symbole

Moyen terme entre l'intelligence rationnelle et la connaissance intuitive.

Auteur: Cazenave Michel

Info:

[ signe ] [ définition ]

femmes-hommes

C'était en somme une jolie intelligence de femme. Elle n'inventait rien, mais elle comprenait tout.

Auteur: Bernard Tristan

Info:

[ femmes-par-hommes ] [ intuitive ]

intelligence

Ma suggestion est qu'à chaque étape, l'ordre approprié pour les opérations de notre esprit exige une prise globale de ce qui est généralement connu, non seulement en terme de logique formelle mathématique, mais également intuitivement, par les images, les sentiments, l'utilisation poétique de la langue, etc...

Auteur: Bohm David

Info:

[ évolution ] [ concentration ] [ unicité ] [ recherche ] [ synthèse ] [ contextualisation globale ] [ holistique ]

femmes-hommes

L'instinct des femmes est un guide plus sûr de leur existence que notre intelligence d'hommes; elles ne se couvrent pas de ridicule aussi souvent que nous. Pour une femme, l'amour est beaucoup plus que pour un homme, il est tout. Il est moins question de sens que l'homme ne l'imagine généralement. Une femme peut s'éprendre d'un homme laid, même vieux, s'il excite son instinct sexuel...

Auteur: Munthe Axel

Info: Le Livre de San-Michele

[ femmes-par-hommes ] [ intuitive ]

intelligence

La lumière est le symbole le plus habituel de la connaissance ; il est donc naturel de représenter par la lumière solaire la connaissance directe, c’est-à-dire intuitive, qui est celle de l’intellect pur, et par la lumière lunaire la connaissance réfléchie, c’est-à-dire discursive, qui est celle de la raison. Comme la lune ne peut donner sa lumière que si elle est elle-même éclairé par le soleil, de même la raison ne peut fonctionner valablement, dans l’ordre de réalité qui est son domaine propre, que sous la garantie de principes qui l’éclairent et la dirigent, et qu’elle reçoit de l’intellect supérieur. Il y a sur ce point une équivoque qu’il importe de dissiper : les philosophes modernes se trompent étrangement en parlant comme ils le font de "principes rationnels", comme si ces principes appartenaient en propre à la raison, comme s’ils étaient en quelque sorte son œuvre, alors que, pour la gouverner, il faut au contraire nécessairement qu’ils s’imposent à elle, donc qu’ils viennent de plus haut ; c’est là un exemple de l’erreur rationaliste, et l’on peut se rendre compte par là de la différence essentielle qui existe entre le rationalisme et le véritable intellectualisme. Il suffit de réfléchir un instant pour comprendre qu’un principe, au vrai sens de ce mot, par là même qu’il ne peut se tirer ou se déduire d’autre chose, ne peut être saisi qu’immédiatement, donc intuitivement, et ne saurait être l’objet d’une connaissance discursive comme celle qui caractérise la raison ; pour nous servir ici de la terminologie scolastique, c’est l’intellect pur qui est habitus principiorum, tandis que la raison est seulement habitus conclusionum.

Auteur: Guénon René

Info: Dans "Symboles de la science sacrée", pages 401-402

[ distinctions ] [ immédiate-différée ] [ évidence ]

psychologie

L'inconscient est, comme son nom l'indique, tout ce qui n'est pas conscient.

Cela comprends tous les automatismes de l'esprit et du corps. Le fait de respirer sans y penser (neuro végétatif) comme le fait de réagir à un stimuli extérieur sans y avoir pensé (réflexe). Les pulsions issus de nos instincts sont du domaine de l'inconscient.

Le subconscient c'est, comme son nom l'indique, tout se qui se place juste "sous" la conscience à savoir des automatismes acquis. C'est à dire des automatismes que l'on apprend, surtout dans l'enfance. Le fait, par exemple de craindre le feu parce que l'on s'est déjà brûlé sur une flamme est du domaine du subconscient. Le fait de s'éloigner n'est pas issu d'une réflexion consciente mais d'un réflexe conditionné par le traumatisme de la douleur.

