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 ]

interdépendance

Complexité des écosystèmes: un gage de résilience face au changement
Le fonctionnement d'un écosystème s'articule autour de relations de natures diverses entre une myriade d'espèces. Identifier de manière exhaustive ces interactions et le rôle qu'elles jouent dans le fonctionnement d'un écosystème demeure toutefois peu évident.
Dans une étude publiée récemment dans PLos Biology, une équipe internationale menée par deux chercheurs de l'Institut des Sciences de l'Evolution de Montpellier (ISEM, CNRS / IRD / EPHE) et du Laboratoire Biométrie et Biologie Evolutive de Villeurbanne (CNRS / Université de Lyon) a pu étudier l'ensemble des relations trophiques* et non-trophiques entre les espèces présentes dans la zone de balancement des marées de la côte centrale du Chili.
Ce travail inédit, basé sur la modélisation mathématique des réseaux, montre que ces interactions sont fortement structurées selon une organisation qui assure la résilience de la communauté. Il confirme ainsi l'importance de prendre en compte la diversité des relations interspécifiques d'un écosystème pour prévoir ses réactions face à des perturbations de grande ampleur comme le changement climatique.
La plupart des travaux scientifiques qui s'intéressent au fonctionnement des milieux naturels se sont jusqu'ici focalisés sur les relations trophiques entre les espèces qui les composent. Or d'autres formes d'interactions comme le mutualisme ou la compétition pour l'espace semblent jouer un rôle tout aussi important. Ces relations non-trophiques sont pourtant rarement prises en compte dans les études portant sur les réseaux écologiques.
Avec l'aide des scientifiques chiliens du Center for Marine Conservation et du Center for Applied Ecology and Sustainability, qui analysent depuis plusieurs décennies les interactions entre les espèces qui peuplent la côte du centre du Chili, des chercheurs français et américains sont parvenus à visualiser pour la première fois un réseau écologique dans toute sa complexité. "En traitant l'importante masse de données collectée par nos collègues chiliens à l'aide de puissants outils de modélisation statistique des réseaux, nous avons pu dresser une cartographie précise des relations s'établissant entre les 106 espèces qui peuplent cette zone intertidale", détaille Sonia Kéfi, chercheuse en écologie à l'Institut des Sciences de l'Evolution de Montpellier et cosignataire de l'article.
Les scientifiques ont ainsi constaté que les interactions non-trophiques comme la compétition pour l'espace ou la création d'habitats étaient deux fois plus nombreuses que celles correspondant à la consommation directe d'autres organismes. L'équipe a ensuite réparti les 106 espèces impliquées dans ces interactions en différents groupes au sein desquels les espèces sont très proches sur le plan taxonomique. Chacun d'eux rassemblait des organismes entretenant le même genre de relations avec les autres êtres vivants de la zone de balancement des marées.
A partir de cette représentation simplifiée du fonctionnement de l'écosystème, les chercheurs ont élaboré un système dynamique simulant l'évolution de sa biomasse totale et de sa biodiversité en fonction de l'organisation initiale de ce réseau d'interactions. "Lorsque nous introduisions de l'aléatoire dans la structure du réseau, nous observions à chaque fois une diminution de ces deux variables au cours du temps, détaille Sonia Kéfi. La structuration observée dans la nature conduisait quant à elle au maintien de la biodiversité et à une biomasse totale élevée."
Les résultats de cette étude mettent ainsi en avant l'importance de la complexité des relations entre les espèces qui composent une communauté écologique. A l'avenir, ce genre de travaux devrait aider à mieux comprendre la réaction des écosystèmes face à des perturbations comme le changement climatique ou l'exploitation, par l'Homme, des ressources naturelles.

Auteur: Internet

Info: http://www.techno-science.net, Vie et Terre, Posté par Isabelle, Lundi 19/12/2016,*qui concerne la nutrition des organes et des tissus -

[ complémentarité ] [ biotope ]

conjecture scientifique

L’Univers pourrait être dominé par des tachyons, des particules se déplaçant plus vite que la lumière

 (Photo : Une délicate sphère de gaz créée par une onde de souffle de supernova à 160 000 années-lumière de la Terre.)

Dans un article préliminaire récent, deux physiciens avancent une proposition qui pourrait révolutionner notre compréhension de l’Univers. Leur théorie audacieuse suggère que notre cosmos pourrait être gouverné par des particules hypothétiques appelées tachyons qui se déplacent toujours plus vite que la lumière.

L’hypothèse des tachyons

Dans le monde fascinant de la physique théorique où les frontières de la connaissance sont sans cesse repoussées, la quête pour comprendre les mystères de l’Univers est incessante. Récemment, deux physiciens ont par exemple fait une proposition audacieuse qui pourrait potentiellement transformer notre vision fondamentale de l’Univers : l’hypothèse des tachyons. Selon la théorie, il s’agirait de particules hypothétiques qui se déplacent toujours plus vite que la lumière.

Bien que leur existence soit largement contestée et contredite par les principes de la relativité restreinte, qui dit qu’aucune particule dotée de masse ne peut voyager à une vitesse supérieure à celle de la lumière dans le vide, les tachyons continuent de susciter l’intérêt des chercheurs en raison de leur potentiel à repousser les frontières de notre compréhension.

Comment leur présence pourrait-elle changer le monde ?

