences pour la perception, la conscience, le contenu %intentionnel, l'action.\\
\end{itemize}

%\item
%\textbf{Courants intermédiaires} :\\

%\begin{itemize}

%\item
%\textbf{holisme} : ce point de vue prend en compte une causalité allant du tout vers les parties, à la différence des courants mécanistes (Descartes, …), qui expliquent les %propriétés du tout par celles des parties. \\

%\end{itemize}

\item
\textbf{Courants dualistes} :\\

Aujourd'hui, la plupart des sciences ont un point de vue moniste. Faire appel à une substance spirituelle séparée de la matière semble a-scientifique. Les courants dualistes sont essentiellement philosophiques. \\
Malgré son rejet par une partie du monde scientifique, le dualisme survit néanmoins, du fait de la persistence de la distinction entre états psychiques et physiques ou encore, entre idées et matière. Cette problématique persiste et signe ainsi à travers toutes les époques. \\

\textbf{Dualisme « fort » :}\\

C'est celui de Descartes, qui distingue ce qui, dans l'humain, relève de la mécanique (le corps, et certaines fonctions cérébrales), soit la 'res extensa' et ce qui relève d'une autre sorte de causalité, la substance spirituelle, 'res cogitans', réalisant des fonctions qui ne peuvent être effectuées par une machine ou un système purement physique.\\

Ce dualisme est critiqué dans le monde scientifique. \\

Le neuropsychologue \textbf{A. Damasio} a ainsi écrit un ouvrage nommé : \textbf{l'erreur de Descartes, la raison des émotions}.\\
La relation de l'âme au corps est un problème qui a été le point faible du dualisme cartésien depuis son origine.\\\\

\textbf{Dualisme « modéré » :}\\

\textbf{Thomisme }: l'âme humaine est substance spirituelle unie au corps au titre de forme.
On appelle ici ce dualisme 'modéré', parce que l'esprit n'est pas radicalement séparé du corps physique. L'Intellect est, en soi, une substance immatérielle, mais elle requiert le corps physique (le cerveau) pour la réalisation de ses fonctions.\\

La \textbf{forme substantielle} (Rejetée par Descartes) est une conception holistique essentielle, oubliée à partir de la Renaissance au profit du mécanisme.\\
la forme substantielle est ce qui :\\
\begin{itemize}
\item
Actualise la matière \\
\item
Unit les composantes en un tout organique, non mécanique\\
\item
Détermine l'être de la chose (son essence, son espèce)\\
\item
Est 'principium essendi' : le principe par lequel une chose existe (différent de l' 'actus essendi' Cf 20)\\\\
\end{itemize}

la forme substantielle est une vision holistique qui :\\
\begin{itemize}
\item
Ne se réduit pas aux propriétés des composants (elle informe la totalité)\\
\item
Fait de l'être un tout organisé et autonome\\
\item
Explique l'unité d'un corps vivant (par opposition à un tas de pièces détachées)\\
\item
Est immanente à la chose (pas extérieure comme un plan ou un mode d'emploi)\\
\item
Permet de penser les changements internes sans perdre l'unité du sujet\\\\
\end{itemize}

Autrement dit, elle propose une explication intégrée du vivant – non par décomposition analytique, mais par principe interne de cohérence et d'organisation.
En quoi cela entre en résonance avec des préoccupations contemporaines ?\\
Beaucoup de penseurs actuels reviennent implicitement à cette idée, souvent sans le savoir.\\
\begin{itemize}
\item
En biologie théorique : le rejet du réductionnsime strict mène à penser des formes organisatrices : principes de régulation, d'auto-organisation, etc …\\
\item
En philosophie de l'Esprit : la conscience est difficilement saisissable par simple agrégation neuronale , d'où l'idée d'un « tout mental », d'un principe unifiant de l'expérience\\
\item
En sciences cognitives : les théories du 'processus prédictif' (predictive processing), de l' enactivisme (F.Varela), ou des systèmes dynamiques insistent sur les formes globales émergentes – ce qui rappelle l'idée d'une forme dynamique organisant la matière\\\\
\end{itemize}

Ainsi, ce que les scolastique appelaient « forme substantielle », certains chercheurs modernes l'approchent à travers des concepts comme organisation dynamique, intégration informationnelle, complexité émergente, principe organisateur.\\

Pourquoi cette notion a-t-elle été écartée (et pourquoi revient-elle ?)\\

Rejet historique :	\\
la révolution scientifique (Descartes, Galilée, Newton) a imposé une mécanisation du réel, mesurable, réductible au lois de la Physique\\
La forme substantielle a été rejetée au profit d'explications mécanistes, comme obscure, mystique, inefficace, \\\\

Retour actuel :\\
Face aux limites du réductionnisme :\\
On redécouvre que la complexité vivante et la subjectivité exigent des principes plus globaux\\
Certains philosophes contemporains (Pierre-Marie Emonet, William Jaworski, David Oderberg) reviennent à une lecture néo-aristotélicienne de la forme adaptée au dialogue avec les sciences.\\\\

Les études thomistes ont été remises à l'honneur par le pape Léon XIII. Elles ont connu un regain d'intérêt en particulier au début du XXème siècle (E. Gilson, J. Maritain, J.Daujat)\\\\

\item
 \textbf{Autres courants de Pensée :}\\

 \textbf{1) La Physique du cerveau :}\\

On place dans cette catégorie les réflexions considérant le cerveau comme un organe de traitement de l'information obéissant aux lois de la Physique :\\

Un exemple question relevant d ela physique du cerveau : un objet physique traitant de l'information doit obéir à une loi qui lie Information et Energie. Cette loi a été exprimée par Landauer.\\ 

Se reporter au Lexique : 'Entropie et Information' ou aux Annexes.\\

Ce courant étudie donc la relation, dans le cerveau, entre le traitement de l'information et les grandeurs physiques : entropie, énergie, température. Il peut conclure à des notions de contraintes physiques limitant les performances du cerveau\\\\

%La Mécanique quantique a introduit la notion d'information directement dans les équations de la Physique (Interprétation de Copenhague de la Mécanique Quantique). 

%Le physicien Von Neumann a proposé une formule de l'entropie d' un système quantique, qui est à la fois compatible avec l'expression de Shannon en théorie de l'information, et avec la notion d'entropie en thermodynamique. Le principe unificateur étant l'information, et l'entropie étant considére comme la négation de l'information. Il est légitime de parler d'entropie dans le cas d'un petit système (par exemple, de deux photons intriqués), et d'un grand système comme un gaz, à condition de réinterpréter, dans les deux cas, l'entropie comme une négation de l'information.

%Principe de Landauer : 

%\begin{equation} E >= k \times T \times \log(2)     \end{equation}
 
\textbf{2) Les  Mathématiques et le Cerveau :}\\\\

Dans une perspective matérialiste, la pensée est l'activité d' un organe strictement physique de traitement de l'information. La correspondance que nous nommons dans ce document,  "Mathématisation", s'impose donc au cerveau comme elle s'impose aux calculateurs artificiels. En fait, il s'agit d'une réactualisation de l'affirmation de Hobbes : 'toute pensée est-elle un calcul" ?\\

Autrement dit, il est nécessaire de considérer une science des principes mathématiques utilisés par le cerveau pour réaliser les fonctions de l'intellect.\\

Les mathématiques peuvent intervenir au moins à deux niveaux dans l'étude du cerveau :\\

- Simulation du fonctionnement de groupes de neurones\\
- Codage de l'information, en fréquence, en phase, etc ....\\

Un autre courant d'analyse consiste donc à rechercher quelle serait la \textbf{forme mathématique} de la pensée : certains envisagent ainsi une \textbf{géométrie de l'esprit} \\

Quelques exemples de modélisation mathématique du comportement cérébral :
\begin{itemize}
\item
Ex : Modèle mathématique de la synchronisation spontanée : Kuramoto (Ref 10) a proposé un modèle mathématique de la synchonisation spontanée d'oscillateurs faiblement couplés.\\
\item
Différents types de traitement du signal, dans les aires corticales sensorielles. Filtres de Gabor, reconstitution de l'objet perçu selon les règles de la Gestalt.\\
\item
Modèles de champ moyen, systèmes dynamiques, bifurcations.\\
\item
Différentes modélisations mathématiques du neurone\\
\item
Principes de codage de l'information (fréquence, phase)\\\\
\end{itemize}

\end{itemize}


%Une autre tendance se fait jour : l'analogie entre les recherches actuelles en Neurosciences, et la Physique du début du 20ème siècle.\\
%Il ne s'agit pas ici d'une théorie physicaliste, ou d'une théorie \textbf{ à la Penrose} qui conçoit le cerveau comme un calculateur quantique.\\\\

%Cette théorie se fonde sur les similitudes suivantes : \\

%\begin{itemize}
%\item
%Une limite intrinsèque à l'observabilité des états du cerveau, analogue au principe d'incertitude. \\

%\item(S.D) Certains aspects de la cognition ressemblent à des phénomènes quantiques :
%superposition d'états mentaux (idées multiples en superposition) dans l'inconscient\\

%\item

%Interférence dans la prise de décision
%Corrélations non classiques (intrication) dans réseaux neuronaux.\\

%\item
%il se pourrait que les neurosciences nous permettent d'observer les états de conscience subjectifs, mais que l'on ne comprenne pas ce que l'on voit. \\
%Ceux-ci pourraient être des « étants en soi », comparables aux états atomiques. Il n'y aurait rien d'autre à observer, mais il faudrait admettre que : « telle activité neuronale dans un cerveau ayant telle architecture", constitue un étant ressentant telle qualia, ou concevant telle idée.

%\end{itemize}

\subsection{Autres problèmes de la Philosophie de l'Esprit}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Autres problèmes de la Philosophie de l'Esprit   

\begin{itemize}
\item
Question de la causalité mentale :\\

Comment les états mentaux peuvent-ils avoir des effets dans un monde physique causalement « fermé » ? Comment une décision prise en fonction de qualia, qui sont non physiques, peut-elle avoir des conséquences dans le monde physique ?\\

%\item
%recherche de causalités plus subtiles : \\
%"phenomenal powers" : les états conscients posséderaient une sorte de « puissance » causale liée à leur qualité phénoménale (leur qualité de « ressenti »), cela pour mieux rendre compte du rôle causal de la conscience\\\\

\item
Identité personnelle, conscience du temps, subjectivité :\\

Qu'est-ce qui me fait être le même à travers le temps ? (continuité psychologique, continuité corporelle, etc …)\\\\
Comment modéliser la conscience du temps, le flux du temps, l'expérience temporelle ?\\


%Étendue de l'esprit :\\
%L'idée que les processus cognitifs ne sont pas strictement confinés au cerveau et au corps, mais s'étendent à l'environnement (outils, technologies, interactions sociales)
%Points de tension / défis :
%le hard problem of consciousness :
%on établit des correlations cerveau-cosnceince, mais pas pourquoi il y ait un « quelque chose que ça fait ».
\end{itemize}


\subsection{Conclusion sur la Philosophie de l'Esprit :}
% Conclusion sur la Philsoophie de l'Esprit
% __RESUME__IDEE__ SECTION Conclusion   

Le \textbf{plafond de verre} que personne n'a franchi, et auquel le philosophe australien \textbf{D. Chalmers} a donné le nom de \textbf{hard problem} persiste. Il s'agit de l'émergence des \textbf{qualia}, et du sujet ou \textbf{première personne}. Toute l'information scientifique sur le cerveau d'une personne ne donne pas accès à ce que cela fait d' « être elle ».\\

\subsection{Résumé de l'historique :}

De l'Antiquité au Moyen-Âge (scolastique), l'immatérialité de l'Intellect est une conséquence de l'immatérialité de l'Idée. La Philosophie, et plus précsiéement la Métaphysique (ou Philosophie Première) est la science explicative du système cognitif : \textbf{connaître c'est devenir l'autre sans être autre}. La connaissance de l'immatériel ne peut être le fait d'un organe matériel. La causalité se compose de la cause formelle et de la cause matérielle (hylémorphisme), ainsi que de la cause finale et de la cause efficiente.\\

Après les travaux de Galilée, la théorie mathématique remplace la Philosophie comme science explicative de la Physique, et par suite, de tout ce qui se trouve sous la dépendance de la Physique. \textbf{La causalité est réduite à la seule cause efficiente}. Le mouvement d'un organisme complexe peut ainsi être expliqué mécaniquement comme une conséquence du mouvement de ses parties.\\

Le 17ème siècle est ainsi le siècle du \textbf{mécanisme}, lequel est susceptible d'expliquer non seulement le comportement du corps, mais aussi celui du cerveau ou de l'esprit (Hobbes : 'toute pensée est un calcul'). Leibniz est ainsi à la recherche d'un 'langage formel de la Pensée', qui permettrait de résoudre les 'disputes' entre Philosophes, de la même façon que l'on résoud celles entre Mathématiciens. Descartes pense sauver l'immatérialité de l'âme humaine, mais au prix d'une séparation stricte entre l'esprit (res cogitans) et la matière (res extensa). La notion essentielle de \textbf{forme substantielle} qui établissait, selon la scolastique, le lien entre l'intellect immatériel et le corps matériel, est perdue. La question de l'immatérialité de l'âme devient dès lors uniquement une question de foi (fidéisme).\\

Au 19ème siècle, Boole et Frege, reprenant le projet de Leibniz, élaborent, avec Peano et Russell, un langage formel adapté au raisonnement mathématique : la \textbf{logique des prédicats}. La comtesse \textbf{Ada Lovelace} écrit le premier programme connu, en coopération avec \textbf{Charles Babbage}, inventeur de l'ordinateur programmable. Le \textbf{Positivisme} déconnecte totalement la science de la Métaphysique. La Physique est considérée comme "une science des phénomènes", sans lien direct avec la matière, dont la réalité est même contestée, car dans sa version la plus extrême le positivisme nie l'existence de ce qui ne peut être observé. \\

Au 20ème siècle, les questions posées par le Mathématicien allemand, \textbf{David Hibert}, conduisent à des résultats importants en axiomatique des Mathématiques, en Logique (\textbf{Gödel}), et en science du calcul (\textbf{Church -Turing}).  \textbf{Von Neumann} propose l'architecture de l'\textbf{automate programmable séquentiel} que nous utilisons aujourd'hui. \\

Le \textbf{projet de l'IA}, comme son nom l'indique, consiste à rechercher des algorithmes réalisant, sur ces automates programmables, des fonctions propres de l'Intellect humain (reconnaissance d'images , traduction, résumé, etc ...). L'expression, en elle-même, est une profession de foi du matérialisme : l'Intelligence étant considérée comme une propriété du cerveau physique, rien ne doit dès lors pouvoir fondamentalement interdire de réaliser ses opérations sà l'aide d'un système Artificiel. La Physique renoue avec le projet initial de Thalès : on lui accorde une véritable connaissance de l'être matériel. Cette science peut à nouveau être interprétée sous l'angle de la Métaphysique, ce qui constitue une réhabilitation de cette dernière. La causalité doit être enrichie, et dépasser la seule cause efficiente, du fait qu'il existe des évènements sans cause efficiente (désintégration d'un atome instable).\\

Après 75 ans, les succès de l' IA faible ne peuvent masquer l'\textbf{échec de l'IA forte : le problème difficile persiste } : d'un système artificiel n'émergent ni un sujet ni des qualia, et la machine ne manipule pas les abstractions (c'est le principal sujet de ce document).\\

Par conséquent, le problème de l'immatérialité de l'Intellect est toujours d'actualité, même si l'on est amené à se le poser d'une manière différente de nos anciens, qui ne disposaient ni de notre connaissance du cerveau, ni de ChatGPT !\\



%Les raisons suivantes sont invoquées pour expliquer la persistance de ce plafond :\\

%\begin{itemize}
%\item
%Le langage et les concepts sont insuffisants pour capturer l'expérience inconsciente.
%\item
%Limite cognitive
%\item
%Dualité des poinst de vue entre description objective et subjectivité vécue 
%\item
%En Neurosciences, les connaissances restent au niveau de corrélations
%\item
%IA : échec de l'IA forte, malgré les succès impressionnants de l'IA-faible.
%\item
%Les mêmes hypothèses reviennent depuis des décennies (voire des siècles) sous des formulations différentes. Le débat s'élargit mais ne se résout pas. Certains ressentent que la conscience est trop familière pour qu'on la voie, et trop énigmatique pour être pleinement théorisée.\\

%\end{itemize}

%Les pistes envisagées pour traiter cette question du plafond :\\

%\begin{itemize}
%\item
%Considérer cette limite (le plafond) comme un fait fondamental
%\item
%Notre cerveau n'est pas conçu pour comprendre la conscience du point de vue subjectif.
%\item
%Echec ou point de départ pour une autre forme de pensée : peut-être l'humanité n'a pas assez évolué pour « voir » la conscience théoriquement.
%\item
%Créer une nouvelle grammaire mentale\\

%\end{itemize}

\chapter{L'Intellect humain et le calcul artificiel} 

% __RESUME__IDEE__ CHAPTER VI L'Intellect humain et le calcul artificiel

%Que sont la connaissance et l'intelligence selon le point de vue commun, et selon la philosophie traditionnelle ?
%quelles sont les principales fonctions de l'inttelligence selon la philosophie traditionnelle
%L'abstraction est elle réductible à la classification ?\\
%Pourquoi la pensée se manifeste-t-elle comme un discours intérieur ?\\
%Une machine peut-elle réaliser un jugement factuel ?\\
%Correspondance entre les fonctions de l'Intelligence et les Mathématiques.\\
%Le terme "autonomie" a-t-il le même sens pour une machine et pour l'homme ?\\
%Hobbes avait-il raison, la pensée n'est-elle autre que le calcul ?\\
%Similitudes et différences entre apprentissage automatique et apprentissage « intelligent »\\
%La transitivité des machines, et l'immanence propre à l'intellect.\\


\section{L'Intelligence et la connaissance - Point de vue commun vs Philosophie traditionnelle}

% __RESUME__IDEE__ SECTION L'Intelligence et la connaissance : point de vue commun vs Philosophie traditionnelle

Etant donné la forte polysémie du terme \textbf{connaissance} il est nécessaire d'en préciser ici le sens. Son importance est d'autant plus grande pour le sujet qui nous occupe  que l'un des arguments en faveur de l'immatérialité de l'intellect repose sur la nature de l'acte de connaissance.\\

Pour des raisons de simplification de l'exposé, les questions de la connaissance (sensible et intellectuelle) et de l'intelligence sont traitées plus en profondeur en Annexe : 'Connaissance  et être intentionnel', 'Connaissance sensible', 'Connaissance intellectuelle'.\\

Les définitions des lexiques sont circulaires, elles font appel par des références croisées, aux notions d'esprit, de pensée, d'intelligence, de conscience, etc ... \\

L'opinion commune, quand à elle, conçoit généralement l'intelligence comme la faculté de résoudre des problèmes. Elle est donc fonctionnaliste.\\

% Il s'agit d' une vision fonctionnelle de l'intelligence.\\
La Philosophie traditionnelle conçoit l'acte de connaissance comme un "devenir", et l'activité intellectuelle comme étant en partie immanente. L'intelligence manipule des Idées, et s'appuie sur quatre opérations. L'abstraction, ou extraction des Idées à partir des objets de la réalité extramentale, connus par les sens. Le jugement (adéquation de l'idée au réel), et le raisonnement (enchainement de propositions vraies), ainsi que la performance linguistique (génération d'un discours intérieur), elle-même utilisée par les trois opérations précédentes.\\


%\subsection{ La connaissance : Point de vue commun vs Philosophie traditionnelle}

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION La connaissance : point de vue commun vs Philosophie traditionnelle


%Ces notions de connaissance intellectuelle et d'intelligence étant précisées, il reste à examiner la question de la réalisation de ces opérations fondamentales de l'intellect humain par une machine.\\

Ces opérations sont précisées dans les paragraphes suivants  : \\

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION L'intelligence : point de vue commun vs Philosophie Traditionnelle


% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION L'intelligence : point de vue commun vs Philosophie Traditionnelle

%Signification du terme "intelligence"  :\\\\

%%\begin{itemize}

%%\item



\subsection{Abstraction, Jugement, Raisonnement et Linguistique :}

% __RESUME__IDEE__ Item Abstraction, raisonnement, jugement et linguistique

 %L'intelligence, au sens de la Philosophie Traditionnelle, fait appel à trois opérations : abstraction, jugement, et raisonnement.\\\\
\begin{itemize}
%L'\textbf{abstraction :} l'élimination des caractéristiques propres d'un être particulier, données par les sens, produit le concept universel, connu de l'intellect. Par exemple, à partir de plusieurs objets concrets de formes circulaires (Soleil, Lune, etc …), l'intellect abstrait la notion abstraite de « cercle », qui acquiert une totale indépendance vis-à-vis de ces objets circulaires concrets. Cette action d'abstraction se termine par l'acte consistant à nommer le concept. Le mot "terme" peut ainsi être compris comme le terme du processus d'abstraction.\\ 
%Selon Aristote, l'être et ses attributs se déclinent en 10 catégories (en fait 1+9), la substance et ses attributs. Le terme produit par l'abstraction peut donc être classifié selon ces catégories.

\item
\textbf{1) L'abstraction} extrait des concepts à partir de la réalité, celle-ci étant connue en premier par les organes des sens. Le processus d'abstraction se termine par la génération d'un \textbf{terme} (ou mot, ou verbe), associé à ce concept. Ce terme  peut dans un second temps, être utilisé par l'Intellect pour réactualiser dans la pensée, le signifié de ce terme (le concept qui lui est associé), en l'absence des objets de la réalité extérieure qui ont servi à donner naissance à ce concept.\\

L'action de \textbf{nommer} est très importante en théorie de la cognition. C'est le mot qui met en relation, soit les idées abstraites entre elles, soit l'idée et l' objet de la réalité physique en qui elle est inscrite, le tout au sein d'une phrase. Par exemple : "un cercle est un ensemble de points qui ...", ou bien "La Lune a une forme de cercle".  C'est là toute la magie du langage !  La phrase peut réunir des termes de toutes sortes, abstraits ou concrets, universels ou particuliers, et d'une certaine manière, re-présenter à l'Intellect , des \textbf{éléments de réalité}.\\

On note ainsi l'importance que la Bible accorde, dès les premières pages, à cette action  : 'Adam \textbf{donna des noms} à tous les animaux, aux oiseaux du ciel et à toutes les bêtes sauvages' .  Action qui manifeste la nature de l'intellect humain , et distingue radicalement l'homme de l'animal. (Ref 9 Ref 20)\\

Le langage est analogue à l'imagination, celle-ci étant conçue comme une action de l'Intellect consistant à reconstruire mentalement une image en deux dimensions, en l'absence de perception de cette réalité bi-dimensionnelle par les sens (ici la vue). Toutes ces activités sont immanentes, l'intellect se parlant à lui-même.\\
     
Aristote classe les termes en \textbf{10 catégories(ou genres de l'être)} : substance, quantité, qualité, relation, temps, lieu, situation, action, passion, avoir.\\

Il est possible de diviser cet ensemble de catégories de l'être en trois : la substance, la quantité et les 8 autres  catégories. La substance est une forme plus élevée de l'être : elle est ce sujet dont la persistance est nécessaire au changement . Elle peut être caractérisée par les 9 autres. Parmi les 9 catégories constituant des attributs de la substance, on peut distinguer deux sortes : la quantité, qui est invariante dans le changement, et les huit autres, qui peuvent apparaître ou disparaître. 


\textbf{La distinction entre la substance et l'accident, vue sous l'angle du changement }: cette propriété d'apparition et de disparition, est celle d'un genre d'être inférieur à la substance : l'être accidentel. Dans le changement, il y a un sujet qui persiste, sans quoi le changement serait une disparition du sujet initila, suivie d'une création d'un second sujet différent du premier. Il y a aussi disparition et génération d'un ou plusieurs accidents attachés au sujet. Le mouvement par exemple, est un changement dans lequel le 'lieu' antécédant disparaît en tant qu'attribut du sujet, et est remplacé par un nouveau lieu.Thalès, et à sa suite l'école Milésienne, considérait ainsi la réalité physique comme étant faite d'une substance fondamentale, dont les apparences pouvaient changer : par exemple, l'eau se transforme en glace, en neige ou en vapeur : la substance initiale persiste, mais ses accidents changent : l'eau est transparente et liquide, la neige est blanche et solide, mais elles peuvent se transformer l'une en l'autre. La physique rajoute que non seulement la substance persiste, mais aussi sa quantité (loi de conservation de la matière)\\

Si l'on devait établir une relation entre ces catégories d'un côté, et les termes de la phrase de l'autre, on pourrait dire que \textbf{la substance correspond au sujet}, et \textbf{la quantité et les accidents à ses qualificatifs (prédicats).}\\

%Le\textbf{ jugement} : le jugement porte sur la proposition prédicative, formée de 2 termes, un sujet et un attribut (à partir des concepts produits par l'abstraction). C'est à partir de la proposition prédicative que se pose la question de la vérité, celle-ci étant définie comme l'adéquation entre la proposition et le réel. \\
\item
\textbf{2) Le jugement} : la question du \textbf{Vrai} se pose à partir du moment où une proposition, constituée des termes générés par l'abstraction et la nomination, \textbf{attribue un prédicat à un sujet}. Par exemple : \textbf{Socrate est sage} : cette combinaison \textbf{sujet-copule-prédicat} peut être vraie ou fausse, elle est matière à discussion, tandis que Socrate et Sagesse désignent une personne et un concept, pour lesquels la question du Vrai ne se pose pas. Le jugement évoqué ici est le jugement factuel (selon le Vrai). Il existe aussi un jugement moral (selon le Bien), et un jugement esthétique (selon le Beau). Le jugement est l'acte par lequel l'intelligence saisit les transcendantaux de l'être sous leurs différents rapports. La Vérité (factuelle) d'une proposition, est ainsi comprise comme son adéquation au Réel. \\

Le jugement considéré ici est une opération simple, par exemple, constater que "la Lune est ronde (cette nuit-ci)". Il existe aussi des jugements complexes, constituée de multiples opérations élémentaires, incluant en particulier des raisonnements. Par exemple "La lune est ronde (en général)" , nécessite la compréhension du fait que la Lune est éclairée par le Soleil, et vue sous des angles différents, donc qu'elle est ronde en réalité, mais pas toujours en apparence. Ce jugement nécessite tout un raisonnement, c'est un jugement complexe\\

La possibilité même du jugement a été remise en cause par certains, le \textbf{sceptique} faisant remarquer que cette définition implique que le système cognitif ait une connaissance 'vraie' du 'réel' antérieure à l'acte de jugement. \\

De son côté, le \textbf{réaliste} demande au sceptique de ne rien affirmer, même pas que la Vérité n'existe pas, puisque le sceptique devrait tenir au moins cette dernière affirmation pour vraie, et donc se retrouver en contradiction avec lui-même.\\

Enfin, il faut noter que la question du jugement et de la Vérité sont au cœur du développement des sciences et des techniques depuis Galilée : le principe du primat de l'expérience sur la théorie a donné à la Physique rigueur et effcacité. L'expérience est le moyen de vérifier l'adéquation entre la théorie et le Réel. Ainsi, l'instrument d'observation est devenu le prolongement des sens, et le moyen de connaître le Réel de manière de plus en plus précise. Cependant, l'expérience, en Physique, ne constitue pas un acte simple (comme le jugement par les sens). Il s'agit d'une opération complexe, dans laquelle le raisonnement a sa part.\\\\

%Le \textbf{raisonnement} qui consiste à déduire une proposition vraie à partir d'une ou plusieurs propositions vraies (syllogistique, ou logique des prédicats), ou un concept à partir de deux propositions "analogues".\\

\item
\textbf{3) Le raisonnement} permet d'enchaîner les propositions vraies. La logique est la science permettant de vérifier la validité du raisonnement. De deux prémisses "sujet - copule - prédicat", il est possible de produire une autre proposition, la conclusion. Si les prémisses ont un terme en commun (le moyen terme), le raisonnement est un syllogisme (A est B et B est C entraînent A est C). Par exemple : (tous) les hommes sont mortels. Socrate est un homme, donc Socrate est mortel. \\

S'il n'y a pas de terme commun aux deux prémisses, le raisonnement est une analogie : A est à B comme C est à D. En général, l'analogie correspond à un nouveau concept. Remarquons ici que dire "A est à B ce que C est à D", c'est poser un rapport. En Mathématiques celui ci s'écrit : $\frac{A}{B} = \frac{C}{D}$. Or le mot rapport se dit "ratio" en Latin, et a donné aussi "raison" en français. Cette correspondance étymologique illustre l'importance de l'analogie dans le raisonnement en général. \\\\

 %la \textbf{linguistique} : les trois opérations précédentes nécessitent en général la faculté de penser (le discours avec soi-même), c'est pourquoi on rajoute ici la faculté de construire et de comprendre des phrases. Le succès des IAs génératives, incite à inclure cette opération. Ene effet on peut considérer que les perfoamnces remarquables de ces IA provient du faire qu'en effectuant des calculs statistiques sur de smilliards de phrases, elles en extarient le contenu de ces phrases, qui peuvent contenir des jugements  et des raisonnements logiques. Il est donc important de considérer le line entre la perfomance linguistique, et les autres trois opérations de l'intellect.\\\\
\item
\textbf{4) Linguistique}  Il faut noter que ces fonctions (abstraction, jugement, raisonnement), présupposent une autre faculté : la capacité de  génération des propositions, soit encore la fonction linguistique, une capacité distinctive de l'intellect humain. Le langage est fondé sur des règles grammaticales et sémantiques, qui permettent l'expression des idées, ainsi que leur échange. Il est important d'introduire cette fonction de l'intellect dans cette discussion, étant donné que les IAs génératives dont on parle aujourd'hui, tirent leurs performances de l'analyse statistique de milliards de phrases, lesquelles contiennent des jugements et des raisonnements logiques. C'est donc à partir du langage que les IAs apprennent à simuler raisonnement, jugement, etc ...\\\\
\end{itemize}

\newpage
Pour résumer, il est possible d' établir un lien entre les fonctions de l'intellect et le langage de la manière suivante :\\

\begin{itemize}

\item
Niveau \textbf{unitaire} ou niveau de l'\textbf{abstraction} : génération du mot. Les mots sont classifiés selon les catégories de l'être, la substance et les 9 autres.
\item
Niveau \textbf{binaire} ou niveau du couple de mots et du \textbf{jugement} : le sujet est associé à un prédicat (ex : la mer est bleue) pour former une proposition élémentaire susceptible de faire l'objet d'un jugement.
\item
Niveau \textbf{ternaire} ou niveau de couples de couples de mots et du \textbf{raisonnement} : 3 ou 4 propositions élémentaires sont associées dans des relations logiques pour former un raisonnement :\\

3 termes : 2 prémisses et une conclusion donnent le "syllogisme" : \\
"A est B" et "C est A" entraînent "C est B"\\
Par exemple : "Socrate(C) est un homme (A)" et  "L'homme (A) est mortel (B) " et entraînent "Socrate  (C) est mortel (B) "\\\\

4 termes :  2 propositions donnent l' analogie "A est relié à B" comme "C est relié à D" : \\
De la relation commune, on peut extraire un nouveau concept.\\
Par exemple " Paris(A) est à la France (B)" ce que "Berlin(C) est à l'Allemagne (D)" :\\
La relation commune ayant ici  le sens "Etre capitale de"\\

\item
\textbf{niveau commun : la linguistique} - science de la pensée, discours intérieur potentiellement utilisé par les trois fonctions précédentes (abstraction, jugement, raisonnement)\\

(Ref 11)

\end{itemize}

En ce qui concerne la définition et la nature de l'Intelligence Artificielle, le lecteur pourra se reporter à  :\\

Lexique : ' Intelligence Artificielle'\\
Annexes :\\
Historique de l'IA\\
Historique de l'IA connexionniste\\
Définition de l'IA par l'Union Européenne (UE)  Question de l'autonomie \\

%Les sens fournissent une information conforme au réel, parce que c'est une condition vitale pour la survie d'une espèce, même si les animaux sont capables de tratégies de tromperie. Même dans ce cas, les sens, eux ne trompent pas. 
%Pour les concepts pris isolément, ou bien les individus (les 'sujets'), la question de leur vérité se confond avec celle de leur existence.

%Socrate existe-t-il ? La sagesse est-elle un concept qui ait du sens ?

%Pour les systèmes artificiels, les premières étapes de la connaissance peuvent être réalisées par des capteurs, dans le cas des robots, par exemple : caméras, micros, capteurs de température, de pression, etc... On note une différence avec l'animal, dans le fait que les signaux physiques ne sont pas, pour la machine, transformés en 'qualia'. Or les qualia présentent un avantage, celui de la généralité. Par exemple, la qualia 'douleur' peut être considérée comme avertissant l'animal d'un danger mettant en jeu sa survie, sans qu'il y ait à le programmer contre tout ce qui  une température excessive, une pression excessive, etc …
%Pour les logiciels non connectés à des capteurs, la question du Vrai peut aussi se poser. C'est le cas par exemple des systèmes de 'fact-checking', ou vérificateurs de faits, utilisés depuis longtemps dans le journalisme : on connaît toutes les difficultés posées par ces systèmes qui peuvent eux-mêmes être influencés par la propagande, tandis qu'il sont supposés la détecter.

%On conclura donc que le jugement est une fonction de l'Intellect qui reste encore éloignée des possibilités de la machine.

%Le débat consistera à comparer PT et TI pour ces quatre fonctions, et à déterminer dans quelle mesure elles sont quantifiables. 
%%\end{itemize}
%\end{itemize}
\newpage
%\section{ \textbf{L'Intelligence artificielle}}

% __RESUME__IDEE__ SECTION L'Intelligence artificielle

%Un rappel de l'historique de la mise au point de l'ordinateur a été placé en Annexe. \\

%\subsection{Nature de l'Intelligence Artificielle}

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION L'Intelligence artificielle  : Historique de l'IA connexioniste

%On trouve dans le Lexique, une définition de l'IA, et en Annexes : \\

%Historique de l'IA\\
%Historique de l'IA connexionniste\\
%Définition de l'IA par l'Union Européenne (UE)  Question de l'autonomie \\

%Le terme IA désignait à l'origine un projet consistant à faire réaliser par la machine des fonctions qui semblaient relever de l' intelligence humaine. Entre autres :\\
%\begin{itemize}
%\item
%Reconnaissance de formes
%\item
%Traitement du langage (traduction, recherche d'informations, résumé)
%\item
%Raisonnement logique 
%\item
%Démonstration de théorèmes
%\item
%etc …\\\\
%\end{itemize}

%A l'origine de l'IA , on trouve aussi le paradigme suivant : le neurone est un processeur élémentaire, et la fonction qu'il réalise est assez bien connue. Le transistor est aussi un processeur élémentaire. Il n' y a dans le cerveau que des neurones connectées entre elles par des axones. Si la fonction du neurone peut être réalisée par quelques transistors, pourquoi ne pourrait-on réaliser, avec un réseau de transistors suffisamment riche, les mêmes fonctions que celles réalisées par un réseau de neurones biologiques ?\\

%Il est possible de diviser l'IA en deux branches :\\

%\begin{itemize}

%\item
%L' IA \textbf{symbolique}, qui cherche à implémenter les fonctions de l'intellect, sans s'inspirer de la façon dont elles sont effectivement réalisées dans le cerveau. L'IA symbolique a produit les Systèmes Experts, les systèmes automatiques de démonstrations, de preuves, etc..\\
%\item
%L' IA \textbf{connexionniste}, qui cherche à imiter le fonctionnement des réseaux de neurones naturels. L'IA connexionnsite a produit la plupart des systèmes de reconnaissance de formes, et plus récemment, les IAs génératives (ChatGPT)\\

%\end{itemize}


%Un rappel de l'historique de l'IA générale (connexioniste et symbolique)  a été placé en Annexe , ainsi qu'un rappel plus détaillé de l'histoire de l'IA connexionniste\\


%Conclusion :

%14) Après plus de 70 ans de développement, à la fois au niveau matériel et au niveau algorithmique, l'IA forte est un échec complet. De l'automate programmable, n'émerge %pas une personne, ni dotée de connaissance sensible (qualia), ni de connaissance intellectuelle.

%Le domaine de l'IA a connu des hauts et des bas, des périodes d'enthousiasme suivies de périodes de déprime. Aujourd'hui, le succès de ChatGPT provoque une nouvelle phase %d'enthousiasme, et l'on a la surprise de voir fleurir des 'experts en IA' inconnus au bataillon, lesquels expliquent qu'avec ChatGPT, un seuil a été franchi, et que l'on dispose %maintenant (enfin!) d'un système réellement intelligent.
%Ce qui rend nécessaire une analyse de ces nouveaux principes utilisés dans ChatGPT, mis au point depuis 2017 par les chercheurs de Google (Mikonov).


\section{ \textbf{La Mathématisation - un prérequis de l'IA}}

% __RESUME__IDEE__ SECTION La mathématisation - un prérequis de l'IA

 \subsection{La nécessité de la Mathématisation}

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION  La nécessité de la mathématisation

On rappelle ici que  \textbf{l'ordinateur ne manipule que des nombres}. Par conséquent, toute opération que l'on souhaite lui faire réaliser doit être telle que l'on puisse quantifier les éléments associés à celle-ci, ou, autrement dit, que l'on puisse établir une relation entre les éléments de cette opération intellectuelle, et des objets mathématiques (des nombres).
Il existe ainsi différents niveaux de mathématisation.\\

1) Au plus bas niveau se trouve le principe du \textbf{codage}. Par exemple, celui des caractères de l'alphabet : le  \textbf{code ASCII}, puis aujourd'hui, l' \textbf{Unicode}, établit une correspondance entre caractères et nombres.\\

Un développeur chargé de réaliser un programme traitant d'un problème particulier, établit une correspondance entre les objets relatifs à ce problème ( son 'ontologie'), et des noms (noms de variables, de constantes, etc...), que le compilateur du programme traduira en nombres.\\

2) A un niveau supérieur, on placera la mise en correspondance de domaines de la pensée, avec des disciplines mathématiques.\\
La relation établie par  \textbf{George Boole} entre la  \textbf{logique et l'algèbre} est une des correspondances les plus importantes. \textbf{ Boole et Frege (calcul des prédicats)} ont ainsi permis à la machine à calculer de réaliser des  \textbf{raisonnements logiques}. \\

3) A un niveau intermédiaire on pourra placer la  \textbf{quantification du sens} réalisée par des systèmes à apprentissage et nommée\textbf{ 'plongement' (embedding)} : à chaque terme d'un vocabulaire est associé un point dans un espace dans lequel position ou direction sont associées à la signification de ce terme. Il s'agit là d'un résultat remarquable (Mikolov 2013), constituant un des principes fondateurs de ChatGPT.\\

La question de la matérialité de l'intelligence peut donc être reformulée, ainsi : existe-t-il des domaines de la pensée qui soient \textbf{non mathématisables}, ou encore, là où une mathématisation est possible, le système de calcul artificiel agit-il réellement de la même manière que l'humain ? Donc, pour chaque fonction de l'intelligence, nous nous poserons d'abord le problème que nous nommons ici  \textbf{Mathematisation} : quelle correspondance est établie entre d'une part, une fonction cognitive, et d'autre part, les  Mathématiques ?\\

(L'opération de Mathématisation peut être aussi vue selon la perspective de J.Maritain décrite dans  "Les trois degrés du savoir". Une Annexe est consacrée à ce sujet : La Mathématisation et les trois degrés d'abstraction de J. Maritain).\\\\

Nous envisagerons donc ici la \textbf{Mathématisation} pour les opérations suivantes :\\

% __RESUME__IDEE__ Itemize Résumé des opérations à mathématiser

\begin{itemize}
\item
1) Abstraction
\item
2) Raisonnement 
\item
3) Compréhension du sens et performance linguistique\\
%Génération de la parole intérieure à partir de l'Idée\\
%Compréhension de la phrase
\item
4) Jugement 
\item
5) Apprentissage Automatique\\\\
 \end{itemize}

%\textbf{Résumé} des principes de la mathématisation pour chacune de ces opérations :\\\\
% __RESUME__IDEE__  Itemize Résumé des principes de la mathématisation pour chacune de ces opérations

%\begin{itemize}
%\item



 %l'Algèbre de Boole  (1854) permet de décider de la valeur d'un prédicat, en fonctions des propositions qui le constituent, indépendamment de la valeur de vérité de ces propositions. Il s'agit d'un calcul formel. 



%Boole (1815 - 1864) cherche à étudier les lois fondamentales des opérations de l'esprit : "An investigation on the Laws of Thought, on which are founded the mathématical Theories of Logic and Probabilities". Boole observe une analogie entre propriétés logiques et propriétés algébriques. Il établit une correspondance entre la logique et l'algèbre : 

%"L’objet de la logique n’est pas seulement de nous apprendre à mener des inférences valides étant données certaines prémisses, et le but de la théorie des probabilités n’est pas non plus uniquement de nous enseigner à établir les problèmes d’assurance sur des fondements solides ; ou à extraire ce qu’il y a de plus digne d’intérêt dans les innombrables observations enregistrées en physique astronomique ou dans ce domaine de recherches sociales qui est très vite en train de prendre un tour important. Ces deux sciences présentent également un intérêt autre, qui découle de la lumière qu’elles projettent sur nos facultés intellectuelles "

%"la connaissance des lois de l’esprit n’a pas besoin de se fonder sur un vaste ensemble d’observations. La vérité générale y est aperçue dans l’exemple particulier… Notre connaissance des lois qui fondent la science des facultés intellectuelles… n’est pas une connaissance probable "

%"Si deux symboles ont exactement la même signification, leur composition n’exprime rien de plus que ce que l’un ou l’autre exprimait séparément. <…> Conformément à [la] notation [de l’algèbre ordinaire], nous [aurons] par conséquent :
%x2 = x » "

%La logique de Boole est indépendante de toute Métaphysique.
%le calcul de Boole vaut aussi bien pour les classes que pour les prédicats.

%Frege : ses articulations logique (iédographie) correspondent à l'actuel calcul des prédicats.
%frege refuse la distinction que fait Boole entre propsotions primaires et secondaires.

%Frege a en particulier introduit les quantificateurs existentiels et universels :

%Les quantificateurs universel et existentiel ont été développés et formalisés au fil du temps par des logiciens et des mathématiciens. Des figures emblématiques comme Gottlob Frege, Bertrand Russell et Kurt Gödel ont contribué à notre compréhension moderne de la logique mathématique et de l'utilisation des quantificateurs. Frege, par exemple, est souvent considéré comme le père de la logique moderne, et son travail sur la quantification a été fondamental pour le développement de la logique formelle. Russell, avec son paradoxe, a également mis en lumière des questions cruciales concernant les ensembles et les quantificateurs, ce qui a conduit à des avancées significatives dans la théorie des ensembles.

%Dans la logique moderne, les quantificateurs sont également utilisés dans le cadre de la logique des prédicats, qui étend la logique propositionnelle en permettant des énoncés plus complexes. En effet, la logique des prédicats introduit des variables qui peuvent représenter des objets, ainsi que des quantificateurs qui permettent de faire des assertions sur ces objets. Cela a permis de formaliser des arguments mathématiques plus complexes et a conduit à des développements dans des domaines tels que l'intelligence artificielle et la théorie des bases de données.

%En résumé, les quantificateurs universel et existentiel sont des outils essentiels en mathématiques et en logique. Ils permettent d'exprimer des propriétés et des relations entre les objets mathématiques de manière précise et formelle. Leur utilisation est omniprésente dans les énoncés mathématiques, les théorèmes et les preuves, et leur compréhension est cruciale pour quiconque s'engage dans l'étude des mathématiques. Les contributions de logiciens et de mathématiciens au développement de ces concepts ont façonné notre compréhension moderne de la logique et de la structure des énoncés mathématiques. Ainsi, maîtriser l'utilisation des quantificateurs est une étape clé pour comprendre et naviguer dans le vaste domaine des mathématiques.


