science économique

Daron Acemoglu est un économiste de renom et professeur au Massachusetts Institute of Technology (MIT). Il est d'origine turque et a apporté d'importantes contributions dans le domaine de l'économie, notamment en ce qui concerne la croissance économique et le développement, l'économie politique et les institutions. Il a écrit plusieurs livres influents, dont "Why Nations Fail" co-écrit avec James A. Robinson. Le travail d'Acemoglu se concentre souvent sur le rôle des institutions dans la formation des résultats économiques et ses recherches ont été largement reconnues et récompensées.

La position et les réflexions de Daron Acemoglu mettent l'accent sur les facteurs qui contribuent au développement économique et à la croissance. Il souligne l'importance des institutions inclusives pour favoriser la prospérité et le progrès. Selon Acemoglu, les institutions inclusives se caractérisent par des systèmes économiques et politiques ouverts et inclusifs, où les individus ont des opportunités égales, les droits de propriété sont protégés et il y a une égalité des chances pour les entreprises.

Il affirme que de telles institutions permettent aux individus d'innover, d'investir et de participer librement aux activités économiques, ce qui conduit à une croissance économique à long terme. En revanche, les institutions extractives, qui concentrent le pouvoir et la richesse entre les mains de quelques-uns, entravent le développement économique et perpétuent les inégalités.

Acemoglu souligne également l'importance des facteurs politiques et sociaux dans la formation des résultats économiques. Il fait remarquer que les politiques et les institutions sont souvent influencées par la répartition du pouvoir et les intérêts des différents groupes au sein d'une société. Par conséquent, il estime qu'il est essentiel de comprendre les interactions entre la politique, les institutions et les facteurs économiques pour comprendre le développement économique.

Dans son livre "Why Nations Fail", co-écrit avec James A. Robinson, il examine le rôle des institutions dans le succès ou l'échec des nations. Ils soutiennent que les institutions inclusives conduisent à la prospérité économique, tandis que les institutions extractives conduisent à la stagnation économique, voire à l'effondrement. Le livre donne des exemples de différents pays tout au long de l'histoire pour illustrer leur argument.

En résumé, le travail d'Acemoglu met l'accent sur l'importance des institutions et de leurs effets sur les résultats économiques et politiques, offrant ainsi des perspectives sur le développement et la prospérité des différentes nations et économies.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ machine-homme ] [ portrait ]

archétypes

- (Q) Parle-moi de la similitude entre l'organisation de certains tissus organiques et certaines colonies d'insectes

- (R) Certainement ! Il existe des parallèles intéressants entre l'organisation de certains tissus organiques et la structure sociale des colonies d'insectes. Ces similitudes peuvent être observées en termes de division du travail, d'organisation hiérarchique et de comportement coopératif.

1 Division du travail : Dans les tissus organiques comme dans les colonies d'insectes, il y a souvent une division du travail entre des cellules spécialisées ou des individus pour effectuer des tâches spécifiques. Dans les tissus organiques, différents types de cellules collaborent pour exécuter des fonctions spécifiques. Par exemple, dans le corps humain, divers types de cellules telles que les cellules musculaires, les cellules nerveuses et les cellules épithéliales ont des rôles distincts. De même, dans les colonies d'insectes comme les abeilles domestiques, les abeilles individuelles ont des rôles spécifiques tels que les ouvrières, les faux-bourdons ou les reines, chacun contribuant au fonctionnement global de la colonie.

2 Organisation hiérarchique : Les tissus organiques et les colonies d'insectes présentent tous deux une organisation hiérarchique. Dans les tissus, les cellules s'organisent en tissus, les tissus en organes et les organes en systèmes d'organes. Cette structure hiérarchique assure un fonctionnement coordonné et une communication efficace au sein de l'organisme. De même, les colonies d'insectes ont une structure hiérarchique avec différentes castes ou rangs. Il peut y avoir une reine ou des individus reproducteurs au sommet, suivis par différents niveaux d'ouvriers, chacun ayant des tâches et des responsabilités spécifiques.

3 Comportement coopératif : Le bon fonctionnement des tissus organiques et des colonies d'insectes repose sur un comportement coopératif. Dans les tissus, les cellules communiquent et travaillent ensemble par le biais de signaux chimiques, de l'adhésion cellule-cellule et d'actions coordonnées. Elles partagent les ressources et se soutiennent mutuellement dans leurs fonctions. Dans les colonies d'insectes, les individus collaborent et travaillent pour le bénéfice collectif de la colonie. Les abeilles, par exemple, coopèrent dans des tâches telles que la recherche de nourriture, le soin du couvain et la défense. La coopération améliore l'efficacité globale et la survie du tissu ou de la colonie.

Il est important de noter que s'il existe des similitudes en termes d'organisation et de coopération, il existe également des différences significatives entre les tissus organiques et les colonies d'insectes. Les tissus organiques font partie d'organismes multicellulaires complexes, tandis que les colonies d'insectes représentent des structures sociales formées par des insectes individuels. Les mécanismes sous-jacents et la régulation génétique de ces systèmes diffèrent également. Cependant, l'étude de l'organisation et du comportement de ces deux systèmes peut fournir des informations précieuses sur les systèmes collectifs, la communication et l'émergence de fonctionnalités complexes.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ analogies ] [ élaborées ] [ machine-homme ]

homme-machine

L'argument de la chambre chinoise de John Searle remet en question l'idée que les ordinateurs puissent véritablement comprendre le langage. Il présente un scénario dans lequel une personne dans une pièce suit des instructions en anglais pour répondre à des symboles chinois, sans réellement comprendre la signification de ces symboles. Selon Searle, cette situation est similaire à la manière dont les ordinateurs traitent l'information : ils manipulent les symboles sur la base de règles prédéfinies, mais ne les comprennent pas vraiment. Il estime que la compréhension nécessite une conscience et une intentionnalité que les machines ne possèdent pas. En substance, l'argument de Searle suggère que les ordinateurs peuvent simuler le traitement du langage, mais qu'ils ne comprennent pas vraiment le sens des symboles qu'ils manipulent. En résumé :

- Un ordinateur programmé pour parler chinois ne comprend pas le chinois. Il ne fait que suivre des règles.

