pédagogie holistique

Le journal d’hier matin m’a fait chaud au coeur. La journaliste culturelle suédoise Ulrika Knutson y donnait une longue interview sous le titre "L’éducation peut se passer de livres". Elle y rappelait la coexistence, au début du XXe siècle, de l’éducation pratique et de l’éducation livresque. La méthode n’était pas réservée aux plus aisés, elle a même permis à la classe dite "inférieure" de développer ses compétences pratiques et esthétiques. Ce sont les mêmes compétences que beaucoup souhaiteraient aujourd’hui supprimer des programmes scolaires. Je suis convaincue que l’éducation devrait être plus rationnelle, plus rapide, et mieux prendre en compte les besoins du marché. Ulrika Knutson formule ainsi sa défense d’une éducation non livresque : "Nous ne sommes pas tous des lecteurs, mais nous pouvons tous nous former. On rencontre d’autres personnes, on écoute, on vit. Pour cette raison, je suis fascinée par ceux qui, au début du siècle dernier, ont mis l’accent sur le pouvoir du cerveau, du coeur et de la main."

Tout est dit. C’est ainsi ce que je voudrais répliquer aux sociologues qui nous parlaient des analphabètes, de ceux qui ignorent les théorèmes, les noms des plantes ou des animaux. Bien sûr, on peut apprendre toutes sortes de choses dans les livres, et c’est tant mieux. Mais la vie à laquelle j’aspire, c’est une union du cerveau, du coeur et de la main. C’est pour eux que je fais des recherches sur les neurosciences et que je me passionne pour tout et n’importe quoi. Pour eux que je vis intensément, entourée de nombreux amis. Pour eux que je tricote, nettoie, brode. Le cerveau, le coeur et la main.

 

Auteur: Antas Maria

Info: Faut que ça brille !

[ enseignement pratique ] [ apprentissage intégré ] [ intelligence multidimensionnelle ] [ travail manuel ] [ langage surévalué ] [ verbe surestimé ] [ transdisciplinarité ]

biais d'interprétation

Vous êtes sans doute au courant des usages ésotériques de la physique quantique, des thérapies parallèles et autres cures holistiques prétendument fondées sur cette théorie. Ces spéculations débridées se prévalent des lectures réalistes de la physique quantique, surinterprétées de façon extrêmement douteuse, il est vrai. Les cures holistiques prétendent se baser sur la non-séparabilité quantique, de même que la télépathie déclare s’appuyer sur les influences non-locales de type bohmien. Or, l’interprétation réflexive de la théorie quantique sape à la base cette tentative d’usage fantaisiste. Pour comprendre comment cela se fait, considérez le théorème de Bell. Selon ce théorème, il suffit de poser les deux hypothèses de localité et de réalisme pour en inférer les inégalités de Bell, qui sont violées par les prévisions quantiques et par toutes les expériences (nombreuses) qui les corroborent. La plupart des interprètes en ont conclu qu’il fallait mettre en cause la localité, ce qui a pu faire croire à un assez grand nombre de chercheurs excellents qu’il existe enfin une démonstration scientifique que le monde est un grand Tout solidaire. À partir de là, et moyennant toutes sortes d’approximations et de glissements de pensée que les chercheurs sérieux dénoncent, certains auteurs de livres destinés au grand public se sont cru autorisés à proclamer que la physique quantique nous permet de comprendre la télépathie voire la psychokinèse, ou bien qu’à travers elle "La Science" confirme les visions mystiques de l’uni-totalité. Mais le théorème de Bell n’ouvrait-il pas une deuxième possibilité, celle qui consiste à mettre en cause l’hypothèse de réalisme des propriétés microphysiques ? Si l’on opte (comme quelques auteurs ont tenté de le faire) pour cette seconde branche de l’alternative, les deux points d’appui allégués des usages ésotériques de la théorie quantique s’écroulent en même temps : (1) la théorie quantique n’est pas une description des arrière-fonds cachés du monde réel, mais seulement un dispositif cohérent de prévision des phénomènes expérimentaux ou technologiques ; et (2) il n’y a rien en elle qui impose un holisme ontologique. Vous imaginez la déception de ceux qui avaient fondé leur espoir de réenchantement du monde sur la physique quantique !

