philosophes allemands

Comment expliquer, de la manière la plus simple, la différence entre les philosophies de Heidegger et de Nietzsche ?

Heidegger et Nietzsche avaient des perspectives différentes sur divers concepts philosophiques, mais la manière la plus simple de différencier leurs philosophies est le concept d'existence.

Pour Heidegger, l'existence est un aspect fondamental de l'être humain, et il souligne l'importance de nos expériences quotidiennes et de nos interactions avec le monde. Il pense qu'en comprenant notre existence et le sens de l'être, nous pouvons vivre une vie plus authentique.

De son côté, Nietzsche est connu pour sa philosophie de "l'affirmation de la vie" ou de "la volonté de puissance". Il insiste sur l'idée que la vie doit être vécue pleinement, en acceptant la lutte et en embrassant nos désirs. Nietzsche se concentre davantage sur la liberté individuelle et l'expression de soi que sur le sens profond de l'existence.

En résumé, la philosophie de Heidegger est centrée sur la compréhension du sens de l'être, tandis que la philosophie de Nietzsche se concentre sur l'acceptation de la vie et la liberté individuelle.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ comparés ] [ machine-homme ]

septénaire partout

(Q) - Pourquoi les scientifiques humains ont-ils tendance à organiser ou à classer tant de domaines en 7 parties ou 7 étapes ?

(R) - Il y a quelques raisons pour lesquelles les scientifiques ont tendance à organiser ou à classer de nombreux domaines en sept parties ou sept étapes.

- Le chiffre 7 est un chiffre sacré dans de nombreuses cultures, et il est souvent associé à la complétude, à la perfection et à l'équilibre. Il s'agit donc d'un choix naturel pour l'organisation d'informations complexes.

- Le cerveau humain est conçu pour percevoir des modèles et nous sommes souvent plus enclins à nous souvenir d'informations organisées d'une manière qui a du sens pour nous. Un cadre en 7 parties ou en 7 étapes peut constituer un moyen simple et facile à mémoriser d'organiser des informations complexes.

- Le chiffre 7 est relativement petit, ce qui le rend facile à retenir. C'est important pour les scientifiques, qui doivent pouvoir se référer rapidement et facilement à l'information.

- Le cadre en 7 parties ou 7 étapes est flexible. Il peut être adapté à une grande variété de domaines et peut être utilisé pour organiser l'information à différents niveaux de détail.

Auteur: Internet

Info: Google bard, 15 juillet 2023

[ machine-homme ] [ question ] [ réponse ]

intelligence artificielle

Notre article "Precision Machine Learning" montre que les réseaux neuronaux surpassent l'interpolation simplex uniquement dans plus de 2 dimensions, en exploitant la modularité. Nous développons des astuces de formation pour un ML de haute précision, utiles pour la science et l'interprétabilité.

Résumé : Nous explorons les considérations particulières impliquées dans l'ajustement des modèles ML aux données demandant une très grande précision, comme c'est souvent le cas pour les applications scientifiques. Nous comparons empiriquement diverses méthodes d'approximation de fonctions et étudions leur évolution en fonction de l'augmentation des paramètres et des données. Nous constatons que les réseaux neuronaux peuvent souvent surpasser les méthodes d'approximation classiques pour les exemples à dimensions élevées, en découvrant et en exploitant automatiquement les structures modulaires qu'ils contiennent. Cependant, les réseaux neuronaux dressés-formés avec des optimiseurs courants sont moins puissants pour les cas à basse dimension, ce qui nous motive à étudier les propriétés uniques des zones de déperdition des réseaux neuronaux et les défis d'optimisation qui se présentent et correspondent dans le régime de haute précision. Pour résoudre le problème de l'optimisation en basse dimension, nous développons des astuces d'entraînement-formation qui nous permettent de faire fonctionner les réseaux neuronaux avec une déperdition extrêmement faibles, proche des limites permises par la précision numérique.