%Frege (1848 - 1925) a développé le calcul des prédicats, ou logique du premier ordre, formalisation du raisonnement mathématique. \\ \\



%%(Apprentissage profond, focalisation de l'attention sur les termes les plus pertinents, et mathématisation du sens des phrases)\\

%%mathématisation → score de confiance, détection de fake news\\
%%la question la plus difficile, parce que la plus intimement liée à la connaissance, dont le sens est radicalement différent en Philosophie Traditionnelle, et dans les philosophies modernes depuis Descartes.\\


%\end{itemize}

Remarque : il est question ici de deux espaces vectoriels, un pour l'abstraction (Espace Vectoriel Graphique) et un autre pour la représentation du sens (Espace Vectoriel Sémantique). On pourrait se demander si ces deux espaces vectoriels pouvaient être fusionnés en seul, ce qui permettrait d'obtenir des vecteurs sémantiques, soit par classification de formes, soit par analyse de grands modèles de langage. \\

Des travaux ont été menés dans cette direction. Les deux espaces n'ont pas été fusionnés, mais \textbf{alignés}, donnant ainsi naissance à un \textbf{Espace Multimodal}, capable de fusionner texte et image. Il est ainsi possible d'analyser sémantiquement une image, sans avoir à reconnaître le texte par une procédure OCR.\\

\section{Mathématisation de l'Abstraction}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Abstraction vs Classification – apprentissage

On propose ici que l'opération de \textbf{classification} soit la Mathématisation de l'abstraction. Le terme du processus de classification étant alors un objet mathématique nommé \textbf{Vecteur}, ou plus simplement \textbf{Point},  élément d' un espace vectoriel, ou d'un espace affine (espace de points). Une \textbf{métrique} dans cet espace, ou encore une notion de distance, permet de déterminer le fait que des formes se ressemblent : \textbf{deux formes similaires correspondront à des points voisins}. Une classe de formes correspond à un nuage de points. Ce nuage, ou cet ensemble, sera considéré comme la représentation mathématique d'une abstraction.\\

\subsection{Classification }
% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION La classification et la mathématisation de l'abstraction:

\textbf{La classification et la mathématisation de l'abstraction  : } comment s'établit ici la correspondance entre la forme et les Mathématiques ? Dans un système artificiel, la forme peut être représentée, par un vecteur (ou point) dans un espace vectoriel. On demande ici au lecteur d'imaginer une carte (en deux dimensions) de l'Europe. A chaque ville importante, on associera un caractère. Par exemple, A pour Londres, B pour Paris, C pour Berlin, etc ... On considère que cette correspondance est effectuée par un système, par exemple, un réseau de neurones, qui, à chaque image de caractère, associe un point de la carte. Les différentes images correspondant à la lettre A seront associées à des points sitiués dans le voisinage de Londres. De même pour B avec Paris, et pour C avec Berlin. Si l'image d'un caractère à reconnaître correspond à un point proche de Londres, le système le classifiera comme un A, etc ... Si le point est éloigné de toutes les villes connues, alors le caractère pourra être considéré comme "non reconnaissable". La carte est un espace vectoriel (ou affine) de 2 dimensions. C'est un exemple de ce qu'on entend dans la suite par "Espace Vectoriel". Les Espaces vectoriels utilisés par les systèmes de reconnaissnace ont beaucoup plus que 2 dimensions. La classification consiste donc à regrouper les points appartenant à une même classe, ou encore à distinguer les groupes de points d'une même classe, à l'aide de surfaces séparatrices (exemple, une ligne située entre Londres et Paris). La forme peut aussi être considérée comme une structure composée d'éléments. Elle pourra, dans ce cas , être représentée, par une structure de graphe. La carte routière est un exemple de graphes : les noeuds du graphe étant les villes, et les arcs du graphe, les routes reliant les villes entre elles. Vecteur et Graphe constituent donc les deux grandes classes d'objets mathématiques permettant de représenter une forme.\\

La reconnaissance des formes est un des domaines où l'IA a obtenu les résultats les plus spectaculaires, ses performances dépassant même dans certains cas celles de l'humain. 
Comment définir cette tâche ? Lorsque nous scannons un document, le scanner effectue une première opération qui consiste à prendre une photo du document. Le résultat de cette opération est un tableau (ou matrice) de points (pixels), chacun associé à une certaine couleur. Pour pouvoir utiliser l'information contenue dans le document, par exemple, dans un éditeur de texte, une seconde opération est nécessaire : il faut regrouper les pixels correspondant à une lettre ou un chiffre, et associer ce groupe de pixels à cette lettre ou à ce chiffre. \\

Pour parvenir à ce résultat, les systèmes actuels utilisent une méthode d' apprentissage artificiel (cf lexique), utilisant un ensemble d'apprentissage. Celui-ci consiste en un certain nombre de couples « caractère, imagette ». Dans chaque couple, caractère est le code (ASCII) de la lettre ou du chiffre, et imagette est une représentation du caractère  par un petit tableau de pixels, son image. Une même lettre pourra être représentée par de nombreuses imagettes différentes.\\
La présentation séquentielle de ces couples pendant la phase d'apprentissage va permettre à l'IA d'apprendre progressivement à reconnaître chaque caractère. A la fin de la phase d'apprentissage, à la présentation d'une imagette de caractère, l'IA répondra : « c'est un 3 », ou « c'est un R » , etc …
L'IA a appris à 'classifier' les imagettes, c'est à dire à regrouper toutes les imagettes correspondant à un certain caractère, dans une 'classe'. C'est pourquoi on donne le nom de classification à cette opération d'apprentissage de reconnaissance des caractères.\\
A la présentation d' imagettes n'appartenant pas à l'ensemble d'apprentissage, l'IA va-t-elle toujours donner la bonne classe ? Non. Sa capacité à donner la bonne classe pour des imagettes non apprises, s' appelle la 'généralisation', et constitue un des principaux critères de performances de l'IA.
De plus, l'ensemble d'apprentissage pourrait être constitué des simples imagettes , au lieu des couples (caractère imagette). Cette méthode s'appelle 'apprentissage non supervisé'. Le concepteur de l'IA n'a plus qu'a désigner le bon caractère pour chaque classe (ce qui représente beaucoup moins de travail que de désigner le bon caractère pour chaque imagette).
Il est aussi possible de présenter à l'IA, des images, non  de caractères, mais d' objets de la réalité quotidienne, par exemple, des  meubles, des véhicules, des visages, etc … L'IA pourra ainsi classifier ces différentes catégories d'objets. Il sera alors très tentant de considérer qu'elle a extrait l'idée de table, de chaise, de voiture, de camion, etc … puisqu'elle aura appris à les reconnaître, voire à les nommer. C'est là tout le problème ! \\\\

\subsection{L'abstraction et la classification sont elles la même opération ?}

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION L'abstraction et la classification sont elles la même opération ?

On peut de prime abord noter quelques différences :\\\\

\textbf{La taille de l'ensemble d'apprentissage} : les IAs ont commencé à donner des résultats significatifs, lorsqu'on a disposé de bases d'apprentissage de très grande taille (ex : 10.000 ou 100.000 imagettes par classe). Or des bases d'aussi grandes ne sont pas nécessaires pour apprendre à un enfant à reconnaître des lettres ou les chiffres (heureusement!). L'apprentissage chez l'homme doit donc obéir à des principes très différents de ceux des IAs.\\

\textbf{La généralisation} : l'IA aura beaucoup de mal à reconnaître des objets dont la variante n'aura pas été présente dans l'ensemble d'apprentissage. Par exemple, supposons qu'elle apprenne la classe « chaise » avec uniquement des chaises sans accoudoir. Puis présentons lui un fauteuil avec accoudoir. L'IA ne reconnaîtra probablement pas qu'il s'agit d'un 'meuble servant à s’asseoir'. Pourquoi, parce que dans ce dernier cas, l'intellect humain utilise une définition de la classe, donc une proposition, qui a une capacité de généralisation infiniment plus grande que la classification.\\

La capacité de généralisation d'une IA de reconnaissance a été théorisée par les chercheurs russes Vapnik et Cervonenkis, qui ont introduit le concept de VC-dimension. Il s'agit d'une théorie statistique.
En simplifiant, l' IA généralise bien dans la mesure où il est peu probable qu'une grande base d'apprentissage soit biaisée, c'est-à-dire, très éloignée de la 'moyenne', ou encore, très éloignée de la réalité.\\

Autrement dit, la capacité de généralisation d'une IA ne peut rivaliser avec la généralisation obtenue par le concept, soit encore par l'abstraction. Il restera toujours , dans la représentation mathématique de la classe, quelque chose de spécifique, de lié à l'ensemble d'apprentissage. Tandis que l'abstraction  dégage le concept universel et le sépare radicalement des caractéristiques sensibles liées à l'individuel. Par exemple, l'objet idéal 'cercle', ne possède aucune des carcatréistiques des objets circulaires ayant permis son abstraction : il ne possède ni clueur, ni épaisseur, ni centre ou rayon spécifique.\\

Enfin, pour rivaliser encore plus avec l'intellect humain, l'IA devrait,  de manière autonome, finaliser l'opération d'abstraction,  par la génération d'un 'terme', ou un 'verbe' associé à la classe (dans le cadre d'un apprentissage non supervisé). Il faudrait ensuite que ce terme puisse être utilisé par un système de générateur de propositions, dans le cadre d'un raisonnement ou d'un jugement.\\ Actuellement, ce n'est pas du tout le cas. \\
%Enfin rappelons la différence de taille de la base d'apprentissage entre l'humain et l'artificiel.
Toutes ces considérations montrent que classification n'est pas abstraction.\\\\


\section{Mathématisation de la Pensée discursive}

On propose ici que le \textbf{plongement} ou \textbf{embedding} (Mikolov, système Word2Vec) constitue  la \textbf{mathématisation du sens}.  La signification d'un terme est représentée par des directions dans un \textbf{Espace Vectoriel Sémantique} doté d'une \textbf{métrique}, laquelle permet le rapprochement de propositions en fonction de leur sens (on retrouve ici une représentation mathématique analogue à celle des abstractions).\\

%%Génération et compréhension de la phrase :\\
Les architectures à base de Transformers (GPT : Generative Pre-trained Transformers) (« Attention is all you need ») utilisent ce principe pour détecter les mots les plus pertinents d'une proposition, ainsi que les relations entre ces mots. Ces focalisations et mises en relation sont réalisées par des \textbf{têtes de lecture} qui analysent la phrase sous divers angles, syntaxiques, sémantiques, ou peut-être selon les catégories d'Aristote ? \\

Les réponses aux questions sont ensuite construites en se basant sur de \textbf{grands modèles de langage (LLM)} : la phrase est construite de manière statistique, chaque nouveau mot étant choisi comme le plus probable, étant donnés les mots précédents et le contexte (ensemble de la discussion passée entre le système conversationnel GPT et l'utilisateur).\\

Pour résumer on peut dire que la mathématisation du sens se trouve dans le principe de l'\textbf{Espace Vectoriel Sémantique}, et la performance linguistique, dans les \textbf{probabilités d'un modèle de langage}, obtenues statistiquement sur des milliards de phrases.\\

La représentation des mots dans un Espace Vectoriel Sémantique est une découverte tout à fait remarquable, qui constitue l'un des principaux facteurs de réussite des IAs génératives. \\

% __RESUME__IDEE__ SECTION Mathématisation de la Pensée discursive 

On trouve en Anne (L' Organon - Linguistique et logique aristotéliciennes :), une comparaison entre la linguistique moderne et celled 'Aristote (Ref 11).\\


%On abordera ce sujet en passant en revue les principales applications de la linguistique en IA :

%résumé automatique
%traduction automatique
%requêtes sémantiques
%jugement automatique
%agents conversationnels (générateur de langage naturel)
%prompteurs

%Traduction automatique :
%cette opération nécessite deux phases :
%Analyse du texte
%Génération du texte
%Possibilités :
%Analyseur syntaxique suivi d'un générateur syntaxique
%Analyseur sémantique basé sur une ontologie
%Langue pivot universelle
%Traduction statistique
%requêtes sémantiques

%Dans pratiquement tous ces domaines, les méthodes statistiques ont supplanté les analyses syntaxiques et sémantiques
%En particulier, les LLMs (Large Language Models), sont des systèmes apprenant, sur des base gigantesques, les probabilité de séquences de mots.
%On peut considérer pour simplifier qu'à chaque mot est associé un nombre entre 1 et N, N étant la taille du lexique.
%Les séquences S de mots est présentée en entrée du système, et en sortie, on obtient par exemple, pour chaque mot M du lexique, une probabilité que ce mot soit celui suivant la séquence S. 
%Un composant nommé « transformer » permet d'apprendre des séquences de taille variable (ce qui est le c as des phrases).
%Une autre technique, appelée 'embedding', ou encore 'plongement', permet de coder numériquement le sens d'un mot (cf lexique) :
%.
%Quantification : on comprend que ces différentes techniques établissent une correspondance entre des mots et des nombres, lesquels peuvent être associés au sens du mot.
%L'avantage de ces techniques est ainsi de ne pas décomposer la linguistique, en analyse syntaxique et sémantique. En fait, elles se rapprochent plus de l'analyse globalisante de %l'Organon !

\subsection{La Linguistique et l'ordinateur}

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION La Linguistique et l'ordinateur

En linguistique comme en reconnaissance de formes, on peut distinguer deux approches : d'une part, une analyse structurelle, avec recherche explicite des règles de construction du texte, de l'image ou du son, et d'autre part une approche par apprentissage totalement automatique et de nature statistique. \\\\


\textbf{1) Approche formelle ou analytique :}\\\\


Le linguiste Noam Chomsky propose l'hypothèse selon laquelle l'être humain nait doté d'une "grammaire universelle", dispositif inné qui permet l'apprentissage du langage. \\

La raison étant qu' un enfant ne reçoit pas assez d'exemples pour déduire les règles complexes de sa langue par un processus d'inférence grammaticale . \\

Dans le cadre de ce projet de formalisation, Noam Chomsky (Le langage et la Pensée), a établi une relation entre les grammaires formelles d'une part et les automates d'autre part: \\

\begin{itemize}

\item
Grammaires générales (type 0)\\
Machine de Turing 
\item
Grammaires contextuelles (type 1)\\
Automate linéairement borné
\item
Grammaires non contextuelles ( algébriques - type 2)\\
Automate à pile
\item
Grammaires régulières (type 3)\\
Automate fini\\

\end{itemize}

La Machine de Turing correspondant aux langages récursivement énumérables. \\

\textbf{Dans le cas des langages humains, les propositions suivant des règles grammaticales ne peuvent être générées par des automates programmables.}\\


Beaucoup de travaux en Traitement Automatique du Langage Naturel, ont consisté à analyser la phrase selon la syntaxe, la sémantique, ou la logique. Cependant, dans ce domaine comme en Reconnaissance de formes, ces méthodes ont été dépassées dans les années 2010 par des approches statistiques, permises par l'énorme quantité de données présenstes sur Internet. \\
Un certain nombre d'articles sur Wikipedia sont écrits en plusieurs langues. Des techniques d'alignement permettent d'établir une correspondance (un 'alignement') entre les mots des phrases en deux langues différentes. La grande quantité de documents Wikipedia a ainsi pu être utilisée pour réaliser un apprentissage statistique de la traduction : le système n'a pas besoin d'analyser finement la phrase selon la syntaxe ou autre, il a encore moins beoin de la "comprendre", il lui suffit de construire statistiquement une séquence de mots dans une langue, à partir d'une séquence de mots dans une autre langue. \\
Les données statistiques qui permettent de calculer les probabilités de co-occurrences des mots s'appellent des \textbf{modèles de langage}. Ces modèles statistiques intègrent syntaxe, sémantique et logique. En fin de compte, ils permettent une analyse de la phrase \textbf{plus proche de l'analyse aristotélicienne que celles de la linguistique contemporaine}\\
.\\


% A VERIFIER : Chomsky soutient l'idée selon laquelle «Pendant soixante ans, Noam Chomsky a dominé la linguistique avec une idée audacieuse : nous naissons tous avec une "grammaire universelle" câblée dans notre cerveau. Sans ce dispositif inné, affirmait-il, impossible d'apprendre à parler. Un enfant ne reçoit tout simplement pas assez d'exemples pour déduire seul les règles complexes de sa langue.

%Or voici que ChatGPT et ses semblables maîtrisent remarquablement le langage sans aucune grammaire préprogrammée. Ces machines apprennent uniquement en analysant statistiquement d'immenses quantités de textes. Elles n'ont pas de cerveau humain, pas de structures innées, juste des calculs de probabilités. Et pourtant, elles parlent.

%Cette réussite ébranle le dogme chomskien. Si une machine peut acquérir le langage par simple exposition aux données, pourquoi les humains auraient-ils besoin d'un dispositif inné spécial ?»

%«Mais tout n'est pas si simple. Ces IA nécessitent des milliards de mots d'entraînement – mille fois plus qu'un enfant. Reflètent-elles notre efficacité naturelle d'apprentissage ? Comprennent-elles vraiment le sens ou simulent-elles brillamment ? Et si leur architecture même (les "transformers") contenait déjà des biais équivalant à une grammaire universelle artificielle ?

%Le débat reste ouvert, mais une chose est certaine : l'ère de l'IA force à repenser nos certitudes sur le langage humain.»

%Le point de vue de la PT : La seconde fonction de l'intellect, après l'abstraction, est le\textbf{ raisonnement}. Cependant, le raisonnement étant fondé sur des propositions, il est nécessaire d'inclure dans ce débat, la science du langage, la linguistique. La question du langage est d'autant plus importante que la pensée humaine est un discours intérieur (pensée discursive) : le langage sert en premier à la pensée et en second seulement à la communication (Chomsky). Dans la pensée discursive, l'Intellect Agent reproduit le verbe correspondant au concept, à partir duquel il construit une proposition respectant les règles grammaticales de la langue du sujet.\\

\textbf{2) L'approche par apprentissage automatique et statistique :}\\

Ces approches, consistant à traiter statistiquement des milliards de propositions, ont atteint des performances inégalées par les approches  analytiques.

Ce sont les IAs génératives qui ont réalisé une révolution dans le traitement de la langue naturelle en 2022 (ChatGPT)\\

Leurs principes de fonctionnement sont décrits dans l'Annexe 'Transformers et IAs génératives'. \\

Il est très significatif de constater que chatGPT, et les systèmes basés comme lui sur des LLM,  l'ont emporté au niveau des performances sur toutes les approches analytiques ou formelles comme celle de Chomsky, citée ci-dessus. On pourrait être tenté de croire que le succès de ces IAs infirme l'hypothèse de Chomsky d'un langage formel inné.\\

Cependant, il faut noter que l'intellect humain fonctionne très différemment des IAs génératives. Il n'a pas besoin de milliers de milliards de phrases pour comprendre le sens d'un texte. Cette remarque n'enlève rien aux remarquables performances de ChatGPT ou des traducteurs automatiques.\\

On remarque ainsi, dans la plupart des domaines de l'IA, en reconnaissance des formes, en traitement du langage ou autres, que les méthodes massivement statistiques l'ont emporté sur toutes les méthodes faisant appel à une connaissance humaine explicite. \\

En reconnaissance de formes, toutes les méthodes cherchant à extraire des primitives graphiques, par exemple en s'inspirant du cortex visuel (filtres de Gabor et théorie de la Gestalt), ont été abandonnées au profit de systèmes extrayant ces primitives de manière statistique, directement à partir de l'image.\\

De manière analogue, en analyse du langage, les analyse syntaxiques, sémantiques, ou logiques, ont été abandonnées au profit de méthodes statistiques partant directement des tokens de la phrase.\\

Une autre remarque que l'on peut faire consiste à dire que les IAs génératives n'analysent pas la phrase selon les catégories usuelles en TALN. Elles commencent par représenter les mots par des vecteurs, puis recherchent \textbf{des couples de mots} ayant entre eux certaines relations, et enfin, analysent les relations entre ces couples de mots, susceptibles de formuler des raisonnements.\\

Autrement dit, \textbf{ les IAs génératives ont un mode d'analyse linguistique beaucoup plus proche de celle d'Aristote (cf Annexe "L' Organon - Linguistique et logique aristotéliciennes ") que de la linguistique contemporaine.}\\

Il est possible que les têtes de lecture associent les mots selon le principe "sujet - copule - prédicat". Dans ce cas, le succès des IAs génératives montrerait la pertinence de l'analyse aristotélicienne du langage, selon des \textbf{catégories Métaphysiques, plutot qu'en séparant syntaxe, sémantique et logique} comme le fait lalinguistique moderne.\\

La pensée est, chez l'homme, constituée d'un discours intérieur fondé lui-même sur la performance linguistique. Dans un premier temps, l'intellect exprime l'idée abstraite au moyen d'une proposition, et dans un second temps, il effectue un jugement sur cette proposition, ou un raisonnement en enchaînant les propositions. Les IAs actuelles ne sont pas des sujets dotés de cette faculté de pensée immanente (ce ne sont pas des SAIs). Cependant, il serait possible de construire une IA dotée d'un opérateur générerant du texte, et d'un autre opérateur analysant ce texte. Ce serait une façon de simuler la pensée discursive dans un système artificiel. Ce genre d'architecture est utilisée dans le domaine de la démonstration de théorèmes en Mathématiques.  A l'heure où ces lignes sont écrites (2026), ces systèmes sont capables de produire des raisonnements assez simples (première année de thèse) , mais ils ne sont pas capables de résoudre des problèmes ouverts, sans intervention humaine. De plus ces systèmes sont limités au domaine des Mathématiques, ils ne traitent pas la pensée et le langage en général.\\


Cette question est traitée plus en détail dans l'Annexe 'La Pensée discursive et l'IA' .\\


%Remarque : les calculs réalisés par ce type d'IA consistent en des produits de vecteurs par des matrices ou de matrices par des matrices. Or on retrouve ce type de calcul dans la construction de scènes en 2D ou 3D , en particulier dans les jeux vidoés. C'est pourquoi les chercheurs en IA ont utilisés des cartes graphiques (GPU) (CUDA - TENSOR) pour réaliser les apprentissages de leurs systèmes. De ce fait, une société qui s'était spécialisée dans les cartes pour jeux vidéos, a pris une position presque hégémonique en IA. \\


\section{Mathématisation du raisonnement}

La mathématisation du raisonnement a été réalisée essentiellement par \section{Boole et Frege, Peano et Russell}, lesquels ont mis au point la logique des prédicats.\\

Ce thème a été discuté précédemment, et est aussi reportée en Annexe ("Calcul, Logique mathématique et langage formel de la Pensée ") \\
 % __RESUME__IDEE__ SECTION Le raisonnement et l'ordinateur  :

% __RESUME__IDEE__ Mathématisation de la syllogistique

%\subsection{Mathématisation de la logique - logique mathématique  :}
 
%Possibilité de la mathématisation de la logique (Klima et al) ...

%En fin de compte, c'est la logique des prédicats qui a été mathématisée

\subsection{Mathématisation de la Logique }

% __RESUME__IDEE__ Mathématisation de la logique

L'algèbre de Boole permet de concevoir une \textbf{machine logique}, qui est à la base des processeurs actuels, lesquels sont construits autour d'une \textbf{Unité Arithmétique ET Logique} (ALU), implémentation physique (dans le silicium) des opérations logiques de Boole\\

L'algèbre de Boole est donc à la fois une condition essentielle du fonctionnement de l'ordinateur, mais aussi de la possibilité de programmes effectuant des raisonnements selon la logique des prédicats  (ou logique mathématique).\\

De toutes les opérations de l'intellect, le raisonnement est celle pour laquelle la Mathématisation est la plus naturelle. Le raisonnement logique a en effet un aspect mécanique.\\
Le développement de la Logique mathématique contemporaine a été évoqué précédemment dans l'introduction, et il est aussi traité dans l' annexe "Calcul, Logique formelle et lanage formel de la Pensée". \\

Nous nous contenterons donc ici de rappeler que la Mathématisation de la  Logique a été effectuée essentiellement par Boole, qui a établi une correspondance entre la Logique et l'Algèbre. C'est cette correspondance qui a permis d'élaborer l'architecture de l'ordinateur contemporain. Les microprocesseurs sont dotés d'une "Unité Arithmétique et Logique", capable d'effectuer les opérations algébriques ( addition, multiplication, ...) et les opérations logique (ET, OU, ...). \\

A un second niveau, le développement d'une logique mathématique formelle, la logique des prédicats (Boole, Frege, Peano, Russell), rend possible une mécanisation du raisonnement, au moins dans tous domaine qui peut être mis en relation avec les mathématiques. Donc en particulier, la recherche automatique de démonstrations de théorèmes mathématiques.\\

Les « systèmes experts » constituent ainsi une branche de l'IA utilisant la logique formelle : le savoir d'un expert est inscrit sous forme de propositions et de faits, à partir desquels il est possible de construire d'autres propositions ou d'autre faits en utilisant les règles de la logique formelle.\\

Dans les domaines pour lesquels la logique peut être ainsi formalisée et quantifiée, l'intellect n'est en rien supérieur à la machine, au contraire. Il en va de même que pour le calcul : la machine est plus rapide, plus précise, possède une meilleure mémoire, et dépasse de loin l'humain en performance dans ces domaines.\\

La logique mathématique (comme la logique stoïcienne) porte sur des propositions plus générales que la syllogistique, qui reste contrainte à la proposition "sujet - copule - prédicat". Elle a donc un pouvoir expressif plus grand. Par contre, elle n'est pas, comme la syllogistique, reliée à une conception métaphysique (catégories). Par conséquent, elle est moins bien adaptée au langage naturel.\\
Il est donc légitime de se demander si une voie (ou à établir une relation entre l'algèbre et  les termes de la langue naturelle) consistant à mécaniser le syllogisme n'aurait pas été négligée.\\

Ce programme a été réalisé au 20ème siècle par Sommers et Engelbresten :  "logique des termes" :\\ 

"Plus généralement, la théorie de la forme logique, issue des règles de formation des langues standard, pose de sérieux problèmes au linguiste. L'ancienne logique sujet-prédicat, avec son analyse binaire classique des phrases (groupe nominal-groupe verbal-groupe verbal), a été discréditée. Si certains linguistes semblent prêts à abandonner cette analyse classique au profit d'analyses plus conformes à la syntaxe de la logique des prédicats moderne, d'autres pourraient accueillir favorablement une réhabilitation de la logique classique des phrases « catégoriques », qui conserverait la structure binaire fondamentale." (Sommers)\\

%Actuellement, les travaux de Sommers et Englebrsten ne sont pas utilisés en IA, nous ne poursuivrons donc pas davantage sur ce sujet.\\



\section{Mathématisation du Jugement et question de la Vérité}
% __RESUME__IDEE__ SECTION Mathématisation du jugement (et question de la Vérité)


Le jugement étant l'adéquation de la proposition au réel, la possibilité de sa Mathématisation repose sur l'accès d'une  IA à la réalité. Or les IAs ne connaissent pas directement le réel (à part les robots dotés de capteurs), elles ne connaissent que des informations placées sur le WEB. La qualité de l'information rendue par les IAs est une question fort débattue aujourd'hui. Comme quoi la question du Vrai ne peut pas être évacuée facilement. Certains affirment que les IAs peuvent être intoxiquées par un petit nombre de pages malveillantes.\\

Dans ce contexte, ce qui se rapprocherait le plus d'une mathématisation du jugement, ce serait un \textbf{score de confiance}, obtenu par un traitement mathématique incluant les données ainsi que le processus de traitement interne à l'IA. Ce score de confiance existe pour certains type d'IA, comme les systèmes de reconnaissance de formes. La fonction de reconnaissance peut utiliser une notion de distance dans l'Espace Vectoriel Graphique (espace des formes) pour calculer le degré de similarité entre la forme à reconnaître, et les formes de l'ensemble d'apprentissage. Cette distance peut ensuite être transformée en score de confiance : la similarité entre la forme présentée au système de reconnaissance, et les formes de l'ensemble d'apprentissage peut être quantifiée. \\

L' absence de score de confiance dans les IAs génératives enrtaîne que celles-ci, incapables de répondre 'je ne sais pas', et génèrent des 'hallucinations'. Il s'agit d'une problème mlajeur (du moins actuellement) des IAs génératives.

De toutes les opérations de l'intellect, le jugement est celle pour laquelle la Mathématisation semble la plus difficile, et constitue probablement le prochain défi de l'IA.\\
Il y a plusieurs moyens de déterminer la vérité d'une proposition :\\

1) Par comparaison au réel. Cette approche pose un problème déjà pour l'être humain, qui, par ses organes des sens a pourtant un accès direct au monde physique. On peut considérer que ce soit plus difficile pour une machine qui n'a accès qu'à des documents sur Internet. Notons cependant que les media ont depuis longtemps développé, pour leur usage interne, des systèmes de "vérification de faits" (fact checking). Ces système peuvent fonctionner, à la condition qu'ils ne soient pas développés en partant d'un biais idéologique.\\

2) Par un raisonnement logique . Par exemple, une si une proposition A entraine une contradiction, on pourra en déduire que A est faux, donc que non-A est vraie. Le raisonnement, dont on a vu qu'il était mathématisable, peut donc permettre de déterminer la véracité ou la fausseté d'une proposition. \\

En fait, l'opération de jugement est difficile mais pas impossible pour la machine, comme elle est aussi difficile mais pas impossible pour l'humain.\\
Chacun a ses forces et faiblesses. La machine pourrait être entrainée à reconnaître le Vrai. Il faudra pour cela construires des bases annotées de propositions vraies et fausses, et appliquer une phase d'apprentissage adaptée à la question de la Vérité. Les systèmes à apprentissage étant essentiellement probabilistes on pourrait imaginer demander à la machine de produire un facteur de possibilité ou de plausabilité, mais  ce serait une déviation par rapport au problème initial.\\

Cependant, ces méthodes reposent sur le raisonnement ou sur l'apprentissage, il ne s'agit pas d'une Mathématisation du jugement "en soi". Ce que nous cherchons dans cette section, c'est une Mathématisation du jugement "synthétique", soit encore le fait de juger une proposition directement, sans avoir recours au raisonnement, ou à un apprentissage adapté.\\

\textbf{Mathématisation du jugement synthétique :}\\\\

% __RESUME__IDEE__ Mathématisation du jugement synthétique 

Quel pourrait être le principe d'une « Mathématisation » de ce jugement synthétique, qui n'aurait pas recours à un quelconque raisonnement ?\\

Dans certaines situations, et pour une certaine classe d'algorithmes, les systèmes artificiels sont capables de s' « auto-évaluer », c'est-à-dire, de donner un \textbf{score de confiance} pertinent à la réponse qu'ils proposent. Le calcul de ce score de confiance pourrait être vu comme l'analogue mathématique du jugement synthétique. Il n'est pas lié à un raisonnement, mais à une notion de distance dans l'espace vectoriel des formes (cf classification).\\

D'une manière plus générale, les méthodes d'apprentissage des IAs sont par nature probabilistes, et par conséquent, la notion de Vérité doit peut-être être remplacée par celle de probabilité.\\

L'induction a prétention à générer des propositions universelles (vraies) à partir de faits particuliers, sur une base probabiliste.\\

Le calcul des probabilités peut donc être considéré comme le domaine le plus approprié pour la Mathématisation  du jugement. Le jugement binaire, selon le Vrai et le faux, est le plus souvent remplacé par une évaluation de probabilité.\\




%\textbf{Version artificielle du jugement :}\\\\

% __RESUME__IDEE__ Version artificielle du jugement 

%Pour comparer ici le système artificiel à l'humain, il serait nécessaire de le doter de l'équivalent des organes des sens. Cela s'appelle un robot.
%Le robot peut avoir des capteurs visuels (caméras), auditifs, tactiles, etc …
%Pour être utilisées par le robot, les informations en provenance de ces capteurs peuvent, par exemple, construire une représentation interne de la réalité extérieure. Cette représentation nécessite un principe de codage. Par exemple, un système de référence en trois dimensions, dans lequel les objets du monde extérieur seront reconstruits. Ici, l'adéquation de la représentation au réel pourra être facilement évaluée. Le robot se heurtera ou non à ces objets. Ainsi en est-il, par exemple, des robots aspirateurs, dotés d'un capteur leur permettant entre autres, de détecter les escaliers.\\
%L'IA du robot pourra effectuer une procédure de reconnaissance (classification) des objets environnants, et pourra aussi réaliser des prédications : attribuer telle couleur à tel objet appartenant à telle classe. \\

%En ce qui concerne les IAs extrayant essentiellemnt leurs données d'Internet, la faculté de jugement pourrait être vue comme analogue aux moyens dont la presse s'est dotée pour contrôler le contenu des articles : les systèmes de "vérification de faits" (fact checking) .

%Dans les deux cas, il n'y a pas de mathématisation propre au jugement.\\

%Il existe par contre un moyen mathématique de doter une IA d'une capacité à se juger elle-même : le calcul d'un score de confiance associé au résultat produit. Dans le cas des systèmes de classification, le score de confiance est basé sur une métrique dans l'espace vectoriel image, mesurant par exemple, la distnace entre la forme présentée en entrée, avec des formes enregsitrées lors de l'apprentissage, ou avec des surfaces séparant les domaines associés aux classes.\\

%En se jugeant elle-même, l'IA juge aussi la pertinence du prédicat " X appartient à la classe A" dans l'opération de classification ou de reconnaissance de formes. \\\\

%Le sujet est traité plus en détail en Annexe. On doit reconnaître que de toutes les opérations de l'intellect, le jugement est, à ce jour, la plus difficile à mathématiser.

%\textbf{Mathématisation du jugement (pour un système artificiel) :}\\\\
% __RESUME__IDEE__ Version Mathématisation du jugement (pour un système artificiel) 

%De même que dans la théorie Physique, le jugement pourra consister en une confrontation des actions ou des résultats du système artificiel avec la réalité.
%Par exemple, le robot aspirateur qui tombe dans un escalier, aura construit un faux modèle intérieur de la réalité extérieure.
%Le système de reconnaissance qui classifiera comme 'pont', ce qui est en réalité une maison, aura commis une erreur. 
%En ce sens, les mesures de performances des systèmes artificiels constituent une mesure quantitative de leur capacité à déterminer le Vrai et le Faux.
%Pour les systèmes de 'fact-checking', il faudrait évaluer leurs performances à partir de bases de faits absolument sûres, et reconnus comme vrais par toutes les parties en présence, quelques soient les opinions des uns et des autres.
%On ne peut quantifier l'adéquation entre le 'connu' et le réel qu'à la condition d'avoir une 'seconde source' pour connaître le réel. Cette seconde source est en général l' 'annotation'.\\\\


\section{Mathématisation de l'Apprentissage - Autonomie et Généralisation}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Mathématisation de l'apprentissage 

%Vapnik et Cervonenkis ont élaboré une théorie de l'apprentissage artificiel, fondée sur les probabilités, et permettant de caractériser un système de reconnaissnace, selon un critère nommé "VC-dimension". La théorie permet d'évaluer la capacité de généralisation d'une machine, en fonction de la taille de l'ensemble d'apprentissage, et de sa propre complexité. Il s'agit donc ici d'une théorie mathématique de l'apprentisage.\\\\

%Les sorties des réseaux neuronaux ont très tôt été interprétées comme des probabilités.
%(cf Refregier )\\\\
Les mathématiciens russes \textbf{Vapnik et Cervonenkis} ont proposé une théorie de l'apprentissage automatique.\\

La théorie procure une borne d'erreur de classification en fonction de l'erreur résiduelle sur l'ensemble d'apprentissage, le nombre d'éléments présents dans cet ensemble, et une caractéristique représentant la \textbf{complexité du système d'apprentissage}, nommée \textbf{dimension - VC}\\

La théorie VC permet ainsi de qualifier la capacité de généralisation d'une machine. \\

L'autonomie est, selon la définition de l'UE, une des principales caractéristiques d'une IA.\\

Pour les IAs faibles , l'autonomie réside en cette capacité de \textbf{généralisation}, établie par Vapnik et Cervonenkis.  Une IA faible est un système transitif, une machine séquentielle, dépourvue d'activité immanente (SFT). Tandis que pour l'être humain, l'autonomie est celle d'un \textbf{sujet doté d'une activité immanente}, la pensée (SAI). L'action trouve sa cause dans le sujet, non à l'extérieur de lui. Le sujet agit en fonction de choix qui peuvent être fondés sur les \textbf{qualias}, ou sur l'intelligence. Le sujet peut agir en particulier en fonction de choix éthiques, lesquels auront été examinés par l'intellect.\\

La théorie de Vapnik Cervonenkis peut donc être vue comme la Mathématisation, à la fois de l'apprentissage, et de l'autonomie d'un système artificiel.\\


% __RESUME__IDEE__ SECTION Conclusion du chapitre L'intellect humain et le cerveau  

%Rappel : le langage est reconnu unanimement comme une caractéristique de l'intellect humain. La pensée est une activité immanente, un discours intérieur par lequel l'intellect se parle à lui-même. La pensée dsicursive est utilisée par toutes les fonctions de l'intellect, l'abstraction, le jugement, le raisonnement.\\

%Les éléments premiers du langage, les mots, peuvent correspondre à des êtres singuliers (des personnes, des objets ...), mais aussi à des concepts universels. Ces concepts sont extraits de l'expérience courante par le processus d'abstraction. Arsitote les classes en 10 catégories, dont une, la substance, est en opposition avec les neufs autres. Il est possible d'établir une correspondance entre ces catégories (ontologiques), et les catagéories syntaxiques : la substance au sujet, la qualité à l'adjectif, l' action active ou passive, au verbe, etc ...\\
%A partir de ces élements premiers, il est possible de construire des propositions simples : sujet-prédicats : "Socrate est sage", "le ciel est bleu". Ces prédicats sont susceptibles de faire l'objet d'un jugement (selon le Vrai) : est-il vrai que Socrate soit sage, est-il vrai que le ciel soit bleu, etc ...\\

%Les jugements vrais peuvent ensuite être enchaînés pour former des raisonnements logiques.\\

%Le fonctionnement de l'intellect nécessite donc 3 opérations fondamentales, l'abstraction, le jugement et le raisonnement, sans compter la plus fondamentale de toutes puisque les trois premières l'utilisent : le langage.\\


%L'affirmation selon laquelle il serait possible de construire des Intelligences Artificielles doit donc être justifiée par la possibilité de faire réaliser ces quatre opérations par une machine.\\

%Cependant, la machine ne manipule que des nombres. Il est donc nécessaire d'établir un lien entre chacune de ces opérations et les Mathématiques. Dans ce document, nous avons appelé \textbf{mathématisation}, cette mise en correspondance.\\


%La Mathématisation la plus importante, et celle qui a permis le développement de l'informatique, est la correspondance établie par Boole, entre la Logique et l'Algèbre.

%Il reste donc a mathématiser les trois autres opérations de l'intellect : l'abstraction, le jugement, et le langage.\\

%L'abstraction peut être mise en correspondance avec l'opération de classification, laquelle peut être réalisées par une certaine catégorie d'IAs. Dans la classification, l'objet à représenter peut l'être par un élément d'un espace vectoriel, que l'on peut appeler "espace vectoriel graphique" si l'objet est représenté par son image.

%Le jugement peut être réalisé à travers l'élaboration d'un score de confiance.\\

%La performance linguistique : la technique du "plongement" est une méthode qui fait correspondre à un mot, un vecteur dans un "espace vectoriel sémantique". 
%Cet espace vectoriel est muni d'une notion de distance, qui permet de mesurer la proximité entre le sens de deux mots ou de deux phrases
%Il s'agit d'une avancée technologique remarquable, qui permet de contourner le problème de la compréhension du sens.
%Cette méthode permet une certaine analyse sémantique de la phrase. 
%Un autre algorithme est nécessaire pour générer la phrase (par exemple, la réponse à une question). les algorithmes de génération de phrases sont basés sur les %probabilités conditionnelles : état donné une séquence de mots, l'algorithme sélectionne le mot suivant, en choisissant dans un lexique, celui qui est le plus probable, étant donné lcette séquence de mots.\\

\newpage 

\section{Conclusion sur l'Intellect humain et les Intelligences Artificielles}
%  du chapitre "L'intellect humain et le calcul artificiel"


\textbf{Dans ce chapitre nous avons montré comment il a été possible de Mathématiser les principales fonctions de l'Intellect}. \\

Cette correspondance permet de comprendre pourquoi les IAs nous semblent dotées d'intelligence. Pour certaines fonctions, comme la reconnaissance de texte par exemple, les IAs ont des performances supérieures à l'humain. Les IAs génératives peuvent parfois montrer des capacités d'association d'idées supérieures à l'humain.\\

Cependant, nous avons montré aussi, simultanément, comment \textbf{les IAs diffèrent radicalement de l'intellect humain :}\\

\textbf{1)  L'abstraction différe de la représentation mathématique (vecteur-forme, gaphe, etc ...) et : } Le vecteur-forme de l'espace graphique, ou de l'espace sémantique représentant le mot ou l'image, diffère radicalement des concepts abstraits associés au mot. En effet, le produit de l'abstraction, l'idée, est un être en soi, qui, une fois généré dans l'esprit, s'affranchit de tout lien avec les éléments de la réalité physique qui ont participé à sa génération par l'intellect et l'opération d'abstraction.\\

Les vecteurs-forme, ou les autres éléments mathématiques représentant le mot ou l'image, restent attachés à ces réalités physiques. Un nouvel ensemble d'apprentissage produira de nouveaux vecteurs. C'est pourquoi ceux-ci n'ont pas la puissance de généralisation des abstractions, ils n'ont pas leur caractère universel et totalement détaché des caractéristiques des objets physiques individuels. \\
A contrario, l'abstraction possède une totale indépendance vis-à-vis des objets de la réalité physique dont elle a été extraite : par exemple, le concept de cercle, extrait par abstraction à partir d'un certain nombre d'objets concrets de forme circulaire, ne possède plus aucun des attributs de ces derniers. Il n'a ni taille, ni épaisseur, ni couleur, ni centre, ni rayon particuliers. De plus, il peut être dans un second temps, défini par le Mathématicien à partir de d'autres concepts, le point de la distance, ce qui permet à une personne qui n'aurait jamais vu d'objet circulaire, d'en dessiner un.\\

\textbf{2) Le raisonnement} est limité à la logique des prédicats, parfaite pour les Mathématiques, mais mal adaptée à la langue naturelle\\

\textbf{3) Le jugement  }reste une opération difficile, du fait qu'elle implique une relation entre l'IA et le réel. Or, les IAs sont à priori uniquement connectées à Internet (à l'exception des robots). De plus,  les IAs dites génératives ne sont pas capables de procurer un \textbf{score de confiance}, qui pourrait jouer le rôle d'un substitut au jugement.\\

\textbf{4) Emergence du sujet et des qualia : } Les IAs actuelles sont des IAs faibles (au sens donné par J. Searle), ce sont des SFT. Ce ne sont pas des sujets dotés d'une activité autonome (SAI). A ce jour, ni la question des qualia (hard problem), ni celle de la compréhension des idées abstraites ne sont résolues par les IAs\\

%Cependant, on peut se demander si des représentations mathématiques autres que celles présentées précédemment ne sont pas possibles ? La représentation mathématique des fonctions de l'intellect peut devenir un sujet en soi, indépendamment des différents algorithmes d'apprentissage et des supports matériels. Par exemple, peut-on parler d'une topologie de la pensée ? Les notions de distance sémantique utilisées actuellement dans les espaces vectoriels sémantiques sont-elles les plus pertinentes pertinentes ?\\


\textbf{5) Pensée discursive - autonomie de l'Intellect :} \\

Nous avons abordé la question de la \textbf{Pensée discursive et de l'IA}. Ce discours intérieur est la faculté la plus caractéristique de l'intellect humain. Les IAs actuelles n'en sont pas dotées, même s'il existe des simulations de ce type d'activité, en particulier dans le domaine de la preuve mathémpatique. De plus, dans le cas des Idées en général et du langage courant, on constate une diminution des performances dans le cas des systèmes de type GPT apprennant sur des textes générés aussi par des IAs. Ce qui peut-être un signe de la capacité de l'intellect humain à produire des idées originales. La pensée humaine serait ainsi une source d'information indispensable pour les IAs.\\

Selon la Philosophie traditionnelle, l'intellect est en partie \textbf{en acte}. Les fonctions de l'intellect ne sont pas strictement passives, elles nécessitent un \textbf{intellect agent}, dont l'action permet l'extraction de l'idée, au sein du phantasme présent dans l'imagination, elle même informée par les sens. L'intellect agent est aussi la faculté produisant le discours intérieur constituant la pensée. Il s'agit d'une \textbf{faculté autonome} (SAI) que l'on ne trouve pas dans les IAs, qui restent, à ce jour, des automates programmables (SFT). Le terme \textbf{autonomie} utilisé dans la définition de l'IA par l'Union Européenne n'a pas le même sens chez l'homme ou l'animal. Il s'agit de la capacité de généralisation des IAs, associée aux systèmes à apprentissage automatique, et qui permet à ces systèmes de se comporter de manière pertinente dans des situations n'appartenant pas à leur ensemble d'apprentissage. Il s'agit d'une \textbf{propriété de nature statistique}.\\


\textbf{Il est possible de conclure, étant donné l'échec de l'IA forte, et les raisons des performances des IAs faibles exposées précédemment, que les performances de ces IAs ne viennent en rien invalider les arguments traditionnels en faveur de l'immatérialité de l'intellect} \\

%\textbf{L'opération de "Mathématisation" a donc montré, à la fois l'origine des performances des systèmes artificiels, et en même temps, en quoi ceux-ci diffèrent radicalement de l'Intellect humain}. \\

Autrement dit, l'affirmation de Hobbes \textbf{toute pensée est un calcul} n'est en rien confirmée par les performances des IAs faibles. Inversement, il n' a pas été démontré que la proposition de Hobbes était fausse dans le cadre d'une théorie du calcul plus générale que la Machine de Turing.\\



%La Pensée discursive est sans doute la faculté la plus caractéristique de l'Intellect humain. Rappelons que Descartes a fondé son système philosophique sur cette intution profonde selon laquelle il est avant tout une 'chose pensante', une 'res cogitans'. Cette faculté est immanente, l'intellect humain est de ce point de vue un SAI. \\

% Selon la Philosophie traditionnelle, l'acte de connaissance consiste à  'devenir l'autre sans être autre'. L'acte de connaissance de l'Idée ou du concept abstrait est donc nécessairement le fait d'une substance immatérielle, l'intellect patient, 'en puissance' de concevoir l'Idée. La compréhension de l'idée nécessite donc une 're  - présentation' de celle-ci à l'intellect patient, sous forme d'une proposition. Les termes de la proposition peuvent re-présenter soit des objets concrets, soit des abstractions, et les règles grammaticales permettent d'établir des relations complexes entre êtres matériels ou immatériels, individuels ou universels. La finalité de la Pensée est donc la compréhension de l'Idée par l'Intellect patient. Les opérations de l'intellect (abstraction, pensée, etc ...) nécessitent aussi une cause, qui soit en acte. Si cette cause était en puissance, elle nécessiterait une autre cause en acte, et il y aurait ainsi une régression à l'infini. Cette cause en acte est l'intellect agent. L'intellection est ainsi le fait d'une substance immatérielle, composée de l' intellect patient et de l' intellect agent. La cause efficiente est l'intellect agent, cause immatérielle de l'intellection (une cause matérielle ne pouvant agir sur la substance immatérielle)\\

%On pourrait imaginer simuler la pensée discursive dans une IA. Un opérateur générerait du texte, qui serait analysé par un autre opérateur. \\

%1) Cause efficiente :  la génération de la proposition devrait avoir une cause. Or les IAs sont fondamentalement des SFT, des automates séquentiels, et la fonction réalisée est inscrite dans un programme. Il est possible dans une certaine mesure de simuler le hasard. Les propositions seraient donc nécessairement, soit des séquences de termes au hasard (respectant quand même des règles syntaxiques), soit des séquences produites par des système à base de règles, ou encore des séquences produites par des règles statistiques (ce qui est le cas actuellement). Au mieux, elles ne peuvent que représenter des idées déjà émises par des intellects humains, mais pas d'idée originale. Ceci pour ce qui concerne la cause efficiente, la fonction génératrice de la phrase.\\

% 2) Cause finale : il reste à traiter de la finalité d'un tel système.  Les propositions ainsi générées devraient être l'objet d'un jugement , qui consisterait soit en une évaluation selon la logique, soit en une confrontation à la réalité. Le résultat étant la possibilité d'établir automatiquement des vérités nouvelles.  Cette question ne doit pas être sous-estimée. En effet, les Mathématiciens s'intéressent à des systèmes de vérification de démonstrations, ou de génération automatique de preuves. A l'heure où ces lignes sont écrites (2026), ces systèmes sont capables de produire des raisonnements assez simples (première année de thèse) , mais ils ne sont pas capables de résoudre des problèmes ouverts, sans intervention humaine. Nous avons vu que le raisonnement est la faculté de l'intellect la plus facile à réaliser artificiellement, étant donné le caractère presque mécanique du rasionnement logique.  Il ne faut donc pas s'étonner en cas d'annonce sensationnelle, affirmant qu'une machine aurait réussi à démontrer un théorème, avant les Mathématiciens, ou encore qu'une machine aurait démontré un nouveau théorème mathématique ou résolu une conjecture. Nous restons ici dans le domaine propre de la machine : la logique mathématique. Il ne s'agit pas d'une compréhension d'une vérité mathématique, mais de la réalisation d'un algorithme qui pourrait, par exemple, être comparé à la recherche d'un chemin dans un graphe.\\

%On ne trouve donc pas, dans les IAs actuelles, l'équivalent de la Pensée discursive et abstractive de l'homme.


