prospective technologique

9 Tendances de l'intelligence artificielle que vous devriez surveiller en 2019

1) Les puces activées par l'intelligence artificielle seront généralisées
Contrairement à d'autres technologies et outils logiciels, l'IA dépend fortement de processeurs spécialisés. Pour répondre aux exigences complexes de l'IA, les fabricants de puces créeront des puces spécialisées capables d'exécuter des applications compatibles avec l'IA.
Même les géants de la technologie comme Google, Facebook et Amazon dépenseront plus d'argent pour ces puces spécialisées. Ces puces seraient utilisées à des fins comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

2) L'IA et l'IdO (Internet des objets) se rencontrent
2019 sera l'année de la convergence des différentes technologies avec l'IA. L'IdO se joindra à l'IA sur la couche informatique de pointe. L'IdO industriel exploitera la puissance de l'IA pour l'analyse des causes profondes, la maintenance prédictive des machines et la détection automatique des problèmes.
Nous verrons la montée de l'IA distribuée en 2019. Le renseignement sera décentralisé et situé plus près des biens et des dispositifs qui effectuent les vérifications de routine. Des modèles d'apprentissage machine hautement sophistiqués, alimentés par des réseaux neuronaux, seront optimisés pour fonctionner à la fine pointe de la technologie.

3) Dites "Bonjour" à AutoML.
L'une des plus grandes tendances qui domineront l'industrie de l'IA en 2019 sera l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Grâce à ces capacités les développeurs seront en mesure de modifier les modèles d'apprentissage machine et de créer de nouveaux modèles prêts à relever les défis futurs de l'IA.
AutoML (Cloud AutoMLB, modèles de machine learning personnalisés de haute qualité) trouvera le juste milieu entre les API cognitives et les plates-formes d'apprentissage sur mesure. Le plus grand avantage de l'apprentissage automatique sera d'offrir aux développeurs les options de personnalisation qu'ils exigent sans les forcer à passer par un flux de travail complexe. Lorsque vous combinez les données avec la portabilité, AutoML peut vous donner la flexibilité que vous ne trouverez pas avec d'autres technologies AI.

4) Bienvenue chez AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques)
Lorsque l'intelligence artificielle est appliquée à la façon dont nous développons les applications, elle transforme la façon dont nous gérions l'infrastructure. DevOps sera remplacé par AIOps et permettra au personnel de votre service informatique d'effectuer une analyse précise des causes profondes. De plus, cela vous permettra de trouver facilement des idées et des modèles utiles à partir d'un vaste ensemble de données en un rien de temps. Les grandes entreprises et les fournisseurs de cloud computing bénéficieront de la convergence de DevOps avec AI.

5) Intégration du réseau neuronal
L'un des plus grands défis auxquels les développeurs d'IA seront confrontés lors du développement de modèles de réseaux neuronaux sera de choisir le meilleur framework. Mais, avec des douzaines d'outils d'IA disponibles sur le marché, choisir le meilleur outil d'IA pourrait ne pas être aussi facile qu'avant. Le manque d'intégration et de compatibilité entre les différentes boîtes à outils des réseaux de neurones entrave l'adoption de l'IA. Des géants technologiques tels que Microsoft et Facebook travaillent déjà au développement d'un réseau neuronal ouvert (ONNX). Cela permettra aux développeurs de réutiliser les modèles de réseaux neuronaux sur plusieurs frameworks.

6) Les systèmes d'IA spécialisés deviennent une réalité.
La demande de systèmes spécialisés augmentera de façon exponentielle en 2019. Les organisations ont peu de données à leur disposition, mais ce qu'elles veulent, ce sont des données spécialisées.
Cela obligera les entreprises à se doter d'outils qui peuvent les aider à produire des données d'IA de grande qualité à l'interne. En 2019, l'accent sera mis sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Cela jettera les bases d'une IA qui pourra fonctionner dans des situations réelles. Les entreprises se tourneront vers des fournisseurs de solutions d'IA spécialisés qui ont accès à des sources de données clés et qui pourraient les aider à donner du sens à leurs données non structurées.

7) Les compétences en IA détermineront votre destin.
Même si l'IA a transformé toutes les industries auxquelles vous pouvez penser, il y a une pénurie de talents avec des compétences en IA. Pat Calhoun, PDG d'Espressive a déclaré : " La plupart des organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur transformation numérique, mais n'ont pas les développeurs, les experts en IA et les linguistes pour développer leurs propres solutions ou même former les moteurs des solutions préconçues pour tenir leurs promesses ".
Rahul Kashyap, PDG d'Awake Security, ajoute : "Avec autant de solutions'AI-powered' disponibles pour répondre à une myriade de préoccupations commerciales, il est temps que les entreprises deviennent plus intelligentes sur ce qui se passe dans la 'boîte noire' de leurs solutions AI". La façon dont les algorithmes d'IA sont formés, structurés ou informés peut conduire à des différences significatives dans les résultats, poursuit-il. La bonne équation pour une entreprise ne sera pas la bonne pour une autre."

8) L'IA tombera dans de mauvaises mains
Tout comme une pièce de monnaie à deux faces, l'IA a un côté positif et un côté négatif. Les professionnels de la sécurité informatique utiliseront l'intelligence artificielle pour détecter rapidement les activités malveillantes. Vous pouvez réduire les faux positifs de 90 % à l'aide d'algorithmes de réponse et d'apprentissage machine pilotés par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle tombera entre de mauvaises mains et les cybercriminels aux desseins malveillants en abuseront pour réaliser leurs objectifs. Avec l'automatisation, les armées de cyberattaquants peuvent lancer des attaques mortelles avec plus de succès. Cela obligera les entreprises à combattre le feu par le feu et à investir dans des solutions de sécurité alimentées par l'IA capables de les protéger contre de telles attaques.

9) Transformation numérique alimentée par l'IA
En 2019, l'IA sera partout. Des applications Web aux systèmes de soins de santé, des compagnies aériennes aux systèmes de réservation d'hôtels et au-delà, nous verrons des nuances de l'IA partout et elle sera à l'avant-garde de la transformation numérique.
Tung Bui, président du département informatique et professeur à l'Université d'Hawaii a déclaré : "Contrairement à la plupart des prédictions et des discussions sur la façon dont les véhicules et les robots autonomes finiront par affecter le marché du travail - ceci est vrai mais prendra du temps pour des raisons institutionnelles, politiques et sociales - je soutiens que la tendance principale en IA sera une accélération dans la transformation numérique, rendant plus intelligent les systèmes commerciaux existants".

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019

onomasiologie algébrique

Critique réciproque de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

Je me souviens d’avoir participé, vers la fin des années 1980, à un Colloque de Cerisy sur les sciences cognitives auquel participaient quelques grands noms américains de la discipline, y compris les tenants des courants neuro-connexionnistes et logicistes. Parmi les invités, le philosophe Hubert Dreyfus (notamment l’auteur de What Computers Can’t Do, MIT Press, 1972) critiquait vertement les chercheurs en intelligence artificielle parce qu’ils ne tenaient pas compte de l’intentionnalité découverte par la phénoménologie. Les raisonnements humains réels, rappelait-il, sont situés, orientés vers une fin et tirent leur pertinence d’un contexte d’interaction. Les sciences de la cognition dominées par le courant logico-statistique étaient incapables de rendre compte des horizons de conscience qui éclairent l’intelligence. Dreyfus avait sans doute raison, mais sa critique ne portait pas assez loin, car ce n’était pas seulement la phénoménologie qui était ignorée. L’intelligence artificielle (IA) n’intégrait pas non plus dans la cognition qu’elle prétendait modéliser la complexité des systèmes symboliques et de la communication humaine, ni les médias qui la soutiennent, ni les tensions pragmatiques ou les relations sociales qui l’animent. A cet égard, nous vivons aujourd’hui dans une situation paradoxale puisque l’IA connaît un succès pratique impressionnant au moment même où son échec théorique devient patent.

Succès pratique, en effet, puisqu’éclate partout l’utilité des algorithmes statistiques, de l’apprentissage automatique, des simulations d’intelligence collective animale, des réseaux neuronaux et d’autres systèmes de reconnaissance de formes. Le traitement automatique du langage naturel n’a jamais été aussi populaire, comme en témoigne par exemple l’usage de Google translate. Le Web des données promu par le WWW consortium (dirigé par Sir Tim Berners-Lee). utilise le même type de règles logiques que les systèmes experts des années 1980. Enfin, les algorithmes de computation sociale mis en oeuvre par les moteurs de recherche et les médias sociaux montrent chaque jour leur efficacité.

Mais il faut bien constater l’échec théorique de l’IA puisque, malgré la multitude des outils algorithmiques disponibles, l’intelligence artificielle ne peut toujours pas exhiber de modèle convaincant de la cognition. La discipline a prudemment renoncé à simuler l’intelligence dans son intégralité. Il est clair pour tout chercheur en sciences humaines ayant quelque peu pratiqué la transdisciplinarité que, du fait de sa complexité foisonnante, l’objet des sciences humaines (l’esprit, la pensée, l’intelligence, la culture, la société) ne peut être pris en compte dans son intégralité par aucune des théories computationnelles de la cognition actuellement disponible. C’est pourquoi l’intelligence artificielle se contente dans les faits de fournir une boîte à outils hétéroclite (règles logiques, syntaxes formelles, méthodes statistiques, simulations neuronales ou socio-biologiques…) qui n’offrent pas de solution générale au problème d’une modélisation mathématique de la cognition humaine.

