sémiotique

Comment Peirce définit-il le signe ? Il nous propose deux types de définitions.
La première est la plus formelle, elle est explicitement fondée sur les trois catégories : "Un Signe ou Representamen est un premier qui entretient avec un second appelé son objet une relation triadique si authentique qu'elle peut déterminer un troisième, appelé son interprétant, à entretenir avec son objet la même relation triadique qu'il entretient lui-même avec ce même objet" (2.274).

Peirce, fréquemment, définit également le signe en termes de pensée et d'interprétation humaine. "Un Signe, ou Representamen, est quelque chose qui tient lieu pour quelqu'un de quelque chose sous quelque rapport ou à quelque titre. Il s'adresse à quelqu'un, c'est-à-dire crée dans l'esprit de cette personne un signe équivalent ou peut-être un signe plus développé. Ce signe qu'il crée, je l'appelle l 'interprétant du premier signe. Ce signe tient lieu de quelque chose : de son objet. Il tient lieu de cet objet non sous tous rapports, mais par référence à une sorte d'idée que j'ai appelée quelquefois le fondement du representamen"(2.288).

Peirce préfère le premier type de définition qui est plus formel parce que ce ne sont pas, à strictement parler, l'esprit et les idées qui expliquent les signes, mais plutôt la théorie des signes qui explique l'esprit, la pensée et les idées. La séméiotique n'est pas à la base de la seule logique, mais aussi de l'anthropologie et de la psychologie. L'homme est un signe, et l'esprit est une suite logique d'interprétants. J'utiliserai dans cet article le mot "signe", comme le faisait habituellement Peirce, plutôt que le néologisme "representamen". Par "signe", j'entends la relation triadique du fondement, de l'objet et de l'interprétant. Comme notre usage habituel du mot est parfois plus proche de ce que PEIRCE entend par "fondement", j'écrirai parfois "signe-fondement" lorsqu'il s'agira de clarifier la signification.

Les signes ne constituent donc pas une classe d'entités parmi d'autres, comme par exemple les souris parmi les animaux ou les tables dans l'ensemble du mobilier. Tout peut participer de la relation -signe, que ce soit comme fondement, objet ou interprétant. Tout dépend de la place occupée dans le signe : comme premier, second ou troisième. Lorsqu'il est seul, le fondement est un signe virtuel, mais ce n'est pas encore un signe. Lorsqu'ils sont ensemble, le fondement et l'objet constituent également un signe virtuel. Sans l'interprétant, ce ne sont pas encore véritablement des signes.

Auteur: Savan David

Info: La séméiotique de Charles S. Peirce. https://www.persee.fr/doc/lgge_0458-726x_1980_num_14_58_1844. Les références entre parenthèses qui suivent les citations renvoient au volume et au numéro de paragraphe des Collected Papers de Peirce, sélectionnés et présentés par Paul Weiss et Charles Hartsone, et publiés par Harvard University Press en 8 volumes, 1932- 1954. Trad : F. Peraldi

[ mémoire externe ] [ mathématiques ] [ langage ] [ concepts ]

corps-esprit

L'IA a besoin d'un corps pour passer à l'étape suivante de l'IA générale (AGI)

Un corps est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction, d'après les chercheurs d'Huawei

L'intelligence artificielle a fait des progrès considérables depuis la publication du ChatGPT d'OpenAI. Toutefois, pour que l'intelligence artificielle passe à l'étape suivante, celle de l'intelligence artificielle générale (AGI), les chercheurs d'Huawei estiment qu'elle aura besoin d'un corps. Les chercheurs, qui font partie du laboratoire Noah's Ark d'Huawei basé à Paris, ont publié un rapport préliminaire sur la question. Dans ce rapport, les chercheurs d'Huawei parlent d'"intelligence artificielle incarnée", ou E-AI en abrégé. Selon l'équipe de chercheurs d'Huawei, donner un corps à l'IA est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction.

L'intelligence artificielle générale, ou AGI, est considérée comme l'objectif final de la recherche sur l'IA. Il s'agit d'une IA capable de penser au même niveau que les humains et de s'attaquer à pratiquement n'importe quelle tâche. Cependant, il n'existe pas de définition concrète de l'AGI. Bien que l'IA se soit considérablement développée à ce jour, elle est encore loin d'atteindre l'AGI. C'est pourquoi les chercheurs d'Huawei proposent l'IA incarnée comme solution.