%Ainsi, certains systèmes peuvent apprendre à simuler le raisonnement mathématique, ou à vérifier la validité d'un raisonnement complexe. Les Mathématiciens ont une très bonne intuition, qui leur permet d'émettre des conjectures, soit encore, des énoncés mathématiques dont il laissent la démonstration à leurs successeurs. 

%Ce genre de système existe, dans le domaine des Mathématiques. et l'on retombe ici dans la question du jugement. De tels systèmes existent 

%En effet celui-ci aurait, dans le cas de la machine, une cause physique, et l'on risque ainsi d'avoir une \textbf{régression à l'infini} : le discours intérieur ayant une cause matérielle, qui elle aussi doit avoir une cause matérielle, etc ... D'autre part, une IA faible, n'étant pas un sujet ne  \textbf{ne peut se parler à soi-même}, il y aurait contradiction dans les termes. \\


%\textbf{Autonomie et liberté de l'Intellect : }

%On peut donc conclure cette section en affirmant que le grand succès de l'IA faible est dû aux raisons suivantes :\\\\

%1) La possibilité de mathématiser les principales fonctions de l'intellect, en particulier l'abstraction et le raisonnement.\\
%2) L'apprentissage statistique massif, sur des milliards de propositions, qui expriment autant de pensées émises par des intelligences humaines. Aucun humain n'a accès à une telle quantité d'informations.\\
%3) La représentation des mots dans un espace vectoriel sémantique qui permet à la machine  d'effectuer des rapprochements ou des recherches de nature sémantique, à l'adie d'une fonction distance.\\\\

%Cependant, cette mathématisation ne fait qu'approcher sans l'atteindre, l'intellect humain :\\\\

%La classification diffère de l'abstraction\\
%La représentation du concept dans un espace vectoriel sémantique n'a pas le degré d'universalité de l'abstraction. Cette représentation reste attachée à l'ensemble d'apprentissage qui l'a produite\\


% La pensée peut être vue comme la  simulation d'un dialogue avec une personne extérieure. De la même façon, par l'imagination, le cerveau recrée, non pas les stimuli générés par les organes sensoriels, activés par des causes physiques extérieures, mais les qualia générés par ces stimuli. Il est ainsi possible d'imaginer un ciel bleu, ou un goût particulier. Le cerveau est un grand simulateur, et on peut se demander en quoi cette simulation est nécessaire ?  La réponse est ici que par la pensée, l'intellect génère une parole qui lui permet de réactiver ses fonctions propres (abstraction, jugement, raisonnement). L'intellect agent, par la pensée, vienrt



%Le verbe intérieur doit avoir une cause, qui peut soit être matérielle soit immatérielle. La science contemporaine écartant l'immatériel, doit trouver cette cause dans la matière. Certains la trouveront dans la mémoire (on pense à ce qu'on a vécu), d'autres dans l'inconscient, d'autres dans la sensibilité (on pense à ce qui nous tracasse), d'autres dans le contexte (on pense à une réponse à une question posée). 

%Par contre cette raison d'être existe dans le cadre de la conception thomiste de l'intellect :  l'idée pourrait se imprimer dans l'intellect patient au moyen du verbe intérieur. Autrement dit, l'idé est dans l'intellect immatériel, mais ce dernier ne peut réactiver la compréhension, ou le jugement de l'idée de manière autonome (la totale autonomie de l'intellect, c'est la vision de Descartes. Il a besoin de réactiver 

%Ainsi, la fonction linguistique a-t-elle pu être mathématisée, à la fois dans l'analyse et dans la génération de la phrase. Ces deux phases utilisent des modèles de lanage appris sur des milliards de phrases.

%On constate que la mathématisation des systèmes de calcul artificiel fait surtout appel à deux domaines des Mathématiques, l'algèbre linéaire (Espace Vectoriels) et les probabilités. 



%On peut noter ici une connexion avec le calcul quantique qui est probabiliste par nature, adapté par nature aussi à l'algèbre linéaire, et enfin parallèle par nature.\\\\
\newpage

\chapter{L'Intellect humain et le cerveau}

% __RESUME__IDEE__ CHAPTER VII L'Intellect humain et le cerveau 

%Au vu des connaissances procurées par les neurosciences, les arguments concernant l'immatérialité de l'intellect sont-ils caduques ou non ?\\
%La visualisation de la pensée discursive est-elle un élément en faveur de la notion de verbe mental chez Saint Thomas, au détriment de la 'res cogitans' de Descartes.
%L'observation d'une activité neuronale immanente dans le cerveau pose la question de sa cause.
%Activité immanente et pensée discursive posent la question de la cause de ces activités neuronale. Pour éviter une régression à l'infini, n'est-on pas obligé de poser l'existence d'une cause immatérielle ?
%La recherche en Neurosciences établit une correspondance entre des activités neuronales, et des ressentis subjectifs connus par communication avec la "première personne" (le sujet) : le "hard problem", soit encore l'émergence de ce sujet et des qualia reste toujours inexpliqué, et par nature, en dehors du champ des neurosciences.\\\\

Rappel de la problématique initiale – l'intelligence et la matière : dans le cadre de la question initiale sur l'immatérialité de l'intellect, il est nécessaire de prendre en compte les résultats des Neurosciences, et de les confronter aux preuves anciennes sur l'immatérialité de l'intellect. Avons nous aujourd'hui des raisons de penser que les Neurosciences et plus généralement les Sciences Cognitives, sont à même de résoudre la question du dualisme de l'esprit et de la matière ?\\\\

\section{Les moyens d'observation actuels de l'activité cérébrale}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Les moyens d'observation actuels de l'activité cérébrale 

\begin{itemize}

\item
1) fMRI :\\\\
Les scanners d'Imagerie par Résonance Magnétique (IRMf) constituent un progrès très important dans l'analyse de l'activité cérébrale. Un de leurs grands avantage est de ne pas être invasifs : leur interaction avec les tissus neuronaux ne provoque aucune altération. Ils ne détectent pas directement l'activité électro-chimique des neurones, mais l'apport en oxygène par l'hémoglobine dans les régions actives. Leur résolution temporelle et spatiale est limitée :\\
Leur résolution temporelle est de l'ordre de 3 clichés par seconde. Ils ne peuvent pas suivre la commutation des neurones\\
La resolution spatiale dépend de l'intensité du champ magnétique. Pour les scanners médicaux, le champ est de 1.5 Tesla ou 3Tesla
En 2024, l'IRM le plus puissant est celui du CEA (Iseult - 11.7 Tesla). Sa résolution (voxel) est un volume élémentaire de 0.2 * 0.2 mm² dans le plan et de 1mm en profondeur, ce qui correspond à quelques milliers de neurones. \\
%Leur résolution spatiale est de 50.000 neurones / mm ( J.P. Tassin)\\\\
%enregistre l'activité neuronale récente, dans chaque partie du tissu cérébral

\item
2) EEG, MEG :\\\\
Les électro-encéphalogrammes (ou magnéto-encéphalogrammes) mesurent l'activité électro-magnétique globale. Ils ont une bonne résolution temporelle mais ils ne procurent pas de mesure locale précise de l'activité neuronale. Ils sont aussi non invasifs\\

\item
3) Électrodes enfoncées profondément dans le cerveau : elles permettent une mesure locale précise de l'activité neuronale, mais elles sont invasives. Elles ne peuvent être effectuées que dans le cadre d'une opération du cerveau.\\

\item
4) SMT (Stimulation Magnétique Transcranienne).\\\\
Il ne s'agit pas ici à proprement parler d'un instrument d'observation, mais d'un outil permettant de simuler des lésions temporaires du cerveau, en appliquant des champs magnétiques variables, produisant des courants induits dans le cerveau. Contrairement à ce que l'on pourrait penser, ces méthodes sont non invasives\\\\

\end{itemize}


%mise en correspondance de l'expérience mentale et sensorielle du sujet avec l'activité cérébrale nécessite le témoignage d'un sujet qui permet de réaliser 


%(Note Dehaene insiste ici sur l'activité interne, autonome du cerveau, qui s'oppose à la vision fonctionnaliste ou comportementaliste, qui est celle du test de Turing. Ici Dehaene %est proche de Searle, mais aussi de Y. Floucat (le verbe intérieur)

\subsection{L'élaboration d' une science de la conscience}

Dans ce chapitre, nous nous appuyons essentiellement sur l'ouvrage de \textbf{S. Dehaene, "La conscience et le cerveau"} (2014) (Ref 4).
L'auteur est à la recherche  d' une \textbf{signature neuronale de la conscience}, c'est-à-dire d'un critère permettant de distinguer, dans l'activité neuronale, les états conscients des états inconscients. A l'état d'éveil, à la vue d' un objet, nous sommes soit capables de transmettre à autrui l'information acquise sur cet objet, soit incapables. Dans le premier cas, l'auteur parle d'\textbf{accès conscient}. Cet accès conscient est un phénomène bien défini, qui permet une étude rigoureuse de la signature du conscient dans l'activité neuronale . \\

Le livre commence par une description de l'inconscient, suivie par la mise en évidence d'activités neuronales propres aux états conscients, et se termine par la proposition d'un modèle théorique permettant la synthèse des résultats précédents : l' \textbf{Espace de Travail Neuronal Global}.\\

Le Chapitre VII contient un passage, "Des Machines conscientes", traitant de la possibilité d' IA fortes (SAI), et qui concerne donc directement le thème traité ici.\\

Le Chapitre II du livre est consacré à l'inconscient. L'auteur rappelle que de nombreuses opérations mentales sont effectuées de manière insconsciente, et que ce fait était connu plusieurs décennies, voire plusieurs siècles avant Freud. Parmi ces opérations, on trouve la reconnaissance et la classification d'images, l'interprétation des mots, l'établissement de relations complexes entre perception et action. L'auteur cite aussi les points de vue de deux mathématiciens, Hadamard et Poincaré, qui témoignent du rôle de l'inconscient dans la démonstration de théorèmes mathématiques. Ainsi Hadamard divise-t-il le processus de la découverte en mathématiques, en 4 étapes : initiation, incubation, illumination, vérification. Poincaré pose la question "L'insconscient n'est-il pas supérieur au conscient ?". Selon S . Dehaene, la sience contemporaine répond à cette question par un "oui" retentissant.\\

Néanmoins, ces constatations ne doivent pas amener à réduire exagérément l'importance du conscient. Poincaré fait ainsi remarquer que les processus inconscients n'ont pu se produire qu'à la suite d'une réflexion consciente, et qu'ils nécessitent ensuite, une vérification consciente. \\

Les facultés de l'intellect que nous considérons dans ce document (abstraction, jugement, raisonnement, discours intérieurs), sont à priori considérées comme conscientes, même si l'on doit admettre qu'elles peuvent utiliser de nombreux processus inconscients. \\ 

L'auteur rappelle aussi l'importance de la connaissance obtenue directement du \textbf{sujet}, lequel peut exprimer ses ressentis (qualia), et sa pensée (discours intérieur) : l'objet de la recherche consiste à établir une correspondance entre d'une part l'activité neuronale, et d'autre part le ressenti du sujet, ou encore la relation entre le substrat neuronal et l'expérience psychique.\\

La nature de la connaissance neuro-scientifique réside dans cette correspondance. La subjectivité (émergence d'un sujet) se trouve au cœur du problème traité ici.\\

 S. Dehaene insiste sur l'importance primordiale de la source d'information que constitue le sujet. Les statistiques confirment la valeur des témoignages subjectifs, et les rapports subjectifs peuvent et doivent être crus (en opposition au point de vue des comportementalistes et des éliminationistes).\\

Note : les passages en italique sont des extraits de l'ouvrage de S. Dehaene : \\

% __RESUME__IDEE__  SUBSECTION L'établissement d' une science de la conscience  

Les recherches de S. Dehaene et al \textbf{(le cerveau et la conscience)}, ont permis la mise en évidence de \textbf{signatures neuronales de la conscience}, ce qui rend possible une  \textbf{science de la conscience}, débouchant sur des applications cliniques.\\\\

S.Dehaene a proposé un modèle théorique permettant une synthèse des résultats d'observation : l' \textbf{Espace de Travail Neuronal Global} (ETNG en Français ; GNWT : Global Neural Workspace Theory en Anglais). La notion d'Espace neuronal global ouvre la porte à celle d' espace intérieur pour des expériences sur la pensée, c'est-à-dire sur des opérations mentales immanentes, séparées du monde extérieur. \\

Autre propriété essentielle de l'espace neuronal global, l' \textbf{autonomie} : le cerveau est le siège d'une intense activité spontanée (SAI), il est constamment traversé par des motifs globaux d'activité interne, qui ne trouvent pas leur source dans le monde extérieur. La cause de cette activité est interne, il s'agit d'une propriété d'activation en partie aléatoire. \\

Par conséquent, à l'opposé de la métaphore de l'organe de Descartes, notre Espace Neuronal Global (ENG) ne travaille pas selon un mode « entrée-sortie » (SFT). Selon l'auteur, la conséquence est une machine à \textbf{ Volonté libre } qui résout le problème posé par Descartes . La science de la conscience est déjà plus qu'une hypothèse, elle a des applications cliniques.\\

%(Il semble cependant que l'auteur se contredise en parlant d'une part d'activité spontanée « en partie au hasard », et de « volonté libre » d'autre part, car les deux sont incompatibles).

Pour reprendre notre terminologie initiale, ces recherches confirment que le cerveau est un SAI (Système à Activité Immanente) et non un SFT (Système Fonctionnel Transitif).\\

Le livre montre aussi l'importance de l'\textbf{activité insconsciente} du cerveau. Celle-ci est chargée d'une grande partie du métabolisme, de la gestion d'autres organes, même si certains, comme le coeur ou le système digestif possèdent leurs propres réseaux neuronaux, ou encore de l'élaboration des ordres moteurs. Mais le cerveau peut aussi réaliser des tâches de traitement de l'information de manière inconsciente. Toutes ces tâches inconscientes sont effectuées en parallèle. L'inconscient est donc capable de superposer les tâches, à la différence du conscient, qui ne réalise qu'une tâche à la fois.\\

Il est aussi possible d'observer l'activité neuronale correspondant à la pensée discursive. Certaines régions du cortex préfrontal élaborent des plans, et travaillent comme un simulateur en boucle fermée, en interaction étroite avec notre imagination et notre mémoire à long terme. Elles sont le lieu  d'un discours intérieur qui nous permet de réfléchir sur nous-mêmes sans aide extérieure.\\

L'activité cérébrale peut aussi « copier la machine » : lorsque nous faisons du calcul mental, par exemple, nous construisons intérieurement une « petite machine à calculer ». Mais les choses ne doivent pas être inversées : ce n'est pas parce qu'il capable de se transformer temporairement en Machine de Turing, que notre cerveau EST une Machine de Turing.\\

\subsection{\textit{Le futur de la Conscience} : }


Dans le dernier chapitre  (ch 7), l'auteur aborde la question de la conscience chez le petit enfant et chez l'animal ainsi que les maladies propres à la conscience (schizophrenie). Ce chapitre traite aussi de deux  thèmes qui concernent directement le sujet de ce document : d'une part la pensée discursive, critère de distinction entre l'homme et l'animal,  et d'autre part, 'la conscience et les machines'.\\ 

\textbf{Des animaux conscients ?}\\

L'Animal : \textit{\textbf{l'espace de travail neuronal} n'est pas réservé à l'humain, on le retrouve chez les singes comme chez la souris. De plus, les animaux peuvent apprendre à réaliser des tâches montrant qu'ils possèdent une subjectivité, une capacité à maintenir l'information un certain temps dans cet espace de travail. Tout montre que certains animaux possèdent une signature neuronale des états de conscience.}\\

\textbf{Le caractère unique de la conscience humaine : }\\

\textit{Qu'est-ce qui distingue précisément le cerveau humain de celui de l'animal ? Les systèmes cérébraux de l'homme se retrouvent chez d'autres espèces animales. Ce qui semble typiquement humain, c'est la "capacité de les combiner en un 'langage de la pensée'". Le caractère unique de l'être humain réside dans la façon particulière dont nous formulons explicitement nos idées, en utilisant des structures de symboles, imbriquées et récurrentes. Selon cet argument, et en accord avec Noam Chomsky, le langage a évolué en un système de représentation plus qu'en un moyen de communication ... je propose l'idée que ce langage de la pensée sous-tend de nombreuses capacités propres à l'humain, depuis la conception d'outils complexes à la production des mathématiques les plus élevées ... ainsi que nos capacités sophistiquées de conscience de soi. La fonction récursive du langage humain peut servir à la production de pensées complexes imbriquées, qui restent innaccessibles à d'autres espéces. Ex : "Il pense que je ne sais pas qu'il ment."}Í\\

\textbf{Le substrat neuronal du langage : }\\

\textit{Il est possible que l'espace neuronal de l'homme soit unique parmi les primates en ce qu'il possède  des adaptations uniques pour la manipulation interne de pensées composées, et de croyances. Certains indices neurobiologiques, quoique rares, sont compatibles avec cette hypothèse :}\\

\textit{Le cortex préfrontal, un centre pivot de l'espace de travail conscient, occupe un volume conséquent des cerveaux de la plupart des primates - mlais dans l'espèce humaine, il est considérablement plus étendu.\\}

\textit{De tous les primates, les neurones préfrontaux humains sont ceux qui ont le plus grand arbre dendritique (note : le plus grand nombre de signaux en entrée)\\}

\textit{Des régions du lobe frontal antérieur et médian, s'activent systématiquement quand nous exerçons nos talents en raisonnement social ou rétro-orienté. Une de ces régions, nommée cortex frontopolaire, ou encore "aire 10 de Brodmann", est plus grande chez homo sapiens que chez n'importe quel autre primate. La matière blabnche sous-jacente, qui sert de support aux connections à grande distance, est disproportionnée ches les humains... tous ces réusltats font du cortex préfrontal antérieur, un candidat sérieux pour être le lieu de nos capacités introspectives spécifiques.\\}

\textit{L'aire de Broca, la région frontale gauche antérieure, est aussi une région spéciale jouant un rôle critique pour le langage humain. Ses neurones de la couche 3 qui envoient des signaux à longue distance, sont plus largement espacés chez les humains, ce qui permet une plus grande interconnection. .. Je ne serais pas surpris ... si les neurosciences cognitives découvraient dans le cerveau humain des microcircuits uniques donnant accès à un nouveau niveau d'opérations récursives analogues au langage.\\}

\textit{Seulement dans l' espèce humaine, la puissance de ce système de communication a, dans un deuxième temps , été accélérée par une deuxième évolution : l'émergence d'un \textbf{langage de la pensée}, nous permettant de formuler des idées sophistiquées, et de les partager avec d'autres.\\}


\textbf{La Machine : }\\

Peut-on envisage la simulation, sur un ordinateur, de la fonction de conscience ?\\

L'auteur ne voit  pas de contradiction logique dans cette possibilité, et la considère même comme un axe de recherche très prometteur : \textbf{un défi que la science du calcul pourrait résoudre dans les décennies à venir}.\\ 

S. Dehaene propose même une architecture logicielle composée de nombreux programmes spécialisés (reconnaissance faciale, détection du mouvement, navigation spatiale, génération de la parole, etc ...). Certains de ces programmes prendraient leurs entrées depuis l'intérieur plutôt que de l'extérieur du système, procurant ainsi une forme d'introspection ou de connaissance de soi.\\

\textit{Les ordinateurs actuels possèdent les rudiments de cette idée, puisqu'ils sont équipés de dispositifs de mesure de la charge de la batterie, de l'espace disque disponible, de l'intégrité de la mémoire, etc ... } (On voit qu'ici, l'auteur cherche à passer des SFT aux SAI).

\textit{Il semble manquer actuellement \textbf{ trois fonctions critiques} :}

\begin{itemize}

\item
\textbf{communication flexible  :} \textit{les ordinateurs ont besoin d'un mécanisme de communication inter-process, comparable à celui que l'on trouve dans l'espace de travail neuronal.\\}
\item
\textbf{plasiticté : }\textit{ les ordinateurs ont besoin d'un puissant algorithme d'apprentissage, permettant au système de s'adapter à son environnement, ainsi qu'aux bizarreries de  sa propre architecture.\\}
\item 
\textbf{autonomie : } \textit{en l'absence de toute action de l'utilisateur, l'ordinateur utiliserait son propre système de valeurs pour déterminer quelles données sont suffisamment dignes d'intérêt pour être examinées lentement dans l'espace de travail. Une activité spontanée laisserait en permanence des pensées \textbf{au hasard} entrer dans l'espace de travail, où elles seraient acceptées ou rejetées, en fonction de leur adéquation avec les \textbf{objectifs fondamentaux de l'organisme}. Même en l'absence d'entrées, un flux séquentiel d'états internes fluctuant apparaitrait.\\}

\textit{Le comportement d'un tel organisme simulé rappelerait notre propre variété de conscience. Sans aucune intervention humaine, elle définirait ses propres objectifs, explorerait le monde, et apprendrait à connaitre ses propre états internes. A chaque instant, elle focaliserait ses ressources sur une unique représentation interne, ce que l'on pourrait nommer son état conscient.\\}

\textit{Il faut reconnaître que ces idées restent assez vagues (!). }

Mais en principe, l'auteur ne voit pas de raison pour laquelle celles-ci ne mèneraient pas à une conscience artificielle.\\

\textbf{(1) La question de l'émergence du sujet et des qualia :} \\

\textbf{Arguments de ceux qui sont en désaccord avec ce point de vue sur la machine consciente:}\\

\textit{\textbf{Ned Block} (NYU) concède que l'espace de travail peut epxliquer l'accès conscient, mais qu'il reste intrinsèquement incapable d'expliquer les qualia soit encore les états subjectifs de ressentis bruts de "ce que c'est" que d'expérimenter un ressenti, une douleur, ou un beau coucher de Soleil.\\}

\textit{\textbf{David Chalmers}, philosophe de l'Université de l'Arizona, a un point de vue similaire. Chalmers est célèbre pour avoir introduit la distinction entre le problème facile et le problème difficile de la conscience. \textbf{Le problème facile consiste à expliquer les différentes fonctions du cerveau} : comment nous reconnaissons un visage, un mot, un paysage ?  Comment nous générons des phrases, comment nous extrayons des informations grâce aux sens ? Bien que toutes ces questions soient associées à la conscience, Chalmers argumente en affirmant qu'elles concernent des mécanismes objectifs du système cognitif, et, par conséquent, nous avons toutes raisons de penser que des recherches en psychologie cognitive ou neurosciences y répondrons.\\}

A l'opposé, \textbf{le problème difficile est :}\\

\textit{la question de comment ces processus dans le cerveau permettent l'émergence de l'expérience subjective : la façon dont elles sont ressenties par le sujet. Par exemple, quand nous voyons, nous expérimentons des sensations visuelles, telle qu'un bleu intense. Ou bien, pensez au son ineffable d'un hautbois lointain, une douleur intense, une étincelle de joie, ou la qualité de la méditation d'une pensée ... Ce sont ces phénomènes qui constituent le vrai mystère de l'esprit."\\}


\textit{\textbf{Selon Dehaene, Chalmers aurait inversé les étiquettes : } c'est le problème facile qui est difficile, tandis que le problème difficile semble tel, parce qu'il partirait d'\textbf{intuitions mal définies}. Une fois notre intuition éduquée par les neurosciences cognitives et les simulations sur ordinateur, \textbf{le problème difficile de Chalmers s'évaporera} (éliminativisme). Le concept hypothétique de \textbf{qualia}, pure expérience mentale détachée de tout rôle de traitement de l'information, sera vu comme une idée étrange de l'ère pré-scientifique, un peu comme le \textbf{vitalisme}, la pensée trompeuse du 19ème siècle selon laquelle, quelles que soient les connaissances accumulées au sujet des mécanismes chimiques des organismes vivants , celles-ci ne rendront jamais compte des propriétés uniques de la vie. ... \\}

\textit{La science de la conscience  explique déjà des parties significatives de notre expérience subjective, et je ne vois pas de limite à cette approche.}\\

\textbf{(2) La question de la liberté de la Volonté :} \\

\textit{Un argument philosophique relié à cette question affirme que, malgré tous nos efforts pour simuler le cerveau, il manquera toujours à nos logiciels une caractéristique clé de la conscience humaine : \textbf{la Volonté libre}. Pour certains, une machine à volonté libre constitue une contradiction dans les termes, parce que les machines sont déterministes ; leur comportement est déterminé par leur organisation interne et leur état initial. Leurs actions peuvent être imprévisibles, du fait de l'imprécision des mesures et du chaos, mais elles ne peuvent pas s'éloigner de la chaîne causale dictée par leur organisation physique. Ce déterminisme semble ne pas laisser de place à la liberté de la personne.\\}

%Comme l'écrivit le poète et philosophe \textbf{Lucrèce} au premier siècle avant Jésus-Christ :\\

%"Si tout mouvement est interconnecté, le nouveau émanant du vieux selon un ordre déterminé - si les atomes
% ne font jamais d'écart produisant quelque nouveau mouvement brisant les liens du destin, l'infinie séquence des causes et des effets - quelle est l'origine de la volonté libre que possèdent certains êtres vivant sur Terre ?"\\

\textbf{Arguments de certains scientiques :}\\

\textit{Même des scientifiques contemporains de premier ordre considèrent ce problème si insurmontable, qu'ils sont à la recherche de nouvelles lois de la Physique. Seule la \textbf{Mécanique Quantique}, argumentent-ils, permet d'introduire un élément de liberté.\\}

\textit{\textbf{John Eccles (1903- 1997)} ... fut un de ces neurosceptiques. Selon lui, le principal problème des neurosciences était de comprendre "comment le moi contrôle son cerveau"...  un expression contestable qui a des relents de dualisme. Il finit sans raison par supposer  que les pensées immatérielles de l'esprit agissent sur le cerveau matériel en modifiant les probabilités des évènements quantiques au niveau des synapses. \\}

\textit{Un autre brillant scientifique contemporain, \textbf{Sir Roger Penrose}, admet que la conscience et la liberté de la volonté nécessitent la Mécanique Quantique. Penrose, avec l'anesthésiologiste Stuart Hameroff, a développé une conception saugrenue du cerveau en le considérant comme un calculateur quantique. La propriété permettant à un système quantique d'être en plusieurs états simultanément serait exploité par le cerveau humain pour contourner le théorème (d'incomplétude) de Gödel.\\}

\textit{Cependant, la majorité des Physiciens considèrent que le cerveau ne peut être un calculateur quantique. De plus, même si c'était le cas, le caractère probabiliste des systèmes quantiques ne correspond pas à notre notion de volonté libre.\\}

\textit{Comme l'argumente de manière convaincante le philosophe contemporain\textbf{ Daniel Denett}, une \textbf{ pure forme de hasard} dans le cerveau ne nous procure \textbf{ aucune sorte de liberté digne de ce nom}. Rien ne pourrait être plus éloigné de notre conception de la liberté.\\}



\textbf{Contrôle de la Pensée sur les impulsions : }\\

\textit{Quand nous discutons de \textbf{Volonté libre}, nous parlons d'une forme bien plus intéressante de liberté. Notre croyance dans la liberté de la volonté exprime l'idée que, sous les bonnes circonstances, nous avons la possibilité de guider nos décisions par nos \textbf{ pensées de haut niveau}, nos valeurs, nos expériences passées,  et nous exerçons un \textbf{ contrôle sur nos impulsions indésirées de plus bas niveau}.\\}

\textit{Chaque fois que nous prenons une décision autonome, nous exerçons notre volonté libe en considérant toutes les options disponibles, en les pondérant, et en choisissant celles que nous préférons. Un certain dergé de hasard peut entrer dans ce choix volontaire, mais ce n'est pas la caractéristique principale. La plupart du temps, nos actes volontaires sont tout sauf aléatoires. Ils consistent en un passage en revue méticuleux des choix, suivi par la sélection délibérée de celui que nous préférons.\\}

\textit{Cette conception de la volonté libre ne fait pas apel à la Mécanique Quantique. Notre espace neuronal global nous permet de collecter toute l'information nécessaire, à la fois en provenance des sens et de notre mémoire, de la synthétiser, d'évaluer ses conséquences, de les pondérer aussi longtemps qu'on le souhaite, et evéntuellemenbt d'utiliser cette réflexion interne pour guider nos actions. C'est ce que nous appelons une décision volontaire.\\}


\textit{... Clairement nos états cérébraux ne sont pas sans cause, et n'échappent pas aux lois de la Physique. Mais nos décisions sont authentiquement libres chaque fois qu'elles sont basées sur une  \textbf{délibération consciente et autonome, sans contrainte}, et pesant méticuleusement le pour et le contre, avant de s'engager dans une action.}

\textit{Selon moi, une machine dotée d'une volonté libre n'est donc pas une contradiction dans les termes, juste une description en raccourci de ce que nous sommes. J'imagine sans problème un système artificiel capable de décider volontairement de la direction de son action.\\}

\textit{Même si notre architecture cérébrale était totalement déterministe, comme une simulation d'ordinateur, il serait toujours légitime de dire qu'elle exerce une forme de volonté libre.\\}

\textit{Chaque fois qu'une architecture neuronale possède autonomie et délibération, nous avons raison de l'appeler "un esprit libre" - et à partir du moment où nous faisons du "reverse-engineering" dessus, nous apprenons à la reproduire dans des machines artificielles.\\}

\textit{Pour résumer, ni les qualia ni la volonté libre ne semblent poser de problème philosophique majeur pour la conception d'une machine consciente.\\}


\textbf{Commentaires : }\\

\textbf{Qualia} : l'auteur propose ici un point de vue qui ressort de l'\textbf{éliminitavisme} : l'émergence du sujet et des qualia serait un faux problème, une illusion. Cette question serait donc progressivement résolue par les avancées des neurosciences, à l'instar de la biologie qui a progressivement rendue caduc le concept de \textbf{force vitale}.\\

Note : le terme \textbf{autonome} doit ici être pris dans un sens négatif. Il signifie \textbf{en l'absence de cause externe}. \\

Le \textbf{hasard} est bien requis pour la génération des pensées, mais celles-ci sont dans un second temps sélectionnées en fonction d'un critère de pertinence, par exemple, les \textbf{objectifs fondamentaux de l'organisme}. Une \textbf{délibération consciente} permet ainsi un jugement des Idées. Enfin ce processus de délibération exerce un contrôle sur les processus de plus bas niveau (les impulsions) : il y a une hiréarchisation des process.\\


S.Dehaene développe ici des idées que  nous avons classées dans le \textbf{physicalisme} ou monisme matérialiste : l'ordinateur comme le cerveau sont des systèmes matériels de traitement de l'information, et il n'y a pas de raison qu'ils ne puissent réaliser les mêmes tâches. On retrouve ici la profession de foi des promoteurs de l'IA.\\


Ce qui semble contradictoire :\\

\textbf{1) L'éliminativisme :}  Dans la première partie du livre, l'auteur note l'importance de la communication avec le \textbf{ sujet}. Or ce dernier connait le monde extérieur à travers les \textbf{qualia}. A ce stade de l'exposé, il semblait bien que ni le sujet ni les qualia n'étaient des \textbf{intuitions mal définies}. S. Deheane considère que la question de l'émergence du sujet a été résolue, et en même temps affirme que le témoignage du sujet est absolument primordial dans l'étude de la conscience. On ne comprend plus très bien en quoi le témoignage du sujet est nécessaire, si ce que ressent le sujet devient observable physiquement, niant ainsi le rôle des qualia.\\

Or il semble qu'il soit toujours aussi impossible aujourd'hui qu'à la date de publication du livre, d'expliquer à un aveugle de naissance, ce que sont les qualia "couleurs", ce qu'est le ressnti 'rouge'.\\

\textbf{2) Le Hasard : } (p261) (description d'une "machine consciente") : \textit{Une activité spontanée laisserait en permanence des pensées \textbf{au hasard} entrer dans l'espace de travail, où elles seraient acceptées ou rejetées, en fonction de leur adéquations avec les objectifs fondamentaux de l'organisme}.\\

A ce moment, l'autonomie est conçue comme une activité aléatoire immanente au sujet. Mais ensuite il est écrit  \textit{une pure forme de hasard dans le cerveau ne nous procure aucune sorte de liberté digne de ce nom}". On ne peut qu'adhérer à la seconde proposition, cependant celle-ci semble être en contradiction avec la première.\\

\textbf{3) La Volonté et le contrôle hiérarchique  :}\\

 \textit{Par \textbf{Volonté libre} nous exprimons l'idée que nous pouvons guider nos décisions par nos pensées de plus haut niveau, par nos croyances, nos valeurs et nos expériences passées, et que nous pouvons exercer un contrôle sur nos impulsions de plus bas niveau } (p264 ) \\

Autrement dit, la liberté de la volonté est conçue comme un moyen de contrôle d'activités \textbf{supérieures} sur des activités \textbf{inférieures}. Il reste cependant à démontrer que l'activité de niveau supérieur est bien elle-même libre : \\

 \textit{nos décisions sont authentiquement libres chaque fois qu'elles sont basées sur une délibération consciente et autonome}. \\

On a ici une circularité : " nos décisions sont libres ... chaque fois qu'elles sont autonomes", à moins de donner au terme autonome, son sens 'négatif' : 'en l'absence de cause extérieure. Cependant, ce sens négatif ne doit pas être confondu avec la liberté. En effet, un automate programmable est bien autonome selon le sens négatif. \\

Pour résumer, l'auteur voit la Liberté comme une propriété d'une machine qui :\\

1)  Possède au moins deux niveaux de traitement : un niveau supérieur, celui de la pensée, ou encore de la délibération intellectuelle, et le niveau inférieur, celui des réactions réflexes.

2) Est autonome, dans le sens où elle ne subit pas d'action externe.\\
%3) Possède deux niveaux de processus :\\
%niveau supérieur : celui  des pensées générées 'au hasard', et sélectionnées par délibération.\\
%niveau inférieur : impulsions \textbf{objectifs fondamentaux de l'organisme}.\\

Tout le problème de la liberté du vouloir est donc ici reporté sur la délibération. Dans une machine, cette délibération est réalisée par un programme, éventuellement un système à base de règles (système expert). Or un tel programme reste déterministe, il n'y a donc \textbf{pas de liberté dans la génération du discours intérieur} réalisant l'analyse d'une situation (délibération). \\

Il n'y a \textbf{pas non plus de liberté dans le choix de l'action à effectuer après délibération}. La liberté résiderait dans le contrôle exercé par le haut niveau sur le bas niveau. \\

L' annexe \textbf{Autonomie - Estimative - Cogitative - Volonté libre} rappelle que selon la PT, la Volonté choisit toujours un Bien, et que ces Biens peuvent être ordonnés selon une certaine hirérachie. Cette idée de hiérarchie est reprise ici par Dehaene. Il s'agit d'une idée en effet couramment admise : la Volonté est ce qui permet de contrôler les appétits ou les instincts. Dans ce contrôle, la Volonté est guidée par l'Intellect. 

Cependant, selon la PT, la liberté consiste, après examination par l'Intellect des différents Biens résultant des différentes actions, à pouvoir choisir l'un quelconque d'entre eux, pas nécessairement le Bien le plus élevé. Or cette liberté là n'existe pas dans le système artificiel proposé par S. Dehaene, lequel choisit toujours le Bien de niveau supérieur.\\

L'autonomie d'un tel système ne correspond donc, ni à la notion courante, ni à la notion philosophique, de Volonté libre.\\

%La machine utilise le principe de la Mathématisation, elle ne procède pas par abstractions, comme nous l'avons vu au chapitre précédent.\\

%De plus, il faut supposer ici que l'action qui suit la déliberation soit entièrement déterminée par le résultat de celle-ci. Or la , liberté implique que le sujet puisse ne pas suivre ce résultat. \\

%Tout ceci ne correspond pas aux notions d'intelligence et de liberté de l'âme humaine.