Cependant, les chercheurs en intelligence artificielle ont beau jeu de répondre à leurs critiques issus des sciences humaines : "Vous prétendez que nos algorithmes échouent à rendre compte de la complexité de la cognition humaine, mais vous ne nous en proposez vous-mêmes aucun pour remédier au problème. Vous vous contentez de pointer du doigt vers une multitude de disciplines, plus complexes les unes que les autres (philosophie, psychologie, linguistique, sociologie, histoire, géographie, littérature, communication…), qui n’ont pas de métalangage commun et n’ont pas formalisé leurs objets ! Comment voulez-vous que nous nous retrouvions dans ce bric-à-brac ?" Et cette interpellation est tout aussi sensée que la critique à laquelle elle répond.

Synthèse de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

Ce que j’ai appris de Hubert Dreyfus lors de ce colloque de 1987 où je l’ai rencontré, ce n’était pas tant que la phénoménologie serait la clé de tous les problèmes d’une modélisation scientifique de l’esprit (Husserl, le père de la phénoménologie, pensait d’ailleurs que la phénoménologie – une sorte de méta-science de la conscience – était impossible à mathématiser et qu’elle représentait même le non-mathématisable par exellence, l’autre de la science mathématique de la nature), mais plutôt que l’intelligence artificielle avait tort de chercher cette clé dans la seule zone éclairée par le réverbère de l’arithmétique, de la logique et des neurones formels… et que les philosophes, herméneutes et spécialistes de la complexité du sens devaient participer activement à la recherche plutôt que de se contenter de critiquer. Pour trouver la clé, il fallait élargir le regard, fouiller et creuser dans l’ensemble du champ des sciences humaines, aussi opaque au calcul qu’il semble à première vue. Nous devions disposer d’un outil à traiter le sens, la signification, la sémantique en général, sur un mode computationnel. Une fois éclairé par le calcul le champ immense des relations sémantiques, une science de la cognition digne de ce nom pourrait voir le jour. En effet, pour peu qu’un outil symbolique nous assure du calcul des relations entre signifiés, alors il devient possible de calculer les relations sémantiques entre les concepts, entre les idées et entre les intelligences. Mû par ces considérations, j’ai développé la théorie sémantique de la cognition et le métalangage IEML : de leur union résulte la sémantique computationnelle.

Les spécialistes du sens, de la culture et de la pensée se sentent démunis face à la boîte à outils hétérogène de l’intelligence artificielle : ils n’y reconnaissent nulle part de quoi traiter la complexité contextuelle de la signification. C’est pourquoi la sémantique computationnelle leur propose de manipuler les outils algorithmiques de manière cohérente à partir de la sémantique des langues naturelles. Les ingénieurs s’égarent face à la multitude bigarrée, au flou artistique et à l’absence d’interopérabilité conceptuelle des sciences humaines. Remédiant à ce problème, la sémantique computationnelle leur donne prise sur les outils et les concepts foisonnants des insaisissables sciences humaines. En somme, le grand projet de la sémantique computationnelle consiste à construire un pont entre l’ingénierie logicielle et les sciences humaines de telle sorte que ces dernières puissent utiliser à leur service la puissance computationnelle de l’informatique et que celle-ci parvienne à intégrer la finesse herméneutique et la complexité contextuelle des sciences humaines. Mais une intelligence artificielle grande ouverte aux sciences humaines et capable de calculer la complexité du sens ne serait justement plus l’intelligence artificielle que nous connaissons aujourd’hui. Quant à des sciences humaines qui se doteraient d’un métalangage calculable, qui mobiliseraient l’intelligence collective et qui maîtriseraient enfin le médium algorithmique, elles ne ressembleraient plus aux sciences humaines que nous connaissons depuis le XVIIIe siècle : nous aurions franchi le seuil d’une nouvelle épistémè.

Auteur: Lévy Pierre

Info: https://pierrelevyblog.com/2014/10/08/intelligence-artificielle-et-sciences-humaines/

[ mathématification idiomatique ]

interdépendances

La première idée de Gaïa naît donc du raisonnement suivant  : "Si les humains actuels, par leur industrie, peuvent répandre partout sur Terre des produits chimiques que je détecte par mes instruments, il est bien possible que toute la biochimie terrestre soit, elle aussi, le produit des organismes vivants. Si les humains modifient si radicalement leur environnement en si peu de temps, alors les autres vivants peuvent l’avoir fait, eux aussi, sur des centaines de millions d’années." La Terre est bel et bien une sorte de technosphère artificiellement conçue dont les vivants seraient les ingénieurs aussi aveugles que les termites. Il faut être ingénieur et inventeur comme Lovelock pour comprendre cette intrication.

Gaïa n’a donc rien d’une idée New Age sur l’équilibre millénaire de la Terre, mais émerge au contraire d’une situation industrielle et technologique très particulière : une violente rupture technologique, mêlant la conquête de l’espace, la guerre nucléaire et la guerre froide, que l’on résume désormais par le terme d’ "anthropocène" et qui s’accompagne d’une rupture culturelle symbolisée par la Californie des années 1960. Drogue, sexe, cybernétique, conquête spatiale, guerre du Vietnam, ordinateurs et menace nucléaire, c’est la matrice où naît l’hypothèse Gaïa : dans la violence, l’artifice et la guerre. Toutefois le trait le plus étonnant de cette hypothèse est qu’elle tient au couplage de deux analyses diamétralement opposées. L’analyse de Lovelock imagine la Terre vue de Mars comme un système cybernétique. Et celle de Lynn Margulis regarde la planète par l’autre bout de la lorgnette, à partir des plus minuscules et des plus anciens des organismes vivants.

A l’époque, dans les années 1970, Margulis est l’exemple typique de ce que les Anglais appellent une maverick : une dissidente qui secoue les néodarwiniens alors en plein essor. L’évolution, dans leur esprit, suppose l’existence d’organismes suffisamment séparables les uns des autres pour qu’on leur attribue un degré de réussite inférieur ou supérieur aux autres. Or Margulis conteste l’existence même d’individus séparables : une cellule, une bactérie ou un humain. Pour la simple et excellente raison qu’ils sont "tous entrelacés", comme l’indique le titre d’un livre récent.

Une cellule est une superposition d’êtres indépendants, de même que notre organisme dépend non seulement de nos gènes, mais de ceux des bestioles infiniment plus nombreuses qui occupent notre intestin et couvrent notre peau. Il y a bien évolution, mais sur quel périmètre porte celle-ci et quels sont les participants entrelacés qui en tirent profit, voilà qui n'est pas calculable. Les gènes ont beau être "égoïstes", comme l’avançait naguère Richard Dawkins, le problème est qu’ils ne savent pas où s’arrête exactement leur ego ! Chose intéressante, plus le temps passe, plus les découvertes de Margulis prennent de l’importance, au point qu’elle s’approche aujourd’hui de l’orthodoxie grâce à l’extension foudroyante du concept de holobionte, terme qui résume à lui seul la superposition des vivants pliés les uns dans les autres.

Que se passe-t-il quand on combine l’intuition de Lovelock avec celle de Margulis ? Au cours du séminaire auquel je participe le lendemain avant que la neige ne vienne ensevelir le sud de l’Angleterre, la réponse m’apparaît assez clairement : la théorie Gaïa permet de saisir les "puissances d’agir" de tous les organismes entremêlés sans aussitôt les intégrer dans un tout qui leur serait supérieur et auquel ils obéiraient. En ce sens, et malgré le mot "système", Gaïa n’agit pas de façon systématique, en tout cas ce n'est pas un système unifié. Comme Lenton le démontre, selon les échelles d’espace et de temps, la régulation est très forte ou très lâche : l’homéostasie d’un organisme et la régulation plutôt erratique du climat ne sont pas du même type. C’est que la Terre n'est pas un organisme. Contrairement à tous les vivants, elle se nourrit d’elle-même en quelque sorte, par un recyclage continu avec très peu d’apport extérieur de matière (en dehors bien sûr de l’énergie solaire). On ne peut même pas dire que Gaïa soit synonyme du globe ou du monde naturel puisque, après tout, les vivants, même après plusieurs milliards d’années d’évolution, ne contrôlent qu’une mince pellicule de la Terre, une sorte de biofilm, ce que les chercheurs avec qui je travaille maintenant appellent "zones critiques".

Je comprends alors les erreurs commises dans l’interprétation de la théorie Gaïa par ceux qui l’ont rejetée trop vite comme par ceux qui l’ont embrassée avec trop d’enthousiasme : les premiers autant que les seconds ont projeté une figure de la Terre, du globe, de la nature, de l’ordre naturel, sans prendre en compte le fait qu’il s’agissait d’un objet unique demandant une révision générale des conceptions scientifiques.

