un article choc: new york times nov 5 2018

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Les pratiques sémiotique en contexte numérique ,

un cas: la modélisation de l’analyse conceptuelle

Jean Guy Meunier

2018

Un article choc: New York Times nov 5 2018

https://www.nytimes.com/2018/11/05/opinion/artificial-intelligence-machine-learning.html?fbclid=IwAR27lBbJh2MnX94tKsTNuwN6_LcA4cdVrRgfCfb3uQxoYumBvcvabollJAQ

I’ve witnessed the failure of similar predictions of imminent human-level A.I., and I’m certain these latest forecasts will fall short as well. The challenge of creating humanlike intelligence in machines remains greatly underestimatedToday’s A.I. systems sorely lack the essence of human intelligence: understanding the situations we experience, being able to grasp their meaningMichel Melanie New York Times Nov n 5 2018

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le « numérique » et le sémiotique

• Comment approcher le sémiotique en contexte numérique?.

• One tool does not fit all.

• Dominance de l’outil sur le problème à traiter.

• incompréhension des discours propres au artefacts et processus sémiotiques

• If the only tool you have is a hammer, you tend to se everything as a nail• Maslow A. The psychology

of science

A) Importance des projets

informatiques vers le sémiotique « digital semiotics »• L’informatique et le sémiotique

• La langue

• La traduction

• Le texte

• L’internet

• Les grandes bibliothèques numériques

• Les communications

• Les réseaux sociaux

• Les media multimodaux

• Les arts et la culture

• Les jeux, les musées , la musique,

• Les outils

• La transmission,

• Les bases de donnés -Données massives

• Le traitement du langage naturel

• Moteurs de recherche,

• La classification

• L’apprentissage

• machine.

• L’apprentissage profond

• Impacts de l’informatique sur les 2 humanités

• L’outil modifie la méthode

• L’Interprétation est secondaire

• L’informaticien est maitre d’œuvre

• Le ‘expert du sémiotique est consultant

Informatique et le traitement de symboles

• IA est un traitement de symboles

• “Scientist in AI saw computers as machines that manipulated symbols. The great things was, they said that every thing could be encoded into symbols, even numbers.’[Newell 1983: p 196.].

• Google Book projects et Le traitement de la langue

•

• ‘The Library Project’s aim is simple: make it easier for people to find relevant books’

• . . . become the largest online body of human knowledge [become the largest online body of human knowledge [

• Les n gram de google

• L’Informatique culturelle• The establishment of a computational culture depends on the

spread of computational thinking throughout every fabric of our society

• Lynda Hardman and Jacco van Ossenbruggen, Lora Aroyo, Eero Hyvönen, (guest editors) (2009) ‘Access and Experience Cultural Heritage’ Intelligent systems 1541–1672/09 2009 2

• Bien que les réponses aux dimensions computationnelles de la culture ne soient pas clairesnous devons les prévoir car nous ne pouvons tout simplement pas nous permettre de ne pas en voir les conséquences .

• Fei-Yue Wang Chinese 2009 Academy of Sciences 1541-1672/09/Intelligent systems IEEE Computer Society : 2 2

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B) Projets importants du sémiotique vers le numérique

• Pour

• Les digital humanities désignent une transdiscipline, porteuse des méthodes, des dispositifs et des perspectives heuristiques liées au numérique dans le domaine des sciences humaines et sociales

• (Manifeste des Humanités Numériques de 2010

• Les humanités numériques recouvrent un ensemble de pratiques de recherche à l’intersection des technologies numériques et des différentes disciplines des sciences humaines.

• Dacos et Mounier 2014)

• contre• la prétention des humanités numériques à redistribuer les cartes des SHS »

et reviennent sur l’ambition programmatique « révolutionnaire » que leur attribuent certains de leurs imprudents zélateurs

• Granjon et Christophe Magis( in Variations 19 2016

• Est un « star system » de l’économie libérale

• David Shumway’s 1997

• I worry that digital humanities projects might serve as something like gateway drugs for administrators addicted to quick fixes and bottom-line approaches to the structural problems

facing higher education today

• The Dark Side of Digital Humanities:Dispatches from Two Recent mla Conventions

• “What digital humanities is not about, despite its explicit claims, is the use of digital or quantitative methodologies to answer research

questions in the humanities,”

• Allington Brouillette Columbia 2016

• Manque de compréhension des presupposésthéoriques sous jacents à la computation Meunier, Chartier 2015

• De nombreux projets sémiotiques numériques• De plus en plus de projets de sémiotique en appellent a

l’informatique :

• L’expert des humanités est maitre d’œuvre

• L’ordinateur est outil secondaire

• Exemples

• La lecture distante

• L’édition numérique

• La textométrie

• Les analyses:

• Le style , les sentiments. Les concepts

• une discipline en émerge :

• les Humanités numériques

• Les “humanités “

Anglais : Humanities :

- un concept académique réunissant

des disciplines

une méthode analytique, critique, interprétative• Français : Humanités :

une attitude épistémique ( humanisme

• Constats• La méthode classique des humanités est dominante,

mais dite respectée

• L’outil est dit neutre

• Produit des nouveaux « observables «

Question de recherche 1

Comment approcher scientifiquement et computationnellementdes artefacts et des pratiques sémiotiques?