"On croit généralement que le simple fait d'augmenter la taille de ces modèles, en termes de volume de données et de puissance de calcul, pourrait conduire à l'AGI. Nous contestons ce point de vue", écrivent les chercheurs. "Nous proposons que la véritable compréhension, non seulement la vérité propositionnelle mais aussi la valeur des propositions qui nous guident dans nos actions, ne soit possible que par l'intermédiaire d'agents E-AI qui vivent dans le monde et l'apprennent en interagissant avec lui."

Le cadre d'incarnation des chercheurs semble être un plan pour un avenir lointain. La technologie n'existe pas vraiment aujourd'hui pour réaliser quelque chose comme l'IA incarnée. Tout d'abord, les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les chatbots d'IA sont massifs. Ils ne sont pas stockés localement, ce qui constituerait un défi pour l'IA incarnée. Les chercheurs eux-mêmes soulignent qu'il s'agit là d'un obstacle à surmonter.

Voici un extrait de l'étude :

Nous proposons l'IA incarnée (E-AI) comme la prochaine étape fondamentale dans la poursuite de l'intelligence générale artificielle (AGI), en la juxtaposant aux progrès actuels de l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM). Nous parcourons l'évolution du concept d'incarnation dans divers domaines (philosophie, psychologie, neurosciences et robotique) pour souligner comment l'E-AI se distingue du paradigme classique de l'apprentissage statique. En élargissant la portée de l'E-AI, nous introduisons un cadre théorique basé sur les architectures cognitives, mettant l'accent sur la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage en tant que composantes essentielles d'un agent incarné.

Ce cadre est aligné sur le principe d'inférence active de Friston, offrant ainsi une approche globale du développement de l'E-AI. Malgré les progrès réalisés dans le domaine de l'IA, des défis importants persistent, tels que la formulation d'une nouvelle théorie d'apprentissage de l'IA et l'innovation d'un matériel avancé. Notre discussion établit une ligne directrice fondamentale pour la recherche future en matière d'IA électronique. En soulignant l'importance de créer des agents d'IA électronique capables de communiquer, de collaborer et de coexister avec des humains et d'autres entités intelligentes dans des environnements réels, nous visons à orienter la communauté de l'IA vers la résolution des défis à multiples facettes et à saisir les opportunités qui s'offrent à nous dans la quête de l'AGI.

Conclusion

Dans cet article, nous avons articulé le rôle critique que joue l'IA incarnée sur la voie de la réalisation de l'AGI, en la distinguant des méthodologies d'IA dominantes, notamment les LLM. En intégrant des idées provenant d'un large éventail de domaines de recherche, nous avons souligné comment le développement de l'E-AI bénéficient des connaissances existantes, alors que les LLM améliorent le potentiel d'interactions intuitives entre les humains et les entités d'IA émergentes.

Nous avons présenté un cadre théorique complet pour le développement de l'IA électronique, fondé sur les principes des sciences cognitives, mettant en évidence la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage, situant l'IA électronique dans le contexte du cadre d'inférence active de Friston, offrant ainsi une toile de fond théorique très large pour notre discussion. Malgré ces perspectives, le chemin à parcourir est semé d'embûches, notamment la formulation d'une nouvelle théorie de l'apprentissage adaptée à l'IA et la création de solutions matérielles sophistiquées. Ce document vise à servir de feuille de route pour les recherches en cours et à venir sur l'IA électronique, en proposant des orientations qui pourraient conduire à des avancées significatives. 

Auteur: Internet

Info: https://intelligence-artificielle.developpez.com/ - Jade Emy, 14 février 2024

[ expérience incompressible ] [ intelligence externe  ] [ intégration holistique ] [ homme-machine ] [ carbone vs silicium ] [ entendement synthétique ]

corps-esprit

L'IA a besoin d'un corps pour passer à l'étape suivante de l'IA générale (AGI)

Un corps est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction, d'après les chercheurs d'Huawei

L'intelligence artificielle a fait des progrès considérables depuis la publication du ChatGPT d'OpenAI. Toutefois, pour que l'intelligence artificielle passe à l'étape suivante, celle de l'intelligence artificielle générale (AGI), les chercheurs d'Huawei estiment qu'elle aura besoin d'un corps. Les chercheurs, qui font partie du laboratoire Noah's Ark d'Huawei basé à Paris, ont publié un rapport préliminaire sur la question. Dans ce rapport, les chercheurs d'Huawei parlent d'"intelligence artificielle incarnée", ou E-AI en abrégé. Selon l'équipe de chercheurs d'Huawei, donner un corps à l'IA est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction.