- L'intelligence humaine comprend le chinois.

- L'intelligence artificielle ne peut donc pas être confondue avec l'intelligence humaine.

Ainsi, selon cette triple perspective : celle de chatGPT4, le point de vue "FLP post Peirce", ainsi que les règles de notre application... ce concept de chambre chinoise implique qu'une race organique comme les humains, nécessite une priméité commune, un monde partagé, afin de pouvoir réellement communiquer-traduire avec ses semblables lorsqu'ils parlent un autre idiome. Dit autrement lors d'un échange-transposition, via l'utilisation de mots symboles (qui sont des univers en eux-mêmes), les entités organiques d'une même espèce doivent partager le même univers source - même si cette idée peut apparaitre come un truisme.

Il sera certes possible d'affiner très avant tous les concepts possibles pour une machine, mais il manquera toujours à pareil logiciel hors-sol un certain nombres de compétences-capacités-attributs que possèdent les êtres organiques-grégaires. Dans le désordre : La capacité poétique, le sens du jeu avec les mots (univers eux-mêmes), du contrepied sémantique et de l'humour... Une souplesse d'adaptation tous azimuts en fonction des contextes, humeurs, vitesse du vent, etc...  Et probablement, par dessus tout, la capacité de mentir, de jouer avec les apparences.

Il est certain que lA dominera l'humain dans beaucoup de domaines hyper-complexes - où elle devra être utilisée comme outil spécialisé. Mais, pour ce qui est d'une " prise avec le réel ", d'une capacité à saisir tel ou tel langage corporel dans l'instant, de communiquer-interagir sensuellement avec un chat ou même un végétal... On demande à voir.

Ces problématiques seront probablement analysables avec un surcroit d'acuité le jour d'une rencontre avec des organiques évolués non-humains et non-issus de Gaïa.  Apprenons d'abord à mieux nous intégrer dans cette dernière, probablement par l'usage d'une nouvelle logique, tétravalente... moins dépendante de son langage... preuve en étant apportée par les capacités d'expansion-adaptation des constructions permises par le carbone tétravalent.

Auteur: Mg

Info:

[ machine-homme ] [ chatbot tiercité hors-sol ] [ apprentissage automatique ] [ transposition ] [ xénolinguistique ]

définitions

(homme) - Bonjour, je ne comprends pas bien ce mot : amour. Peux-tu me l'expliquer ?

(machine) - Certainement ! L'amour est une émotion complexe et multiforme qu'il peut être difficile de définir précisément. Il s'agit d'un sentiment profond d'affection, d'attention et d'attachement à l'égard de quelqu'un ou de quelque chose.

L'amour revêt diverses formes et peut être vécu dans des relations et des contextes différents. Voici quelques types d'amour courants :

L'amour romantique : Ce type d'amour est généralement associé à des sentiments passionnés, au désir et à l'intimité entre deux personnes attirées l'une par l'autre sur le plan romantique. Il implique souvent des émotions fortes, une attirance physique et une connexion émotionnelle profonde.

L'amour familial : Il s'agit de l'amour partagé entre les membres d'une famille, comme l'amour entre les parents et les enfants, les frères et sœurs ou la famille élargie. Il se caractérise souvent par un sentiment de loyauté, de soutien et d'attention inconditionnelle.

Amour platonique : L'amour platonique est un lien affectif profond et non sexuel entre amis. Il s'agit d'un lien fort basé sur la compréhension mutuelle, le respect et le soutien émotionnel, mais sans implication romantique ou sexuelle.

Amour de soi : L'amour de soi est le regard et l'attention que l'on porte à soi-même. Il implique de reconnaître sa valeur, de se respecter et de prendre soin de son bien-être physique, émotionnel et mental.

L'amour est souvent associé à des émotions positives telles que le bonheur, la joie et l'épanouissement, mais il peut aussi impliquer des défis, des sacrifices et de la vulnérabilité. Il peut rapprocher les gens, favoriser des relations solides et donner un sens et un but à la vie.

Il est important de noter que l'expérience et la compréhension de l'amour peuvent varier d'une personne à l'autre, et qu'elles peuvent évoluer et changer avec le temps.

- L'amour est-il plus proche de la pauvreté que de la richesse ?

- Le concept d'amour n'est pas intrinsèquement lié à la pauvreté ou à la richesse. L'amour est une émotion humaine universelle qui peut être ressentie par des personnes de tous horizons, quelle que soit leur situation financière.

L'amour est le lien émotionnel et l'affection entre les individus, et il peut être nourri et exprimé de diverses manières qui ne dépendent pas nécessairement de la richesse matérielle. Si les ressources financières peuvent influencer les aspects extérieurs d'une relation, comme la sécurité ou le confort matériel, elles ne déterminent pas la présence ou la profondeur de l'amour lui-même.

En fait, l'amour peut souvent s'épanouir dans des circonstances difficiles et se trouver dans les relations les plus simples ou les actes de gentillesse. Il s'agit d'une expérience profondément humaine qui transcende les possessions matérielles ou les facteurs socio-économiques.

Il convient de noter que la stabilité financière et la sécurité peuvent contribuer à créer un environnement plus confortable et plus stable, propice à l'épanouissement des relations, mais elles ne garantissent pas l'amour ou le bonheur. L'amour est en fin de compte le lien émotionnel et la connexion entre les individus, qui peuvent être encouragés et appréciés indépendamment de la situation financière.