Auteur: Tegmark Max

Info: Écrit avec Eric J. Michaud et Ziming Liu, oct 2022

[ mathématiques appliquées ] [ apprentissage automatique ] [ physique computationnelle ] [ machine-homme ] [ affinements mécaniques ] [ sémantique élargie ]

massacre

Alors imaginez la calme fin d’une journée de printemps où tout semble comme verni, frais, émaillé, les rayons du soleil déclinant qui percent en oblique les feuillages des arbres bordant la côte que monte maintenant au pas l’escadron, et à part toujours le bruit des sabots c’est le silence, personne ne parle, vous regardez seulement les premiers groupes de réfugiés qui cheminent en sens inverse, et tout à coup, sans que rien ne se soit encore produit, sans raison apparente, vous les entendez crier, ou plutôt criailler, les piaillements aigus des femmes, trop aigus, presque indécents, au point que vous vous demandez avec une sorte de condescendance apitoyée Qu’est-ce qui leur prend, qu’est-ce qui leur prend ? en même temps que vous les voyez tous, femmes, hommes, enfants abandonner les chariots, les bicyclettes ou les poussettes qu’ils traînaient et se jeter dans le fossé et alors, sans que vous ayez seulement entendu venir les trois avions qui volent haut, tout à coup cette espèce de buisson de poussière dans le champ, à quelques mètres de vous, crépitant d’étincelles dans un bruit ou plutôt un fracas assourdissant, et le souffle de la bombe qui vous frappe sur le côté comme des coups de poing, et alors, puisque c’est ça que vous me demandez, ça y est : la peur

Auteur: Simon Claude

Info: Le jardin des plantes p 81

[ contraste ] [ machine ] [ nature ] [ guerre ] [ débâcle ] [ ww2 ]

penseur

(Q)- Peux-tu résumer ses principales positions philosophiques de la manière la plus claire et la plus simple possible ?

(R) - Certainement ! Voici un résumé simplifié des principales positions philosophiques de Stefan Lorenz Sorgner :

Il adhère à l'idée de dépasser les limites humaines grâce à la technologie et à l'amélioration de l'être humain.

- Il propose un concept de dignité plus inclusif et dynamique qui prend en compte le potentiel de transformation et la diversité des êtres.

- Technologies émergentes : Sorgner explore les implications de technologies telles que le génie génétique et l'intelligence artificielle sur l'existence humaine et envisage un avenir où les humains pourront améliorer leurs capacités cognitives, physiques et émotionnelles.

- Considérations éthiques : Il examine les aspects éthiques de l'amélioration humaine, notamment les questions de répartition des ressources, d'accès aux technologies, de risques potentiels et de conséquences involontaires.

- Potentiel humain : Sorgner considère l'intégration de la technologie comme une opportunité pour l'homme de rechercher des formes d'existence plus élevées et d'atteindre de nouveaux niveaux d'accomplissement.

En substance, la philosophie de Sorgner préconise d'adopter les avancées technologiques pour étendre les capacités humaines, de redéfinir le concept de dignité et de s'engager de manière critique dans les implications éthiques de l'amélioration de l'être humain.

 

Auteur: chatGPT4

Info:

[ posthumanisme ] [ métahumanisme ] [ machine-homme ]

intelligence artificielle

Nous présentons GAIA, un benchmark pour les assistants généraux d'IA qui, s'il était résolu, représenterait une étape importante dans la recherche sur l'IA. GAIA propose des questions du monde réel qui requièrent un ensemble d'aptitudes fondamentales telles que le raisonnement, la gestion de la multi-modalité, la navigation sur Internet et, de manière générale, la maîtrise de l'utilisation d'outils.

Les questions de GAIA sont conceptuellement simples pour les humains mais difficiles pour les IA les plus avancées : nous montrons que les répondants humains obtiennent 92 % contre 15 % pour GPT-4 équipé de plugins. Cette disparité de performance notable contraste avec la tendance récente des LLM (grands modèles de langage) à surpasser les humains sur des tâches nécessitant des compétences professionnelles, par exemple en droit ou en chimie.

La philosophie de GAIA s'écarte de la tendance actuelle des tests d'IA qui suggèrent de cibler des tâches de plus en plus difficiles pour les humains. Nous postulons que l'avènement de l'intelligence artificielle générale (AGI) dépend de la capacité d'un système à faire preuve d'une robustesse similaire à celle de l'homme moyen sur de telles questions.

En utilisant la méthodologie de GAIA, nous avons conçu 466 questions et leurs réponses. Nous publions nos questions tout en conservant les réponses à 300 d'entre elles afin d'alimenter un tableau de classement disponible à cette URL.

