homme-machine

Prenons les deux phrases suivantes, qui ne diffèrent que par leur dernier mot : "le robot ne tient pas dans le coffre parce qu'il est trop grand" et "le robot ne tient pas dans le coffre parce qu'il est trop petit". Pour un humain, le pronom "il" désigne sans ambiguïté le robot dans la première phrase et le coffre dans la seconde. Toutes les techniques fondées sur des stocks de phrases et les statistiques ne suffisent pas à trouver la bonne solution...

Auteur: Landragin Frédéric

Info: Comment parle un robot ?

[ linguistique ] [ problématique déictique ] [ communication ] [ contextualisation ] [ incompréhension déictique ] [ pronom personnel ]

linguistique

On peut dire que le caractère d’un démonstratif est la règle qui veut qu’il réfère à ce à quoi le locuteur entend référer. Il en résulte que l’on ajoutera au contexte étroit une série de “référents visés par le locuteur”, de telle sorte que le n-ième démonstratif de la phrase réfèrera au n-ième membre de la série. Formellement parlant, tout cela est correct ; philosophiquement parlant, en revanche, il y a clairement supercherie. On prétend pouvoir s’en sortir avec une notion limitée et étroite de contexte, du type de celle dont on a besoin pour traiter des indexicaux : mais en réalité, la seule façon possible de déterminer la référence visée par le locuteur (et donc le référent sémantique, qui dépend du référent visé par le locuteur) est de recourir à une interprétation pragmatique et de s’appuyer sur le contexte élargi.

Auteur: Récanati François

Info: "What is Said?", Synthese, 128, 2001, p. 86

[ échelles mélangées ] [ déictique ]

linguistique

CS Peirce trouve même un moyen d’intégrer la quantification à son système. Il définit tout, quelque et quelques comme des cas particuliers d’indices. Il ne s’agit pas d’"indices directs", et cependant ils "orientent l’auditeur quant à la façon de trouver la chose dont on parle" (MS 409 : 14-15). Pour évaluer la phrase Tout homme aime le rouge à lèvres, l’interprète peut prendre n’importe quel homme de son choix ; pour évaluer la phrase Chaque homme aime le rouge à lèvres, elle doit trouver un seul homme qui aime le rouge à lèvres. Pour évaluer la phrase Certains hommes aiment le rouge à lèvres, elle doit en trouver plus d’un. Pourtant, la fonction de ces indices est structurellement identique à celle des autres indices linguistiques : ils aident l’interprète d’une phrase à relier cette phrase à l’objet ou aux objets que vise le locuteur, faisant ainsi du locuteur celui sur qui l’on s’appuie quant à la vérité de la phrase prononcée.

Auteur: Rellstab Daniel H.

Info: "Cela ne peut qu’être indiqué" : centralité de l’indexicalité dans la conception peircéenne du langage naturel et de la logique. Traduction de Sabine Plaud

[ déictique ] [ indexicale ] [ logique formelle ] [ contextualisation ] [ adjectifs indéfinis ]

philosophie

Parmi les nombreuses objections qui ont été adressées à Descartes s’agissant du Cogito, on s’étonne presque de ne pas trouver celle-ci : vous dites bien que pour conclure au je suis à partir du je pense, il faut savoir ce qu’on désigne par les mots pensée et existence, et savoir que pour penser il faut être, et que le doute ne s’étend pas à ces notions ; mais vous ne parlez pas du je ou moi, ego ; et pourtant, ne peut-on dire, comme le dira Wittgenstein : "Le je, le je, voilà le profond mystère" ?

Descartes aurait sans doute répondu que l’usage de ce mot n’a nul besoin d’explication ; qu’il fonctionne, soit dit dans le vocabulaire d’aujourd’hui, comme un indexical, un déictique, un désignateur, de manière basique et le plus souvent transparente, et qu’il ne constitue pas à proprement parler une notion, ni à plus forte raison la notion d’une nature, la nature d’une chose qui existe ou peut exister. Le doute dit "hyperbolique" s’étend encore moins à la grammaire du "je, moi" qu’aux notions communes, c’est-à-dire à la raison humaine en tant que telle ou aux facultés de l’esprit considérées en elles-mêmes.