Le contenu du subconscient a passé par la conscience avant de se greffer au niveau de ce qui est inconscient. Il est donc inconscient mais juste "sous" la conscience, donc "sub" conscient. On peut dire que le subconscient fait partie de l'inconscient parce qu'il n'est pas conscient. Mais certains font une distinction plus nette dans le sens que, pour eux, l'inconscient est inné et ne contient pas d'acquis alors que le subconscient ne contient que l'acquis.

Il a aussi le surconscient ou superconscient, qui est la connaissance spirituelle intuitive en tant qu'elle s'oppose, plus ou moins complètement, à l'objectivation et par conséquent à la formule verbale et les dépasse. Sous cette dénomination on pourra trouver des termes comme ange-gardien, petite voix intérieure, intuition, instinct, intelligence émotionnelle, prescience, pressentiment, compréhension immédiate... Inconscient d’adaptation...

Auteur: Internet

Info: récapitulatif concocté par MG

[ hiérarchie ] [ mental ] [ esprit ] [ âme ] [ monde intérieur ] [ définitions ] [ préconscient ]

laissé pour compte

Un idiot du village, au sens littéral du mot, qui aime réellement la vérité, quand même il n'émettrait jamais que des balbutiements, est par la pensée infiniment supérieur à Aristote. Il est infiniment plus proche de Platon qu'Aristote ne l'a jamais été. Il a du génie, au lieu qu'à Aristote le mot de talent convient seul. Si une fée venait lui proposer de changer son sort contre une destinée analogue à celle d'Aristote, la sagesse pour lui serait de refuser sans hésitation. Mais il n'en sait rien. Personne ne le lui dit. Tout le monde lui dit le contraire. Il faut le lui dire. Il faut encourager les idiots, les gens sans talent, les gens de talent médiocre ou à peine mieux que moyen, qui ont du génie. Il n'y a pas à craindre de les rendre orgueilleux. L'amour de la vérité est toujours accompagné d'humilité. Le génie réel n'est pas autre chose que la vertu surnaturelle d'humilité dans le domaine de la pensée.

Au lieu d'encourager la floraison des talents, comme on se le proposait en 1789, il faut chérir et réchauffer avec un tendre respect la croissance du génie ; car seuls les héros réellement purs, les saints et les génies peuvent être un secours pour les malheureux. Entre les deux, les gens de talent, d'intelligence, d'énergie, de caractère, de forte personnalité, font écran et empêchent le secours. Il ne faut faire aucun mal à l'écran, mais il faut le mettre doucement de côté, en tâchant qu'il s'en aperçoive le moins possible. Et il faut casser l'écran beaucoup plus dangereux du collectif, en supprimant toute la part de nos institutions et de nos mœurs où habite une forme quelconque de l'esprit de parti. Ni les personnalités ni les partis n'accordent jamais audience soit à la vérité soit au malheur.

Auteur: Weil Simone

Info: Dans "La personne et le sacré"

[ savoir-connaissance ] [ intelligence intuitive ] [ incorruptibilité ] [ exclu ] [ quart-monde ]

machine pensante

Cette IA de Deepmind pourrait révolutionner les maths et " repousser les frontières de la connaissance humaine "

DeepMind vient de frapper un grand coup : le laboratoire d'IA de Google a annoncé en janvier avoir développé AlphaGeometry, une intelligence artificielle révolutionnaire capable de rivaliser avec les médaillés d'or des Olympiades internationales dans la résolution de problèmes de géométrie. Si cela ne vous parle pas, sachez que les médailles Fields - Terence Tao, Maryam Mirzakhani et Grigori Perelman - ont tous les trois été médaillés d'or lors de cette compétition annuelle de mathématiques qui fait s'affronter les meilleurs collégiens et lycéens du monde. Or, AlphaGeometry a résolu avec succès 25 des 30 problèmes de géométrie de l'Olympiade, se rapprochant ainsi du score moyen des médaillés d'or humains. C'est 15 de plus que son prédécesseur. Mais comment les scientifiques de DeepMind ont-ils accompli un tel exploit ?

L'approche neuro-symbolique, la petite révolution de l'IA

AlphaGeometry est le fruit d'une approche neuro-symbolique, combinant un modèle de langage neuronal (MLN) et un moteur de déduction symbolique (MDS).