L'intelligence artificielle générale, ou AGI, est considérée comme l'objectif final de la recherche sur l'IA. Il s'agit d'une IA capable de penser au même niveau que les humains et de s'attaquer à pratiquement n'importe quelle tâche. Cependant, il n'existe pas de définition concrète de l'AGI. Bien que l'IA se soit considérablement développée à ce jour, elle est encore loin d'atteindre l'AGI. C'est pourquoi les chercheurs d'Huawei proposent l'IA incarnée comme solution.

"On croit généralement que le simple fait d'augmenter la taille de ces modèles, en termes de volume de données et de puissance de calcul, pourrait conduire à l'AGI. Nous contestons ce point de vue", écrivent les chercheurs. "Nous proposons que la véritable compréhension, non seulement la vérité propositionnelle mais aussi la valeur des propositions qui nous guident dans nos actions, ne soit possible que par l'intermédiaire d'agents E-AI qui vivent dans le monde et l'apprennent en interagissant avec lui."

Le cadre d'incarnation des chercheurs semble être un plan pour un avenir lointain. La technologie n'existe pas vraiment aujourd'hui pour réaliser quelque chose comme l'IA incarnée. Tout d'abord, les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les chatbots d'IA sont massifs. Ils ne sont pas stockés localement, ce qui constituerait un défi pour l'IA incarnée. Les chercheurs eux-mêmes soulignent qu'il s'agit là d'un obstacle à surmonter.

Voici un extrait de l'étude :

Nous proposons l'IA incarnée (E-AI) comme la prochaine étape fondamentale dans la poursuite de l'intelligence générale artificielle (AGI), en la juxtaposant aux progrès actuels de l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM). Nous parcourons l'évolution du concept d'incarnation dans divers domaines (philosophie, psychologie, neurosciences et robotique) pour souligner comment l'E-AI se distingue du paradigme classique de l'apprentissage statique. En élargissant la portée de l'E-AI, nous introduisons un cadre théorique basé sur les architectures cognitives, mettant l'accent sur la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage en tant que composantes essentielles d'un agent incarné.

Ce cadre est aligné sur le principe d'inférence active de Friston, offrant ainsi une approche globale du développement de l'E-AI. Malgré les progrès réalisés dans le domaine de l'IA, des défis importants persistent, tels que la formulation d'une nouvelle théorie d'apprentissage de l'IA et l'innovation d'un matériel avancé. Notre discussion établit une ligne directrice fondamentale pour la recherche future en matière d'IA électronique. En soulignant l'importance de créer des agents d'IA électronique capables de communiquer, de collaborer et de coexister avec des humains et d'autres entités intelligentes dans des environnements réels, nous visons à orienter la communauté de l'IA vers la résolution des défis à multiples facettes et à saisir les opportunités qui s'offrent à nous dans la quête de l'AGI.

Conclusion

Dans cet article, nous avons articulé le rôle critique que joue l'IA incarnée sur la voie de la réalisation de l'AGI, en la distinguant des méthodologies d'IA dominantes, notamment les LLM. En intégrant des idées provenant d'un large éventail de domaines de recherche, nous avons souligné comment le développement de l'E-AI bénéficient des connaissances existantes, alors que les LLM améliorent le potentiel d'interactions intuitives entre les humains et les entités d'IA émergentes.

Nous avons présenté un cadre théorique complet pour le développement de l'IA électronique, fondé sur les principes des sciences cognitives, mettant en évidence la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage, situant l'IA électronique dans le contexte du cadre d'inférence active de Friston, offrant ainsi une toile de fond théorique très large pour notre discussion. Malgré ces perspectives, le chemin à parcourir est semé d'embûches, notamment la formulation d'une nouvelle théorie de l'apprentissage adaptée à l'IA et la création de solutions matérielles sophistiquées. Ce document vise à servir de feuille de route pour les recherches en cours et à venir sur l'IA électronique, en proposant des orientations qui pourraient conduire à des avancées significatives.

Auteur: Internet

Info: Jade Emy, 14 février 2024

[ expérience incompressible ] [ intelligence externe ] [ intégration holistique ]