Auteur: Kambouchner Denis

Info: La question Descartes, éditions Gallimard, 2023, pages 108-109

[ explication ] [ évidence ] [ pronom personnel ]

sémiotique

Un homme porte à la boutonnière un insigne constitué d'une faucille et d'un marteau. Est-ce un cas de "signifié attendu" (cet homme-là veut dire qu'il est communiste), de représentation picturale (c'est insigne représente "symboliquement" la fusion entre ouvrier et paysan) ou de preuve inférentielle (si cet homme porte cet insigne, alors il est communiste) ? Le même événement se trouve placé sous l'égide de ce qui est, pour Harman, trois théories différentes. Et il est vrai qu'un même phénomène peut faire l'objet de théories très diverses : cet insigne s'inscrit dans la sphère de la chimie inorganique par la matière dont il est fait, dans celle de la physique parce qu'il est soumis aux lois de la pesanteur, dans celle de la technologie commerciale en tant que produit industriel et commercialisable. Mais en l'occurrence, cet insigne est simultanément objet des trois (supposées) théories du signifié, de la représentation et de la preuve justement et seulement en tant qu'il "n'est pas en-lieu-de lui-même" : il ne renvoie pas à sa composition moléculaire, à sa tendance à tomber vers le bas, ni à sa capacité à être empaqueté et transporté ; "il renvoie à quelque chose qui est en dehors de lui-même". En ce sens, il suscite de l'"émerveillement" et devient le même objet abstrait de la même question théorique.

Auteur: Eco Umberto

Info: Sémiotique et philosophie du langage, le mode symbolique, PUF, 1984, pp 25 26

[ terme-carrefour ] [ triade ] [ déictique ] [ ouverture herméneutique ] [ polysémie ]

extensibilité FLP

Dans l'idéal l'étiqueteur FLP devrait savoir oublier son ego. Difficulté proche de l'utopie puisqu'il s'agit de prendre la distance qui permet de voir ses propres vécus comme autant d'illusions. Que presque toutes nos réactions et jugements ne furent que biais de confirmation de notre existence. Et le sont encore majoritairement par simple effet d'inertie. 

Au-delà de son support physique l'incarnation, Moi, Je... ne s'appuye que sur quelques croyances ; éphémères constructions d'un ego dont la mission première est de survivre, pour éventuellement se reproduire. Fugaces échafaudages qui confortent un SOI effarouché par les aléas du réel. D'où, entre autres, les mythes et religions - mais aussi notre rationalité duale et la pensée cybernétique subséquente.

On dira, en termes peircéens, que la secondéité-monade humaine, au vu d'une priméité-source mystérieuse et instable, génère des tiercités, ici linguistiques, majoritairement destinées à se défendre-justifier elle-même. 

On pourra aussi établir un positionnement-classement circulaire des postures potentielles de cette secondéité, le théologique faisant face au scientifique, duo dominant accompagné dans le cercle par quelques termes-postures-attitudes importants - peu nombreux et à cerner-identifier-préciser - comme ceux de conteur, d'humoriste, communiquant, thérapeuthe, joueur... et autres. Distribution à intégrer un jour dans une taxonomie multidimensionnelle FLP plus large, éventuellement septénaire. Mais stop.

Tout ceci n'est pas un "jeu d'enfant". Rappelons le truisme : pour acquérir quelque distanciation egotique il faut avoir éprouvé des choses. Autrement dit, pour détester, il faut tester d'abord. Est pré-requise la matérialité des expériences dans ce réel, suivies de leurs verbalisations et, un peu plus avant, de leurs formulations écrites. 

OU LUES, car lorsque ces énonciations de l'expérience rencontrent l'esprit du lecteur elle peuvent "résonner" avec lui et son vécu propre. Fonction réflexive, indispensable au participant de FLP. Tout ceci passant évidemment par le "sens de la lecture" (sense of reading).