Ah mais alors j’avais bien raison d’établir un parallèle avec Galilée ! Bloqué sous ma couette en attendant qu’il pleuve assez pour que les Anglais osent se risquer hors de chez eux, je comprenais cette phrase étonnante de Lovelock : "L’hypothèse Gaïa a pour conséquence que la stabilité de notre planète inclut l’humanité comme une partie ou un partenaire au sein d’un ensemble parfaitement démocratique." Je n’avais jamais compris cette allusion à la démocratie chez un auteur qui ne la défendait pas particulièrement. C’est qu’il ne s’agit pas de la démocratie des humains mais d’un renversement de perspective capital pour la suite.

Avant Gaïa, les habitants des sociétés industrielles modernes, quand ils se tournaient vers la nature, y voyaient le domaine de la nécessité, et, quand ils considéraient la société, ils y voyaient, pour parler comme les philosophes, le domaine de la liberté. Mais, après Gaïa, il n’y a plus littéralement deux domaines distincts : aucun vivant, aucun animé n’obéit à un ordre supérieur à lui et qui le dominerait ou auquel il lui suffirait de s’adapter – cela est vrai des bactéries comme des lions ou des sociétés humaines. Cela ne veut pas dire que tous les vivants soient libres au sens un peu simplet de l’individualisme puisqu’ils sont entrelacés, pliés, intriqués les uns dans les autres. Cela veut dire que la question de la liberté et de la dépendance vaut autant pour les humains que pour les partenaires du ci-devant monde naturel.

Galilée avait inventé un monde d’objets, posés les uns à côté des autres sans s’influencer et entièrement soumis aux lois de la physique. Lovelock et Margulis dessinent un monde d’agents qui interagissent sans cesse entre eux.

Auteur: Latour Bruno

Info: L’OBS/N°2791-03/05/2018

[ interactions ] [ redistribution des rôles ]

syncrétisme

Les modernes ont développé quatre répertoires différents qu’ils croient incompatibles pour accommoder la prolifération des quasi-objets*.

Le premier répertoire traite de la réalité extérieure d’une nature dont nous ne sommes pas maîtres, qui existe en dehors de nous et qui n’a ni nos passions ni nos désirs, bien que nous soyons capables de la mobiliser et de la construire.

Le deuxième répertoire traite du lien social, de ce qui attache les humains entre eux, des passions et des désirs qui nous agitent, des forces personnifiées qui structurent la société, laquelle nous dépasse tous bien que nous la construisions.

Le troisième traite de la signification et du sens, des actants qui composent les histoires que nous nous racontons, des épreuves qu’ils subissent, des aventures qu’ils traversent, des tropes et des genres qui les organisent, des grands récits qui nous dominent infiniment, bien qu’ils soient en même temps simple texte et discours.

Le quatrième enfin parle de l'Être et déconstruit ce que nous oublions toujours lorsque nous avons le seul souci de l’étant, bien que la différence de l’Être soit distribuée à travers les étants, coextensifs à leur existence même.

Ces ressources ne sont incompatibles que dans la vision officielle de la Constitution. En pratique, nous sommes bien en peine de distinguer les quatre. Nous mêlons sans vergogne nos désirs aux choses, le sens au social, le collectif aux récits. Dès que nous suivons à la trace quelque quasi-objet, il nous apparaît tantôt chose, tantôt récit, tantôt lien social, sans se réduire jamais à un simple étant. Notre pompe à vide dessine le ressort de l’air, mais trace aussi la société du XVIIe siècle et définit également un nouveau genre littéraire, celui du récit d’expérience en laboratoire. Faut-il, en la suivant, prétendre que tout est rhétorique, ou que tout est naturel, ou que tout est construit socialement, ou que tout est arraisonnement ? Faut-il supposer que la même pompe est dans son essence parfois objet, parfois lien social et parfois discours ? Ou qu’elle est un peu des trois ? Qu’elle est parfois un simple étant, et parfois marquée, décalée, brisée par la différence ? Et si c’était nous, les modernes, qui divisions artificiellement une trajectoire unique, laquelle ne serait d’abord ni objet, ni sujet, ni effet de sens, ni pur étant ? Si la séparation des quatre répertoires ne s’appliquait qu’à des états stabilisés et tardifs ?

Rien ne prouve que ces ressources demeurent incompatibles lorsque nous passons des essences aux événements, de la purification à la médiation, de la dimension moderne à la dimension non moderne, de la révolution à la contre-révolution copernicienne. Des quasi-objets quasi-sujets, nous dirons simplement qu’ils tracent des réseaux. Ils sont réels, bien réels, et nous les humains nous ne les avons pas faits. Mais ils sont collectifs puisqu’ils nous attachent les uns aux autres, qu’ils circulent entre nos mains et nous définissent par leur circulation même. Ils sont discursifs pourtant, narrés, historiques, passionnés, et peuplés d’actants aux formes autonomes. Ils sont instables et risqués, existentiels et porteurs d’être. Cette liaison des quatre répertoires nous permet de construire une demeure assez vaste pour y abriter l’Empire du Milieu, la véritable maison commune du monde non moderne en même temps que sa Constitution.

La synthèse est impossible tant que nous demeurons modernes pour de bon, puisque la nature, le discours, la société, l’Être nous dépassent infiniment et que ces quatre ensembles ne se définissent que par leur séparation, laquelle maintient nos garanties constitutionnelles. Mais la continuité devient possible si nous ajoutons aux garanties la pratique qu’elle permet parce qu’elle la dénie. Les modernes ont bien raison de vouloir à la fois la réalité, le langage, la société et l’être. Ils n’ont tort que de les croire à jamais contradictoires. Au lieu de toujours analyser le parcours des quasi-objets en séparant ces ressources, ne pouvons-nous pas écrire comme si elles devaient se lier continûment les unes aux autres ? Nous sortirions probablement de la prostration postmoderne.

J’avoue que j’en ai par-dessus la tête de me retrouver pour toujours enfermé dans le seul langage ou prisonnier des seules représentations sociales. Je veux accéder aux choses mêmes et non à leurs phénomènes. Le réel n’est pas lointain, mais accessible en tous les objets mobilisés de par le monde. La réalité extérieure n’abonde-t-elle pas au beau milieu de nous ?

Nous en avons plus qu’assez d’être pour toujours dominés par une nature transcendante, inconnaissable, inaccessible, exacte, et simplement vraie, peuplée d’entités assoupies comme la Belle au bois dormant jusqu’au jour où les charmants savants les découvrent enfin. Nos collectifs sont plus actifs, plus productifs, plus socialisés que les ennuyeuses choses-en-soi ne nous le laissaient prévoir.

N’êtes-vous pas un peu lassés de ces sociologies construites sur du social, et qui se tiennent par la seule répétition des mots "pouvoir" et "légitimité" parce qu’elles ne peuvent encaisser ni le monde des objets ni celui des langages qui les construisent pourtant ? Nos collectifs sont plus réels, plus naturalisés, plus discursifs que les ennuyeux hommes-entre-eux ne nous le laissaient prévoir.

Nous sommes fatigués des jeux de langage et de l’éternel scepticisme de la déconstruction du sens. Le discours n’est pas un monde en soi, mais une population d’actants qui se mêlent aux choses comme aux sociétés, qui font tenir les unes et les autres, et qui les tiennent. S’intéresser aux textes ne nous éloigne pas de la réalité car les choses ont droit, elles aussi, à la dignité d’être des récits. Quant aux textes, pourquoi leur dénier la grandeur d’être le lien social qui nous fait tenir ensemble ? 

Je n’en puis plus d’être accusé, moi et mes contemporains, d’avoir oublié l’Être, de vivre dans un bas monde vidé de toute sa substance, de tout son sacré, de tout son art, ou de devoir, afin de retrouver ces trésors, perdre le monde historique, scientifique et social dans lequel je vis. S’appliquer aux sciences, aux techniques, aux marchés, aux choses, ne nous éloigne pas plus de la différence de l’Être et des étants, que de la société, de la politique, ou du langage.

Réels comme la nature, narrés comme le discours, collectifs comme la société, existentiels comme l’Être, tels sont les quasi-objets que les modernes ont fait proliférer, tels il convient de les suivre en redevenant simplement ce que nous n’avons jamais cessé d’être, des non-modernes.

Auteur: Latour Bruno

Info: Nous n'avons jamais été modernes. Essai d'anthropologie symétrique. Lier les quatre répertoires modernes. pp 57-59 *hybrides nature-culture, des collectifs où les choses ne sont pas séparés de la société mais s'y combinent en collectifs de toutes sortes.

[ géolinguistique ] [ taxonomies intriquées ] [ tétravalence sociale ] [ psycho-sociologie ]

FLP défini 3

Les Fils de La Pensée est un site-application dédié à l'encouragement de la lecture. Et, plus encore, de la lecture analytique.  

Mais pas que.

Initié à l'orée du 3e millénaire, alors que le numérique rétrécit une planète terre où la domination américano-occidentale post ww2 se termine, FLP veut se positionner "à partir du langage" c'est à dire en contemplant le monde pratiquement sur le mode peircéen du quasi-esprit.

Ainsi notre site-agrégateur-moteur de recherche collectif tente d'aller un peu plus loin que ce que les idiomes, unificateurs grégaires, font déjà. Ceci en proposant des pistes susceptibles d'amener le développement d'une lexicologie humaine (ici francophone) élargie, en mouvement, souple... et charpentée différemment comme explicité plus loin. 