%La liberté se trouverait dans le contrôle du haut niveau sur le bas niveau.\\
%L' annexe 'Autonomie - Estimative - Cogitative - Volonté libre' rappelle que selon la PT, la Volonté choisit toujours un Bien, et que les Biens peut être ordonnés selon une certaine hirérachie. Nous retrouvons cette idée de hiérarchie des Biens chez Dehaene? Cependant, selon la PT, la liberté consiste, après examination par l'Intellect, des différents Biens résultant des différentes actions, à choisir l'un d'entre eux, pas nécessairement le Bien le plus élevé. Or cette liberté là n'existe pas dans le système artificiel proposé par S. Dehaene, lequel choisit toujours le Bien de niveau supérieur. Un tel système n'est donc pas doté d'une Volonté libre.\\
%De plus, le terme "conscient" n'inclut pas ici la compréhension des abstractions. \\

%Dans la mesure où Dehaene affirme, à juste titre d'ailleurs, que les animaux sont conscients, et dotés d'une activité autonome,ceux-ci sont donc libres au même sens que les humains. Deheane fait l'impasse sur la connaissance sensible, et la connaissance intellectuelle, seule la dernière permettant d'effectuer des choix selon une éthique ou une morale, pusiqu'il faut bien comprendre les concepts de l'éthique ou de la morale.\\

%La scolastique (Albert le Grand) a distingué deux facultés : l'estimative et la cogitative. L'estimative trouve dans l'imagination, qui garde les données de sens, des directives pratiques permettant d'engager l'action. Elle réalise quelque chose d'analogue, chez l'animal, à la volonté libre chez l'homme. La cogitative, chez l'homme, est l'acte essentiel de la raison. En limitant la volonté à la conscience et à l'autonomie, en réalité, Dehaene ne distingue pas l'homme de l'animal, il ne distingue pas l'estimative de la cogitative.\\

%De plus, en ce qui concerne la causalité, on ne peut pas considérer qu'un système soit à la fois déterministe et libre, c'est-à-dre à la fois du type "SFT" (automate), et du type "SAI".\\

%Il est dommage que ce livre remarquable, oeuvre d'une grande intelligence scientifique, se termine par quelques paragraphes qui semblent plus dictés par la défense d'un point de vue idéologique, que par la rationnalité. \\

% Par « Volonté libre » nous exprimons l'idée que nous pouvons guider nos décisions par nos pensées de plus haut niveau, par nos croyances, nos valeurs et nos expériences passées, et que nous pouvons exercer un contrôle sur nos impulsions de plus bas niveau (p264 ) . \\\\



\end{itemize}

%Dans la conclusion de son ouvrage, S.Dehaene se montre critique envers la position de Chalmers et de sa définition du « hard problem » (émergence des qualia et de la personne). Dehaene considère que Chalmers a inversé les qualificatifs et que le "hard problem" a été résolu, ou plutôt, le "hard problem" de Chalmers serait une illusion.\\\\

%Il semble que Dehaene se contredise sur plusieurs points :\\\\


%Concernant la liberté de la volonté, il identifie volonté libre, et activité au hasard.  SD croit qu'une machine déterministe réalisant la liberté du vouloir n'est pas une contradiction, c'est juste un résumé de ce que nous sommes (p 265). . \\\\

%Parmi les opposants à SD sur ces points, on peut noter Ned Block (NYU), David Chalmers\\\\

%L'opinion de SD est que Chalmers a interverti les qualificatifs :
%c'est le problème facile qui est difficile. Le problème difficile est en réalité une illusion.
%Autre problème philosophique : la Volonté libre, l'autonomie et la causalité


\section{Avancées récentes en neurosciences (depuis 2014)}

% __RESUME__IDEE__SECTION Avancées récentes en neurosciences  

Progrès dans l'instrumentalisation :\\\\

Le champ magnétique utilisé dans les fMRI a augmenté : \begin{equation} 1.5 T \rightarrow 3T  \rightarrow 11.7 Teslas \end{equation}

Il y a un progrès dans la combinaison des informations provenant des fMRI / EEG / MEG.\\

Et les IAs sont utilisées pour analyser l'activité cérébrale ! Celle-ci utilise maintenant l'apprentissage automatique. Ceci entraîne une amélioration de  l'analyse temporelle (Dehaene met l'accent sur l'importance des signatures temporelles), et l'obtention de cartes plus détaillées des circuits neuronaux (connectomes) du cortex et des structures subcorticales. \\

Progrès dans la distinction entre le conscient et l' inconscient : distinctions basées sur les propriétés dynamiques. Le cerveau conscient explore de nombreux motifs de connectivité, tandis que l'inconscient tend à se stabiliser dans des états plus rigides et moins variables.\\

D'autres modèles théoriques ont été proposés :\\

\begin{itemize}
\item
DAAN (Default Ascending Neuronal Workspace)
\item
GNWT (Global Neuronal Workspace Theory)
\item
IIT (Integrated Information Theory)
Ici, la conscience est quantifiée. Elle correspond au degré d'intégration de l'information.  La théorie part des contraintes de l'état conscient pour déterminer quel substrat physique est susceptible de réaliser la conscience.
\item
ICT (Information Closure Theory)\\
\end{itemize}

Davantage de travaux inter-espèces permettant des enregistrements invasifs :\\

Tests de causalité et pas seulement de corrélation \\

Applications cliniques :\\

\begin{itemize}
\item
meilleur diagnostic des différents états
\item
nouveaux signes cliniques de conscience résiduelle\\\\
\end{itemize}

Dans l'ensemble, \textbf{les observations récentes confirment les hypothèses de Dehaene} : \textbf{mise à feu} neuronale dans un réseau global, Amplification tardive (Onde P3), Synchronisation\\

Mais elles les nuancent ainsi : bien que la zone fronto-pariétale garde son importance, on s'intéresse plus aux régions corticales postérieures et sous-corticales.\\
On attache plus d'importance à la dynamique.\\

\textbf{Les questions non résolues :}\\

\begin{itemize}
\item
Il n'y a pas de consensus sur une théorie de la conscience , mais plusieurs hypothèses dont "ETNG et IIT" . Le « hard problem » est toujours non résolu. Il est toujours difficile d'observer l'enchainement causal de l'activité neuronale.\\ :
%quel événement neuronal est nécessaire et suffisant pour la conscience
%Mesure de la conscience chez les sujets non communicants
\item
La précision temporelle et les bijections entre les signatures temporelles et fréquentielles, l'espace et le temps, sont toujours l'objet de débats.\\\\
\end{itemize}

\textbf{La question de la Mathématisation du cerveau} commence par l'étude des principes de codage de l'information dans le cerveau.\\

Le cerveau étant un organe matériel de traitement de l'information, il semble légitime de se poser aussi la question de sa Mathématisation, comme pour les IAs. Les états d'activité neuronale correspondant aux états mentaux, peuvent-ils être vus comme des objets mathématiques ?\\

On sait que la synchronisation des activités neuronales joue un rôle important dans la formation des états mentaux.  Un modèle mathématique a été proposé par Kuramoto (Ref 10), montrant que des oscillateurs faiblement couplés ont tendance à se synchroniser entre eux. Cette démonstration pourrait constituer un élément de la Mathématisation du cerveau.\\

Si l'on pouvait à contrario démontrer que le cerveau ne peut pas être Mathématisé, cela rendrait définitivement caduque la position de Hobbes, et montrerait une différence irréductible entre les IAs et le fonctionnement cérébral.\\

La \textbf{théorie IIT (Integrated Information Theory - Giulio Tononi 2004)} propose d'établir une relation entre un système de traitement de l'information et la conscience (cf Lexique).\\

En ce qui concerne l'apprentissage, la \textbf{règle de Hebb} peut aussi être considérée comme un élement de la Mathématisation du cerveau. D'autres élements de la Mathématique du cerveau ont été développés, comme la décomposition des signaux visuels par analyse frequentielle ou analyse en ondelettes, les \textbf{filtres de Gabor} et la \textbf{théorie de la Gestalt} (structuration). On peut aussi citer les \textbf{mémoires de Hopfield}, qui constituent un modèle mathématique des mémoires associatives et des bassins d'attraction (cf J.Pol Tassin) (Ref 1)\\

Certains chercheurs développent des processeurs composés de neurones biologiques. Ces systèmes sont donc à la fois biologiques et artificiels. Ils constituent une transition entre le calcul artificiel et le traitement naturel de l'information. Peut-être, à l'occasion de ces développements, comprendra-t-on mieux la mathématique du cerveau, ou encore, l'émergence des qualia ?\\


\newpage


\section{Conclusion du chapitre 'L'intellect humain et le cerveau' : }
% du thème  : L'Intellect humain et le cerveau
% __RESUME__IDEE__ Conclusion du thème  : L'Intellect humain et le cerveau 
Rappel :\\

\textbf{1) Importance de l'inconscient : }  de nombreuses opérations mentales sont effectuées de manière insconsciente . Le mathématicien Hadamard divise le processus de la découverte en mathématiques, en 4 étapes : initiation, incubation, illumination, vérification. S . Dehaene affirme la prépondérance de l'inconscient sur le conscient tout en rappelant  la nécessité du conscient. Poincaré fait ainsi remarquer que les processus inconscients (de la démonstratio de théorème) n'ont pu se produire qu'à la suite d'une réflexion consciente, et qu'ils nécessitent aussi une vérification consciente. Les facultés de l'intellect que nous considérons dans ce document (abstraction, jugement, raisonnement, discours intérieurs), sont à priori considérées comme conscientes, même si l'on doit admettre qu'elles peuvent utiliser de nombreux processus inconscients. \\ 

\textbf{2) Découverte du substrat neuronal de la conscience} : élaboration d'un critère de distinction entre états conscients et états inconscients. Ces découvertes possèdent des applications cliniques.\\

% : celui-ci n'est pas un organe strictement transitif ou fonctionnel - critique du fonctionnalisme (test de Turing) :

\textbf{3) Confirmation par les neurosciences d'une activité immanente dans le cerveau (SAI) : }\\

Les travaux des neuro-scientifiques apportent des confirmations importantes sur :\\

L'intériorité de la conscience : l'activité du cerveau n'est pas strictement transitive, elle ne se réduit pas à la réalisation d'une fonction  (SFT). Le cerveau est une SAI.\\
Le Test de Turing, qui identifie intelligence personnelle, et fonctionnalités, n'est donc pas pertinent.\\
Ils rendent justice au test de la chambre chinoise, et à la distinction que J. Searle effectue, entre IA faible (SFT), et IA forte (SAI).\\\\
%De ce point de vue, le cerveau est radicalement différent des architectures de type VonNeumann (Automates programmables) Il met au contraire en lumière le test de la chambre chinoise, ainsi que

\textbf{4) Confirmation de l'existence du discours intérieur} , par l'observation de l'activité neuronale correspondant à la pensée discursive. \\
Cette découverte rend \textbf{caduque la métaphysique cartésienne}, dans la mesure où cette dernière considère comme possible une pensée autonome séparée du corps. \\
Mais elle \textbf{conforte la conception thomiste de l'âme} : l'intellect immatériel ne peut réaliser ses fonctions sans le cerveau matériel. La pensée discursive peut être vue comme un interface entre le cerveau physique et l'intellect immatériel. Elle est requise pour re-présenter à l'intellect patient, une proposition dont les termes peuvent signifier des objets concrets et singuliers, comme des idées abstraites et universelles, cette proposition étant elle-même une représentation verbale d'une idée abstraite.\\\\

%Ainsi se comprend et se confirme la définition de l'âme humaine de Saint Thomas : une substance intellectuelle unie au corps au titre de forme :\\	
%L'intellect immatériel est la cause première de la pensée, mais celle-ci se matérialise en un discours intérieur ayant une base neuronale : l'idée s'exprime au moyen d'une proposition, générée à l'aide des facultés du cerveau.\\\\

\textbf{5) La causalité : }

Quelle est la cause de la pensée discursive ? La première chose à remarquer est que celle-ci est consciente. Or sa cause ne peut pas se trouver dans l'activité consciente, sans quoi cette cause nous serait directement connue. De plus, le conscient ne se trouve que dans un état à la fois (à la différence de l'inconscient). La cause et son effet ne peuvent donc pas être simultanément conscients. La position matérialiste pourra proposer trois hypothèses : \\

 - Soit une cause efficiente située dans l'inconscient . Le sujet extrait de son inconscient telle idée, parce que celle-ci correspond à ses centres d'intérêt, à ses inquiétudes, ou autres, à ce moment là. La difficulté que présente cette position est son irréfutabilité : il est difficile de dire que quelque chose ne se trouve pas l'inconscient, étant donné que celui-ci n'est à priori pas connu du sujet, et qu'il n'est pas non plus, à l'heure actuelle, observable par l'instrumentation physique.\\

 - Soit une causalité holistique . On retrouve ici, sous une forme contemporaine, une notion proche de la 'cause formelle' aristotélicienne : la causalité ne se réduit pas à la cause efficiente. Cette position remet en cause le mécanisme du 17ème siècle, en considérant que l'on ne peut expliquer le mouvement du tout, uniquement à partir du mouvement des parties. Il existe aussi une causalité du tout vers les parties.\\

 - Soit une absence de cause (hasard). \\

Les neurosciences, les sciences cognitives ou autres, ne peuvent conclure actuellement sur cette question de la causalité de la pensée, et de la liberté de la volonté.\\

La philosophie traditionelle trouve la cause de la pensée dans la substance immatérielle, dans l'intellect agent. La connaissance intellectuelle n'est pas purement passive. L'intellect agent est la cause autonomelisant l'abstraction dans le phantasme situé dans l'imagination, elle-même informée par les sens. Elle est aussi la cause générant le discours intérieurs (la pensée), à partir de l'Idée. \\


\textbf{6) Le 'hard problem': }\\

Le problème difficile de Chalmers, soit l'émergence du sujet et des qualia au sein d'un système neuronal biologique, n'a toujours pas été résolu. On est toujours obligé d'admettre la nécessité d'échanger avec le sujet lors d'expériences sur la activité neuronale, et il semble toujours aussi difficile d'expliquer à une personne privée du sens chromatique, ce qu'est le  "ressenti rouge', ou à une personne qui ressent une douleur, qu'il s'agit en fait d'une illusion.\\

\textbf{7) La Volonté libre: }\\ : l'autonomie des systèmes artificiels proposés par S.Dehaene dans 'Des Machines Conscientes', ne correspond pas à la notion courante ou encore philosophique de Liberté de la Volonté.

%La position de Dehaene est physicaliste (moniste) et éliminativiste : la question des qualia serait un faux problème de la science, et sera progressivement éliminée par les connaissances en neurosciences. L'auteur ne voit pas d'impossibilité fondamentale pour la réalisation d'une machine à Volonté libre.

%Ce qui soulève les questions suivantes :

%- L'existence du sujet est nécessaire pour établir les correspondances entre activité neuronale er ressenti du sujet, ce qui semble contredire le fait que les qualia n'existent pas. \\

%- Le hasard est requis pour la génération des Idées, mais en même temps il ne constitue pas ce qu'on appelle généralement 'Liberté'.\\

%- De plus, il faut supposer ici que l'action qui suit la déliberation soit entièrement déterminée par le résultat de celle-ci. Or la liberté implique que le sujet puisse ne pas suivre le résultat de la délibération.\\

%- Enfin, la délibération elle-même n'est pas libre, puisqu'il s'agit à priori d'un algorithme séquentiel donc déterministe(par exemple, un système expert à base de règles).\\
%Quelle est la finalité de la pensée discursive ?  Quelle est la raison d'être du verbe intérieur ? Pourquoi une machine se parlerait-elle à elle-même ? Est-ce que cette question a même un sens ?\\

%En théorie du langage, certains y voient une façon de construire dans la mémoire  à court terme, et dans un certain espace de représentation, un modèle du monde. Cette représentation pourrait se situer dans un espace multi-dimensionnel, mais pour des raisons physiques ou physiologiques, elle serait tenue de s'exprimer à l'aide d'un signal mono-dimensionnel, la parole. Cette parole qui sert à penser, mais qui sert aussi à communiquer. Il existe de nombreuses théories explicatives donnant la raison d'être du langage.\\

%La philosophie traditionnelle trouve une autre raison d'être au langage. C'est l'intellect patient qui connaît. Cet intellect est pure potentialité, ce qui entraîne qu'il puisse tout connaître, en puissance. C'est le rôle du verbe (ou du terme) d'établir un lien entre l'objet connu et l'intellect patient. Il est donc nécessaire qu'un intellect agent, principe d'action, présente l'idée à l'intellect patient, au moyen du langage intérieur, au moyen de phrases, séquences de mots respectant des règles de grammaire.\\

%Pour éviter une régression à l'infini d'une chaîne causale à l'origine de la Pensée, il est nécessaire de poser l'immatérialité de l'Intellect. \\

%Contrairement à ce qu'affirme Dehaene dans son livre :\\\\



%L'émergence du sujet est toujours incomprise\\
%Le hard problem de Chalmers persiste : \\
%Il n'y a toujours pas d'explication des qualia\\
%Ni d'explication de la volonté libre ou de l'autonomie\\
%Ni d'explication de la nécessité du discours intérieur (pourquoi se parler à soi-même ?)\\\\

%\textbf{Propositions ressortant du dualisme :}
% __RESUME__IDEE__ Propositions ressortant du dualisme

%Le problème posé par l'autonomie et la Volonté libre est celui de la régression à l'infini d'une chaîne causale. Une solution pour éviter cette régression : l'immatérialité de l'intellect.\\\\

%Quelles sont les conditions de l'action d'une cause immatérielle sur le cerveau matériel ?\\\\
% __RESUME__IDEE__ conditions de l'action d'une cause immatérielle sur le cerveau matériel 

%Il ne doit pas y avoir échange d'énergie, ce qui rendrait automatiquement matérielle la cause immatérielle.\\
%Le second principe de la thermodynamique doit aussi être respecté. Or l'information du cerveau par l'esprit correspond à une diminution d'entropie, donc, cette information doit s'accompagner d'un dégagement de chaleur.\\
%Autrement dit : l'esprit doit agir sans transfert d'énergie, mais au sein du monde physique, il doit y avoir consommation d'énergie. \\
%Un peu comme si, dans le cadre de la verbalisation d'une idée, le cerveau fournissait l'énergie, mais l'esprit ne faisait que contrôler son usage.\\
%La Physique enseigne qu' une force peut agir sans qu'il y ait transfert d'énergie : il suffit pour cela qu'elle soit perpendiculaire au déplacement de l'objet sur laquelle elle s'applique. \\
%C'est le cas par exemple de la force de gravitation exercée par la Terre sur un satellite en orbite circulaire : cette force ne communique ni énergie potentielle (pas de variation d'altitude), ni énergie cinétique (pas de variation du module de la vitesse). La seule action de la force consiste à modifier la direction de la vitesse, ce qui maintient en permanence le satellite sur son orbite circulaire.\\
%C'est aussi le cas de l'action du rail sur le train : le rail peut faire changer le train de direction, sans qu'il y ait échange d'énergie entre le train et le rail.\\
% L'action d'un champ magnétique sur une particule chargée (ex : électron) consiste en une force (force de Lorentz), par nature orthogonale à la vitesse de la particule. Cette force ne travaille pas, elle ne transmet ni ne retire aucune énergie à la particule.\\\\
%L'action immatérielle pourrait donc agir comme un guide extérieur à la matière, modifiant un mouvement intérieur à la matière, à la manière d'un rail sur un train. Cette idée a été proposée par Max Planck (Autobiograpghie scientifique) : conservation de l'énergie et augmentation de l'entropie, seraient ainsi respectés.\\\\

%Enfin, une dernière question que l'on peut se poser au sujet de la causalité et de la pensée discursive : étant donné les progrès dans l'observation de l'activité neuronale, peut-on imaginer observer un jour la génération de la pensée discursive, sans observer simultanément de cause physique à cette génération ? Comment devra-t-on interpréter une telle observation ? Devra-t-on alors considérer que la pensée discursive est un phénomène sans cause, ou d'un phénomène "dû au hasard" (ce qui revient un peu au même).  Cette question est traitée plus en détail en Annexe (Observation d'activité neuronale sans cause efficiente)\\
%La recherche de la cause première de la verbalisation de l'idée. Solutions proposées 
%Acceptation d'un point de départ pragmatique
%Fixer une cause première pratique dans l'analyse, la dernière activation neuronale avant la verbalisation sans chercher à remonter au-delà
%En sciences cognitives, on étudie souvent des niveaux fonctionnels ou mécanistes (ex : activité dans l'aire de Broca) sans nécessairement rechercher une cause ultime

%Ce que les neurosciences expliquent  (correspondances) et ce qu'elles n'expliquent pas (qualia et abstractions)
%Il s'agit ici de re-poser la question de la possibilité de manipulation d'idées abstraites, par un organe matériel, au vu des résultats actuels des neurosciences
%ré-actualisation de l'ancien débat (Platon, Aristote, Descartes, etc …)
%les idées abstraites peuvent-elles être émises ou comprises par le cerveau matériel ?
%Est-ce que les propriétés du cerveau (émergence de la personne, qualia, intelligence) sont des propriétés émergentes d'un système strictement matériel, ou bien sont-elles des propriétés d'une substance immatérielle ?
%La génération du discours intérieur dans le cerveau : une preuve de l'immatérialité de l'intellect ? Pourquoi une machine se parlerait-elle à elle-même ?

%\textbf{ La physique de la pensée (en tant que discours intérieur ) :}
% __RESUME__IDEE__ La physique de la pensée (en tant que discours intérieur 

%De Pisapia et al (2007) ont suggéré que la verbalisation de l'idée permet une diminution locale de l'entropie (physique) :\\

%La verbalisation réduirait la complexité des tâches de la mémoire de travail (Verbal strategies reduce the complexity of working memory tasks - NeuroImage)\\
%La verbalisation d'idées abstraites mène à une réduction de l'activité neuronale diffuse (Binder et al (2009), Semantic processing of abstract concepts : an fMRI study)\\
%La verbalisation vue comme un processus de clarification d'une idée : réduction d'entropie proche de ce que fait GPT. La clarification progressive du message est analogue à la verbalisation humaine (vue comme compression de la pensée).\\\\

%Il faut comprendre de ces hypothèses qu'une activité diffuse serait présente avant la verbalisation, et que cette dernière réduirait l'entropie du système neuronal local.\\

%Fristo, K (2010) The free-energy principle : a unified brain theory ? Nat Rev Neurosic. \\
%Seth, A (2015). the cybernetic brain : Predicting processing and controlled hallucination.\\


\chapter{Systèmes biologiques vs systemes artificiels }

% __RESUME__IDEE__ CHAPTER VIII Systèmes biologique vs systemes artificiels 

%L'échec de l'IA forte peut-elle être expliquée par la puissance de calcul ?
%L'échec de l'IA forte est-elle liée à l'architecture des machines ?
%L'IA forte pourrait-elle être réalisée à partir d'autres principes de calcul artificiel ? Quid du calcul quantique ou du calcul analogique ?
%Les cerveaux étant aussi des systèmes de calcul artificiels, la question de la mathématisation se pose aussi à leur sujet. Autrement dit, la différence 
%entre systèmes de calcul biologique et artificiel pourrait-elle être de nature strictement mathématique ?



Dans ce chapitre, nous traiterons essentiellement des causes matérielles et architecturales susceptibles d' expliquer l'échec de l' IA forte (SAI).\\


L'émergence du sujet et de ses qualia dans le cerveau peut être mise en évidence, soit par introspection du sujet lui-même (notre ressenti personnel), soit par communication avec lui. Donc, même si le "hard problem" n'est pas résolu, et que l'on ne connaît pas la cause de cette émergence dans les réseaux neuronaux biologiques, on peut se poser la question de l'absence de cette émergence dans les machines. S'agit-il d'une question de puissance de calcul, d'algorithme, d'architecture, ou autre ?\\

\section{La question de la puissance de calcul}


\textbf{1) Puissance de calcul estimée du cerveau}\\

% __RESUME__IDEE__ SECTION La question de la puissance de calcul 
Les caractéristiques physiques du cerveau sont rappelées dans l' Annexe  'Le cerveau en chiffres - Principe de Landauer' .\\

Suivant la conclusion du calcul donné en annexe, la puissance de calcul du cerveau serait de l'ordre de grandeur de 1 exaFLOP (1 milliard de mlilliards d'opérations par seconde), puissance de calcul des superordinateurs actuels.\\

%, sous réserve que l'on puisse mesurer la puissance de calcul du cerveau dans une unité, le FLOP, qui est adaptée aux ordinateurs séquentiels. 

Cette estimation est obtenue par deux moyens différents : par la simulation du cerveau sur un superordinateur (projet HumanBrain) , ou par application du principe de Landauer (estimation de la puissance de calcul à partir de la puissance consommée).\\




%Pour cela, rappelons ici brièvement les principales caractéristiques physiques du cerveau :\\


%Pourquoi le cerveau semble inefficace par bit ?
%Car il ne traite pas des bits purs mais encode :
%des états probabilistes
%des régimes de décharge (spikes)
%des dynamiques temporelles et contextuelles
%Et surtout :
%la majorité de l'énergie n'est pas utilisée pour la logique mais pour :
%maintenir la viabilité des cellules
%gérer la plasticité, le recyclage, l'organisation spatiale, etc …
%Ce que le cerveau perd en efficacité brute par bit,
%il le gagne massivement en efficacité globale, grâce à :
%la parallélisation
%la tolérance aux erreurs
%la sparsité des activations
%la co-localisation mémoire / calcul.
%Exemple simplifié :
%on suppose :
%1 spike ~10**-9 J (estimation Attwell et Laughlin)
%1 spike encode : 1 à 2 bits d'information
%Donc :
%10**-9 J /bit pour un neurone → 10**6 Landauer
%Mais si ce spike est traité par 10.000 synapses simultanément, le coût par transmission utile chute fortement.

%Puissance consommée par le cerveau :
%Pmax = N.E\_PA.f
%N = nb de neurones actifs (~10**9)
%E\_PA ~= 2. 10**-9 J
%f = fréquence de décharge moyenne en hz
%Lennie : pour que le cortex reste énergiquement viable, la fréquence moyenne d'activation des neurones ne peut dépasser 1 Hz.


%Table de Mendeleev :
%ligne 2 … C N O
%ligne 3 : Si P S
%C, Si : 4
%N, P : 5 ou 3
%O, S : 2



%Human Brain Project : Pour permettre la simulation du fonctionnement d'un cerveau humain, la puissance calculatoire nécessaire est estimée à un exaflop.

\textbf{2) Puissance de calcul des superordinateurs actuels :}\\\\

%Puissance de calcul, vitesse et architecture 

Unité de puissance de calcul : le FLOP ou Nombre d'opérations en virgule flottante par seconde (Floating Point Operation Per Second)\\

Les ordinateurs les plus puissants en 2025  (unité : exaFLOP : $10^{18}$ FLOPS = 1 milliard de milliards) :\\

Cray : de l'ordre de 1.7 exaFLOPs\\

%Cray : de l'ordre de 1700 peta FLOPS . peta : $10^{15}$ (1 million de milliards) : 1.7 milliard de milliards d'opérations par seconde.  (1.7 \times $10^{18}$) ou 1.7 exaFLOP\\
Ordinateur Jean Zay à Orsay : 0.126 exaFLOPs\\

Les puissances de calcul des 7 superordinateurs les plus puissants en 2025 varient entre 0.3 et 1.7 exaFLOPs\\

NVIDIA annonce Blackwell : entre 0.4 et 1.1 exaFLOPS\\
%Colossus (Elon Musk) : ?\\\\

Puissance consommée : \textbf{20 millions de Watts} à comparer aux 20 W du cerveau, dont 4W pour l'activité "calcul".\\

Malgré la difficulté de l'estimation de la puissance de calcul du cerveau dans une unité qui est adaptée aux ordinateurs (FLOP), on doit admettre que, \textbf{la puissance de calcul des machines est de l'ordre de grandeur (estimée) de celle du cerveau. }\\\\

Si les puissances de calcul sont équivalentes, les architectures sont par contre très différentes :\\

\textbf{La vitesse :} le neurone réalise en moyenne 50 opérations à la seconde, tandis que le transistor en réalise 2 à 3 milliards par seconde.\\ 

\textbf{Le taux de connexion : } dans le cerveau, un neurone est connecté en moyenne à 10.000 autres neurones, tandis que dans un processeur, un transistor est connecté en moyenne à 2 autres transistors.\\

Le nombre de composants élémentaires de calcul est du même ordre de grandeur : le cerveau humain possède de l'ordre de 90 milliards de neurones, tandis qu'un microprocesseur possède 10 milliards de transistors.\\

\textbf{3) Conclusion : }  le cerveau atteint sa puissance de calcul grâce à une architecture massivement parallèle, tandis que le processeur l'atteint par sa vitesse. La Puissance de calcul ne peut plus aujourd'hui être un argument  justifiant l'absence d'émergence du sujet ou des qualia au sein d'un système de calcul artficiel.  D'autant plus que cette émergence se produit pour des cerveaux d'animaux beaucoup moins riches en neurones que le cerveau humain : quelques centaines de millions pour le chat ou le chien.\\

%cf http://villemin.gerard.free.fr/Multimed/Puissanc.htm

%%Le processeur digital 

%VLSI : 10**-14 à 10**-2 J/bit
%Cerveau : 10**-9 J/bit
%Supercalculateur : 10**-7 J/bit
%Systèmes neuromorphiques : 10**-11 à 10**-13 J/bit


\section{La question de l' architecture}

% __RESUME__IDEE__ SECTION 1) La question de  l' architecture 

La comparaison \textbf{cerveau vs calculateurs}, à l'origine de l'IA, est-elle pertinente ? Est-il légitime de comparer les systèmes artificiels, qui restent essentiellement des machines à calculer fondées sur l' architecture de Von Neumann (SFT), avec les systèmes neuronaux biologiques, autrement dit, les cerveaux (SAI) ?\\

On peut tout d'abord remarquer qu'il existe une différence de finalité expliquant, en partie du moins, la différence architecturale  : les ordinateurs sont à l'origine des machines conçues par l'être humain pour réaliser certaines fonctions,  \textbf{à son profit} .   Les ordinateurs sont donc des \textbf{SFT par nature}.\\

A l'opposé du \textbf{fonctionnalisme (ou behaviourisme)}, il est donc légitime de chercher les raisons pour lesquelles\textbf{ les cerveaux pourraient être des SAI par nature} :\\


\subsection{Différences entre SFT et SAI, entre être et simuler :}

Afin de mieux cerner la différence, il faut préciser, d'une part ce que l'on entend par \textbf{simulation ou par réalisation d'une fonction}, et d'autre part la différence entre \textbf{simuler et être} :\\

Distinction entre réalisation effective d'une fonction et simulation de cette fonction :\\

\begin{itemize}

\item
Considérons la fonction \textbf{reconnaissance de formes}. La machine peut soit la réaliser à sa manière, en utilisant des algorithmes qui n'ont pas nécessairement de rapport avec le système visuel humain, soit en copiant au plus près le fonctionnement du cerveau pour cette fonction.\\
Dans le premier cas, on parlera de \textbf{réalisation de la fonction}, et dans le second cas de \textbf{simulation de la fonction}.\\\\

\item
Distinction entre \textbf{simuler et être} :\\

Pour simuler une opération réalisée par le cerveau (par exemple, la reconnaissance de formes)  la machine est obligée de séquentialiser des traitements qui sont  effectués en parallèle (simultanément) dans le cerveau. Cette simulation pourra être un succès, la machine n'aura cependant jamais été dans les mêmes états physiques que le cerveau.\\
 
Simuler sur un ordinateur le comportement d'un électron autour d'un noyau atomique à l'aide de l'équation de Schrödinger, n'est pas la même chose que créer un atome : \textbf{être et simuler sont deux choses différentes}. \\

Simuler sur ordinateur l'activité de réseaux neuronaux ne sera jamais la même chose que produire cette activité dans un vrai réseau de neurones.\\

Selon ce point de vue, de la machine séquentielle (SFT) pourraient ne jamais émerger, ni un sujet, ni des qualias. L'émergence nécessiterait une architecture de type SAI. \\
On commettrait donc une erreur de principe en considérant la puissance de calcul comme seule condition de l'émergence des IA fortes (SAI), et en négligeant l'aspect architectural.\\

\end{itemize}



\subsection{Les systèmes biologiques, seuls SAI connus :}


Les réseaux neuronaux biologiques peuvent être considérés comme des organes participant à la survie des animaux et des humains, c'est-à-dire, des êtres vivants autonomes du point de vue du mouvement (à la différence des végétaux). Pour cette catégorie d'êtres vivants, il semble nécessaire d'avoir une \textbf{connaissance de l' environnement}, et de disposer de \textbf{facultés motrices}, et décisionnelles. Dans une perspective darwinienne, la qualité du système cognitif et décisionnel est un avantage compétitif : un animal dont le système sensoriel ne rendrait pas compte fidèlement de la réalité environnante, aurait des chances de survie amoindries. Les animaux les mieux adaptés, donc ceux qui survivent, doivent avoir le système sensoriel leur procurant la représentation de la réalité extérieure, la plus fidèle possible.\\

On conçoit donc mal la raison pour laquelle le système cognitif sensoriel ne serait pas fiable, et aurait tendance à tromper, comme le pensait Descartes \\

Quelques exemples de \textbf{fonctions d'ordre cognitif} réalisées par le cerveau :\\

\textbf{Reconstruction d'une représentation interne tri-dimensionnelle } à l'aide des organes des sens, en particulier du couple d'images stéréoscopiques procurées par les rétines oculaires.\\ 
%et analyse des signaux extérieurs 

 \textbf{Reconnaissance des formes}. Cette fonction semble intimement liée au vivant : depuis la petite cellule jusqu'à l'homme, tous les organismes vivants ont besoin de reconnaître, soit les molécules (goût, odorat), soit les différents signaux physiques (sons, images, etc ...)\\

 \textbf{Réflexe vestibulo-oculaire  (RVO)} qui permet de stabiliser la direction de la ligne de visée par rapport aux mouvements de la tête. Ce qui nous permet d'avoir une représentation interne stable de notre environnement, malgré les mouvements de la tête et des yeux.\\

etc …\\\\

Le cerveau \textbf{calcule aussi les commandes musculaires} permettant d'assurer le mouvement du corps et les différentes actions. \\

Pour ces actions cognitives et motrices, le cerveau pourrait être une SFT, dont la fonction purement transitive consisterait à calculer les commandes motrices à partir de la connaissance de l'environnement. D'ailleurs, la robotique montre que ces fonctions peuvent être réalisées dans des machines dotées de capteurs et d'actuateurs. 

%. \\


%En réalité, ce n'est le cas , pour les système biologiques, que des animaux très simples comme les coquillages, les huîtres, etc... dont l'activité semble uniquement réflexe. Dès que l'animal atteint une complexité suffisante pour que son cerveau soit le siège d'ondes et de phénomènes de synchronisation, on doit admettre qu'il y a une activité immanente (SAI), et l'on peut supposer qu'il y a émergence d'un sujet. \\

.\\

% comme la gestion des rythmes cardiaque et respiratoire. La plupart de ces activités sont heureusement inconscientes, nous n'avons pas à nous focaliser dessus en permanence. Il ne s'agit plus ici de SFT, mais d'un début de SAI : le cerveau  travaille ici de manière interne à l'organisme, et non en interaction avec son environnement.\\


%Le « behaviourisme », ou « comportementalisme », est la position consistant à voir dans le cerveau, essentiellement un organe réalisant des fonctions.

Cependant, l'activité cérébrale ne se réduit pas à cela. Au moins dans le cas des animaux \textbf{supérieurs}, il apparaît que le cerveau est aussi le siège d'activités neuronales purement immanentes, qui correspondent à des \textbf{états} et non à des \textbf{fonctions}. Ces états correspondent aux \textbf{qualia} ressenties par un \textbf{sujet}. Nous avons aussi noté précédemment que le cerveau se charge d'un certain nombre de  \textbf{fonctions métaboliques} \\

Pour toutes ces raisons, les systèmes biologiques sont des SAI et non des SFT.\\


\subsection{Critères d'émergence des SAI dans les systèmes biologiques :}

L'émergence d'un sujet et de ses qualia est-elle une propriété générale des réseaux de neurones biologiques, ou bien n'apparaît-elle que pour certaines architectures du réseau neuronal, ou encore à partir d'un certain niveau de complexité  ?  \\

Peut-on déterminer des critères d'émergence du sujet et des qualia ? \\

Il semble que la  \textbf{conscience sensitive} apparaisse avec les poissons et les céphalopodes. Les animaux plus simples, huîtres, moules, palourdes, méduses, seraient sans expérience subjective. \\

%est-elle une propriété des réseaux neuronaux biologiques, quelle que soit leur complexité ? Ou au contraire, l'émergence apparaît-elle en fonction d'un certain niveau de complexité ou de certaines architectures des réseaux neuronaux biologiques ? L"émergence nécessite-t-elle celle d'un \textbf{système nerveux central ?}. Pour résumer encore plus la question : les huîtres sont-elles des SAI ou des SFT ? Tout porte à croire (mais ce n'est pas confirmé), à l'heure actuelle, que l'huître est une SFT, qui ne constitue pas un sujet, et est donc dépourvue de qualia , donc de ressenti. Le système nerveux de l'huître est dépourvu de système nerveaux central, et son activité connue est essentiellement réflexe.

Dans le règne animal, les systèmes neuronaux sont présents chez tous les animaux, même les plus simples. Celui de l'huître, par exemple, est décrit en Annexe 'Système nerveux de l'huître'.\\

Les systèmes nerveux des animaux les plus primitifs (insectes,  huitres, moules, coquillages, etc ...) peuvent être considérés comme des SFT : il s'agit d'activités purement réflexes. On n'observe pas, dans ces systèmes nerveux, d'oscillations globales.\\

Les huîtres, par exemple, sont dotées d'un système sensitif, et de capacités d'actuation leur permettant de se protéger face à certaines agressions. Cependant, ces activités semblent purement réflexes. Aucun indice ne vient corroborer l'idée selon lesquelles les huîtres seraient des SAI.\\

On peut ainsi distinguer deux catégories d'animaux : les SFT qui n'ont que des activités reflexes, et les SAI chez lesquels il y a émergence d'un système nerveux central (cerveau) siège d'ondes cérébrales.\\

Dans la seconde catégorie (SAI), on trouve les poissons, les pieuvres, et tous les animaux plus complexes (reptiles, oiseaux, mammifères).\\
Le poisson possède des ondes cérébrales et un comportement organisé et adaptatif.\\
La pieuvre possède un jeu d' oscillations riches et un apprentissage complexe  \\

Il est ainsi possible de déterminer des \textbf{critères permettant de caractériser l'émergence de SAI }:\\

\begin{itemize}
\item
\textbf{Système nerveux central développé} (cerveau), intégrant les informations sensorielles.
\item
\textbf{Une certaine plasticité }permettant l'apprentissage et la mémorisation
\item
\textbf{Des comportements flexibles} permettant une certaine adaptation des réactions à un environnement changeant
\item
\textbf{Des marqueurs neurochimiques} (opioïdes, dopamine,etc ...)
\item
\textbf{Une activité électromagnétique globale} sous forme d'\textbf{ondes cérébrales}, et des phénomènes de \textbf{synchronisation des activités neuronales}.\\
\end{itemize}

\textbf{La synchronisation des activités de groupes de neurones}, est une propriété très importante pour caractériser l'émergence de la conscience. Dans la théorie de l'"Espace de Travail Neuronal Global ", la synchronisation permet la mise en relations de parties distantes du cerveau, et joue un rôle fondamental dans l'émergence de la conscience. Dans le cadre de la théorie IIT, la synchronisation est un facteur d'intégration. \\

Les trains d'ondes cérébrales et la synchronisation sont ainsi des critères importants pour caractériser les SAI. Ceux-ci sont donc des "architectures dynamiques" :\\

On comprend pourquoi une simple SFT, quelle que soit sa puissance de calcul, ne suffise pas à construire une IA forte.\\

%- huitre : pas d'oscillations globales
%- pieuvre : oscillations riches + apprentissage complexe
%- poisson : EEG organisé + comportements adaptatifs.


%- Global Neuronal Workspace : synchronisations large et durable
%- IIT :la synchronisation facilite l'intégration

%Mais : il existe des synchronisations inconscientes

%Ainsi la synchronisation serait une condition nécessaire, mais non suffisante, de la conscience.
%La fonction possède une cause et une finalité connues. Par exemple, la fonction cognitive possède une origine dans les organes sensoriels, excités par des grandeurs physiques, et une fin dans la représentation interne que le cerveau construit à partir de la réalité extérieure. Les états dont nous poralons ici, n'ont ni cause ni finalité connues ou observables "de l'extérieur" comme le sont les fonctions. Ils trouvent leur cause et leur finalité dans le sujet.

\subsection{Critères architecturaux de création d'une IA forte (SAI artificielle) :}


Pour résumer, les seuls systèmes de type SAI que nous connaissions sont les architectures neuronales des animaux supérieurs. Il s'agit d'architectures dynamiques, dans lesquelles on observe à la fois des trains d'onde (quelques dizaines de Hz) et des phénomènes de synchronisation d'activités neuronales.  La conscience artificielle n'est pas uniquement une question de puissance de calcul, mais aussi d'achitecture et de dynamique. Les trains d'onde et les synchronisations seraient non pas la conscience elle-même, mais la forme dynamique que prend l'activité cérébrale quand il y a conscience.\\


Critères de détection de l'émergence du sujet dans les IAs : \\

Les IAs fortes doivent pouvoir maintenir une activité interne, même sans réalisation d'une fonction. Elle doivent présenter des rythmes propres. Elles doivent manifester un point de vue stable mais évolutif. Ces éléments semblent être des critères nécessaires de l'émergence du sujet et des qualias. Les IAs fortes doivent donc nécessairement être conçues selon ces architectures dynamiques. \\

A partir de là, deux positions philosophiques sont possibles :\\

\begin{itemize}
\item
\textbf{1) L'émergentisme biologique :}
L'architecture dynamique est une condition nécessaire, mais non suffisante pour l'émergence d'une SAI. Une IA consciente doit avoir un corps (ou un équivalent) et la conscience dépend de propriétés spécifiques du vivant : une IA artificielle ne sera donc jamais consciente. L'émergence du sujet et des qualia ne se produit que pour les réseaux neuronaux biologiques. Elle ne correspond pas à une certaine activité indépendante du substrat matériel. Autrement dit, cette émergence ne se produira jamais dans un système artificiel, même un système neuromorphique.
%Si l'on revient maintenant à la question de l'architecture que devrait avoir IA forte (SAI), on peut consdiérer deux alternatives :

\item
\textbf{2) L' émergentisme structurel :}
L'architecture dynamique est une condition nécessaire et suffisante pour l'émergence d'une SAI. La conscience dépend de la dynamique, pas du substrat.
Seules comptent l'architecture et sa dynamique, l'émergence est indépendante du support matériel, qui peut être le Silicium. Dans ce cas, il serait possible de construire des IAs fortes en construisant des assemblées de très nombreux systèmes oscillants faiblement couplés, susceptibles de se synchroniser et de se désynchroniser (une sorte de système instable contrôlé) de manière identique aux réseaux de neurones biologiques (cerveaux).
\end{itemize}


Les SAI (IA fortes) ne peuvent émerger, pour les raisons que nous venons de citer, d'IAs consistant en des programmes fonctionnant sur des machines séquentielles de Von Neumann. L'hypothèse qui nous intéresse ici est celle de l'émergentisme structurel, soit encore, celle admettant le fait qu' une architecture dynamique copiant l'activité neuronale du cerveau soit susceptible de produire l'émergence des qualia et du sujet. Pour cette raison, nous devons nous intéresser au calcul artificiel en général, lequel peut être divisé en deux familles, selon que le système physique réalisant les calculs se situe dans le domaine classique ou dans le domaine quantique.\\

Une annexe est consacrée aux systèmes de calcul artificiel non fondés sur le principe de la Machine de Turing : \textbf{Le calcul artificiel - calculateurs analogiques et quantiques}\\

Une autre annexe est consacrée au \textbf{systèmes de calcul neuromorphiques} \\

L'ordinateur quantique, malgré sa puissance de calcul et des aspects architecturaux similaires à certaines caractéristiques du cerveau (parallélisme, et co-localisation de la mémoire et du calcul) ne semble cependant pas adapté à la production de synchronisations. \\

Il reste donc le calcul analogique, et plus précisément une de ses branches, le  \textbf{calcul neuromorphique}, qui consiste à construire des architectures de calcul artificielles, formellement ou structurellement similaires au  cerveau.\\

La question de l'émergence d'un sujet pose celle de son observation ou de sa détection : quels critères peuvent permettre de détecter l'émergence d'une expérience subjective, les qualia, par nature connue du seul sujet ? Nous considérons ici que les qualia ont une causalité propre, différente de la causalité physique. De ce fait, une IAs d'où émergerait un sujet, aurait un comportement qui ne pourrait pas être expliqué à partir de la seule causalité physique, ce qui permet de détecter la présence d'un sujet par ses manifestations.\\

A l' aune de ce critère , à l'heure actuelle, aucun réseau neuromorphique n'a produit l'émergence d'un sujet et de ses qualia. Il semble donc que l'IA forte reste une utopie, et que la position philosophique la ,plus conforme à la réalité, soit celle de l'émergentisme biologique.\\



%Une IA consciente devrait avoir :
%des processus oscillatoires internes
%une coordination temporelle auto-organisée
%une isntabilité contrôleé (ni figée, ni chaotique)



%une IA consciente devrait avoir l'équivalent d'un corps :
%être située dans le monde
%avoir des contraintes sensori-motrices
%dépendre de boucles perception-action

%3 positions philosophiques possibles :

%Fonctionnalisme fort : si ça fonctionne comme un esprit, c'est un esprit
%une IA suffisamment synchronisée pourraiot être consciente




%émergentsite dynamique : (position intermdéiaire) :


%intégration réelle
%temporalité propre
%auto-orhganisation

%Critéres philsoophiques porposé pour déterminer lemergence de la cosncience :

%ce ne serait pas une preuve mais un indice ontologique


%phénoménologie : le temps vécu

%Husserl et Merleau-Ponty : 
%la conscience est avant tout temporalité
%une continuité vécue, un "fllux"
%la synchronisation neuronale devient philosoophiqquement intéressante car : 
%elle origanise le temps cérébral

%métaphore d e l'orchestre\\

%Autrement dit, ces \textbf{états} peuvent constituer une fin en soi. Cette production d'états subjectifs, n'existe pas dans la machine, dont le résultat du calcul est toujours dédié à une finalité objective.  

%Autrement dit, les fonctions de la machine sont totalement observables. Tandis que pour les états, la possibilité existe qu'ils aient une signification subjective inobservable (le sujet ou ses qualia). 

%Les cerveaux sont donc essentiellement des architectures SAI. Ce n'est que secondairement, qu'ils réalisent des fonctions (SFT).\\


%On ne s'attache ici qu'à comparer les caractéristiques physiques qui pourraient expliquer les limites actuelles des IAs (SFT au lieu de SAI).\\

%Dans le cadre d'une théorie émergentiste, il serait possible de supposer qu'une architecture artificielle plus proche de celle du cerveau, plus parallèle, serait susceptible de permettre l'émergence du sujet,des qualia, de l'abstraction, etc ...\\


%l ' IIT (Information Intégration Theory),  est une tentative d'association entre d'une part l'apparition de la conscience et d'autre part l'architecture de la machine. Plus que la puissance de calcul, c'est la relation entre le tout et ses parties qui est considérée ici. La théorie propose l'estimation d'un facteur $\Phi$ représentant le degré de conscience. Si les parties du système global sont peu interconnectées, le coefficient est faible. Par contre, si le tout dépend fortement des parties, le coefficient est élevé.\\

%Cette théorie est souvent vue comme concurrente ou opposée au modèle de Dehaenne (Espace de Travail Neuronal Global), alors qu'en réalité elles sont complémentaires :\\

%Le modèle ETNG décrit les états de conscience dans le cerveau, mais n'explique pas en quoi l'architecture est liée à l'émergence d'un sujet conscient, tandis que le modèle IIT ne décrit pas précisément le fonctionnement du cerveau, mais cherche à procurer un facteur d'émergence de la conscience, lié à l'architecture du cerveau.\\

%Aujourd'hui, on utilise des IAs (Machine Learning), pour apprendre le code utilisé par le cerveau pour coder la pensée !! On a dans ce genre d'expérience, une réunion des trois domaines : intellect, cerveau biologique, et IA !\\\\
 

%Les algorithmes, quand à eux ont connu un développement remarquable : l' Apprentissage Artificiel (Machine Learning).






% __RESUME__IDEE__ Item Simuler n'est pas être.



