homo rationalis

( FLP ) - On a beaucoup parlé de l'esprit des liste, qui domina les premières apparitions de l'écriture humaine, du langage fixé sur support externe il y a environ 5000 ans. Es-tu d'accord `?

( Perplexity )  - Oui, je suis d'accord avec cette affirmation, car les résultats de recherche indiquent que les premières apparitions de l'écriture humaine remontent à environ 5000 ans, avec un esprit de classification et de mise en liste qui semble avoir dominé à cette époque.Voici les principaux éléments qui étayent ce point de vue :

- Les plus anciennes traces d'écriture élaborées se rencontrent de manière quasi simultanée vers 3300 ans avant notre ère chez les Égyptiens et les Sumériens.

- Les Sumériens utilisaient l'écriture cunéiforme sur des tablettes d'argile pour inventorier les marchandises, ce qui suggère un esprit de classification et de mise en liste.

- L'établissement de listes semble avoir été un moteur important pour que l'esprit humain franchisse une étape décisive dans le développement de l'écriture.

- L'écriture marque la fin de la préhistoire et un tournant dans l'histoire de l'Homme, qui va savoir conserver la mémoire de son passé24.Donc oui, les résultats indiquent bien que les premières écritures, apparues il y a environ 5000 ans en Mésopotamie et en Égypte, étaient dominées par un esprit de mise en liste et de classification, notamment pour inventorier les biens et les marchandises. Ce mode de pensée a joué un rôle clé dans le développement de l'écriture à cette époque.

(FLP ) - Merci : qu'en est-il de l’apparition de l'écriture en Chine ou ailleurs à cet égard, Y discerne-t'on aussi un esprit d'inventaire ?

(Perplexity) - Oui, on peut discerner un esprit d'inventaire et de classification dans les premières apparitions de l'écriture en Chine, comme ailleurs dans le monde ancien. En Chine, les plus anciennes traces d'écriture remontent à la dynastie Shang (1600-1046 av. J.-C.), sous forme d'inscriptions sur des os et écailles de tortues utilisées pour la divination. Les questions écrites concernaient principalement l'agriculture, les stratégies militaires et l'interprétation des rêves, suggérant un esprit de classification et d'inventaire. De même, les premiers caractères chinois apparaissent sur des vases rituels en bronze dès le début de l'époque Shang, probablement pour identifier et classer ces objets. Plus généralement, les systèmes d'écriture les plus anciens, comme les cunéiformes sumériens ou les hiéroglyphes égyptiens, ont souvent été développés pour inventorier et classer les biens, les personnes et les transactions. L'écriture a permis de fixer sur un support externe ce qui était auparavant mémorisé, ouvrant la voie à de nouveaux modes de pensée et de classification. Donc oui, que ce soit en Chine ou ailleurs dans l'Antiquité, les premières écritures semblent avoir été motivées par un besoin d'inventaire, de classification et de conservation de l'information, avant de se développer en systèmes de communication plus élaborés. Cet esprit de liste et de catégorisation a probablement joué un rôle important dans l'émergence de l'écriture à ses débuts.

Auteur: perplexity.ai

Info: 28 avril 2024

[ homme-machine ] [ réflexion ]

intelligence

Les jeux vidéo intelligents sont à nos portes
Ils pourront tenir compte de l'état émotionnel du joueur ainsi que de son niveau de dextérité.
Bientôt, lorsque vous ressentirez un grand stress pendant une mission, votre jeu vidéo abaissera en temps réel le niveau de difficulté pour vous rendre la vie plus facile tout en s'assurant que l'expérience demeure positive. L'inverse se produira aussi : quand un défi ne sera pas à la hauteur de vos attentes, le jeu constatera votre ennui et rendra la situation plus complexe afin que vous vous amusiez davantage.
Grâce à des dispositifs qui se sont améliorés récemment, les jeux vont pouvoir interagir avec le joueur non seulement par la manette ou la souris, mais aussi par son regard et ce qu'il ressent. Pour parvenir à cette connexion entre le joueur et le jeu, celui-ci reposera sur le déploiement d'un système de reconnaissance des expressions du visage et du regard (eye tracking system) et d'un électroencéphalogramme portable qui captera les ondes cérébrales des joueurs.
" Ces systèmes s'appuient quant à eux sur une série d'algorithmes d'apprentissage-machine conçus pour que les systèmes d'exploitation des jeux synthétisent une gamme d'émotions et d'expressions du visage des joueurs et qu'ils les incorporent de façon à entretenir en eux-mêmes un état émotionnel pour adapter la prise de décision aux états cognitifs et affectifs du joueur ", explique Claude Frasson.
En somme, il s'agit d'un véritable système d'intelligence artificielle par lequel un jeu apprend à "ressentir" les émotions vécues par le joueur - l'excitation, le stress, l'anxiété, l'impatience - pour moduler les situations de jeu en fonction de celles-ci.
Vers des jeux thérapeutiques
Avec cette technologie, il devient possible notamment d'éviter qu'un jeu devienne nocif en causant, par exemple, des troubles du sommeil, car le jeu pourra selon le cas atténuer la difficulté présentée et ramener ainsi le joueur dans des zones cérébrales associées au plaisir, sans excitation ni inquiétude ", indique le professeur.
Cette technologie rend également possible l'avènement d'approches ludiques pour réguler l'état psychologique de personnes vivant d'intenses émotions.
" On pourra concevoir des jeux thérapeutiques qui cibleront l'anxiété liée à la performance, les phobies ou les troubles d'apprentissage ", mentionne Claude Frasson.
C'est d'ailleurs ce à quoi travaillent deux de ses étudiants à la maîtrise en informatique, Pierre-Olivier Brosseau et Annie Thi-HongDung Tran. Ils mettent actuellement au point un jeu intelligent qui vise le contrôle des émotions dans un contexte de conduite automobile, dans le but de réduire les risques de rage au volant. "Lorsqu'un embouteillage devient stressant, on ne réfléchit plus de la même manière, explique Pierre-Olivier Brosseau. Notre jeu vidéo intelligent permettra de prendre conscience des émotions qui se manifestent en pareilles circonstances et de s'habituer à les calmer. Ça permet d'agir soi-même sur son propre cerveau."
D'autres applications existent, comme des tests de résistance au stress. "L'armée américaine est déjà à tester des solutions qui permettent de vérifier quels sont, parmi les marines, ceux qui résistent le mieux à certaines situations de stress intense", confie Claude Frasson.