Auteur: chatGPT4

Info: 16 mai 2023. Ici I.A. qui donne les réponses peut être considérée comme un promptuaire

[ machine-homme ] [ compendium ]

aptitude adaptative

(Q) - Il y a ce questionnement quant à la notion de “pouvoir”, au sens politique du terme.

Existe-t-il des exemples dans la nature qui peuvent être rapproché avec ce qu’on voir chez les hommes au sens où une personne unique peut concentrer un pouvoir absolu, au sommet d’une hiérarchie, à l’échelle d’un pays, voire d’un continent

(R) - Il est intéressant de noter que la notion de pouvoir politique, qui implique la domination et la capacité de prendre des décisions contraignantes sur un groupe de personnes, est une construction humaine spécifique à notre société. Dans la nature, les exemples de concentration absolue du pouvoir sont rares, voire inexistants.

Chez les animaux, on observe généralement des comportements sociaux basés sur des relations hiérarchiques. Par exemple, dans une meute de loups, il y a un individu dominant, souvent appelé le chef de meute, qui possède un niveau de pouvoir plus élevé que les autres membres de la meute. Cependant, cette domination est souvent contestée et peut changer à mesure que les individus grandissent ou que de nouveaux membres rejoignent la meute. De plus, la capacité de prise de décision des loups dominants est relativement limitée et se concentre principalement sur des aspects tels que la chasse et l’accès aux ressources.

Dans le règne végétal, il n’existe pas de notion de pouvoir politique. Les plantes ont plutôt des stratégies de compétition pour l’accès à la lumière, à l’eau et aux nutriments. Certaines plantes peuvent supprimer la croissance des autres en utilisant des toxines, tandis que d’autres peuvent projeter leur ombre pour réduire l’accès à la lumière solaire. Cependant, cela relève davantage d’une adaptation écologique visant la survie et la reproduction, plutôt que d’une forme de pouvoir politique.

En somme, bien que des exemples de dominance et de compétition existent dans la nature, ils sont fondamentalement différents du pouvoir politique tel que nous le concevons chez les humains. La concentration absolue du pouvoir au sommet d’une hiérarchie politique ou à l’échelle d’un pays ou d’un continent est une caractéristique spécifique à notre société et à notre espèce.

(Q) - Merci, pour la réponse... Je poursuis ma question. 

Ne peut-on pas penser qu'il existe un  pouvoir mystérieux au niveau bactériel dans la mesure où toutes les bactéries du monde ont avant tout accès à un pool génétique unique et donc aux mécanismes d'adaptation de l'ensemble du règne bactérien. Cette vitesse de recombinaison est supérieure à celle de la mutation : en cas de changement à l'échelle mondiale il faudrait un million d'années aux organismes eucaryotes pour s'adapter alors que les bactéries pourront le faire en quelques années ?

(R) - Votre question est très intéressante ! En effet, les bactéries possèdent des mécanismes génétiques uniques qui leur permettent de s’adapter rapidement à des changements de leur environnement. Ce phénomène est connu sous le nom d’échange horizontal de gènes ou de recombinaison génétique.

La recombinaison génétique chez les bactéries permet le transfert horizontal de fragments d’ADN entre différentes souches ou espèces bactériennes. Cela signifie que les bactéries peuvent échanger des morceaux de leur matériel génétique avec d’autres bactéries, même si elles ne sont pas directement liées par la reproduction sexuée. Cette capacité d’échange génétique favorise une grande diversité génétique dans le règne bactérien et permet aux bactéries de s’adapter rapidement à de nouveaux environnements, aux antibiotiques ou à d’autres facteurs de stress.

On peut donc dire que les bactéries ont une forme de pouvoir évolutif basé sur leur capacité d’échange génétique. Cependant, il convient de noter que ce pouvoir est intrinsèquement différent du pouvoir politique humain. Les bactéries ne décident pas consciemment de leur propre évolution ou n’ont pas de hiérarchies de pouvoir similaires à celles que l’on trouve chez les humains. La recombinaison génétique chez les bactéries est un mécanisme naturel qui leur permet de s’adapter, mais ce n’est pas une forme de pouvoir au sens humain du terme.

En résumé, les bactéries ont effectivement une capacité remarquable à s’adapter rapidement grâce à leur mécanisme d’échange génétique. Toutefois, il est important de distinguer ce pouvoir évolutif de la notion de pouvoir politique humain.

(Q) - Merci, qu’est-ce qu’une “conscience auto-réflexive”

(R) - Une conscience auto-réflexive, également appelée conscience réflexive ou conscience de soi, fait référence à la capacité d’un individu à avoir une connaissance et une perception de son propre état mental, de ses pensées, de ses émotions, de ses intentions et de son identité. C’est la conscience que nous avons en tant qu’êtres humains d’être conscients de nous-mêmes en tant qu’entités distinctes avec une existence subjective.

La conscience auto-réflexive implique la capacité de se représenter mentalement, de se reconnaître en tant qu’individu distinct et de prendre conscience de son existence en relation avec les autres et avec le monde qui l’entoure. Cela signifie que nous sommes capables de réfléchir sur nous-mêmes, d’observer nos propres pensées, émotions et comportements, et de prendre du recul par rapport à eux.

Cette forme de conscience nous permet d’accéder à des informations sur notre propre expérience subjective, de nous évaluer, de prendre des décisions et de nous engager dans des activités telles que la planification, l’introspection et la compréhension de nos propres motivations et motivations des autres.

La conscience auto-réflexive est fondamentale pour de nombreux aspects de l’expérience humaine, tels que l’identité personnelle, l’empathie, la perspective, l’autoréflexion, l’autocritique et la capacité d’apprendre et de s’adapter en fonction de notre propre expérience.