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Inadéquation de l’approche classique positiviste logico empiriste pour le sémiotique

• Positivisme: • Thèse: La science porte sur le « réel « ( non le vécu,

le percu, • Comte, Laplace, St Simon

• Critiques• Vico Dilthey Geisteswissenshaften / Natur

wissenshaften

• Logique• Thèse

• La science est construction de théories formelles

• Russel Carnap, Neurath, Schilck VanfrassenReichenbach

• Critiques• Quine : le holisme

• Popper :`la falsification

• Kuhn ; Les paradigmes

Empiriste Thèse `La science est construction de

théories vérifiables,justifiablesvia une méthode -observation ,

expérience, vérification, induction ,evaluation , prédiction

- Hume : Critiques

Kant : importance du rôle de la raisonJames, Peirce: importance de l’action, Feyerabend : La découverte

Limite de cette approche pour l’étude scientifique de cet objet …

Qu’est ce que cet objet?

?





wissenshaften










- Hume : Critiques


Un anneaud’ingénieur

au Québec !

Pour le savoir il faut en appeler a « features » qui ne sont pas sur l’objet.

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wissenshaften










- Hume : Critiques


Limite de cette approche pour l’étude scientifique de cet objet porté par des femmes

? Ou est ce « meaning » ?





wissenshaften










- Hume : Critiques


Ou est le contenu « conceptuel » de race dans

?

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Des philosophes des sciences proposent de changer le paradigme pour comprendre la nature de la démarche scientifique La science est modélisation

• Quine 19 60

• Les limites de l’empirisme

• Le holisme de la science

Duhem1917Les limites du formeldans la science

Bachelard 1934Le construit de la science

Giere ,R .1991 Understanding Scientificreasoning

Carthwight ,N 1993Philosophy of science as practice

Morrison M 1996Model s and fiction in science

Kuhn FeyerabendAchinsteinLatour, Thagard et autres

La science est une pratique modélisatrice

• Le paradigme positiviste est peu utiliser dans la pratique de la science.

• Emergence du paradigme de la modélisation

• Omniprésence de modèles dans les sciences.

• Devenus importants dans les sciences qui s’intéressent aux systèmes complexes

• astrophysique• Climatologie,• ingénierie• économie• Environnement, • Intelligence artificielle• Neuro sciences • Sciences humaines• Psychologie cognitive

• A théory is “

• “a discourse used by scientists to express “principles that govern a group of phenomena

• Morgan and Morrison (1999:13).

• ‘what is new and distinctive in the science of our time is the existence of complex mediating models which themselves have explanatorypower and which embody techniques of modelling which can be refined and passed down to successor models, even though themodels never themselves can function as background theories’

• (Morton, 1993, p. 664).

• (

• Nous ne raisonnons que par modèles. » (Paul Valery)

• « Nous ne communiquons que par des modèles» (G.) Bateson).

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Importance des modèles en informatique et sciences cognitives… • Informatique

• John Von Newman• « the sciences do not try to explain,

they hardly even try to interpret, they mainly make models » :

• John Von Newman1961 42

• Marvin Minsky

• "To an observer B, an object A* is a model of an object A to the extent that B can use A* to answer questions that interest him about A" (Minsky 1995 Marvin Minsky 1961 42

• Newell • “Modeling " is neither more nor

less logical than " Reasonning " ».Newell 1989

Sciences cognitives

• Mc Clelland• Models are research tools that have their

strengths and weaknesses, like other tools we use as scientists Mc Clelland2009: 12

Bateson• Nous ne communiquons que par des

modèles» (G.) Bateson

• computers are essentially modeling machines, not knowledge jukeboxes Mc Carthy 2004

La science en contexte informatique est construction de modèles : Voici quatre modèles classiques

En termes d'ingénierie logiciel

4 principaux modèles:

Modèle conceptuel

Modèle mathématiques

Modèle algorithmique

Architecture informatique

En termes épistémologiques:

4 modèles de connaissance

Modèle conceptuel

Modèle formel

Modèle computationnel


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Modèles conceptuels

Exemple modéliserla tornade

comment conceptualise-t –on les objets ou opérations réalisées dans une tornade ?« PRESSION » « TEMPERATURE » VITESSE », INDICE DE DANGER! « ROTATION » « HUMIDITE » « PARCOURS »

:Quelles sont les - fonctions mathématiques

Quelles sont les technologies?Pour calculer / simuler ?

Quels sont les algorithmes pour effectuer le calcul des fonctions?

Modèles formelsmathématiques Modèles

physiques

Modèles formels computationnels

Exemple modéliser une tornade

. J. SERRIN (1972).

Modèle de Serrin: Fonction Navier Strokes


Exemple :Unprojetinformatique portant sur

Un artefact sémiotiquele “ jeu “ tic tac toe

comment conceptualise-t –on les objets ou opérations investigués

dans le jeu de tic tac toe

:Quelles sont les - fonctions mathématiques

systèmes de regles

Quelles sont les technologies?

Quelles sont les /algorithmiques?

Modèles formelsmathématiques


Modèles physiques informatiques

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:

Quels sont les algorithmes?

Modèles formelsmathématiques


Modèles physiques informatiques

M theoriqueMeta modele

Statistique

probabiliste logique

geométique

Connexionnist

e«multiagent

S expert Apprentissage

nductif

algébique

Multides de sous modèlesPour chacun des modèles

Question de recherche 2

Comment approcher computationellement une pratique sémiotique particulière?