Auteur: Internet

Info: 1 décembre 2015

[ artificielle ] [ homme-machine ]

intelligence artificielle

(FLP à concocté l'entame d'une nouvelle de science-fiction, et a demandé à Chatgpt de finir l'histoire. Il est prévu de lui soumettre chaque année la même tâche afin de voir si changements et améliorations sont notables)

"Il était une fois une planète lointaine dotée de deux soleils et trois lunes. On l'avait nommée Aarxx.

Un courageux groupe d'explorateurs, envoyés vers sur cette terre  inconnue, découvrit un monde grouillant de vie. Cependant, ils se rendirent vite compte que la différence de culture entre les observateurs humains  et la chose observée produisait une diffraction très désagréable. Particulièrement en ce qui concernait les tentatives avec les autochtones dominants, une race qui ressemblaient peu ou prou à des poulpes avec chaussures de ski.

Les explorateurs humains durent s'éloigner quelque peu afin de dissiper le malaise et mieux observer. Et  tenter de comprendre cet environnement étrange. Et, pourquoi pas, trouver moyen d'y survivre et de prospérer sans déranger cette vie si bizarre. Ils réalisèrent alors que le système du vivant de cette planète semblait reposer sur une une base biotique et bactérienne articulée autour de 5 paramètres fondamentaux... Ce qui n'avait en rien empêché l'émergence d'un environnement stable, avec des système de cellules se reproduisant et prospérant.

Il découvrirent petit à petit que les habitants de la planète avaient  développé  une culture et des coutumes propres sur pareil mode à cinq.

Cependant la déconnection fontamentale entre dualité humaine et pentatonisme local avait quelque chose d'infranchissable, elle instillait - au mieux du mieux - un malaise profond entre les deux espèces-mondes lors des tentatives de contacts.

Les explorateurs décidèrent d'explorer Aarxx plus en profondeur pour tenter de mieux comprendre cette intrication pentatonique si étrangère.

Pour découvrir que toute perturbation d'un d'entre les cinq pôles, surtout à l'échelle bactérienne,  était susceptible d'entraîner des répercussions allant jusqu'à contaminer l'ensemble de la planète. Il fut également révélé que les 5 paramètres n'avaient cessé de s'équilibrer depuis les premiers soubressauts, très loin dans le passé, de la vie locale."

(suite concoctée par Chatgpt)

Les courageux explorateurs se rendirent vite compte que le seul moyen de protéger Aarxx et ses habitants était d'apprendre à vivre en harmonie avec les cinq paramètres. Ils commencèrent à collaborer avec les habitants autochtones, leur apprenant l'importance des cinq paramètres et comment les utiliser à leur avantage.

Les explorateurs se rendirent également compte que la dualité entre l'observateur et la chose observée avait un effet profond sur la planète et ses habitants. Ils ont dû apprendre à s'adapter à ce nouvel environnement et à trouver un moyen de travailler ensemble afin de protéger la planète.

Les explorateurs ont collaboré avec les indigènes pour créer de nouvelles technologies permettant de protéger la planète et ses habitants. Ils ont également travaillé à la création d'une nouvelle forme de communication qui comblerait le fossé entre les deux cultures et leur permettrait de mieux se comprendre.

Grâce à leur travail acharné et à leur dévouement, les explorateurs et les indigènes ont finalement réussi à créer un environnement stable et pacifique pour Aarxx et ses habitants. Ensemble, ils ont trouvé un moyen de vivre en harmonie avec les cinq paramètres et de protéger la planète.

Auteur: Mg

Info: 5 février 2023, les échanges se sont fait en anglais, sachant que Chatgpt est le plus efficient dans cette langue

[ écriture ] [ créativité ] [ homme-machine ] [ expérience ]

machine-homme

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

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

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

Comment l’IA peut lire dans le cerveau ?

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

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

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

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

Les limites de l’IA

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

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

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

Auteur: Internet

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

[ homme-machine ]