Les chercheurs avancent plus précisément l’hypothèse audacieuse que les tachyons pourraient jouer un rôle fondamental dans notre compréhension de la composition de l’Univers. Dans ce modèle, ces particules pourraient en effet être la clé pour expliquer deux phénomènes mystérieux : la matière noire et l’énergie noire. La première est une substance invisible qui compose la majorité de la masse de l’Univers observable, mais dont la nature exacte reste largement inconnue. L’énergie noire est quant à elle responsable de l’expansion accélérée de l’univers. Plus précisément, les chercheurs suggèrent que les tachyons pourraient être la véritable identité de la matière noire.

Concernant l’énergie noire, rappelons que les astronomes peuvent mesurer la luminosité intrinsèque des supernovae de type Ia, ce qui leur permet de déterminer leur distance par rapport à la Terre. En comparant cette luminosité apparente à la luminosité intrinsèque attendue d’une supernova de type Ia standard, ils peuvent calculer la distance de la supernova et ainsi estimer la distance de l’objet hôte (généralement une galaxie).

En combinant les mesures de distance de nombreuses supernovae de ce type à différentes distances, les astronomes peuvent alors tracer la relation entre la distance et le taux d’expansion de l’Univers. Dans le cadre de cette étude sur les tachyons, les chercheurs ont appliqué leur modèle cosmologique alternatif aux données observées sur ces supernovae. Il s’est alors avéré que ce dernier était tout aussi cohérent avec ces observations.

En intégrant les tachyons dans leur modèle, les physiciens suggèrent que ces particules pourraient ainsi fournir une explication unifiée à ces deux phénomènes cosmologiques complexes.

Quelles sont les limites de cette théorie ?

Malgré son potentiel révolutionnaire, la théorie des tachyons est confrontée à de nombreuses limites. Tout d’abord, leur existence même est hautement improbable selon les connaissances actuelles de la physique. En effet, la notion de voyager plus vite que la lumière soulève des questions fondamentales sur la causalité et les principes de la relativité. De plus, bien que ce modèle cosmologique puisse expliquer certaines observations, il nécessite encore des tests expérimentaux rigoureux pour être validé.

En conclusion, l’étude des tachyons représente une exploration audacieuse des limites de notre compréhension de l’Univers. Cependant, bien que cette théorie ouvre de nouvelles perspectives fascinantes, elle devra être soumise à un examen minutieux et à des tests rigoureux pour être pleinement acceptée par la communauté scientifique.

Les recherches de l’équipe ont été publiées dans la base de données pré-imprimée arXiv en mars.



 

Auteur: Internet

Info: https://sciencepost.fr/ - Brice Louvet, expert espace et sciences18 avril 2024

[ spéculations ] [ monde subatomique ] [ vitesse supraluminique ] [ effet Tcherenkov ] [ superluminique ]

cosmos miroir

Le cerveau humain ressemble étrangement à l'Univers

Des chercheurs ont comparé la structure de l'Univers à celle du réseau neuronal. Proportions, fluctuations de la matière, connexions entre les étoiles et les neurones... Ils ont constaté des similitudes troublantes entre les deux... malgré des échelles distantes d'années-lumière !

Comparer le cerveau humain, qui mesure en moyenne 1.500 cm3 et pèse 1,4 kg, avec l'Univers, estimé à plus de 880.000 milliards de milliards de kilomètres de diamètre, peut sembler quelque peu incongru. C'est pourtant l'exercice auquel se sont essayés deux chercheurs dans un article publié dans la revue Frontiers in Physics. Aussi étonnant que cela puisse paraître, ils ont découvert des similitudes troublantes entre les deux structures. "Bien que les interactions physiques dans les deux systèmes soient complètement différentes, leur observation au moyen de techniques microscopiques et télescopiques permet de saisir une morphologie analogue fascinante, au point qu'il a souvent été noté que la toile cosmique et la toile des neurones se ressemblent", écrivent l'astrophysicien Franco Vazza et le neurobiologiste Alberto Feletti.

70 % de masse "inutile"

Les similitudes sont d'abord notables au niveau des proportions. Le cerveau contient 86 milliards de neurones, reliés par des millions de milliards de synapses. L'Univers observable est formé d'au moins 100 milliards de galaxies, arrangées elles aussi en longs filaments et en nœuds. Dans les deux systèmes, 75 % de la masse a un rôle "passif" : l'eau dans le cas du cerveau, l’énergie noire dans le cas de l’Univers.

Partant de ce constat troublant, les chercheurs ont poursuivi leur comparaison plus loin, en cherchant à observer comment les fluctuations de la matière se dispersent à des échelles aussi différentes. Ils ont pour cela fait appel à une analyse de la densité spectrale de puissance, une technique souvent utilisée en cosmologie pour étudier la distribution spatiale des galaxies. "Notre analyse montre que la distribution des fluctuations au sein du réseau neuronal du cervelet sur une échelle allant de 1 micromètre à 0,1 millimètre suit la même progression de la distribution de la matière dans la toile cosmique mais, bien sûr, à une échelle plus grande qui va de 5 millions à 500 millions d'années-lumière", atteste Franco Vazza.

(Sur l'article original on voit deux photos, une section du cervelet grossie 40x à côté d'une simulation cosmologique de l’Univers - portion de 300 millions d’années - produite par l'Université de Bologne.)

Deux réseaux qui partagent les mêmes structures de connexions

Les deux chercheurs ont également comparé d'autres paramètres, comme le nombre de connexions dans chaque nœud et la tendance à recouper plusieurs connexions dans les nœuds centraux du système. "Une fois de plus, les paramètres structurels ont permis d'identifier des niveaux de concordance inattendus", révèle Alberto Feletti. Les chercheurs se sont aussi amusés à quantifier les informations stockables par chaque système. Sachant que chaque synapse peut contenir 4,7 bits de données, on estime que le cerveau humain est capable de stocker 2,5 petabytes de mémoire. Pour l'Univers, il a été calculé qu'il faudrait 4,3 petabytes de mémoire pour stocker toutes les informations des structures cosmiques observables. Là encore, les ordres de grandeur sont les mêmes.