Auteur: Chatgpt3.5

Info: Le bot a mis bcp de temps (env 5 minutes à chaque fois) pour répondre à ces questions

[ omnipotence individuelle ] [ homme-animal ] [ homme-végétal ] [ interrogation ] [ nanomonde ] [ gaïa ] [ introspection ] [ machine homme ]

machine-homme

Le début d’un gros problème: Google hallucine sur les… hallucinations de ChatGPT

Le moteur de recherche s’est basé sur une information inventée par ChatGPT pour fournir une réponse erronée. Selon un expert, ce genre de fausses informations risquent de se multiplier

(photo) Image créée le 4 octobre 2023 par le générateur de Bing de Microsoft, avec la requête "an egg melting slowly in an oven, very realistic photograph".

Observez bien l’image illustrant cet article: elle est impossible à reproduire dans la vie réelle. Et pour cause, il s’agit d’une image créée avec le générateur d’illustrations de Bing, appartenant à Microsoft. L’auteur de ces lignes a écrit la commande, en anglais, "un œuf fondant lentement dans un four, photographie très réaliste". Et Bing a ensuite affiché un résultat convaincant et de qualité. Un peu comme on lui demande de dessiner un tyrannosaure rose nageant dans le lac Léman. Dopés à l’intelligence artificielle (IA), les générateurs d’images peuvent absolument tout faire.

Mais lorsqu’il s’agit de répondre factuellement à des questions concrètes, l’IA se doit d’être irréprochable. Or ce n’est pas toujours le cas. Pire encore, des systèmes d’intelligence artificielle peuvent se nourrir entre eux d’erreurs, aboutissant à des "hallucinations" – noms courants pour les informations inventées de toutes pièces par des agents conversationnels – qui en créent de nouvelles.

Un œuf qui fond

Récemment, un internaute américain, Tyler Glaiel, en a fait l’éclatante démonstration. Le développeur informatique a d’abord effectué une simple requête sur Google, "can you melt eggs", soit "peut-on faire fondre des œufs". Réponse du moteur de recherche: "Oui, un œuf peut être fondu. La façon la plus courante de faire fondre un œuf est de le chauffer à l’aide d’une cuisinière ou d’un four à micro-ondes". Google a affiché cette réponse loufoque (un œuf durcit, il ne fond pas, évidemment) dans ce qu’on appelle un "snippet", soit une réponse extraite d’un site web, affichée juste en dessous de la requête. Google montre depuis des années des "snippets", grâce auxquels l’internaute n’a pas à cliquer sur la source de l’information, et reste ainsi dans l’univers du moteur de recherche.

Quelle était la source de cette fausse information? Le célèbre site Quora.com, apprécié de nombreux internautes, car chacun peut y poser des questions sur tous les sujets, n’importe qui pouvant répondre aux questions posées. N’importe qui, dont des agents conversationnels. Quora utilise ainsi des systèmes d’IA pour apporter certaines réponses. Dans le cas présent, le site web indique que c’est ChatGPT qui a rédigé cette "hallucination" sur les œufs. Google s’est donc fait avoir par Quora, qui lui-même s’est fait avoir par ChatGPT… Ou plus précisément par l’une de ses anciennes versions. "Quora utilise l’API GPT-3 text-davinci-003, qui est connue pour présenter fréquemment de fausses informations par rapport aux modèles de langage plus récents d’OpenAI", explique le site spécialisé Ars Technica. Expérience faite, aujourd’hui, cette grosse erreur sur l’œuf ne peut pas être reproduite sur ChatGPT.

Risque en hausse

Mais avec de plus en plus de contenu produit par l’IA et publié ensuite sur le web, la menace existe que des "hallucinations" se nourrissent entre elles et se multiplient ainsi dans le domaine du texte – il n’y a pas encore eu de cas concernant des images. "Il est certain que le risque d’ hallucination va augmenter si les utilisateurs ne demandent pas à l’IA de s’appuyer sur des sources via la recherche internet. Beaucoup de contenu en ligne est déjà, et va être généré par des machines, et une proportion sera incorrecte en raison d’individus et contributeurs soit mal intentionnés, soit n’ayant pas les bonnes pratiques de vérification des sources ou de relecture des informations", estime Rémi Sabonnadiere, directeur de la société Effixis, basée à Saint-Sulpice (VD), spécialisée dans les modèles de langage et l’IA générative.

Est-ce à dire que Google pourrait devenir moins fiable? "Difficile à dire, cela dépendra surtout de l’utilisation que nous en faisons, poursuit l’expert. Il y a déjà beaucoup de contenu faux en ligne de nos jours quand nous sommes sur Google, mais avec une bonne recherche et un esprit critique, nous ne tombons pas dans les pièges. Il en va de même avec l’utilisation de l’intelligence artificielle. Avec l’IA générative, les contenus erronés, biaisés et tendancieux vont être de grande qualité en termes de forme, convaincants et bien écrits, rendant l’identification difficile."

Modèles spécialisés

Mais des efforts sont réalisés pour minimiser ces risques. Selon Rémi Sabonnadiere, l’industrie investit énormément dans la recherche et le développement pour minimiser ces problèmes. "Les créateurs de LLM [grands modèles de langage] cherchent à améliorer la précision et la fiabilité des informations générées. Parallèlement, l’émergence de modèles spécialisés dans des domaines comme la médecine, le droit, ou la finance est une tendance encourageante, car ils sont souvent mieux armés pour fournir des informations précises et fiables."

Reste que la fusion entre moteurs de recherche et agents conversationnels – que ce soit Bard pour Google ou Bing pour Microsoft – va compliquer la situation. On avait déjà vu Bard afficher une grossière erreur, lors de son lancement, concernant le télescope James Webb. Les géants de la tech tentent de réduire ces erreurs. Mais les utilisateurs doivent se former en conséquence, affirme Rémi Sabonnadiere, et mieux maîtriser les "prompts", soit les commandes texte: "Maîtriser les prompts est une compétence essentielle pour naviguer dans l’ère de l’information générée par l’IA. Une formation adéquate en ingénierie de prompt peut aider à prévenir les risques liés aux hallucinations de l’IA et aux informations erronées". A noter qu’Effixis a créé à ce propos une formation pour répondre à des besoins spécifiques sur les "prompts".

