consumérisme

Nous développons une nouvelle citoyenneté. Une qui sera très sélective pour les céréales et les automobiles, mais incapable de penser.

Auteur: Serling Rodman Edward

Info:

[ abrutissement ]

évolution personnelle

Nous ne nous développons pas de manière exhaustive, chronologique. Nous grandissons parfois dans une dimension, et pas dans une autre ; de manière inégale. Nous croissons partiellement. Nous sommes relatifs, mûrs dans un domaine, enfantins dans un autre. Le passé, le présent et le futur se mêlent et nous tirent vers l'arrière, vers l'avant ou nous fixent dans le présent. Nous sommes constitués de couches, de cellules, de constellations.

Auteur: Nin Anaïs

Info:

[ individuation ] [ vivre ] [ vieillir ]

biais de confirmation

Les êtres humains sont loin d'être aussi froidement rationnels que nous aimons le croire. Après avoir établi de confortables planètes de croyances, nous devenons résistants à leur modification et développons des biais cognitifs qui nous empêchent de voir le monde avec une clarté parfaite. Nous aspirons à être de parfaits capteurs bayésiens, raisonnant de manière impartiale jusqu'à la meilleure explication - mais le plus souvent, nous prenons de nouvelles données et les comprimons pour les faire correspondre à nos idées préconçues.

Auteur: Carroll Sean

Info:

[ a priori ] [ fermeture ] [ faux positifs ]

égalité

Le monde n'est pas équitable, l'univers ne l'est pas non plus. Physique, chimie et mathématiques, ne sont pas justes. Ni injuste, pour cette même raison. L'équité est une idée, et seules les créatures conscientes ont des idées. C'est nous. Nous en avons sur le bien et le mal. Nous inventons celle de la justice afin de pouvoir juger si quelque chose est bon ou mauvais. Nous développons la moralité. Nous créons des règles pour vivre et les appelons lois, tout ça pour rendre la vie plus juste.

Auteur: Banks Iain M.

Info: The Business 1999

[ compensation ] [ homéostase ]

étrangeté

Ces systèmes réflexes d’analyse du visage sont ainsi faits qu’on a pu dire, quitte à choquer, que notre cerveau était "naturellement raciste". Après notre naissance, nous développons la capacité d’analyser les visages de l’ethnie ou des ethnies proches, dont la physionomie nous devient à ce point familière que nous sommes capables, en quelques dixièmes de seconde, de reconnaitre mille subtilités du visage. Mais si brusquement nous nous retrouvons dans un pays étranger, où les traits sont différents, nous devenons extrêmement grossiers dans notre analyse, incapables de faire la différence entre des personnes pourtant dissemblable, et donc moins capables d’empathie avec eux. C’est une base neuronale au racisme. 

Auteur: Cyrulnik Boris

Info: Votre cerveau n'a pas fini de vous étonner

[ rejet instinctif ] [ type inaccoutumé ]

Éternel

Il semble que c'est une des caractéristiques fondamentales de la nature que les lois physiques fondamentales soient décrites en tant que théorie mathématique de grande beauté et puissance, ayant besoin d'un niveau assez élevé de mathématiques pour les comprendre. Vous pourriez vous demander : pourquoi la nature est bâtie de cette façon ? Nous pouvons seulement répondre que notre savoir actuel semble indiquer que la nature est bâtie ainsi. Nous avons tout simplement à l'accepter. On pourrait peut-être décrire la situation en disant que Dieu est un mathématicien de premier ordre, et qu'Il a utilisé des mathématiques très avancées pour construire l'univers. Nos faibles entreprises en mathématiques nous permettent de comprendre un peu l'univers, et au fur et au mesure que nous développons des mathématiques supérieures, nous pouvons espérer mieux comprendre l'univers.

Auteur: Dirac Paul Adrien-Maurice

Info: Interview dans le Scientific American, mai 1963 :

[ religiosité ]

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 ]

monde subatomique

Des physiciens ont découvert une force inattendue agissant sur les nanoparticules dans le vide

Ils ont découvert une nouvelle force inattendue qui agit sur les nanoparticules dans le vide, leur permettant d’être poussées par le " néant ".

Bien entendu, la physique quantique commence à préciser que ce " néant ", n’existe pas réellement : même le vide est rempli de petites fluctuations électromagnétiques. Cette nouvelle recherche est une preuve supplémentaire que nous commençons à peine à comprendre les forces étranges qui agissent au plus petit niveau du monde matériel, nous montrant comment le néant peut entraîner un mouvement latéral.

Alors comment est-ce que le vide peut porter une force ? L’une des premières choses que nous apprenons en physique classique est que dans un vide parfait (un lieu donc entièrement dépourvu de matière), la friction ne peut pas exister car l’espace vide ne peut pas exercer une force sur les objets qui le traversent.