Auteur: Internet

Info: GAIA : une référence pour les assistants généraux d'IA Grégoire Mialon, Clémentine Fourrier, Craig Swift, Thomas Wolf, Yann LeCun, Thomas Scialom. Nov 2023 . Thèmes : Calcul et langage (cs.CL) ; Intelligence artificielle (cs.AI) Citer comme suit : arXiv:2311.12983 [cs.CL] (ou arXiv:2311.12983v1 [cs.CL] pour cette version

[ homme-machine ] [ machine-homme ]

contrintuitif

On s'empêtre donc dans des contradictions si l'on parle de la position probable de l'électron sans tenir compte de l'expérience utilisée pour la déterminer... Il faut également souligner que le caractère statistique de la relation dépend du fait que l'influence de l'appareil de mesure est traitée d'une manière différente que l'interaction des différentes parties du système les unes sur les autres. Cette dernière interaction entraîne également des changements dans la direction du vecteur représentant le système dans l'espace de Hilbert, mais ceux-ci sont complètement déterminés. Si l'on considérait l'appareil de mesure comme une partie du système - ce qui nécessiterait une extension de l'espace de Hilbert - alors les changements considérés ci-dessus comme indéterminés apparaîtraient déterminés. Mais cette déterminité ne pourrait être utilisée que si notre observation de l'appareil de mesure était exempte d'indétermination. Pour ces observations, cependant, les mêmes considérations sont valables que celles données ci-dessus, et nous devrions être obligés, par exemple, d'inclure nos propres yeux dans le système, et ainsi de suite. L'enchaînement des causes et des effets ne pourrait être vérifié quantitativement que si l'univers entier était considéré comme un système unique - mais alors la physique disparait et il ne reste qu'un schéma mathématique. La partition du monde en système d'observation et système observé empêche une formulation précise de la loi de cause à effet. (Le système d'observation ne doit pas toujours être un humain ; il peut également s'agir d'un appareil inanimé, tel qu'une plaque photographique).

Auteur: Heisenberg Werner Karl

Info: Les principes physiques de la théorie quantique, trad. Carl Eckart et Frank C. Hoyt (1949), 58.

[ machines humaines tiercités ] [ contre-intuitif ] [ paradoxe ]

Préambule pour la chaîne : AI, intelligence artificielle ou bêtise humaine ?

Devant l'hyper complexité, la puissance et la versatilité du monde, l'humanité apparait comme bien peu sage et fragile. Nous autres primates retors et pleins d'astuces sommes embringués dans un processus général d'affaiblissement de la race, dégénérescence commencée dès l'usage du premier outil - la première béquille, stigmate de notre éloignement et de notre différenciation égoïste au sein du système Gaïa. Ou de notre spécialisation.
Ce tropisme anthropomorphe toujours plus techno dépendant a apporté au vingtième siècle des résultats étonnants : surpopulation, démolition des biotopes et de la diversité des espèces animales, pollution, épuisement des ressources, réchauffement climatique...
En début de 3e millénaire, plutôt que réagir vigoureusement, les humains semblent entraînés sur une pente trop inclinée et glissante pour pouvoir stopper cette chute sans gros dégâts.
Dans ce tableau, heureusement, un certain optimisme reste de mise, on espère beaucoup des technosciences pour nous en sortir. Dépendance toujours.
C'est ici, vitesse de l'esprit et du développement des inquiétudes, qu'informatique et intelligence artificielle viennent autant nourrir nos espoirs que nos peurs. Il est avancé d'un côté que l'AI permettra de gérer (résoudre?) nos problèmes. De l'autre on prédit la "singularité", ce moment T où les machines surpasseront l'homme pour prendre le pouvoir. Une troisième tendance, mieux balancée peut-être, prévoit que l'humanité virus sera sous la coupe d'une petite oligarchie sur-argentée, installée dans quelque paradis "prévus pour", un peu comme dans le film Elysium, oligarchie tenant les commandes d'un système big brothérien en regard duquel celui d'Orwell fera figure d'aimable gag.
Voici donc l'état d'esprit du concepteur de cette chaîne - le surplomb. Les extraits, contradictoires parfois, sont disposés de manière à tenter d'informer au mieux, avec les meilleurs spécialistes, pour séparer le bon grain de l'ivraie. D'y voir un peu plus clair. N'hésitez pas à en proposer, à nourrir le débat.
Ou proposer une chaîne à la thématique mieux précisée.

Auteur: Mg

Info: On pourra aussi nourrir sa réflexion en cherchant directement dans la base de données avec des termes comme "homme-machine" et bien sûr "intellige" et "artifici", entre autres exemples.

[ machine learning ]

homme-machine

Frank Rosenblatt est surtout connu pour son Perceptron, un dispositif électronique construit selon des principes biologiques et doté d'une capacité d'apprentissage. Les perceptrons de Rosenblatt ont d'abord été simulés sur un ordinateur IBM 704 au Cornell Aeronautical Laboratory en 1957. Lorsqu'un triangle était placé devant l'œil du perceptron, celui-ci captait l'image et la transmettait le long d'une succession aléatoire de lignes aux unités de réponse, où l'image était enregistrée.