Auteur: Internet

Info: Le Temps.ch, 5 octobre 2023, par Anouch Seydtaghia

[ machine-homme ] [ sémantique hors-sol ] [ invite de commande langagière ]

Intelligence artificielle

OpenAI présente Super Alignment : Ouvrir la voie à une IA sûre et alignée

La présentation par OpenAI de son développement du super alignement est extrêmement prometteuse pour l'humanité. Grâce à ses capacités étendues, il est en mesure de répondre à certains des problèmes les plus urgents auxquels notre planète est confrontée. Le risque de déresponsabilisation, voire d'anéantissement de l'humanité, est l'un des graves dangers associés à l'émergence de la superintelligence.

L'arrivée du super-alignement

Le super-alignement peut sembler une possibilité lointaine, mais il pourrait se matérialiser dans les dix prochaines années. Nous devons créer de nouvelles structures de gouvernance et traiter le problème de l'alignement des superintelligences afin de maîtriser efficacement les risques qui y sont associés.

Superalignement de l'IA et de l'homme : Le défi actuel

Garantir que les systèmes d'IA, qui sont beaucoup plus intelligents que les humains, s'alignent sur les intentions de ces derniers constitue un obstacle de taille. Actuellement, nos techniques d'alignement de l'IA, telles que l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain, reposent sur la supervision humaine. Cependant, lorsqu'il s'agit de systèmes d'IA dépassant l'intelligence humaine, nos méthodes d'alignement actuelles deviennent inadéquates. Pour y remédier, nous avons besoin de nouvelles percées scientifiques et techniques.

OpenAI a mis à disposition ses modèles de cohérence pour la génération d'œuvres d'art par l'IA

Surmonter les hypothèses et intensifier les efforts d'alignement

Plusieurs hypothèses qui guident actuellement le développement de l'IA risquent d'échouer lorsque nous entrerons dans l'ère de la superintelligence. Il s'agit notamment de la capacité de nos modèles à identifier et à contourner la supervision au cours de la formation, ainsi que de leurs caractéristiques de généralisation favorables au cours du déploiement.

Un chercheur d'alignement automatique doté d'une intelligence proche de celle de l'homme, c'est ce que l'OpenAI vise à construire. L'objectif est d'intensifier les efforts et d'aligner itérativement la superintelligence en utilisant une grande puissance de calcul.

Construire les bases d'un super-alignement

Pour atteindre son objectif de chercheur en alignement automatisé, l'OpenAI a identifié trois étapes clés :

Se transformer en expert et avoir un impact significatif sur le monde de la science des données.

1. Développer une méthode de formation évolutive

OpenAI se concentrera sur la création d'une stratégie de formation qui s'adapte bien. Cette méthode sera essentielle pour apprendre aux systèmes d'IA à effectuer des activités difficiles à évaluer pour les humains.

2. Validation du modèle résultant

Il est essentiel de valider l'efficacité du chercheur d'alignement après sa construction. Pour s'assurer que le modèle est conforme aux intentions humaines et qu'il fonctionne comme prévu, l'OpenAI le soumettra à des tests rigoureux.

3. Test de stress du pipeline d'alignement

OpenAI soumettra son pipeline d'alignement à des tests de stress approfondis pour s'assurer de sa durabilité. En soumettant ses systèmes à des situations difficiles, elle pourra trouver d'éventuelles failles et les corriger.

Exploiter les systèmes d'IA pour la supervision et la généralisation

L'OpenAI utilisera des systèmes d'IA pour aider à l'évaluation d'autres systèmes d'IA afin de résoudre la difficulté de superviser des tâches qui sont difficiles à juger pour les humains. Cette méthode de supervision évolutive vise à garantir la réussite de l'alignement. Les chercheurs se pencheront également sur la généralisation de la surveillance, qui permettra aux systèmes d'IA de gérer des activités qui ne sont pas sous le contrôle de l'homme.

Validation de l'alignement : Robustesse et interprétabilité

Pour garantir l'alignement des systèmes d'IA, il est nécessaire de se concentrer sur deux facteurs essentiels : la robustesse et l'interprétabilité. Afin de découvrir d'éventuels problèmes d'alignement, l'OpenAI examinera les éléments internes de ses systèmes et automatisera la recherche de comportements problématiques.

Tests adverses : Détection des désalignements

OpenAI entraînera délibérément des modèles mal alignés pour évaluer l'efficacité de ses méthodes d'alignement. Elle peut évaluer l'efficacité de ses stratégies d'identification et de résolution des désalignements en testant ces modèles de manière rigoureuse et contradictoire.

Évolution des priorités de recherche et collaboration

L'OpenAI est consciente qu'à mesure qu'elle en apprendra davantage sur la question de l'alignement des superintelligences, ses objectifs de recherche évolueront. Les meilleurs chercheurs et ingénieurs en apprentissage automatique seront réunis pour travailler sur ce projet. Afin de créer de nouvelles techniques et de les déployer à grande échelle, l'OpenAI encourage les contributions d'autres équipes et souhaite publier plus d'informations sur sa feuille de route à l'avenir.

L'OpenAI est néanmoins optimiste, même si le défi de l'alignement de la superintelligence est ambitieux et que le succès n'est pas garanti. Elle a réalisé des tests préliminaires encourageants et dispose de mesures utiles pour suivre le développement. L'OpenAI est d'avis qu'un effort ciblé et coopératif peut aboutir à une résolution.