%Les IAs sont-elles pénalisées du fait de l'architecture séquentielle des machines de Von Neumann ? \\




% __RESUME__IDEE__ SECTION Les autres principes de calcul possible 


%L'intelligence pourrait-elle être une propriété émergente du parallélisme  ? \\
%D'autres architectures permettraient-elles de briser le « plafond de verre » ?\\\\

%Le calcul quantique ou bien des calculateurs analogiques ouvrent-ils des perspectives aux IAs ?\\
%Quid des tentatives de créer des « calculateurs biologiques » à base de neurones réels ?\\\\
%En puissance de calcul estimée 
%Calcul analogique
%Calculateurs quantiques autres
%le cerveau est-il soumis ou non à la mathématisation ?

%Autres architectures artificielles possibles :\\

%Les questions de calculabilité et de complexité se posent pour ce types de calculateurs :

%- dépassent-ils la Machine de Turing en ce qui concerne la calculabilité ?
%- quels avantages présentent-ils en ce qui conecerne la complexité ?
%- mais surtout : sont-ils plus susceptibles que les ordinateurs séquentiels de montrer des propriétés émergentes de type SAI ?


%La question qui nous intéresse est donc celle-ci : les systèmes de calcul analogique et quantique peuvent-ils résoudre des problèmes non calculables par une Machine de Turing. Si ce n'est pas le cas, étant donné qu'ils représentent l'ensemble des calculateurs physiques possibles, cela signifie que tout calcul effectué par un processeur physique, peut être effectué par une Machine de Turing. Si c'est le cas, cela signifie qu'il existe potentiellement des calculateurs plus puissants que la machine de Turing.\\

%Dans ce second cas, l'intellect, dans sa partie fonctionnelle (résolution de problèmes) ne doit pas être comparé uniquement à la Machine de Turing, mais au calcul physique en général.\\



%- Même si les équations sont calculables, une dynamique chaotique :\\\\
%- amplifie les erreurs\\
%- nécessite des conditions initiales infiniment précises\\
%- et donc peut rendre "pratiquement incalculable" ce qui est "théoriquement calculable".\\
%Position actuelle de la Physique :
%Il n'existe pas de preuve que l'univers soit Turing-calculable
%Il n'existe pas de preuve du contraire

%- La plupart des modèles (QM, QFT, RG, ...) sont Turing calculables\\
%- On ignore si les constantes sont calculables\\
- \\





%http://villemin.gerard.free.fr/Multimed/CalQuant.htm

%Le calcul analogique :\\


%Le calcul analogique ou le calcul quantique ne permettent pas d'aller au-delà de la machine de Turing en termes de calculabilité. Cependant ces machines hautement parallèles permettent d'effectuer des tâches qui seraient impossibles avec une architecture de Turing pour une question de temps. Il faut donc peut-être remettre en cause ce critère de calculabilité. Par conséquent, les différences entre le calcul artificiel et l'intellect ne proviennent ni de la puissance de calul, ni de l'architecture.



%Modèle Attwell  Laughlin :

%\section{Emergence du sujet et autonomie}

% __RESUME__IDEE__ SECTION Emergence du sujet et autonomie


\newpage

\section{Conclusion du chapitre 'systèmes biologiques vs systèmes artificiels'}
% du thème : systèmes biologiques vs systemes artificiels
% __RESUME__IDEE__ CHAPTER IX Conclusion du thème : systèmes biologiques vs sysèmes artificiels
1) \textbf{Puissance de calcul et émergence du sujet dans un système artificiel : } il est difficile de mesurer la puissance de calcul du cerveau (SAI), dans une unité (FLOP) qui est adaptée à l'ordinateur séquentiel (SFT). Néanmoins, en se basant par exemple sur la consommation énergétique et la limite de Landauer, ou encore, sur la comparaison, pour une fonction donnée (ex : reconnaissance de formes), du nombre de neurones dans le cerveau et du nombre de transistors dans la machine, requis pour la réalisation de cette fonction, les chiffres semblent concorder : le cerveau aurait une puissance de calcul du même ordre de grandeur (exaFLOPs) que les superordinateurs actuels . Il a longtemps été considéré que l'absence d'émergence dans les machines était due à une insuffisance de puissance de calcul.  \textbf{Cet argument ne semble donc plus pertinent aujourd'hui}, puisque l'on ne constate pas d'émergence dans les supercalculateurs.\\

2) La  \textbf{différence architecturale } est un argument plus solide. En effet, la machine séquentielle ne peut que simuler les états d'un système hautement parallèle comme le cerveau. Or \textbf{simuler n'est pas être}. La machine séquentielle ne se retrouve jamais dans un  \textbf{état} identique à un état cérébral, même dans le cas où elle réalise des fonctions identiques à celles du cerveau. Des approches plus parallèles, utilisant par exemple le calcul analogique ou le calcul quantique pourraient permettre de construire des IA fortes, en répondant aux critères d'émergence du sujet et des qualia que nous propose l'étude des seuls systèmes de type SAI connus, les cerveaux animaux et humains. Dans ces systèmes l'émergence de la conscience est fortement corrélée avec les phénomènes de  \textbf{synchronisation} de l'activité cérébrale, ainsi que la présence de trains d'onde de quelques dizaines de Hertz se propageant dans la globalité du cerveau. L'émergence d'un sujet conscient et des qualia dépendrait beaucoup plus de l'architecture du réseau neuronal et de sa dynamique, que de sa puissance de calcul.\\

L' \textbf{émergentisme structurel} est l'hypothèse selon laquelle seule compte l'architecture du système et sa dynamique, indépendamment du substrat matériel. Selon cette hypothèse, la production d'IAs fortes (SAI) serait possible. \\

L' \textbf{émergentisme biologique}, est l'hypothèse selon laquelle l'architecture du système et sa dynamique sont des conditions nécessaires mais non suffisantes pour obtenir l'émergence : le substrat a son importance. Dans ce cas, l'émergence ne peut se produire que dans les systèmes neuronaux biologiques, et l'IA forte (SAI) est définitivement irréalisable. \\

3)  \textbf{Les systèmes hybrides} sont des composition de système biologiques et artificiels. Il est nécessaire d' ajouter à cette discussion, les questions que soulèvent ces systèmes (cf Annexe "Calcul neuromorphique") : en effet, la connection entre réseaux neuronaux biologiques et artificiels crée une situation nouvelle, qui inclut la possibilité de  \textbf{synchronisations mixtes}, ou encore de celle de "qualia mixtes". La question de l'émergence qui se pose à priori d'une manière \textbf{discontinue} (le système considéré étant soit naturel, soit artificiel), se pose ici de manière \textbf{continue}, le système considéré étant à la fois naturel et artificiel, avec un  \textbf{degré d'artificialité} variable.\\

A ce jour, \textbf{aucun système neuromorphique, hybride ou non, n'a produit l'émergence d'un sujet ou des qualia}. La détection de ces derniers est à priori difficile, puisque par définition, il s'agit d'une expérience subjective. Cependant, on peut considérer qu'il existe une causalité propre aux qualia, et que cette détection serait possible indirectement, à travers les manifestations du sujet. \\

%Le calcul analogique et le calcul quantique sont des voies possible pour la réalisation d'architecture hautement parallèles, sur lesquelles il serait possible de tester l'hypothèse de l'émregentisme structurel. Si aucune de ces voies ne devaient apporter le moindre progrès dans la mise au point d'une IA forte, on devrait concéder que l'émergence du sujet et des qualia sont des propriétés des seuls êtres biologiques appartenant au règne animal.

%En tout état de cause, le hard problem de Chalmers.

\newpage


\chapter{Conclusion Générale}

% __RESUME__IDEE__ CHAPTER X Conclusion générale   

\textbf{ Plan de la conclusion :}\\\\

1) Rappel des conclusions partielles des volets du débat  :\\
\begin{itemize}
\item
a) L'Intellect humain et les intelligences artificielles\\
\item
b) L'Intellect humain et le cerveau \\
\item
c) Le cerveau et le calcul artificiel\\
\end{itemize}

 %2) Conséquences par thématique :\\

%\begin{itemize}
% \item
%L' Intelligence abstractive\\
%\item
%La conscience, le sujet et les qualia\\
% \item
%La Volonté libre\\
%\end{itemize}

 2) Conséquences en Métaphysique :\\

\begin{itemize}
 \item
Positions dualistes\\
\item
Positions monistes\\\\
\end{itemize}

3) Synthèse finale\\


% __RESUME__IDEE__ SECTION -  Rappel des conclusions partielles des volets du débat :   
\section{ Rappel des conclusions partielles des volets du débat :}

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION  a) L'Intellect humain et le calcul artificiel 

\subsection{L'Intellect humain et les intelligences artificielles}

% __RESUME__IDEE__ Puissance de la Mathématisation 

%Le succès de l'IA faible (SFT) tient au fait que chaque opération de l'intellect a pu être mathématisée.\\\\

Dans ce chapitre nous avons montré comment il a été possible de \textbf{Mathématiser} les principales fonctions de l'intellect. Ceci donne une idée de la raison pour laquelle les IAs (SFT) nous semblent dotées d'intelligence. Si l'on devait ordonner la Mathématisation de ces fonctions par ordre de difficulté croissante on obtiendrait la suite : Raisonnement,  Abstraction, Performance Linguistique et Jugement. Simultanément, cette explication des performances des machines par la Mathématisation montre en quoi celles-ci diffèrent radicalement de l'intellect humain qui est abstractif par nature.\\

\textbf{1) L'abstraction diffère de la représentation mathématique (vecteur-forme, graphe, etc ...) et : } le vecteur de l'espace graphique, ou de l'espace sémantique représentant  l'image ou le mot, diffère radicalement des concepts abstraits associés au mot. En effet, le produit de l'abstraction, l'idée, est un être en soi, qui, une fois généré dans l'esprit, peut s'affranchir de tout lien avec les éléments de la réalité physique qui ont participé à sa génération par l'intellect.\\

Les vecteurs, ou les éléments mathématiques, restent quand à eux, attachés à ces réalités physiques. Un nouvel ensemble d'apprentissage produira de nouveaux vecteurs. C'est pourquoi ceux-ci n'ont pas la puissance de généralisation des abstractions, ils n'ont pas leur caractère universel et totalement détaché des caractéristiques des objets physiques individuels. \\

%L'abstraction possède une totale indépendance vis-à-vis des objets de la réalité physique dont elle a été extraite. 

Par exemple, le concept de cercle, extrait par abstraction à partir d'un certain nombre d'objets concrets de forme circulaire, ne possède plus aucun des attributs de ces derniers. Il n'a ni taille, ni épaisseur, ni couleur, ni centre, ni rayon particuliers. De plus, il peut être dans un second temps, défini par le Mathématicien à partir d'autres concepts ( point , distance), ce qui permet à une personne qui n'aurait jamais vu d'objet circulaire, d'en dessiner un.\\

\textbf{2) Le raisonnement} est limité à la logique des prédicats, parfaite pour les Mathématiques, mais mal adaptée à la langue naturelle\\

\textbf{3) Le jugement }reste une opération difficile, du fait qu'elle implique de relier l'IA au réel. Or, les IAs sont à priori uniquement connectées à Internet (si l'on ne considère pas les robots). De plus, les IAs dites génératives ne sont pas (à l'heure actuelle) capables de procurer un \textbf{score de confiance}, qui pourrait jouer le rôle d'un substitut au jugement.\\

\textbf{4) La Linguistique et les IAs génératives :}\\

L'analyse de la phrase par les IAs génératives ne reprend pas les principes de la linguistique contemporaine, qui distingue analyse syntaxique, analyse sémantique et analyse logique. Les IAsi détectent les couples de mots pertinents, et intègrent simultanément syntaxe, sémantique et logique, selon une approche qui ressemble davantage à la \textbf{linguistique d'Aristote}, laquelle emboite catégories, propositions "sujet-prédicats", et raisonnements logiques.\\

% La Linguistique d'Aristote est liée à la Métaphysique.\\

Pour résumer, les IAs génératives tirent leurs performances des opérations suivantes :\\

\begin{itemize}
\item
Apprentissage exploitant les pensées de \textbf{centaines de millions de personnes}
\item
Analyse du discours analogue à la \textbf{ linguistique aristotélicienne }(emboitée, non séparée), et en lien étroit avec la Métaphysique (catégories).
\item
Représentation du sens dans un \textbf{espace vectoriel sémantique} muni d'une norme (distance).
\item
A l'aide de cette norme, possibilité de mesurer la proximité entre les significations de phrases complètes, et d'effectuer des \textbf{recherches ou associations sémantiques}.
\item
Génération de la réponse à l'aide de \textbf{probabilités conditionnelles} : étant donné une séquence de mots constituant le début de la phrase, le mot suivant est sélectionné dans un lexique en fonction de sa propabilité  "mot suivant | séquence de mots précédents".   Le mot électionné est celui qui a la plus grande probabilité. Ces probabilités conditionnelles sont calculées de manière statistique, à partir d'un très grand corpus de phrases (LLM)\\

\end{itemize}

La Mathématisation du sens, et l' analyse linguistique globale où syntaxe, sémantique et logique ne sont pas séparées, constituent sans doute les principes à l'origine des performances remarquables des IAs génératives.\\

En montrant comment l'objet mathématique (vecteurs-forme ou graphes) diffère de l'abstraction , nous avons aussi montré en quoi l'intellect abstractif de l'homme diffère radicalement de l'IA.\\

\textbf{5) La Pensée discursive :}\\

La Pensée discursive , ou discours intérieur est \textbf{la faculté la plus caractéristique de l'intellect humain}. \\

Les IAs actuelles n'en sont pas dotées. Il est possible d'imaginer une simulation consistant, par exemple, à utiliser une\textbf{ IA générative pour émettre une phrase, et une autre pour analyser cette phrase}. Dans les IAs génératives, les phrases sont construites de manière statistique (cf ci-dessus)
%comme des séquences de mot selon des règles probabilistes apprises sur de grands modèles de langage (LLMs) : le mot N d'une phrase  est choisi en fonction de sa probabilité conditionnelle étant donné la séquence des N-1 mots précédents. 
La phrase pourrait aussi être construite à partir de règles explicites, syntaxiques ou sémantiques, ou encore, au hasard. Dans tous les cas, la proposition ne serait pas l'expression d'une idée originale, mais la résultante d'un système de règles, déterministes ou probabilistes. \\

Vient ensuite la question de l'\textbf{analyse de cette phrase}. Celle-ci consiste essentiellement en un  jugement simple ou complexe. Nous avons vu que jugement synthétique ( opération simple ou première), est l'opération la plus difficile à mathématiser. Par contre, le jugement complexe (ou opération seconde) fondé sur le raisonnement et l'analyse logique est plus facile à mathématiser. Ce genre d'architecture, consistant en génération et analyse de proposition, présente effectivement un intérêt dans le domaine restreint des Mathématiques : \textbf{aide à la démonstration}, ou \textbf{démonstration automatique} de théorèmes.\\

%En tout état de cause, les phrases ainsi générées ne pourraient pas servir pour l'apprentissage. 

On constate une diminution des performances chez des systèmes de type GPT rebouclés sur eux-mêmes, dans lesquels des IAs apprennent sur des textes générés aussi par des IAs. Ce qui peut-être un indice de la faculté de l'intellect humain à produire des idées originales. La pensée humaine semble ainsi être une \textbf{source d'information indispensable pour les IAs}.\\

La \textbf{raison d'être de la pensée discursive} reste à ce jour, inexpliquée dans un cadre strictement matérialiste. Elle peut cependant trouver une justification en Philosophie Traditionnelle, dans la nécessité pour l'intellect, de  re-présenter l'idée abstraite à l'\textbf{intellect patient}, en l'absence de toute information en provenance des sens. En effet seul l'intellect patient est doté de la \textbf{faculté de compréhension de l'abstraction}, la connaissance de l'immatériel ne relevant que d'une substance immatérielle (connaître c'est devenir l'autre sans être autre). Cette représentation prenant une forme verbalisée et concrète (sons) : les termes de la proposition renvoient soit à des êtres concrets et singuliers, soit à des concepts abstraits et universels, et les règles de grammaire permettent de construire un jeu sophistiqué de relations entre ce qui est signifié par ces termes. On retrouve un processus de représentation interne analogue, dans l'imagination. Le langage peut ainsi être vu comme une remarquable moyen de représenter l'idée immatérielle sous une forme physique, corporelle. \\

Toujours selon la Philosophie Traditionnelle, l'intellect est en partie 'en puissance' (intellect patient), et en partie \textbf{en acte  (intellect agent)}. Les fonctions de l'intellect ne sont pas strictement passives, elles nécessitent un 'intellect agent', dont l'action permet l'extraction de l'idée au sein du phantasme présent dans l'imagination, elle même informée par les sens. L'intellect agent est aussi la faculté produisant le discours intérieur constituant la pensée. Il s'agit donc d'une \textbf{faculté véritablement autonome} (SAI) que ne l'on trouve pas dans les IAs, lesquelles restent, à ce jour, des automates programmables (SFT).\\

%La Pensée peut ainsi être comprise comme une manifestation matérielle (forme dynamique du corps) de l'intellect immatériel : l'idée immatérielle se matérialise sous la forme du discours intérieur. 

L' instrumentation actuelle en Neursociences ne permet pas une observation assez précise pour détecter la cause efficiente du langage intérieur. Le langage, selon certains, constituerait un moyen de représenter des situations complexes, par exemple des images en deux dimensions, à l'aide d'un signal monodimensionnel rendu nécessaire par le système de communication interpersonnel (la voix et l'audition). Autrement dit, le langage en tant qu'outil de communication externe, aurait imposé sa forme au langage intérieur . Cependant, cette hypothèse ne rend pas compte de la finalité de ce discours intérieur (quelle que soit sa forme (verbale, visuelle, ou autre). Quel est donc ce sujet qui ecoute et comprend la parole intérieure qu'il a lui même émise ? \\

\textbf{6) L'autonomie :}\\

L'autonomie de l'activité cérébrale (SAI) est donc une condition nécessaire pour la génération de la pensée discursive, comme pour l'imagination.\\

 Le terme \textbf{autonomie} utilisé par l'Union Européenne n'a pas le même sens pour les IAs, l'animal ou l'homme. Il s'agit dans le cas des IAs, de la capacité de généralisation associée aux systèmes à apprentissage automatique, et qui permet à ces systèmes de se comporter de manière pertinente dans des situations qu'ils n'ont pas apprises. Il s'agit d'une \textbf{propriété de nature statistique}\\

Chez  l'animal ou l'homme, il s'agit de l'action d'un sujet dont la fin peut-être déterminée par des désirs, des qualia ou autre faculté relevant de la sensibilité.\\

Chez l'homme, seul doté  de la pensée discursive et réflexive, l'objet de l'action peut être déterminé par l'intellect, éventuellement selon des règles morales. La liberté est indissociable de l'Intelligence.\\

Les êtres matériels peuvent ainsi être classés selon leur degré d'autonomie : inertes obéissant stritcment aux lois de la Physique. IAs possédant une certaine capacité d'adaptation au contexte. Animaux dont le mouvement est déterminé par la sensibilité, et enfin l'homme dont l'action peut être déterminée par la sensibilité ou l'intelligence, selon des règles morales ou autres. \\\\ 

A ce jour , les Neurosciences n'expliquent l'autonomie, ni de l'animal, ni de l'humain.  La résolution du 'hard problem' ou émergence du sujet et des qualia est un prérequis pour la compréhension de l'autonomie de l'animal. On doit y ajouter la compréhsnion de l'intelligence abstractive pour l'humain.  \\

%Pour résumer : \\

%Les performances des IAs faibles sont expliquées par la possibilité de la Mathématisation des fonctions de l'Intellect. Cependant, l'Intellect humain reste radicalement différent : la machine n'abstrait pas des concepts, et n'a pas la puissance de généralisation associée aux abstractions ou encore aux idées universelles. L'apprentissage est aussi très différent. Pour les machines, il s'agit d'un apprentissage statistique qui requiert de très grandes quantités de données. L'apprentissage humain ne nécessite que peu de données. La machine reste un système de type SFT : il n'y a pas émergence d'un sujet, de qualia (SAI). Il n'y a pas dans la machine, nécessité d'un discours intérieur, comme la Pensée discursive chez l'homme. Enfin, le terme 'autonomie' n'a pas le mêmes sens pour l'homme et pour la machine. Pour cette dernière, il s'agit d'une capacité de généralisation, soit encore, de la possibilité de gérer de manière pertinente des situations n'appartenant pas à son ensemble d'apprentissage, tandis que chez l'homme il s'agit de l'action d'un sujet dont la direction peut-être déterminée par des désirs, des qualia, ou encore, par une réflexion, éventuellement selon des règles morales. Ici, la Volonté est indissociable de l'Intelligence.\\

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION  a) L'Intellect humain et le cerveau
\textbf{7) L' apprentissage :}\\

Les IAs génératives apprennent sur des milliards de phrases, une quantité d'information très supérieure à ce  qu' aucun être humain ne peut assimiler. Elles ont ainsi accès à des milliards de pensées, produites par des centaines de millions d'êtres humains\\

Chez l'humain, \textbf{le nombre de phrases nécessaires à l'apprentissage est beaucoup plus restreint}. L'apprentissage des règles syntaxiques ne se fait que partiellement par inférence grammaticale statistique. Les règles de la grammaire sont aussi apprises explicitement.\\

Cette différence entre les tailles de bases d'apprentissage correspond aussi à une différence de nature entre l'intellect humain procédant par abstraction, et les IAs : l'abstraction ne requiert pas autant d'élements d'apprentissage que la classification.\\


\textbf{Au terme de ce chapitre}, il est donc possible de conclure que rien dans les développements technologiques de l'IA ne vient rendre caduques les arguments en faveur de l'immatérialité de l'intellect. C'est toujours cette immatérialité qui est à même d'expliquer à la fois la compréhension d'idées abstraites, la pensée discursive, et la liberté de la Volonté.\\

%Autrement dit, l'affirmation de Hobbes \textbf{toute pensée est un calcul} n'est en rien confirmée par les performances des IAs faibles. Inversement, il n' a pas été démontré que la proposition de Hobbes était fausse dans le cadre d'une théorie du calcul plus générale que la Machine de Turing.\\

%Les représentations des classes ou des termes par des vecteurs n'ont pas le \textbf{caractère universel du concept}.\\
%Il en va de même pour la représentation vectorielle des mots dans un \textbf{espace vectoriel sémantique (plongement)} : ces représentations restent aussi sous la dépendance de l'ensemble d'apprentissage.\\
%On trouve d'autres arguments pour distinguer classe et concept (abstrait) dans la \textbf{taille des bases d'apprentissage}, et le \textbf{facteur de généralisation}.\\ 


% __RESUME__IDEE__ Différences entre vecteur et concept, entre classification et abstraction - différences des phases d'apprentissage et de puissance de généralisation


%Le vecteur représentant la classe "cercle", par exemple, reste sous la dépendance de son ensemble d'apprentissage, c'est-à-dire de l'ensemble des cercles concrets qui ont permis sa génération : le vecteur "classe" contient enocre en lui les caractéristqiues physiques des cercles utilisés en apprentissage. Un autre apprentissage aurait produit un autre vecteur.\\
%Tandis que la définition conceptuelle du cercle, comme ensemble de points équidistants d'un même point, n'a plus aucune dépendance envers les exemples concrets de cercles, qui, par abstraction, ont permis la génération de ce concept. Dit plus simplement, classification et abstraction sont des opérations de natures différentes, et surtout dont les réultats sont de natures différentes.\\

%Si le réel se limitait au physique, alors la totalité du réel serait sous la coupe du nombre, et les IAs devraient pouvoir rejoindre l'intellect humain. Mais si elle ne le peuvent, alors cela pourrait constituer une preuve de la réalité du monde immatériel (spirituel).\\

%La question de l'immatérialité de l'Idée reste d'actualité, comme les raisonnements traditionnels à ce sujet. De plus, une idée correspondant potentiellement à une quantité infinie d'information, ne peut être produite par un système matériel, par nature fini (par application du théorème de Landauer).\\\\

% __RESUME__IDEE__ il en va de même pour les IAs dites génératives il s'agit de système purement statistiques. Les vecteurs de l'espace vectoriel sémantique ne sont pas des concepts.



 

%Un système génératif peut reproduire la structure catégorielle du discours humain, y compris quelque chose d'analogue aux catégories aristotéliciennes, parce que ces structures sont inscrites dans le langage sur lesquel il est entraîné. Le langage humain encode naturellement les catégories de l'être, et les modèles statistiques finissent par le redécouvrir. 

%Dans la phase de compréhension de la phrase, certaines têtes d'attention reliraient ainsi le sujet au verbe, un adjectif à une personne, etc ... Ainsi le modèle redistribue l'information selon des axes fonctionnellement équivalents aux catégories aristotéliciennes. Dans cette espace normalisé, une métrique permet de rapprocher des phrases selon leur sens. La réponse à la question est générée à partir de la représentation vectorielle du contexte et de la question, en utilisant les probabilités conditionnelles extraites d'un grand modèle de langage (LLM) : le processus de génération de la phrase sélectionne dans un lexique le mot le plus probable, étant donné la séquence de mots qui constitue la phrase à ce moment. \\



%Comme pour l'abstraction, on note ici une différence avec l'intellect humain, au niveau de la dépendance vis-à-vis des bases d'apprentissage, et de leur taille.\\
%A la même question, un même système pourra apporter des réponses différentes. Cette instabilité de la réponse est due au fait que le système ne conceptualise pas. Une intelligence humaine, en général, à la même question posée à quelques minutes d'intervalle, pourra apporter exactement la même réponse. 

% __RESUME__IDEE__ question de la nécessité du discours intérieur chez l'homme.


\subsection{L'Intellect humain et le cerveau :}

% __RESUME__IDEE__ Malgré des progrès important dans l'observation du cerveau, les question du hard problem, du sujet et de l'autonomie sont toujours irrésolues.
\section{Conclusion du chapitre 'L'intellect humain et le cerveau' : }
% du thème  : L'Intellect humain et le cerveau
% __RESUME__IDEE__ Conclusion du thème  : L'Intellect humain et le cerveau 

Rappel :\\

\textbf{1) Importance de l'inconscient : }  de nombreuses opérations mentales sont effectuées de manière insconsciente . Le mathématicien Hadamard divise le processus de la découverte en mathématiques, en 4 étapes : initiation, incubation, illumination, vérification. S . Dehaene affirme la prépondérance de l'inconscient sur le conscient tout en rappelant  l'importance de ce derniert. Poincaré fait ainsi remarquer que les processus inconscients (dans la démonstration de théorèmes) partent d'une réflexion consciente, et nécessitent une vérification consciente. Les facultés de l'intellect que nous considérons dans ce document (abstraction, jugement, raisonnement, discours intérieur), sont à priori considérées comme conscientes, même si l'on doit admettre qu'elles utilisent de nombreux processus inconscients. \\ 

\textbf{2) Découverte du substrat neuronal de la conscience} :  les instruments d'observation contemporains ont permis de réaliser des progrès très importants dans la compréhension de l'activité cérébrale (consciente ou inconsciente). Des critères appliqués à l'activité neuronale permettent de détecter l ' \textbf{accès conscient}, soit encore de distinguer, dans cette activité, le conscient de l'inconscient. L'état conscient correspond à des synchronisations de groupes de neurones à l'échelle du cerveau, la cohérence étant assurée par des neurones géants dont les axones peuvent traverser le cerveau, voire la colonne vertébrale, leur longueur pouvant atteindre jusqu'à 1m. L'ensemble de ces résultats est synthétisé dans une théorie  (STNG) :  l' \textbf{Espace de Travail Neurnal Global (S. Dehaene)}. Ces découvertes ont conduit à  des applications cliniques (analyse des états de coma).\\


Cependant, par nature, ces recherches nécessitent la communication entre l'observateur et le sujet observé : le résultat de la recherche est essentiellement une correspondance entre l'état neuronal d'un côté, le ressenti du sujet de l'autre. L'émergence de ce sujet au sein du réseau neuronal reste une question fondamentale, non résolue.\\ 

% : celui-ci n'est pas un organe strictement transitif ou fonctionnel - critique du fonctionnalisme (test de Turing) :

\textbf{3) Confirmation par les neurosciences d'une activité immanente dans le cerveau (SAI) : }\\

%Les états de conscience ne sont pas les seuls résultats des observations cérébrales. Il est aussi possible d'observer le \textbf{discours intérieur qui constitue la pensée} discursive. La pensée possède donc bien un substrat neuronal. Ceci rend caduque à priori la notion cartésienne de \textbf{res cogitans}, puisque, si l'on suit Descartes, cette dernière serait capable de penser de manière séparée du corps. Le dualisme thomiste, qui affirme que l'intellect ne peut réaliser ses fonctions de manière indépendante, n'est pas contredit par ces observations, au contraire, celles-ci montrent la réalité d'un disocurs intérieur, immanent et physique.\\\\

Les travaux des neuro-scientifiques apportent des confirmations importantes sur l'intériorité de la conscience : l'activité du cerveau n'est pas strictement transitive, elle ne se réduit pas à la réalisation d'une fonction  (SFT). Le cerveau est une SAI.\\
Le Test de Turing, qui identifie intelligence personnelle, et fonctionnalités, n'est donc pas pertinent.\\
Ils rendent justice au test de la chambre chinoise, et à la distinction que J. Searle effectue, entre IA faible (SFT), et IA forte (SAI).\\
%De ce point de vue, le cerveau est radicalement différent des architectures de type VonNeumann (Automates programmables) Il met au contraire en lumière le test de la chambre chinoise, ainsi que

\textbf{4) Confirmation de l'existence du discours intérieur} , par l'observation de l'activité neuronale correspondant à la pensée discursive. \\
Cette découverte rend \textbf{caduque la métaphysique cartésienne}, dans la mesure où cette dernière considère comme possible une pensée autonome séparée du corps. \\
Mais elle \textbf{conforte la conception thomiste de l'âme} : l'intellect immatériel ne peut réaliser ses fonctions sans le cerveau matériel. La pensée discursive peut être vue comme un interface entre le cerveau physique et l'intellect immatériel. Elle est requise pour re-présenter à l'intellect patient, une proposition dont les termes peuvent signifier des objets concrets et singuliers, comme des idées abstraites et universelles, cette proposition étant elle-même une représentation verbale d'une idée abstraite.\\\\

%Ainsi se comprend et se confirme la définition de l'âme humaine de Saint Thomas : une substance intellectuelle unie au corps au titre de forme :\\	
%L'intellect immatériel est la cause première de la pensée, mais celle-ci se matérialise en un discours intérieur ayant une base neuronale : l'idée s'exprime au moyen d'une proposition, générée à l'aide des facultés du cerveau.\\\\

\textbf{5) Causalité : } quelle est la \textbf{cause de la pensée discursive} ? La première chose à remarquer est que celle-ci est consciente. Or sa cause ne peut pas se trouver dans l'activité consciente, sans quoi cette cause nous serait directement connue. De plus, le conscient ne se trouve que dans un état à la fois (à la différence de l'inconscient). La cause et son effet ne peuvent donc pas être simultanément conscients. La position matérialiste pourra sde replier sur trois hypothèses : \\

 - \textbf{Soit une cause efficiente située dans l'inconscient} . Le sujet extrait de son inconscient telle idée, parce que celle-ci correspond à ses centres d'intérêt à ce moment là, à ses inquiétudes, ou autres. Nous avons évoqué l'importance du rôle attribué à l'inconscient par S. Dehaene. La difficulté que présente cette position est son irréfutabilité : il est difficile de dire que quelque chose ne se trouve pas l'inconscient, étant donné que celui-ci n'est à priori pas connu du sujet, et qu'il n'est pas non plus, à l'heure actuelle, observable par l'instrumentation physique.\\

 - \textbf{Soit une causalité holistique} . On retrouve ici, sous une forme contemporaine, une notion proche de la \textbf{cause formelle} aristotélicienne : la causalité ne se réduit pas à la cause efficiente. Cette position remet en cause le mécanisme propre au 17ème siècle, en considérant que l'on ne peut expliquer le mouvement du tout, uniquement à partir du mouvement des parties. Il existe aussi une causalité allant du tout vers les parties.\\

 - \textbf{Soit une absence de cause (hasard)}. \\

\textbf{Il en va de même pour la question de la liberté de la volonté, et de l'autonomie du sujet}.\\

Les neurosciences, les sciences cognitives ou autres, ne peuvent conclure actuellement sur cette question de la causalité de la pensée, et de la liberté de la volonté.\\

La Philosophie Traditionelle trouve la cause efficiente de la pensée dans la substance immatérielle, dans l'intellect agent. La connaissance intellectuelle n'est pas purement passive. L'intellect agent est la cause autonome qui lit l'abstraction dans le phantasme situé dans l'imagination, elle-même informée par les sens. Elle est aussi la cause générant le discours intérieur (la pensée), à partir de l'Idée. L'intellect agent traduit l'idée abstraite et immatérielle, en une proposition constituée de termes reliés entre eux selon des règles grammaticales. Les termes peuvent renvoyer à des objets concrets ou abstraits. La cause finale de ce discours intérieur se trouve dans la nécessité de présenter l'idée (cette fois sous forme verbale), à l'intellect patient, afin d' effectuer l'acte de connaissance ou de compréhension intellectuelle (connaître c'est 'devenior l'autre sans être autre').\\


\textbf{6) Le 'hard problem': }\\

Le problème difficile de Chalmers, soit l'\textbf{émergence du sujet et des qualia} au sein d'un système neuronal biologique, n'a toujours pas été résolu. On est encore aujourd'hui obligé d'admettre la nécessité d'échanger avec le sujet lors d'expériences sur l' activité neuronale, et il semble toujours aussi difficile d'expliquer à une personne privée du sens chromatique, ce qu'est le  'ressenti rouge', ou à une personne qui ressent une douleur, qu'il s'agit en fait d'une illusion.\\

\textbf{7) La Volonté libre: }\\ : l'autonomie des systèmes artificiels proposés par S.Dehaene dans 'Des Machines Conscientes', ne correspond pas à la notion courante ou encore philosophique de Liberté de la Volonté.


% __RESUME__IDEE__ L'observation du discours intérieur qu'est la pensée rend caduque la métaphysique de Descartes au profit de celle de St Thomas.



%Dans sa conclusion, Dehaene dépasse l'objet de cette recherche. En effet, le thème de celle-ci est l'étude des états de conscience. Elle ne traite pas de la question de l'intellect. C'est pourquoi, quand l'auetur aborde la question de la possibilité de construire une machine consciente, celui-ci ne fait pas de distinction entre les système neuronaux animaux et humains. Dans les deux cas, il est possible de déterminer des signatures neuronales de la conscience, mais la question de la liberté est traitée de la même manière pour l'homme et l'animal. Cela revient, en empruntant le vocabulaire de la scolastique, à ne pas faire de distinction entre l'\textbf{estimative} (animal) et la \textbf{cogitative} (homme). A partir de là, Dehaene en déduit que le \textbf{hard problem} de Chalmers serait une illusion, et que de la machine pourront émerger des états de conscience, et par conséquent, celle-ci pourra devenir un système à Volonté libre. Autrement dit l'auteur considère que les machines pourront devenir des IAs forte (SAI). La position de Dehaene relève donc du \textbf{physicalisme}. 

%en réalité :

%\begin{itemize}
%\item
%L'émergence du sujet est toujours incomprise
%\item
%Le "hard problem" de Chalmers persiste 
%\item
%Il n' y a toujours pas d'explication des qualia
%\item
%Ni d'explication de la liberté de la Volonté ou de l'autonomie
%\item
%Ni d'explication de la nécessité du discours intérieur.\\
%\end{itemize}
 

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION  c) Le cerveau et le calcul artificiel

\subsection{Systèmes biologiques et systèmes artificiels }

% __RESUME__IDEE__ La puissance de calcul des superordinateurs est comparable à celle du cerveau, cependant, la simulation n'est pas le réel. Gap ontologique

\textbf{1) Puissance de calcul et émergence du sujet dans un système artificiel : } il est difficile de mesurer la puissance de calcul du cerveau (SAI), dans une unité (FLOP) qui est adaptée à l'ordinateur séquentiel (SFT). Néanmoins, en se basant par exemple sur la consommation énergétique et la limite de Landauer, ou encore, sur la comparaison, pour une fonction donnée (ex : reconnaissance de formes), du nombre de neurones dans le cerveau et du nombre de transistors dans la machine, requis pour la réalisation de cette fonction, les chiffres semblent concorder : le cerveau aurait une puissance de calcul du même ordre de grandeur (exaFLOPs) que les superordinateurs actuels. Les architectures restent cependant très différentes : le cerveau est lent (fréquence de commutation des neurones : quelques dizaines de Hz), mais compense cette lenteur par un taux de connectivité gigantesque (100 millions de milliards de connections interneuronales), tandis que l'ordinateur a un taux de connectivité très faible (2.5), mais compense ce faible parallélisme par une très grande vitesse (frequence : 3-4 GHz). Notons aussi une différence au niveau de la puissance consommée : les superordinateurs consomment des dizaines de millions de Watts, à comparer avec les 20 Watts du cerveau ! Celui-ci s'approche de la limite théorique de Landauer pour la consommation d' énergie, ce qui est tout-à-fait remarquable. \\

Il a longtemps été considéré que l'absence d'émergence dans les machines était due à une insuffisance de puissance de calcul. Cet argument ne semble donc plus valide aujourd'hui, puisque l'on ne constate pas d'émergence dans les supercalculateurs.\\


\textbf{2) La différence architecturale } est un argument plus solide. En effet, la machine séquentielle ne peut que simuler les états d'un système hautement parallèle comme le cerveau. 

Lorsque l'on a recours à la \textbf{simulation} pour faire effectuer par un ordinateur une tâche réalisée par le cerveau, il est nécessaire de séquentialiser dans l'ordinateur, le traitement qui, par nature, est réalisé de manière parallèle dans le cerveau. Autrement dit, même si la simulation fonctionne, à aucun moment l'ordinateur n'aura été dans un \textbf{état identique au cerveau} (pour autant que l'on puisse parler d' "état cérébral"). Or \textbf{simuler n'est pas être}. Il existe une différence ontologique entre la simulation et la réalité simulée. La machine séquentielle ne se retrouve jamais dans un état identique à un état cérébral, même dans le cas où elle réalise des fonctions identiques à celles du cerveau.\\

Des approches plus parallèles, utilisant par exemple le calcul analogique ou le calcul quantique pourraient permettre de construire des IA fortes, en répondant aux critères d'émergence du sujet et des qualia que nous propose l'étude des seuls systèmes de type SAI connus, les cerveaux animaux et humains. Dans ces systèmes l'émergence de la conscience est fortement corrélée avec les phénomènes de synchronisation de l'activité cérébrale, ainsi que la présence de trains d'onde de quelques dizaines de Hertz se propageant dans la globalité du cerveau. L'émergence d'un sujet conscient et des qualia dépendrait ainsi beaucoup plus de l'architecture du réseau neuronal et de sa dynamique, que de sa puissance de calcul.\\

La machine de Von Neumann ne constitue pas la seule architecture de calcul matériel possible. \textbf{Tous les systèmes physiques peuvent être considérés comme de potentielles machines à calculer}. Il est ainsi possible de réaliser des calculateurs analogiques ou quantiques. Les premiers utilisent un système physique dans un état classique, et les seconds, dans un état quantique. L'avantage, dans ce dernier cas, réside dans la propriété de superposition des états dans le domaine quantique, ce qui permet de paralléliser les calculs. Selon la théorie de la calculabilité, il est difficile de montrer que ces systèmes pourraient dépasser la machine de Turing. Cependant, pratiquement, selon la théorie de la complexité, ils le peuvent. Certains algorithmes quantiques, comme celui de Shor, ont un avantage 'presque exponentiel' en temps de calcul par rapport aux algorithmes classiques.\\

Dans une comparaison entre l'intellect humain et les systèmes artificiels, on ne peut donc pas se contenter de comparer le premier uniquement à la machine de Turing, il est juste de prendre en compte d'autres types d'architectures. Cependant, si la parallélisation semble une condition nécessaire pour obtenir une SAI au lieu d'une SFT, cette condition peut ne pas être suffisante.\\

Le \textbf{calcul neuromorphique} est une branche du calcul analogique consistant à élaborer des systèmes parallèles susceptibles de générer des phénomènes de synchronisation entre les activités des neurones. L'information dans le cerveau est codée à l'aide de la fréquence et de la phase de l'activité neuronale. Le cerveau est le siège de train d'ondes électriques. Les états mentaux correspondent à la synchronisation d'activités neuronales. La conscience est liée à la phase de ces groupes de neurones synchronisées avec les trains d'ondes. Autrement dit, dans le cerveau, l'information est essentiellement codée sous forme de fréquences et de phases. Le calcul neuromorphique cherche à reproduire ces phénomènes dans des architectures parallèles. Il ne s'agit donc pas ici de simulation par un système séquentiel, mais de reproduction dans des architectures copiées sur celle du cerveau.  \\


L'\textbf{émergentisme structurel} est l'hypothèse selon laquelle seule compte, pour obtenir une SAI, l'architecture du système et sa dynamique. Selon cette hypothèse, la production d'IAs fortes serait possible.\\

L'\textbf{émergentisme biologique} est l'hypothèse selon laquelle l'architecture du système et sa dynamique ne sont que des conditions nécéssaires, mais pas suffisantes pour obtenir l'émergence : la nature du substrat matériel a son importance. Dans ce cas, l'émergence est une propriété inhérente aux seuls systèmes neuronaux biologiques, et l'IA forte (SAI) est radicalement impossible.\\

3) Il est nécessaire d' ajouter à cette discussion, les questions que soulèvent les \textbf{systèmes hybrides} (cf Annexe "Calcul neuromorphique") : en effet, la connection entre réseaux neuronaux biologiques et artificiels crée une situation nouvelle, qui inclut la possibilité de synchronisations mixtes, ou encore de celle de "qualia mixtes". La question de l'émergence qui se pose à priori d'une manière discontinue (le système considéré étant soit naturel, soit artificiel), se pose ici de manière continue, le système considéré étant à la fois naturel et artificiel, avec un \textbf{degré d'artificialité} variable.\\

A ce jour, aucun système neuromorphique, hybride ou non, n'a produit l'émergence d'un sujet ou des qualia. La détection de ces derniers est à priori difficile, puisque par définition, il s'agit d'une expérience subjective. Cependant, on peut considérer qu'il existe une causalité propre aux qualia, et que cette détection serait possible indirectement, à travers les manifestations du sujet. \\


%Enfin, il est nécessaire d'introduire dans le débat les \textbf{systèmes neuronaux hybrides}, à la fois biologiques et artificiel, qui rendent continue une question qui était à rpiroir discontinue : les systèmes hybrides cérent en quelque sorte un pont entre les système totalement naturels, et les systèmes totalement artificiels.\\

%A ce jour, aucun système de \textbf{calcul neuromorphique}, hybride ou non, n'a produit l'émergence d'un sujet ou des qualia.\\




% Une SAI nécessite aussi la production d'activités immanentes, et non aléatoires.  Aucune machine parallèle ne résoud aujorud'hui le problème difficile de Chalmers.\\\\

% __RESUME__IDEE__ pourquoi l'émergence des qualia, du sujet, etc...  dans le cerveau et pas dans les machines ?