"Il est probable que la connectivité au sein des deux réseaux évolue selon des principes physiques similaires, malgré la différence frappante et évidente entre les puissances physiques régulant les galaxies et les neurones", souligne Alberto Feletti. Bien entendu, il existe aussi des différences notoires entre les deux systèmes. On sait par exemple que l'Univers est en expansion et se réchauffe, ce qui n'est (heureusement) pas le cas du cerveau. De plus, cette comparaison est basée sur des simplifications majeures. Il n'en reste pas moins que l'expression "avoir la tête dans les étoiles" prend tout son sens à la lecture de cette étude.

Auteur: Internet

Info: Céline Deluzarche, journaliste, https://www.futura-sciences.com, le 19/11/2020

[ monde anthropo-solipsiste ] [ réalité consensuelle ]

sciences

Mu: une constante fondamentale qui reste constante.
L'idée que les constantes fondamentales ne le soient pas réellement et dépendent de l'espace et du temps perturbe depuis longtemps l'esprit des physiciens. Mais, en observant la façon dont une galaxie lointaine absorbe la lumière d'un quasar, des chercheurs australiens viennent de déterminer une nouvelle limite sur l'évolution de l'une d'entre elles, Mu (µ), ratio entre les masses de l'électron et du proton, en fonction du temps. Leur résultat, qui est 10 fois plus précis que les mesures précédentes, confirme la compréhension scientifique actuelle de la physique.
Les scientifiques ont utilisé la lumière d'un quasar pour montrer qu'une des constantes fondamentales de la physique est très probablement restée constante à travers l'histoire de l'univers
Les constantes principales sont très finement ajustées à notre existence (ou vice-versa !) ; si l'interaction forte était ne serait-ce qu'un pour cent plus intense qu'elle ne l'est aujourd'hui, par exemple, le carbone ne pourrait pas être produit dans les étoiles, et nous ne serions pas là pour en parler. C'est une des raisons pour lesquelles de nombreux physiciens sont désireux de vérifier si certaines constantes fondamentales ont varié au cours de l'histoire de l'univers. L'une d'elles est µ, le ratio entre la masse de l'électron et celle du proton.
Habituellement, cette constante peut être calculée en analysant les données d'un télescope terrestre pointé sur un quasar, le noyau compact mais très lumineux d'une jeune galaxie, sorte de "phare" dans l'espace profond. Le spectre de la lumière des quasars couvre un large intervalle de longueurs d'onde, mais certaines d'entre elles peuvent être absorbées par des molécules situées au sein de galaxies plus anciennes lors du trajet de la lumière à travers le cosmos. Ces longueurs d'onde, apparaissant comme des raies d'absorption, correspondent à des molécules "excitées" à des niveaux plus élevés d'énergie et sont régies par µ. Comme la lumière des quasars peut mettre des milliards d'années pour parvenir sur Terre, la valeur de µ mesurée à partir de ces sources éloignées peut être comparée à sa valeur mesurée dans une expérience de laboratoire. On détermine ainsi si sa valeur s'est modifiée au cours du temps.
Victor Flambaum et Michael Kozlov, de l'université de Nouvelle Galle du Sud en Australie, ont rendu la technique plus précise en y incorporant l'analyse d'un "spectre d'inversion", produit quand les atomes des molécules absorbent la lumière et atteignent un niveau d'énergie plus élevé par effet tunnel. Comme la probabilité de l'effet tunnel dépend plus étroitement de µ que les raies d'absorption dans le spectre habituel, des variations de cette constante peuvent en être déduites plus précisément.
Flambaum et Kozlov ont utilisées des données existantes du radiotélescope d'Effelsberg en Allemagne concernant la lumière issue d'un quasar et traversant la galaxie B0218+357 à 6.5 milliards d'années-lumière de la terre, et ont analysé les deux types de spectres pour des molécules d'ammoniaque et d'autres comme celles d'oxyde de carbone. Ils ont ensuite comparé les spectres à ceux d'expériences actuelles de laboratoire et ont constaté que µ ne pouvait pas avoir diminué de plus de 4e-16, ni ne pouvait pas avoir augmenté de plus de 2e-16 par an ce qui représente une évaluation dix fois plus précise que les meilleures estimations antérieures.
L'année dernière un groupe, conduit par Wim Ubachs de l'université d'Amsterdam, avait trouvé, en utilisant la technique plus ancienne, que µ avait pu diminuer avec le temps. Si cela s'était confirmé, cela aurait signifié que les théories les plus fondamentales de la physique, comme celle de la relativité, auraient dû être reconsidérées. Flambaum a indiqué, cependant, que ses propres résultats, plus précis, prouvaient qu'il était peu probable que µ ait varié au cours du temps, et qu'ainsi notre compréhension actuelle de la physique était bonne. Le scientifique a ajouté que si plus de données pouvaient être rassemblées, sa technique d'analyse devrait permettre aux théoriciens de déterminer encore plus précisément les non-variations de µ.

Auteur: Internet

Info:

[ constantes ]

météore

L’astéroïde dévié par une mission de la Nasa est devenu un " tas de décombres " !

Pour la première fois en septembre 2022, un engin spatial, la mission Dart, a frappé un astéroïde, Dimorphos. Objectif : le dévier de sa trajectoire. Mais la collision n’a pas eu que ce seul effet, nous apprennent aujourd’hui des chercheurs. Elle a carrément remodelé la forme de l’astéroïde. 