Celà étant : l'étiqueteur, une fois un minimum de ce recul acquis, se retrouve plus neutre, mieux apte à capter la signification des mots "quasi-esprits" et donc la compréhension de leurs textes matrices. De leurs sémantiques, presqu'en terme arithmétique dans l'idéal.

Sens-signification qui s'appréhende donc via la comparaison d'un vécu-verbalisé, en miroir avec la logique formelle animant le codage verbal du réel, ici français. Assemblage de symboles qui génère une sémantique (un sens) sous-tendue par quatre facteurs-règles-contextes : a) grammaire et déictique (agencement des mots)  b) coutumes-routines et médiatiquement convenable de l'époque-moment où l'idée est proférée c) contexte, qualités et positionnement subjectif de leur auteur. d) état d'esprit, disponibilité, vécu, qualités diverses, etc... du lecteur-tagueur-inserteur.

Ici déjà les problématiques et possibilités de classification nous dépassent de beaucoup. D'où l'importance de s'atteler à la chose collectivement.  

FLP est un outil transitoire en expansion, qui, dans un absolu lexico-sémantique (grâce peut-être à l'informatique quantique à venir), devrait à moyen terme représenter l'émergence centrale consensuelle de concepts terminologisés ; mots-idées issus des conjonctions-discussions-interactions-intégrations sémantiques en son sein. Idéalement via un dialogue continu avec beaucoup d'autres "FLP individuels" que chacun aura développé dans son coin, processus dont l'aboutissement se situe à ce jour dans les chaînes FLP. Le tout sous régulation de règles classificatoire souples et complexes, s'établissant et se modifiant avec le temps.

Ensuite on se prend à imaginer une intelligence lexicologique collective Homme-machine qui, une fois établie son aptitude à consensualiser/préciser les mots-expressions basiques incontournables du cercle évoqué dans le 3e paragraphe - termes centraux, à valeur diachronique si possible -, on pourra, en les conjuguant-mémorisant (comme les 4 bases de l'ADN ?), développer une véritable mémoire-intelligence-réservoir perspectiviste communautaire. Et peut-être même, soyons allumés, dépasser les potentialités du DNA. 

A l'image des mathématiques, elles aussi langage commun à tous, mais ici remises en périphérie, le langage verbal revisité, idiome 2.0 de nos civilisations de singes dépoilés (ou de la Nature extendue par notre entremise) devrait alors permettre d'émanciper l'humain de son enfermement conceptuel anthropocentré. 

Telles sont les grâces d'une logique - à créer/découvrir - indépendante de son propre langage. Tout à fait possible, en des temps où l' accélération exponentielle des savoirs nécessite des pistes de développement culturelles évolutives (scalable) non superficielles. 

Tentative FLP trop ambitieuse, prétentieuse, folle ? Pas vraiment, elle ne fait qu'offrir (sans aucun usage de machine learning !) un élargissement de la pensée-langage collective en proposant de pousser la taxonomie linguistique numérique "un petit cran plus loin" ; dans trois directions :

1) Celle de listes analogiques intriquées   

2) Par l'ajout d'étiquettes "non apparentes dans les extraits insérés" qui forcent à la réflexion et au classement sémantique. 

3) Par l'hypothèse-suggestion d'un saut qualitatif taxonomique qui passerait d'une base logique duale vers un socle tétravalent plus souple, puissant, et nuancé. 

Ici on pensera à la puissance d'une mémoire ADN - déjà évoquée plus haut - qui n'est autre que l'essence du vivant.