Les MLN sont des réseaux de neurones artificiels entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles. Ils sont capables d'apprendre et de reconnaître des schémas et des structures dans les données textuelles, ce qui leur permet de générer du texte cohérent et de comprendre le langage naturel. Les MDS sont, pour leur part, particulièrement efficaces pour traiter des problèmes qui nécessitent une manipulation formelle des symboles et des règles logiques.

L'approche neuro-symbolique permet de faire travailler ces deux composantes en tandem : dans le cadre d'AlphaGeometry, le MLN prédit des constructions géométriques potentiellement utiles, puis le MDS utilise ces prédictions pour guider la résolution du problème. Cette combinaison offre à l'IA les capacités intuitives des réseaux de neurones et la rigueur logique des moteurs de déduction symbolique, ce qui lui permet de résoudre efficacement des problèmes de géométrie complexes.

Pour surmonter le manque de problèmes mathématiques de niveau Olympiades qui auraient dû servir de données d'entraînement à AlphaGeometry, les chercheurs ont développé une méthode innovante de génération de données synthétiques à grande échelle, permettant au génial bébé de DeepMind de s'entraîner sur un ensemble de 100 millions d'exemples uniques.

(Image : Alphageometry résoud un problème simple...) 

Mission : repousser les frontières de la connaissance

Cette réalisation marque une avancée significative dans le développement de systèmes d'IA capables de raisonner et de résoudre des problèmes mathématiques complexes, rapportent les chercheurs de DeepMind dans un article paru dans Nature en février dernier. Bien que présentant des résultats impressionnants, AlphaGeometry se heurte tout de même à quelques défis, notamment celui de s'adapter à des scénarios mathématiques de plus en plus complexes et à mobiliser ses compétences dans des domaines mathématiques autres que la géométrie. 

Malgré tout, cette avancée ouvre la voie à d'extraordinaires possibilités dans les domaines des mathématiques, des sciences et de l'IA. Ses créateurs ne cachent d'ailleurs pas leur ambition : " Notre objectif à long terme reste de construire des IA capables de transférer leurs compétences et leurs connaissances dans tous les domaines mathématiques en développant la résolution de problèmes et le raisonnement sophistiqués dont dépendront les systèmes d'IA généraux ", assènent Trieu Trinh et Thang Luong, les responsables du projet dans un communiqué. 

Le ton est donné : autrement dit, les systèmes d'IA développés par DeepMind doivent acquérir des capacités de résolution de problèmes sophistiquées et de raisonnement, ce qui implique la capacité à identifier des schémas, à formuler des hypothèses, à déduire des conclusions et à prendre des décisions logiques dans des contextes variés. Le tout en " repoussant les frontières de la connaissance humaine ". Très ambitieux, mais peut-être pas impossible.

Auteur: Internet

Info: https://www.futura-sciences.com/ - mars 2024

[ robot intelligent ] [ historique ]

corps-esprit

L'IA a besoin d'un corps pour passer à l'étape suivante de l'IA générale (AGI)

Un corps est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction, d'après les chercheurs d'Huawei

L'intelligence artificielle a fait des progrès considérables depuis la publication du ChatGPT d'OpenAI. Toutefois, pour que l'intelligence artificielle passe à l'étape suivante, celle de l'intelligence artificielle générale (AGI), les chercheurs d'Huawei estiment qu'elle aura besoin d'un corps. Les chercheurs, qui font partie du laboratoire Noah's Ark d'Huawei basé à Paris, ont publié un rapport préliminaire sur la question. Dans ce rapport, les chercheurs d'Huawei parlent d'"intelligence artificielle incarnée", ou E-AI en abrégé. Selon l'équipe de chercheurs d'Huawei, donner un corps à l'IA est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction.

L'intelligence artificielle générale, ou AGI, est considérée comme l'objectif final de la recherche sur l'IA. Il s'agit d'une IA capable de penser au même niveau que les humains et de s'attaquer à pratiquement n'importe quelle tâche. Cependant, il n'existe pas de définition concrète de l'AGI. Bien que l'IA se soit considérablement développée à ce jour, elle est encore loin d'atteindre l'AGI. C'est pourquoi les chercheurs d'Huawei proposent l'IA incarnée comme solution.