FLP est aussi un espace de réflexion communautaire trans-partisan HOMME - machine, à l'heure où on veut nous faire croire que les chatbots générateurs de texte sont une intelligence artificielle (A.I. - I.A.) susceptible d'être comparée à celle des hommes - voire supérieure à cette dernière.  Alors que ce ne sont que de fantastiques outils, dangereux pour deux raisons au moins selon nous.  a) L'utilisation que tout pouvoir cherchera à en faire b) La dépendance, voire l'abrutissement, qu'elles pourront générer. 

FLP s'essaye donc à semer les graines d'une refondation des structures de la classification sémantique - sans bien sûr abandonner les savoirs partagés antérieurs. C'est à dire sans remettre en cause notre évolution ni ce qu'il y a "au dessous du langage",  ce dernier ne représentant que l'hyperstructure évolutive du monde-miroir-anthropique consensuel, miroir qui grandit au fur et à mesure de la progression et de l'affinement de notre science, c'est à dire de représentations qui recherchent une forme de vérité/exactitude sur base, entre autres, d'analogies et de hiérarchisations. Hiérarchisations souvent ridicules, probablement à l'instar du faible niveau de notre jeune espèce dans le grand et mystérieux concert cosmique.  

Structuration sémantique à venir potentiellement plus fiable et durable parce que simultanément partie d'une meilleure compréhension-intégration humaine avec la matrice Gaïa et le reste du vivant.

Mais restons bien humbles et revenons à FLP. Sachant que chacun d'entre nous est par essence limité par son imprégnation propre : milieu, époque, pays, langue, famille, genre, conformation physique, épisodes de vie, etc. et étant assumés et assurés certains prérequis quant à un minimum d'"existence physique" et d'éducation au verbe du participant, FLP essaye ce dépassement classificateur en s'appuyant sur deux idées perpendiculaires syntonisées.  

Primo : développement et l'approfondissement de l'idiosyncrasie de chacun, principalement par lecture réflexive et compréhension/analyse. 

Secundo :  meilleure intégration/compréhension de chaque subjectivité personnelle au sein des idées ; humaines dans un premier temps et, pourquoi pas, de la nature dans un sens plus large, avec cette idée parallèle d'une réintégration dans le concert du vivant après tous ces épisodes capitalo-anthropocentrés des singes trop malins que nous sommes. 

En bref :   approfondissement personnel      versus       élargissement collectif incorporateur.

Nous retrouvons ici le concept de tétravalence cher à nos yeux où se combinent l'horizontalité de l'intégration aux rouages du présent (principe féminin, empathique ?), avec une verticalité qui tend à vouloir incorporer le MOI dans la continuité de l'évolution (principe masculin, égoïste ?). 

Il y a ici une parenté évidente - que FLP voudrait développer - avec les quatre liaisons de covalence du carbone (et en lien avec les 4 bases dont sont formées les chaines de la double hélice de l'ADN ?). Nous croyons encore une fois que s'en inspirer aidera à  une meilleure représentation humaine au sein du mystérieux processus de la vie émergé de notre matrice Gaïa ; à l'heure où la science  à  déjà bien montré combien nos représentations du réel sont à revoir de fond en comble.

Nous préconisons-anticipons donc le développement d'une classification à partir d'une double base duale, extension des 2 axes conceptuels habituels : ying-yang, mâle-femelle, vie-mort, ouranien-chtonien, doute-certitude, noir blanc, etc... ici sémantiques, qui sont à appréhender comme deux vecteurs doubles, orthogonaux , qui copulent, modélisent, conjuguent et fusionnent sans cesse les formulations, c'est à dire comment nous nous représentons le réel sous forme de consensus humain verbaux.

Voilà donc défini un cadre et quatre vecteurs-directions, sans autre forme méthodologique que la présentation de ce "chassis conceptuel".  Chassis sous-jacent qui, avec l'aide de l'outil FLP, ses règles simples, et les possibilités de précision sémantique qu'Internet permet, aidera le participant-inserteur à aller  un cran plus loin, c'est à dire à réfléchir, en extrapolant et dédoublant parfois la double dualité foncière qui nous anime. 

On pourra partir par exemple de idée simple d'un "dictionnaire intriqué  à deux termes". Termes définis et mis ensemble dans une recherche, dont les combinaisons vont générer diverses variations, en partant de la plus courte. Recherche-exploration "à deux mots" dont on pourra comparer les résultats tels qu'exprimés par une femme, ou par un homme, ou autre... Les paramétrages de lieu, époque, pays, etc. venant ensuite pour qui voudra aller plus loin.

Ainsi, via les bidouillages de chacun et des échanges multiples, principalement portés sur une "exactitude sémantique consensuelle", le dictionnaire FLP devrait s'auto-construire - sans jamais vouloir conclure - par la pratique et le partage communautaire. 

C'est donc une entreprise collective qui combine deux orientations orthogonales : occupation du temps et développement personnel, ces derniers participants à la construction et au développement d'un dictionnaire linguistique communautaire, base de données  multidimensionnelle  enchevêtrée  - en espérant de continuels élagages-mises à jour-corrections des extraits insérés. Tout ceci idéalement en développant et mettant en pratique un ordonnancement sémantico-taxinomique qui s'inspire de ce que nous savons de l'esprit qui est dans la matière.

Mais ne nous emballons pas. Voyons d'abord FLP comme un instrument de recherche, transversal et sérendipitaire, sur fond de délassement.  

Nous croyons au plaisir du lire, de la pensée, de la rêverie... de la curiosité qui avance par crans....  Pas assouvie, mais nourrie... souvent parce que le langage - c'est à dire tous les hommes rassemblés -, formule et matérialise pour un temps nos sentiments-sensations-idées, avant que chaque représentation personnelle (pas de représentations sans verbe) ne diverge et se développe plus avant à sa manière dans un corpus idiomatique jamais fixé. 

Nous pensons que l'esprit a soif de nouveau et répondons à cette appétence en proposant le double plaisir conjugué de la lecture et de la quête. Bon dieu quel bonheur de découvrir des choses parce que formulées jusqu'à nous paraitre intelligibles !

Auteur: Mg

Info: mars, avril 2023

[ prospective ] [ alcènes et alcynes  ] [ gnose ]

intelligence artificielle

Cinq indices pour repérer les contenus écrits par ChatGPT, Bard ou d'autres robots conversationnels

Voici des astuces pour détecter ces textes qui ne sont pas écrits par des humaines.

1) Elles font des répétitions (mais pas de fautes)

Donc Si vous trouvez une coquille (faute de frappe, de grammaire, etc.) dans un texte, il s'agit d'un bon moyen de voir que l'article que vous lisez a été au minimum retouché par un être humain. En revanche, les articles rédigés par une IA sans supervision humaine sont souvent truffés de répétitions. L'écriture générative a en effet tendance à reproduire les mêmes termes et structures de phrases – même si c'est de moins en moins le cas. Les IA sont de plus en plus performantes et leurs utilisateurs savent également de mieux en mieux les utiliser pour contourner ces écueils.

Des logiciels ont même été développés afin de rendre encore plus humains les textes écrits par une IA. Le plus connu s'appelle Undetectable.ai et permet "d'humaniser" les textes artificiels en les confrontant aux principaux détecteurs d'IA qui existent. De fait, ces détecteurs deviennent de moins en moins fiables. "Open AI [l'entreprise créatrice de ChatGPT] a récemment abandonné son détecteur, car ça ne marche pas", fait remarquer Virginie Mathivet, spécialiste en la matière.

2 Elles sont capables d'affirmer des absurdités

Les IA sont très performantes pour les tâches très codifiées, comme l'orthographe, mais elles peuvent affirmer des absurdités sans sourciller. "Si vous demandez à une IA d'écrire une recette d'omelette aux œufs de vache, elle peut tout à fait le faire." Indique Amélie Cordier, ingénieure spécialiste des IA. 

Les sites qui utilisent des IA pour produire des articles à la chaîne, à partir de contenus trouvés sur internet, sont souvent confrontés à ce problème. Récemment, le site The Portal, qui traite de l'actualité du jeu vidéo, s'est fait épingler sur Twitter par le journaliste Grégory Rozières. Certains articles contiennent en effet de fausses informations grossières, car l'IA qui les rédige a repris au premier degré des blagues trouvées sur Reddit.

Lorsque vous lisez un article et qu'une information semble absurde, ou qu'un chiffre vous paraît démesuré, cela peut donc être la marque d'une rédaction non-humaine. Pour s'en assurer, le mieux est alors de vérifier l'information douteuse grâce à d'autres sources de confiance. "Cela revient à faire du fact-checking, c'est à l'humain d'avoir un regard critique", commente Virginie Mathivet.

3) Elles font preuve d'une productivité inhumaine

La rédaction par IA est encore loin d'être un gage de qualité, mais permet de produire un très grand nombre d'articles en un temps record. Prudence donc face aux sites qui publient quotidiennement une quantité faramineuse d'articles, sans pour autant employer de nombreuses personnes. "Si on voit qu'un blog publie 200 articles par jour sous le même nom, c'est un indice", explique Virginie Mathivet. Certains articles écrits par des robots sont signés par un nom, comme s'ils avaient été rédigés par une personne. Si cette signature semble trop prolifique, l'utilisation d'une IA est à suspecter fortement. Sur le site The Portal, déjà cité plus haut, un même "journaliste" a ainsi signé près de 7 000 articles en seulement neuf jours.