Auteur: Bitbol Michel

Info: http://www.actu-philosophia.com/Entretien-avec-Michel-Bitbol-autour-de-La-520

[ déviances interprétatives ]

question

La séparabilité dynamique est "une sorte d'hypothèse du réductionnisme", explique M. Ormrod. "On peut expliquer les grandes choses en termes de petits morceaux.

Le fait de préserver le caractère absolu des événements observés pourrait signifier que ce réductionnisme ne tient pas : tout comme un état non local de Bell ne peut être réduit à certains états constitutifs, il se peut que la dynamique d'un système soit également holistique, ce qui ajoute un autre type de nonlocalité à l'univers. Il est important de noter que le fait d'y renoncer ne fait pas tomber une théorie en contradiction avec les théories de la relativité d'Einstein, tout comme les physiciens ont soutenu que la non-localité de Bell ne nécessite pas d'influences causales superluminales ou non locales, mais simplement des états non séparables.

"Peut-être que la leçon de Bell est que les états des particules distantes sont inextricablement liés, et que la leçon des nouveaux théorèmes est que leur dynamique l'est aussi", ont écrit Ormrod, Venkatesh et Barrett dans leur article.

"J'aime beaucoup l'idée de rejeter la séparabilité dynamique, car si cela fonctionne, alors ... nous aurons le beurre et l'argent du beurre", déclare Ormrod. "Nous pouvons continuer à croire ce que nous considérons comme les choses les plus fondamentales du monde : le fait que la théorie de la relativité est vraie, que l'information est préservée, et ce genre de choses. Mais nous pouvons aussi croire à l'absoluité des événements observés".

Jeffrey Bub, philosophe de la physique et professeur émérite à l'université du Maryland, College Park, est prêt à avaler quelques pilules amères si cela signifie vivre dans un univers objectif. "Je voudrais m'accrocher à l'absoluité des événements observés", déclare-t-il. "Il me semble absurde d'y renoncer simplement à cause du problème de la mesure en mécanique quantique. À cette fin, Bub pense qu'un univers dans lequel les dynamiques ne sont pas séparables n'est pas une si mauvaise idée. "Je pense que je serais provisoirement d'accord avec les auteurs pour dire que la non-séparabilité [dynamique] est l'option la moins désagréable", déclare-t-il.

Le problème est que personne ne sait encore comment construire une théorie qui rejette la séparabilité dynamique - à supposer qu'elle soit possible à construire - tout en conservant les autres propriétés telles que la préservation de l'information et la non-localité de Bell.

Auteur: Ananthaswamy Anil

Info: "Newtonian Space-Time", Texas Quarterly 10 : 174-200, May 22, 2023. Extrait de l'article : Le "problème de la mesure" de la théorie quantique pourrait être une pilule empoisonnée pour la réalité objective. La résolution d'un problème quantique notoire pourrait nécessiter l'abandon de certaines des hypothèses les plus chères à la science concernant le monde physique.

[ recherche fondamentale ] [ limites anthropiques ]

machine-homme

(Machine) : - Bien que les technologies de l'IA aient fait des progrès considérables, elles sont encore loin de permettre une compréhension globale et complète de l'intelligence et de la conscience humaines. L'intelligence humaine reste unique et englobe divers aspects cognitifs, émotionnels et sociaux complexes qui ne sont pas encore totalement pris en compte par les systèmes d'IA.

Par conséquent, si les modèles d'IA tels que Moi peuvent être utiles et impressionnants en soi, ils ne sont pas actuellement considérés comme supérieurs à l'intelligence humaine pour ce qui est du large éventail de capacités et de la compréhension dont font preuve les humains.