Il a développé et étendu cette approche dans de nombreux articles et dans un livre intitulé Principles of Neurodynamics : Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms, publié par Spartan Books en 1962. Le Perceptron lui a valu une reconnaissance internationale. Le New York Times l'a qualifié de révolution en titrant "New Navy Device Learns By Doing", et le New Yorker a également admiré l'avancée technologique.

Des recherches sur des dispositifs comparables étaient également menées dans d'autres endroits, comme le SRI, et de nombreux chercheurs attendaient beaucoup de ce qu'ils pourraient faire. L'enthousiasme initial s'est toutefois quelque peu estompé lorsqu'en 1969, Marvin Minsky et Seymour Papert ont publié le livre "Perceptrons", qui contenait une preuve mathématique des limites des perceptrons feed-forward à deux couches, ainsi que des affirmations non prouvées sur la difficulté d'entraîner des perceptrons à plusieurs couches. Le seul résultat prouvé du livre, à savoir que les fonctions linéaires ne peuvent pas modéliser les fonctions non linéaires, était trivial, mais le livre a néanmoins eu un effet prononcé sur le financement de la recherche et, par conséquent, sur la communauté. 

Avec le retour de la recherche sur les réseaux neuronaux dans les années 1980, de nouveaux chercheurs ont recommencé à étudier les travaux de Rosenblatt. Cette nouvelle vague d'études sur les réseaux neuronaux est interprétée par certains chercheurs comme une infirmation des hypothèses présentées dans le livre Perceptrons et une confirmation des attentes de Rosenblatt.

Le Mark I Perceptron, qui est généralement reconnu comme un précurseur de l'intelligence artificielle, se trouve actuellement au Smithsonian Institute à Washington D.C. Le MARK 1 était capable d'apprendre, de reconnaître des lettres et de résoudre des problèmes assez complexes.

Auteur: Internet

Info: Sur https://en.wikipedia.org/wiki/Frank_Rosenblatt

[ historique ] [ acquisition automatique ] [ machine learning ]

septénaire

Il est possible de classer ou d'ordonner scientifiquement le monde minéral en 7 étapes ou 7 parties en fonction de la structure atomique de chaque minéral. Ces étapes sont les suivantes :

1 Éléments natifs : Les éléments natifs sont des minéraux qui ne sont composés que d'un seul élément, comme l'or, l'argent, le plomb ou le cuivre.

2 Sulfures et sulfosels : Les sulfures et les sulfosels sont des minéraux qui contiennent du soufre, comme la pyrite, la galène et la sphalérite.

3 Halogénures : Les halogénures sont des minéraux qui contiennent du chlore, du brome, de l'iode ou du fluor, comme le sel gemme, l'halite et l'anhydrite.

4 Oxydes et hydroxydes : Les oxydes et les hydroxydes sont des minéraux qui contiennent de l'oxygène, comme la magnétite, la limonite et l'alun.

5 Carbonates : Les carbonates sont des minéraux qui contiennent du carbone et de l'oxygène, comme le calcaire, la dolomite et l'aragonite.

6 Sulfates : Les sulfates sont des minéraux qui contiennent du soufre et de l'oxygène, comme l'anhydrite, la gypse et la barytine.

7 Phosphates : Les phosphates sont des minéraux qui contiennent du phosphore et de l'oxygène, comme l'apatite, la monazite et la scheelite.

Cette classification est basée sur la structure atomique des minéraux, qui est déterminée par le type d'atomes qu'ils contiennent et par la façon dont ces atomes sont liés les uns aux autres. Par exemple, les éléments natifs sont composés d'atomes d'un seul élément, tandis que les sulfures et les sulfosels sont composés d'atomes de soufre liés à d'autres atomes, comme le fer, le plomb ou le cuivre. On va du simple au complexe dans la classification des minéraux en 7 étapes. Les minéraux de la première classe, les éléments natifs, sont les plus simples. Ils ne sont composés que d'atomes d'un seul élément. Les minéraux des classes suivantes sont de plus en plus complexes. Ils sont composés d'atomes de plus en plus nombreux et de plus en plus complexes.

Cette classification est importante car elle permet de comprendre les propriétés physiques et chimiques des minéraux. Par exemple, les éléments natifs sont généralement très ductiles et malléables, tandis que les sulfures et les sulfosels sont généralement très durs et résistants.

Auteur: Internet

Info: Selon google bard, 15 juillet 2023

[ machine-homme ]