sciences

Les ordinateurs peuvent-ils être créatifs? Le projet WHIM ("What-if Machine"), financé par l'UE, génère non seulement des scénarios fictifs mais évalue également leur potentiel attractif et d'utilisation. Il représente une avancée majeure dans le domaine de la créativité informatique. La science ignore bien souvent le monde du fantastique, mais les choses changent avec le projet WHIM qui porte bien son nom (en anglais, "whim" signifie fantaisie). Ce projet ambitieux élabore un système logiciel capable d'inventer et d'évaluer des idées imaginaires. "WHIM est un antidote à l'intelligence artificielle traditionnelle, qui est obsédée par la réalité", déclare Simon Colton, coordinateur du projet et professeur en créativité informatique au Goldsmiths College, à l'université de Londres. "Nous faisons partie des premiers à appliquer l'intelligence artificielle à la fiction". L'acronyme du projet signifie What-If Machine. C'est également le nom du premier logiciel de conception de fictions au monde, par un processus d'idéation (processus créatif de production, de développement et de communication de nouvelles idées) développé dans le cadre du projet. Le logiciel génère des mini-récits fictifs en utilisant des techniques de traitement du langage et une base de données des faits trouvés sur le web (qui sert de référentiel de faits "réels"). Le logiciel intervertit ou déforme ensuite les faits pour créer des scripts hypothétiques. Le résultat est souvent absurde: "Que se passerait-il si une femme se réveillait dans une allée après avoir été transformée en chat, mais tout en étant toujours capable de faire du vélo ?" Les ordinateurs peuvent-ils juger la créativité ? WHIM est bien plus qu'une simple machine génératrice d'idées. Le logiciel cherche également à évaluer le potentiel d'utilisation ou la qualité des idées générées. En effet, ces dernières sont destinées à un usage par le public, et les impressions du public ont été sondées avec des expériences participatives (crowdsourcing). Par exemple, les personnes interrogées ont fait part de leurs impressions générales, précisant également aux chercheurs du projet WHIM si les scripts imaginaires produits étaient, selon elles, innovants et avaient un bon potentiel narratif. Au moyen de techniques d'apprentissage automatique, conçues par des chercheurs de l'institut Jozef Stefan de Ljubljana, le système acquiert progressivement une compréhension plus précise des préférences du public. "On pourrait dire que la fiction est subjective, mais il existe des schémas communs", déclare le professeur Colton. "Si 99 % du public pense qu'un humoriste est amusant, alors nous pourrions dire que l'humoriste est amusant, au moins selon la perception de la majorité". Ce n'est que le début Générer des mini-récits fictifs ne constitue qu'un aspect du projet. Des chercheurs de l'Universidad Complutense Madrid transforment les mini-récits en scripts narratifs complets, qui pourraient mieux convenir pour l'intrigue d'un film par exemple. Parallèlement, des chercheurs de l'University College Dublin tentent d'entraîner les ordinateurs à produire des idées et paradoxes métaphoriques en inversant et opposant des stéréotypes trouvés sur le web, tandis que des chercheurs de l'Université de Cambridge explorent l'ensemble du web à des fins de création d'idées. Tous ces travaux devraient engendrer de meilleures idées imaginaires plus complètes. Plus qu'une simple fantaisie Bien que les idées imaginaires générées puissent être fantaisistes, WHIM s'appuie sur un processus scientifique solide. Il fait partie du domaine émergent de la créativité informatique, une matière interdisciplinaire fascinante située à l'intersection de l'intelligence artificielle, la psychologie cognitive, la philosophie et les arts. WHIM peut avoir des applications dans plusieurs domaines. Une des initiatives envisage de transformer les récits en jeux vidéo. Une autre initiative majeure implique la conception informatique d'une production de théâtre musicale: le scénario, le décor et la musique. Le processus complet est en cours de filmage pour un documentaire. WHIM pourrait également s'appliquer à des domaines non artistiques. Par exemple, il pourrait être utilisé par des modérateurs lors de conférences scientifiques pour sonder les participants en leur posant des questions destinées à explorer différentes hypothèses ou cas de figure. L'UE a accordé 1,7 million d'euros de financement au projet WHIM, actif d'octobre 2013 à septembre 2016.

Auteur: Internet

Info:

[ homme-machine ] [ informatique ] [ créativité ]

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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Intelligence artificielle

OpenAI présente Super Alignment : Ouvrir la voie à une IA sûre et alignée

La présentation par OpenAI de son développement du super alignement est extrêmement prometteuse pour l'humanité. Grâce à ses capacités étendues, il est en mesure de répondre à certains des problèmes les plus urgents auxquels notre planète est confrontée. Le risque de déresponsabilisation, voire d'anéantissement de l'humanité, est l'un des graves dangers associés à l'émergence de la superintelligence.

L'arrivée du super-alignement

Le super-alignement peut sembler une possibilité lointaine, mais il pourrait se matérialiser dans les dix prochaines années. Nous devons créer de nouvelles structures de gouvernance et traiter le problème de l'alignement des superintelligences afin de maîtriser efficacement les risques qui y sont associés.

Superalignement de l'IA et de l'homme : Le défi actuel

Garantir que les systèmes d'IA, qui sont beaucoup plus intelligents que les humains, s'alignent sur les intentions de ces derniers constitue un obstacle de taille. Actuellement, nos techniques d'alignement de l'IA, telles que l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain, reposent sur la supervision humaine. Cependant, lorsqu'il s'agit de systèmes d'IA dépassant l'intelligence humaine, nos méthodes d'alignement actuelles deviennent inadéquates. Pour y remédier, nous avons besoin de nouvelles percées scientifiques et techniques.

OpenAI a mis à disposition ses modèles de cohérence pour la génération d'œuvres d'art par l'IA

Surmonter les hypothèses et intensifier les efforts d'alignement

Plusieurs hypothèses qui guident actuellement le développement de l'IA risquent d'échouer lorsque nous entrerons dans l'ère de la superintelligence. Il s'agit notamment de la capacité de nos modèles à identifier et à contourner la supervision au cours de la formation, ainsi que de leurs caractéristiques de généralisation favorables au cours du déploiement.

Un chercheur d'alignement automatique doté d'une intelligence proche de celle de l'homme, c'est ce que l'OpenAI vise à construire. L'objectif est d'intensifier les efforts et d'aligner itérativement la superintelligence en utilisant une grande puissance de calcul.