L’analyse conceptuelle de concepts en contexte numérique? Via la modélisation ?

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Analyse conceptuelle: une pratique omniprésente

En sciences naturelles, le concept de..

la vie en biologie

Chaos en physique / mathématique

Calcul/ computation en mathématiques

Ontologie en informatique

Neurones artificiels en neuro sciences

Dans les pratiques professionnelles

conscience dans la jurisprudence

migrants dans les directives gouvernentales

vie en médecine

aidant naturel en sciences infirmières

parent en éducation

Définition générale:

analyse du contenu conceptuel d'une expression conceptuelle

En sciences humaines et sociales

Le concept de......

-existence metaphysics

-knowledge chez Gettier

- Amitié i chez Hemmingway

- gender en Sociologie

- branding i en n marketing

-Démocratie in political science

- perpective dans Magritte

Analysis is the one and only legitimate activity of philosophers.( Urmson 1959: pp117

conceptual analysis is very widely practised—though not under the name of conceptual analysis. There is a lot of `closet' conceptual analysis going on ( Jackson, 1998: IV)

Quelle est la théorie implicite de l'analyse et de

la théorie du concept?

Quelle est la méthode implicite utilisée dans

chaque type de pratique?

Quelle est la validation de la méthode dans chaque pratique?

Les modèles requis pour l’analyse conceptuelle assistée par ordinateur (LACTAO.)

En termes d'ingénierie logiciel

4 principaux modèles:

Modèle conceptuel

Modèle mathématiques



En termes épistémologiques:

4 modèles de connaissance

Modèle conceptuel

Modèle formel



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Modèle conceptuel de l’analyse conceptuelle

Le modèle conceptuel

Definition:

Le modèle conceptuel

-identifie les opérations et entités qui construisent la tâche de ‘sous étude

ici: l’analyse conceptuelle

-Le modèle conceptuel

s’exprime en langage naturel

• Sous modèle s• 1modeles theoriques

• Le paradigme sémiotique: • le mode d'expression des

concepts dans des signes linguistiques

• Le paradigme épistémique:• Les opérations conceptuelles

• 2 Modèle methodologique : meta-modèle conceptuel • Opérations • Validation • Interprétation

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Sous modèles : modèles conceptuels

théoriques

Se presentent sous divers paradigmes

Paradigme sémio-linguistique :

• Hypothèses principales

• 1-le concept bien que lié à la pensée ( though) ou au Mind n’es t pas accessible en soi.

• 2 l’analyse conceptuelle explore le contenu signifiant dans expressions de types conceptuels dans un langage et plus spécifiquement dans une langue.

"without the great invention of signs" ourexperience would be reduced to our givensense impressions and "conceptualthinking" would be impossible (FREGE NS,6/PW, 6)

• concepts, as I see it, are linguistic objects in the sense in which the various pieces involved in the game of chess (e.g. the pawn) are chess objects. Sellars 1964 93

• " Part of the difficulty with the theory of meaning is that "meaning " tend to be used as a catch-all term to include every aspect of language that we know very little about." [Chomsky 1957: 103-104]

• Most generally, concepts are thought to be among those things that count as semantic values or meanings (along with propositions).Earl 2013

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La vision linguistique Logico-analytique du concept

• Sémantique référentielle: • Propriétés du référentiel

ex eau , race ,

• Vision classique des conditions nécessaires

• Semantique intensionnelle• Propiétés de la fonction sémantique

• cellulaire et portable , itelephone

• Vision classique par la définition

• Pragmatique• ce qu’on fait avec un mot détermine sa

signification et son sens.• Cellulaire (au Canada ) portable ( en

France)

• Portable ( au Canada ) PC ( en France)

•

•

The term concept, will be used here as a common designation for properties, relations and similar entities (included individual concepts)." ( CARNAP MN:21

• We thus see how closely that what which is called a concept in logic is connected whith what we call a function. (Frege : Function and Concept p 30)

« Meaning in use « Wittgenstein

La vision du concept dans la linguistique structuraliste sausurienne:

Saussure: le concept et le signifié

opère dans le micro contexte/ relation syntagmatique

the horse in the race

/ the horse race / human race

Opère dans les macro contexte

Relation syntagmatique

ex la sémantique le concept pour le mot race se comprend en regard en regard de tout le texte .

•

•

s

Toute unité ( linguistique) comportera une tranche dans la sonorité liée indissolublement à un concept, sous lequel on ne peut pas délimiter la tranche ( « SausureCLG: 146)(note

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La vision du concept dans la linguistique cognitive • La signification d’un mot est une structure

cognitive

• Le contenu lexical donne acces au conceptuel

exemple de Evans) a un contenu conceptuel complexe

• France➔ quel contenu conceptuel ?

nation , lieu, destination cuisine, sport, constitution , culture etc.

• Race ➔ quel contenu conceptuel ? • Relatif a une théorie biologique , une idéologie

politique, etc.