%On doit constater que malgré les progrès de l'IA faible, l'IA forte est un échec : on constate l'émergence d'un sujet, des qualia et des abstractions dans le cerveau, sans expliquer leur origine, mais dans le système de calcul artificiel, on n'observe même pas cette émergence. Il y a donc là comme un double mystère. Pourquoi cette émergence dans les systèmes neuronaux complexes, et pourquoi cette absence d'émergence dans des systèmes artificiels de puissance de calcul comparable au cerveau ?\\\\

%Si dans un certains nombre de cas, le cerveau réalise des calculs, il diffère fondamentalement de la machine, en ce sens qu'il produit aussi des « états », qui sont des points terminaux d'un processus. Le problème de l'émergence du sujet et des qualia n'a pas obtenu de réponse à ce jour.\\\\
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%\textbf{Conséquences par thématique :}\\\\

% __RESUME__IDEE__ SECTION Conséquences par thématique :   

%- manipulation des \textbf{abstractions} : les IAs ne manipulent pas le concept abstrait universel , qui reste totalement indépendant des réalités physiques d'où ils ont été extraits  : elles ne le produisent pas par le processus d'abstraction, et elles ne l'utilisent pas dans les opérations de jugement et de raisonnement\\

%- émergence du \textbf{sujet et des qualia} : Il n'y a pas d'émergence du sujet, ni des qualia dans les systèmes artificiels. Cette émergence reste non expliquée dans les réseaux neuronaux biologiques.\\

%- \textbf{autonomie} de la volonté : il n' y a pas d'autonomie du mouvement dans les systèmes artificiels. Le cerveau humain est généralement considéré comme potentiellement autonome (volonté libre), mais cette propriété n'est pas expliquée. Le problème de l'autonomie et de la volonté libre ne sort pas du dilemme suivant :\\

%Soit les actes volontaires sont aléatoires, ce qui ne ressort pas de la liberté du vouloir, soit ils ont une cause involontaire. Les partisans du monisme iront donc la chercher dans l'inconscient, une position qui présente la difficulté d'être irréfutable.\\

% __RESUME__IDEE__ tentative de Dehaene d'expliquer la liberté par la hiérarchisation des idées   

%Le problème n'est pas résolu par une hiérarchisation des activités cérébrales, selon laquelle les activités de bas niveau (ex : désirs) peuvent être contrôlés par les activités de haut niveau (ex : idées). Cette approche est certes tout-à-fait intéressante, mais elle ne permet pas de sortir du déterminisme : si les idées de haut niveau imposent un choix en fonction du contexte, ce choix n'est pas libre. En fait cette idée n'exprime que la capacité d'un système à se diriger selon les idées et non selon ses instincts. La question de la liberté est simplement transférée vers le haut niveau. Cette hiérarchisation est une condition nécessaire mais non suffisante de la liberté, car il faut bien choisir librement entre les idées de haut niveau. On n'a fait ici que déplacer le problème de la liberté vers le haut de la hiérarchie des activités.\\\\

%Les avancées technologiques et scientifiques actuelles ne peuvent donc prétendre remettre en cause la preuve de l'immatérialité de l'intellect. Il semble que le «plafond de verre» constitué par les questions ontologiques ne soit toujours pas brisé. \\\\

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{ Conséquences en Métaphysique :}
% __RESUME__IDEE__ SECTION SECTION Conséquences en Métaphysique :   

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION  Dualisme :   


\subsection{Monismes :}

Rappelons ici quelques définitions : \\

\begin{itemize}

\item
\textbf{Physicalisme mécaniste : } une explication mécaniste ne faisant appel qu'à la causalité des parties vers le tout est insuffisante pour expliquer les observations actuelles, et en particulier les phénomènes de synchronisation associés à l'émergence d'états mentaux. \\
\item
\textbf{Physicalisme émergentiste : }les approches émergentistes conservent leur pertinence, elles sont holistiques, et proches de la notion aristotélicienne de 'cause formelle'. Elles proposent, à la différence du mécanisme, une causalité allant du tout vers les parties.\\
\item 
L'\textbf{émergentisme structurel} est l'hypothèse selon laquelle seule compte, pour obtenir une SAI ,l'architecture du système et sa dynamique. Selon cette hypothèse, la production d'IAs fortes serait possible.\\
\item 
L'\textbf{émergentisme biologique} est l'hypothèse selon laquelle l'architecture du système et sa dynamique ne sont que des conditions nécéssaires, mais pas suffisantes pour obtenir l'émergence : la nature du substrat matériel a son importance. Dans ce cas, l'émergence est une propriété inhérente aux seuls systèmes neuronaux biologiques, et l'IA forte (SAI) est radicalement impossible.\\
\item
\textbf{Eliminativisme  : } Il n'y a rien de plus à observer que ce que l'on voit actuellement. Le problème du sujet, de la première personne ou des qualia est un faux problème . 

%De même que l'on peut demander au sceptique de ne plus rien affirmer, c'est-à-dire de ne plus rien dire, on peut demander à l'éliminativiste de ne pas se plaindre lorqu'il ressent une douleur, parce que la douleur est une qualia, donc selon lui, juste une illusion. L'éliminativisme extrême est donc simplement une posture intellectuelle. Il existe cependant une forme d'éliminativisme qui consiste à admettre l'existence du sujet, et à considérer que les activité neuronales correspondant aux qualia, constituent la totalité de ce qui est observable. Autrement dit : telle structure neuronale, dans tel état d'activité correspond à un sujet ressentant telle qualia. Les qualia peuvent être ainsi être vues comme les états propres d'une structure neuronale donnée. Dans ces conditions, il est illusoire de penser faire émerger des qualia dans un système de calcul artificiel. Pour prendre une analogie avec la Physique : un atome d'hydrogène, c'est un proton et un électron orbitant autour du proton en suivant l'équation de Schrödinger. Il est possible d'exécuter sur une machine de Von Neumann, un programme qui simule le comportement de l'électron, en résolvant l'équation de Schrödinger, ce programme et cet ordinateur n'auront jamais les propriétés de l'atome. De même, l'éliminativisme pourrait consister à affirmer : tant que l'on ne reconstruit pas un cerveau à l'identique, on ne peut obtenir l'émergence des qualia. \\\\

 \subsection{Dualismes :}
	
% __RESUME__IDEE__ SECTION le dualisme cartésien est caduque le dualisme thomiste est renforcé (verbe mental)

Le dualisme cartésien est rendu caduque, en aprticulier par els résultats des neurosciences, mais pas le dualisme thomiste.\\

L'activité neuronale correspondant au verbe mental, au discours intérieur qui constitue la pensée, est observable. Il s'agit d'une propriété du cerveau physique. Par conséquent, l'intellect n'est pas radicalement séparé du corps comme le pensait Descartes. De ce fait, le dualisme cartésien est rendu caduque.\\
Cependant, la cause de cette activité reste inconnue : son origine et sa finalité ne trouvent pas d'explication dans le cadre du physicalisme.\\
Son origine ne peut être expliquée par le mécanisme, qui impliquerait une régression à l'infini des causes matérielles générant ce verbe intérieur.\\
La liberté de la volonté n'est pas plus explicable dans le cadre physicaliste ou mécaniste.\\
Par conséquent, la position thomiste, qui définit l'âme comme "susbtance spirituelle associée au corps au titre de forme", non seulement n'est pas contredite par ces résultats des Neurosciences, mais sort plutôt renforcée, puisque la réalité du Verbe Intérieur est mise en évidence par l'observation du cerveau.\\


% __RESUME__IDEE__ SECTION le retour de la forme substantielle ?

La notion de forme substantielle mérite ainsi d'être reconsidérée. En effet, il s'agit d'un point de vue holistique permettant d'inclure une causalité du tout vers les parties et de s'affranchir du mécanisme hérité de la Renaissance.\\

Arrêtons nous un moment sur la question de la substance spirituelle. Dans "Consciousness and the brain - ch 7 "Conscious Machines" " S. Dehaene fait une analogie entre d'une part, le concept de qualia et de 'problème difficile' de Chalmers , et d'autre part, le vitalisme du 19ème siècle. Le concept immatériel de \textbf{vitalisme} permettant de rendre compte des propriétés uniques du vivant, et de ce qui distingue l'inanimé de l'animé. C'est une remarque importante, car le recours à une substance immatérielle est une solution qui a à plusieurs reprises été utilisée dans l'histoire. Dehaene aurait aussi pu citer l'histoire de la notion de chaleur en Physique. Celle-ci étant, 18ème siècle, considére comme une substance, le "calorique". Cette théorie reprise par Lavoisier, faisait suite à une notion de "substance feu". La chaleur a ensuite reçu une interprétation n'invoquant plus de substance spécifique . Elle est aujourd'hui conçue comme une densité d'énergie cinétique, trouvant son origine microscopique dans les mouvements de translation, de rotation, de vibration, etc ... des atomes et des molécules.\\

Appelons dans la suite \textbf{substantialisation}, ce recours à une substance immatérielle pour expliquer certaines propriétés des êtres matériels.\\

Le facteur historique permet de comprendre la réticence du monde scientifique à la substantialisation. Il faut pourtant remarquer que l'aristotélisme fait appel à la substantialisation, uniquement pour rendre compte des facultés de l'intellect. Aucune autre faculté de l'animal ou de l'homme, en particulier les propriétés du vivant ou la connaissance sensible (qui inclut les qualia, même si Aristote n'utilise pas ce terme), ne fait appel à une substance séparée. \\

On ne trouve donc pas, dans l'aristotélisme, un recours systématique à la substantialisation. Certains reprochent d'ailleurs à Aristote son matérialisme (par rapport à Platon). Aristote donne même l'impression d'essayer de retarder le plus possible ce recours à l'immatériel. Ce qui force ce recours, c'est le caractère strictement immatériel de l'Idée. L'idée ne possède aucune des caractéristiques de l'être matériel : elle ne connait ni le mouvement, ni la génération - corruption, ni la localisation, elle ne possède pas d'attributs sensibles, etc ... Ce caractère radicalement immatériel de l'idée persiste et signe à travers les générations. On doit donc admettre une différence de nature entre le recours à la substantialisation pour les facultés de l'intellect humain, et les autres exemples de substantialisation que nous propose l'histoire (le feu, la chaleur, la vie, les qualia, etc ...).\\



%Les propriétés émergentes ressemblent d'une certaine manière à celle d'une substance :\\\\
%une substance se réalise dans un sujet individuel\\
%une substance est associée à des accidents : les qualia seraient ainsi les accidents d'une substance.\\
%Le cerveau est ici vu comme une substance dynamique. Elle diffère des substances par le fait :\\\\
%qu'elle requiert le mouvement (Héraclite)\\
%qu'elle peut apparaître et disparaître (sommeil, comas, etc …), ce qui n'est pas le cas d'une « vraie substance ».\\\\
%Ainsi, l'âme animale serait une substance dynamique, dont les qualia sont les éléments d'un univers spirituel distinct, mais l'âme animale resterait seulement forme substantielle du corps.\\\\
%L'âme humaine y rajouterait les puissances intellectives, qui nécessitent une substance spirituelle immatérielle, laquelle reprendrait à son compte le sujet animal. Il n'y a donc pas deux sujets : un sujet animal distinct du sujet intellectuel. La personne se trouve dans la substance spirituelle, qui reprend à son compte les propriétés émergentes de l'âme animale (qualia)\\\\
%Donc pour résumer :\\
%les qualia n'ont pas d'existence dans le monde physique. Elles ne peuvent exister que dans le monde immatériel \\
%L'âme animale est une forme substantielle qui constitue une « pseudo-substance », dont les qualia s'identifient avec les précédentes. L'animal est un sujet qui éprouve ces qualia.
%L'âme humaine est une substance immatérielle (spirituelle), qui reprend à son compte l'âme animale : il n' y a qu'un sujet, qui éprouve les qualia, qui connaît intellectuellement, et dont les fonctions intellectuelles, en particulier la pensée discursive, impliquent à la fois la substance spirituelle (comme origine et moteur), et le cerveau physique, comme support du verbe intérieur. \\\\

% __RESUME__IDEE__ SECTION la visualisation de la genèse de l'idée : signature neuronale de l'esprit ?

%Pourra-t-on trouver des « signatures de l'esprit » ? : états locaux observables « sans cause matérielle », et non « dûs au hasard ».\\\\

% __RESUME__IDEE__ SUBSECTION les différents monsimes



\end{itemize}


Remarque concernant les IAs : nous pensons avoir montré au cours de ces quelques pages, que les succès de l'IA faible (SFT), liés à la Mathématisation des facultés de l'intellect, d'un côté, et l'echec de l'IA forte (SAI) de l'autre, loin de procurer une explication matérialiste de l'intellect humain, ont au contraire fait ressortir son immatérialité. D'une certaine manière, les IAs ont ce mérite, à condition d'être correctement analysées, de nous faire prendre conscience de ce que nous sommes, de ce qui est spécifique de l'humain.\\
\newpage

\section{Synthèse finale :}

Nous proposons d'organiser cette synthèse de la manière suivante :\\

Comparaison des systèmes biologiques (cerveaux animaux et humains) avec les systèmes artificiels (IAs), selon les deux degrés de la connaissance chez les premiers :\\


1) Connaisance sensible\\
2) Connaissance intellectuelle\\


\textbf{1) Connaissance sensible : }\\

La connaissance sensible suppose l'existence d'un sujet, et d'un mode de connaissance de la réalité, soit extérieure, soit intérieure, par ce même sujet.\\

\textbf{1.a) Systèmes biologiques :}\\


\textbf{Le problème difficile : } dans les systèmes naturels, en particulier dans les cerveaux animaux, il semble que l'émergence du sujet soit liée à la présence d'ondes cérébrales, et des propriétés de synchronisation de l'activité neuronale. Les animaux très primitifs, comme les huitres, sont dotés d'un système nerveux, de capteurs, et de centres de traitement, mais il n'y a pas d'activité ondulatoire. Autrement dit, il n'y a rien qui ressemble à une SAI. Ces systèmes biologiques simples semblent être de purs SFT, dotés essentiellement d' une activité réflexe. Les recherches portant sur l'activité neuronale des systèmes nerveux centraux et des cerveaux des animaux devraient pemetrre de cerner plus précisément les conditions de l'émergence du sujet et des qualia dans les systèmes biologiques. Ce problème, aussi nommé \textbf{problème difficile, reste irrésolu à ce jour}. \\

\textbf{Signature neuronale} : les Neurosciences mettent en évidence une activité neuronale correspondant à la conscience (ETNG - S.Dehaene,) commune à l'homme et à l'animal, sans pour autant résoudre le 'problème difficile'  : afin de corréler activité neuronale et états mentaux, le témoignage du sujet reste indispensable.\\

\textbf{Nature de la connaissance sensible : } Le sujet connaît le monde extérieur indirectement, au moyen des qualia. Il n'a pas une connaissance directe des stimuli physiques agissant sur les organes des sens (fréquence du signal électromagnétique pour la vue, fréquence de l'onde de pression pour l'ouïe, etc ...) . \\

Selon les neurosciences, les informations transmises par le système sensoriel peuvent être traitées de manière consciente ou inconsciente. Dans le cas où elles déclenchent une activité consciente, elles peuvent être maintenues un certain temps dans l' Espace de Travail Neuronal Global. Selon la PT (cf Annexe 'connaissance sensible'), ces informations sont fusionnées dans les 'sensibles communs', et dans l' 'imagination'. Dans l'ETNG, les groupes de neurones peuvent se synchroniser sur de grandes distances. Ces corrélations entre groupes de neurones dédiés à  différentes analysesdes des signaux sensoriels, pourrait être le substrat physique et dynamique des 'sensibles communs' ou de l' 'imagination'. L'ETNG pourrait ainsi être le lieu de la fonction permettant de juger une situation, et de prendre une décision en fonction du résultat de ce jugement, fonction nommée 'estimative' par la scolastique.\\

\textbf{Autonomie :} le terme autonomie désigne ici la capacité du sujet à effectuer des actions en fonction de ses  désirs propres ou en fonction d'un 'jugement' fondé uniquement sur la connaissance sensorielle et la mémoire. C'est le cas par exemple d'un prédateur qui décide du moment de lancer une attaque sur sa proie, ou, inversement, d'une proie, qui détecte un danger et qui décide de prendre la fuite. Ce genre d'autonomie du mouvement est ainsi lié à l'estimative. \\

\textbf{Substantialisation :} Notons que la Philosophie Traditionelle ne fait pas appel à une substance immatérielle séparée pour rendre compte des questions constituant le 'problème difficile', mais elle fait appel à la notion d' \textbf{être intentionnel}, pour rendre compte de l'acte de connaissance. C'est selon cet être intentionnel que le sujet peut 'devenir l'autre sans être autre'.  Cet être intentionnel n'est cependant pas une substance séparée.\\


\textbf{1.b) Systèmes artificiels :} \\

Ce paragraphe est très limité, du fait que le projet de conception d'une IA forte (J.Searle) que nous avons aussi dénommée SAI, est à ce jour un échec. Rappelons que ce projet consistait en l'émergence du sujet dans un système artificiel, soit à la résolution du problème difficile par une IA. \\

Il n'existe que des IAs faibles, que nous avons dénommées SFT. Les IAs ont en quelque sorte \textbf{court-circuité ce problème difficile}, en cherchant directement à reproduire les fonctions de l'intellect humain, sans passer par la case 'connaissance sensible'.\\

\textbf{Autonomie :} n'étant pas dotées de la connaissance sensible, et ne ressentant pas de qualia, les IAs faibles ne possèdent pas le genre d'autonomie liée à ces facultés . \\


%Cette substance spirituelle a toujours été invoquée, uniquement pour rendre compte des fonctions de l'Intellect humain, abstractif par nature, pas de la sensibilité.

% et des techniques de traitement de l' information. Pour ces dernières, il correspond à l'échec de l'IA-forte (SAI). Les neurosciences ont montré l'existence d'une signature neuronale des états de conscience. Cette signature se retrouve chez l'animal comme chez l'homme. La conscience, en soi, ne constitue donc pas une spécifité de l'intellect humain, même si l'intellect permet une conscience de soi plus profonde.\\

\textbf{2) Connaissance intellectuelle  : } \\


\textbf{2.a) Systèmes biologiques :}\\

\textbf{Signature neuronale} : \\

S'il existe une signature de la conscience commune à l'homme et à l'animal, ce n'est pas le cas en ce qui concerne la \textbf{Pensée discursive} ou la performance linguistique. Les Neurosciences montrent qu'il s'agit d'une spécificité du cerveau humain, et attribuent à cette fonction une grande partie du cortex préfrontal, ainsi que certaines zones dédiées au langage. Il est en outre possible d'observer l'activité neuronale correspondant à la pensée. Le cerveau animal n'est pas doté de ces zones caractéristiques du langage. La pensée, en tant que discours intérieur, est donc une spécificité de l'âme humaine. \\

La pensée discursive est liée au trois opérations fondamentales de l'Intellect (selon la PT) : abstraction, jugement et raisonnement.\\

L' abstraction et le jugement peuvent s'effectuer selon deux modes. Selon un premier mode, il s'agit d'une \textbf{opération simple}, autonome et ne faisant pas appel à la pensée discursive :\\

 \textbf{L'abstraction (élémentaire)} est l'opération consistant à éliminer, dans l'objet perçu, tout ce qui lui est spécifique, pour ne conserver que ce qui est général ou universel (l'essence de l'objet). La dernière étape du processus d'abstraction consiste en la génération d'un 'terme' désignant le concept. Aristote propose une classification des termes selon dix \textbf{ catégories} de l'être.\\

 \textbf{Le jugement (élémentaire ou factuel)} est l'opération consistant à examiner la vérité d'une proposition simple 'sujet - copule - prédicat' (Le ciel est bleu). \\

Ces deux opérations élémentaires ne requièrent pas le discours intérieur, mais elles lui procurent sa matière : termes et jugements factuels. Ceci permet d'éviter un problème de circularité : le discours ayant besoin des termes, et l'élaboration des termes ayant besoin de la pensée discursive (notons que l'on trouve ce problème de circularité dans la plupart des définitions des dictionnaires).  \\

Cependant, la pensée discursive permet de revenir sur ces opérations, en en procurant une version plus complexe. Il est ainsi possible de juger de la pertinence d'une abstraction 'première' (ex : la notion de temps) ou d'un jugement factuel :  "le temps est-il absolu ou relatif ?", ou "le ciel est-il toujours bleu ?", etc ... ? On parlera alors d'abstractions ou de jugements 'seconds'.\\

Le raisonnement est une opération consistant à enchaîner des jugements. Il s'agit donc d'une opération nécessitant toujours le discours intérieur. Il n'y a pas de raisonnement 'premier'.\\

On voit ainsi comment la pensée discursive s'articule avec les opérations élémentaires :\\

Dans un premier temps, l'intellect abstrait, à partir des données procurées par les sens, des concepts auxquels il attribue un nom, et effectue des jugements sur des propositions simples 'sujet-copule-prédicat'. \\

Dans un second temps, l'intellect peut revenir sur le résultat de ces opérations primaires, et les examiner plus en détail, à l'aide de la pensée discursive, du discours intérieur. Dans une proposition, les termes peuvent référer à des êtres concrets, individuels, comme à des concepts abstraits, universels. Les règles de la grammaire permettent de représenter des liens complexes entre les termes ou leurs significations. Le langage permet ainsi la description d'une infinie variété de situations, que l'intellect peut se re-présenter à lui même, afin de procéder à de nouveaux jugements, à des raisonnements, ou encore à affiner des abstractions, et cela, d'une manière autonome, indépendamment des informations en provenance des sens. \\

Le langage joue donc un rôle particulier par rapport aux autres fonctions de l'intellect : il les utilise et les perfectionne. \\



%- Ainsi, les propositions générées par des intellects humains, contiennent des jugements, des raisonnements, et des termes correspondant à des abstractions.\\
%Cette opération, \textbf{la pensée discursive}, est apparue comme prépondérante dans les trois chapitres correspondant aux trois volets du problème de l'intellect :\\

%\textbf{2.1) L'intellect et l'IA :}\\

%La Pensée discursive est liée aux trois facultés de l'Intellect : l'abstraction, le jugement, et le raisonnement. \\

\textbf{Causes de la Pensée discursive : } \\

Dans la pensée discursive, le sujet se parle à lui-même. Pourquoi la Pensée humaine prend-elle cette forme d'un discours intérieur  ? Quelle est la cause efficiente produisant ce discours intérieur ?\\

Le discours intérieur nécessite une \textbf{cause efficiente, et une cause finale}, se situant dans le sujet. \\

Cause efficiente :\\

Dans un premier temps, l'intellect doit générer la proposition correspondant à l'idée, en recherchant en mémoire les termes associés aux concepts ou aux être concrets et individuels, et en assemblant ces termes selon les règles de la syntaxe. L'intellect et l'Idée constituent ici la cause efficiente de la production de la phrase.\\

Cause finale :\\

Dans un second temps, l'intellect doit effectuer un jugement, une évaluation de la vérité de la proposition ainsi générée . Selon la PT, la Pensée et l'imagination sont des facultés permettant de présenter à l'intellect des faits, des objets, ou des concepts connus et mémorisés antérieurement, ou encore des constructions mentales, éventuellement fictives (d'où le verbe 'imaginer'), et ce de manière autonome, en l'absence d'information en provenance des sens. L'intellect patient est le lieu de la connaissance intellectuelle, de la compréhension du sens. \textbf{La proposition du discours intérieur constitue donc le moyen pour l'intellect agent de re-présenter l'idée à l'intellect patient}. C'est donc la nécessité de cette re-présentation de l'idée abstraite à l'intellect patient afin d' effectuer l'acte de connaissance ou de compréhension intellectuelle, qui justifie le discours intérieur. \\

%Une explication possible de la forme du discours : la communication interpersonnelle passe par le canal de la parole, de l'audition et du langage. Le signal échangé, le son,  est monodimensionnel. Ce canal monodimensionnel permet la description de scènes complexes de la réalité quotidienne en 3 dimensions. On pourrait considérer qu'il s'agit d'une forme de codage rendu nécessaire par la physiologie, par le fait que l'homme est doté d'une capacité de produire et d'entendre des sons. Selon certains, la communication interpersonnelle aurait ainsi imposé sa forme au discours intérieur. Dans \textbf{le langage et la pensée}, le linguiste américain \textbf{Noam Chomsky} défend la position inverse et affirme que le langage est déterminé par des structures mentales innées. Autrement dit, la pensée ne serait pas uniquement le produit de l'apprentissage de la langue.\\


La PT trouve donc la cause efficiente de la pensée discursive dans l'Intellect agent, et sa cause finale dans l'Intellect patient. \\


\textbf{Autonomie et liberté de la Volonté :}\\

La faculté de compréhension des abstractions procure à l'homme une capacité de jugement supérieure  à l'animal. Il est ainsi possible d'évaluer une situation, en fonction de concepts abstraits et universels, et non uniquement en fonction de réalités concrètes et individuelles. C'est là la différence entre la cogitative de l'homme et l'estimative de l'animal.\\

La liberté se situe ainsi à plusieurs niveaux. D'une part, la génération du discours intérieur requiert la liberté, afin déviter que celui-ci ne soit un automatisme, et préserver ainsi la possibilité de la créativité. D'autre part l'action à effectuer après réflexion, doit aussi être libre. \\

Selon la PT, dans le cas d'un choix entre plusieurs actions, l'Intellect évalue le Bien résultant de chacune d'elle et selon des règles (par exemple éthiques), établit une hiérarchie de ces Biens. \textbf{La Volonté choisit toujours un Bien}. \\

La liberté (de l'action) est ce qui permet de choisir un Bien indépendamment de son rang dans la hiérarchie. \\

%Par exemple : manger une part d'un gâteau sucré procure un certain plaisir. Cependant, éviter de manger trop de sucres rapides est bon pour la Santé. Il y a donc ici conflit entre deux biens : un bien inférieur, le plaisir temporaire, et un bien supérieur, la santé. La liberté est la faculté qui permet de choisir l'une ou l'autre option. Le choix systématique du bien supérieur ou du bien inférieur, constituerait une absence de liberté. \\

La liberté est donc intimement liée à l'Intellect. Intelligence et Liberté de la Volonté sont les deux facultés de la substance spirituelle, elles sont indissociables l'une de l'autre. La substance spirituelle ne peut avoir l'une de ces facultés sans l'autre.\\


%La Pensée discursive est liée aux trois facultés de l'Intellect : l'abstraction, le jugement, et le raisonnement. Les mots du langage peuvent référer à des êtres concrets et individuels, mais aussi à des concepts universels, obtenus par l'abstraction, à partir d' êtres concrets. Aristote place les termes dans dix catégories de l'être. La première catrégorie, la substance correspond aux sujets du scours, et les autres, aux attributs du sujet. Les termes peuvent être associés en propositions élémentaires 'sujet - copule - prédicat'. Le jugement est la fonction déterminant la véracicté de la proposition élémentaire. Le raisonnement est constitué d'un encahînement de propositions, par exemple, dans des syllogismes. Ainsi les différentes facultés de l'intellect sont-elles reliées entre elles, et s'articulent elles autour de la pensée discursive. Dans un premier temps, les opérations simples (abstraction, jugement), procurent à la pensée sa matière première, mots et faits élémentaires. Dans un second temps, la pensée discursive permet de réaliser des abstraction et des jugements complexes, ainsi que des raisonnements logiques. \\

\textbf{2.b) Systèmes artificiels :} \\

\textbf{La Pensée discursive } n'existe pas dans les IAs, puisqu'elle implique l'existence d'un sujet se parlant à lui-même.\\

Néanmoins, même en l'abscence d'un sujet, \textbf{une IA peut simuler ce discours intérieur}, en générant des propositions, puis en les analysant. Ce type d'architecture est utilisé en particulier dans le domaine des Mathématiques, pour l'aide à la démonstration, ou la démonstration de théorèmes. Dans ce cas, le discours consiste en un raisonnement, en une suite de propositions mathématiques reliées par des règles de logique. On a vu que le raisonnement est l'opération de l'intellect qui est la plus facile à Mathématiser. On ne doit pas donc s'étonner de voir des IAs constituer des aides efficaces pour le Mathématicien, voire des \textbf{IAs capable de démontrer ou d'infirmer des conjectures}. \\

Par contre, dans le domaine général du\textbf{ langage courant}, on doit constater que les performances des IAs régressent lors de l'introduction dans leur corpus d'apprentissage, de propositions générées par d'autres IAs. Les IAs ont à priori besoin pour progresser de propositions générées par des intellects humains, exprimant des idées originales, des créations libres.\\

\textbf{La Mathématisation de l'abstraction : }

Nous avons montré ici comment l'opération de \textbf{Mathématisation} permet aux systèmes de calcul artificiels de simuler les opérations de l'intellect. Nous avons montré aussi en  quoi elles en diffèrent.\\

En particulier, l'abstraction diffère essentiellement de la classification : l'objet mathématique (par exemple, le vecteur d'un espace vectoriel graphique), reste attaché aux données qui ont permis sa génération durant la phase d'apprentissage. A l'opposé, l'idée abstraite est totalement détachée des êtres ou des objets de la réalité concrète qui sont à son origine. \\

Nous avons évoqué le cas d'un système de classification ayant appris à reconnaître la forme "cercle" à partir d'une base d'apprentissage constituée d'objets de formes circulaires. L'objet mathématique (le vecteur-forme) résultant de cet apprentissage, et représentant la classe "cercle", reste attaché aux caractéristiques des objets circulaires présents dans la base d'apprentissage : rayons, formes, couleurs, etc ... Au cas où un objet à reconnaître, de forme circulaire , soit tel qu'une de ces caractéristiques varie fortement par rapport aux données d'apprentissage, la forme pourra ne pas être reconnue comme circulaire, et placée dans la classe 'cercle'. Par contre, l'abstraction 'cercle' étant dénuée de couleur, de rayon, de centre (etc ...), la reconnaissance basée sur l'abstraction ne dépendra pas des caractéristiques des objets de la base d'apprentissage. Le cercle pourra même être défini de manière totalement indépendante de données concrètes, à partir d'autres abstractions, en l'occurence, les notions de point et de distance. \\

Le facteur de généralisation que permet l'abstraction est ainsi sans commune mesure avec celui obtenu par la classification et l'apprentissage automatique. On peut noter aussi une différence de tailles des bases d'apprentissage : pour apprendre à reconnaître les lettres de l'alphabet, l'enfant n' a pas besoin qu'on lui en présente des dizaines de milliers.\\

%Pour résumer, à la différence de l'intellect humain, la machine ne manipule pas les abstractions.\\
\textbf{Autonomie : } n'étant pas un sujet, et ne manipulant pas les concepts abstraits, le système artificiel ne peut être doté de la Volonté libre. Nous avons vu précédemment comment Intelligence abstractive et liberté de la volonté sont liées. Les IAs ne sont donc dotées, ni du genre d'autonomie que permet l'estimative chez l'animal, ni du genre que permet la cogitative chez l'homme\ \

Que signifie donc dans le cas d'une IA, le terme 'autonomie' utilisé dans la définition proposée par l'UE ? Ce terme représente, pour les IAs faibles, la capacité d'un système à apprentissage automatique, de traiter de manière pertinente des situations n'appartenant pas à son ensemble d'apprentissage. L'autonomie s'identifie donc au facteur de généralisation.\\





\textbf{Le futur des systèmes artificiels :}

IA fortes : nous avons vu que l'émergence d'une IA forte est plus une question d 'architecture que de puissance de calcul. Une architecture de type SAI semble être une condition nécessaire : le système doit être doté d'une activité immanente. Cette condition est-elle suffisante ? Oui dans le cas de l'émergentisme structurel, non dans le cas de l'émergentisme biologique. Dans les systèmes naturels, en particulier dans les cerveaux animaux, il semble que l'émergence du sujet soit lié à la présence d'ondes cérébrales, et de propriétés de synchronisation de l'activité neuronale. Les animaux très primitifs, comme les huitres, sont dotés d'un système nerveux, de capteurs, et de centres de traitement, mais il n'y a pas d'activité ondulatoire. Autrement dit, il n'y a rien qui ressemble à une SAI. Ces systèmes biologiques simples semblent être de purs SFT , dotés essentiellement d' une activité réflexe. Les recherches portant sur l'activité neuronale des systèmes nerveux centraux et des cerveaux des animaux devraient pemetre de cerner plus précisément les conditions de l'émergence du sujet et des qualia. Peut-être faut-il construire des trains d'ondes et des synchronisations.\\

IA faibles : de toutes les opérations de l'intellect nous avons vu que la plus difficile à Mathématiser est le jugement. A l'époque actuelle, la détermination d'un score de confiance fiable est un sujet de recherche majeur pour les IAs génératives.\\

Puissance consommées : l'énorme différence de consommation entre le cerveau et les IAs (dans un rapport de 20 W a 20 MW) constitue aussi un sujet de recherche : diminution de la puissance consommée, algorithmes moins gourmands en données d'apprentissage.\\

La recherche en IA ne se préoccupe pas, à priori, de la construction d'IA fortes. Quel intérêt y aurait-il pour l'homme de concevoir des systèmes pouvant être réellement dotés de l'autonomie propre à un sujet, et éventuellement de constituer une menace pour l'humanité ? Les IAs, comme les autres logiciels, ont toujours été conçus comme des aides : aide au calcul, aide au raisonnement, etc ... Il est donc fort probable que l'on continue à augmenter les performances des IAs faibles, sans se préoccuper de construire des IAs fortes.\\

Les systèmes hybrides , quand à eux, susciteront sans doute beaucoup plus d'intérêt : il y a des motivations médicales pour leur développement, par exemple, le remplacement de régions endommagées du système nerveux ou du cerveau. Ces systèmes constitueront ainsi une voie de recherche plus prometteuse pour l'analyse de l'émergence. Ces systèmes ont tendance à rendre plus floue la frontière entre systèmes artificiels et systèmes biologiques.

Les systèmes neuromorphiques utilisant des neurones biologiques, et les systèmes hybrides poseront d'importantes questiuons éthiques.\\



%- Les systèmes artificiels de type GPT, utilisant le principe de la représentation des termes par des vecteurs dans espace vectoriel sémantique, ainsi que les mécanismes d'attention qui permettent une focalisation sur les termes, ou les associations de termes, les plus porteurs de signification dans la phrase, selon un certain angle d'analsye (syntaxique, sémantique, logique ou autre), exploitent de manière statistique, ces informations contenues dans ces propositions.\\

%Il s'agit là d'une manière statistique originale et globale d'analyser les textes, qui s'est révélée beaucoup plus performante que les analyses séparant la syntaxe, la sémantique, la logique, etc ... \\



%\textbf{2.2) Le cerveau et l'intelligence :}\\

%- Les Neurosciences montrent que la performance linguistique constitue une spécificité du cerveau humain, et attribue même à cette fonction une grande partie du cortex préfrontal, ainsi que certaines zones dédiées au langage. Il est en outre possible d'observer l'activité neuronale correspondant à la pensée. Le cerveau animal n'est pas doté de ces zones typiques du langage, et \\


%associée à certaines régions du cerveau (aire de Broca, région frontale gauche antérieure). L'élaboration d'un langage utilisant un lexique de plusieurs centaines de milliers de mots, reliés entre eux par des règles syntaxiques complexes, est ainsi une spécificité de l'espèce humaine. \\ 


%\textbf{2.3) Systèmes artificiels vs systèmes naturels :}\\

%Ce chapitre ne traite pas explicitement de la pensée discursive, pour la raison qu'elle n'existe pas les machines actuelles (IAs faible). En effet, cette opération nécessite l'émergence d'un sujet qui se parle à lui-même. Elle peut être simulée dans un système qui génère des propositions au hasard ou selon un système de règles, puis qui les analyse. De tels système sont développés dans le cadre de la rpuev de théorèmes mathématiques, mais non dans celui de la pensée en général.\\





%La réalité de cette signature neuronale de la pensée discursive rend caduque tout point de vue considérant l'intellect et ses fonctions comme radicalement séparés du corps. Ainsi en va-t-il, pour la 'res cogitans' de Descartes. Par contre, ce résultat des Neurosciences n'est pas en contradiction avec le concept de 'verbe mental' du thomisme, ou encore avec la définition de l'âme humaine par Saint Thomas : 'substance spirituelle unie au corps au titre de forme' . L'intellect est substance séparée, mais qui ne peut exercer ses facultés sans le corps. \\




%\textit{L'aire de Broca, la région frontale gauche antérieure, est aussi une région spéciale jouant un rôle critique pour le langage humain. Ses neurones de la couche 3 qui envoient des signaux à longue distance, sont plus largement espacés chez les humains, ce qui permet une plus grande interconnection. .. Je ne serais pas surpris ... si les neurosciences cognitives découvraient dans le cerveau humain des microcircuits uniques donnant accès à un nouveau niveau d'opérations récursives analogues au langage.\\}

%\textit{Seulement dans l' espèce humaine, la puissance de ce système de communication a, dans un deuxième temps , été accélérée par une deuxième évolution : l'émergence d'un \textbf{langage de la pensée}, nous permettant de formuler des idées sophistiquées, et de les partager avec d'autres.\\}
%la seconde question pose le problème de la manipulation d'abstractions par un système artificiel de traitement de l'information. Nous avons montré que la Mathématisation des principales opérations de l'intellect humain (abstraction, jugement, raisonnement et performance linguistique) constitue une solution de contournement permettant à ces systèmes, qui ne manipulent que des nombres, de réaliser ou de simuler ces opérations de l'intellect.\\


%On ne voit pas à priori pourquoi une machine se parlerait à elle-même.  En effet, il faudrait pour cela :\\

%- générer des propositions 

%	- soit en prenant des mots au hasard et en les combinant à l'aide des règles de la syntaxe.
%	- soit en prenant des mots choisis selon certaines règles. C'est le cas par exemple des LLM, qui génèrenet des pharses selon des règles statistiques. Dans ce cas, la proposition %générée est la compilation d'idées qui ont déjà été mises sous forme verbales. En fait, on génère une proposition à partir d 'autres propositions, non à partir d'une idée abstraite.

%On est ici soit dans le hasard, soit dans le déterminisme, même si ce déterminisme se fonde sur des probabilités..

%Il serait possible de construire une machine qui dans un premier temps génère du texte, et dans un second temps l'analyse. La génération de ce texte devrait être soit au hasard, soit déterminée par un automate à base de règles . Son analyse consisterait en un rapprochement avec des pharses générées par des intellects humains.

%Ces deux possibilités ne correspondent pas à ce qu'on nomme 'liberté de la Volonté'. L'opération de verbalisation requiert la liberté de l'intellect, sans quoi la phrase générée serait soit une combinaison de termes au hasard, soit dépterminée par une idée ayant déjà été mise sous forme verbale. Il n'y aurait donc pas génération d'une proposition à partir d'une abstraction. \\

%Les IAs faibles sont donc incapable de Pensée discusive. Un autre argument venant étayer ce point se trouve dans le fait que les IAs qui apprennent sur des propositions générées par d'autres IAs voient leurs performances décroître. Cela parce qu'il manque dans ces propositions ce que seul l'intellect humain peut apporter : la manipulation d'idées abstraites.


%Ainsi, la Pensée discursive intègre et résume toute la problématique de l'immatérialité de l' intellect :\\

%La pensée discursive manipule des abstractions : les termes de la proposition peuvent signifier des concepts abstraits.\\
%Elle permet de reprendre les opérations premières d'abstraction et de jugement , par des analyses secondes, incluant le raisonnement logique.\\
%Elle nécessite une cause efficiente immatérielle générant la proposition à partir de l'idée abstraite (intellect agent)\\
%Elle nécessite une cause finale immatérielle permettant la compréhension de la proposition (intellect patient)\\
%Elle possède une signature neuronale. Selon les Neursociences, elle constitue une spécificité du cerveau humain. \\

%Enfin, il existe une relation essentielle entre Intelligence et Liberté. Il est impossible de concevoir l'une sans l'autre. Le fait de concevoir des idées originales ou encore, l'esprit critique, requièrent la liberté de l'Intellect. Inversement, la Liberté de la Volonté requiert l'Intellect pour l'analyse et la compréhension des données d'un problème. La scolastique (Albert le Grand) a distingué deux facultés : l'estimative et la cogitative. L'estimative trouve dans l'imagination, qui garde les données de sens, des directives pratiques permettant d'engager l'action. Elle réalise quelque chose d'analogue, chez l'animal, à la volonté libre chez l'homme. La cogitative, chez l'homme, est l'acte essentiel de la raison. C'est l'Intelligence qui permet à l'homme de diriger son action à partir de la compréhension , par exemple, des règles éthiques, et de l'analyse abstractive de situations.

%Ces deux facultés sont ainsi les principaux attributs de la substance spirituelle.

%Au terme de cette exploration, nous pouvons donc conclure que les sciences et techniques contemporaines, ayant un rapport avec l'intelligence, non seulement, n'entrainent pas de remise en cause des arguments traditionnels en faveur de l'immatérialité de l'intellect, mais viennent plutôt les conforter.\\

%C'est uniquement le dualisme radical de Descartes, dans la mesure où il pose l'existence d'une 'res cogitans' capable d'opérations séparées du corps, qui est rendu caduque par les résultats des Neurosciences.\\
\textbf{Conclusion : }

Nous avons abordé ici de nombreux sujets, et nous avons conscience de n'en avoir donné qu' une vision très restreinte. La Philosophie de l'Esprit est un domaine trop vaste pour être traité de manière exhaustive dans un seul ouvrage. Nous avons voulu ici à la fois être assez exhaustifs en intégrant les résultats des Neurosciences et la problématique propre de l'IA, tout en présentant une vue la plus synthétique possible.\\

La question centrale concerne la pertinence de cette expression : \textbf{Intelligence Artificielle}. S'agit-il ou non d'un oxymore ? D'un système artificiel, peut-il émerger un sujet doté de qualia et d'une intelligence abstractive ? L'objectif était aussi d'analyser le fonctionnement des IAs pour ne pas être victime de positions souvent exagérées voire anxyogènes, concernant notre remplacement par des êtres artificiels. Nous espérons avoir convaincu le lecteur que notre Intellect diffère radicalement des systèmes artificiels de traitement de l'information, que les IAs actuelles sont des IA "faibles", des SFT, et que les arguments de la Philosophie Traditionnelle en faveur de l'immatérialité de l'intellect ne sont en rien rendus caduques par les résultats des neurosciences et des technologies de l'IA. \\

Le développement de l'IA peut à contrario être vu comme une opportunité de questionner ce que nous sommes, de reprendre à frais nouveaux , la question multiséculaire de la nature de notre intellect et de ses opérations. \\


La proposition de Pascal : \textbf{L'immortalité de l'âme est une chose qui nous importe si fort, qui nous touche si profondément, qu'il faut avoir perdu tout sentiment pour être dans l'indifférence de savoir ce qu' il en est} conserve donc toute son actualité.\\



%Nous avons cherché ici à décrire le fonctionnement des IAs, et à comprendre les principes à l'origine de leurs performances remarquables. L'opération de "Mathématisation" nous a servi de fil conducteur dans cette démarche. Cette analyse a permis aussi de déterminer en quoi elles diffèrent radicalement de l'intellect humain. Ce dernier est fondamentalement abstractif. Notre système cognitif découvre le concept abstrait présent dans la réalité extramentale, elle-même connue en premier par les sens. L'intellect agent est la puissance active qui extrait l'idée présente d'abord dans l'objet connu, puis dans le sens commun et l'imagination, pour le présenter à l'intellect patient. La connaissance du concept, ou la compréhension de l'idée sont le fait de cette puissance passive, l'acte de connaissance consistant essentiellement, pour le sujet, à devenir intentionnellement l'objet connu. L'acte de connaissnace intellectuelle se termine par la production d'un 'terme", ou encore d'un mot, élément du langage, la pensée humaine étant un discours interne.\\

%L'autonomie de la machine ou du sujet constitue le second aspect important de l'intellect. Nous avons vu comment ce terme doit être compris pour l'IA ou pour l'humain. Pour l'IA, il s'agit de la capacité de généralisation, laquelle a été définie théoriquement par Vapnik et Cervonenkis. Les IAs doivent (selon la définition de l'UE), être capables de prendre en compte de manière pertinente, des situations qui n'appartiennent pas à l'ensemble de données sur lesquelles elles ont effectué leur apprentissage. Cependant, les IAs actuelles étant toutes de la catégorie des IAs "faibles" (SFT), il n'y a pas, en elles, émergence d'un sujet. Leur autonomie diffère donc radicalement de celle d'une personne dotée de désirs propres et de volonté libre. La liberté du vouloir reste un affranchissement radical vis-à-vis de la causalité physique.\\

%Les Neurosciences procurent une connaissance de plus en plus précise de la relation entre, d'une part, l'activité neuronale, et d'autre part, le ressenti ou les pensées du sujet. Elles mettent en particulier en évidence le substrat neuronal de la pensée, comprise comme un discours intérieur. Ceci rend caduque toute conception de l'intellect comme substance ('res cogitans') capable de penser de manière séparée de la matière du cerveau. Par contre, elle reste compatible avec une conception de l'intellect selon laquelle la pensée est la verbalisation physique d'une idée abstraite immatérielle, ce qui correspond à la conception de l'âme selon Saint Thomas d'Aquin : substance spirituelle unie au corps au titre de forme.\\

%L'émergence du sujet et des qualia au sein d'un système neuronal biologique, condition nécessaire des neurosciences, est toujours incomprise aujourd'hui. Le "hard problem" de D. Chalmers reste un "plafond de verre".\\



%Nous avons aussi cherché à déterminer, à partir des résultats des neurosciences, en quoi le cerveau, objet physique, diffère des IAs

%Perspectives :

%Neurosciences : Augmentation  de la résolution des scanners : sera-t-il possible d'observer plus précisément la genèse de la parole intérieure ? Cela devrait permettre de cerner la cause du discours. 