(EN VIDÉO - Le film capture par Hubble de l’impact de Dart sur l’astéroïde Dimosphos Le 26 septembre 2022, la mission Dart — pour Double Asteroid Redirection Test — s’écrasait...)

En novembre 2021, la Nasa lançait une mission inédite. La mission Double Asteroid Redirection Test, plus connue sous son acronyme Dart. Son objectif : heurter l'astéroïde Dimorphos pour évaluer la capacité de l'humanité à dévier la trajectoire d'un tel objet qui pourrait présenter des risques de collision avec la Terre. Le choc, à grande vitesse et frontal, a bien eu lieu à plusieurs millions de kilomètres. C'était en septembre 2022.

Pour la première fois, l'humanité était parvenue à dévier un astéroïde. Et pas qu'un peu. Avant la collision avec Dart, il fallait à Dimorphos 11 heures et 55 minutes pour faire le tour de son astéroïde parent - car l'objet visé fait partie d'un système binaire. Une modification de cette durée de 73 secondes constituerait un véritable succès, confiaient les scientifiques à ce moment-là. Mais après l'impact, Dimorphos s'était mis à tourner en seulement 11 heures et 23 minutes !

Dart sur Dimorphos, un impact aux lourdes conséquences

Aujourd'hui, la publication de nouveaux résultats de la mission Dart dans la revue Nature Astronomy révèle quelques détails surprenants de l'opération. L'impact - pourtant comparable, en masse, à celui d'une fourmi sur deux bus - ne semble pas seulement avoir laissé un cratère sur l'astéroïde. Dimorphos pourrait en réalité avoir complètement changé de forme.

Quelques semaines après la collision, l'un des pères de la mission et directeur de recherche au CNRS à l'Observatoire de la Côte d'Azur, Patrick Michel, nous confiait avoir pensé un instant que Dart avait pulvérisé Dimorphos. Il n'était donc peut-être pas si loin de la vérité. Car, sur la base de simulations et de différentes observations, les astronomes estiment aujourd'hui que l'astéroïde de quelque 5 millions de tonnes a tout de même perdu dans l'opération environ 20 millions de kilos. C'est l'équivalent de six fusées Saturn V qui ont emmené les astronautes du programme Apollo sur la Lune !

Des simulations qui révèlent la nature de l’astéroïde

Ces résultats, les astronomes les ont obtenus grâce à un algorithme qui a déjà fait ses preuves par ailleurs. Il décompose l'impact entre deux corps en millions de particules dont le comportement est déterminé par l'interaction de diverses variables reconfigurables, telles que la gravité, la densité ou la résistance du matériau de l'astéroïde. En quelque 250 simulations, les chercheurs ont eu tout le loisir de visualiser les effets de variations sur les paramètres qui leur restent inconnus.

En comparant les résultats de toutes ces simulations aux données recueillies par quelques satellites, les télescopes spatiaux James-Webb et Hubble et par des instruments sur le sol terrestre, les chercheurs concluent que  Dimorphos est un astéroïde " tas de décombres " maintenu par une gravité extrêmement faible plutôt que par sa force de cohésion.  De quoi expliquer l'efficacité étonnante de la déviation orbitale provoquée par Dart.

En attendant confirmation, la défense planétaire progresse

Les astronomes s'attendent donc désormais à ce que la mission Hera, menée par l'ESA, l'Agence spatiale européenne, et qui devrait atteindre Dimorphos fin 2026, trouve un astéroïde de forme très différente. Comme si quelqu'un avait mordu dans le M&M's qu'il était avant sa rencontre avec Dart.

Si cela devait se confirmer, les astronomes notent que Dimorphos, comme Ryugu et Bennu semblent finalement présenter un manque de cohésion certain. Alors même que le premier astéroïde est riche en silicates et les deux autres, en carbone. " Il est intrigant d'imaginer que tous les petits astéroïdes manquent de cohésion. Mais ce serait une bonne nouvelle pour la défense planétaire, car si nous connaissons à l'avance la réaction d'un corps, cela facilitera la conception des outils nécessaires à notre protection ", conclut Patrick Michel dans un communiqué de l’ESA.

Auteur: Internet

Info: https://www.futura-sciences.com/, Nathalie Mayer, 28 fév. 2024

[ gravitation faible ]

réseaux sociaux

Le shadow banning et son rôle dans la censure moderne

Les médias sociaux nous observent et contrôlent ce que nous voyons.

Ce n'est pas un secret, les algorithmes dominent nos vies sociales en ligne - ce n'est pas comme si nous ne prenions pas nos propres décisions lorsqu'il s'agit de savoir à qui nous parlons ou quels médias nous consommons, mais ce serait faire preuve d'une vraie ignorance qu'ignorer comment les systèmes ont été programmés pour catégoriser, collecter et suggérer des données simplement en fonction de nos goûts et de nos suivis. Cela nous expose à des contenus, des personnes et des idées que nous n'aurions pas trouvés par nous-mêmes, mais cela soulève la question du degré de contrôle que ces systèmes exercent sur ce que nous voyons. Voilà qui nous amène au shadow banning. 