Auteur: Mg

Info: nov 2022

[ prospective ] [ pré-mémétique   ] [ science-fiction ]

homme-machine

Chat GPT ou le perroquet grammairien

L’irruption des IA conversationnelles dans la sphère publique a conféré une pertinence supplémentaire aux débats sur le langage humain et sur ce qu’on appelle parler. Notamment, les IA redonnent naissance à un débat ancien sur la grammaire générative et sur l’innéisme des facultés langagières. Mais les grands modèles de langage et les IA neuronales nous offrent peut-être l’occasion d’étendre le domaine de la réflexion sur l’architecture des systèmes possibles de cognition, de communication et d’interaction, et considérant aussi la façon dont les animaux communiquent.

a capacité de ChatGPT à produire des textes en réponse à n’importe quelle requête a immédiatement attiré l’attention plus ou moins inquiète d’un grand nombre de personnes, les unes animées par une force de curiosité ou de fascination, et les autres, par un intérêt professionnel.

L’intérêt professionnel scientifique que les spécialistes du langage humain peuvent trouver aux Large Language Models ne date pas d’hier : à bien des égards, des outils de traduction automatique comme DeepL posaient déjà des questions fondamentales en des termes assez proches. Mais l’irruption des IA conversationnelles dans la sphère publique a conféré une pertinence supplémentaire aux débats sur ce que les Large Language Models sont susceptibles de nous dire sur le langage humain et sur ce qu’on appelle parler.

L’outil de traduction DeepL (ou les versions récentes de Google Translate) ainsi que les grands modèles de langage reposent sur des techniques d’" apprentissage profond " issues de l’approche " neuronale " de l’Intelligence Artificielle : on travaille ici sur des modèles d’IA qui organisent des entités d’information minimales en les connectant par réseaux ; ces réseaux de connexion sont entraînés sur des jeux de données considérables, permettant aux liaisons " neuronales " de se renforcer en proportion des probabilités de connexion observées dans le jeu de données réelles – c’est ce rôle crucial de l’entraînement sur un grand jeu de données qui vaut aux grands modèles de langage le sobriquet de " perroquets stochastiques ". Ces mécanismes probabilistes sont ce qui permet aussi à l’IA de gagner en fiabilité et en précision au fil de l’usage. Ce modèle est qualifié de " neuronal " car initialement inspiré du fonctionnement des réseaux synaptiques. Dans le cas de données langagières, à partir d’une requête elle-même formulée en langue naturelle, cette technique permet aux agents conversationnels ou aux traducteurs neuronaux de produire très rapidement des textes généralement idiomatiques, qui pour des humains attesteraient d’un bon apprentissage de la langue.

IA neuronales et acquisition du langage humain

Au-delà de l’analogie " neuronale ", ce mécanisme d’entraînement et les résultats qu’il produit reproduisent les théories de l’acquisition du langage fondées sur l’interaction avec le milieu. Selon ces modèles, généralement qualifiés de comportementalistes ou behavioristes car étroitement associés aux théories psychologiques du même nom, l’enfant acquiert le langage par l’exposition aux stimuli linguistiques environnants et par l’interaction (d’abord tâtonnante, puis assurée) avec les autres. Progressivement, la prononciation s’aligne sur la norme majoritaire dans l’environnement individuel de la personne apprenante ; le vocabulaire s’élargit en fonction des stimuli ; l’enfant s’approprie des structures grammaticales de plus en plus contextes ; et en milieu bilingue, les enfants apprennent peu à peu à discriminer les deux ou plusieurs systèmes auxquels ils sont exposés. Cette conception essentiellement probabiliste de l’acquisition va assez spontanément de pair avec des théories grammaticales prenant comme point de départ l’existence de patrons (" constructions ") dont la combinatoire constitue le système. Dans une telle perspective, il n’est pas pertinent qu’un outil comme ChatGPT ne soit pas capable de référer, ou plus exactement qu’il renvoie d’office à un monde possible stochastiquement moyen qui ne coïncide pas forcément avec le monde réel. Cela ne change rien au fait que ChatGPT, DeepL ou autres maîtrisent le langage et que leur production dans une langue puisse être qualifiée de langage : ChatGPT parle.