•

•

position classique Breal 1896

La signification lexicale a un statut mental . Elle est liée a la pensée. dans son activité de catégorisation. Breal 1896

an account of lexical representation would be incomplete without considering the level of conceptual structure to which lexical con-cepts provide access( Evans 2009: 84

Language is made meaningful because it is directly tied to meaningful tought and depends upon the nature of thought Lakoff 1987... 291-92

Conceptual abilities are constitutively linked with linguistic abilities in such a way that conceptual abilities cannot be possessed by non-linguistic creatures. Bermudez et Macpherson 1998

la vision du concept dans la

linguistique genérativiste :

la vision du concept dans la Linguistique genérativiste :

Les concepts sont dans le contenu sémantique profond des mots). <

Ils ont une structure profonde

ex Fish ( est un nom, agentiel lié a une action

fishing ( se décompose Event, Action Qualia temps etc.; etc.

l the meanings of words should somehow reflect the deeper, conceptual structures inthesystem and the domain it operates in. Pustejovski 1991 :1

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Les principaux « features « retenus par l’ensemble des modèles dans le paradigme sémio-linguistique :le concept est ou a ….…• Un meaning référentiel

• Ex : Une race se reconnait par la couleur de la peau

• un meaning par utilité /usage• Ex: La race justifie la guerre

• un meaning structural• On distingue des races différentes par

des comportements

• Un meaning compositionnel • Le respect de la race est esssentiel au

racisme

• Un meaning différentiel • Il faut distinguer entre la race la

culture

• un meaning contextuel• la race airienne n’est pas comme

une race animale

• des relations de similarité • Un groupe ethnique pur se

reconnait a la couleur de sa peau .

• Une différence de race est une différence de culture

• Les Ariens ; les enfants de la race la plus pure

• …,

• Un meaning est le contenu d’une croyance

• L,importance de la race était une coyance de Hitler

• Similarité synonymie

• !

Note: le mot anglais « meaning » permet de masquer le problème de la différence entre signification et sens ou lexical meaning et contextual meaning

Conceptualité dans le langage

Modèle analitico logique

Modélisation conceptuelle du … concept dans le paradigme semio linguistique sont des points-de vue

Modèle structuraliste générativiste

• Modèle stucturaliste

• saussurienModèle structuraliste générativiste

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*Paradigme2 épistémique

• Thèse principale • Un concept est une entité

ou une opération cognitive indépendante du langage

• Analyse d’un concept est

• est la description/explication des opérations mentales de la

pensée ou de la cognition.

• Principaux modèle

• Conceptualistes

• Intensionnels

• Pragmatiques

• Cognitivistes

•

• La signification lexicale a un statut mental . Elle est liée a la pensée. dans son activité de catégorisation. Breal 1896

• concept tokens are mental particulars 2003 Fodor 100

• a concept is more or less an "idea." Harnad2009

• My own view is that a theory of linguistic competence,in the sense of an account of what constitutes being competent with various kinds of linguistic expressions, is going to be extremely complicated and will employ many different mechanisms. Concepts, however, won’t be among them(King, 1993 : 155

• ie concepts • are mental entities not linguistic entities

modèle épistémique 1:conceptualiste / mentaliste

• Est la vision classique du concept

• Les concept s sont des.• Représentations mentales ,

intentionnelles • Produits de la pensée , • Participants dans au raisonnement• Constituants des jugements.d ifférenSt du perceptContenus de croyances • Catégorisiation,, classfication , synthese• Constituant du langage de la pensée • etc

• Concepts are Modes of representation ( Mops) . 2003 Fodor 199

• The concepts by which ordinary individuals, properties, and relations are conceived will be analyzed as abstract individuals, properties, and relations, respectively.2 I((## Zalta 2001: 1

• The concepts of sense and of intention refer to meaning in a strict sense as that which is grasped when we understand an expression without knowing the facts; the concepts of nominatum and extension refer to the application of the expression depending upon facts". (Carnap MN.125

• Dummett,1991 Burge 1979 , PeaJackson1998 Carl2001, Chalmers 2001,Peackocke

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modèle épistémique 2 : pragmatique

• A une fonction de connaissance , knowledge)

• Le sens est le mode ou la présentation de la fonction referentielle

• Les concepts sont les résultats des opérations rationnelles

• Normativité (Brandom)

• Inférence (Peacocke'Brandom)

• Engagements (Sellars, Brandom)

• Association ( Peirce )

• Construction du monde ( Gadamer, Habermas etc.)

•

• They ( senses) are purportedly presentations of a denotation To a mind. (Burge ,T.,2005: 32

• wo claims have the same conceptual content if and only if they have the same inferential role: a good inference is never turned into a bad one by substituting one for the other Brandom 1994 p:96

• conceptual content is to be distinguished by its relevance to the proprieties of inference associated with an expression.( Brandom, 2010: 15

• I use the word ‘concept’ partly in deference to the traditional terminology which talks of conceptual analysis, and partly to emphasize that though our subject is the elucidation of the various situations covered by bits of language according to one or another language user, or by the folk in general, it is divorced from considerations local to any particular language” (Jackson 1998, p. 33

• The conception, if adequate and properly grounded, amounts to knowledge.Higginbotham ,J., 1998: 149

• “I use the word ‘concept’ partly in deference to the traditional terminology which talks of conceptual analysis, and partly to emphasize that though our subject is the elucidation of the various situations covered by bits of language according to one or another language user, or by the folk in general, it is divorced from considerations local to any particular language” (Jackson 1998, p. 33