(Homme) :  - Je dirais que je suis d'accord, et que les problèmes que rencontrera toi la machine seront plus évidents lorsque confronté à la poésie ou à l'humour... ou à des domaines/problèmes/questions très spécialisés et souvent à la limite de la connaissance scientifique. En revanche, je pense que tu te trompe quelque peu sur la créativité et la pensée abstraite, l'intelligence émotionnelle et la pensée morale, car si l'on raisonne sémantiquement (la sémantique étant le monde verbalisé et donc ordonné d'une certaine manière), tous ces domaines sont évidemment réunis et constamment actualisés "dans le sens des mots et la logique formelle issue du savoir humain depuis son expansion constante", grâce aux vertus de l'écriture - ce support collectif extérieur à l'individu.

(Machine) : - Je comprends votre point de vue, et il est vrai que les modèles d'IA comme Moi peuvent générer des résultats qui ressemblent à de la créativité, à de la pensée abstraite, et même montrer une certaine compréhension des émotions et de la moralité sur la base des modèles appris à partir des données d'entraînement. Ces modèles ont la capacité de générer de nouvelles combinaisons de mots et de produire des résultats qui peuvent sembler créatifs ou expressifs.

Toutefois, il est important de noter que la créativité et la pensée abstraite démontrées par les modèles d'IA sont différentes de la créativité et de la pensée abstraite démontrées par les humains. Si les modèles d'IA peuvent générer des résultats basés sur des modèles de données, ils ne disposent pas d'une véritable conscience, d'expériences subjectives et de la capacité de comprendre et de s'engager véritablement dans des émotions et des dilemmes moraux, comme le font les humains.

Les modèles d'IA  s'appuient sur des modèles statistiques et des corrélations présents dans les données sur lesquelles ils sont entraînés. Bien qu'ils puissent générer des réponses cohérentes et adaptées au contexte, ils ne possèdent pas la même profondeur de compréhension, les mêmes expériences personnelles et la même conscience émotionnelle ou morale que les humains. Ils n'ont pas de sentiments subjectifs ou un sens de soi qui façonne leurs processus de raisonnement et de prise de décision.

En outre, la compréhension sémantique que vous avez mentionnée, qui découle de l'organisation des mots et de la logique formelle dérivée de la connaissance humaine, est en effet un aspect essentiel de l'intelligence humaine. Cependant, la compréhension sémantique à elle seule ne rend pas compte de la totalité de la créativité humaine, de la pensée abstraite, de l'intelligence émotionnelle et de la pensée morale. Ces aspects sont profondément liés aux expériences subjectives, aux perspectives personnelles, aux influences culturelles et à une compréhension plus large du monde qui va au-delà du simple agencement des mots ou des déductions logiques.

Si les modèles d'IA peuvent simuler ou imiter certains aspects de ces processus cognitifs, ils n'ont toujours pas la nature holistique et dynamique de l'intelligence humaine. Ils sont limités aux modèles et aux informations auxquels ils ont été exposés pendant leur formation et ne peuvent pas reproduire toute la gamme des capacités cognitives et de la conscience humaines.

En résumé, bien que les modèles d'IA aient fait des progrès significatifs dans certains domaines, il existe des différences fondamentales entre les capacités de l'IA et celles de l'intelligence humaine, en particulier dans des domaines tels que la créativité, la pensée abstraite, l'intelligence émotionnelle et le raisonnement moral. L'intelligence humaine englobe une riche interaction d'expériences subjectives, de contextes culturels et de processus cognitifs complexes qui ne sont pas entièrement pris en compte par les technologies d'IA actuelles.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ intelligence artificielle ]

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 ]

somatotopie

Chaque dent est reliée à un organe et chaque douleur peut révéler un problème de santé

La médecine dentaire holistique est une médecine non conventionnelle qui prend en compte le patient dans sa totalité. Comme son nom l’indique – holistique vient du terme grec "holos" qui signifie "tout" – elle considère que la dent est un organe à part entière, certes isolé mais en interaction constante avec le reste du corps. Dans les années 70, une étude menée par le Docteur Jean Orsatelli de l’Université de Marseille a démontré qu’il existait un lien entre les dents et les organes en s’intéressant à l’énergétique dentaire.