"On croit généralement que le simple fait d'augmenter la taille de ces modèles, en termes de volume de données et de puissance de calcul, pourrait conduire à l'AGI. Nous contestons ce point de vue", écrivent les chercheurs. "Nous proposons que la véritable compréhension, non seulement la vérité propositionnelle mais aussi la valeur des propositions qui nous guident dans nos actions, ne soit possible que par l'intermédiaire d'agents E-AI qui vivent dans le monde et l'apprennent en interagissant avec lui."

Le cadre d'incarnation des chercheurs semble être un plan pour un avenir lointain. La technologie n'existe pas vraiment aujourd'hui pour réaliser quelque chose comme l'IA incarnée. Tout d'abord, les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les chatbots d'IA sont massifs. Ils ne sont pas stockés localement, ce qui constituerait un défi pour l'IA incarnée. Les chercheurs eux-mêmes soulignent qu'il s'agit là d'un obstacle à surmonter.

Voici un extrait de l'étude :

Nous proposons l'IA incarnée (E-AI) comme la prochaine étape fondamentale dans la poursuite de l'intelligence générale artificielle (AGI), en la juxtaposant aux progrès actuels de l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM). Nous parcourons l'évolution du concept d'incarnation dans divers domaines (philosophie, psychologie, neurosciences et robotique) pour souligner comment l'E-AI se distingue du paradigme classique de l'apprentissage statique. En élargissant la portée de l'E-AI, nous introduisons un cadre théorique basé sur les architectures cognitives, mettant l'accent sur la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage en tant que composantes essentielles d'un agent incarné.

Ce cadre est aligné sur le principe d'inférence active de Friston, offrant ainsi une approche globale du développement de l'E-AI. Malgré les progrès réalisés dans le domaine de l'IA, des défis importants persistent, tels que la formulation d'une nouvelle théorie d'apprentissage de l'IA et l'innovation d'un matériel avancé. Notre discussion établit une ligne directrice fondamentale pour la recherche future en matière d'IA électronique. En soulignant l'importance de créer des agents d'IA électronique capables de communiquer, de collaborer et de coexister avec des humains et d'autres entités intelligentes dans des environnements réels, nous visons à orienter la communauté de l'IA vers la résolution des défis à multiples facettes et à saisir les opportunités qui s'offrent à nous dans la quête de l'AGI.

Conclusion

Dans cet article, nous avons articulé le rôle critique que joue l'IA incarnée sur la voie de la réalisation de l'AGI, en la distinguant des méthodologies d'IA dominantes, notamment les LLM. En intégrant des idées provenant d'un large éventail de domaines de recherche, nous avons souligné comment le développement de l'E-AI bénéficient des connaissances existantes, alors que les LLM améliorent le potentiel d'interactions intuitives entre les humains et les entités d'IA émergentes.

Nous avons présenté un cadre théorique complet pour le développement de l'IA électronique, fondé sur les principes des sciences cognitives, mettant en évidence la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage, situant l'IA électronique dans le contexte du cadre d'inférence active de Friston, offrant ainsi une toile de fond théorique très large pour notre discussion. Malgré ces perspectives, le chemin à parcourir est semé d'embûches, notamment la formulation d'une nouvelle théorie de l'apprentissage adaptée à l'IA et la création de solutions matérielles sophistiquées. Ce document vise à servir de feuille de route pour les recherches en cours et à venir sur l'IA électronique, en proposant des orientations qui pourraient conduire à des avancées significatives. 

Auteur: Internet

Info: https://intelligence-artificielle.developpez.com/ - Jade Emy, 14 février 2024

[ expérience incompressible ] [ intelligence externe  ] [ intégration holistique ] [ homme-machine ] [ carbone vs silicium ] [ entendement synthétique ]

corps-esprit

L'IA a besoin d'un corps pour passer à l'étape suivante de l'IA générale (AGI)

Un corps est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction, d'après les chercheurs d'Huawei

L'intelligence artificielle a fait des progrès considérables depuis la publication du ChatGPT d'OpenAI. Toutefois, pour que l'intelligence artificielle passe à l'étape suivante, celle de l'intelligence artificielle générale (AGI), les chercheurs d'Huawei estiment qu'elle aura besoin d'un corps. Les chercheurs, qui font partie du laboratoire Noah's Ark d'Huawei basé à Paris, ont publié un rapport préliminaire sur la question. Dans ce rapport, les chercheurs d'Huawei parlent d'"intelligence artificielle incarnée", ou E-AI en abrégé. Selon l'équipe de chercheurs d'Huawei, donner un corps à l'IA est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction.

