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PHI 6385 A22 Esprits Numériques
Mardi 13h30 – 16h30
Salle 422, 2910 É. Montpetit

Ce séminaire sera une plongée profonde dans les questions entourant la conscience artificielle. Les IA du futur seront-elles conscientes ? Qu’en est-il de celles d’aujourd’hui ? Comment pouvons-nous le savoir ? En quoi pourrait la conscience artificelle être semblable, ou différente, de la conscience humaine, et que pouvons-nous apprendre sur la conscience en général en y réfléchissant ?

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Télécharger le plan de cours ici.

Calendrier:


Partie I : Introduction — la conscience vs l’intelligence



6 Septembre: Introduction générale / La conscience des invertébrés

Littérature recommandé: Introduction générale

  • Chalmers, D. « Can There Be Consciousness in a Digital World? » Reality+, Ch. 15, (sur StudiUM)
  • Tiku, N. « The Google engineer who thinks the company’s AI has come to life » [anglais]

Littérature recommandé: La conscience des invertébrés

  • Birch, J. « The Search for Invertebrate Consciousness », [anglais]
  • Barron, A., et Klein, C. « Insects have the capacity for subjective experience », [anglais],
  • Le Neindre, P. et. al. « La conscience animale » [français]

Powerpoint de Prof. Simon pour séance 1


Partie II : La conscience est-elle computationelle?



13 Septembre: Qu’est-ce que le calcul (computation) ? Qu’est-ce que c’est que de mettre en œuvre une fonction (de calcul) ?

Littérature principale

Littérature recommandé:

  • Marr, D.. « Vision » ch. 1. [anglais]
  • Klein, C. « Olympia and other O-Machines », [anglais]
  • Bostrom, N. « Brain Duplication and Degrees of Consciousness », [anglais]
  • Chalmers, D. « Do Dust Clouds Run Computer Programs » Reality+, Ch. 21, (sur StudiUM)
  • Chalmers, D. « Does a Rock Implement every Finite-State Automaton? », [anglais]

Powerpoint de Prof. Simon pour séance 2


20 Septembre: Arguments pour la possibilité d’une conscience de machine

Littérature principale

Powerpoint de Prof. Simon pour séance 3


27 Septembre: Arguments contre la possibilité d’une conscience de machine

Littérature principale

Littérature recommandé:

  • Searle, J. « Minds, Brains and Programs », [français], [anglais]
  • Seth, A. « Being You » extraits, (sur StudiUM)


4 Octobre: Quels algorithmes, partie 1 : Connectionisme vs Systèmes de Symboles

Littérature principale

  • Fodor, J. et Pylyshyn, Z. « Connexionnisme et architecture cognitive : Une analyse critique » [français], [anglais]
  • Smolensky, P. « Le traitement approprié du connexionnisme » [français]

Littérature recommandé:

  • Dreyfus, H. « What Computers Still Can’t Do » [anglais] (concentrez sur: “Introduction to the MIT Press Edition”)


11 Octobre: Comment savoir ? Sur les tests et la méthodologie de la découverte

Littérature principale

  • Schneider, S. « Artificial You » extraits, [anglais]
  • Udell, B. et Schwitzgebel, E. « Susan Schneider’s Proposed Tests for AI Consciousness: Promising but Flawed », [anglais]

Littérature recommandé:

  • Shevlin, H. « How Could We Know When a Robot was a Moral Patient? », [anglais]
  • Shanahan, M. « Beyond Humans, What Other Kinds of Minds Might be Out There? », [anglais]
  • Nagel, T. « Quel effet cela fait-il d’être une chauve-souris? » [français], [anglais]


18 Octobre: Théories de la conscience : Un aperçu, et plus sur la méthodologie

Littérature principale

  • Seth, A. et Bayne, T. « Theories of Consciousness », [anglais]
  • Dehaene, S.,Lau, H., et Kouider, S.. « What is consciousness, and could machines have it? » [anglais]

Littérature recommandé:

  • Shevlin, H. « Non-Human Consciousness and the Specificity Problem », [anglais]
  • Bayne, T. et Shea, N. « Consciousness, Concepts and Natural Kinds », [anglais]
  • Birch, J., Ginsburg, S., et Jablonka, E. « Unlimited Associative Learning and the Origins of Consciousness » [anglais]


25 Octobre: Semaine de Lecture


Partie III : LES CAPACITÉS (ET LES LIMITES) ÉTONNANTES DES RÉSEAUX NEURONAUX PROFONDS



1 Novembre: Une introduction technique aux réseaux neuronaux, de l’approximation universelle à la back propagation

Littérature principale

  • Nielsen, M. « Neural Networks and Deep Learning, Ch. 1, Ch. 4, Ch. 5 », [anglais]