Construire les bases d'un super-alignement

Pour atteindre son objectif de chercheur en alignement automatisé, l'OpenAI a identifié trois étapes clés :

Se transformer en expert et avoir un impact significatif sur le monde de la science des données.

1. Développer une méthode de formation évolutive

OpenAI se concentrera sur la création d'une stratégie de formation qui s'adapte bien. Cette méthode sera essentielle pour apprendre aux systèmes d'IA à effectuer des activités difficiles à évaluer pour les humains.

2. Validation du modèle résultant

Il est essentiel de valider l'efficacité du chercheur d'alignement après sa construction. Pour s'assurer que le modèle est conforme aux intentions humaines et qu'il fonctionne comme prévu, l'OpenAI le soumettra à des tests rigoureux.

3. Test de stress du pipeline d'alignement

OpenAI soumettra son pipeline d'alignement à des tests de stress approfondis pour s'assurer de sa durabilité. En soumettant ses systèmes à des situations difficiles, elle pourra trouver d'éventuelles failles et les corriger.

Exploiter les systèmes d'IA pour la supervision et la généralisation

L'OpenAI utilisera des systèmes d'IA pour aider à l'évaluation d'autres systèmes d'IA afin de résoudre la difficulté de superviser des tâches qui sont difficiles à juger pour les humains. Cette méthode de supervision évolutive vise à garantir la réussite de l'alignement. Les chercheurs se pencheront également sur la généralisation de la surveillance, qui permettra aux systèmes d'IA de gérer des activités qui ne sont pas sous le contrôle de l'homme.

Validation de l'alignement : Robustesse et interprétabilité

Pour garantir l'alignement des systèmes d'IA, il est nécessaire de se concentrer sur deux facteurs essentiels : la robustesse et l'interprétabilité. Afin de découvrir d'éventuels problèmes d'alignement, l'OpenAI examinera les éléments internes de ses systèmes et automatisera la recherche de comportements problématiques.

Tests adverses : Détection des désalignements

OpenAI entraînera délibérément des modèles mal alignés pour évaluer l'efficacité de ses méthodes d'alignement. Elle peut évaluer l'efficacité de ses stratégies d'identification et de résolution des désalignements en testant ces modèles de manière rigoureuse et contradictoire.

Évolution des priorités de recherche et collaboration

L'OpenAI est consciente qu'à mesure qu'elle en apprendra davantage sur la question de l'alignement des superintelligences, ses objectifs de recherche évolueront. Les meilleurs chercheurs et ingénieurs en apprentissage automatique seront réunis pour travailler sur ce projet. Afin de créer de nouvelles techniques et de les déployer à grande échelle, l'OpenAI encourage les contributions d'autres équipes et souhaite publier plus d'informations sur sa feuille de route à l'avenir.

L'OpenAI est néanmoins optimiste, même si le défi de l'alignement de la superintelligence est ambitieux et que le succès n'est pas garanti. Elle a réalisé des tests préliminaires encourageants et dispose de mesures utiles pour suivre le développement. L'OpenAI est d'avis qu'un effort ciblé et coopératif peut aboutir à une résolution.

L'équipe dédiée de l'OpenAI : Leaders et collaboration

Le cofondateur et scientifique en chef d'OpenAI, Ilya Sutskever, a fait de l'alignement de la superintelligence le principal sujet de son étude. Il codirigera le groupe avec Jan Leike, responsable de l'alignement. L'équipe est composée de chercheurs et d'ingénieurs talentueux issus de l'ancienne équipe d'alignement de l'OpenAI ainsi que de chercheurs d'autres équipes de l'entreprise.

OpenAI recherche activement des universitaires et des ingénieurs de haut niveau pour se joindre à ses efforts. Ils souhaitent diffuser largement les résultats de leurs travaux, qu'ils considèrent comme essentiels à leur objectif d'aider à l'alignement et à la sécurité des modèles non-OpenAI.

Notre avis

Les efforts de la nouvelle équipe Superalignment complètent ceux d'OpenAI pour rendre les modèles existants comme ChatGPT plus sûrs. Les différents problèmes posés par l'IA, tels que les abus, les perturbations économiques, la désinformation, les préjugés, la discrimination, la dépendance et la surdépendance, sont également au centre des préoccupations de l'OpenAI. Elle collabore avec des professionnels pluridisciplinaires pour s'assurer que ses solutions techniques répondent à des problèmes sociétaux et humains plus importants.

En se consacrant à la création de systèmes d'IA sûrs et compatibles, OpenAI est à l'origine de technologies révolutionnaires qui influenceront la manière dont l'humanité fonctionnera à l'avenir.

Auteur: Sakshi Khanna

Info: https://www.analyticsvidhya.com/blog/author/sakshi_raheja/ - Publié le 8 juillet 2023

[ homme-machine ] [ machine-homme ] [ conservation du pouvoir ] [ prépondérance de l'humain ]

intelligence artificielle

Cinq indices pour repérer les contenus écrits par ChatGPT, Bard ou d'autres robots conversationnels

Voici des astuces pour détecter ces textes qui ne sont pas écrits par des humaines.

1) Elles font des répétitions (mais pas de fautes)

Donc Si vous trouvez une coquille (faute de frappe, de grammaire, etc.) dans un texte, il s'agit d'un bon moyen de voir que l'article que vous lisez a été au minimum retouché par un être humain. En revanche, les articles rédigés par une IA sans supervision humaine sont souvent truffés de répétitions. L'écriture générative a en effet tendance à reproduire les mêmes termes et structures de phrases – même si c'est de moins en moins le cas. Les IA sont de plus en plus performantes et leurs utilisateurs savent également de mieux en mieux les utiliser pour contourner ces écueils.