De plus, si les articles entre eux comportent de nombreuses similitudes dans leur forme et leur structure, il y a fort à parier que ceux-ci soient rédigés automatiquement. Les IA ont en effet tendance à produire des contenus très homogènes, surtout s'ils sont créés à partir de la même consigne utilisée en boucle. "L'IA imite, c'est la façon par laquelle elle fonctionne. Elle homogénéise un peu tout", fait remarquer Amélie Cordier.

4 Elles écrivent mal et citent rarement leurs source

Même si elles signent parfois d'un nom humain, les IA ne peuvent pas incarner leurs articles de la même manière qu'un journaliste en chair et en os. Si un journaliste n'a strictement aucune existence en ligne en dehors de sa page auteur, cela peut faire partie des indices qui laissent à penser à une rédaction par IA. Enfin, les articles publiés grâce à une IA ont souvent un ton très factuel, assez désincarné. Les IA citent très rarement leurs sources et ne font jamais intervenir de personne humaine sous forme de citation comme dans un article de presse.

Elles sont en revanche tout à fait capables d'en inventer si on leur demande de le faire. Dans un numéro paru en avril 2023, le magazine people allemand Die Aktuelle a poussé le vice jusqu'à publier une fausse interview exclusive de Michael Schumacher, générée par une AI, comme le raconte le site spécialisé Numerama. La famille de l'ancien champion de Formule 1 a porté plainte et la rédactrice en chef du magazine a finalement été limogée.

L'IA peut cependant être un outil intéressant, tant qu'elle reste sous supervision humaine. Le journaliste Jean Rognetta, créateur de la newsletter Qant, a quotidiennement recours à l'IA. Selon lui, il n'est "plus possible de reconnaître avec certitude un article écrit par une IA, si ce n'est que c'est souvent du mauvais journalisme". S'il utilise l'IA pour écrire sa newsletter, Jean Rognetta reste en effet convaincu de la nécessité d'effectuer une relecture et une correction humaine. "Notre newsletter est écrite avec, et non par une IA", martèle-t-il. Une approche qui pourrait bientôt se généraliser à d'autres journaux. Le 19 juillet dernier, le New York Times annonçait dans ses pages qu'un outil d'IA, destiné à automatiser certaines tâches effectuées par ses journalistes, était en cours de développement par Google.

5 Elles seront bientôt signalées par un filigrane

Face à la difficulté de plus en plus grande de détecter les contenus générés via une IA, l'Union européenne a adopté en juin dernier le "AI Act", avec l'objectif de réguler le secteur. A partir de l'application de la nouvelle réglementation, pas prévue avant 2026, les contenus générés par IA devront être signalés par un "watermark" (une signature en filigrane) indiquant clairement qu'ils n'ont pas été créés par un humain.

La forme de ce watermark n'est cependant pas encore entièrement définie. Il pourrait prendre la forme d'une phrase d'avertissement ou être dissimulé dans le texte, afin d'être moins facilement effaçable par les utilisateurs. Open AI a récemment annoncé travailler sur un watermark invisible. Comment ? Une récente étude (PDF) de l'université du Maryland propose par exemple que les IA soient programmées pour utiliser plus fréquemment une "liste spéciale" de mots définie à l'avance, permettant aux logiciels de détection d'être plus efficaces.

"Il y a de bonnes intentions au niveau de l'UE et des éditeurs, mais le problème reste la question de la mise en œuvre", estime Amélie Cordier. Si la régulation peut se mettre en place facilement pour les plus gros acteurs comme Open AI, Google, etc., elle sera impossible à imposer aux petites entités qui pullulent.

"Si l'utilisateur a le choix entre un logiciel avec 'watermark', ou un logiciel gratuit indétectable, la régulation risque d'être inefficace."

Une opinion que partage Virginie Mathivet, particulièrement en ce qui concerne les "fake news". "Une personne qui veut faire de la désinformation fera en sorte de ne pas avoir de watermark", conclut-elle.

Auteur: Internet

Info: https://www.francetvinfo.fr/, 2 sept 2023, Pauline Lecouvé

[ homme-machine ] [ machine-homme ]

intelligence artificielle

La vérité sur la soupe acronymique de l'IA (ANI, AGI, ASI)

(désambiguïser le jargon et les mythes qui entourent l'IA.)

L'IA est souvent expliquée à l'aide des catégories suivantes : intelligence artificielle étroite (ANI), intelligence artificielle générale (AGI) et superintelligence artificielle (ASI)[1]. Bien que ce cadre conceptuel étrange n'apporte aucune valeur réelle, il se retrouve dans de nombreuses discussions[2]. Si vous n'êtes pas familier avec ces catégories, considérez-vous chanceux et passez à un autre article, plus conséquent. Sinon, je vous invite à poursuivre votre lecture.

Tout d'abord, déplorer les catégorisations - comme je m'apprête à le faire - n'a qu'une valeur limitée car les catégories sont arbitrairement similaires et distinctes, en fonction de la manière dont nous classons les choses. Par exemple, le théorème du vilain petit canard démontre que les cygnes et les canetons sont identiques si l'on souhaite manipuler les propriétés à des fins de comparaison. Toutes les différences n'ont pas de sens si nous n'avons pas de connaissances préalables sur ces différences. Hélas, cet article décortique ces catégories suspectes d'un point de vue commercial.

L'intelligence artificielle étroite (ANI) est souvent confondue avec l'intelligence artificielle faible. John Searle, philosophe et professeur à l'université de Californie, a expliqué dans son article fondateur de 1980, "Minds, Brains, and Programs", que l'intelligence artificielle faible serait toute solution à la fois étroite et ressemblant superficiellement à l'intelligence. Searle explique qu'une telle recherche serait utile pour tester des hypothèses sur des segments d'esprits mais ne serait pas des esprits[3]. L'ANI réduit cela de moitié et permet aux chercheurs de se concentrer sur l'étroitesse et la superficialité et d'ignorer les hypothèses sur les esprits. En d'autres termes, l'ANI purge l'intelligence et les esprits et rend l'intelligence artificielle "possible" sans rien faire. Après tout, tout est étroit, et si l'on louche suffisamment, tout peut ressembler superficiellement à de l'intelligence.

L'intelligence artificielle générale (AGI) est la solution idéalisée que beaucoup imaginent lorsqu'ils pensent à l'IA. Alors que les chercheurs travaillent plus sur l'étroitesse et la superficialité, ils parlent de l'AGI, comme une représentation histoirique, d'une IA unique qui remonte aux années 1950, avec un renouveau au cours de la dernière décennie. L'AGI implique deux choses à propos d'une solution qui ne devraient pas s'appliquer à la résolution de problèmes centrés sur l'entreprise. Primo, un tel programme possède l'aptitude générale à l'intelligence humaine (voire toute l'intelligence humaine). Deuxio l'AGI peut résoudre des problèmes généraux ou remplir une ardoise vierge, ce qui signifie que toute connaissance d'un problème est rhétorique et indépendante d'une stratégie de résolution de ce problème[4]. Au lieu de cela, la connaissance dépend d'une aptitude vague et mal définie liée à la structure multidimensionnelle de l'intelligence naturelle. Si cela semble ostentatoire, c'est parce que c'est le cas.

La superintelligence artificielle (ASI) est un sous-produit de la réalisation de l'objectif de l'AGI. L'idée communément admise est que l'intelligence générale déclenchera une "explosion de l'intelligence" qui entraînera rapidement l'apparition de la superintelligence. On pense que l'ASI est "possible" en raison de l'auto-amélioration récursive, dont les limites ne sont limitées que par l'imagination débridée d'un programme. L'ASI s'accélère pour atteindre et dépasser rapidement l'intelligence collective de l'humanité. Le seul problème pour ASI est qu'il n'y a plus de problèmes. Quand ASI résout un problème, elle en demande un autre avec le dynamisme d'un Newton au berceau. Une accélération de ce type se demandera quelle est la prochaine étape à l'infini, jusqu'à ce que les lois de la physique ou de l'informatique théorique s'imposent.

Nick Bostrom, chercheur à l'Université d'Oxford, affirme que nous aurons atteint l'ASI lorsque les machines sont plus intelligentes que les meilleurs humains dans tous les domaines, y compris la créativité scientifique, la sagesse générale et les compétences sociales[5]. La description de l'ASI par Bostrom a une signification religieuse. Comme leurs homologues religieux, les adeptes de l'ASI prédisent même des dates précises auxquelles le second avènement révélera notre sauveur. Curieusement, Bostrom n'est pas en mesure d'expliquer comment créer une intelligence artificielle. Son argument est régressif et dépend de lui-même pour son explication. Qu'est-ce qui créera l'ASI ? Eh bien, l'AGI. Qui créera l'AGI ? Quelqu'un d'autre, bien sûr. Les catégories d'IA suggèrent un faux continuum à l'extrémité duquel se trouve l'ASI, et personne ne semble particulièrement contrarié par son ignorance. Cependant, le fanatisme est un processus d'innovation douteux.