Littérature recommandé:

  • Nielsen, Ch. 6, [anglais]
  • Goodfellow, I., Bengio, Y. et Courville, A. « Deep Learning », [anglais]


8 Novembre: Vision, perception et réseaux neuronaux convolutionnels (CNN); Pensée, sens et réseaux neuronaux récurrents (RNN)

Littérature principale

  • Buckner, C. « Deep Learning: A Philosophical Introduction » [anglais]

Littérature recommandé:

  • Buckner, C. « Understanding Adversarial Examples Requires a Theory of Artifacts for Deep Learning », [anglais]
  • Alammar, J. « The Illustrated Word2Vec » (blog)
  • Günther, F., Rinaldi, L., et Marelli, M. « Vector-Space Models of Semantic Representation from a Cognitive Perspective: A Discussion of Common Misconceptions », [anglais]
  • Landuaer, T. et Dumais, S. « A Solution to Plato’s Problem: The Latent Semantic Analysis Theory of Acquisition, Induction and Representation of Knowledge », [anglais]
  • Piantadosi, S. et Hill, F. « Meaning without reference in large language models », [anglais]
  • Chipere, N. « Saussure’s Theory of Language », [anglais]


15 Novembre: Désir, agence et apprentissage par renforcement

Littérature principale

  • Haas, J. « Reinforcement Learning for Philosophers » [anglais]

Littérature recommandé:

  • Berridge, K. et Kringelback, M. « Affective Neuroscience of Pleasure: Reward in humans and animals », [anglais]
  • Schroeder, T. et Arpaly, N. « The Reward Theory of Desire in Moral Psychology », [anglais]
  • Bickle, J. « Motivation, Decision-making and Neuorethics », [anglais]
  • Silver, D. et. al. « Reward is Enough », [anglais]
  • Amodei, D. et. al. « Concrete Problems in AI Safety », [anglais]
  • Butlin, P. « TBD » [anglais]


22 Novembre : Penser, faire attention et prédire (Transformers et modèles génératifs)

Littérature recommandé:

  • Vaswani, et. al. « Attention is all you need », [anglais]
  • Bommasani et. al. « On the Opportunities and Risks of Foundational Models », [anglais]
  • Elhage, et. al. « Softmax Activation Units », [anglais]
  • Google, « Background: What is a Generative Model?», [anglais]


29 Novembre: D’ici à la conscience : Déja là, mise à l’échelle, architecture, données – ou un changement complet de direction ?

Littérature recommandé:

  • Branwen, G. « The Scaling Hypothesis » (blog) [anglais]
  • Kaplan, J. et. al. « Scaling Laws for Neural Language Models », [anglais]
  • Tay, Y. et. al. « Scaling Laws vs Model Architectures: How Does Inductive Bias Influence Scaling? », [anglais]
  • Hoffman, J. et. al. « Training Compute-Optimal Large Language Models », [anglais]
  • LeCun, Y. « A Path Toward Autonomous Machine Intelligence », [anglais]
  • Bengio, Y. « The Consciousness Prior », [anglais]
  • Marcus, G. « Deep Learning is Hitting a Wall » (vulgarisation), [anglais]
  • LeCun, Y. et Browning, J. « What AI Can Tell Us About Intelligence » (vulgarisation), [anglais]
  • Marcus, G. « Deep Learning alone isn’t Getting us to Human-Level AI » (vulgarisation), [anglais]
  • Marcus, G et Davis, E. « OpenAI’s Language Generator has No Idea What Its Talking About » (vulgarisation), [anglais]
  • Alexander, S. « AI Size Solves Flubs » (blog), [anglais]
  • Marcus, G. . « What Does it mean when an AI fails? A Reply.» (blog), [anglais]
  • Alexander, S. « Somewhat Contra Marcus on AI Scaling » (blog), [anglais]
  • Marcus, G. « Does AI Really Need a Paradigm Shift? » (blog), [anglais]
  • Lemoine, B. « Is LAMDA Sentient? » (blog), [anglais]


6 Décembre : Êtres moraux numériques : Quelques questions clés

Littérature principale

  • Schulman, C. et Bostrom, N.. « Sharing the World with Digital Minds », [anglais]
  • Schwitzgebel, E. et Garza, M. , « A Defense of the Rights of Artificial Intelligences », [anglais]

Littérature recommandé:

  • Bayne, T. « Value of Consciousness », [anglais]
  • Lee, A.Y. « Speciesism and Sentientism », [anglais]


Sources électroniques utiles:
L’Encyclopédie Philosophique: http://encyclo-philo.fr/
The Routledge Encyclopedia of Philosophy: http://www.rep.routledge.com
The Stanford Encyclopedia of Philosophy: http://plato.stanford.edu/

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