Le shadow banning est la décision d'une plateforme de médias sociaux d'empêcher partiellement ou totalement l'interaction avec le contenu d'une personne - empêcher de nouvelles personnes de rechercher votre contenu, s'assurer que vous n'apparaissez pas sous les hashtags ou même limiter la fréquence à laquelle vous êtes suggéré comme personne à suivre... ne sont que quelques exemples de la façon dont cela peut être réalisé. Les plateformes telles qu'Instagram et Tiktok reconnaissent rarement les allégations de cette nature, mais soulignent plutôt leur droit de supprimer les publications qui ne sont pas conformes à leurs directives communautaires et le fait qu'en acceptant d'utiliser la plateforme, vous consentez à leur pouvoir de le faire. 

D'une manière générale, le fait que vos vidéos soient supprimées ou que moins de personnes puissent y accéder n'est pas le plus grand préjudice du monde, mais il faut noter que les personnes qui font l'objet d'un bannissement caché présentent un profil significatif. Si je me réfère aux directives de la communauté Tiktok, il est dit que sont mises au rebut les vidéos créées dans le but de nuire à autrui. Mais dans ces directives, ils s'efforcent de répéter que sont autorisés "les contenus éducatifs, historiques, satiriques, artistiques et autres qui peuvent être clairement identifiés comme des contre-discours ou qui visent à sensibiliser aux dommages causés par des individus et/ou des organisations dangereuses". Cette citation et leur déclaration de soutien au mouvement Black Lives Matter surprendront surtout tous les de créatifs noirs qui ont vu leur taux de fréquentation chuter et leurs vidéos être retirées de leur profil. 

Instagram s'est montré tout aussi complice dans cette affaire - il y a eu un retour de bâton significatif de la part des travailleurs du sexe, des éducateurs sexuels et souvent des espaces inclusifs, queer et sexuellement positifs sur cette application. Dans son article publié dans le Guardian, Chante Joseph a exposé la zone grise qui n'est pas aussi clairement définie que la politique de non-nudité d'Instagram, où les administrateurs peuvent signaler un contenu comme étant "sexuellement suggestif" ; beaucoup de gens affirment que c'est nécessaire afin de s'assurer que les enfants ne sont pas exposés à des contenus inappropriés - plutôt que de responsabiliser les parents ou que les plateformes de médias sociaux tentent au moins d'introduire une forme de restriction d'âge, la charge est donc placée sur les créateurs. Mais considérons, par exemple, les créateurs LGBTQIA+ ; leurs comptes fournissent des informations auxquelles des jeunes qui n'ont peut-être même pas fait leur coming out pourraient avoir accès afin de pouvoir traiter et comprendre leurs sentiments dans un espace sain qui ne leur était pas accessible il y a seulement dix ans. En substance, ces directives sur ce qu'une personne est autorisée à partager sont définies par une norme morale arbitraire où les discussions sur le sexe, en particulier celles qui se situent en dehors du domaine de l'hétéronormatif, sont quelque chose dont il faut se protéger, même s'il y a très peu d'espaces qui les autorisent dans la vie réelle.

Instagram, Twitter, TikTok, Facebook ont tous la réputation d'être superficiels et de reposer sur l'auto-gratification des gens qui veulent exister et être vus (ce qui n'est même pas une mauvaise chose en soi), mais à côté de cela, ils peuvent être utilisés pour partager des idées, des pensées politiques et des savoirs. Ainsi, lorsque des créateurs noirs qui tentent d'informer les masses sont empêchés de partager des informations ou lorsque des messages de travailleurs du sexe sur la misogynie sont inaccessibles parce que leur page est considérée comme trop "sexuellement suggestive" (terme indéfini et donc difficile à traiter), le silence est assourdissant. Le shadowbanning est une menace pour nous tous car il maintient l'illusion du contrôle. Or, cette idée est synonyme de censure et d'obstruction à l'information. De plus, cette obstruction est dictée par ce que les plateformes considèrent comme approprié, de sorte que le pouvoir que nous supposions avoir dans nos voix peut constamment être réduit au silence.

Auteur: Oluwakemi Agunbiade

Info: https://cherwell.org/, 3 septembre 2020

[ pouvoir numérique ]

greenwashing

La découverte climatique de Zeller-Nikolov utilise les données officielles de la NASA pour quantifier les températures moyennes des corps satellites à surface dure en orbite autour de notre Soleil. La formule n’est pas applicable aux planètes gazeuses: Jupiter, Saturne, Uranus et Neptune. Zeller et Nikolov déclarent pouvoir déterminer la température moyenne à long terme de Vénus, de la Terre, de Mars, de Titan (une lune de Saturne) et de Triton (une lune de Neptune) en utilisant seulement deux valeurs informatives: leur distance au Soleil. et leur pression atmosphérique.

Zeller et Nikolov ont constaté que la composition gazeuse des atmosphères n’était pas essentielle pour déterminer les températures moyennes à long terme. Par exemple, l’atmosphère de Vénus est composée à 96,5% de dioxyde de carbone, alors que l’atmosphère terrestre ne contient que 0,04% de dioxyde de carbone, mais ces différences considérables n’ont aucune incidence sur les calculs mathématiques nécessaires pour déterminer les températures moyennes. Cette preuve mathématique nous dit que même si Vénus a 2412 fois plus de dioxyde de carbone que la Terre, mesurée en pourcentage de son atmosphère, le CO2 n’a aucun effet mesurable sur sa température moyenne à long terme. Zeller et Nikolov affirment que le dioxyde de carbone et tous les autres gaz atmosphériques ne contribuent à la température que par leur masse physique et la pression atmosphérique résultante.