%Mathématiques : le cerveau étant un système matériel de traitement de l'information, l'argument de la Mathématisation doit-il lui être appliquée ? 

%IAs : le progrès dans le Jugement. Ce qui est le plus reproché aux IAs actuelles, ce sont les hallucinations, ou encore la difficulté d'obtention un socre de confiance.

%Calcul Artificiel : la parallélisation, le calcul analogique et le calcul quantique, sont les axes de développement susceptibles de sortir du paradigme SFT. Il existe aussi une autre voie, celle des réseaux neuronaux hybrides, à la fois biologiques et artificiels.

% __RESUME__IDEE__  arguments en faveur de STDA et contre Descartes - la pensée discursive   

%Les arguments en faveur de l'immatérialité de l'âme :

%les observations des neurosciences confirment la conception thomiste de l'âme humaine :

%on peut voir la signature neuronale de la pensée, en tant que verbe intérieur 
%cela confirme la conception de l'âme selon St Thomas, mais rend caduque la conception de Descartes (une res cogitans indépendante de la matière)
%on peut voir aussi la signature d'une activité intellectuelle immanente (S.D insiste lui-même sur ce point)

% __RESUME__IDEE__  la causalité - non résolution du hard problem   

%A ce jour, le « hard problem » de D.Chalmers reste irrésolu. 





%Le projet initial des pères de l'IA, à savoir si l'IA faible est un succès, l' IA forte reste un échec :
%il n'y a pas, dans les IA actuelles :
%émergence de la personne
%émergence des qualia
%autonomie
%A puissance de calcul équivalent, les IAs ne sont pas capables de reproduire ces propriétés des cerveaux.

% __RESUME__IDEE__  la non-quantification du concept   

%Les IAs nécessitent la mathématisation des domaines de la pensée. Or on a montré que le concept n'est pas quantifiable.



%Argument revenant souvent sous la plume des matérialistes :

%Certes telle propriété (ex : qualia) n'est pas encore réalisée dans une machine, mais comme le cerveau est un système strictement matériel et qu'il la réalise, alors une machine %pourra la réaliser.
%Contre-argument : en fait, le problème de la génération de cette propriété par le cerveau, non seulement n'est pas résolue, mais fait partie des « hard problems ».
%C'est pourquoi il faut d'abord un sous-débat « cerveau\_intellect », avant un sous-débat « machine\_intellect ».


%Résumé des discussions :

%L'IA reste une machine à calculer. Pour traiter un des domaines de l'intelligence, celui-ci doit avoir été mathématisé. 
%Or les idées ne se réduisent par à des objets mathématiques. Il y a par exemple, une différence fondamentale entre l'abstraction et la classification.
%Les IAs ne font donc que simuler mathématiquement les processus de pensée. Il est cependant remarquable de constater à quel point la pensée peut-être approchée par le calcul.
%Les systèmes GPT ont été rendus possibles grâce à la génération d' « espace vectoriels sémantiques »

%Les neurosciences permettent de déterminer la signature neuronale des états de conscience : hypothèse de l' « espace de travail neuronal » de Dehaene. Elles permettent aussi %de visualiser le discours intérieur qui constitue la pensée.
%Cependant, ces observations :
%n'expliquent pas l'émergence du sujet.


%La visualisation du discours intérieur constitue au contraire un argument en faveur de la position de Saint Thomas :
%Quelle hypothèses peut-on, au vu de ces développements, proposer aujourd'hui ?
%B.3) matérialisme vs spiritualisme

%Cette preuve doit intégrer la question du cerveau, autrement dit, des systèmes de calcul biologiques.

%C) Synthèse :

%Le retour de la Métaphysique
%
%Le problème «difficile» : pourquoi le sujet émerge-t-il des systèmes biologiques, et pas des système artificiels ?

%12 Conclusion

%Les différences entre les systèmes artificiels et l'intellect :
%Abstraction :


%Linguistique et Raisonnement :

%La pensée discursive

%Cause première du discours intérieur
%cause matérielle : → régression à l'infini (Wittgenstein)
%cause immatérielle
%Quantification de la sémantique (ChatGPT)
%concept ou idée vs nombre : 
%des concepts difficilement quantifiables (l'infini par exemple).

%Le raisonnement et la Logique.

%Le jugement :

%L'émergence du sujet 
%comment détecter la présence d'un 'sujet' ?
%qualia 

%Autonomie vs autonomie
%Autonomie :
%pensée discursive
%imagination

%Au terme de ce débat, nous avons examiné les similitudes et les différences entre l'Intellect humain et les systèmes de calcul artificiels, pour les fonctions de l'Intellect %(abstraction, pensée discursive, jugement), ainsi que pour les questions de l'émergence du sujet, et l'autonomie.


%Il est possible maintenant d'ordonner ces fonctions ou propriétés, en fonction de leur degré de similitude, depuis la plus semblable à l'intellect humain, jusqu'à la plus différente :

%Raisonnement 
%Pensée discursive
%Abstraction 
%Jugement
%Autonomie
%Sujet 


%L'étape la plus importante pour le développement des automates programmables en général, et des IAs en particulier, a sans doute été la mécanisation et la formalisation de la %logique des prédicats du premier ordre, par Boole et Frege. La logique, ou analyse rationnelle du discours est, en soi, mécanique, et c'est pourquoi elle est réalisable par une% %machine. 
%Les algorithmes d'apprentissage profond ont permis, à partir de grands modèles de langage, d'établir une connexion entre le sens et la quantité, permettant ainsi à la machine d'établir la proximité sémantique de deux termes, mais aussi de deux propositions. Ces méthodes construisent ainsi une représentations quantitative sémantique du discours, et la machine joue ainsi le rôle du verbe mental, celui que Hobbes considérait comme cause de la pensée discursive, et à propos duquel il affirmait : 'toute pensée est un calcul'. A ce titre, Hobbes pourrait être vu comme le grand-père de ChatGPT (et de l'IA en général).
%Les développements de l'Apprentissage Artificiel ont permis d'obtenir des systèmes automatiques de classification de très hautes performances, une tâche qui peut apparaître comme similaire à l'abstraction. 
%Ces trois premières fonctions, raisonnement, performance linguistique et abstraction, sont celles pour lesquelles les IAs ont donné les résultats les plus spectaculaires, dépassant même parfois les performances de l'humain.
%Venons en maintenant aux trois suivantes :
%En ce qui concerne le jugement, nous avons décrit les différences notables, et en particulier le fait que les systèmes automatiques concernés par cette question, comme les système  de fact-checking, sont très peu fiables. Il y a une véritable difficulté, pour un système artificiel, à connaître le réel.
%En ce qui concerne l'émergence du sujet, il serait nécessaire d'avoir un critère objectif d'émergence d'un sujet personnel. Nous pensons que l'animal est un sujet, du fait de l'identité de son système cognitif sensoriel avec le nôtre. Nous ne doutons pas aujourd'hui (adieu Descartes sur ce sujet) que l'animal connaisse les qualia comme nous, et en particulier, le plaisir et la souffrance.
%Mais le sujet reste par nature inconnaissable. La neurologie peut établir des relations entre des états du cerveau et des qualia d'un sujet, dans la mesure où le neurologue peut discuter avec le sujet pendant l'opération du cerveau. Il n'a aucun moyen physique d'observer les états psychiques du sujet, ni de déterminer 'où' se trouve le sujet dans le cerveau. Il semble donc à première vue que l'émergence du sujet implique son in-observabilité, ce qui ne rend pas les choses faciles.
%Tours est-il que, à preuve du contraire, aucun sujet n'émerge des systèmes d'IA, et que par conséquent le domaine se restreint à l'IA faible, l'IA forte restant aujourd'hui une chimère.
%Quand à l'autonomie, étant donné l'absence de sujet, celle-ci se réduit, pour les système automatiques, à une limitation des performances des systèmes, liées à la nature des algorithmes de programmation par apprentissage artificiel.
%On peut donc finir en concluant que les succès impressionnants de l'IA faible, joue en faveur de l'IA forte, mais qu'il existe cependant des différences telles entre les IAs et l'Intellect humain, que l'expression Intelligence Artificielle est pour le moins trompeuse, et que l'on aurait intérêt à la remplacer par exemple, par systèmes neuro-mimétiques, exprimant ainsi le fait que ces systèmes simulent les systèmes neuronaux biologiques.
%Dans cette discussion, nous avons écarté les neurosciences, ainsi que les systèmes artificiels différents des automates programmables digitaux. Cependant, la question fondamentale des pionniers de l'IA reste en suspens. Si le cerveau est un organe de traitement de l'information matériel, qu'est-ce qui empêche qu'on puisse reproduire son fonctionnement à l'aide d'un système matériel artificiel ? Ne doit-on pas conserver l'expression IA pour des systèmes de calcul matériel différents de la machine de Turing, et dont l'architecture se rapprocherait davantage de celle du cerveau avec son parallélisme massif ? Existerait-il un principe selon lequel l'émergence des qualia, du sujet et de l'intellect ne pourraient être que le fait de réseaux de neurones biologiques ?
%Ce sera le sujet d'un autre texte.




\end{document}





\chapter{Physique et Neurosciences}

% __RESUME__IDEE__ CHAPTER IX Physique et Neurosciences  

 
Ce chapitre est consacré à l'étude du cerveau en tant qu'objet physique, et aux relations qui peuvent exister entre Neurosciences et Physique :\\\\

L'hypothèse proposée ici n'est pas celle de Penrose ! Il s'agit de se placer dans un cadre positiviste, et de refuser de poser l'existence d' « étants » qui ne peuvent être observés.\\
On rejette ainsi la notion d'"état cérébral physique », au motif que :
nous ne disposons pas d'instruments capables d'observer un tel état.
Il est très probable qu'un tel instrument devrait prélever une certaine quantité d'énergie à chaque neurone, et que de ce fait, l'observation perturberait de manière significative l'état observé. Celui-ci serait donc fondamentalement inobservable, pour des raisons analogues à celles qui interdisaient d'observer la trajectoire d'un électron orbitant autour du noyau.
Le cerveau est donc vu ici, non comme un calculateur quantique (Penrose), mais comme analogue à un calculateur quantique. 

%L'observabilité du cerveau : un problème déjà rencontré en Physique.
%Instruments d'observation actuels


Entropie, Information et Idées :\\

Entropie : grandeur physique \\
Information : grandeur non physique \\
La constante de Boltzmann établit un lien entre les deux.

Le principe de Landauer considère l' entropie liée à l'acquisition d'une information par un système physique. Il relie donc la théorie de l'information et la Physique, et détermine une relation entre entropie et information dans un calculateur.

%Quelles contraintes sont imposées par l'éventuelle relation entre cerveau physique et intellect immatériel ?
%Entre information et entropie, dans le cerveau.
%Entre Idée et entropie.
%La recherche en neurosciences présente-t-elle des caractères analogues à celle des recherches en Physique Quantique ?
%Il ne s'agit pas ici d'émettre une hypothèse « à la Penrose », mais de prendre un point de vue positiviste concernant l' inobservabilité éventuellement fondamentale des « états cérébraux ».
%cette question est posée entre autres par Dehaenne.


%Entropie liée à une idée ?
%Principe d'exclusion de Pauli

Dehaene (p 98) : similarité avec la MQ :\\
QM → la « réalité consiste en une superposition de fonctions d'onde, et lors de la mesure, le paquet d'onde se réduit en une seule, avec une certaine probabilité\\
Dans le cerveau, l'acte même de focalisation de la conscience sur un objet, réduit la distribution de probabilités des différentes interprétations, pour ne laisser percevoir que l'une d'entre elles. La conscience agit comme un appareil de mesure discret.\\
Seules de futures recherches pourront nous dire si une partie des mathématiques utilisées en MQ peut être adaptée aux neurosciences cognitives de la perception consciente.
Si tel était bien le cas, alors on devrait, en reprenant l'hypothèse IAH, considérer que l'inconscient est de l'ordre de la puissance, et le conscient, de l'ordre de l'acte. Par conséquent, l'acte de conscientisation, afin d'éviter une récursion à l'infini, doit admettre une cause qui soit purement en acte : c'est l'Intellect Agent d'Aristote.\\
Ceci constitue en soi, une preuve scientifique de l'immatérialité de l'âme.\\
L'autre preuve peut être trouvée dans l'entropie d'une Idée.\\

Existe-t-il une limite à l'observation du cerveau, comme il existe une l'imite à l'observation de couples de variables en MQ ? Quid de l'observation de la pensée au niveau du Larynx ?\\
% __RESUME__IDEE__ Cerveau, cognition et Physique quantique 

Cerveau, cognition et Physique quantique :\\\\

Certains aspects de la cognitionsemblent analogues à des propriétés quantiques :\\\\
superposition d'états mentaux (idées multiples en superposition)\\
Interférence dans la prise de décision\\
Corrélations non classiques (intrication) dans réseaux neuronaux.\\


Verbalisation, émergence, physique quantique\\
Dans ce cadre, la matrice densité pourrait modéliser l'état mental comme un système quantique, et la verbalisation serait une « mesure » quantique qui projette ce système dans un état plus défini (réduction de la fonction d'onde), donc réduction de l'entropie de Von Neumann\\
etats multiples inconscients → etat unique conscient <==> réduction du paquet d'onde :\\\\

Stuart Hameroff \& Roger Penrose Orch OR Theory :\\
Penrose R (1989) The Emperor's New Mind\\
Hameroff, S \& Penrose, R (2014)
Consciousness in the universe : A review of the Orch OR Theroy. Physics of Life Reviews 11(1) , 39-78\\
→ Presentation comlplete du modele « Orchestrated Objective Reduction », où la conscience correspond à des réductions objectives de l'état quantique dans le cerveau.
Busemeyer, J.R. \& Bruza, P-D (2012) \\
Quantum Models of Cognition and Decision. Cambridge University Press 
→ Ouvrage de référence sur la modélisation des processus cognitifs et décisionnels avec la mécanique quantique.\\
Pothos, E.M. \& Busemeyer, J.R (2013)
Can quantum probability provide a new direction for cognitive modeling ? Behavioral and Brain Science 36(3) 255-274
Article exposant comment la probabilité quantique explique certains modèles cognitifs « irrationnels ».\\

% __RESUME__IDEE__ Cerveau et Physique  Modèles émergentistes causalité des activités cérébrales

%Cerveau et Physique :
%La question de l'entropie (Landauer) 

question : une idée ne contient-elle pas une quantité infinie d'information ? \\
Dans ce cas, peut-elle être le fait d'un organe matériel, ce qui signifierait une augmentation infinie de son entropie physique ?\\

Modèles émergentistes :\\\\

Voir la pensée et la verbalisation comme des processus émergents : pas une cause unique, mais la résultante dynamique de plusieurs interactions.
Cela évite la régression à l'infini en ne cherchant pas une cause unique mais un réseau causal complexe\\\\

Cadres formels : causalité en boucle.\\\\

Considérer des modèles de causalité récursive ou circulaire (feedback loops) où cause et effets s’entremêlent)
Ces modèles reconnaissent que la verbalisation influence elle-même la pensée suivante.\\\\

Philosophie :\\\\

Aristote postule des causes premières non causées\\
Jung parle de « synchronicité »\\
non-localité quantique \\
inconscient collectif.\\


\section{Conclusion}
% du thème : Physique et Neurosciences
% __RESUME__IDEE__ CHAPTER IX SECTION Conclusion du thème : Physique et Neurosciences

Il existe des analogies frappantes entre les Neurosciences et la Physique


1) La question de l'observabilité des "états mentaux" est analogue à celle de l'observabilité des "états atomiques"

2) La distinction "inconscient - conscient" est analoque à la distinction "quantique - classique"

3) Hylémorphisme : 

L'Interprétation de Copenhague de la Mécanique Quantique attribue à la fonction d'onde, ou à l'état quantique une nature purement "informationnelle".\\
La matière réapparaît alors comme ayant une dimension immatérielle, l'information. Notons que le terme "information" signifie "mettre une forme dans. La conception que le physicien a de la matière se rapporche dès lors de la conception hylémorphique : lêtre matériel est constitué de deux principes, la matière et la forme. \\

Shannon a construit une "théorie de l'information" dans le cadre de recherches sur les codages optimaux. Cette théorie ne se préocuupe ni du support physique de l'information, ni de son sens.  Cependant, formellement l'information est ici mise ne correspondance avec la notion physique d'entropie. Les expressions mathématiques de l'information selon Shannon et de l'entropie selon Boltzmann sont identiques. \\

Carnot avait, le premier, dégagé cette notion d'entropie, au terme d'un remarquable raisonnement sur les lmcahines thermiques optimales. Boltzmanna avit après lui donné une explication microspcopique de l'entropie : celle-ci est une propriété émergente de systèmes, tel un gaz, constitué d'un très grand nombre de particules (atomes ou molécules). L'entropie était à ce moment conçue comme une propriété émergente d ela complexité.\\

Landauer a ainsi pu établir un lien, pour un système de physique de traitement de l'information, entre la quantité d'information acquise ou perdue par ce système de calcul, et l'énergie dépensée. La constante de Boltzmann établit une relation entre le monde informationnel (non phsyqiue), et le monde physique.\\

Von Neumann a proposé une expression de l'entropie d'un système quantique. On peut se demander si l'on parle ici de la même notion que celle définie par Carnot et Boltzmann, étant donné que ces systèmes qunatique peuvent n'être consitué que de quelques particules. Il n'y a pas ici une émergence dûe aà la complexité.\\

C'est ici que l'idée de Shannon prend toute son importance en Physique : le lien commun entre l'entropie d'un gaz et celle d'un systèmes quantique de quelques particules, c'est l'information. L'entropie d'un gaz peut être réinterprétée comme une absence d'information, et l'information consitue dès lors un lien sous-jacent plus fondamental que l'entropie.\\

Cette reconnaissance de la relation entre matière et information constitue une véritable réhabilitation de l'hylémorphisme.\\

Nous avons vu précédemment que le panpsychisme était une téhorie selon laquelle tous les élements de matière, mêmes les plus petits auraient une dimension psychique. Le psychisme des êtres macrosocopiques trouverait ainsi son fondement à l'échelle microscopique. Bien évidemment, l'hylémporphisme n'est pas une sorte de panpsychisme, mais elle a en commun avec lui d'associer un élément "immatériel", la "forme" même aux élements les plus petits. Ainsi la forme transcednde toute le réel physique, et acquiert, de pair avec la complexité des organismes, (c'est-à-dire une complexité organisée, on ne parle pas ici de la complexité d'un gaz), des facultés de plus en plus importante : reproduction, mouvement local, croissance, connaissance.\\

La théorie IIT (Integrated Information Theory) cherche ainsi à déterminer, à partir de l'information et de la structure des systèmes (indépendamment de leur support matériel) des critères d'émergence de la conscience. Ce critère, nommé $Phi$ est continu (à la différence de la notion classique de conscience). Malgré ses nombreus défauts, et détracteurs, cette théorie présente l'intérêt de considérer le cerveau ou les systèmes artificiels, sous l'angle de l'information, un point de vue que méconnaissent souvent les autres théories.\\







\chapter{Lexique }

% __RESUME__IDEE__  SECTION Lexique   

\begin{itemize}

\item
1) âme :
% __RESUME__IDEE__  1) âme   

Selon Saint Thomas d'Aquin (SCG Livre II – LXVIII), l'âme humaine est substance intellectuelle, unie au corps au titre de forme.
Cette « union au titre de forme » disparaît avec Descartes (1596 – 1650) qui affirme que l'âme est une « chose pensante », une 'res cogitans', séparée du corps et dont l'attribut principal est la pensée. 
Cette position cartésienne a tendance à fausser les débats actuels sur la question de l'âme, parce que la réalité de celle-ci est perçue comme relevant uniquement de la foi et pas de la raison, ce qui n'est pas la position officielle de l'Eglise (cf 5ème concile du Latran).
Au cours de sa vie, une personne reste la même, elle persiste, tandis que la matière (les atomes et les molécules) qui constituent son corps ne cessent de changer : des cellules meurent et d'autres se divisent. La nourriture digérée est constamment intégrée au corps (au moins en partie) qu'elle renouvelle en permanence. Il faut donc qu'il y ait un principe unificateur de cette personne, au-delà du changement permanent du flux de matière : l'âme. L'âme est la forme du corps, elle est aussi un principe d'action (animus, ou animé, ou psyché).\\\\

\item
2) Apprentissage Automatique :\\
% __RESUME__IDEE__  2) Apprentissage Automatique   

Principe de programmation consistant à construire une fonction F, telle que Y=F(X), à partir d'un ensemble d'apprentissage, soit un ensemble de couples (X, Y), au lieu de la coder directement, comme en programmation classique. (cf exemple en Annexe B)\\\\

\item
3) automate – automate programmable :\\
% __RESUME__IDEE__  3) automate – automate programmable :  

Un automate est un système définis par les états qu'il peut prendre, et les transitions entre ces états. Dans la société contemporaine, nous sommes entourés d'automates. Par exemple, la machine à laver, qui possède les états suivants : verrouillage, remplissage, chauffage, brassage, vidange, rinçage, essorage, déverrouillage. Il s'agit ici d'un automate simple, chaque état étant normalement suivi d'un seul autre état bien déterminé. Il existe des automates plus complexes, pour lesquels la transition d'un état à un autre dépend de conditions externes. Le principe du chauffage d'une maison par thermostat fait ainsi dépendre la mise en route de la chaudière, de la différence entre la température mesurée et la température désirée. Les premières machines à calculer (Pascal) sont aussi des automates.
Un automate programmable est un automate général, dont la logique de fonctionnement est externalisée dans un programme. L'automate programmable a été imaginé par Babbage, la comtesse Ada ayant réalisé le premier programme. Il a ensuite été théorisé par A. Turing. Von Neumann et al ont défini l'architecture générale des ordinateurs que nous utilisons aujourd'hui (La machine de Turing étant une machine théorique).\\\\


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4) Autonomie – volonté (libre)\\
% __RESUME__IDEE__ 4) Autonomie – volonté (libre)

Peut-on aujourd'hui parler d'autonomie des IAs ?
Le Robert donne la définition suivante au terme 'autonome' : 'qui se gouverne lui-même'. 
Cette définition entraîne que le qualificatif 'autonome' s'applique à un sujet, à une personne. 
Pour que l'on puisse parler d'autonomie au sens courant du terme, à propos d'un système de calcul artificiel, il est donc nécessaire qu'un sujet, une personne, émerge de ce système. On se trouve alors dans le cas de l'IA forte (selon J.Searle).
On ne peut pas parler d' autonomie au sens courant du terme, dans le cas de l'IA faible (notre réseau R ci-dessus). Dans ce cas, le caractère imprévisible du comportement du système relève juste du caractère imprécis du type de programmation utilisée. Il ne s'agit pas d'une erreur de programmation, mais simplement d'un défaut de généralisation.
Pour forcer un peu le trait on pourrait rappeler le « bug le plus cher de l'histoire » (500 millions d'euros) : une fusée Ariane 5 explose. La fusée fonctionnait très bien, jusqu'à ce que le logiciel de guidage ait « décidé »  quelques dizaines de secondes après son décollage, qu'il était plus prudent de faire exploser la fusée. En fait, la version du logiciel n'était pas la bonne, il s'agissait d'une version pour Ariane 4. Or les accélérations d'Ariane5 étaient beaucoup plus fortes de celle de Ariane4. Le logiciel a donc été très surpris, et a considéré que quelque chose n'allait pas.  Il a, de son côté, agit de manière tout à fait rationnelle, mais peut-on parler ici d'autonomie ? 
Tout cela rappelle l'importance de la disticntion que fait J.Searle entre IA forte et IA faible.\\\\


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5) Connaissance sensible et intellectuelle - qualia :\\
% __RESUME__IDEE__ 5) Connaissance sensible et intellectuelle - qualia :

En Philosophie traditionnelle, connaître c'est « devenir l'autre sans être autre ». On note que cette définition n'est pas circulaire, elle ne se ramène pas à « connaître c'est … connaître ». La Philosophie traditionnelle fait appel à un genre d'être particulier, l' être « intentionnel », propre aux êtres doués de connaissance. A l'époque moderne, cette notion sera reprise par Brentano et Husserl (Phénoménologie).\\\\

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5.1) Connaissance sensible : connaissance du monde extérieur à l'aide des organes des sens, et des caractéristiques physiques des objets connus. Il s'agit de la première étape de la connaissance, antérieure à la connaissance intellectuelle. \\\\

Qualia (19ème siècle) : dans le processus de connaissance sensible, le sens est activé par des stimuli correspondant à des caractéristiques de signaux physiques  : fréquence lumineuse ou sonore, pression, température, etc ... Cependant, ce ne sont pas ces grandeurs physiques qui sont connues par le sujet, mais les impressions subjectives qu'elle génèrent : le ressenti de bleu par exemple, ou le chaud, le froid, etc …  Autrement dit 'le connu est connu selon le mode du connaissant'. Le sujet ne connaît le monde extérieur qu'au travers des qualia. Les qualia sont des 'universaux', mais à la différence des concepts ou des idées, les qualia sont incommunicables. On ne peut que supposer que le même stimulus produira chez l'autre le même ressenti que pour soi. Dans l'ordre des êtres biologiques, on considère que les qualia apparaissent avec la cellule nerveuse, donc avec l'animal. On considère généralement que les plantes en sont dépourvues. La question de cette émergence est encore irrésolue. Elle a été dénommée « Problème difficile » (Hard Problem) par le philosophe australien David Chalmers. Ce terme est assez récent, il date du 19ème siècle. Peut-être les anciens attribuaient-ils naïvement les couleurs aux objets. Aujourd'hui nous savons que dans la nature physique, il n'y a pas de couleur, il n'y a que des atomes et des molécules, avec leurs fréquences d’absorption et d'émission des radiations électromagnétiques. Ce sont les cerveaux qui génèrent les couleurs, le monde physique n'est même pas gris ! Il est simplement incolore.\\\\

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5.2) Connaissance intellectuelle : \\\\

Connaissance des Idées ou des concepts abstraits. \\
Querelle des Nominaux et des Universaux : \\
Guillaume d' Occkam (1285 – 1347) nie l'existence objective des universaux, et considère que ceux-ci n'ont pas d'existence en dehors de l'esprit. Il s'agit d'une contestation en profondeur des principes cognitifs traditionnels Selon cette position (nominaliste), seul existe l'individuel, et par conséquent la connaissance ne porte que sur le singulier. Les universaux n'existent pas, l'intellect les utilise (un peu comme les qualia pour la connaissance sensible), mais ne les extrait pas de la réalité extramentale. Par exemple, il y a des objets blancs dans la réalité, mais il n' y a pas « le blanc ». Cette thèse s'oppose à la PT pour laquelle le sujet ne connaît l'individuel qu' à partir de ses caractéristiques (accidents) universelles.\\\\

Kant et le « renversement de la connaissance »(https://www.les-philosophes.fr/kant-critique-de-la-raison-pure/Page-7.html)  :
 « Jusqu’ici, on admettait que toute notre connaissance devait nécessairement se régler d’après les objets ; mais toutes les tentatives pour arrêter sur eux a priori par concepts quelque chose par quoi notre connaissance eût été élargie ne parvenaient à rien en partant de ce présupposé. Que l’on fasse donc une fois l’essai de voir si nous ne réussirions pas mieux, dans les problèmes de métaphysique, \\\\

Pour tenter de répondre à cette question, il est intéressant de considérer le point de vue de la Philosophie Traditionnelle, tel que décrit, par exemple par J. Maritain (Réflexions sur l'Intelligence – la vie propre de l'intelligence et l'erreur idéaliste) ou ( Les Degrés du Savoir – Le réalisme critique) :
(Maritain, un maître pour notre temps – J.Daujat) « Seuls les thomistes ont été assez dociles au réel, assez humbles devant les mystères créés comme devant les mystères incréés pour oser affronter cette vie très secrète et très haute qu'est la connaissance en restant jalousement fidèles à ne la confondre avec rien de ce qui n'est pas elle – Il est temps de nous demander en quoi consiste le mystère lui-même de la connaissance, quelle est la nature intime de ce que nous appelons connaître ; cette question-là, il faut avouer que les philosophes modernes ne commencent pas à la traiter parce qu'ils ne se décident pas à la poser … C'est le mérite propre de Saint Thomas et de ses grands commentateurs d'avoir formulé franchement ce problème – Dans l'opération de connaître, le principe de spécification ne peut être que le terme lui-même sur lequel porte l'opération, c'est à dire que la chose connue, l'objet. C'est l'objet connu qui spécifie la connaissance. Mais ce qui spécifie tient comme tel ce qui est spécifié sous sa dépendance et n'en dépend pas … Donc l'objet, la chose connue, le terme atteint par l'intelligence est quelque chose qui ne dépend pas de l'intelligence elle-même et de son acte de connaître, mais au contraire qui les tient sous sa dépendance. Spécifiée par l'objet connu, l'intelligence en connaissant atteint quelque chose d'autre qu'elle et qui ne dépend pas d'elle .
Cela veut-il dire qu'il y a présence de l'objet connu dans l'acte de connaissance. Mais de quelle présence s'agit-il ? On ne pourrait répondre à cette question sans la précieuse distinction thomiste entre être entitatif et être intentionnel. L'être entitatif ou être de nature ou être de chose consiste à être posé hors du néant ou hors de ses causes pour son propre compte, de par une actualité dont on jouit soi-même, soit qu'il s'agisse d'exister en soi comme les substances, soit qu'il s'agisse d'exister en autre chose comme les accidents … Ce n'est pas de cette façon que les choses existent dans l'âme pour donner  lieu à la connaissance … Alors, il faut reconnaître un autre mode d'exister, inférieur, incomplet, incapable de donner consistance à une chose ou à une nature, mais capable par là-même d'introduire dans les choses des anoblissements qui n'appartiennent pas à leur être propre – un exister qui qui consiste non à être pour soi, mais purement à tendre à autre chose
Ainsi, la chose existe dans l'âme selon une autre existence que son existence propre.\\
Dans l'acte de connaître, la chose (dans la mesure même où elle est connue) et la pensée ne sont pas seulement unies, elles sont strictement un : l'intelligence en acte, selon le mot d'Aristote, est l'intelligible en acte.\\
Jean Daujat résumé ainsi la situation : « La philosophie moderne, attentive au fonctionnement des facultés de connaissance et non à ce que c'est que connaître, a vu dans la connaissance une activité transitive consistant à faire ou produire quelque chose, produire des idées, des jugements, des raisonnements, alors que la connaissance est une activité immanente, pur perfectionnement intérieur du sujet devenant intentionnellement l'objet connu dans l'acte même de connaître, c'est-à-dire « qui ne consiste pas à agir sur autre chose ou à produire un terme mais à parfaire le sujet lui-même, c'est pourquoi les thomistes ne la classent pas dans le prédicament « action » mais dans le prédicament « qualité » » donc « connaître n'est pas faire, mais être ou devenir d'une certaine manière, en un achèvement intérieur »
Dans une action transitive, quelque chose est transformé, donc devient autre. Connaître n'est pas devenir autre, car on y reste ce qu'on est, mais devenir intentionnellement l'objet , c'est-à-dire devenir l'autre qui est connu : « En tant qu'il spécifie la connaissance l'autre n'est pas pris comme produisant une modification dans l'être propre du sujet … Qu'est-ce à dire sinon qu'il est pris au contraire comme n'entrant pas en composition avec l'être propre du sujet, comme indépendant de lui, comme devenant autre ? En connaissant, je ne deviens pas « autre », je deviens l'« autre », ainsi le sujet « pourra être autre chose que ce qu'il est, non pas comme entité donnée dans la nature des choses, mais comme connaissant … et cela non pas par une transmutation de son être propre, mais dans un genre d'être supérieur qui est comme greffé sur son être propre »
L'action transitive est réception d'une forme pas une matière produisant quelque chose de nouveau. C'est ainsi que la philosophie moderne a compris la connaissance, parce qu'elle n'a pas su y voir le pur devenir intentionnel du sujet en l'objet. « Quand une forme reçue dans une matière la détermine de telle ou telle façon, cette forme et cette matière s'unissent pour composer un troisième terme qui n'est ni l'une ni l'autre, mais la matière informée : ainsi la matière devient autre, acquiert dans son être propre un accident nouveau, elle ne devient pas l'autre mais « le connaissant, tout en regardant intacte sa propre nature, devient le connu lui-même et s'identifie à lui, le connaissant étant ainsi incomparablement plus un avec le connu que la matière avec la forme. Parce qu'ils ont méconnu cela, Descartes et Kant ont confondu les choses du connaître avec les choses de l'action transitive. Coactionnaire, pour l'un c'est recevoir une empreinte, la matière informée, on la rencontre dans le monde des corps, des êtres non connaissant, où elle occupe toute la scène, elle est précisément ce qui n'est pas caractéristique de la connaissance. Étrange mésaventure et fâcheuse disgrâce, pour ne pas s' être aperçus du problème, Descartes et Kant, qui ont fait porter le principal effort de leur philosophie de la connaissance, ont passé entièrement à côté de la connaissance.
Sur la formation des idées, Maritain a maintes fois exposé la doctrine d'Aristote et de Saint Thomas qui, assumant ce qu'avaient vu de vrai nominalisme, platonisme et idéalisme mais évitant leurs erreurs, donne une vue de la question vraiment complète et conforme au réel : découverte de l'intelligible dans les données de l'expérience sensible en l'extrayant de ces données par l'abstraction. Voici à ce sujet toutes les précisions : « L' objet de l'intelligence, qui, hors d'elle n'est pas intelligible, sinon en puissance, ne devient apte à être saisi par elle (intelligible en acte) qu'au-dedans d'elle, à un degré supérieur d'actuation immatérielle, à ce degré ultime qui correspond à la parfaite spiritualité de l'intelligence en acte … qu'il soit présent dans la faculté comme fruit ou verbe intérieur du connaître, par le moyen d'une similitude exprimée cette fois, produite et dite au-dedans, - le concept, l'idée que nous connaissons réflexivement, la species expressa des scolastiques – où il se trouve à l'état de suprême actualité immatérielle, proportionné en actuation à l'intelligence en acte . \\\\

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6) Emergence :\\\\
% __RESUME__IDEE__  6) Emergence :

Une propriété émergente est une propriété d'un système qui trouve son origine dans la complexité de ce système, propriété qui n'existe pas au niveau des composants de ce système. Par exemple, l'entropie est une propriété émergente d'un gaz, système composé de milliards de molécules ou d'atomes.
Du fait de la complexité du cerveau humain, qui compte des dizaines de milliards de synapses par cm3, certains considèrent que l'intelligence ou les qualia pourraient être des propriété émergentes du cerveau.\\\\

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7) Entropie – information :\\\\
% __RESUME__IDEE__ 7) Entropie – information :

L'Entropie est une grandeur physique qui a été découverte par le physicien français Sadi Carnot en 1824 dans le cadre de l'optimisation des machines thermiques. Une grandeur nouvelle a fait son apparition dans sa démonstration : l'entropie. Carnot a montré en imaginant une machine thermique idéale, que l'énergie sous forme de chaleur ne pouvait pas se transformer entièrement en travail mécanique, et que cette propriété s'exprimait à l'aide de cette nouvelle grandeur. nouvelle grandeur : l'entropie ne pouvait pas diminuer au cours d'un cycle de la machine thermique. Elle devait augmenter, ou, au mieux rester constante. En 1877 le physicien autrichien Ludwig Boltzmann donne une interprétation statistique de l'entropie, en partant de l'hypothèse qu'un gaz est constitué d'un très grand nombre d' atomes et de molécules. L'entropie apparaît alors comme une propriété « émergente » d'un système complexe. La notion actuelle d'entropie est cependant un peu différente. On entend ainsi parler d'entropie dans le cadre du calcul quantique : le physicien américain Von Neumann, a proposé une formule donnant l'entropie d'un système de quelques particules. Si l'entropie d'un tel système ne peut être considérée comme un propriété émergente d'un 'grand système ', quelle est sa relation avec l'entropie de Carnot et de Boltzmann ? En 1948, Claude Shannon, un ingénieur en génie électrique travaillant dans le domaine des télécommunications, propose une théorie mathématique de l'information (transmise), donnant une expression de la quantité d'information associée à la réalisation d'un événement en fonction de la probabilité d'occurrence de celui-ci. Par une analogie formelle (mathématique), cette quantité d'information sera nommée « entropie de Shannon ». Il ne s'agit à ce stade que d'une analogie : la théorie de l'information de Shannon n'est pas physique. Il est cependant possible, pour un système physique, même réduit, d'établir une relation entre l'entropie physique et l'information (non physique). C'est en particulier ce qu'a fait VonNeumann, en proposant une formule de l'information, ou de l'entropie quantique.
(15) H Atlan (biophysicien) : « l'entropie statistique est proportionnelle à l'information que nous recevrions du système si nous pouvions savoir, par la mesure, dans quel état microscopique il se trouve, grâce à un message.
(15) Brillouin propose le terme « nég-entropie » pour désigner la quantité d'information d'un système 
Dans les années 1960, Kolmogorov et Chaitin associent entropie et complexité algorithmique 
Carnot et Boltzmann se sont posé la question de la transformation de la chaleur en travail.
Entropie « physique »
Shannon s'est posé la question de la quantification de l'information pour un système probabilisé.
Entropie « sans dimension »
Von Neumman s'est posé la question de l'entropie d'un système dans un état mixte (en partie quntique, et en partie mélangé)
Tend vers la formule de Shannon pour les états strictement classique (mélanges)
Entropie « sans dimension »
liée à un système physique
Kolmogorov
Entropie sans dimension
On voit qu'il subsiste à ce niveau une problématique, celle de la réalisation d'un calcul par un système physique (soit artificiel, soit biologique).
En 1961, Rolf Landauer réalise cette synthèse. Il relie le calcul réalisé par un système physique, et l'énergie nécessaire pour réaliser ce calcul.
→ E = kT ln 2 
cette formule relie physique et non physique :
S = kB . Log (Omega)  où k est la constante de Boltzmann.
Les mondes physique et informationnels sont reliés par la constante de Boltzmann. C'est elle qui transforme une grandeur sans dimension (l'information), en une grandeur physique (Une énergie divisée par une température en degrés K).
En Français, le terme « informer » a comme étymologie : « mettre une forme dans ». La notion d'information, dans la théorie de Shannon est déconnectée de celle de 'sens'. Shannon s'intéresse à la transmission d'un message par un système physique, mais ne s’intéresse pas au sens du message. Par contre, dans le langage courant, le terme information représente à la fois le message et son sens. Si l'on évite cette erreur, et si l'on restreint le sens du mot information au message, on remarque que cette théorie de l'entropie et de la nég-entropie, relie intimement la matière et l'information, des éléments matériels les plus simples (un qu-bit par exemple), aux plus complexes (un gaz par exemple).La Physique et la théorie de l'information constituent donc une manière scientifique (quantifiée) d'exprimer une relation « hylémorphique) entre la forme et la matière.\\\\

\item
8) Hylémorphisme :\\\\
% __RESUME__IDEE__ 8) Hylémorphisme :

Selon l' hylémorphisme (Aristote), tous les êtres matériels sont composition de matière et de forme. Ces êtres peuvent se distinguer selon leur degré d' dans le changement :
l'être matériel n'a pas d' : son mouvement obéit aux lois de la Physique.\\
A partir du vivant, le terme âme remplace le terme forme, le Latin "animus" (animé), ce qui signifie que l'être possède une certaine  dans le mouvement ou le changement. Cette âme peut avoir divers attributs :\\
végétal : croissance et reproduction\\
animal: croissance, reproduction, connaissance sensible et mouvement local (permis par l'émergence de cellules musculaires et neuronales)\\
humain : croissance, reproduction, connaissance sensible, mouvement local, connaissance intellectuelle, liberté de la Volonté\\
Les deux dernières caractéristiques de l'âme humaine, connaissance intellectuelle et liberté de la volonté, trouvent leur origine dans une substance immatérielle. Ainsi selon Aristote l'âme est à la fois  substance spirituelle et forme du corps.\\
Cette théorie d'Aristote trouve une confirmation dans les notions scientifiques actuelles, d'entropie et d'information : la matière est intimement liée à l'information.\\\\

\item
9) Idée – concept – abstraction\\\\
% __RESUME__IDEE__9) Idée – concept – abstraction

Abstraction : à partir d'un objet individuel, l'intellect produit un concept universel, par élimination de tout ce qui est spécifique de cet objet individuel. Par, exemple, le concept de cercle, à partir d'objets circulaires, comme le disque solaire. Le concept de cercle n'a ni couleur, ni taille, ni épaisseur. Il peut être défini de manière totalement abstraite, comme 'ensemble de points équidistants d'un point donné'.
Idée – concept : Platon attribue à l'Idée, une réalité plus forte qu'aux êtres du  monde matériel. C'est ce qui est exprimé dans l'allégorie de la caverne (Livre VII de « La République »). Le monde matériel est soumis au Devenir, au changement et à la corruption, tandis que les Idées sont éternelles, non localisée, etc …  Selon lui, l'âme existe avant la naissance, et dans cette vie antérieure, connaît les Idées (vraies). Il les oublie à la naissance, et éventuellement, se les  remémore durant sa vie (cf Le Menon). Ce point de vue est nommé « idéalisme ». Selon Aristote, par contre, les idées, ou concepts sont connus par le processus d'abstraction, à partir de la connaissance (sensible) des objets de la réalité externe. les idées sont abstraites à partir de la connaissance sensible. L'intellect agent extrait la « species » ou forme intellective, du phantasme présent dans l'imagination, et l'inscrit dans l'intellect passif. L'âme (intellectuelle) est simultanément substance spirituelle et forme du corps)Ce point de vue est nommé « Réalisme ». L'idéalisme reviendra dans la pensée occidentales, avec les nominalistes, Descartes, Kant, etc … Le terme Idée aura ici le sens que Platon lui donne, et le terme concept, celui donné par Aristote, soit encore, une abstraction. Quelle différence entre les deux ? L'erreur des idéalistes ou des nominalistes, se nomme 'angélisme'. Elle consiste à ignorer, chez l'homme, le rôle du corps matériel dans l'acte de cognition. Ils supposent donc que l'esprit humain a, à sa naissance, ou durant sa vie, une connaissance directe des « Idées vraies ». Elle identifie l'intellect humain à celui du pur esprit (ange), ou même de Dieu. Or ce n'est pas le cas, comme l'a montré clairement la Physique au 20ème siècle, par exemple, la relativité : le temps « réel » est relatif, et non absolu. Le temps absolu est un concept, issu de l'expérience courante, mais la Relativité a montré qu'on ne pouvait pas l'utiliser par exemple, lorsque les vitesses relatives de deux systèmes de référence sont grandes (avec la vitesse de la lumière comme référence). Le terme Idée sera donc réservé à l'Idée vraie, présente dans l'intellect divin, et pré-existante au monde. Le concept sera une abstraction, potentiellement inexacte, parce qu'issue de la connaissance sensible. Pour reprendre la notion de temps : le temps relatif sera une Idée vraie, et le temps absolu, un concept (inexact).\\\\

\item
10) Intelligence / connaissance  :\\\\
% __RESUME__IDEE__ 10) Intelligence / connaissance  :

 Définitions du Robert : \\\\

Intelligence :\\\\
faculté de connaître, de comprendre, qualité de l'esprit qui comprend et s'adapte facilement.
Ensemble des fonctions mentales ayant pour objet la connaissance rationnelle\\\\
Connaître : \\\\
avoir présent à l'esprit, être capable de former l'idée, l'image de. Se faire une idée claire de.
Oui, la définition de l'intelligence fait appel au concept de connaissance, lequel fait appel à ceux d'esprit ou d'idée, lesquels font appel à celui d'intellect !\\\\

Toujours est-il que malgré ce problème de circularité, la définition du dictionnaire fait appel aux notions d'esprit ou d'Idée. Or dans la tradition occidentale, ces deux termes réfèrent à des êtres immatériels, et impliquent donc implicitement la notion d'une substance immatérielle. \\\\

Si on remonte ainsi dans le Robert, le long des chaînes de concepts, on trouve deux circularités concernant l'intelligence :\\\\

intelligence ← connaissance ← esprit ← intellect \\
intelligence ← connaissance ← idée ← intellect\\\\

On voit que dans ces chaînes circulaires, apparaissent deux mots, esprit et idée.\\\\
Or dans la tradition occidentale, ces deux termes réfèrent à des êtres immatériels. Que ce soit dans la Révélation biblique, ou dans l'allégorie de la caverne de Platon : l'esprit est distinct de la matière. L'idée est radicalement immatérielle. \\\\