Une partie de notre problème collectif lorsque nous parlons d'IA est que nous ancrons notre pensée dans des dichotomies prévalentes mais inutiles[6]. Les fausses dichotomies créent un sentiment artificiel qu'il existe une alternative. L'ANI, l'AGI et l'ASI suggèrent un faux équilibre entre diverses technologies en présentant plusieurs aspects d'un argument qui n'existe pas. Même si nous acceptons la définition de l'ANI et ignorons sa trivialité, l'AGI et l'ASI n'ont rien de convaincant. Mentionner quelque chose qui n'existera pas pour évaluer la technologie d'aujourd'hui avec un nom plus accrocheur comme ANI est étrange. Nous ne comparons pas les oiseaux aux griffons, les chevaux aux licornes ou les poissons aux serpents de mer. Pourquoi comparerions-nous (ou mettrions-nous à l'échelle) l'informatique à l'intelligence humaine ou à l'intelligence de tous les humains ?

Toute explication qui inclut l'AGI ou l'ASI déforme la réalité. L'ancrage est un biais cognitif dans lequel un individu se fie trop à un élément d'information initial (connu sous le nom d'"ancre") lorsqu'il prend des décisions. Des études ont montré qu'il est difficile d'éviter l'ancrage, même en le recherchant[7]. Même si nous reconnaissons que l'AGI et l'ASI sont significativement erronées ou mal placées, elles peuvent encore déformer la réalité et créer des désalignements. Nous ne devons pas nous laisser abuser par une fausse dichotomie et un faux équilibre.

L'IA ne se résume pas à trois choses. Ce n'est pas quelque chose qui s'échelonne en fonction de l'"intelligence" ou qui se range proprement dans trois catégories. Ces catégories ne délimitent pas des technologies spécifiques, ne mettent pas en évidence des domaines de recherche ou ne représentent pas un continuum où l'on commence par travailler sur l'ANI et où l'on termine avec l'ASI. Elles sont absurdes. L'IA est une chose : un objectif singulier et sans précédent de recréer l'intelligence ex nihilo. Cependant, cet objectif est en décalage permanent avec le monde des affaires.

Les objectifs commerciaux ne peuvent pas être totalisés et absorber tout ce qui les entoure, car la communication d'entreprise, qui comprend toutes les stratégies, n'est efficace que lorsqu'elle ne peut pas être mal comprise. À moins que vous n'envisagiez d'aligner votre entreprise sur l'objectif unique et sans précédent de l'IA, vous devez faire attention lorsque vous appelez vos objectifs "IA", car vous ne pouvez pas dire "IA" de nos jours si vous voulez être compris. Comme nous appelons de plus en plus de choses "IA", la tâche de communiquer un but et une direction devient encore plus difficile. Cependant, dire ANI, AGI ou ASI n'arrange pas les choses. Cela nuit à la communication. Le meilleur conseil que l'on puisse donner aux responsables techniques est d'éviter les faux continuums, les fausses dichotomies et les faux équilibres. Comme l'explique Jay Rosen, critique des médias, en empruntant une phrase au philosophe américain Thomas Nagel, "le faux équilibre est un point de vue de nulle part'".

Auteur: Heimann Richard

Info: 3 novembre 2022

[ limitation consumériste ] [ rationalisation restrictive ] [ normalisation commerciale ] [ délimitation normative ] [ bridage marchand ] [ chambre chinoise mercantile ] [ impossibilité holistique ]

neurologie

Construire de meilleures cartes mentales

Des techniques innovantes d'analyse de la fonction et de la structure cérébrales révèlent des détails remarquables de l'architecture neuronale, offrant ainsi de nouvelles pistes pour le diagnostic et le traitement des maladies cérébrales.

Bien que le cerveau humain soit un objet de fascination scientifique depuis des siècles, nous ne faisons qu'effleurer la surface en termes de compréhension de sa fonctionnalité et de sa complexité. Nous connaissons bien les zones fonctionnelles générales du cerveau, mais la manière dont ce réseau interconnecté de neurones traite et transmet les informations pour donner naissance à la pensée et à la mémoire reste un domaine de recherche très actif.

L'étude du fonctionnement du cerveau au niveau physiologique fondamental est l'un des domaines de recherche les plus difficiles, nécessitant de nouvelles méthodes d'expérimentation et de détection de l'activité cérébrale à l'échelle neuronale. Les progrès récents des techniques d'imagerie cérébrale et la compréhension de la structure fine du cerveau ont permis d'explorer les fonctions cérébrales d'une nouvelle manière. Ces découvertes ont des répercussions sur la santé du cerveau et l'intelligence artificielle.

Cerveau/ESPRITS et au-delà

Les projets japonais Brain Mapping by Integrated Neurotechnologies for Disease Studies (Brain/MINDS) et Strategic International Brain Science Research Promotion Program (Brain/MINDS Beyond), qui font partie de plusieurs projets nationaux de recherche à grande échelle sur le cerveau lancés ces dernières années dans le monde entier, visent à étudier les circuits neuronaux qui sous-tendent les fonctions cérébrales supérieures. Il s'agit d'initiatives nationales auxquelles participent des dizaines d'institutions, chacune spécialisée dans un domaine particulier de l'étude du cerveau.

L'étude des primates non humains à l'Université de Tokyo et à l'Institut national des sciences et technologies quantiques (QST) est un domaine qui apporte de nouvelles connaissances sur l'architecture du cerveau.

"Lorsqu'il s'agit de comprendre le cerveau humain et les troubles qui peuvent l'affecter, seuls les autres primates partagent nos fonctions supérieures, telles qu'un cortex visuel hiérarchisé et un cortex préfrontal hautement développé responsable de la fonction exécutive et de la prise de décision", explique Takafumi Minamimoto, qui dirige le groupe des systèmes et circuits neuronaux du département d'imagerie cérébrale fonctionnelle de l'Institut national des sciences et technologies quantiques.

"La recherche sur le cerveau des primates est difficile et coûteuse, mais indispensable. Elle nous permet de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau, ce qui peut nous aider à comprendre et à traiter les troubles cérébraux chez l'homme".

L'équipe de Minamimoto se concentre sur le développement de méthodes plus précises d'analyse des fonctions cérébrales. Leur plus grande réussite a été la mise au point d'une méthode chimiogénétique pour désactiver l'activité cérébrale au niveau d'un neurone unique, combinée à la tomographie par émission de positrons (TEP) - une technique d'imagerie pour des molécules spécifiques. Cela a permis de visualiser non seulement l'activité des neurones des primates, mais aussi leur connexion avec d'autres zones du cerveau.

"Avec la chimiogénétique, nous injectons une solution virale inoffensive dans une zone spécifique du cerveau pour modifier génétiquement les neurones afin de les rendre sensibles à un produit chimique suppresseur", explique Minamimoto. "Nous pouvons ensuite injecter le suppresseur afin d'éteindre les neurones modifiés pendant plusieurs heures".

L'équipe a récemment mis au point un produit chimique suppresseur 100 fois plus efficace, ce qui lui permet d'injecter de minuscules doses de ce suppresseur pour affecter sélectivement des groupes individuels de neurones et leurs connexions axonales. Ils ont utilisé cette technique pour réduire au silence des connexions spécifiques afin de découvrir les circuits responsables de la mémoire de travail et de la prise de décision.

Cette approche est également prometteuse pour le traitement des troubles cérébraux chez l'homme. Par exemple, comme modèle potentiel de traitement chez l'homme, le groupe a récemment rapporté que la chimiogénétique peut supprimer les crises d'épilepsie chez les macaques.

Le système visuel

Une autre équipe, située à l'université de Tokyo et dirigée par Kenichi Ohki, étudie la manière dont les informations visuelles sont traitées chez les primates, dont le cortex visuel est très développé et hiérarchisé. Les recherches du groupe sur les ouistitis utilisent une technique d'imagerie calcique à haute sensibilité qui permet de visualiser la façon dont des parties spécifiques du cerveau réagissent à différents stimuli.

"L'imagerie au calcium est une technique utilisée depuis longtemps pour observer le fonctionnement du cerveau chez les souris, mais elle n'était pas assez sensible pour visualiser des groupes discrets de neurones chez les primates avec la même qualité que chez les souris", explique M. Ohki. "En collaboration avec Tetsuo Yamamori du RIKEN, nous avons mis au point une méthode améliorée qui a augmenté de manière significative l'expression de la protéine fluorescente GCaMP6 dans le cerveau des primates, ce qui, combiné à l'imagerie à deux photons basée sur le laser, nous permet de visualiser l'activité des neurones avec une étonnante précision dans des détails.

Le système visuel représente plus de la moitié du cortex cérébral chez les primates et se constitue vie une hiérarchie élaborée d'étapes de traitement de l'information. Il existe des zones distinctes qui traitent les motifs et les angles, par exemple, et les recherches d'Ohki ont montré que les neurones se déclenchent selon des schémas coordonnés sensibles à ces différents stimuli, avec des fonctionnalités différentes au niveau cellulaire.

"L'une des conclusions fascinantes de nos travaux est que la hiérarchie du système visuel semble traiter le bruit dans une direction opposée à celle dont les réseaux neuronaux artificiels traitent généralement les stimuli sonores", explique Ohki. "Il serait intéressant de construire un réseau neuronal artificiel qui permette une telle méthode de traitement du bruit dans le système visuel des primates.