La découverte de Zeller-Nikolov signifie que l’atmosphère de la Terre nous maintient au chaud grâce à un chauffage par compression de gaz sous le poids de l’atmosphère de la Terre, d’une épaisseur d’environ 300 milles, et non par effet de serre. Une serre réelle est entourée d’un mur de verre. La Terre n’a pas d’enceinte et est ouverte sur l’espace. Les deux scientifiques suggèrent donc de remplacer le terme "effet de serre" par "rehaussement thermique atmosphérique". La chaleur est créée en comprimant les gaz atmosphériques sous l’effet de la gravité. De même, dans un moteur diesel, un piston est utilisé pour comprimer les gaz afin de générer suffisamment de chaleur pour éliminer le besoin d’une bougie d’allumage. L’attraction gravitationnelle énorme exercée sur la masse énorme de l’atmosphère terrestre combinée au rayonnement solaire réchauffe notre planète suffisamment pour permettre aux formes de vie à base de carbone de s’épanouir.

Si le dioxyde de carbone était le puissant catalyseur de gaz à effet de serre que les alarmistes prétendent, les calculs de Vénus devraient être radicalement différents de ceux de la Terre, mais ils sont identiques. Cela nous indique que le CO2 n’a pas d’effet direct mesurable sur la température de la planète, ce qui est parfaitement logique puisque la Terre a connu de graves périodes glaciaires lorsque les niveaux de CO2 dans l’atmosphère étaient bien plus élevés qu’aujourd’hui.

La théorie des gaz à effet de serre basée sur le dioxyde de carbone Le scientifique suédois Svante Arrhenius, proposé pour la première fois en 1896, n’a jamais été prouvée valide par des tests empiriques. Les idées de Svante semblaient plausibles, alors les gens les acceptèrent sans preuve. Plus récemment, des politiciens américains ont littéralement ordonné au GIEC de dépenser des sommes énormes en dollars des contribuables en concoctant des projections farfelues et fantaisistes de modèles informatiques fondées sur les hypothèses de Svante. Comme le dit le vieil adage de la programmation informatique, "garbage in, garbage out" (GIGO).

Toutes les prévisions climatiques catastrophiques du GIEC ont échoué, en dépit des efforts de nos médias fortement biaisés pour déformer et exagérer. Les vagues de chaleur estivales ordinaires et les tempêtes hivernales ont été faussement décrites comme des précurseurs de la fin du monde, ce qui ne se produira certainement pas si nous n’élisons plus de démocrates. Les gourous du climat continuent à repousser la date de la catastrophe dans l’avenir parce que la catastrophe mondiale qu’ils continuent de prédire n’arrive jamais. Ce qui est arrivé, ce sont des fluctuations ordinaires et attendues du climat de la Terre depuis sa formation. Demandez-vous quand le climat de la Terre était plus agréable et bénéfique pour l’homme que le climat actuel. La réponse honnête est simplement jamais .

Malgré les nombreuses revues techniques effectuées par des scientifiques du monde entier, personne n’a trouvé d’erreur dans les formules mathématiques et les calculs spécifiques de Zeller et Nikolov. Les objections soulevées contre leur découverte portent en grande partie sur le fait que cela ne correspond pas aux théories climatiques acceptées, qui sont populaires sur les plans professionnel et politique. La science du climat est devenue un outil de pouvoir politique orwellien et une énorme activité lucrative pour les scientifiques, les professeurs, les universités, les employés des gouvernements fédéral et des États et de mille et une entreprises écologiques. Il suffit de penser aux milliards de dollars consacrés au "réchauffement de la planète" et aux faux remèdes prescrits. Aucun malheur n’équivaut à aucun recours coûteux ni à aucun profit pour ceux qui vendent la peur.

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Info: La terre du futur, https://www.laterredufutur.com/accueil/la-decouverte-climatique-de-zeller-nikolov-pourrait-bouleverser-le-monde/

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linguistique de masse

L'intelligence artificielle travaille-t-elle en anglais ? 

Des scientifiques de l’EPFL ont montré que les grands modèles de langage semblent utiliser l’anglais en interne même lorsqu’ils sont sollicités dans une autre langue, ce qui pourrait avoir des conséquences en termes de biais linguistiques et culturels.

Les grands modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT d’Open AI et Gemini de Google, ont conquis le monde et surprennent par leur capacité à comprendre les utilisatrices et utilisateurs et à leur répondre avec un discours en apparence naturel.

Bien qu’il soit possible d’interagir avec ces LLM dans n’importe quelle langue, ces derniers sont entraînés avec des centaines de milliards de paramètres textuels, principalement en anglais. Certaines personnes ont émis l’hypothèse qu’ils effectuaient la majeure partie de leur traitement interne en anglais et traduisaient ensuite dans la langue cible au tout dernier moment. Mais il y avait peu de preuves de cela, jusqu’à aujourd’hui.

Tests de Llama

Des chercheuses et chercheurs du Laboratoire de science des données (DLAB) de la Faculté informatique et communications de l’EPFL ont étudié le LLM open source Llama-2 (grand modèle de langage IA développé par Meta) pour essayer de déterminer quelles langues étaient utilisées à quels stades de la chaîne informatique.

" Les grands modèles de langage sont entraînés pour prédire le mot suivant. Pour cela, ils font correspondre chaque mot à un vecteur de nombres, c’est-à-dire à un point de données multidimensionnel. Par exemple, l’article le se trouvera toujours exactement à la même coordonnée fixe des nombres ", explique le professeur Robert West, responsable du DLAB.

