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entendement

L’illusion consiste à souscrire à l’idée selon laquelle il y aurait un agent interne dans notre cerveau – je le nomme " Théâtre Cartésien " - qui prend des décisions et ressent des choses.

Or cet agent n’existe pas. Avoir telle idée, ou telle émotion, traduit simplement le fait qu’à un moment, une idée ou une émotion gagne la bataille dans notre cerveau pour devenir plus influente.

Auteur: Dennett Daniel C.

Info:

[ conscience ] [ chimère ]

 

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tiers exclus

Croyez-le ou non, tous les algorithmes, quelle que soit leur complexité, peuvent être réduits à ces trois opérations : ET,  OU, NON.*

Auteur: Domingos Pedro

Info: The Master Algorithm * AND, OR, and NOT.

[ impasse booléenne ]

 

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Ajouté à la BD par miguel

fouille des données

Le data mining consiste à martyriser (analyser) les méta-données jusqu'à ce qu'elles avouent.

Auteur: Domingos Pedro

Info: The Master Algorithm

[ exploration des informations ] [ interprétation dirigée ] [ a priori contrainte ] [ résultat prédéfini ]

 
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point de vue limité

Le biais désigne la tendance d'un apprenant à constamment assimiler le même truc de travers.

Auteur: Domingos Pedro

Info:

[ définition ]

 

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espace mental

On pourrait même dire que le Dieu de la Genèse lui-même est un programmeur : le langage, plus que la manipulation, est son outil de création. Les mots deviennent des mondes.  

Auteur: Domingos Pedro

Info: The Master Algorithm : Comment la quête de la machine ultime qui apprend va refaire notre monde

[ monde symbolique ] [ puissance créatrice ] [ idiomes ] [ abstraction ]

 
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homme-machine

Les gens craignent que les ordinateurs deviennent trop intelligents et envahissent le monde, mais le vrai problème, c'est qu'ils sont effectivement  stupides et qu'ils ont déjà envahi le monde.

Auteur: Domingos Pedro

Info: The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World

[ outils ] [ dépendance ] [ intelligence artificielle ] [ humour ]

 

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amour

Il en s'agit pas de penser beaucoup, mais de beaucoup aimer.

Auteur: Sainte Thérèse d'Avila

Info:

[ empathie ] [ appartenance ]

 

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Ajouté à la BD par Le sous-projectionniste

homme-machine

La clarté offerte par le logiciel en tant que métaphore - et le pouvoir prétendument offert à ceux qui connaissent le logiciel - devrait nous faire réfléchir, car le logiciel engendre également un sentiment de profonde ignorance. Les logiciels sont extrêmement difficiles à comprendre. Qui sait vraiment ce qui se cache derrière nos interfaces souriantes, derrière les objets que nous cliquons et manipulons ? Qui comprend parfaitement ce que fait son ordinateur à un moment donné ? Le logiciel comme métaphore de la métaphore perturbe le fonctionnement habituel de la métaphore, c'est-à-dire la clarification d'un concept inconnu par un concept connu. En effet, si le logiciel éclaire un inconnu, il le fait par le biais d'un inconnaissable (le logiciel). Ce paradoxe - cette volonté de saisir ce que nous ne connaissons pas à travers ce que nous ne comprenons pas entièrement... n'affaiblit pas l'attrait du logiciel, mais le justifie plutôt. La combinaison de ce qui peut être vu et non vu, de ce qui peut être connu et non connu - la séparation de l'interface et de l'algorithme, du logiciel et du matériel - en fait une puissante métaphore de tout ce que nous croyons invisible et qui pourtant produit des effets visibles, de la génétique à la main invisible du marché, de l'idéologie à la culture. Chaque utilisation implique un acte de foi. 


Auteur: Wendy Hui Kyong Chun

Info: Programmed Visions : Software and Memory

[ virtualisation ] [ abstraction-éloignement ] [ dépendance ] [ outil dominant ] [  transparence illusoire ] [  complexité cachée ]

 

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abstraction difficile

Le problème fondamental de l’apprentissage des mathématiques est que, si le sens du nombre est génétique, le calcul exact nécessite des outils culturels – des symboles et des algorithmes – qui n’existent que depuis quelques milliers d’années et doivent donc être assimilés par des zones du cerveau qui ont évolué à d’autres fins. Le processus est facilité lorsque ce que nous apprenons s’harmonise avec les circuits intégrés. Si nous ne pouvons pas changer l’architecture de notre cerveau, nous pouvons au moins adapter nos méthodes d’enseignement aux contraintes qu’elle impose. Depuis près de trois décennies, les éducateurs américains prônent une " réforme des mathématiques ", dans laquelle les enfants sont encouragés à explorer leurs propres façons de résoudre les problèmes. Avant la réforme des mathématiques, il y avait les nouvelles mathématiques, aujourd’hui largement considérées comme un désastre éducatif. (En France, on les appelait les mathématiques modernes et elles sont tout aussi méprisées.) Les nouvelles mathématiques étaient fondées sur les théories du psychologue suisse influent Jean Piaget, qui pensait que les enfants naissent sans aucun sens du nombre et ne construisent ce concept que progressivement au cours d’une série d’étapes de développement. Piaget pensait que les enfants, jusqu’à l’âge de quatre ou cinq ans, ne peuvent pas saisir le principe simple selon lequel le fait de déplacer des objets n’affecte pas leur nombre, et qu’il n’y avait donc aucun intérêt à essayer de leur enseigner l’arithmétique avant l’âge de six ou sept ans. 


Auteur: Holt Jim

Info: When Einstein Walked with Gödel: Excursions to the Edge of Thought 2 likes Like

[ chiffres ] [ rationalisme limitant ]

 

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Intelligence artificielle

Tout est une question d’évolutivité. La plupart des algorithmes d’apprentissage actuels ont été découverts il y a plus de vingt-cinq ans. Pourquoi a-t-il fallu autant de temps pour qu’ils aient un impact sur le monde réel ? Avec les ordinateurs et les données étiquetées dont disposaient les chercheurs dans les années 1980, il n’était possible de démontrer la preuve de principe que sur des problèmes jouets. Malgré quelques résultats prometteurs, nous ne savions pas dans quelle mesure l’apprentissage et les performances du réseau évolueraient à mesure que le nombre d’unités et de connexions augmentait pour correspondre à la complexité des problèmes du monde réel. La plupart des algorithmes d’IA évoluent mal et ne sont jamais allés au-delà de la résolution de ces problèmes jouets. Nous savons maintenant que l’apprentissage par réseau neuronal évolue bien et que les performances continuent d’augmenter avec la taille du réseau et le nombre de couches. Backprop, en particulier, évolue extrêmement bien. Devrions-nous être surpris ? Le cortex cérébral est une invention des mammifères qui s’est multipliée chez les primates et surtout chez les humains. Et à mesure qu’il s’est développé, davantage de capacités sont devenues disponibles et davantage de couches ont été ajoutées dans les zones d’association pour les représentations d’ordre supérieur. Il existe peu de systèmes complexes qui évoluent aussi bien. Internet est l’un des rares systèmes conçus dont la taille a également été multipliée par un facteur d'un million. Internet a évolué une fois que les protocoles de communication des paquets ont été établis, tout comme le code génétique de l’ADN a permis aux cellules d’évoluer. La formation de nombreux réseaux d’apprentissage profond avec le même ensemble de données donne lieu à un grand nombre de réseaux différents qui ont à peu près le même niveau moyen de performance. 


Auteur: Sejnowski Terrence Joseph

Info: The Deep Learning Revolution

[ apprentissage profond ] [ cybernétique ]

 

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