Des logiciels ont même été développés afin de rendre encore plus humains les textes écrits par une IA. Le plus connu s'appelle Undetectable.ai et permet "d'humaniser" les textes artificiels en les confrontant aux principaux détecteurs d'IA qui existent. De fait, ces détecteurs deviennent de moins en moins fiables. "Open AI [l'entreprise créatrice de ChatGPT] a récemment abandonné son détecteur, car ça ne marche pas", fait remarquer Virginie Mathivet, spécialiste en la matière.

2 Elles sont capables d'affirmer des absurdités

Les IA sont très performantes pour les tâches très codifiées, comme l'orthographe, mais elles peuvent affirmer des absurdités sans sourciller. "Si vous demandez à une IA d'écrire une recette d'omelette aux œufs de vache, elle peut tout à fait le faire." Indique Amélie Cordier, ingénieure spécialiste des IA. 

Les sites qui utilisent des IA pour produire des articles à la chaîne, à partir de contenus trouvés sur internet, sont souvent confrontés à ce problème. Récemment, le site The Portal, qui traite de l'actualité du jeu vidéo, s'est fait épingler sur Twitter par le journaliste Grégory Rozières. Certains articles contiennent en effet de fausses informations grossières, car l'IA qui les rédige a repris au premier degré des blagues trouvées sur Reddit.

Lorsque vous lisez un article et qu'une information semble absurde, ou qu'un chiffre vous paraît démesuré, cela peut donc être la marque d'une rédaction non-humaine. Pour s'en assurer, le mieux est alors de vérifier l'information douteuse grâce à d'autres sources de confiance. "Cela revient à faire du fact-checking, c'est à l'humain d'avoir un regard critique", commente Virginie Mathivet.

3) Elles font preuve d'une productivité inhumaine

La rédaction par IA est encore loin d'être un gage de qualité, mais permet de produire un très grand nombre d'articles en un temps record. Prudence donc face aux sites qui publient quotidiennement une quantité faramineuse d'articles, sans pour autant employer de nombreuses personnes. "Si on voit qu'un blog publie 200 articles par jour sous le même nom, c'est un indice", explique Virginie Mathivet. Certains articles écrits par des robots sont signés par un nom, comme s'ils avaient été rédigés par une personne. Si cette signature semble trop prolifique, l'utilisation d'une IA est à suspecter fortement. Sur le site The Portal, déjà cité plus haut, un même "journaliste" a ainsi signé près de 7 000 articles en seulement neuf jours.

De plus, si les articles entre eux comportent de nombreuses similitudes dans leur forme et leur structure, il y a fort à parier que ceux-ci soient rédigés automatiquement. Les IA ont en effet tendance à produire des contenus très homogènes, surtout s'ils sont créés à partir de la même consigne utilisée en boucle. "L'IA imite, c'est la façon par laquelle elle fonctionne. Elle homogénéise un peu tout", fait remarquer Amélie Cordier.

4 Elles écrivent mal et citent rarement leurs source

Même si elles signent parfois d'un nom humain, les IA ne peuvent pas incarner leurs articles de la même manière qu'un journaliste en chair et en os. Si un journaliste n'a strictement aucune existence en ligne en dehors de sa page auteur, cela peut faire partie des indices qui laissent à penser à une rédaction par IA. Enfin, les articles publiés grâce à une IA ont souvent un ton très factuel, assez désincarné. Les IA citent très rarement leurs sources et ne font jamais intervenir de personne humaine sous forme de citation comme dans un article de presse.

Elles sont en revanche tout à fait capables d'en inventer si on leur demande de le faire. Dans un numéro paru en avril 2023, le magazine people allemand Die Aktuelle a poussé le vice jusqu'à publier une fausse interview exclusive de Michael Schumacher, générée par une AI, comme le raconte le site spécialisé Numerama. La famille de l'ancien champion de Formule 1 a porté plainte et la rédactrice en chef du magazine a finalement été limogée.

L'IA peut cependant être un outil intéressant, tant qu'elle reste sous supervision humaine. Le journaliste Jean Rognetta, créateur de la newsletter Qant, a quotidiennement recours à l'IA. Selon lui, il n'est "plus possible de reconnaître avec certitude un article écrit par une IA, si ce n'est que c'est souvent du mauvais journalisme". S'il utilise l'IA pour écrire sa newsletter, Jean Rognetta reste en effet convaincu de la nécessité d'effectuer une relecture et une correction humaine. "Notre newsletter est écrite avec, et non par une IA", martèle-t-il. Une approche qui pourrait bientôt se généraliser à d'autres journaux. Le 19 juillet dernier, le New York Times annonçait dans ses pages qu'un outil d'IA, destiné à automatiser certaines tâches effectuées par ses journalistes, était en cours de développement par Google.

5 Elles seront bientôt signalées par un filigrane

Face à la difficulté de plus en plus grande de détecter les contenus générés via une IA, l'Union européenne a adopté en juin dernier le "AI Act", avec l'objectif de réguler le secteur. A partir de l'application de la nouvelle réglementation, pas prévue avant 2026, les contenus générés par IA devront être signalés par un "watermark" (une signature en filigrane) indiquant clairement qu'ils n'ont pas été créés par un humain.