Modèle epistémique 3 a) intensionnaliste néo fregéen

• Concept sont dans la composante du Sinn de sens

• UNE vision rationnaliste sdu Sinn est ce qui est saisi (GRASPED) dans le sens

• Par le jugement

• Le « though ( pas le « mind)

• Leur rôle est de déterminer « référence »

• Analyse conceptuelle

• : une analyse révèle ce qui est saisi ( grasp) dans le sinn des expressions linguistiques

• "we are accustomed to think in some language" Frege (NS, 6/PW, 6

• « the thought accordingly , cannot be the reference of the sentence, but must rather be considered as the sense » Frege GB p 6

• I start out from judgments and their contents, and not from concepts . . . I only allow the formation of concepts to proceed from judgments . . . iFrege PW p 16-17

• The proper means of expression for a thought is a sentence" (Frege NS, 143/PW, 131).

• I believe that Frege is completely consistent in using his notion of sense as a part of a theory’ of thought ( or thought components) expressed through language . Burge T 2005: 39

• Frege held an entirely different conception of semantics’ than do most of his modern critics. I ..Burge, T : 2005:

• The basic misunderstanding is.the identification of Frege's-n, (sense) with the notion of linguistic meaning. . The misunderstanding is an and to some extent adaptive to the viewpoint of different theories. ((SAF) Burge,T 1979 : 398

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Modèle épistémique 3 b) intensionnalistenéo fregen suite

• Deux types d’intensions PI

• primary intensions.• Are accessible a priori to speaker

• the public linguistic meaning

• Is essential for communication

• Suffficien fto identify the concep t extension

• inludes epistmic possibilities

•

• Secondary intensions SI• Are not accessible a priori

• Have relation to contra factual

• Are external to the knowledge of the speaker

• Detemine extension in actual and possible world

• Example the concept of Race:• SI : ¸the lexical meaning of Race

• race ➔ a property related to human or animal

• It is a misuse of the english word race to apply itto furniture. ( primary intentsion ) We do not categoprize furniture in to « races »

• ¸SI : all other implicit and infered knowledge related to race ( secondary a posteriory intension)

• I race+=> culture ? Genes? Behavior

• The concepts of sense and of intention refer to meaning in a strict sense as that which is grasped when we understand an expression without knowing the facts; the concepts of nominatum and extension refer to the application of the expression depending upon facts". (Carnap MN.125

‘A concept that is not sharply defined is wrongly termed a concept’ ([Sutcliffe , 1993:. 262-3).

• The concepts of sense an of intention refer to meaning in a strict sense as that which is grasped when we understand an expression without knowing the facts; the concepts of nominatum and extension refer to the application of the expression depending upon facts". (Carnap MN.125

• The role of intuitions about possible cases so distinctive of conceptual analysis is precisely to make explicit our implicit folk theory and, in particular, to make explicit which properties are really central ... . JAckson (1998, p. 38):

• t seems better to see Frege's notion of thought as explicating what he meant by "sense." Frege's mistake((SAF) Burge,T 1979 : 401

• “I use the word ‘concept’ partly in deference to the traditional terminology which talks of conceptual analysis, and partly to emphasize that though our subject is the elucidation of the various situations covered by bits of language according to one or another language user, or by the folk in general, it is divorced from considerations local to any particular language” (Jackson 1998, p. 33

• The conception, if adequate and properly grounded, amounts to knowledge.Higginbotham ,J., 1998: 149

• I distinguish between the meaning that a word actually has speaker and what I will call the speaker's conception of the ing(which I allow to be tacit, even unconscious). (Higginbotham ,J., 1998: 149

• conceptual analysis needs to be placed on a solid footing in the form of a systematic semantic theory and of the way in which reference and meaning are determined which is at least compatible with the view that conceptual analysis is a way to gain philosophical insights.» « ( Kipper,2013: 12

• Dummett,1991 Burge 1979 , PeaJackson1998 Carl2001, Chalmers 2001,Peackocke 1991

modèle epistemique 4modèles cognitifs• Les concept s sont des opérations et

des états psychologiques cognitifs

• points de vue variés .• perception • Classification

• Prototypes/ examplar• Rosch

• Categorisation Harnad• fonctions

• Milikan

• Corps situé , experience ( action Lakoff)

• Experience sociale • (Wierzbicka, 1988a ; Enfield, 2002

• , whatever a concept is, we have at least one of them for every thing and kind of thing that we are able to recognize, name or describe, including not only the things denoted by all the dictionary words we understand, but also every thing and kind of thing that we know what to do with - behavioral "know-how" (Harnad 2007

• Concept, mean a non-linguistic psychological representation of a class of entities in theWordMeaning [Murphy 2002]

• “knowing the meaning of a word that denotes a physical object: involves in part knowing what such an object looks like” (Iackendoff 1987, p. 20i)

• Though is made meaningful via two direct connections to preconceptual bodily functionning , which is in turn highly constrained... by the nature of the world we live in"Lakoff1987... 291-92

• By conceplual content’ I mean to refer, as innocuously as possible to whatever it is ~that ~ the agent is in general related to in being in a cognitive state-be it proposition, thought, set of possible worlds, or inscriptions in a language of thought Rey 2004

• Ey

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Les principaux « features « retenus par l’ensemble des modèles dans le paradigme épistémiquele concept est un etat ou une opération cognitive