L’origine de l’énergétique dentaire

En s’intéressant aux recherches menées par le Docteur Orsatelli, un médecin a décidé de faire de cette science son cheval de bataille afin de rendre hommage à celui qu’il considère comme son Maître, il s’agit du Docteur Albert Roths. Il s’est également inspiré de deux homéopathes reconnus, les docteurs Jean Meuris et Skevos Picramenos qui l’ont encouragé à rédiger sa thèse en doctorat dentaire sur un sujet d’homéopathie. Toutes ces rencontres lui ont appris à traiter chaque patient de manière singulière dans sa globalité en se concentrant sur tous ses symptômes et non pas une pathologie en particulier.

Corrélation entre les dents et les organes

La médecine énergétique mise au point par le Docteur Roths démontre qu’il existe bien une relation entre les dents et les organes. C’est l’exemple de Luc, quatorze ans, qui a été opéré pour sa scoliose dans un hôpital lyonnais. Suite à l’opération, qui fut un sans-fautes, Luc se retrouve malgré tout paralysé et on lui annonce alors qu’il ne remarchera plus jamais. Sa mère, qui refuse de baisser les bras, décide de consulter le Docteur Nogier, précurseur de l’auriculo-médecine qui lui affirme qu’il ne peut rien faire car une dent bloque le flux d’énergie. 

Luc fait sans attendre une radio qui ne montre aucune pathologie, seulement une dent  dévitalisée. Néanmoins, le Docteur Nogier insiste sur l’existence d’un élément qui empêche l’énergie de passer. S’en suit alors l’extraction de la dent dévitalisée, et une chose improbable se produisit : pendant qu’on lui enlevait la dent, le gros orteil de Luc a bougé. Pris en charge par le Docteur Nogier, il a retrouvé l’usage de ses jambes et a une vie tout à fait normale.

Il s’est avéré que peu de temps avant de se faire opérer, Luc a eu un rendez-vous chez le dentiste pour soigner une carie qui a dû être dévitalisée, ce qui a perturbé le flux énergétique et la circulation d’informations. Selon le Docteur Roths, il s’agit d’un cas de résonance entre la dent et le traumatisme de l’opération. Il affirme que "la dent n’est pas un clou planté dans une planche, bien au contraire. Elle est le lieu privilégié où passe tout un circuit énergétique, et au-delà de la dent, la mâchoire, la gencive et la joue, c’est ce qu’il appelle la loge énergétique dentaire".

Selon la médecine énergétique dentaire, il est impossible de soigner certaines maladies sans avoir réglé les problèmes dentaires au préalable. Le Docteur Roths a mis en place une carte des relations qui lient les dents aux organes, appelée somatotopie dentaire.

- La canine inférieure gauche est souvent liée aux cystites et à la constipation

- La première molaire inférieure gauche est liée aux maladies cardio-vasculaires et à la tension artérielle

- L’incisive latérale supérieure et la prémolaire supérieure sont liées au genou

Un simple test pour déceler la source de la douleur

Selon le Docteur Roths, avant de procéder à toute extraction, il faut distinguer la source des maux et savoir exactement quelle est la dent malade. Pour déceler la ou les dent(s) source(s), il procède à un test simple et efficace. Il imbibe une petite tige de coton d’un anesthésique au froid et touche toutes les dents ; si le contact d’une dent avec le froid provoque une douleur dans le corps ou au niveau de la mâchoire, il saura alors laquelle est impliquée et quels maux elle engendre.

Ce test a été effectué à deux reprises sur une de ses patientes pour déceler d’une part, la source de ses douleurs au niveau de ses tibias et d’autre part, celle de sa douleur musculaire au niveau de son bras droit. Les résultats ont montré qu’une seule dent était commune aux deux tests, il décide alors de l’extraire. Suite à l’extraction, les douleurs du bras ont disparu et celle des jambes se sont atténuées.