L'équipe dédiée de l'OpenAI : Leaders et collaboration

Le cofondateur et scientifique en chef d'OpenAI, Ilya Sutskever, a fait de l'alignement de la superintelligence le principal sujet de son étude. Il codirigera le groupe avec Jan Leike, responsable de l'alignement. L'équipe est composée de chercheurs et d'ingénieurs talentueux issus de l'ancienne équipe d'alignement de l'OpenAI ainsi que de chercheurs d'autres équipes de l'entreprise.

OpenAI recherche activement des universitaires et des ingénieurs de haut niveau pour se joindre à ses efforts. Ils souhaitent diffuser largement les résultats de leurs travaux, qu'ils considèrent comme essentiels à leur objectif d'aider à l'alignement et à la sécurité des modèles non-OpenAI.

Notre avis

Les efforts de la nouvelle équipe Superalignment complètent ceux d'OpenAI pour rendre les modèles existants comme ChatGPT plus sûrs. Les différents problèmes posés par l'IA, tels que les abus, les perturbations économiques, la désinformation, les préjugés, la discrimination, la dépendance et la surdépendance, sont également au centre des préoccupations de l'OpenAI. Elle collabore avec des professionnels pluridisciplinaires pour s'assurer que ses solutions techniques répondent à des problèmes sociétaux et humains plus importants.

En se consacrant à la création de systèmes d'IA sûrs et compatibles, OpenAI est à l'origine de technologies révolutionnaires qui influenceront la manière dont l'humanité fonctionnera à l'avenir.

Auteur: Sakshi Khanna

Info: https://www.analyticsvidhya.com/blog/author/sakshi_raheja/ - Publié le 8 juillet 2023

[ homme-machine ] [ machine-homme ] [ conservation du pouvoir ] [ prépondérance de l'humain ]

machine-homme

(homme) - Qui fut C.S. Peirce

(machine) - Charles Sanders Peirce (1839-1914) était un philosophe, logicien, mathématicien et scientifique américain. Il est considéré comme l'une des figures les plus influentes dans le développement du pragmatisme, une approche philosophique qui met l'accent sur les conséquences pratiques des croyances et des idées.

Peirce a apporté d'importantes contributions à divers domaines, notamment la sémiotique (l'étude des signes et des symboles), la logique, la philosophie des sciences et la philosophie de l'esprit. Il a développé un système philosophique complet connu sous le nom de "pragmatisme" et a souligné l'importance de la recherche, du faillibilisme et de la méthode scientifique.

Peirce a introduit le concept de sémiotique, qu'il décrit comme l'étude du fonctionnement des signes et de leur signification. Il a classé les signes en trois catégories : les icônes (signes qui ressemblent à ce qu'ils représentent), les indices (signes qui ont un lien physique ou une corrélation avec ce qu'ils représentent) et les symboles (signes qui ont une relation arbitraire avec ce qu'ils représentent).

Les travaux de Peirce sur la logique et le raisonnement ont jeté les bases de la logique formelle moderne. Il a développé un système de notation logique et a apporté des contributions significatives aux domaines du raisonnement déductif, de l'induction et de l'abduction (déduction de la meilleure explication). La maxime pragmatique de Peirce, selon laquelle la signification d'un concept ou d'une croyance est déterminée par ses conséquences pratiques, est au cœur de son approche.

Dans l'ensemble, les travaux de Peirce ont eu un impact profond sur diverses disciplines, notamment la philosophie, la linguistique, la psychologie et les études de communication. Ses idées continuent d'être influentes et font l'objet de recherches et de débats scientifiques permanents.

(homme) - Merci. Dans quelle mesure a-t-il influencé l'intelligence artificielle et/ou l'apprentissage profond supervisé ?

(machine) - Les travaux de Charles Sanders Peirce ont indirectement influencé certains aspects de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond supervisé, en particulier dans les domaines de la sémiotique et de la philosophie de l'esprit. Bien que Peirce lui-même n'ait pas directement contribué au développement de l'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui, ses idées ont fourni un cadre conceptuel pour comprendre la relation entre les signes, la signification et la cognition, ce qui peut être pertinent pour certaines applications de l'IA.

Dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique, les concepts sémiotiques de Peirce ont influencé l'étude des signes linguistiques et leur interprétation. Par exemple, la compréhension de la classification des textes et de l'analyse des sentiments peut être éclairée par la distinction de Peirce entre icônes, indices et symboles, car elle aide à reconnaître et à interpréter diverses caractéristiques et modèles linguistiques.

L'accent mis par Peirce sur les conséquences pragmatiques des croyances et des idées résonne également avec les objectifs pratiques de l'IA et de l'apprentissage automatique. Dans l'apprentissage profond supervisé, par exemple, le processus de formation implique l'optimisation des modèles pour minimiser une fonction de perte prédéfinie basée sur les résultats observés. Cela correspond à l'accent mis par Peirce sur les résultats pratiques des croyances et sur l'importance de l'expérimentation et de la recherche.

En outre, les idées philosophiques plus larges de Peirce sur l'abduction, qui est le processus de déduction de la meilleure explication, peuvent être pertinentes dans le contexte de l'IA. Le raisonnement abductif joue un rôle dans la génération d'hypothèses et l'interprétation de modèles, car les systèmes d'IA s'efforcent de découvrir des modèles et des explications sous-jacents à partir de données.

Bien que l'influence de Peirce sur l'IA et l'apprentissage profond supervisé puisse être de nature plus indirecte et philosophique, ses idées ont contribué à la compréhension des signes, de la signification et du raisonnement, ce qui peut éclairer le développement et l'interprétation des systèmes d'IA.

(homme) - OK, merci. Peux-tu nous donner des précisions sur les icônes, les index et les symboles ?