" Les modèles enchaînent environ 80 couches de blocs de calcul identiques, chacun transformant un vecteur qui représente un mot en un autre vecteur. À la fin de cette séquence de 80 transformations, on obtient un vecteur représentant le mot suivant. Le nombre de calculs est déterminé par le nombre de couches de blocs de calcul. Plus il y a de calculs, plus votre modèle est puissant et plus le mot suivant a de chances d’être correct. "

Comme l’explique la prépublication intitulée Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers, Robert West et son équipe ont forcé le modèle à répondre après chaque couche chaque fois qu’il essayait de prédire le mot suivant au lieu de le laisser effectuer les calculs à partir de ses 80 couches. Ils ont ainsi pu voir quel mot le modèle aurait prédit à ce moment-là. Ils ont mis en place différentes tâches telles que demander au modèle de traduire une série de mots français en chinois.

" Nous lui avons donné un mot français, puis la traduction en chinois, un autre mot français et la traduction en chinois, etc., de sorte que le modèle sache qu’il est censé traduire le mot français en chinois. Idéalement, le modèle devrait donner une probabilité de 100% pour le mot chinois. Mais lorsque nous l’avons forcé à faire des prédictions avant la dernière couche, nous avons remarqué que la plupart du temps, il prédisait la traduction anglaise du mot français, bien que l’anglais n’apparaisse nulle part dans cette tâche. Ce n’est qu’au cours des quatre ou cinq dernières couches que le chinois est en fait plus probable que l’anglais ", affirme Robert West.

Des mots aux concepts

Une hypothèse simple serait que le modèle traduit la totalité de l’entrée en anglais et la traduit à nouveau dans la langue cible juste à la fin. Mais en analysant les données, les chercheuses et chercheurs sont parvenus à une théorie bien plus intéressante.

Dans la première phase des calculs, aucune probabilité n’est attribuée à l’un ou l’autre mot. Selon eux, le modèle s’attache à résoudre les problèmes d’entrée. Dans la seconde phase, où l’anglais domine, les chercheuses et chercheurs pensent que le modèle se trouve dans une sorte d’espace sémantique abstrait où il ne raisonne pas sur des mots isolés mais sur d’autres types de représentations qui concernent davantage des concepts, sont universels dans toutes les langues et représentent plus un modèle du monde. C’est important car, pour bien prédire le mot suivant, le modèle doit en savoir beaucoup sur le monde et l’un des moyens d’y parvenir est d’avoir cette représentation des concepts.

" Nous supposons que cette représentation du monde en termes de concepts est biaisée en faveur de l’anglais, ce qui serait très logique car les données utilisées pour entraîner ces modèles sont à environ 90% en anglais. Ils cartographient les mots en entrée à partir d’un espace de mots superficiel, dans un espace de signification plus profond avec des représentations de la façon dont ces concepts sont liés les uns aux autres dans la réalité – et les concepts sont représentés de la même manière que les mots anglais, plutôt que les mots correspondants dans la langue d’entrée réelle ", déclare Robert West.

Monoculture et biais

Cette domination de l’anglais amène à se poser la question suivante: " est-ce important "? Les chercheuses et chercheurs pensent que oui. D’après de nombreuses recherches, les structures qui existent dans le langage influencent la manière dont nous construisons la réalité et les mots que nous employons sont profondément liés à la façon dont nous pensons le monde. Robert West suggère de commencer à étudier la psychologie des modèles de langage en les traitant comme des êtres humains et, dans différentes langues, en les interrogeant, en les soumettant à des tests de comportement et en évaluant leurs biais.

" Je pense que cette recherche a vraiment touché un point sensible, car les gens s’inquiètent de plus en plus de ce genre de problème de monoculture potentielle. Les modèles étant meilleurs en anglais, bon nombre de chercheuses et chercheurs étudient aujourd’hui la possibilité d’introduire un contenu en anglais et de le traduire dans la langue souhaitée. D’un point de vue technique, cela pourrait fonctionner, mais je pense que nous perdons beaucoup de nuances, car ce que vous ne pouvez pas exprimer en anglais ne sera pas exprimé ", conclut Robert West.

Auteur: Internet

Info: https://actu.epfl.ch/news/l-intelligence-artificielle-travaille-t-elle-en--2/#:~:text=Les%20chercheuses%20et%20chercheurs%20pensent%20que%20oui.,dont%20nous%20pensons%20le%20monde.

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analyse holistique

Un type de raisonnement que l'AI ne peut remplacer

L'ingénieur en logiciel et philosophe William J. Littlefield II fait remarquer dans un essai récent qu'il existe trois types de raisonnement. Dont deux d'entre eux que nous avons probablement tous appris à l'école : le raisonnement déductif et inductif. Les ordinateurs peuvent très bien faire les deux.

Le raisonnement déductif : Les chiens sont des chiens. Tuffy est un chien. Tuffy est donc un chien.

Les premiers ordinateurs, dit Littlefield, utilisaient généralement le raisonnement déductif (qu'il considère comme un raisonnement "descendant"). Ce qui permet à de puissants ordinateurs de battre les humains à des jeux comme les échecs et le Go en calculant beaucoup plus de mouvements logiques à la fois qu'un humain ne peut le faire.

Le raisonnement inductif, en revanche, est un raisonnement "ascendant", qui va d'une série de faits pertinents à une conclusion, par exemple :

Un club a organisé 60 compétitions de natation, 20 dans chaque lieu ci-dessous :

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Sandy Point, nous obtenons en moyenne 80 % de votes d'approbation.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Stony Point, nous obtenons en moyenne 60 % des suffrages.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Rocky Point, nous obtenons une approbation moyenne de 40 %.

Conclusion : Les membres du club préfèrent les plages de sable fin aux autres types de plages.

Ici aussi l'avènement de nouvelles méthodes comme les réseaux neuronaux a permis à de puissants ordinateurs d'assembler une grande quantité d'information afin de permettre un tel raisonnement inductif (Big Data).