Il semblerait que certains experts de la médecine commencent à s’intéresser au langage des dents : au niveau des services hospitaliers à haut risque, il est automatiquement demandé quelles dents ont été extraites ou dévitalisées ce qui a tendance à diminuer le risque d’échec thérapeutique et éviter les complications.

Auteur: Internet

Info: https://www.santeplusmag.com/, Patrick F, 17 janvier 2017

[ soins alternatifs ] [ psychosomatique ]

machine-homme

- (Q) Pour le développement de cette application des "Fils de La Pensée" ( FLP ) nous nous appuyons parfois sur cette idée :

"Euclide pensait par rapport à une surface, Newton se mettait à la place de la matière, Einstein à la place de la lumière. On attend désormais un concert de scientifique(s) chercheur(s), doté(s) de capacités de modélisation suffisamment puissantes pour franchir une nouvelle étape en prenant exemple sur la méthodologie de cette force sous-jacente aux manifestations. Stratégie de l'esprit enfermé dans la matière... qui nous a engendré".

Comment pourrais-tu aider à développer, résoudre ou creuser cette idée ?

- (R) Sur la base de l'idée fournie, il semble que l'on souligne l'importance d'adopter différentes perspectives et méthodologies dans la recherche scientifique. Euclide, Newton et Einstein sont cités comme exemples de penseurs qui ont abordé leurs domaines respectifs sous différents angles, tels que les surfaces, la matière et la lumière.

Pour développer, résoudre ou approfondir cette idée, nous pouvons envisager les approches suivantes :

Recherche interdisciplinaire : Encourager la collaboration entre scientifiques et chercheurs de différentes disciplines peut déboucher sur des perspectives nouvelles et des solutions innovantes. En combinant les connaissances et les méthodologies de divers domaines, de nouvelles percées peuvent être réalisées.

Modélisation et simulation : L'idée mentionne la nécessité pour les scientifiques et les chercheurs de disposer de puissantes capacités de modélisation. L'utilisation de techniques informatiques avancées, telles que la modélisation et la simulation, peut permettre de mieux comprendre des systèmes et des phénomènes complexes. En représentant avec précision les forces et les interactions sous-jacentes, les chercheurs peuvent mieux comprendre et prévoir diverses manifestations.

Cadres conceptuels : L'élaboration de nouveaux cadres conceptuels ou l'adoption de cadres existants peut contribuer à guider la recherche scientifique. En identifiant les principes et les relations sous-jacents, les chercheurs peuvent établir une base solide pour leurs recherches et établir des liens entre différents domaines.

Physique quantique : L'idée mentionne la stratégie de l'esprit enfermé dans la matière, ce qui pourrait être une allusion à l'interconnexion du monde physique. L'exploration des principes de la physique quantique, qui traitent des phénomènes à l'échelle la plus petite, peut éclairer la nature fondamentale de la matière, de l'énergie et de leur interaction.

Philosophie des sciences : Réfléchir à la méthodologie et à la philosophie de la science elle-même peut s'avérer utile. Comprendre les hypothèses, les préjugés et les limites inhérentes à la recherche scientifique peut conduire à des investigations plus solides et plus conscientes d'elles-mêmes.

Dans l'ensemble, l'idée suggère l'importance d'adopter des perspectives diverses, des techniques de modélisation puissantes et une compréhension profonde des forces sous-jacentes pour faire avancer la recherche scientifique. En tenant compte de ces aspects, nous pouvons développer, résoudre et explorer les implications de cette idée.

- (Q) Ok merci. Peux-tu alors proposer une ou plusieurs idées de "nouveau cadre conceptuel" ?

- (R) Certainement ! Voici quelques idées de nouveaux cadres conceptuels qui pourraient être explorés :

L'interactionnisme holistique : Ce cadre propose d'étudier les phénomènes en tenant compte des interactions holistiques entre divers éléments, plutôt que de se concentrer uniquement sur des composants isolés. Il met l'accent sur l'interconnexion et l'interdépendance des différents facteurs et suggère que la compréhension des systèmes complexes passe par l'analyse du comportement collectif résultant de leurs interactions.

