homme-machine

L'esprit humain n'est pas, comme ChatGPT et ses semblables, une machine statistique et avide de centaines de teraoctets de données pour obtenir la réponse la plus plausible à une conversation ou la plus susceptible à une question scientifique. "

Au contraire...  L'esprit humain est un système étonnamment efficace et élégant qui fonctionne sur une quantité limitée d'informations. Il n'essaie pas d'endommager les corrélations à partir des données, mais essaie de créer des explications.  

Alors arrêtons de l'appeler " Intelligence artificielle "  et nommons-la pour ce qu'elle est et fait, c'est à dire  " logiciel plagiaire ", parce que ça ne crée rien, mais copie les œuvres existantes, d'artistes existants, les modifie suffisamment pour échapper aux lois sur les droits d'auteur. C'est le plus grand vol de propriété intellectuelle jamais enregistré depuis l'arrivée des colons européens sur les terres amérindiennes.

Auteur: Chomsky Noam

Info: New York Times - 8 mars 2023

[ comparés ] [ chatbots ]

définition

La photosynthèse est un processus qui permet aux plantes de transformer l'eau et le dioxyde de carbone en énergie et en oxygène.

Les plantes absorbent l'eau par leurs racines et le dioxyde de carbone de l'air par leurs feuilles. Elles utilisent ensuite l'énergie du soleil pour transformer ces deux éléments en glucose, un type de sucre. Ce glucose est utilisé par la plante comme source d'énergie et pour produire d'autres substances organiques, comme les protéines et les lipides.

Elle est un processus essentiel à la vie sur Terre. En effet, les plantes sont les seuls êtres vivants capables de produire de l'oxygène. L'oxygène est un gaz indispensable à la respiration de tous les animaux, y compris les humains. Voici une équation simplifiée de la photosynthèse :  6 CO2 + 6 H2O + lumière → C6H12O6 + 6 O2

Cette équation signifie que six molécules de dioxyde de carbone (CO2), six molécules d'eau (H2O) et de la lumière réagissent pour produire une molécule de glucose (C6H12O6) et six molécules d'oxygène (O2).

Ce processus se déroule dans les chloroplastes, des organites présents dans les cellules des plantes. Les chloroplastes contiennent de la chlorophylle, un pigment vert qui absorbe l'énergie du soleil.



 

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 14 octobre 2023, en réponse à la question : peux-tu expliquer, de la manière la plus simple et résumée, le processus de la photosynthèse

[ biosynthèse ] [ transmutation ] [ septénaire ]

machine-homme

Ça y est : ChatGPT a enfin accès aux dernières infos sur Internet, mais est-ce une bonne idée ?

OpenAI libère plusieurs plugins pour ChatGPT. L'un d'eux, pour le moment en phase de test Alpha, lui permet d'aller récupérer des informations sur le Web pour enrichir ses réponses. Est-ce une bonne idée ?

L'une des limites de ChatGPT, c'est qu'il reste essentiellement bloqué dans ces réponses sur les dates, événements et personnes dont les informations sont antérieures à septembre 2021. Des mises à jour régulières ont permis d'actualiser les informations à des dates ultérieures, mais jusqu'à maintenant l'intelligence artificielle ne savait pas chercher d'elle-même des données sur le Web.

C'est désormais possible, grâce à des plugins qu'OpenAI a ajoutés hier. Ils lui permettent d'accéder à des sources et des bases de données externes et même d'y rechercher directement des informations sur le Web. Pour le moment, ces options sont disponibles uniquement en version Alpha. Ces plugins ne seront accessibles qu'à un nombre restreint de développeurs et d'utilisateurs ayant opté au plan premium du chatbot.

Les plugins seront ensuite accessibles à tout le monde après cette phase de test. Le plugin qui ajoute précisément la recherche sur le Web questionne. Si ChatGPT est volontairement bridé, c'est justement pour mieux filtrer les contenus afin de limiter l'accès aux contenus non fiables. Sachant que, malgré ce contrôle, ChatGPT peut déraper facilement, l'accès direct aux moteurs de recherche pourrait bien empirer le phénomène. 