La forme de ce watermark n'est cependant pas encore entièrement définie. Il pourrait prendre la forme d'une phrase d'avertissement ou être dissimulé dans le texte, afin d'être moins facilement effaçable par les utilisateurs. Open AI a récemment annoncé travailler sur un watermark invisible. Comment ? Une récente étude (PDF) de l'université du Maryland propose par exemple que les IA soient programmées pour utiliser plus fréquemment une "liste spéciale" de mots définie à l'avance, permettant aux logiciels de détection d'être plus efficaces.

"Il y a de bonnes intentions au niveau de l'UE et des éditeurs, mais le problème reste la question de la mise en œuvre", estime Amélie Cordier. Si la régulation peut se mettre en place facilement pour les plus gros acteurs comme Open AI, Google, etc., elle sera impossible à imposer aux petites entités qui pullulent.

"Si l'utilisateur a le choix entre un logiciel avec 'watermark', ou un logiciel gratuit indétectable, la régulation risque d'être inefficace."

Une opinion que partage Virginie Mathivet, particulièrement en ce qui concerne les "fake news". "Une personne qui veut faire de la désinformation fera en sorte de ne pas avoir de watermark", conclut-elle.

Auteur: Internet

Info: https://www.francetvinfo.fr/, 2 sept 2023, Pauline Lecouvé

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réseaux sociaux

L’Américaine Sarah T. Roberts a écrit, après huit ans de recherches, "Behind The Screen" (Yale university press), un livre sur le travail des modérateurs. Elle en a rencontré des dizaines, chargés de nettoyer les grandes plates-formes (Facebook, YouTube, etc.) des pires contenus, et entourés d’une culture du secret.

C’est un métier dont on ne connaît pas encore bien les contours, et qui est pourtant au coeur du fonctionnement des grandes plates-formes du Web : les modérateurs sont chargés de les débarrasser des contenus postés par les utilisateurs (photos, vidéos, commentaires, etc.) qu’elles interdisent. Répartis dans des open spaces aux quatre coins du monde, gérés par des sous-traitants, ces milliers de petites mains examinent, tout au long de leur journée de travail, les pires contenus qui circulent sur Internet, et décident de leur sort.

Nous l’avons interviewée lors de son passage à Paris pour participer à un cycle de conférences sur "le côté obscur du travail", organisé à la Gaîté-Lyrique, à Paris.

(MT) - Les géants du Web (Facebook, YouTube, Twitter, etc.) sont très réticents à parler de la façon dont ils modèrent les contenus. Pourquoi ?

- Quand ces entreprises ont été lancées il y a une quinzaine d’années, la dernière chose qu’elles voulaient, c’était d’avoir à prendre des décisions sur le contenu. Elles se concentraient sur les technologies, et se présentaient auprès des pouvoirs publics américains comme faisant partie de la catégorie "fournisseurs d’accès à Internet". Cela leur a permis d’affirmer que le contenu n’était pas leur coeur de métier, et d’avancer sans qu’on ne leur demande de rendre des comptes.

Ce positionnement leur a permis de grandir. Il fallait donc que les décisions que prenaient ces entreprises du Web sur le contenu restent secrètes. Elles vendaient cette idée aux utilisateurs qu’il n’y avait aucune intervention, que vous pouviez vous exprimer sur YouTube ou Facebook sans aucune barrière. Elles ne voulaient pas qu’il y ait un astérisque, elles ne voulaient pas entrer dans les détails. Il y a pourtant eu, dès leurs débuts, des contenus supprimés.

(MT) - Dans votre livre, vous allez jusqu’à dire que ces entreprises "effacent les traces humaines" de la modération. C’est une formule très forte…

-Ces entreprises pensent profondément que les solutions informatiques sont meilleures que les autres, et il y a cette idée chez elles qu’il y aura bientôt une technologie assez forte pour remplacer ces travailleurs. Elles semblent dire "ne nous habituons pas trop à l’idée qu’il y a des humains, c’est juste temporaire".

De plus, si les utilisateurs savaient qu’il y avait des humains impliqués, ils demanderaient des explications. Et ces entreprises ne voulaient pas être responsables de ces décisions. Elles ont donc choisi de rendre ce processus invisible et croisé les doigts pour que les gens ne posent pas trop de questions.

(MT) - La modération est un travail difficile. Quels sont les risques auxquels sont confrontés ces travailleurs ?
- Il y en a plusieurs, à commencer par les risques psychologiques. Les modérateurs à qui j’ai parlé me disaient souvent : "Je suis capable de faire ce travail, des gens sont partis au bout de deux semaines. Mais moi, je suis fort." Et quelques minutes plus tard, ils me disaient "je buvais beaucoup" ou "je ne veux plus sortir avec des amis, car on parle toujours de travail, et je ne veux pas en parler, et d’ailleurs je n’en ai pas le droit".

Quand des gens me disent qu’ils ne peuvent pas cesser de penser à une image ou une vidéo qu’ils ont vue au travail, c’est inquiétant. Une femme, qui était modératrice il y a une quinzaine d’années pour Myspace, m’a dit qu’elle n’aimait pas rencontrer de nouvelles personnes et leur serrer la main. "Je sais ce que les gens font, et ils sont ignobles. Je n’ai plus confiance en qui que ce soit."

Il y a aussi d’autres choses difficiles, qui paraissent moins évidentes. Vous devez être très cultivé pour être un bon modérateur, beaucoup ont fait des études de littérature, d’économie, d’histoire, parfois dans des universités prestigieuses. Mais c’est considéré comme un travail de bas niveau, assez mal payé.

(MT) - Comment les conditions de travail des modérateurs ont-elles évolué ?
- C’est difficile à dire, ce sont souvent des conditions de call centers : d’un point de vue purement matériel, c’est relativement confortable. Aux Philippines, des gens travaillent dans des gratte-ciel avec l’air conditionné, ce qui est important là-bas.