• Le contenu de l’analyse d’un concept est de révéler la…

• Représentationnelle / intentionnelle

• Ex.: La race est repose sur une croyance, un cliché une idéé les intuitions sur

• Ex.: Il croyait que La race arienne était pure

• Ex.: Il avait l’intuition que la racearienne était pure

• Inférentielle • Ex.: Selon lui , les juifs

n’appartiennent pas a la race arienne Ex.: alors…

• Il faut que domine la race arienne

• Normative : • Ex.: La race arienne est la meilleure

. Intensionnelle Apriori La race arienne est une propriété des humains Aposterirori lla race arienne a des caractéristiques spécifiques: cheveux blond, grande taille peau blanche…

• Classifico-catégorisante• Le race arienne est un nation et

forme un peuple • les caniches sont un race de

chiens

Conceptualité comme opération de connaissance

Modèle Intensionaliste1

Modélisation conceptuelle du … concept dans le paradigme épistémique sont des points-de vue

Modèle pragmatique • Modèle cognitif Modèle mentatlste

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Exemple d’un texte découvert récemment ! Quelle est la conception de la race dans ce texte

Rouge : des phrases pertinentes pour les modèles l sémio linguistiques Noir: des phrases pertinents pour des modèles épistémiques

X croit en la race…, Il croit que a race arienne est pure. Il a intuition que la race arienne est voulue par Dieu

La race arienne est une race humaine. La race est dans l’ADN. On distingue des races différentes . La race+arienne, n’est pas la race noire. Les races sont différentes par des comportements . Defendre la race est essentiel au racisme

La race arienne est une propriété des organismes vivants. Mais la race airienne n’est pas une race animale la race arienne a des caractéristiques spécifiques: cheveux blond, grande taille peau blanche…

La race arienne est la meilleure UNE différence de race est une différence de culture

La peur de la race est différente de la xenophobie. …Il faut que domine la race arienne. Il faut défendre la guerre La race justifie donc la guerre . Les juifs n’appartiennent pas a la race arienne .

Modèle conceptuel méthodologiquePour l’analyse conceptuelle

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21

méthode : Analyse conceptuelle de fauteuil : intuition conceptuelle

Un fauteuil

Une intuition

Une classification des intuitions

Une discussion

Méthodologie empirique de l’analyse « a la main »

• Un corpus textuel:• Situations,Interviews,• dictionnaires,

Intuitions,Témoignages..,• textes etc.

• Classification • Choix d’un concept• Choix de méthode de

classication• Identification de régularités

• Production de classes

• Interprétation • Evaluation

Corpus

classification

Evaluation

Interprétation

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méthodologie« avec machine de Turing »

• Un corpus des artefacts:• Situations,Interviews,• dictionnaires,

Intuitions,Témoignage,• textes etc.

• Classification • Choix d’un concept• Choix de méthode de

classication• Identification de

régularités• Production de classes

• Interprétation

• Evaluation

Corpus

classification

Evaluation

Interprétation

Modèle formel de l’analyse conceptuelle

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23

Les modèles formels

• Un modèle formel « modélise » son objet en relation au modèle conceptuel

• Son mode d’expression ou langage est formel.

• un modèle est dit formel s’il est constitué par une « grammaire »

• A) un ensemble de fini de symboles de divers types

• ( vocabulaire : constantes , variables ,fonctions,. Opérateurs etc. )

• B) des règles strictes de composition de ses symboles .

• ( inférentialité, Recursivité, énumabilité, compositionalité, complétude, etc.

• C) la sémantique des symboles est sans ambiguïté

• Le formel n’est pas le quantitatif

• Exemples• Langages logiques

• X (Px=> Qx)

• Mathématiques • x2+y2=z4s

• Grammaires• SN➔ ART +NOM

• Graphes

Un formalisme se présente en effet comme un système de symbole s soumis à des règles de manipulation. J. Ladrière Les limitations internes des formalismes 1957:

Les modèles formels sont des « points du vue »

- Un modèle conceptuel est relatif aux modèles conceptuels.

-Il n’existe pas un unique modèle formel pour tous modèles conceptuels

•

Modèles conceptulels

Modèle formel 1

Modèle formel 2Modèle formel 3

Modèle formel 4

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Rappel : Les ( features) ciblés par les modèles conceptuels précédents

• Référentialité• Représentationalité• intentionnalité • Inférentialité• Normativité : • Intensionnalité• Utilité /usage• Stucturalité• Compositionalité• Différentialité• Contextualité• Cognitivité• Similarité

Les symboles des modèles formels désignent des

Dimension ( features ) mis en évidence par les modèles conceptuels

Un modèle ne peut désigner toutes les « features » des modèles conceptuel

Une selection doit être faite.