Auteur: Internet

Info: Sylvain Biget, 23 mars 2023

[ continuelle actuation  ] [ mise à jour ]

intelligence artificielle

- Peux-tu nous parler des "transformateurs" dans le processus d'IA ?

- Les transformateurs (transformers) sont un type d'architecture de réseau neuronal qui a gagné en popularité et en succès dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP), telles que la traduction linguistique, la réponse aux questions et la modélisation linguistique. Ils ont été introduits par Vaswani et al. dans un article fondateur en 2017, et sont depuis devenus un outil standard dans la communauté du TAL.

L'innovation clé de l'architecture du transformateur est l'utilisation de mécanismes d'auto-attention, qui permettent au réseau de s'intéresser à différentes parties de la séquence d'entrée lors du traitement de chaque élément de la séquence. Cela permet au réseau de saisir les dépendances complexes entre les mots ou les tokens de la séquence d'entrée, sans s'appuyer sur un traitement séquentiel*. Le mécanisme d'auto-attention permet également au réseau d'apprendre des représentations contextuelles des mots, qui peuvent être utilisées pour générer des traductions ou des prédictions plus précises et plus fluides.

L'architecture du transformateur présente plusieurs avantages par rapport aux modèles de réseaux neuronaux antérieurs pour les tâches de NLP. Elle peut traiter des séquences d'entrée de longueur variable, ce qui est important pour des tâches telles que la modélisation linguistique et la traduction automatique. Elle peut également capturer les dépendances à longue portée entre les mots, ce qui est important pour des tâches telles que la réponse aux questions et le résumé. En outre, il a été démontré que l'architecture des transformateurs est plus parallélisable et plus efficace sur le plan informatique que d'autres modèles de réseaux neuronaux, ce qui permet d'accélérer les temps d'apprentissage et d'inférence.

Dans l'ensemble, les transformateurs ont eu un impact significatif sur le domaine de l'IA et du NLP**, et ils continuent d'être un domaine actif de recherche et de développement. Ils sont largement utilisés dans de nombreuses applications pratiques, notamment les assistants virtuels, les chatbots et les systèmes de traduction automatique.

Auteur: chatGPT4

Info: 1 mai 2023 *traitement des données dans l'ordre où elles se présentent, sans sélection, regroupement ou tri préalable.**Natural langage processing

[ . ]

Usages potentiels de l'application FLP

- Je pratique la lecture réflexive (je suis d'accord, ou pas, ou partiellement... avec la citation et/ou l'étiquetage.)

- Je participe et développe une réflexion communautaire avec mes inserts, mes commentaires sur les tags, mes chaines, etc. 

- J'enrichis une base de données orthogonale collective en coopérant avec une entreprise qui veut sans cesse préciser les mots, les phrases, la sémantique, le sens, la signification des textes... en allant au plus bref, c'est à dire à l'essentiel. 

- Je développe et intègre mon esprit critique et mon idiosynchrasie en rencontrant des avis différents ou opposés.

- Je soulage - ou me soulage - psychologiquement en trouvant certaines formulations qui, ne m'étant pas venues à l'esprit, dévoilent un pan de réalité. Je peux aussi pratiquer  l'écriture thérapie.  De ce fait je communique mieux aussi, via la reformulation d'idées concepts, puisqu'elles sont dès lors mieux comprises/intégrées

- Je m'auto-analyse, non perturbé par la curiosité prédatrice du spécialiste qui m'observe, et retrouve une liberté véritable, dans les mots. (Merci à ceux qui nous apporterons des pistes) Balise de vie. Développer et stocker les extraits vus comme importants pour soi. (développement de sa personnalité virtuelle réflexive) Evasions, ouvertures, portes de sorties, refuges.