L'intelligence artificielle générale, ou AGI, est considérée comme l'objectif final de la recherche sur l'IA. Il s'agit d'une IA capable de penser au même niveau que les humains et de s'attaquer à pratiquement n'importe quelle tâche. Cependant, il n'existe pas de définition concrète de l'AGI. Bien que l'IA se soit considérablement développée à ce jour, elle est encore loin d'atteindre l'AGI. C'est pourquoi les chercheurs d'Huawei proposent l'IA incarnée comme solution.

"On croit généralement que le simple fait d'augmenter la taille de ces modèles, en termes de volume de données et de puissance de calcul, pourrait conduire à l'AGI. Nous contestons ce point de vue", écrivent les chercheurs. "Nous proposons que la véritable compréhension, non seulement la vérité propositionnelle mais aussi la valeur des propositions qui nous guident dans nos actions, ne soit possible que par l'intermédiaire d'agents E-AI qui vivent dans le monde et l'apprennent en interagissant avec lui."

Le cadre d'incarnation des chercheurs semble être un plan pour un avenir lointain. La technologie n'existe pas vraiment aujourd'hui pour réaliser quelque chose comme l'IA incarnée. Tout d'abord, les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les chatbots d'IA sont massifs. Ils ne sont pas stockés localement, ce qui constituerait un défi pour l'IA incarnée. Les chercheurs eux-mêmes soulignent qu'il s'agit là d'un obstacle à surmonter.

Voici un extrait de l'étude :

Nous proposons l'IA incarnée (E-AI) comme la prochaine étape fondamentale dans la poursuite de l'intelligence générale artificielle (AGI), en la juxtaposant aux progrès actuels de l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM). Nous parcourons l'évolution du concept d'incarnation dans divers domaines (philosophie, psychologie, neurosciences et robotique) pour souligner comment l'E-AI se distingue du paradigme classique de l'apprentissage statique. En élargissant la portée de l'E-AI, nous introduisons un cadre théorique basé sur les architectures cognitives, mettant l'accent sur la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage en tant que composantes essentielles d'un agent incarné.

Ce cadre est aligné sur le principe d'inférence active de Friston, offrant ainsi une approche globale du développement de l'E-AI. Malgré les progrès réalisés dans le domaine de l'IA, des défis importants persistent, tels que la formulation d'une nouvelle théorie d'apprentissage de l'IA et l'innovation d'un matériel avancé. Notre discussion établit une ligne directrice fondamentale pour la recherche future en matière d'IA électronique. En soulignant l'importance de créer des agents d'IA électronique capables de communiquer, de collaborer et de coexister avec des humains et d'autres entités intelligentes dans des environnements réels, nous visons à orienter la communauté de l'IA vers la résolution des défis à multiples facettes et à saisir les opportunités qui s'offrent à nous dans la quête de l'AGI.

Conclusion

Dans cet article, nous avons articulé le rôle critique que joue l'IA incarnée sur la voie de la réalisation de l'AGI, en la distinguant des méthodologies d'IA dominantes, notamment les LLM. En intégrant des idées provenant d'un large éventail de domaines de recherche, nous avons souligné comment le développement de l'E-AI bénéficient des connaissances existantes, alors que les LLM améliorent le potentiel d'interactions intuitives entre les humains et les entités d'IA émergentes.

Nous avons présenté un cadre théorique complet pour le développement de l'IA électronique, fondé sur les principes des sciences cognitives, mettant en évidence la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage, situant l'IA électronique dans le contexte du cadre d'inférence active de Friston, offrant ainsi une toile de fond théorique très large pour notre discussion. Malgré ces perspectives, le chemin à parcourir est semé d'embûches, notamment la formulation d'une nouvelle théorie de l'apprentissage adaptée à l'IA et la création de solutions matérielles sophistiquées. Ce document vise à servir de feuille de route pour les recherches en cours et à venir sur l'IA électronique, en proposant des orientations qui pourraient conduire à des avancées significatives.

Auteur: Internet

Info: Jade Emy, 14 février 2024

[ expérience incompressible ] [ intelligence externe ] [ intégration holistique ]