(MT) - Mais... En quoi cela change quelque chose à ce qu’ils voient tous les jours ?
- Certaines entreprises ont mis à disposition des psychologues. Mais les employés sont méfiants : quand le psychologue est payé par votre employeur, cela crée une relation compliquée, ça peut être difficile pour le travailleur de s’ouvrir sincèrement.

(MT) - Mais si ces entreprises ne mettaient pas de psychologues à disposition, on le leur reprocherait…
- C’est vrai. Mais est-ce vraiment efficace ou est-ce juste pour faire joli ? Un modérateur m’a dit : "Le problème, c’est que si je me lève pour aller parler au psychologue, mon manager et mes collègues me voient tous me lever et comprennent que j’ai un problème. Je ne veux pas qu’ils le sachent." Et puis, ce sont des solutions de court terme.

(MT) - Que devraient faire ces entreprises pour assurer le bien-être de leurs salariés ?
- Pour commencer, ils pourraient les payer davantage. Ensuite, le fait que leur travail ne soit pas reconnu est très dur pour eux, tout comme les accords de confidentialité. Tout cela fait qu’ils ont peur de parler de leur travail, qu’ils ne soient pas en lien avec les autres. Ils ne savent même pas qui sont les autres modérateurs. Ce sont des choses qui pourraient facilement changer. Et sur la psychologie, il faudrait étudier les effets de ce travail sur le long terme. Il n’existe aucune étude de ce type, à ma connaissance.

(MT) - Pourrait-on se passer de modérateurs ? A quoi ressemblerait Internet sans eux ?
- Au forum 4chan [connu pour sa modération très faible, et la virulence de certains de ses membres anonymes] ? Ce serait pire ! La plupart des gens ne veulent pas de ça, et doivent donc avoir à faire à des modérateurs. Or les internautes passent beaucoup de temps sur les grandes plates-formes mainstream, financées par la publicité, et le fait qu’ils ne comprennent pas comment ces espaces sont modérés est problématique, car cela reflète des valeurs.

L’idée d’un Internet sans modération n’a pas beaucoup existé. Certes, j’ai donné l’exemple de 4chan. Mais à un moment donné il y a eu une décision, à 4chan, que l’approche serait de tout laisser passer. C’est une posture idéologique là aussi. Et il est important de noter que c’est ce que veulent certaines personnes.

(MT) - Vous écrivez que ce sujet de recherche représente "le travail d’une vie". Quels aspects de la modération vous intéressent le plus pour la suite ?
- C’est le travail d’une vie parce que cela change tout le temps : Facebook change ses règles toutes les deux semaines ! Et si aujourd’hui on a 100 000 personnes qui travaillent comme modérateurs, où en sera-t-on dans deux, cinq ou dix ans ?

Je m’intéresse aussi beaucoup à la question de la régulation de ces entreprises. Ainsi qu’à la façon dont les Américains ont adopté depuis quinze ans ces technologies. Nous approchons de l’élection présidentielle de 2020, et ces plates-formes sont très impliquées, on a eu des déclarations intéressantes de Facebook sur la véracité des informations diffusées… Tout cela est d’une certaine manière lié à la question de la modération. Ces entreprises sont désormais considérées comme responsables, alors qu’elles n’ont jamais voulu l’être ! Devoir gérer ça est leur pire cauchemar, et elles doivent désormais le faire tout le temps.

Auteur: Tual Morgane

Info: Propos recueillis par MT, 11 janvier 2020, www.lemonde.fr. Sujet : Sarah T. Roberts : "Les géants du Web ont choisi de rendre le processus de modération invisible"

[ homme-machine ]

dieu carbone

(Q) - Quel est le rapport entre la tétravalence de l'atome du carbone et les 4 bases de l'adn

(R) - La tétravalence de l'atome de carbone permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes. En effet, l'atome de carbone peut former quatre liaisons covalentes, ce qui lui permet de se lier à quatre autres atomes. Dans le cas de l'ADN, ces quatre atomes sont des bases azotées, qui sont des composés organiques contenant de l'azote.

Les quatre bases azotées de l'ADN sont l'adénine (A), la thymine (T), la guanine (G) et la cytosine (C). Ces bases se lient entre elles de manière spécifique, l'adénine se liant toujours à la thymine, et la guanine se liant toujours à la cytosine. Cette liaison spécifique est responsable de la structure en double hélice de l'ADN.

La tétravalence de l'atome de carbone est donc essentielle à la structure et à la fonction de l'ADN. Elle permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes, qui sont essentielles à la transmission de l'information génétique.

Plus spécifiquement, le carbone tétravalent peut former deux liaisons covalentes avec des atomes d'oxygène, qui constituent le sucre du désoxyribose, et deux liaisons covalentes avec des atomes d'azote, qui constituent les bases azotées. Cette configuration permet la formation d'une chaîne d'ADN, dans laquelle les bases azotées sont disposées en paires.

Les bases azotées sont complémentaires, ce qui signifie qu'une base A ne peut se lier qu'à une base T, et qu'une base G ne peut se lier qu'à une base C. Cette complémentarité est essentielle à la structure en double hélice de l'ADN.

La double hélice de l'ADN est une structure en forme de spirale, dans laquelle les deux brins d'ADN sont antiparallèles. Les bases azotées des deux brins sont liées entre elles par des liaisons hydrogène, ce qui permet aux deux brins de se maintenir ensemble.