- Je suis écolo : parce que par la Lecture FLPienne - je m'évade, je passe le temps, etc...  sans consommer de biens tangibles, sans polluer... ou très peu. Je justifie aussi ma paresse et ma posture écolo-responsable avec des slogans comme :

"Pour occuper mon temps sans dépenser de pognon : je vais sur FLP."

"Tu as une pulsion pour aller au mac-donald.... prends plutôt un verre d'eau et passe une heure sur FLP"

"La société te répugne, les infos resassées, surrenchères émotives, crimes médiatisés et autres effets de loupes te fatiguent... Viens te dépayser sur FLP et rencontre des pensées qui correspondent - ou pas - à tes états d'âme."

"Je développe mon langage en me distrayant avec ces jeux.

- Je demande à Chatgpt4 (ou un autre agent dialoguant) d'étiqueter une citation afin d'avoir un avis "lissé" par cet intéressant compendium informatique (qui est aussi une sorte de dictionnaire intriqué), ce qui permet de confronter ma subjectivité avec une certaine objectivité des métadonnées traitée par apprentissage automatique. Ceci en donnant ces instructions au chatbot :  

En cours de développement

Auteur: Mg

Info: 25 novembre 2018. [a http ]mot[/a] 2024

[ outil numérique ] [ propagande ] [ homme-machine ]

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 ]

étiquetage FLP

Lorsqu'Octavio Paz affirme que "traduire est la façon la plus profonde de lire", il interpelle les concepteurs des "fils de la pensée". "La plus profonde" parce que le traducteur doit intégrer la compréhension des mots, la compréhension du sens et celle du climat général du texte/histoire... avant de le transposer dans un autre idiome.

C'est à dire qu'il doit le lire plusieurs fois, chaque fois avec une focale différente, de "points de vue" variés. Il intègre aussi, consciemment ou pas, plein d'autres paramètres : conditions de vie de l'auteur, pays, spécificité de sa langue, de son époque et ses us en coutume, etc... Démontrant par là même la merveilleuse plasticité d'un cerveau, le notre, capable (dans l'idéal) de gérer tous ces niveaux.

La lecture du "tagueur" FLP se différencie de deux manières de celle du traducteur.

PRIMO : étant entendu qu'il lit et parle couramment la langue en question, (qu'il ne doit donc pas traduire), il conserve une vitesse de croisière qui fait que son esprit se soucie beaucoup moins des détails, plus focalisé sur le sens de l'idée ou des phrases qui défilent. Lecteur-miroir il perçoit, reçoit... comprend, ressent. Et boum ! Voilà qu'il tombe sur une formulation qui le frappe, le conforte d'une manière ou d'une autre. Une impression déjà vécue mais jamais exprimée, un agencement des mots, ou de phrases, qui reflètent une réalité pressentie, expériencée... rêvée ? Ici notre lecteur-miroir est déjà en train d'indexer inconsciemment puisque son "être chair-esprit" reconnait (s'identifie à ?) une "idée vraie", une "pensée drôle", "réflexion sage", "parole profonde", etc.

SECUNDO : focalisé sur le sens d'une phrase ou d'un extrait, il doit maintenant repérer la ou les quelques "idées-clefs" du texte en question. Pour ensuite faire sa petite cuisine. Quelles sont-elles ? Sont-elles clairement représentées par des mots de l'extraits ? Si oui quels sont les plus pertinents, et, parmi ceux-ci, le plus important (Catégorie)... Sont-ils déjà dans le corps du texte ? Si oui : quel synonyme utiliser pour focaliser le concept, comment se débrouiller ?

Ce simple extrait, (celui que vous avez devant les yeux !), contient en lui-même beaucoup (tous?) de ces éléments. Ne reste plus qu'à lui joindre les termes catégorie et tags - absents du texte même, et propices à la précision de son indexation. Et l'introduire dans la base de données du logiciel. Pour les auteurs et leur paramètres voir ici.

Pour info les chatbots comme ChatGPT4, Bard, ou autres... sont encore assez loin du compte pour ce qui est de taguer correctement un extrait, en suivant les règles, avant son insertion dans le corpus de cette application, et son éventuelle modération/discussion. Ne qui n'empêche en rien, à l'occasion, de les mettre à contribution, et parfois d'échanger plus avant avec eux à des fin de désambiguation sémantique.