Mais ce point de vue repose en réalité sur un certain nombre de prémisses en théorie de l’acquisition, et fait intervenir un clivage lancinant au sein des sciences du langage. L’actualité de ces dernières années et surtout de ces derniers mois autour des IA neuronales et génératives redonne à ce clivage une acuité particulière, ainsi qu’une pertinence nouvelle pour l’appréhension de ces outils qui transforment notre rapport au texte et au discours. La polémique, comme souvent (trop souvent ?) quand il est question de théorie du langage et des langues, se cristallise – en partie abusivement – autour de la figure de Noam Chomsky et de la famille de pensée linguistique très hétérogène qui se revendique de son œuvre, généralement qualifiée de " grammaire générative " même si le pluriel (les grammaires génératives) serait plus approprié.

IA générative contre grammaire générative

Chomsky est à la fois l’enfant du structuralisme dans sa variante états-unienne et celui de la philosophie logique rationaliste d’inspiration allemande et autrichienne implantée sur les campus américains après 1933. Chomsky est attaché à une conception forte de la logique mathématisée, perçue comme un outil d’appréhension des lois universelles de la pensée humaine, que la science du langage doit contribuer à éclairer. Ce parti-pris que Chomsky qualifiera lui-même de " cartésien " le conduit à fonder sa linguistique sur quelques postulats psychologiques et philosophiques, dont le plus important est l’innéisme, avec son corollaire, l’universalisme. Selon Chomsky et les courants de la psychologie cognitive influencée par lui, la faculté de langage s’appuie sur un substrat génétique commun à toute l’espèce humaine, qui s’exprime à la fois par un " instinct de langage " mais aussi par l’existence d’invariants grammaticaux, identifiables (via un certain niveau d’abstraction) dans toutes les langues du monde.

La nature de ces universaux fluctue énormément selon quelle période et quelle école du " générativisme " on étudie, et ce double postulat radicalement innéiste et universaliste reste très disputé aujourd’hui. Ces controverses mettent notamment en jeu des conceptions très différentes de l’acquisition du langage et des langues. Le moment fondateur de la théorie chomskyste de l’acquisition dans son lien avec la définition même de la faculté de langage est un violent compte-rendu critique de Verbal Behavior, un ouvrage de synthèse des théories comportementalistes en acquisition du langage signé par le psychologue B.F. Skinner. Dans ce compte-rendu publié en 1959, Chomsky élabore des arguments qui restent structurants jusqu’à aujourd’hui et qui définissent le clivage entre l’innéisme radical et des théories fondées sur l’acquisition progressive du langage par exposition à des stimuli environnementaux. C’est ce clivage qui préside aux polémiques entre linguistes et psycholinguistes confrontés aux Large Language Models.

On comprend dès lors que Noam Chomsky et deux collègues issus de la tradition générativiste, Ian Roberts, professeur de linguistique à Cambridge, et Jeffrey Watumull, chercheur en intelligence artificielle, soient intervenus dans le New York Times dès le 8 mars 2023 pour exposer un point de vue extrêmement critique intitulée " La fausse promesse de ChatGPT ". En laissant ici de côté les arguments éthiques utilisés dans leur tribune, on retiendra surtout l’affirmation selon laquelle la production de ChatGPT en langue naturelle ne pourrait pas être qualifiée de " langage " ; ChatGPT, selon eux, ne parle pas, car ChatGPT ne peut pas avoir acquis la faculté de langage. La raison en est simple : si les Grands Modèles de Langage reposent intégralement sur un modèle behaviouriste de l’acquisition, dès lors que ce modèle, selon eux, est réfuté depuis soixante ans, alors ce que font les Grands Modèles de Langage ne peut être qualifié de " langage ".

Chomsky, trop têtu pour qu’on lui parle ?