Mais ces dernières années, les physiciens spécialisés dans le domaine quantique ont montré que le vide est en réalité rempli par de petites fluctuations électromagnétiques qui peuvent interférer avec l’activité des photons (les particules de lumière), et produire une force considérable sur les objets.

Il s’agit de l’effet Casimir, qui a été prédit en 1948 par le physicien néerlandais Hendrick Casimir*. À présent, la nouvelle étude a démontré que cet effet est encore plus puissant que ce que l’on imaginait auparavant. En effet, ce dernier ne peut être mesuré qu’à l’échelle quantique. Mais comme nous commençons à élaborer des technologies de plus en plus petites, il devient évident que ces effets quantiques pourraient fortement influencer certaines de nos technologies de manière globale.

" Ces études sont importantes car nous développons des nanotechnologies qui travaillent avec des distances et des tailles si petites, que ce type de force peut dominer tout le reste ", explique le chercheur principal Alejandro Manjavacas de l’Université du Nouveau-Mexique, aux États-Unis. " Nous savons que ces forces de Casimir existent, alors ce que nous essayons de faire, c’est de trouver l’impact général qu’elles ont sur de très petites particules ", ajoute-t-il.

Afin de découvrir de quelle manière l’effet Casimir pourrait avoir un impact sur les nanoparticules, l’équipe a analysé ce qui s’est passé avec des nanoparticules tournant près d’une surface plane, dans le vide. Ils ont ensuite découvert que l’effet Casimir pouvait effectivement pousser ces nanoparticules latéralement, même si elles ne touchent pas la surface.

Pour imager la chose, imaginez une minuscule sphère tournant sur une surface qui est constamment bombardée de photons. Alors que les photons ralentissent la rotation de la sphère, ils provoquent également un déplacement de cette dernière dans une direction latérale :

(Photo : En rouge, la rotation de la sphère. En noir, la distance de la sphère par rapport à la surface plane et en bleu, l’effet de Casimir latéral.)

Dans le domaine de la physique classique, il faudrait un frottement entre la sphère et la surface pour atteindre ce type de mouvement latéral, mais le monde quantique ne suit pas les mêmes règles : la sphère peut être poussée sur une surface, même si elle ne la touche pas. " La nanoparticule subit une force latérale comme si elle était en contact avec la surface, bien qu’elle soit en réalité séparée de celle-ci ", explique Manjavacas. " C’est une réaction étrange, mais qui peut avoir un impact considérable pour les ingénieurs ", ajoute-t-il.

Cette nouvelle découverte pourrait bien jouer un rôle important dans la manière dont nous développerons des technologies de plus en plus miniaturisées à l’avenir, y compris des dispositifs tels que les ordinateurs quantiques.

Les chercheurs affirment qu’ils pourraient contrôler la direction de la force en changeant la distance entre la particule et la surface, ce qui pourrait s’avérer utile pour les ingénieurs et les scientifiques travaillant sur des méthodes de manipulation de la matière, à l’échelle nanoscopique. 

L’étude a déjà été publiée dans le Physical Review Letters et les résultats doivent à présent être reproduits et vérifiés par d’autres équipes. Mais le fait que nous ayons maintenant la preuve qu’une nouvelle force intrigante pourrait être utilisée pour diriger des nanoparticules dans le vide est très intéressant et met en lumière un tout nouvel élément du monde quantique et ses forces encore largement incomprises. 



*( L'effet Casimir, prédit en 1948 par le physicien néerlandais Hendrick Casimir, est un phénomène quantique où deux plaques métalliques parfaitement conductrices placées dans le vide s'attirent l'une vers l'autre avec une force inversement proportionnelle au carré de leur distance.12 Cet effet résulte de la pression exercée par les fluctuations quantiques du vide sur les plaques.

Explication de l'effet

Selon la théorie quantique des champs, le vide n'est pas complètement vide mais contient des fluctuations d'énergie sous forme de particules virtuelles qui apparaissent et disparaissent constamment. Entre deux plaques rapprochées, ces fluctuations sont restreintes par les conditions aux limites imposées par les plaques conductrices. Cela crée une différence de pression de radiation entre l'intérieur et l'extérieur des plaques, générant une force attractive entre elles.

Observation expérimentale

Bien que prédit théoriquement en 1948, l'effet Casimir n'a été observé expérimentalement pour la première fois qu'en 1997, confirmant ainsi l'existence de cette force quantique dans le vide. Cette découverte a renforcé la compréhension de la nature quantique du vide et de ses effets mesurables. (Source : anthropic) 

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com/ - Stéphanie Schmidt, 12 avril 2017

[ éther ] [ vacuité source ]

prospective technologique

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019