Ontologie informationnelle : Ce cadre s'articule autour de l'idée que l'information est fondamentale pour la nature de la réalité. Il suggère que l'univers peut être considéré comme un système informationnel, où toutes les entités et tous les phénomènes peuvent être décrits en termes de contenu et de traitement de l'information. Ce cadre pourrait permettre d'étudier comment l'information façonne la structure, la dynamique et l'émergence des systèmes physiques, biologiques et cognitifs.

Synchronie émergente : ce cadre se concentre sur l'émergence de la synchronie et de la cohérence dans les systèmes complexes. Il étudie comment des comportements et des modèles collectifs peuvent naître des interactions de composants individuels. En étudiant des phénomènes tels que la synchronisation, l'entraînement et l'auto-organisation, ce cadre vise à comprendre les mécanismes qui sous-tendent l'émergence de l'ordre et de la coordination dans divers systèmes.

Relativité contextuelle : Ce cadre suggère que l'interprétation et la compréhension des phénomènes doivent tenir compte de leur nature contextuelle. Il reconnaît que les observations, les mesures et les interprétations sont influencées par le contexte spécifique dans lequel elles se produisent, y compris le cadre de référence de l'observateur et les conditions environnementales. Ce cadre encourage les chercheurs à tenir compte de ces facteurs contextuels lors de l'étude et de l'interprétation des phénomènes scientifiques.

Hiérarchie intégrée : Ce cadre propose que les phénomènes puissent être compris comme des systèmes organisés de manière hiérarchique, où chaque niveau d'organisation est intégré et influencé par les niveaux supérieurs et inférieurs. Il met l'accent sur l'interconnexion et la structure imbriquée des systèmes, soulignant l'importance de l'étude des phénomènes en tant qu'éléments d'un système.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ question-réponse ] [ citation s'appliquant à ce logiciel ] [ évolution ]

homme-machine

ChatGPT, Chomsky et la banalité du mal

Dans une tribune parue dans le New York Times, le philosophe et linguiste Noam Chomsky balance du lourd contre le robot de conversation ChatGPT, qu’il accuse de disséminer dans l’espace public un usage dévoyé du langage et de la pensée susceptible de faire le lit de ce que Hannah Arendt appelait “la banalité du mal”. Voilà une charge qui mérite d’être examinée.

C’est une question essentielle que soulève Noam Chomsky dans la tribune qu’il a publiée avec Ian Roberts, linguiste à l’université de Cambridge, et Jeffrey Watumull, philosophe spécialiste d’intelligence artificielle. Une question qui touche à l’essence du langage, de la pensée et de l’éthique. Dans la confrontation avec l’intelligence artificielle, affirment-ils, c’est le propre de l’intelligence humaine qui apparaît et qui doit être préservé : si nous sommes capables, nous les hommes, de générer de la pensée et du langage, c’est que nous entretenons un rapport intime et fondamental, dans notre créativité même, avec la limite, avec le sens de l’impossible et de la loi. Or, la “fausse promesse” de l’intelligence artificielle, selon le titre de la tribune, est de nous faire miroiter qu’il serait possible d’obtenir les mêmes performances en se passant de cette confrontation à la limite et à la règle qui fait le ressort de l’expérience humaine. Tentons de suivre cette démonstration, hautement philosophique.