Le groupe de recherche d'Ohki étudie en détail la façon dont le bruit est traité dans ces connexions cortico-corticales, qui semblent fondamentales pour le fonctionnement du cerveau chez les primates. Ces connexions peuvent également expliquer la plasticité du cerveau et la façon dont différentes zones peuvent être enrôlées pour le traitement de l'information si la connexion primaire est entravée.

"Par exemple, nous avons découvert que le développement du système visuel se produit chez le nouveau-né à la suite d'une activité ondulatoire à travers la rétine, qui stimule les connexions thalamo-corticales qui construisent cette structure hiérarchique", explique Ohki4.

Sans ces stimuli, les connexions ne peuvent pas se développer du cortex visuel primaire vers le cortex visuel supérieur. Par ailleurs, si ces connexions ne se développent pas, on peut s'attendre à ce que des connexions alternatives soient établies à partir d'autres zones, telles que le cortex somatosensoriel, vers le cortex visuel supérieur. Ohki suggère que cela pourrait également expliquer comment les patients aveugles utilisent le cortex visuel pour "lire" le braille, bien qu'il s'agisse d'une fonction tactile.

"Les résultats de nos études sur les primates fournissent des indications précieuses sur les troubles neuropsychiatriques humains, en particulier ceux qui sont liés à une mauvaise communication dans le cerveau. Nos techniques seront utiles pour orienter la recherche spécifique et transposer les connaissances des primates à l'homme", déclare M. Minamimoto.

"Nous espérons partager ces connaissances et cette technologie avec le monde entier et collaborer avec d'autres groupes pour faire avancer ce domaine important de la recherche sur le cerveau.

Auteur: Internet

Info: https://www.nature.com, article publicitaire, Réf : Nagai, Y. et al. Nat. Comm. 7, 13605 (2016), Neuro. 23, 1157-1167 (2020), Miyakawa, N. et al. Nat 608, 578-585 (2022). Comm. 14, 971 (2023)

[ visualisation ] [ primatocentrisme ]

médecine

L'intelligence artificielle peut prédire l'activité sur et hors cible des outils CRISPR qui ciblent l'ARN au lieu de l'ADN, selon une nouvelle recherche publiée dans Nature Biotechnology.

L'étude menée par des chercheurs de l'université de New York, de l'université Columbia et du New York Genome Center associe un modèle d'apprentissage profond à des écrans CRISPR pour contrôler l'expression des gènes humains de différentes manières, comme si l'on appuyait sur un interrupteur pour les éteindre complètement ou si l'on utilisait un bouton d'atténuation pour réduire partiellement leur activité. Ces contrôles précis des gènes pourraient être utilisés pour développer de nouvelles thérapies basées sur CRISPR.

CRISPR est une technologie d'édition de gènes qui a de nombreuses applications en biomédecine et au-delà, du traitement de la drépanocytose à la fabrication de feuilles de moutarde plus savoureuses. Elle fonctionne souvent en ciblant l'ADN à l'aide d'une enzyme appelée Cas9. Ces dernières années, les scientifiques ont découvert un autre type de CRISPR qui cible l'ARN à l'aide d'une enzyme appelée Cas13.

Les CRISPR ciblant l'ARN peuvent être utilisés dans un large éventail d'applications, notamment l'édition de l'ARN, l'élimination de l'ARN pour bloquer l'expression d'un gène particulier et le criblage à haut débit pour déterminer les candidats médicaments prometteurs. Des chercheurs de l'Université de New York et du New York Genome Center ont créé une plateforme de criblage CRISPR ciblant l'ARN et utilisant Cas13 pour mieux comprendre la régulation de l'ARN et identifier la fonction des ARN non codants. L'ARN étant le principal matériel génétique des virus, notamment du SRAS-CoV-2 et de la grippe, les CRISPR ciblant l'ARN sont également prometteurs pour le développement de nouvelles méthodes de prévention ou de traitement des infections virales. Par ailleurs, dans les cellules humaines, lorsqu'un gène est exprimé, l'une des premières étapes est la création d'ARN à partir de l'ADN du génome.

L'un des principaux objectifs de l'étude est de maximiser l'activité des CRISPR ciblant l'ARN sur l'ARN cible prévu et de minimiser l'activité sur d'autres ARN qui pourraient avoir des effets secondaires préjudiciables pour la cellule. L'activité hors cible comprend à la fois les mésappariements entre l'ARN guide et l'ARN cible, ainsi que les mutations d'insertion et de délétion. 

Les études antérieures sur les CRISPR ciblant l'ARN se sont concentrées uniquement sur l'activité sur la cible et les mésappariements ; la prédiction de l'activité hors cible, en particulier les mutations d'insertion et de délétion, n'a pas fait l'objet d'études approfondies. Dans les populations humaines, environ une mutation sur cinq est une insertion ou une délétion ; il s'agit donc d'un type important de cibles potentielles à prendre en compte dans la conception des CRISPR.

"À l'instar des CRISPR ciblant l'ADN tels que Cas9, nous prévoyons que les CRISPR ciblant l'ARN tels que Cas13 auront un impact considérable sur la biologie moléculaire et les applications biomédicales dans les années à venir", a déclaré Neville Sanjana, professeur agrégé de biologie à l'université de New York, professeur agrégé de neurosciences et de physiologie à l'école de médecine Grossman de l'université de New York, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude. "La prédiction précise des guides et l'identification hors cible seront d'une grande valeur pour ce nouveau domaine de développement et pour les thérapies.

Dans leur étude publiée dans Nature Biotechnology, Sanjana et ses collègues ont effectué une série de criblages CRISPR de ciblage de l'ARN dans des cellules humaines. Ils ont mesuré l'activité de 200 000 ARN guides ciblant des gènes essentiels dans les cellules humaines, y compris les ARN guides "parfaitement adaptés" et les désadaptations, insertions et suppressions hors cible.

Le laboratoire de Sanjana s'est associé à celui de David Knowles, expert en apprentissage automatique, pour concevoir un modèle d'apprentissage profond baptisé TIGER (Targeted Inhibition of Gene Expression via guide RNA design) qui a été entraîné sur les données des cribles CRISPR. En comparant les prédictions générées par le modèle d'apprentissage profond et les tests en laboratoire sur des cellules humaines, TIGER a été capable de prédire l'activité sur cible et hors cible, surpassant les modèles précédents développés pour la conception de guides sur cible Cas13 et fournissant le premier outil de prédiction de l'activité hors cible des CRISPR ciblant l'ARN.

"L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond montrent leur force en génomique parce qu'ils peuvent tirer parti des énormes ensembles de données qui peuvent maintenant être générés par les expériences modernes à haut débit. Il est important de noter que nous avons également pu utiliser l'"apprentissage automatique interprétable" pour comprendre pourquoi le modèle prédit qu'un guide spécifique fonctionnera bien", a déclaré M. Knowles, professeur adjoint d'informatique et de biologie des systèmes à la School of Engineering and Applied Science de l'université Columbia, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude.

"Nos recherches antérieures ont montré comment concevoir des guides Cas13 capables d'éliminer un ARN particulier. Avec TIGER, nous pouvons maintenant concevoir des guides Cas13 qui trouvent un équilibre entre l'élimination sur la cible et l'évitement de l'activité hors cible", a déclaré Hans-Hermann (Harm) Wessels, coauteur de l'étude et scientifique principal au New York Genome Center, qui était auparavant chercheur postdoctoral dans le laboratoire de Sanjana.

 Les chercheurs ont également démontré que les prédictions hors cible de TIGER peuvent être utilisées pour moduler précisément le dosage des gènes - la quantité d'un gène particulier qui est exprimée - en permettant l'inhibition partielle de l'expression des gènes dans les cellules avec des guides de mésappariement. Cela peut être utile pour les maladies dans lesquelles il y a trop de copies d'un gène, comme le syndrome de Down, certaines formes de schizophrénie, la maladie de Charcot-Marie-Tooth (une maladie nerveuse héréditaire), ou dans les cancers où l'expression aberrante d'un gène peut conduire à une croissance incontrôlée de la tumeur.

Notre modèle d'apprentissage profond peut nous indiquer non seulement comment concevoir un ARN guide qui supprime complètement un transcrit, mais aussi comment le "régler", par exemple en lui faisant produire seulement 70 % du transcrit d'un gène spécifique", a déclaré Andrew Stirn, doctorant à Columbia Engineering et au New York Genome Center, et coauteur de l'étude.

En associant l'intelligence artificielle à un crible CRISPR ciblant l'ARN, les chercheurs pensent que les prédictions de TIGER permettront d'éviter une activité CRISPR hors cible indésirable et de stimuler le développement d'une nouvelle génération de thérapies ciblant l'ARN.

"À mesure que nous recueillons des ensembles de données plus importants à partir des cribles CRISPR, les possibilités d'appliquer des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués sont de plus en plus rapides. Nous avons la chance d'avoir le laboratoire de David à côté du nôtre pour faciliter cette merveilleuse collaboration interdisciplinaire. Grâce à TIGER, nous pouvons prédire les cibles non ciblées et moduler avec précision le dosage des gènes, ce qui ouvre la voie à de nouvelles applications passionnantes pour les CRISPR ciblant l'ARN dans le domaine de la biomédecine", a déclaré Sanjana.