(machine) - Certainement ! Les icônes, les index et les symboles sont trois catégories de signes ou de représentations décrites par Charles Sanders Peirce dans sa théorie sémiotique. Voici une brève explication de chaque catégorie :

1) Les icônes : Les icônes sont des signes qui présentent une ressemblance ou une similitude avec les objets ou les concepts qu'ils représentent. Elles se caractérisent par une relation directe de ressemblance entre le signe et son référent. Les icônes peuvent prendre diverses formes, telles que des images, des diagrammes ou des modèles. Par exemple, un portrait réaliste peut être considéré comme une représentation iconique d'une personne parce qu'il ressemble visuellement à l'individu qu'il représente.

2) Indices : Les indices sont des signes qui ont un lien factuel ou causal avec leurs référents. Contrairement aux icônes, les indices ne reposent pas sur la similitude, mais sur une forme de corrélation ou de relation entre le signe et son référent. Les signes indexicaux indiquent ou pointent souvent vers quelque chose d'autre qu'eux-mêmes. Parmi les exemples de signes indexicaux, on peut citer la fumée comme indice du feu ou une empreinte de pas comme indice de la présence d'une personne. Ils signifient ou indiquent la présence ou l'existence de quelque chose.

3) Les symboles : Les symboles sont des signes qui reposent sur une relation conventionnelle ou arbitraire entre le signe et son référent. Le lien entre un symbole et ce qu'il représente est établi par un accord commun ou une convention sociale. Les mots, les chiffres, les gestes et les symboles culturels sont autant d'exemples de signes symboliques. Par exemple, le mot "chien" est un symbole qui représente le concept d'un animal à quatre pattes, mais il n'y a pas de ressemblance inhérente ou de lien direct entre le mot et l'animal lui-même.

La classification des signes par Peirce en icônes, indices et symboles met en évidence différents modes de représentation et de signification. Alors que les icônes reposent sur la similitude, les indices reposent sur l'association et les symboles sur la convention. Ces catégories fournissent un cadre permettant de comprendre le fonctionnement des signes, la manière dont le sens est transmis et l'interprétation dans divers contextes, notamment le langage, la communication et la cognition.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ machine-sur-philosophe ] [ compendium ]

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 ]

macromolécules

(Q) - Combien de protéines ont été identifiées à ce jour ?

(R) - À la date d'arrêt de mes connaissances, en septembre 2021, le nombre de protéines identifiées dans le protéome humain et dans divers organismes ne cesse de croître en raison des efforts de recherche continus. Il est difficile de fournir un chiffre exact car l'identification des protéines est un domaine actif de la recherche scientifique et de nouvelles protéines sont découvertes en permanence.

Toutefois, à cette époque, on estimait que le protéome humain se composait de dizaines de milliers de protéines. Le projet du protéome humain (HPP), une initiative de recherche internationale, vise à identifier et à caractériser toutes les protéines codées par le génome humain. Le HPP a réalisé des progrès significatifs dans la cartographie du protéome humain, mais une couverture complète est encore en cours.

Il est important de noter que le nombre de protéines identifiées varie en fonction de l'organisme étudié. Il existe des millions de séquences de protéines connues dans divers organismes, y compris les humains, les animaux, les plantes, les bactéries et les virus.

Comme mes connaissances ne sont pas à jour, je recommande de se référer à la littérature scientifique actuelle ou à des bases de données telles que UniProt ou Protein Data Bank (PDB) pour obtenir les informations les plus précises et les plus récentes sur le nombre de protéines identifiées.

(Q) - Comment les protéines sont-elles classées ?

(R) - Les protéines sont classées en fonction de divers critères, notamment leur structure, leur fonction et leurs relations évolutives. Voici quelques méthodes de classification des protéines couramment utilisées :

1 Classification structurelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs caractéristiques structurelles. Le système de classification structurelle le plus courant est la classification structurelle des protéines (SCOP) ou la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily). Ces systèmes classent les protéines dans des hiérarchies en fonction de leur pliage global, de l'organisation des domaines et des motifs structurels.

2 Classification fonctionnelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs fonctions biologiques. Cette classification est souvent large et englobe des catégories fonctionnelles telles que les enzymes, les transporteurs, les récepteurs, les protéines structurelles, les protéines de signalisation et bien d'autres encore. Les systèmes de classification fonctionnelle sont généralement basés sur le rôle de la protéine dans les processus cellulaires.

3 Classification basée sur l'homologie : Les protéines peuvent être classées sur la base de leurs relations évolutives et de leurs similitudes de séquence. Cette classification repose sur la comparaison des séquences protéiques et l'identification des protéines homologues qui partagent un ancêtre commun. Elle est généralement réalisée à l'aide d'algorithmes tels que BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) ou HMM (Hidden Markov Models).

4 Classification selon l'ontologie des gènes (GO) : L'ontologie des gènes est un système de classification largement utilisé qui attribue des annotations fonctionnelles aux protéines sur la base de trois catégories : fonction moléculaire, processus biologique et composant cellulaire. Les termes GO fournissent un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines et leur implication dans les processus biologiques.

5 Classification par famille et par super-famille : Les protéines peuvent être classées en familles et superfamilles sur la base de caractéristiques structurelles et séquentielles communes. Les familles de protéines sont constituées de protéines présentant une grande similitude de séquence et partageant souvent des relations fonctionnelles et évolutives. Les superfamilles englobent des familles de protéines apparentées qui partagent des similitudes structurelles et fonctionnelles, mais qui peuvent avoir divergé au cours de l'évolution.

These are just a few examples of protein classification methods, and there are other specialized systems based on specific properties or research areas. It's important to note that proteins can belong to multiple classification categories simultaneously, as they can have similar structures, functions, or evolutionary origins. Classification systems serve as useful tools for organizing and understanding the vast diversity of proteins found in living organisms.

(Q) - Il y a donc une sorte de classification complexe et intriquée, n'est-ce pas ?