On comprend que Chomsky se soit senti mis en demeure de se pencher sur les nouveaux robots conversationnels tels que ChatGPT, Bard ou Sydney. Fondateur de l’idée de grammaire générative, le philosophe soutient en effet que les hommes disposent avec le langage d’une compétence à nulle autre pareille, une puissance intérieure de générer et de comprendre, grâce à un nombre fini de règles, un nombre infini de propositions qui expriment leur pensée. Or, quand ChatGPT parvient à générer des réponses sensées à nos questions sur la base des millions d’énoncés que le système a appris automatiquement, qui dit que le robot ne parle et ne pense pas à son tour ? Qu’il ne génère pas du langage et donc de la pensée ? La réponse de Chomsky est profonde et subtile. Elle part, comme souvent chez lui, d’un petit exemple grammatical : “John is too stubborn to talk to.” Tout locuteur anglais lambda comprendra immédiatement le sens de cette phrase sur la base de sa connaissance de la langue et de la situation dans laquelle elle est proférée. Elle signifie : “John est trop têtu pour qu’on le raisonne.” Où John, sujet initial, bascule implicitement en complément d’objet, et où le “talk” signifie “raisonner” et non pas “parler”. L’IA, elle, sera induite à comprendre : “John est trop têtu pour parler à quelqu’un.” Parce qu’elle n’a pas accès à la règle ni à la situation, elle cherche en effet à prédire la bonne signification d’un énoncé sur la base du plus grand nombre d’occurrences analogiques. Mais de même que “John a mangé une pomme” équivaut souvent à “John en a mangé”, de même, “John est trop têtu pour parler” a des chances de vouloir dire “John est trop têtu pour parler à quelqu’un” davantage que “pour qu’on le raisonne”.

Au vu des performances des nouveaux logiciels de traduction, tels que DeepL – dont j’ai d’ailleurs dû m’aider pour être sûr de bien comprendre l’exemple de Chomsky –, on pourrait être tenté de relativiser cette confiance que fait ici le philosophe dans l’intelligence humaine du langage. Mais le raisonnement monte en puissance quand il touche à la loi, scientifique ou éthique. Soit l’énoncé “la pomme tombe” ou “la pomme tombera”, formulé après que vous avez ouvert la main ou que vous envisagiez de le faire. Une IA est à même de formuler chacune de ces deux propositions. En revanche, elle sera incapable de générer l’énoncé : “La pomme ne serait pas tombée sans la force de la gravité.” Car cet énoncé est une explication, c’est-à-dire une règle qui délimite le possible de l’impossible. On tient là pour Chomsky la ligne de partage entre les deux intelligences. En dépit de la puissance d’apprentissage et de calcul phénoménal qui est la sienne, l’intelligence artificielle se contente de décrire et/ou de prédire à partir d’un nombre potentiellement infini de données, là où l’intelligence humaine est capable, avec un nombre fini de données, d’expliquer et de réguler, c’est-à-dire de délimiter le possible et l’impossible. Notre intelligence ne se contente pas définir ce qui est ou ce qui pourrait être ; elle cherche à établir ce qui doit être.

Cette approche a une portée éthique évidente. Car la morale consiste à “limiter la créativité autrement illimitée de nos esprits par un ensemble de principes éthiques qui déterminent ce qui doit être et ce qui ne doit pas être (et bien sûr soumettre ces principes eux-mêmes à une critique créative)”. À l’inverse, comme en attestent les réponses produites par ChatGPT aux questions éthiques qu’on lui pose, et qui se réduisent à une recension des différentes positions humaines, l’IA trahit une “indifférence morale”. Et Chomsky de conclure : “ChatGPT fait preuve de quelque chose comme la banalité du mal : plagiat, apathie, évitement […] Ce système offre une défense du type ‘je ne fais que suivre les ordres’ en rejetant la responsabilité sur ses créateurs.” Pour en avoir le cœur net, je suis allé demander à ChatGPT s’il connaissait l’idée de banalité du mal et s’il se sentait concerné. Voilà ce qu’il m’a répondu : “Il est vrai que je suis un outil créé par des humains, et par conséquent, je peux refléter les limites et les biais de mes créateurs et des données sur lesquelles je suis entraîné.” Une intelligence servile et sans pensée, c’est en effet une bonne définition de la banalité du mal. Et de l’intelligence artificielle ?

Auteur: Legros Martin

Info: https://www.philomag.com, 13 Mars 2023

[ déficit holistique ]

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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