Auteur: Mg

Info: 13 août 2016 - 2024

[ analyse ] [ citation s'appliquant à ce logiciel ] [ réflexivité ] [ onomasiologie ]

fiasco

Echec du lancement de Galactica, IA générative scientifique de Meta

Le 15 novembre dernier, Meta a mis en ligne une version démo de Galactica, une IA développée pour la recherche scientifique. Deux jours après son lancement, elle a été retirée du Web pour avoir débité des inepties. 

Galactica est un modèle de langage à grande échelle (LLM), entraînée sur 48 millions de données scientifiques comprenant 120 milliards de paramètres. Il a pour mission de "résumer des articles universitaires, résoudre des problèmes mathématiques, générer des articles Wiki, écrire du code scientifique, annoter des molécules et des protéines, et bien plus encore".

Dès sa diffusion sur le Web, de nombreuses réponses aux questions posées par les utilisateurs se sont révélées confuses, absurdes ou fausses.

Par exemple, l’IA a inventé l’existence d’un logiciel Gaydar pour trouver des homosexuels sur Facebook et a proposé une étude sur les avantages de manger du verre pilé. Dans d’autres résultats de recherche, de nombreuses références et citations étaient fabriquées de toute pièce et attribuées à des vrais scientifiques.

Selon Carl Bergstrom, professeur de biologie à l’Université de Washington, il s’agit - pardonnez l’expression - "d’un générateur de conneries aléatoires".

D’après Dan Hendrycks, chercheur en sécurité de l’intelligence artificielle à l’Université de Californie à Berkeley, interrogé dans C/Net, Meta aurait dû sonder leur IA pour ce type de dérives avant de la diffuser et souligne au passage que "la division IA de Meta ne dispose pas d’une équipe chargée de la sécurité, contrairement à ses homologues, DeepMind, Anthropic et OpenAI".

C’est incompréhensible que le géant du Web ait rendu publique cette version aussi imparfaite que dangereuse. D’ailleurs chaque résultat généré était accompagné de l’avertissement: "Les résultats peuvent être peu fiables. Les modèles de langage ont tendance à inventer".

De nombreuses études le démontrent, le défaut l’IA générative - un fait connu et reconnu - est sa tendance à halluciner le matériel qu’elle présente dans le contexte d’informations factuelles.

Il faut toujours vérifier les faits énoncés par un logiciel IA de rédaction. L’utilisation de ce type d’outils demande un esprit critique, car à chaque nouveau prompt ou invite, l’IA débite un nouveau texte, parfois en contradiction avec le précédent.

L’objectif de Galactica est louable en voulant aider les scientifiques à traiter la masse pharaonique d’informations scientifiques publiées, impossible à assimiler par un cerveau humain.

Mais c’est la deuxième fois en quelques mois qu’une IA de Meta déçoit. Le robot conversationnel BlenderBot lancé en septembre, devait permettre aux utilisateurs de discuter avec lui afin d’approfondir ses connaissances, mais le niveau des échanges était tout simplement médiocre. Un timing incompréhensible, car ce lancement faisait suite à la polémique autour de LaMDA en juin, le Chatbot de Google, dont les propos étaient si sensés et profonds, qu’il avait convaincu un ingénieur d’avoir atteint le stade de la conscience.

La ferveur est grande autour de l’IA générative, elle est décrite comme le "BIG BANG de la Silicon Valley" et "l’invention qui va définir la décennie à venir".

En lançant cette version prématurée de Galactica, Meta a jeté un discrédit sur ces logiciels. Il ne faut pas en tenir compte. Une véritable révolution est en marche et tous les secteurs de l’économie seront touchés.  