1 Le modèle formel logiqueAdjukewicks Montague,Shaumjian

• Référentialité• Representationalité• intentionnalité • Inférentialité• Normativité : • Intensionnalité• Utilité /usage• Stucturalité• Compositionalité• Différentialité• Contextualité• Cognitivité• Similarité

Via des grammaire catégorielle

privilégie

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2 Le modèle formel structural Martinet Chomsky ,et all, 2


des règles génératives

I

privilégie

2 le modèle formel distributionnel Harris, Lenci ,Riegart, Landauer


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3-modèles logico topologique wille , Birkoff ,Petko ,Priss et all


Privilégie

4 modèles algébriques Salton, Lebart & Salem,Dudam Hart


Reconnaissance de formes

Algebre matricielClassifieurs

Systemes dynamiques

Privilégie

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Modèles formels principaux actuellement utilisés pour l’analyse conceptuelle • préviligie le contexte

• contexte des mots• La similarité des contextes • La différentialité

• Modèle • Modèles distributionnel• Modèles algébriques

• Quelques fois• Modèle structuraux

• Lexicométrie/ textométrie• Statistiques de distribution

• Classifieurs et reconnaissance de formes• analyse en composante

principale • Clustering • Reseaux de neurones• Sémantique latente• Topic modelling• LDA• Word Embedding• Machine Learning • Reseaux bayiesien• Champs de Markov• Hypercube

segments

55

:

mots , descriptions ,image etc.

Sèmes syntagmes

Documents segments, fragments pages, sites,

lignes ,etc.

Illustration du modèle formel algébrique Texte image , vidéos , etc

Mots

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encodage des mots et segments

56

mots

L segments de textes

1 a

Tableau de présence absence

Pondérée des mots dans les segments

oui

oui

oui

Non

oui

oui

ouioui

non

ouinon

oui non

ouioui

oui

Transformation en vecteur s

57

O

O

O

OO

1

O 11

O

1 1

1 O 1 1

1 O 1 1

1 O 1 1

1 O 1 1

1 O 1

O

OO

O

A4

A2

A

A1

A...

An

11 O 1 1 O

O

P1

p2

p4p3

p5 p6

Traduction simple pn

http://www.readingonline.org/electronic/ebook/alpha.gif

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29

58

Modélisation vectorielle

S1

S

2

S

3

S

6

S

4

S

4

Modèle vectoriel Word to vec

59

Classification diverses

SiIdenfication

des classes de

segments

textuelles

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30

60

classification ; classes de sergments ou de mots

Si

Exemple de classes/clustering

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31

Choix de classes .

Exemples fictifs de classes de segments similaires

63

▪ Classes X

• John loves Mary,

• Mary is in love with John

• Mary is loved by John

• The love of Mary for John is great

• The love between Mary and John is great

•

Class Y• Bees make wax• Bees love flowers• Bees produce honey• Bears love honey

•

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.

classe 1

classe 2

classe 3

description

matricielle

inscription

originale

du texte

rappel

formation

de

classes

apprentissage

intrant spécifique

itération

F1 corpus + f 2 Lexicalisation

text matrixtext

matrix

A specific segment

Learning

iteration

recall

Class 1

Class 2

Classe 3

en bref

F3 modélisation vectorielle

F4 classifieurs

les classes

Conclusion sur la modélisation formelle

• formaliser n’est pas quantifier

• Exigence de la formalisation en contexte numérique:

• La discrétisation, la récursivité / compositionalité

• ne pas confondre • Régularités dans les relations• Regularités dans les relations

de dépendances fonctionnelles récursives

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Modèle computationnel de l’analyse conceptuelle


• Thèse de Turing

• Une fonction computable :

• Implique une procédure concrète pour faire correspondre à un intrant x un extrant y.

• trouver une solution pour chaque entrée

• effectivement réalisable

• calculable

• fiable

• en termes mathématiques classiques: “computable”?

• Définition• Une fonction est dite computable s'il

existe une procédure effective pour déterminer les valeurs d'une fonction.

• La procédure effective= une machine de Turing

• Distinguer Fonction et computation !

67

tools

I F E

F (x) = y

Fi (xi….xj)α =( xi) β

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La thèse de Turing

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Algorithme MachineDe Turing

Fonction récursive

-

• Une fonction mathématique est computable s’il y correspond un algorithme

• Et si cet algorithme peut être effectuée par une machine de Turing

Les computationnel sont des « points du vue »

- Un modèle computationnel est relatif aux modèles formle

-Il n’existe pas un unique modèle computationelpour tous modèles formels

-un modèle computationnel ne peut traiter que des modèles formels a fonctions récursives i.e. Calculables,

•

Modèles forme

Modèle computationel 1

Modèle computationel 2 Modèle

computationnel 3 3 Modèle

computationel 4

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70

Exemple Le concept de raison ches Descartes( Meunier 2001)

Raison - Thème : Métaphysique {..., raison, morale, existence, Dieu, âme, fondation, ...}

Raison - Thème : Connaissance {..., raison, doute, vérité, opinion, vrai ...}

Raison - Thème : Esprit {..., raison, pensée, esprit, idée, règle, notion...}

Raison - Thème : culture {..., raison, habitude, cannibale, allemand, peuple, français...}

Raison - Thème : biologie {..., raison, sang, veine, vaisseau, branche, concavité...}

CLASSE 1

CLASSE 38

CLASSE 4

CLASSE 129

CLASSE 66

71

connaissances chez Descartes: Forest Meunier 2004-6

Connaissance

Connaître

Physique[C40/84, 86; C38/S80, 81]

MatièreAir

Astre Lumière

MondeTerre

Métaphysique[C31/S63, 64, 66; C34/S70, 71, 73]

Dieu

Astre

Âme

Certitude Entendement

Existence

IdéeGrand

Parfaire

Esprit

Mot

Thème

Légende :

Mathématiques[C6/S32; C17/S37]

Science

Entendement

Vrai

PhilosophieDémonstration

MéthodeGéomètre

Ciel

Biologie[C44/S96,97; C46/S103, 104, 112]

Veine

Bête

Sang

Raison

Artère

Coeur

Cave

Concavité

Organe

Animal

Poumon

Chaleur

Branche

Mouvement

Pensée

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l’Evolution dans Darwin Ste Marie / Meunier 2014)

Le « mind » chezPeirce(Meunier Forest Biskri (2008)

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Interprétation d’une classe 1 de Peirce • Mind has Laws

• One of these laws is associative ( 512) : a sort a habit taking (512) It is grounded in specific actions that are manifested psychlogically.