Le point de vue de Chomsky, Roberts et Watumull a été instantanément tourné en ridicule du fait d’un choix d’exemple particulièrement malheureux : les trois auteurs avançaient en effet que certaines constructions syntaxiques complexes, impliquant (dans le cadre générativiste, du moins) un certain nombre d’opérations sur plusieurs niveaux, ne peuvent être acquises sur la base de l’exposition à des stimuli environnementaux, car la fréquence relativement faible de ces phénomènes échouerait à contrebalancer des analogies formelles superficielles avec d’autres tournures au sens radicalement différent. Dans la tribune au New York Times, l’exemple pris est l’anglais John is too stubborn to talk to, " John est trop entêté pour qu’on lui parle ", mais en anglais on a littéralement " trop têtu pour parler à " ; la préposition isolée (ou " échouée ") en position finale est le signe qu’un constituant a été supprimé et doit être reconstitué aux vues de la structure syntaxique d’ensemble. Ici, " John est trop têtu pour qu’on parle à [John] " : le complément supprimé en anglais l’a été parce qu’il est identique au sujet de la phrase.

Ce type d’opérations impliquant la reconstruction d’un complément d’objet supprimé car identique au sujet du verbe principal revient dans la plupart des articles de polémique de Chomsky contre la psychologie behaviouriste et contre Skinner dans les années 1950 et 1960. On retrouve même l’exemple exact de 2023 dans un texte du début des années 1980. C’est en réalité un exemple-type au service de l’argument selon lequel l’existence d’opérations minimales universelles prévues par les mécanismes cérébraux humains est nécessaire pour l’acquisition complète du langage. Il a presque valeur de shibboleth permettant de séparer les innéistes et les comportementalistes. Il est donc logique que Chomsky, Roberts et Watumull avancent un tel exemple pour énoncer que le modèle probabiliste de l’IA neuronale est voué à échouer à acquérir complètement le langage.

On l’aura deviné : il suffit de demander à ChatGPT de paraphraser cette phrase pour obtenir un résultat suggérant que l’agent conversationnel a parfaitement " compris " le stimulus. DeepL, quand on lui demande de traduire cette phrase en français, donne deux solutions : " John est trop têtu pour qu’on lui parle " en solution préférée et " John est trop têtu pour parler avec lui " en solution de remplacement. Hors contexte, donc sans qu’on sache qui est " lui ", cette seconde solution n’est guère satisfaisante. La première, en revanche, fait totalement l’affaire.

Le détour par DeepL nous montre toutefois la limite de ce petit test qui a pourtant réfuté Chomsky, Roberts et Watumull : comprendre, ici, ne veut rien dire d’autre que " fournir une paraphrase équivalente ", dans la même langue (dans le cas de l’objection qui a immédiatement été faite aux trois auteurs) ou dans une autre (avec DeepL), le problème étant que les deux équivalents fournis par DeepL ne sont justement pas équivalents entre eux, puisque l’un est non-ambigu référentiellement et correct, tandis que l’autre est potentiellement ambigu référentiellement, selon comment on comprend " lui ". Or l’argument de Chomsky, Roberts et Watumull est justement celui de l’opacité du complément d’objet… Les trois auteurs ont bien sûr été pris à défaut ; reste que le test employé, précisément parce qu’il est typiquement behaviouriste (observer extérieurement l’adéquation d’une réaction à un stimulus), laisse ouverte une question de taille et pourtant peu présente dans les discussions entre linguistes : y a-t-il une sémantique des énoncés produits par ChatGPT, et si oui, laquelle ? Chomsky et ses co-auteurs ne disent pas que ChatGPT " comprend " ou " ne comprend pas " le stimulus, mais qu’il en " prédit le sens " (bien ou mal). La question de la référence, présente dans la discussion philosophique sur ChatGPT mais peu mise en avant dans le débat linguistique, n’est pas si loin.

Syntaxe et sémantique de ChatGPT

ChatGPT a une syntaxe et une sémantique : sa syntaxe est homologue aux modèles proposés pour le langage naturel invoquant des patrons formels quantitativement observables. Dans ce champ des " grammaires de construction ", le recours aux données quantitatives est aujourd’hui standard, en particulier en utilisant les ressources fournies par les " grand corpus " de plusieurs dizaines de millions voire milliards de mots (quinze milliards de mots pour le corpus TenTen francophone, cinquante-deux milliards pour son équivalent anglophone). D’un certain point de vue, ChatGPT ne fait que répéter la démarche des modèles constructionalistes les plus radicaux, qui partent de co-occurrences statistiques dans les grands corpus pour isoler des patrons, et il la reproduit en sens inverse, en produisant des données à partir de ces patrons.