Auteur: Turrettini Emily

Info: Bilan.ch, 24 nov 2022. Sources de l'auteure : C/Net / Cosmos / Venture Beat / TechTalk / The Daily Beast

[ ratage ] [ traitement des métadonnées ] [ bêtise encyclopédique ]

interrogations

Lorsqu'Einstein réfléchissait à un problème, il estimait toujours nécessaire de formuler ce sujet de manières aussi diverses que possible, afin pouvoir en adapter la présentation et la rendre compréhensible pour des personnes habituées à des modes de pensée dissemblables et à des parcours éducatifs différents.

Avec FLP nous tentons de nous inspirer de tout, de ce qui précède bien sûr, mais aussi de cette progression : Euclide pensa à partir de la surface, Newton, de la matière, Einstein, de la lumière...

Et bien FLP veut s'amuser à le faire à partir de l'esprit, c'est à dire s'essayer à l'extension-compréhension de notre perspectivisme-anthropique-miroir.

Tout ceci organisé de manière orthogonale, à savoir que chaque individu tente de frotter-intégrer sa singularité infime... dans le corpus linguistique général humain.  Et puis, avec l'aide des chatbots, on va s'apercevoir d'une intrication récurrente langage - mathématique, ce qui est déjà le cas à partir des années 2020.

Voici quelques idées qui, en conservant une ouverture absolue, tendent vers ce concept : 

- Les hommes, structures organiques à la pensée analogique, fonctionnent avec des mots-univers, symboles miroirs, vus par un système AI numérique comme des vecteurs polysémiques (sphères sans fond ? n dimensions ?). 

- Chaque mot-système-univers, plus ou moins fermé en fonction du contexte et de qui le manipule, est aussi une structure autonome + ou - durable. Exemples au hasard : Gaïa, le soleil, le requin, les fougères, la culture humaine, un atome... l'écriture, une route, etc. Termes qui renferment tous, de fait, l'entière évolution cosmique qui les précède. Chacun étant à comprendre/interpréter/intégrer au milieu de mélanges de cycles variés-variables... vus-codés par des observateurs variés-variables aussi. Observateurs pareillement issus de systèmes variés et variables.  Nous avons donc : 

- Des priméïté interprétées par des secondéités qui produisent des tiercités-codages, avec rocades multiples possibles entre ces trois acteurs. Merci Charle Sanders Pierce.

- Les codages-transcriptions des perceptions-représentations-structures de l'observateur, suite aux contacts avec ce qui constitue son "1er LIVRE"... Contacts qui constituent des tiercités qui avec le temps constituent et développent un "2e LIVRE", pensées communautaires, religions, philosophies, etc. 

Et maintenant arrivent les bots dialoguants, IA aptes à réfléchir et raisonner, mais à partir de ce second ouvrage seulement, sans sensibilité, peur de la mort, etc... tous sur base de logique binaire. Alors que le premier livre, minéral-organique, semble fondé sur la tétravalence.

- Pour FLP, les secondéités, individus qui transposent, existent via leurs patronymes. Elles sont de fait des mots-univers-personnalités, ci-nommées : secondéités médium. 

Questions :

a) comment au milieu de tout cela modéliser, structurer et créer une classification diachronique orthogonale afin de constituer de nouveaux et plus efficients corpus ?        

b) comment situer-imaginer une éventuelle extension de ce système-structure autonome vu que le fond "créatif" unique que nous pensons connaître est celui schématisé par l'interaction terre-soleil, avec la gravitation et le cycle de l'eau, d'où nous sommes issus ? 

Réponse : imaginer-construire-développer un autre système autonome de ce genre, mais sur des bases différentes (par exemple : trois soleils, un autre base chimico organique ?...) et essayer de construire quelques idées sémiotiques, linguistiques, syntaxiques ou autres... susceptibles d'aider à une communication entre des êtres issus de ces deux systèmes distincts. 

Auteur: Mg

Info: fév. 2024

[ prospectives ] [ xéno-communication ] [ exolinguistique ] [ au coeur de FLP ]

machine-homme

Meta a dévoilé une intelligence artificielle capable de lire dans vos pensées. En s’appuyant sur les signaux électromagnétiques du cerveau, l’IA peut comprendre les images que vous avez en tête et les reproduire.