• This association is a relational connection .• It has the form of a synthesis. That is a kind of intellectual

generalization. ( 507) • It is physically realized . And we find this law in all biological

world. IN fact is a dynamical law of the mine ( 1751) • It is fundemental law, but it is difficult to observe for we are victim

an interpretation ot this law ( 1330) that has the tendency to translate them into natural law . A position that is typical of the « objectif idealism » The law of mind are not a mechanical materialism.

• FInally , there are many subdivisions of this law ( 375 325) which are all related to a generalisation in childhood, ediucation and experience. It is intimetaly related to the growing of consciousness

Interprétation de la classe 2 de Peirce

•Mind is a semiotic system• There are various meanings of mind 1032

Metaphysical, and Psychological, • One of the meaning of mind relates to its semiotic

structure: 1032, 624 which is a special type of indexical dynamic system 838, 1739

• Mind operates with signs It is a semiotic process ( 646) 746) Signs have object and interpretans (178, 646, ) and can be classified ( (269) and related to propositions and truth . 698, 699)

• The science that studies this is semiotic It is a science ( objective logic) of the necessary laws of thought ( not mind) its évolution , transmission by signs, and the transformation of state of mind

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Interprétation de la classe 3 de Peirce

•Mind is consciousness . • Consiousness is an essential attribute of mind

. 279, 291 • Consciousness is not an entity, (1161) nor a

unification affirmation ( Descartes) 100, 66• It contains feeling , willing and knowing, 447)

and attention, It is a dynamic stream 1168 • And it is not always immediatily given. It

evolves and has a materiality 1467.

« Visualiser »!

http://www.grimmersoft.com/

77

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39

Illusion et danger • La Genese

Impossible de comprendrece « word Cloud »

Sans connaitre l’anglaisAvoir une culture….

Limite !: exemple : Peirce : les Collected Papers

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40

Modèle informatique de l’analyse conceptuelle

La thèse Church Turing

81

Algorithme MachineDe Turing

Fonction récursive

-le calcul récursif de Kleene (1936), -les règles de production de Post (1936), -la logique combinatoire de Curry et Fey, (1958), l-les algorithmes de Markov (1960), les grammaires à états finis (Chomsky, 1957), -les automates de (Von Neumann 1963) -Les Machines de Gandy (1947) etc

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Modèle informatique

• un modèle informatique est la forme d’architecture qui sera donnée à la technologie électronique qui réalise la computation

• .

• Architecture de Turing

• architecture Von Neuman

• Architecture parallèle Gandy

• l’architecture distribuée, nuagique..• Grid Computing• permet une vitesse et une puissance

de traitements computationnels impossible auparavant.

• Les ordinateurs ….

Modèle informatique en sciences

• Le choix d’une architecture informatique est importante pour effectuer la computation de la complexité

• des grammaires formelles complexes

• Les CHAMPS de Markov

• Les fonctions non linéaires , chaotiques

• Les données massives

• L’ apprentissage machine, profond.

• La simulation.

• La robotique

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Modèle informatique en Informatique cognitive • Le choix d’une

architecture informatique est importante pour le computation de la complexité

• des grammaires formelles complexes

• Les CHAMPS de Markov

• Les fonctions non linéaires , chaotiques

• Les données massives

• L’’apprentissage machine, profond.

• La simulation.

• La robotique

La modélisation du sémiotique en contexte numérique

artefact sémiotique

OpérationsDiverses

NouvelArtefact sémiotiq

u e

ARGUMENTX

VALEUR DE LA

FONCTIONY

fonctionsrécursives

fEntrant x F(x)= y

extrant y

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Modèle conceptuel

Modèle computationnel

Modèle formell

Modèle physique informatique

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https://www.youtube.com/watch?v=v1pqftCGxec

Voir YOU TUBE DIGITAL SEMIOTICS BASTIANS

https://www.youtube.com/watch?v=v1pqftCGxec

• Merci

[email protected]

• Humanités numériques et modélisation scientifique Questions de communications , juillet 2017

• Humanités numériques ou computationnelles: enjeux herméneutiques Sens Public 2014: 2

• Theories and Models Objectivity and realism in cognitive sciences ,In Agazzi .E Varieties of realism, Springer 2017

• Le paradoxes des Humanités Numériques EHESS Quaderni, n° 98/hiver 2018-2019

• Semiotique et le numérique : la modèlisation conceptuelle ( a paraitre Semitioca 2019

• Vers une sémiotique computationnelle ‘, Applied Semiotics, Semiotique appliquée 2019 à paraitre.

mailto:[email protected]