Corrélativement, ChatGPT a aussi une sémantique, puisque ces théories de la syntaxe sont majoritairement adossées à des modèles sémantiques dits " des cadres " (frame semantics), dont l’un des inspirateurs n’est autre que Marvin Minsky, pionnier de l’intelligence artificielle s’il en est : la circulation entre linguistique et intelligence artificielle s’inscrit donc sur le temps long et n’est pas unilatérale. Là encore, la question est plutôt celle de la référence : la sémantique en question est très largement notionnelle et ne permet de construire un énoncé susceptible d’être vrai ou faux qu’en l’actualisant par des opérations de repérage (ne serait-ce que temporel) impliquant de saturer grammaticalement ou contextuellement un certain nombre de variables " déictiques ", c’est-à-dire qui ne se chargent de sens que mises en relation à un moi-ici-maintenant dans le discours.

On touche ici à un problème transversal aux clivages dessinés précédemment : les modèles " constructionnalistes " sont plus enclins à ménager des places à la variation contextuelle, mais sous la forme de variables situationnelles dont l’intégration à la description ne fait pas consensus ; les grammaires génératives ont très longtemps évacué ces questions hors de leur sphère d’intérêt, mais les considérations pragmatiques y fleurissent depuis une vingtaine d’années, au prix d’une convocation croissante du moi-ici-maintenant dans l’analyse grammaticale, du moins dans certains courants. De ce fait, l’inscription ou non des enjeux référentiels et déictiques dans la définition même du langage comme faculté humaine représente un clivage en grande partie indépendant de celui qui prévaut en matière de théorie de l’acquisition.

À l’école du perroquet

La bonne question, en tout cas la plus féconde pour la comparaison entre les productions langagières humaines et les productions des grands modèles de langage, n’est sans doute pas de savoir si " ChatGPT parle " ni si les performances de l’IA neuronale valident ou invalident en bloc tel ou tel cadre théorique. Une piste plus intéressante, du point de vue de l’étude de la cognition et du langage humains, consiste à comparer ces productions sur plusieurs niveaux : les mécanismes d’acquisition ; les régularités sémantiques dans leur diversité, sans les réduire aux questions de référence et faisant par exemple intervenir la conceptualisation métaphorique des entités et situations désignées ; la capacité à naviguer entre les registres et les variétés d’une même langue, qui fait partie intégrante de la maîtrise d’un système ; l’adaptation à des ontologies spécifiques ou à des contraintes communicatives circonstancielles… La formule du " perroquet stochastique ", prise au pied de la lettre, indique un modèle de ce que peut être une comparaison scientifique du langage des IA et du langage humain.

Il existe en effet depuis plusieurs décennies maintenant une linguistique, une psycholinguistique et une pragmatique de la communication animale, qui inclut des recherches comparant l’humain et l’animal. Les progrès de l’étude de la communication animale ont permis d’affiner la compréhension de la faculté de langage, des modules qui la composent, de ses prérequis cognitifs et physiologiques. Ces travaux ne nous disent pas si " les animaux parlent ", pas plus qu’ils ne nous disent si la communication des corbeaux est plus proche de celle des humains que celle des perroquets. En revanche ils nous disent comment diverses caractéristiques éthologiques, génétiques et cognitives sont distribuées entre espèces et comment leur agencement produit des modes de communication spécifiques. Ces travaux nous renseignent, en nous offrant un terrain d’expérimentation inédit, sur ce qui fait toujours système et sur ce qui peut être disjoint dans la faculté de langage. Loin des " fausses promesses ", les grands modèles de langage et les IA neuronales nous offrent peut-être l’occasion d’étendre le domaine de la réflexion sur l’architecture des systèmes possibles de cognition, de communication et d’interaction. 

Auteur: Modicom Pierre-Yves

Info: https://aoc.media/ 14 nov 2023

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