Meta concentre désormais ses efforts sur l’intelligence artificielle. Ces derniers mois, les chercheurs du groupe de Mark Zuckerberg ont dévoilé une pléthore d’innovations s’appuyant sur l’IA. Citons notamment Voicebox, une intelligence artificielle capable d’imiter une voix humaine, le modèle de langage Llama 2, ou MusicGen, un outil qui peut produire une musique à la demande.

Le géant de Menlo Park ne compte pas s’arrêter là. Sur son site web, Meta vient de mettre en ligne un rapport consacré à une IA conçue pour décoder ce qu’il se passe dans le cerveau humain. L’intelligence artificielle est en effet capable de comprendre les images qu’un individu a en tête. Par la suite, l’IA va reproduire les images aperçues dans les pensées de celui-ci.

Comment l’IA peut lire dans le cerveau ?

Pour parvenir à cette prouesse, Meta s’appuie sur la magnéto-encéphalographie, ou MEG, une technique d’imagerie cérébrale qui mesure l’activité électromagnétique du cerveau. En collectant "des milliers de mesures d’activité cérébrale" par seconde, le système va "décoder le déploiement des représentations visuelles dans le cerveau". Meta a mis au point un "modèle de décodage" basé sur l’IA pour comprendre les champs magnétiques produits par l’activité neuronale.

Une fois que les données ont été traitées, elles vont être reliées aux représentations visuelles mises au point l’IA en amont. Ces représentations sont générées par un encodeur d’image, qui dispose d’un " riche ensemble " de visuels différents. En d’autres termes, les images déjà disponibles vont être comparées aux images décelées dans le cerveau. C’est là que l’" encodeur cérébral " entre en jeu. Enfin, l’IA va produire une " image plausible " en se basant sur les visuels dans les pensées de la cible. Notez que les visuels sont générés en continu à partir du cerveau, ce qui offre un aperçu unique de ce qu’il se passe dans l’esprit humain.

Dans le cadre de son expérience, l’entreprise a d’abord montré une image, fournie par l’IA, à des bénévoles. En parallèle, une machine MEG scannait les signaux de leur cerveau. Meta a partagé plusieurs exemples des résultats générés dans son rapport. Dans la plupart des cas, le résultat final n’est pas tombé loin de l’image montrée à l’origine. L’IA parvient généralement à reproduire l’objet principal de l’image en s’appuyant sur les ondes et sa bibliothèque de visuels.

" Nos résultats montrent que le MEG peut être utilisé pour déchiffrer, avec une précision d’une milliseconde, la montée des représentations complexes générées dans le cerveau ", résume Meta.

Les limites de l’IA

À ce stade, l’IA doit d’abord être entraînée sur l’activité cérébrale d’un individu avant d’être utilisée pour décrypter des pensées. Le système doit passer par une période de formation, qui va l’habituer à interpréter des ondes cérébrales spécifiques. De la même manière, un modèle linguistique doit être formé sur base d’une montagne de textes avant de pouvoir animer un chatbot.

De plus, rien n’indique que cette technologie, encore à ses balbutiements, puisse permettre de décoder des images qui ne sont pas d’abord traitées par l’IA. Tout en promettant d’autres avancées à l’avenir, Meta estime que sa technologie pourrait permettre de concevoir des " interfaces cerveau-ordinateur non invasives " pour venir en aide aux personnes qui ont perdu la capacité de parler.

Notez qu’il ne s’agit pas de la première fois qu’une IA parvient à lire dans les pensées humaines. Cet été, des chercheurs américains ont dévoilé une IA capable de deviner la musique qu’une personne est en train d’écouter uniquement en collectant les données issues du cerveau. Là encore, les scientifiques se sont appuyés sur les signaux électriques émis par le cerveau. 

Auteur: Internet

Info: https://www.01net.com/, 19 octobre 2023, source : Meta

[ homme-machine ]