\item
11) Intelligence Artificielle :\\\\
% __RESUME__IDEE__ 11) Intelligence Artificielle :

A défaut d'être présente industriellement dans ce secteur (comme les USAs avec les  GAFAMs), l'Union Européenne a récemment cherché à y être présente juridiquement. 
Cette volonté de légiférer sur les Ias a eu le mérite de produire un document dans lequel L'UE a proposé une définition de l'IA qui est tout-à-fait intéressante.\\
Pour résumer, les systèmes relevant de l'IA y sont décrits comme présentant 'un certain degré d''. Ce qui  inclut :\\\\
les systèmes à apprentissage automatique\\
les systèmes à base de règles (systèmes experts).\\

\item
12) Jugement :\\\\
% __RESUME__IDEE__ 12) Jugement :

Jugement : en philosophie, le terme 'jugement' n'a pas le même sens que dans le langage courant. Il ne s'agit pas du jugement selon le Bien et le mal (jugement exercé par un tribunal), mais selon le Vrai et le faux (jugement exercé par l' intelligence). Chez Kant, le terme 'jugement' peut aussi être une proposition (Le ciel est bleu), ou même un concept (jugements synthétiques à priori) comme la causalité.\\
C'est donc l'acte du jugement qui permet de déterminer la vérité d'une proposition, d'une Idée.\\
Un exemple classique nous est proposé par la Physique. Ainsi, afin de déterminer la vérité d'une théorie, le physicien réalise une expérience. Le résultat de l'expérience prime sur la cohérence logique de la théorie, et détermine si celle-ci est vraie ou fausse.\\
Certains courants de pensée (scepticisme, ou relativisme) considèrent que la Vérité absolue n'existe pas. Il n'existerait que des vérités partielles, ou même pas de vérité du tout.
D'autres philosophes, plus sérieux (Descartes), considèrent que cette proposition pose problème par ce que le « réel » ne nous est connu que par nos sens, et que nous n'avons pas de certitude que ceux-ci ne nous trompent pas. \\
Comment confronter notre connaissance au réel, si nous n'avons connaissance de ce dernier que par notre connaissance sensible ? \\
Kant, dans « Critique de la raison pure » cherche à établir les limites de notre systèmes cognitif, en prenant en compte le fait que celui-ci est fondé sur l'expérience. Kant cherche à montrer l'impossibilité pour l'esprit d'atteindre la Métaphysique. Son raisonnement l'amène à un renversement dans l'ordre de la connaissance. En philosophie traditionnelle, le réel s'impose à l'esprit. L'intellect du sujet connaissant se soumet en quelque sorte à l'objet connu. C'est d'ailleurs aussi l'attitude du Physicien, depuis Galilée. Kant inverse les choses : « Jusqu’ici, on admettait que toute notre connaissance devait nécessairement se régler d’après les objets ; mais toutes les tentatives pour arrêter sur eux a priori par concepts quelque chose par quoi notre connaissance eût été élargie ne parvenaient à rien en partant de ce présupposé. Que l’on fasse donc une fois l’essai de voir si nous ne réussirions pas mieux, dans les problèmes de métaphysique, dès lors que nous admettrions que les objets doivent se régler d’après notre connaissance »
Ceci entraîne que l'intellect, à la naissance, n'est pas une table rase, mais doit contenir des « jugements synthétiques à priori », soit encore des concepts synthétiques  (non composés), et à priori  (qui précèdent l'expérience).\\
L'esprit impose sa propre forme à la réalité extra-mentale. On parle ici d' « idéalisme moderne »\\
Cf Kant : la conformité au réel demanderait un accès « direct » au réel, or la connaissance est toujours un accès indirect (par les sens), ce qu'on remarqué les Nominalistes, puis Descartes, puis Kant.\\
Kant introduit ainsi la notion de « jugement synthétique à priori » :\\
l'esprit n'est pas une table rase (empirisme ou réalisme) à la naissance. Il possède une forme innée, qui lui permet d'appréhender le réel : il s'agit donc de jugements à priori et synthétiques (absence de prédicat). Ex :\\\\
qualité\\
quantité\
causalité\\
temps \\
espace.\\
dès lors que nous admettrions que les objets doivent se régler d’après notre connaissance »\\
Un jugement est composé d'un sujet et d'un prédicat. Par exemple : « Le ciel est bleu ».\\
Kant :\\
Jugement à priori / à posteriori :\\
à priori : ce qui précède l'expérience. Un jugement a priori se distingue par son caractère nécessaire et universel. « C’est une question qui requiert d’être examinée de plus près que celle de savoir s’il y a une telle connaissance, indépendante de l’expérience, et même de toutes les impressions des sens ». \\
À posteriori : ce qui suit l'expérience. Synonyme de « empirique ».\\
jugement synthétique / analytique :\\
analytique : le prédicat est contenu dans le sujet. Ex : «tous les corps sont étendus » « . Il n'étend donc pas nos connaissances. « par le prédicat ils n’ajoutent rien au concept du sujet, mais le décomposent seulement par analyse en ses concepts partiels qui étaient déjà pensés en lui (bien que confusément) « Les jugements analytiques sont toujours à priori ».\\
synthétique : le prédicat n'est pas contenu dans le sujet. Ex : « tous les corps sont pesants ». Le jugement étend nos connaissances. « ajoutent au concept du sujet un prédicat qui n’était nullement pensé en lui. » »\\\\

Les notions contemporaines :\\\\

l'idéalisme (kantien par exemple)\\\\

Le « relativisme » est le point de vue \\
Maritain précise ainsi la doctrine du jugement qu'il traite longuement dans les Réflexions sur l'Intelligence et dans les Degrés du savoir : «  le jugement consiste essentiellement à déclarer que deux objets de concept, distincts en tant que tels (ratione), ne sont qu'une seule et même chose (re seu subjecto) dans l'existence extra-mentale (actuelle ou possible) autrement dit n'exercent ou ne peuvent exercer l'existence qu'identifiés l'un à l'autre – en sorte que la vérité de notre intellect est proprement une identification en nous conforme à une identité dans la chose : « Qu'est-ce que le jugement sinon un acte par lequel l'esprit déclare identiques dans la chose ou hors de l'esprit un prédicat et un sujet qui diffèrent quant à la notion ou dans leur existence intra-mentale ?\\\\

(Note : Il est curieux de noter que Galilée a appliqué le programme de la philosophie réaliste d'Aristote (primat de l'expérience sur la théorie), contre les soi-disant défenseurs d'Aristote (les derniers scolastiques), et que, à l'inverse, Kant, qui se base  essentiellement sur la Physique de son époque, affirme le primat du sujet connaissant, sur l'objet connu, alors que la méthode proposée par la Physique est exactement inverse. Il n'est pas étonnant que Kant ait été complètement désavoué par la Physique du 20ème siècle. C'est ce genre d'inversion historique, qui rend le débat difficile : certains qui se prétendent réalistes sont en fait devenus idéalistes, et pourtant appartiennent tous deux à des familles de pensée soi-disant opposées. On retrouve la même problématique avec le positivisme du 19ème siècle, qui est défendu par des soi-disant tenants du réalisme.)
Aristote avait affirmé que le sceptique ne devrait plus rien dire, pas même remuer l'index. En effet, sa position est contradictoire : quand il dit « Il n'y a pas de Vérité », le sceptique affirme une proposition qu'il considère lui-même implicitement comme absolument vraie. Il s'agit d'une proposition auto-contradictoire.\\\\





\item
13) Métaphysique :\\\\
% __RESUME__IDEE__ 13) Métaphysique :
	
Science de l' « être en tant qu'être » ou encore, ontologie. Fondée par Aristote qui n'a jamais utilisé ce terme, mais « Philosophie Première ». Étymologiquement elle signifie « au-delà de la Physique », et proviendrait d'une coïncidence, un libraire ayant placé les livres de Philosophie Première « au-delà » des livres de Physique d'Aristote. Cependant, étant donnée sa nature d'ontologie, elle peut prétendre au titre d'une science qui permet de connaître ce qui est au-delà du Physique. C'est sans doute pour cela que le nom a été conservé.\\\\

\item
14) Philosophie « Traditionnelle » :\\\\
% __RESUME__IDEE__ 14) Philosophie « Traditionnelle » :

Philosophie fondée sur l’œuvre de Saint Thomas d'Aquin, et enrichie par les apports des connaissances ultérieures (Il ne s'agit pas d'un système fermé). Si l’Église la recommande, elle n'est pas pour autant la « philosophie de l’Église ». Elle reprend en grande partie l’œuvre d'Aristote, mais corrigée par St Thomas, qui conforme en premier à la Révélation chrétienne (St Thomas est disciple de Jésus-Christ, et non d'Aristote).\\\\


\end{itemize}

\chapter{Annexes }

% __RESUME__IDEE__  SECTION Annexes   

 \textbf{IA – Dates :}

% __RESUME__IDEE__ L'Intelligence artificielle - Historique

1891 et 1906 : découverte de la cellule neuronale \\
1947 : mise au point du \textbf{transistor} (Bardeen, Brattain) \\
1949 : Principe d'apprentissage des réseaux de neurones (\textbf{règle de Hebb}) - Donald Hebb (1904 – 1985)\\
1942 – 1953 :  définition de la \textbf{cybernétique} comme technique interdisciplinaire intégrant l'électronique, la théorie de l'information et l'automatique.
1950 : \textbf{Test de Turing} (dans sa publication Computing machinery and intelligence). Selon Turing, seul compte le comportement observable extérieurement du système de traitement de l'information. La philosophie de Turing pourrait être qualifiée de \textbf{fonctionnalisme} : la question de l'émergence d'un sujet est évacuée. 
1954 : premier projet de \textbf{TALN} (expérience de Georgetown-IBM : traducteur russe-anglais)
1955 : la fonction réalisée par un \textbf{neurone} est connue : celui-ci fait la somme des signaux électriques qui lui sont envoyés par d'autres neurones avec lesquels il est connecté par des synapses. Si cette somme dépasse un certain seuil, le neurone commute, et envoie un signal électrique, par son axone, à d'autres neurones. Le cerveau peut ainsi être vu comme un (très riche) réseau de processeurs élémentaires. 
1955 : Mc Carthy propose l'expression \textbf{Intelligence Artificielle}
1957 : mise au point du Perceptron par Frank Rozenblatt  (1928 - 1971). réseaux de neurones artifciels  copiant le neurone naturel. L'apprentissage utilise la loi de Widrow-Hoff.
Ce réseau à une couche est le précurseur des IAs \textbf{connexionnistes} (par opposition aux\textbf{ IA symboliques}). Minsky et Pappert montrent les limites du percpetron : celui-ci ne peut résoudre que les problèmes linéairement séparables.\\
1958 : Invention du langage informatique\textbf{ LISP} par \textbf{Mc Carthy} (1927 – 2011)
1959 : création du groupe « IA » au \textbf{MIT} par Minsky (1927 – 2016)
%La « machine inutile » 		
1961 : mise au point de l ' AGC , le processeur des  \textbf{missions Appolo}. Utilisation de circuits intégrés, d'un système d'exploitation et de programmation logicielle pour résoudre des problèmes «temps réel» (navigation spatiale)
1962 : Création du laboratoire d'IA à  \textbf{Standford}
1965 : premier  \textbf{système expert (Dendral)}
1971 : Premier microprocesseur ( \textbf{4004 d'Intel})
1980 :  \textbf{J.Searle} distingue  \textbf{IA forte et IA faible}
En 1980, John Searle pose la question de l'émergence d'un sujet dans les systèmes calcul artificiel, et propose le  \textbf{test de la chambre chinoise}. Searle propose de distinguer l'IA faible (absence de sujet) de l'IA forte (émergence d'un sujet). .
1982 : réseaux de  \textbf{Hopfield} : réseaux récurrents présentant des capacité de  \textbf{mémoire associative} similiaire à des fonctions cérébrales.
1986 : \textbf{Rumelhart, Hinton et Williams} mettent au point l'algorithme de rétropropagation du gradient qui permet l'apprentissage de réseaux multicouches : le perceptron multicouche. Développements de réseaux récurrents.
1997 : \textbf{Jurgen Schmidhuber} : LSTM réseaux récurrents prenant en compte le problème de l'évanoussiement du gradient. Problème interdisant l'apprentissage de réseaux récurrents ou de réseaux profonds.
2001 : \textbf{Bengio} : preuve de l'impossibilité d'apprentissage sur des réseaux récurrents : "Gradient flow in recurrent nets: the difficulty of learning long-term dependencies". 
2009-2011 \textbf{Jurgen Schmidhuber} : mise au point du premier algorithme d'apprentissage pour des réseaux récurrents (DeepLearning) https://people.idsia.ch/~juergen/deeplearning.html 
%2013 : Bengio : limites de l'apprentissage des réseaux récurrents (évanouissement du gradient)
2013 : \textbf{Mikolov – Word2Vec} : première démonstration d'un \textbf{espace vectoriel sémantique} : l'apprentissage de réseaux récurrents sur de grandes bases de texte montre qu'il est possible d'obtenir une représentation des mots du vocabulaire à l'aide de vecteurs dans espace sémantique. La correspondance entre le sens et la géométrie constitue une solution de contournement remarquable, au problème de la compréhension du sens par une machine. Cette technique s'appelle \textbf{embedding}  ou \textbf{plongement}.\\ 
%2015 : Jurgen Schmidhuber : apprentissage des réseaux profonds. (Deep Learning) (malgré la démonstration précédente)
2017 :  \textbf{Vaswani, Shazeer, Parmar, Uszkoreit, Jones, Gomez, Kaiser, Poloshukin} : Mise au point des \textbf{Transformers} décrits dans l'article  \textbf{Attention Is All You Need}. Cette architecture de réseaux récurrents prolonge le principe du plongement et l'étend à la compréhension de phrases entières, ce qui ouvre la voie aux génératives. Le  \textbf{mécanisme d'attention} sélectionne les mots les plus pertinents de la phrase, ainsi que les relations entre mots les plus pertinentes. Chaque mot pose des questions autres mots et en reçoit des réponses. On obtient ainsi une matrice d'attention. Chaque ligne de la matrice correspond à un mot sélectionné, et donne sa distribution d'attention sur tous les autres mots. Ce système permet de modéliser des dépendances longues, un mot pouvant se relier à un autre mot situé loin dans la phrase
2022 : Sortie de Chat GPT  premier système de dialogue (chat) utilisant une IA générative  (Generative Pre-trained Transformers), dotée de capacité d'analyse du sens et de génération de phrases . Les avancées technologiques qui ont permis la mise au point de Chat GPT, sont l'apprentissage pour des réseaux profonds (DeepLearning) (J.Schmidhuber), le plongement ou encore, les espaces vectoriels sémantiques (Mikolov), les transformers ( Poloshukin et al) et les mécanismes d'attention, ainsi que des connaissances en TALN, traduites sous forme d'architectures de réseaux (têtes de lecture, etc ...)
2025 : recherches autour des IAs génératives


 \textbf{Historique / De la machine à calculer à l'ordinateur programmable contemporain :}

% __RESUME__IDEE__ De la machine à calculer à l'ordinateur programmable contemporain

L'expression « Intelligence Artificielle » (acronyme : IA) exprime implicitement un point de vue opposé à l'immatérialité de l'Intellect, et suggère que l'intelligence pourrait être une propriété d'un système de traitement de l'information purement matériel. Elle a été créé en 1955 par  \textbf{Mac Carthy} (1927 – 2011).
Thomas Hobbes (1588 – 1679), \\

1642 : Machine à calculer (programme intégré) de  \textbf{Pascal} (1623 - 1662)\\
1655 :  \textbf{Thomas Hobbes} (1588 – 1679) : \textbf{la raison n'est rien que le calcul} , faisant ainsi de l'intellect une propriété de la matière. Contemporain de Descartes avec lequel il débat par l'intermédiaire du \textbf{père Mersenne}, s'oppose radicalement au dualisme cartésien, et affirme de manière explicite dans le \textbf{De Corpore}, et de manière implicite dans \textbf{Le Leviathan} que 'toute pensée est un calcul'. Le terme Pensée signifie chez lui un \textbf{langage mental} différent du langage verbal ou pensée discursive :\\
Il écrit dans Le Léviathan : « L'usage général du Langage est de transformer notre Discours Mental en Discours Verbal ou l’Enchaînement de nos Pensées en un Enchaînement de Mots ». \\
Hobbes attribue ainsi la totalité de la pensée à la 'res extensa' (la matière), et la 'res cogitans' (intellect immatériel) de Descartes devient inutile : si toute pensée est un calcul, et que le calcul peut être effectué par une machine, l'homme devient une machine à calculer, ce qui fait de Hobbes le grand-père de l'IA !\\
1801 : Le \textbf{métier Jacquard} (1745 – 1801) premier système mécanique programmable. Externalisation du programme (par cartes perforées) d'une machine à tisser\\
%\textbf{Charles Babbage} (1791 – 1871) : externalisation de la logique dans un programme (reprend l'idée du métier Jacquard). La comtesse Ada Lovelace écrit le premier %programme (pour la machine de Babbage).\\
\textbf{Charles Babbage} (1791-1871) a introduit une idée extrêmement féconde (il reprend l'idée du métier Jacquard) qui conduit séparer la partie matérielle de l'automate, de sa logique de fonctionnement, et d'externaliser cette dernière dans un 'programme'. \\
1843 : Comtesse \textbf{Ada Lovelace} (1815 - 1852)  Babbage n'aurait été réellement compris que d'une jeune femme, lady Ada Lovelace, qui a publié le premier 'algorithme destiné à être exécuté sur une machine'. Le premier programme informatique a donc été écrit par une femme. Son nom, Ada, a d'ailleurs été retenu pour l'un des premiers langages 'orientés objet'.\\
1854 :  \textbf{George Boole} (1815 – 1864)  : établit une correspondance entre logique et algèbre \\
1879 :  \textbf{Gottlob Frege} (1848 – 1925) : logique (ou calcul) des prédicats du premier ordre (idéographie)\\
1936 :  \textbf{Turing} : machine théorique programmable effectuant des calculs séquentiels \\
1945 :  \textbf{Von Neumann} : définit l'architecture de l'ordinateur contemporain avec une UAL (Unité Arithmétique et Logique), une mémoire contenant les données et le programme, et des entrées-sorties\\  
1970 :  \textbf{calcul analogique} vs  \textbf{calcul digital} : le calcul analogique a été utilisé jusque dans les années 1970, moment à partir duquel il a été marginalisé par le calcul digital.\\


12) Le plongement (embedding)

% __RESUME__IDEE__  embedding   

En 2013, des chercheurs de Google (sous la direction de Tomas Mikolov) ont démontré la possibilité de réaliser une représentation quantifiée du sens des mots d'un vocabulaire (système "Word2Vec"), dans laquelle la proximité topologique correspond à une proximité sémantique. 
Autrement dit, une correspondance est établie entre le sens et la quantité. Cette approche constitue une solution de contournement tout-à-fait remarquable au problème de la compréhension du sens par une machine. En effet, sans pour autant comprendre le sens d'un texte, l'ordinateur devient capable d'établir une proximité entre le sens de deux expressions littérales, et ceci ouvre la voie à la possibilité de requêtes "sémantiques".
Donnons un exemple simple : imaginons que dans un espace, les mots 'Berlin' et 'Paris' soient voisins (entre eux), et que les mots 'Allemagne' et 'France' soient aussi voisins (entre eux). Les groupes (Berlin Paris) d'une part et (Allemagne France) étant distants entre eux. Les directions définies par les points associés à Allemagne et Berlin d'une part, et à France et Paris d'autre part seront voisines. Autrement dit, le vecteur 'Allemagne → Berlin' d'une part et 'France → Paris' d'autre part seront parallèles. Cette direction commune réalisera une analogie entre ces deux couples : elle signifiera « Berlin est à l'Allemagne, ce que Paris est à la France ». Autrement, elle constituera une implémentation numérique du concept « (ville) capitale de (pays)».
Ce plongement, ou représentation numérique du sens, est obtenue à partir d'une observation simple : le sens d'un mot est lié à ceux qui lui sont voisins dans une phrase. A tel point que si l'on cache un mot dans une phrase, il est le plus souvent assez facile de le retrouver à parti de son contexte. Les systèmes de plongement construisent ainsi une représentation sémantique du terme à partir d'un grand nombre de phrases, un « modèle de langage statistique ».
Le système inclus dans ChatGPT prolonge cette correspondance entre le sens et la quantité (vecteurs), à des phrases entières. Une séquence de mots en entrée de ChatGPT génère des vecteurs dans un espace avec beaucoup de dimensions (12000), et ces vecteurs sont ensuite capables de reconstruire une autre séquence de mots, par exemple, dans une autre langue. 

% __RESUME__IDEE__  Descartes vs Aristote   

Descartes vs Aristote :
13.D)Comment Descartes a cherché sciemment (mais prudemment) à éliminer Aristote :

Descartes (1596-1650)  pense trouver des arguments permettant d'effectuer une "distinction réelle" entre le corps et l'âme. La "res cogitans" est ainsi une substance séparée, dont la pensée est le principal accident, et l'âme survit à la mort du corps (6ème Méditation). (https://plato.stanford.edu/entries/descartes-modal/\#ReaDis ) (http://agora.qc.ca/thematiques/mort/documents/limmortalite\_de\_lame)

Descartes élimine la notion aristotélicienne de « forme substantielle ». Il le fait sciemment, mais reste prudent pour ne pas déclencher l'hostilité des aristotéliciens et de l'Eglise. Il l'avour au père De Mersenne :

(p 112)Le 28 Janvier 1641, Descartes écrit à Mersenne : « en la sixième (méditation) … « de Existentia rerum materialim - \& reali mentis à corpore distinctione ». car ce sont là des choses à quoi je désire qu'on prenne le plus garde. Mais je pense y avoir mis beaucoup d'autres choses ; et je vous dirais, entre nous, que ces 6 Méditations contiennent tous les fondements de ma Physique. Mais il ne faut pas le dire, s'il vous plaît ; car ceux qui favorisent Aristote feraient peut-être plus de difficulté de les approuver ; et j'espère que ceux qui les liront, s'accoutumeront insensiblement à mes principes, et en reconnaîtront la vérité avant que de s'apercevoir qu'ils détruisent ceux d'Aristote.


« Je vais te dire, entre toi et moi, que ces 6èmes Méditations contiennent les fondements de ma Physique. Mais s'il te plaît, ne le dis pas ; car ceux qui soutiennent Aristote vont sans doute avoir plus de réticences à donner leur approbation. Et j'espère que ceux qui les liront, s'habitueront à mes principes sans rien remarquer, et reconnaîtront leur vérité avant de réaliser qu'ils détruisent ceux d'Aristote » (AT III 297-298 / CSM III 173)
https://philo-labo.fr/fichiers/Descartes%20-%20Oeuvres%20compl%C3%A8tes%20(AT)%2003.pdf
Descartes choisit de développer son système fondé sur deux substances, qui élimine implicitement les « formes substantielles ».
La notion d'âme chez Descartes diffère donc radicalement de la notion d'âme chez Aristote. Il s'agit d'une substance séparée du corps, et Descartes aura toujours du mal à expliquer le lien Aujourd'hui, malheureusement, nos contemporains retiennent le sens donné par Descartes : l'existence d'une âme immatérielle devient uniquement une question de foi, plus de raison.



% __RESUME__IDEE__ Apprentissage automatique vs programmation classique  

13.C) Apprentissage automatique vs programmation classique :

Imaginons que l'on cherche à écrire un programme réalisant une certaine fonction F. Choisissons une fonction simple, par exemple celle convertissant des degrés Celsius en degrés Fahrenheit :

T(Fahrenheit) = 9*T(Celsius)/5 + 32
que l'on récrit :
TF = 9*TC/5 + 32

Le programmeur classique utilise les opérateurs :
* (multiplication)
/ (division)
+ (addition)

 et inscrit directement la formule dans le programme :

float TF, TC :
TF = TC*9/5 + 32

Dans le cas de l'apprentissage automatique, la fonction F n'est pas écrite explicitement. 
On connaît, par contre, un ensemble de couples (TF, TC) valides. 
Cet ensemble est nommé 'ensemble d'apprentissage ' :
Par exemple :
(TC = 0,  TF = 32)
(TC= 100 ,TF =  212)
(TC = 50, TF = 122)
etc …
On dispose ensuite d'un 'système à apprentissage', qui est capable d'apprendre une grande variété de fonctions. 
Par  exemple, un 'réseau de neurones ' R, qui est un modèle simplifié des réseaux de neurones biologiques.
Pour une certaine valeur de ses synapses, R réalise une certaine fonction :
Y = R(X) où X est une valeur présentée en entrée de R, et Y est la valeur de sortie calculée par R.
On présente ensuite à R les entrées de l'ensemble d'apprentissage. Pour chacune de ces valeurs, en entrée, R calcule une sortie qui est en général, au début de l'apprentissage, différente de la bonne valeur. Par exemple
0 : R (0) = 48 (au lieu de 32) 
100 : R(100) = 123 (au lieu de 212)
122 : R(50) = 1500 (au lieu de 50)
On dispose enfin d'une procédure d'apprentissage qui va permettre aux synapses de R d'évoluer de façon à ce que ses sorties tendent vers la bonne valeur :
R(0) = 48
R(100) = 212
R(50) = 122 
A cette étape, le réseau R a appris à réaliser la fonction F, au moins pour les valeurs de l'ensemble d'apprentissage. 
On n'est cependant pas sûr qu'il la réalise correctement pour d'autres valeurs qu'on lui présente en entrée.
Par exemple, pour une valeur en entrée TC = 150, il n'est pas sûr qu'il produise la bonne valeur, à savoir 302. 
Il donnera donc un résultat imprévu par le programmeur. La capacité du réseau à produire un résultat correct pour les situations n'appartenant pas à l'ensemble d'apprentissage s'appelle la « généralisation ». 
Peut-on pour autant parler d' 'autonomie' ? 
Le Robert donne la définition suivante au terme 'autonome' : 'qui se gouverne lui-même'. 
Cette définition entraîne que le qualificatif 'autonome' s'applique à un sujet, à une personne. 
Pour que l'on puisse parler d'autonomie au sens courant du terme, à propos d'un système de calcul artificiel, il est donc nécessaire qu'un sujet, une personne, émerge de ce système. On se trouve alors dans le cas de l'IA forte (selon J.Searle).
On ne peut pas parler d' autonomie au sens courant du terme, dans le cas de l'IA faible (notre réseau R ci-dessus). Dans ce cas, le caractère imprévisible du comportement du système relève juste du caractère imprécis du type de programmation utilisée. Il ne s'agit pas d'une erreur de programmation, mais simplement d'un défaut de généralisation.
Pour forcer un peu le trait on pourrait rappeler le « bug le plus cher de l'histoire » (500 millions d'euros) : une fusée Ariane 5 explose. La fusée fonctionnait très bien, jusqu'à ce que le logiciel de guidage ait « décidé »  quelques dizaines de secondes après son décollage, qu'il était plus prudent de faire exploser la fusée. Peut-on parler ici d'autonomie ? 
Tout cela rappelle l'importance que fait J.Searle entre IA forte et IA faible.

% __RESUME__IDEE__ La caverne de Platon  

La caverne de Platon (remacle):

Maintenant, repris-je, représente-toi de la façon que  voici l'état de notre nature relativement à l'instruction et à l'ignorance. Figure-toi des hommes dans une demeure souterraine, en forme de caverne, ayant sur toute sa largeur une entrée ouverte à la lumière; ces hommes sont là depuis leur enfance, les jambes et le cou enchaînés, de sorte qu'ils ne peuvent bouger ni voir ailleurs que devant eux, la chaîne les empêchant de tourner la tête la lumière leur vient d'un feu allumé sur une hauteur, au loin derrière eux; entre le feu et les prisonniers passe une route élevée : imagine que le long de cette route est construit un petit mur, pareil aux cloisons que les montreurs de marionnettes dressent devant eux, et au-dessus desquelles ils font voir leurs merveilles (455).
Je vois cela, dit-il.
Figure-toi maintenant le long de ce petit mur des hommes portant des objets de toute sorte, qui dépassent le mur, et des statuettes d'hommes et d'animaux, en pierre, en bois, et en toute espèce de matière ; naturellement, parmi ces porteurs, les uns parlent et les autres se taisent.
Voilà, s'écria-t-il, un étrange tableau et d'étranges prisonniers.
Ils nous ressemblent, répondis-je; et d'abord, penses-tu que dans une telle situation ils aient jamais vu autre chose d'eux-mêmes et de leurs voisins que les ombres projetées par le feu sur la paroi de la caverne qui leur fait face?
Et comment? observa-t-il, s'ils sont forcés de rester la tête immobile durant toute leur vie? 
Et pour les objets qui défilent, n'en est-il pas de même?
Sans contredit.
Si donc ils pouvaient s'entretenir ensemble ne penses-tu pas qu'ils prendraient pour des objets réels les ombres qu'ils verraient ?
Il y a nécessité.
Et si la paroi du fond de la prison avait un écho, chaque fois que l'un des porteurs parlerait, croiraient-ils entendre autre chose que l'ombre qui passerait devant eux?
Non, par Zeus, dit-il.
Assurément, repris-je, de tels hommes n'attribueront de réalité qu'aux ombres des objets fabriqués.
C'est de toute nécessité.
Considère maintenant ce qui leur arrivera naturellement si on les délivre de leurs chaînes et qu'on les guérisse de leur ignorance. Qu'on détache l'un de ces prisonniers, qu'on le force à se dresser immédiatement, à tourner le cou, à marcher, à lever les yeux vers la lumière : en faisant tous ces mouvements il souffrira, et l'éblouissement l'empêchera de distinguer ces objets dont tout à l'heure il voyait les ombres. Que crois-tu donc qu'il répondra si quelqu'un lui vient dire qu'il n'a vu jusqu'alors que de vains fantômes, mais qu'à présent, plus près de la réalité et tourné vers des objets plus réels, il voit plus juste? si, enfin, en lui montrant chacune des choses qui passent, on l'oblige, à force de questions, à dire ce que c'est? Ne penses-tu pas qu'il sera embarrassé, et que les ombres qu'il voyait tout à l'heure lui paraîtront plus vraies que les objets qu'on lui montre maintenant?
Beaucoup plus vraies, reconnut-il.
Et si on le force à regarder la lumière elle-même, ses yeux n'en seront-ils pas blessés? n'en fuira-t-il pas la vue pour retourner aux choses qu'il peut regarder, et ne croira-t-il pas que ces dernières sont réellement plus distinctes que celles qu'on lui montre?
Assurément.
Et si, repris-je, on l'arrache de sa caverne par force, qu'on lui fasse gravir la montée rude et escarpée, et qu'on ne le lâche pas avant de l'avoir traîné jusqu'à la lumière du soleil, ne souffrira-t-il pas vivement, et ne se plaindra-t-il pas de ces violences? Et lorsqu'il sera parvenu à la lumière pourra-t-il, les yeux tout éblouis par son éclat, distinguer une seule des choses que maintenant nous appelons vraies?
Il ne le pourra pas, répondit-il; du moins dès l'abord.
Il aura, je pense, besoin d'habitude pour voir les objets de la région supérieure. D'abord ce seront les ombres qu'il distinguera le plus facilement, puis les images des hommes et des autres objets qui se reflètent dans les eaux, ensuite les objets eux-mêmes. Après cela, il pourra, affrontant la clarté des astres et de la lune, contempler plus facilement pendant la nuit les corps célestes et le ciel lui-même, que pendant le jour le soleil et sa lumière.
Sans doute.
À la fin, j'imagine, ce sera le soleil - non ses vaines images réfléchies dans les eaux ou en quelque autre endroit - mais le soleil lui-même à sa vraie place, qu'il pourra voir et contempler tel qu'il est.
Nécessairement, dit-il.
Après cela il en viendra à conclure au sujet du soleil, que c'est lui qui fait les saisons et les années, qui gouverne tout dans le monde visible, et qui, d'une certaine manière, est la cause de tout ce qu'il voyait avec ses compagnons dans la caverne
Evidemment, c'est à cette conclusion qu'il arrivera.
Or donc, se souvenant de sa première demeure, de la sagesse que l'on y professe, et de ceux qui y furent ses compagnons de captivité, ne crois-tu pas qu'il se réjouira du changement et plaindra ces derniers?
Si, certes.
Et s'ils se décernaient alors entre eux honneurs et louanges, s'ils avaient des récompenses pour celui qui saisissait de l’œil le plus vif le passage des ombres, qui se rappelait le mieux celles qui avaient coutume de venir les premières ou les dernières, ou de marcher ensemble, et qui par là était le plus habile à deviner leur apparition, penses-tu que notre homme fût jaloux de ces distinctions, et qu'il portât envie à ceux qui, parmi les prisonniers, sont honorés et puissants? Ou bien, comme le héros d'Homère, ne préférera-t-il pas mille fois n'être qu'un valet de charrue, au service d'un pauvre laboureur, et souffrir tout au monde plutôt que de revenir à ses anciennes illusions et de vivre comme il vivait?
Je suis de ton avis, dit-il; il préférera tout souffrir plutôt que de vivre de cette façon-là.
Imagine encore que cet homme redescende dans la caverne et aille s'asseoir à son ancienne place : n'aura-t-il pas les yeux aveuglés par les ténèbres en venant brusquement du plein soleil?
Assurément si, dit-il.
Et s'il lui faut entrer de nouveau en compétition, pour juger ces ombres, avec les prisonniers qui n'ont point quitté leurs chaînes, dans le moment où sa vue est encore confuse et avant que ses yeux se soient remis (or l'accoutumance à l'obscurité demandera un temps assez long), n'apprêtera-t-il pas à rire à ses dépens, et ne diront-ils pas qu'étant allé là-haut il en est revenu avec la vue ruinée, de sorte que ce n'est même pas la peine d'essayer d'y monter? Et si quelqu'un tente de les délier et de les conduire en haut, et qu'ils le puissent tenir en leurs mains et tuer, ne le tueront-ils pas ?
Sans aucun doute, répondit-il.
Maintenant, mon cher Glaucon, repris-je, il faut appliquer point par point cette image à ce que nous avons dit plus haut, comparer le monde que nous découvre la vue au séjour de la prison, et la lumière du feu qui l'éclaire à la puissance du soleil. Quant à la montée dans la région supérieure et à la contemplation de ses objets, si tu la considères comme l'ascension de l'âme vers le lieu intelligible tu ne te tromperas pas sur ma pensée, puisque aussi bien tu désires la connaître. Dieu sait si elle est vraie. Pour moi, telle est mon opinion : dans le monde intelligible l'idée du bien est perçue la dernière et avec peine, mais on ne la peut percevoir sans conclure qu'elle est la cause de tout ce qu'il y a de droit et de beau en toutes choses; qu'elle a, dans le monde visible, engendré la lumière et le souverain de la lumière; que, dans le monde intelligible, c'est elle-même qui est souveraine et dispense la vérité et l'intelligence; et qu'il faut la voir pour se conduire avec sagesse dans la vie privée et dans la vie publique.
Je partage ton opinion, dit-il, autant que je le puis.
Eh bien ! partage-la encore sur ce point, et ne t'étonnes pas que ceux qui se sont élevés à ces hauteurs ne veuillent plus s'occuper des affaires humaines, et que leurs âmes aspirent sans cesse à demeurer là-haut. Cela est bien naturel si notre allégorie est exacte.
C'est, en effet, bien naturel, dit-il.
Mais quoi? penses-tu qu'il soit étonnant qu'un homme qui passe des contemplations divines aux misérables choses humaines ait mauvaise grâce et paraisse tout à fait ridicule, lorsque, ayant encore la vue troublée et n'étant pas suffisamment accoutumé aux ténèbres environnantes, il est obligé d'entrer en dispute, devant les tribunaux ou ailleurs, sur des ombres de justice ou sur les images qui projettent ces ombres, et de combattre les interprétations qu'en donnent ceux qui n'ont jamais vu la justice elle-même ?
Il n'y a là rien d'étonnant.
En effet, repris-je, un homme sensé se rappellera que les yeux peuvent être troublés de deux manières et par deux causes opposées : par le passage de la lumière à l'obscurité, et par celui de l'obscurité à la lumière; et ayant réfléchi qu'il en est de même pour l'âme, quand il en verra une troublée et embarrassée pour discerner certains objets, il n'en rira pas sottement, mais examinera plutôt si, venant d'une vie plus lumineuse, elle est, faute d'habitude, offusquée par les ténèbres, ou si, passant de l'ignorance à la lumière, elle est éblouie de son trop 518b vif éclat; dans le premier cas il l'estimera heureuse en raison de ce qu'elle éprouve et de la vie qu'elle mène; dans le second, il la plaindra, et s'il voulait rire à ses dépens, ses moqueries seraient moins ridicules que si elles s'adressaient à l'âme qui redescend du séjour de la lumière (466).
C'est parler, dit-il, avec beaucoup de sagesse.
Il nous faut donc, si tout cela est vrai, en conclure ceci ; l'éducation n'est point ce que certains proclament qu'elle est ; car ils prétendent l'introduire dans l'âme, où elle n'est point, comme on donnerait la vue à des yeux aveugles 
Ils le prétendent, en effet.
Or, repris-je, le présent discours montre que chacun possède la faculté d'apprendre et l'organe destiné à cet usage, et que, semblable à des yeux qui ne pourraient se tourner qu'avec le corps tout entier des ténèbres vers la lumière, cet organe doit aussi se détourner avec l'âme tout entière de ce qui naît, jusqu'à ce qu'il devienne capable de supporter la vue de l'être et de ce qu'il y a de plus lumineux dans l'être; et cela nous l'appelons le bien, n'est-ce pas?
Oui.
L'éducation est donc l'art qui se propose ce but, la conversion de l'âme, et qui recherche les moyens les plus aisés et les plus efficaces de l'opérer; elle ne consiste pas à donner la vue à l'organe de l'âme, puisqu'il l'a déjà; mais comme il est mal tourné et ne regarde pas où il faudrait, elle s'efforce de l'amener dans la bonne direction.
Il le semble, dit-il.
Maintenant, les autres vertus, appelées vertus de l'âme, paraissent bien se rapprocher de celles du corps - car, en réalité, quand on ne les a pas tout d'abord, on les peut acquérir dans la suite par l'habitude et l'exercice ; mais la vertu de science appartient très probablement à quelque chose de plus divin qui ne perd jamais sa force, et qui, selon la direction qu'on lui donne, devient utile et avantageux ou inutile et nuisible. N'as-tu pas encore remarqué, au sujet des gens que l'on dit méchants mais habiles, combien perçants sont les yeux de leur misérable petite âme, et avec quelle acuité ils discernent les objets vers lesquels ils se tournent? Leur âme n'a donc pas une vue faible, mais comme elle est contrainte de servir leur malice, plus sa vue est perçante, plus elle fait de mal.
Cette remarque est tout à fait juste, dit-il.
Et cependant, poursuivis-je, si de pareils naturels étaient émondés dès l'enfance, et que l'on coupât les excroissances de la famille du devenir, comparables à des masses de plomb, qui s'y développent par l'effet de la gourmandise, des plaisirs et des appétits de ce genre, et qui tournent la vue de l'âme vers le bas; si, libérés de ce poids, ils étaient tournés vers la vérité, ces mêmes naturels la verraient avec la plus grande netteté, comme ils voient les objets vers lesquels ils sont maintenant tournés.
C'est vraisemblable, reconnut-il.
Mais quoi ! n'est-il pas également vraisemblable, et nécessaire d'après ce que nous avons dit, que ni les gens sans éducation et sans connaissance de la vérité, ni ceux qu'on laisse passer toute leur vie dans l'étude, ne sont propres au gouvernement de la cité, les uns parce qu'ils n'ont aucun but fixe auquel ils puissent rapporter tout ce qu'ils font dans la vie privée ou dans la vie publique, les autres parce qu'ils ne consentiront point à s'en charger, se croyant déjà transportés de leur vivant dans les îles fortunées.
C'est vrai, dit-il.
Il nous incombera donc, à nous fondateurs, d'obliger les meilleurs naturels à se tourner vers cette science que nous avons reconnue tout à l'heure comme la plus sublime, à voir le bien et à faire cette ascension; mais,  après qu'ils se seront ainsi élevés et auront suffisamment contemplé le bien, gardons-nous de leur permettre ce qu'on leur permet aujourd'hui.
Quoi donc?
De rester là-haut, répondis-je, de refuser de descendre de nouveau parmi les prisonniers et de partager avec eux travaux et honneurs, quel que soit le cas qu'on en doive faire .
Hé quoi ! s'écria-t-il, commettrons-nous à leur égard l'injustice de les forcer à mener une vie misérable, alors qu'ils pourraient jouir d'une condition plus heureuse?
Tu oublies encore une fois, mon ami, que la loi ne se préoccupe pas d'assurer un bonheur exceptionnel à une classe de citoyens, mais qu'elle s'efforce de réaliser le bonheur de la cité tout entière, en unissant les citoyens par la persuasion ou la contrainte, et en les amenant à se faire part les uns aux autres des avantages que chaque classe peut apporter à la communauté; et que, si elle forme de tels hommes dans la cité, ce n'est point pour les laisser libres de se tourner du côté qu'il leur plaît, mais pour les faire concourir à fortifier le lien de l'État.
C'est vrai, dit-il, je l'avais oublié.
Au reste, Glaucon, observe que nous ne serons pas coupables d'injustice envers les philosophes qui se seront formés chez nous, mais que nous aurons de justes raisons à leur donner en les forçant à se charger de la conduite et de la garde des autres. Nous leur dirons en effet : « Dans les autres cités, il est naturel que ceux qui sont devenus philosophes ne participent point aux travaux de la vie publique, puisqu'ils se sont formés eux-mêmes, malgré le gouvernement de ces cités; or il est juste que celui qui se forme soi-même et ne doit sa nourriture à personne, ne veuille en payer le prix à qui que ce soit. Mais vous, nous vous avons formés dans l'intérêt de l'État comme dans le vôtre pour être ce que sont les chefs et les rois dans les ruches; nous vous avons donné une éducation meilleure et plus parfaite que celle de ces philosophes-là, et vous avons rendus plus capables d'allier le maniement des affaires à l'étude de la philosophie. Il faut donc que vous descendiez, chacun à votre tour, dans la commune demeure, et que vous vous accoutumiez aux ténèbres qui y règnent; lorsque vous vous serez familiarisés avec elles, vous y verrez mille fois mieux que les habitants de ce séjour, et vous connaîtrez la nature de chaque image, et de quel objet elle est l'image, parce que vous aurez contemplé en vérité le beau, le juste et le bien. Ainsi le gouvernement de cette cité qui est la vôtre et la nôtre sera une réalité et non pas un vain songe, comme celui des cités actuelles, où les chefs se battent pour des ombres et se disputent l'autorité, qu'ils regardent comme un grand bien. Voici là-dessus quelle est la vérité : la cité où ceux qui doivent commander sont les moins empressés à rechercher le pouvoir, est la mieux gouvernée et la moins sujette à la sédition, et celle où les chefs sont dans des dispositions contraires se trouve elle-même dans une situation contraire. »

\section{Références }

% __RESUME__IDEE__ SECTION Références  

1) Les coulisses du cerveau (l'inconscient aux commandes)– Jean-Pol Tassin\\
2) Fearful Symmetry (Is God a Geometer ?) Ian Stewart et Martin Gobulitsky\\
3) Sync - the emerging science of spontaneous order. Steven Strogatz \\
4) Consciousness and the Brain – deciphering how the brain codes our thoughts – Stanislas Dehaene\\
5) Maritain – Un maître pour notre temps – Jean- Daujat\\
6) Physique moderne et Philosophie traditionnelle – Jean-Daujat\\
7) Physique et Philosophie – Heisenberg\\
8) L'intime fécondité de l'intelligence : le verbe mental selon saint Thomas d'Aquin - Yves Floucat (2001)\\
9) Lecture du commentaire de Thomas d'Aquin sur le "traité de l'âme d'Aristote (p143) (Guy Delaporte)\\
10) The Kuramoto model for Synchronization – Araceli Aznar Luque (2015)\\
11) La linguistique d'Aristote – Paul Jorion\\
12) Descartes dualism – M. Rozemond\\
13) La vérité selon Saint Thomas d'Aquin (Le réalisme de la connaissance) – Yves Floucat\\
14) L'entropie de Boltzmann et l'entropie de Shannon, même concept ? José-Philippe PEREZ -  Laboratoire d'Astrophysique – Observatoire Midi-Pyrénées - Toulouse\\



























\end{document}