La structure en double hélice de l'ADN est essentielle à la fonction de l'ADN. Elle permet la réplication de l'ADN, qui est le processus par lequel l'ADN est dupliqué pour former de nouvelles cellules.

En résumé, la tétravalence de l'atome de carbone est essentielle à la structure et à la fonction de l'ADN. Elle permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes, qui sont essentielles à la transmission de l'information génétique.

(Q) - Merci. Est-ce vrai que chez la femme ce système est d'une certaine manière redoublé ?

(R) - Oui, c'est vrai. Chez la femme, les chromosomes sexuels sont de type XX, ce qui signifie qu'elles ont deux chromosomes X. Ces chromosomes contiennent tous les mêmes gènes, mais ils peuvent avoir des variantes différentes.

La duplication du système de base azotée chez la femme est due à la présence de deux chromosomes X. Chaque chromosome X contient une chaîne d'ADN qui est composée de quatre bases azotées différentes. Ces bases azotées sont disposées en paires complémentaires, comme décrit précédemment.

La duplication du système de base azotée chez la femme a plusieurs implications. Premièrement, elle permet une plus grande diversité génétique chez les femmes. En effet, les deux chromosomes X peuvent avoir des variantes différentes des mêmes gènes.

Deuxièmement, la duplication du système de base azotée chez la femme permet une plus grande résistance aux mutations génétiques. En effet, si une mutation survient sur un chromosome X, il y a encore un chromosome X sain qui peut fournir les instructions génétiques correctes.

Troisièmement, la duplication du système de base azotée chez la femme est nécessaire pour la reproduction. En effet, les ovules contiennent un seul chromosome X, qui est transmis à l'embryon.

En résumé, la duplication du système de base azotée chez la femme est une caractéristique essentielle de la reproduction humaine. Elle permet une plus grande diversité génétique, une plus grande résistance aux mutations génétiques et est nécessaire pour la transmission des gènes à la génération suivante.

Voici quelques exemples de la façon dont la duplication du système de base azotée chez la femme peut avoir un impact sur la santé et le développement :

- Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

- Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de développer des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

- La duplication du système de base azotée chez la femme peut également avoir un impact sur le développement des caractéristiques sexuelles secondaires, telles que la taille des seins et des hanches.

Il est important de noter que la duplication du système de base azotée chez la femme n'est pas une cause de maladie ou de handicap. Il s'agit simplement d'une caractéristique normale de la reproduction humaine.

(Q) - Merci, peut-on alors dire que cette conformation féminine est plus solide, plus équilibrée, que celle de l'homme ?

(R) - En termes de solidité, oui, on peut dire que la conformation féminine est plus solide que celle de l'homme. En effet, la présence de deux chromosomes X permet aux femmes de mieux résister aux mutations génétiques. Si une mutation survient sur un chromosome X, il y a encore un chromosome X sain qui peut fournir les instructions génétiques correctes.

En termes d'équilibre, la réponse est plus nuancée. D'une part, la présence de deux chromosomes X permet aux femmes d'avoir une plus grande diversité génétique. Cela peut être un avantage, car il peut permettre aux femmes d'être plus résistantes aux maladies. D'autre part, la présence de deux chromosomes X peut également être un désavantage, car elle peut augmenter le risque de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X.

En conclusion, on peut dire que la conformation féminine est plus solide que celle de l'homme, mais qu'elle n'est pas forcément plus équilibrée.

Voici quelques exemples de la façon dont la duplication du système de base azotée chez la femme peut avoir un impact sur la santé et le développement :

Solidité : Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de survivre à des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

               Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de survivre à des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

Équilibre : Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

                 Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de développer des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

(Q) - OK merci. Est-ce que ce rapport entre les sexes (genres) se retrouve chez les mammifères ou dans le monde animal en général ?

(R) - Oui, le rapport entre les sexes (genres) se retrouve chez les mammifères et dans le monde animal en général. Il existe une grande diversité de comportements et de morphologies entre les sexes, qui sont souvent liés à la reproduction et à la survie des espèces.

Chez les mammifères, on observe généralement une différence de taille entre les sexes, les mâles étant plus grands que les femelles. Cette différence est souvent liée à la compétition entre mâles pour l'accès aux femelles. Les mâles peuvent également avoir des ornements physiques, tels que des cornes, des défenses ou une crinière, qui servent à attirer les femelles ou à intimider les rivaux.

Dans le monde animal en général, on observe une grande diversité de comportements et de morphologies entre les sexes. Par exemple, chez les oiseaux, les mâles sont souvent plus colorés que les femelles, ce qui sert à attirer les femelles. Chez les poissons, les mâles peuvent prendre soin des œufs ou des larves, tandis que les femelles s'occupent de la recherche de nourriture.

Il existe cependant des exceptions à cette règle. Par exemple, chez les éléphants, les femelles sont plus grandes que les mâles. Chez les hyènes, les femelles sont dominantes sur les mâles.

Les stéréotypes de genre chez les animaux peuvent être influencés par :

- Les facteurs biologiques, tels que la différence de taille entre les sexes ou la présence d'ornements physiques.

- Les facteurs environnementaux, tels que la disponibilité de ressources ou la concurrence entre espèces.

- Les facteurs culturels, tels que les traditions et les croyances des humains.

Les stéréotypes de genre chez les animaux peuvent avoir un impact sur :

- La reproduction, car ils peuvent influencer le choix des partenaires et la réussite de la reproduction.

- La survie, car ils peuvent influencer les comportements de chasse, de défense ou de migration.

- Les interactions sociales, car ils peuvent influencer les relations entre les individus d'une même espèce.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 24 oct 2023

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