Cette dernière étude fait progresser la large applicabilité des CRISPR ciblant l'ARN pour la génétique humaine et la découverte de médicaments, en s'appuyant sur les travaux antérieurs de l'équipe de l'Université de New York pour développer des règles de conception de l'ARN guide, cibler les ARN dans divers organismes, y compris des virus comme le SRAS-CoV-2, concevoir des protéines et des ARN thérapeutiques, et exploiter la biologie de la cellule unique pour révéler des combinaisons synergiques de médicaments contre la leucémie.

Auteur: Internet

Info: L'IA combinée à CRISPR contrôle précisément l'expression des gènes par l'Université de New York. https://phys.org/, 3 juillet 2023 - Nature Biotechnology. Prediction of on-target and off-target activity of CRISPR-Cas13d guide RNAs using deep learning, Nature Biotechnology (2023). DOI: 10.1038/s41587-023-01830-8

[ génie génétique ]

homme-machine

Les progrès récents de l'intelligence artificielle (IA), notamment avec ChatGPT en novembre 2022, ont suscité interrogations, espoirs et craintes, menant à des auditions par le Congrès américain et l'adoption d'une réglementation par l'UE au printemps 2023. 

Dans les parlements comme sur les réseaux sociaux, les rapides progrès de l’IA animent les discussions. À l’avenir, à quels impacts faut-il s’attendre sur notre société ? Pour tenter de répondre à cette question de manière dépassionnée, nous proposons de regarder ce qui s’est passé dans un secteur qui a déjà connu l’arrivée et la victoire de l’IA sur les capacités humaines : les échecs. La machine y a en effet un niveau supérieur à celui des humains depuis maintenant plus d’un quart de siècle.

Pourquoi le jeu d’échecs comme indicateur ?

Depuis les débuts de l’informatique, les échecs ont été utilisés comme un indicateur des progrès logiciels et matériels. C’est un jeu intéressant à de multiples niveaux pour étudier les impacts des IA sur la société :

1 C’est une activité intellectuelle qui demande différentes compétences : visualisation spatiale, mémoire, calcul mental, créativité, capacité d’adaptation, etc., compétences sur lesquelles l’IA vient concurrencer l’esprit humain.

2 Le jeu n’a pas changé depuis des siècles. Les règles sont bien établies et cela donne une base stable pour étudier l’évolution des joueurs.

3  Il est possible de mesurer la force des machines de manière objective et de comparer ce niveau à celui des humains avec le classement Elo.

4 Le champ d’études est restreint : il est clair que les échecs ne sont qu’un tout petit aspect de la vie, mais c’est justement le but. Cette étroitesse du sujet permet de mieux cibler les impacts des IA sur la vie courante.

5  Les IA ont dépassé le niveau des meilleurs joueurs humains depuis plus de 20 ans. Il est donc possible de voir quels ont été les impacts concrets sur le jeu d’échecs et la vie de sa communauté, qui peut être vue comme un microcosme de la société. On peut également étudier ces impacts en regard de la progression des IA au cours du temps.

Explorons quelles ont été les évolutions dans le monde des échecs depuis que Gary Kasparov, alors champion du monde en titre, a perdu une partie contre Deep Blue en 1996, puis le match revanche joué en 1997. Nous allons passer en revue plusieurs thèmes qui reviennent dans la discussion sur les risques liés aux IA et voir ce qu’il en a été de ces spéculations dans le domaine particulier des échecs.

Les performances de l’IA vont-elles continuer à augmenter toujours plus vite ?

Il existe deux grandes écoles pour programmer un logiciel d’échecs : pendant longtemps, seule la force brute fonctionnait. Il s’agissait essentiellement de calculer le plus vite possible pour avoir un arbre de coups plus profonds, c’est-à-dire capable d’anticiper la partie plus loin dans le futur.

(Image : À partir d’une position initiale, l’ordinateur calcule un ensemble de possibilités, à une certaine profondeur, c’est-à-dire un nombre de coups futurs dans la partie.)

Aujourd’hui, la force brute est mise en concurrence avec des techniques d’IA issues des réseaux de neurones. En 2018, la filiale de Google DeepMind a produit AlphaZero, une IA d’apprentissage profond par réseau de neurones artificiels, qui a appris tout seul en jouant contre lui-même aux échecs. Parmi les logiciels les plus puissants de nos jours, il est remarquable que LC0, qui est une IA par réseau de neurones, et Stockfish, qui est essentiellement un logiciel de calcul par force brute, aient tous les deux des résultats similaires. Dans le dernier classement de l’Association suédoise des échecs sur  ordinateur (SSDF), ils ne sont séparés que de 4 points Elo : 3 582 pour LC0 contre 3 586 pour Stockfish. Ces deux manières totalement différentes d’implanter un moteur d’échecs sont virtuellement indistinguables en termes de force.

En termes de points Elo, la progression des machines a été linéaire. Le graphique suivant donne le niveau du meilleur logiciel chaque année selon le classement SSDF qui a commencé depuis le milieu des années 1980. Le meilleur logiciel actuel, LC0, en est à 3586, ce qui prolonge la figure comme on pourrait s’y attendre.

(Image : courbe du classement ELO )

Cette progression linéaire est en fait le reflet d’une progression assez lente des logiciels. En effet, le progrès en puissance de calcul est, lui, exponentiel. C’est la célèbre loi de Moore qui stipule que les puissances de calcul des ordinateurs doublent tous les dix-huit mois.

Cependant, Ken Thompson, informaticien américain ayant travaillé dans les années 80 sur Belle, à l’époque le meilleur programme d’échecs, avait expérimentalement constaté qu’une augmentation exponentielle de puissance de calcul conduisait à une augmentation linéaire de la force des logiciels, telle qu’elle a été observée ces dernières dizaines d’années. En effet, le fait d’ajouter un coup supplémentaire de profondeur de calcul implique de calculer bien plus de nouvelles positions. On voit ainsi que l’arbre des coups possibles est de plus en plus large à chaque étape.

Les progrès des IA en tant que tels semblent donc faibles : même si elles ne progressaient pas, on observerait quand même une progression de la force des logiciels du simple fait de l’amélioration de la puissance de calcul des machines. On ne peut donc pas accorder aux progrès de l’IA tout le crédit de l’amélioration constante des ordinateurs aux échecs.

La réception par la communauté de joueurs d’échecs

Avec l’arrivée de machines puissantes dans le monde de l'échiquier, la communauté a nécessairement évolué. Ce point est moins scientifique mais est peut-être le plus important. Observons quelles ont été ces évolutions.

" Pourquoi les gens continueraient-ils de jouer aux échecs ? " Cette question se posait réellement juste après la défaite de Kasparov, alors que le futur des échecs amateurs et professionnels paraissait sombre. Il se trouve que les humains préfèrent jouer contre d’autres humains et sont toujours intéressés par le spectacle de forts grands maîtres jouant entre eux, et ce même si les machines peuvent déceler leurs erreurs en temps réel. Le prestige des joueurs d’échecs de haut niveau n’a pas été diminué par le fait que les machines soient capables de les battre.

Le style de jeu a quant à lui été impacté à de nombreux niveaux. Essentiellement, les joueurs se sont rendu compte qu’il y avait beaucoup plus d’approches possibles du jeu qu’on le pensait. C’est l’académisme, les règles rigides, qui en ont pris un coup. Encore faut-il réussir à analyser les choix faits par les machines. Les IA sont par ailleurs très fortes pour pointer les erreurs tactiques, c’est-à-dire les erreurs de calcul sur de courtes séquences. En ligne, il est possible d’analyser les parties de manière quasi instantanée. C’est un peu l’équivalent d’avoir un professeur particulier à portée de main. Cela a sûrement contribué à une augmentation du niveau général des joueurs humains et à la démocratisation du jeu ces dernières années. Pour le moment, les IA n’arrivent pas à prodiguer de bons conseils en stratégie, c’est-à-dire des considérations à plus long terme dans la partie. Il est possible que cela change avec les modèles de langage, tel que ChatGPT.

Les IA ont aussi introduit la possibilité de tricher. Il y a eu de nombreux scandales à ce propos, et on se doit de reconnaître qu’il n’a pas à ce jour de " bonne solution " pour gérer ce problème, qui rejoint les interrogations des professeurs, qui ne savent plus qui, de ChatGPT ou des étudiants, leur rendent les devoirs.

Conclusions temporaires

Cette revue rapide semble indiquer qu’à l’heure actuelle, la plupart des peurs exprimées vis-à-vis des IA ne sont pas expérimentalement justifiées. Le jeu d’échecs est un précédent historique intéressant pour étudier les impacts de ces nouvelles technologies quand leurs capacités se mettent à dépasser celles des humains. Bien sûr, cet exemple est très limité, et il n’est pas possible de le généraliser à l’ensemble de la société sans précaution. En particulier, les modèles d’IA qui jouent aux échecs ne sont pas des IA génératives, comme ChatGPT, qui sont celles qui font le plus parler d’elles récemment. Néanmoins, les échecs sont un exemple concret qui peut être utile pour mettre en perspective les risques associés aux IA et à l’influence notable qu’elles promettent d’avoir sur la société.

Auteur: Internet

Info: https://www.science-et-vie.com/ - Article issu de The Conversation, écrit par Frédéric Prost Maître de conférences en informatique, INSA Lyon – Université de Lyon 14 avril 2024

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