Cependant, le Flop IBM de Watson en médecine (supposée aider à soigner le cancer on vit l'AI incapable de discerner les infos pertinentes dans une grande masse de données) suggère que dans les situations où - contrairement aux échecs - il n'y a pas vraiment de "règles", les machines ont beaucoup de difficulté à décider quelles données choisir. Peut-être qu'un jour une encore plus grande masse de données résoudra ce problème. Nous verrons bien.

Mais, selon Littlefield, le troisième type de raisonnement, le raisonnement abductif, fonctionne un peu différemment :

"Contrairement à l'induction ou à la déduction, où nous commençons par des cas pour tirer des conclusions sur une règle, ou vice versa, avec l'abduction, nous générons une hypothèse pour expliquer la relation entre une situation et une règle. De façon plus concise, dans le raisonnement abductif, nous faisons une supposition éclairée." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

Le raisonnement abductif, décrit à l'origine par un philosophe américain Charles Sanders Peirce (1839-1914), est parfois appelé "inférence vers la meilleure explication", comme dans l'exemple qui suit :

"Un matin, vous entrez dans la cuisine et trouvez une assiette et une tasse sur la table, avec de la chapelure et une noix de beurre dessus, le tout accompagné d'un pot de confiture, un paquet de sucre et un carton vide de lait. Vous en concluez que l'un de vos colocataires s'est levé la nuit pour se préparer une collation de minuit et qu'il était trop fatigué pour débarrasser la table. C'est ce qui, à votre avis, explique le mieux la scène à laquelle vous êtes confronté. Certes, il se peut que quelqu'un ait cambriolé la maison et ait pris le temps de manger un morceau pendant sur le tas, ou qu'un colocataire ait arrangé les choses sur la table sans prendre de collation de minuit, mais juste pour vous faire croire que quelqu'un a pris une collation de minuit. Mais ces hypothèses vous semblent présenter des explications beaucoup plus fantaisistes des données que celle à laquelle vous faites référence." Igor Douven, "Abduction" à l'Encyclopédie Stanford de Philosophie

Notez que la conclusion n'est pas une déduction stricte qu'il n'y a pas non plus suffisamment de preuves pour une induction. Nous choisissons simplement l'explication la plus simple qui tient compte de tous les faits, en gardant à l'esprit la possibilité que de nouvelles preuves nous obligent à reconsidérer notre opinion.

Pourquoi les ordinateurs ne peuvent-ils pas faire ça ? Littlefield dit qu'ils resteraient coincés dans une boucle sans fin :

Une part de ce qui rend l'enlèvement difficile, c'est que nous devons déduire certaines hypothèses probables à partir d'un ensemble vraiment infini d'explications....

"La raison pour laquelle c'est important, c'est que lorsque nous sommes confrontés à des problèmes complexes, une partie de la façon dont nous les résolvons consiste à bricoler. Nous jouons en essayant plusieurs approches, en gardant notre propre système de valeurs fluide pendant que nous cherchons des solutions potentielles. Plus précisément, nous générons des hypothèses. Où 'un ordinateur peut être coincé dans une boucle sans fin, itérant sur des explications infinies, nous utilisons nos systèmes de valeurs pour déduire rapidement quelles explications sont à la fois valables et probables. Peirce savait que le raisonnement abductif était au cœur de la façon dont nous nous attaquons à de nouveaux problèmes ; il pensait en particulier que c'était la façon dont les scientifiques découvrent les choses. Ils observent des phénomènes inattendus et génèrent des hypothèses qui expliquent pourquoi ils se produisent." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

En d'autres termes, le raisonnement abductif n'est pas à proprement parler une forme de calcul, mais plutôt une supposition éclairée - une évaluation des probabilités fondée sur l'expérience. Il joue un rôle important dans la création d'hypothèses dans les sciences :

"Par exemple, un élève peut avoir remarqué que le pain semble se moisir plus rapidement dans la boîte à pain que dans le réfrigérateur. Le raisonnement abductif amène le jeune chercheur à supposer que la température détermine le taux de croissance des moisissures, comme l'hypothèse qui correspondrait le mieux aux données probantes, si elle est vraie.
Ce processus de raisonnement abductif est vrai qu'il s'agisse d'une expérience scolaire ou d'une thèse de troisième cycle sur l'astrophysique avancée. La pensée abductive permet aux chercheurs de maximiser leur temps et leurs ressources en se concentrant sur une ligne d'expérimentation réaliste.
L'enlèvement est considéré comme le point de départ du processus de recherche, donnant une explication rationnelle, permettant au raisonnement déductif de dicter le plan expérimental exact." Maryn Shuttleworth, "Abductive Reasining" Chez Explorable.com

Comme on peut le voir, le raisonnement abductif fait appel à une certaine créativité parce que l'hypothèse suggérée doit être développée comme une idée et non seulement additionnée à partir d'informations existantes. Et la créativité n'est pas quelque chose que les ordinateurs font vraiment.

C'est l'une des raisons invoquées par le philosophe Jay Richards dans The Human Advantage : L'avenir du travail américain à l'ère des machines intelligentes, comme quoi l'IA ne mettra pas la plupart des humains au chômage. Au contraire, elle changera la nature des emplois, généralement en récompensant la créativité, la flexibilité et une variété d'autres caractéristiques qui ne peuvent être calculées ou automatisées.

Auteur: Internet

Info: https://mindmatters.ai/2019/10/a-type-of-reasoning-ai-cant-replace/, 10 Oct. 2019

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