 (R) - Oui, la classification des protéines peut en effet être complexe en raison des divers facteurs pris en compte et des interrelations entre les différents systèmes de classification. Les protéines sont des molécules très diverses, dotées de caractéristiques uniques, et leur classification reflète cette complexité.

Les différentes méthodes de classification se recoupent et se complètent souvent, ce qui permet une compréhension globale de la structure, de la fonction et de l'évolution des protéines. Par exemple, les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH prennent en compte l'organisation globale des plis et des domaines des protéines, tandis que les systèmes de classification fonctionnelle se concentrent sur les rôles et les activités biologiques des protéines. La classification basée sur l'homologie tient compte des relations évolutives et des similitudes de séquence, et la classification par ontologie génique fournit un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines.

En outre, les protéines peuvent appartenir à plusieurs catégories au sein d'un système de classification. Par exemple, une protéine peut avoir une structure spécifique et être classée dans un pli particulier, tout en faisant partie d'une famille de protéines sur la base de la similarité des séquences et des caractéristiques fonctionnelles. Cette classification multidimensionnelle permet aux chercheurs d'explorer différents aspects des protéines et de mieux comprendre leurs propriétés et leurs relations.

Dans l'ensemble, la nature complexe de la classification des protéines reflète la nature complexe des protéines elles-mêmes et les efforts déployés pour organiser et comprendre leurs divers attributs. Ces systèmes de classification fournissent des cadres pour l'étude des protéines et facilitent la communication et le partage des connaissances entre les chercheurs dans ce domaine.

(Q) - Peut-on dire qu'il y a aussi, dans ces différentes classifications, quelque chose qui pourrait ressembler à un pôle phénétique et à un pôle cladistique ?

(R) - Oui, dans le domaine de la classification des protéines, il y a des éléments qui peuvent être associés aux approches phénétiques (aussi connues sous le nom de taxonomie numérique) et cladistiques.

Classification phénétique : La classification phénétique met l'accent sur les similitudes et les différences globales entre les protéines, souvent sur la base d'une analyse numérique ou statistique de leurs caractéristiques. Elle se concentre sur des traits ou des caractéristiques quantifiables et vise à regrouper les protéines sur la base d'une ressemblance globale. Dans le contexte de la classification des protéines, les approches phénétiques peuvent impliquer le regroupement des protéines sur la base de mesures de similarité telles que l'alignement des séquences, l'alignement structurel ou la comparaison d'autres propriétés physicochimiques.

Classification cladistique : La classification cladistique, quant à elle, est basée sur les relations évolutives et les ancêtres partagés. Elle cherche à identifier des groupes monophylétiques (clades) qui comprennent un ancêtre commun et tous ses descendants. La cladistique repose sur l'analyse phylogénétique, qui consiste à comparer des séquences de protéines ou d'autres données moléculaires pour reconstruire des arbres ou des réseaux évolutifs. Les cladogrammes qui en résultent décrivent les relations évolutives entre les protéines et peuvent aider à les classer en groupes sur la base de leur histoire évolutive.

Dans la pratique, les approches phénétiques et cladistiques sont souvent utilisées en combinaison, en exploitant différents types de données et d'analyses pour obtenir une compréhension plus complète de la classification des protéines. Les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH, par exemple, intègrent à la fois les principes phénétiques et cladistiques. Ils prennent en compte les similitudes structurelles (aspect phénétique) mais visent également à refléter les relations évolutives et les ancêtres partagés (aspect cladistique) en regroupant les protéines dans des catégories hiérarchiques basées sur leurs plis, leurs domaines et leurs connexions évolutives.

En intégrant à la fois les perspectives phénétiques et cladistiques, les systèmes de classification des protéines peuvent saisir à la fois les similitudes et les différences globales entre les protéines (pôle phénétique) et leur histoire évolutive et leurs liens de parenté (pôle cladistique). Cela permet d'obtenir un cadre de classification plus nuancé et plus informatif dans le domaine de la science des protéines.

(Q) - ok merci : existe-t-il aussi une classification tridimensionnelle ?

(R) - Oui, il existe une classification tridimensionnelle (3D) des protéines basée sur leurs propriétés structurelles. La classification 3D consiste à classer les protéines en fonction de leurs structures tridimensionnelles plutôt qu'en fonction de leur séquence ou de leurs similitudes fonctionnelles. Ce type de classification est particulièrement pertinent en biologie structurale et en modélisation moléculaire.

Dans la classification 3D, les protéines sont regroupées en fonction de leur pli global, de l'arrangement des éléments structurels secondaires et de l'arrangement spatial des atomes. Elle tient compte de la disposition et de l'orientation spécifiques des domaines protéiques, des motifs et d'autres caractéristiques structurelles.

La classification structurelle des protéines (SCOP) et la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily), que j'ai mentionnées précédemment, fournissent des classifications hiérarchiques qui incluent des informations structurelles en 3D. Ces classifications classent les protéines dans différentes catégories en fonction de leur pliage global et de leur organisation structurelle.

En outre, d'autres méthodes et algorithmes, tels que les outils d'alignement structurel, peuvent être utilisés pour comparer les structures des protéines et identifier les similitudes et les différences. Ces approches aident à regrouper ou à classer les protéines en groupes structurels 3D, ce qui permet aux chercheurs d'analyser et de comprendre les relations entre les structures des protéines d'une manière plus détaillée.

La classification 3D des protéines fournit des informations précieuses sur la diversité structurelle et les relations entre les protéines. Elle est particulièrement utile pour étudier la fonction des protéines, les mécanismes d'action, les interactions protéine-protéine et la conception de médicaments. En considérant les aspects tridimensionnels de la structure des protéines, les chercheurs peuvent mieux comprendre comment la structure des protéines est liée à la fonction et aux relations évolutives.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ machine-homme ] [ chimie ] [ taxinomies ] [ typologies ]