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singularisations

Toute tentative de nier l'irréductibilité des faits triadiques (signe-objet-interprétant) peut être qualifiée de nominalisme. Strictement parlant, ce que les nominalistes nient, c'est l'existence réelle de tout ce qui est général, c'est-à-dire, de tout ce qui s'applique entièrement à beaucoup de choses différentes.

Auteur: Peirce Charles Sanders

Info: Chapter II: The Categories. MS [R] 717 (1893-5)

[ imperfection du langage ]

 

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Ajouté à la BD par miguel

sciences

Intellectuellement Pythagore fut un des hommes les plus importants qui aient jamais vécu, autant lorsqu'il fut sage que dans ses  imprudences.

Les mathématiques, au sens de l'argumentation déductive démonstrative, commencent avec lui et, en lui, sont intimement liées à une forme particulière de mysticisme. L'influence des mathématiques sur la philosophie, en partie due à lui, aura été depuis son époque à la fois profonde et malencontreuse. 

A l'origine la plupart des sciences étaient liées à une certaine forme de fausse croyance, ce qui leur donnait une valeur fictive. L'astronomie était liée à l'astrologie, la chimie à l'alchimie alors que les mathématiques étaient associées à un type d'erreur plus raffiné. Les connaissances mathématiques apparaissaient certaines, exactes et applicables au monde réel; de plus, elles étaient obtenues par simple réflexion, sans avoir besoin d'observation. Par conséquent, on pensait qu'elles fournissaient un idéal, en rapport duquel les connaissances empiriques quotidiennes étaient  inférieures. On supposait, sur la base des mathématiques, que la pensée est supérieure au sens, l'intuition à l'observation.

Si le monde des sens ne convient pas aux mathématiques, tant pis pour le monde des sens.  On a alots, via moult méthodes, cherché à se rapprocher de l'idéal du mathématicien, et les suggestions qui en ont résulté furent la source de beaucoup d'erreurs dans la métaphysique et la théorie de la connaissance.

Cette forme de philosophie commence avec Pythagore. Pythagore, comme tout le monde le sait, a dit "tout est nombre". Cette déclaration, interprétée de manière moderne, est logiquement un non-sens, mais ce qu'il voulait dire n'était pas exactement un non-sens. Il avait découvert l'importance des nombres en musique, et le lien qu'il a établi entre la musique et l'arithmétique survit dans les termes mathématiques "moyenne harmonique" et "progression harmonique". Il considérait les nombres comme des formes, telles qu'elles apparaissent sur les dés ou sur les cartes à jouer. On parle encore de nombres au carrés et au cube, termes que nous lui devons. Il évoqua aussi des nombres oblongs, triangulaires, pyramidaux, etc. C'était le nombre de cailloux (ou, comme on devrait dire plus naturellement, de billes) nécessaires pour réaliser les formes en question. Il pensait vraisemblablement que le monde est atomique et que les corps sont constitués de molécules composées d'atomes disposés sous diverses formes.

Il espérait ainsi mettre de l'arithmétique au centre de l'étude fondamentale de la physique comme de l'esthétique.

La religion personnelle dérive de l'extase, la théologie des mathématiques ; et les deux se trouvent chez Pythagore. Les mathématiques sont, je crois, la principale source de la croyance en une vérité éternelle et exacte, ainsi qu'en un monde intelligible suprasensible. La géométrie traite de cercles exacts, mais aucun objet sensible n'est exactement circulaire ; quelle que soit le soin avec lequel nous utilisons nos boussoles, il y aura des imperfections et des irrégularités. Cela suggère l'idée que tout raisonnement exact s'applique aux objets idéaux par opposition aux objets sensibles; il est naturel d'aller plus loin et d'affirmer que la pensée est plus noble que le sens, et les objets de la pensée plus réels que ceux de la perception sensorielle. Les doctrines mystiques sur la relation entre le temps et l'éternité sont également renforcées par les mathématiques pures, car les objets mathématiques, tels que les nombres, s'ils sont réels, sont éternels et ne s'inscrivent pas dans le temps. Ces objets éternels peuvent être conçus comme les pensées de Dieu. 

D'où la doctrine de Platon selon laquelle Dieu est un géomètre et la croyance de Sir James Jeans selon laquelle il est accro à l'arithmétique. La religion rationaliste par opposition à la religion apocalyptique aura été, depuis Pythagore, et notamment depuis Platon, complètement dominée par les mathématiques et la méthode mathématique. La combinaison des mathématiques et de la théologie, qui a commencé avec Pythagore, a caractérisé la philosophie religieuse en Grèce, au Moyen Âge et dans les temps modernes jusqu'à Kant. L'orphisme avant Pythagore était analogue aux mystérieuse religions asiatiques.

Mais chez Platon, Saint Augustin, Thomas d'Aquin, Descartes, Spinoza et Kant, il y a un mélange intime de religion et de raisonnement, d'aspiration morale et d'admiration logique de ce qui est intemporel, qui vient de Pythagore et qui distingue la théologie intellectualisée de l'Europe du mysticisme plus direct de l'Asie. 

Ce n'est que très récemment qu'il a été possible de dire clairement en quoi Pythagore avait tort. Je ne connais personne qui ait eu autant d'influence que lui dans le domaine de la pensée. Je dis cela parce que ce qui apparaît comme du platonisme se révèle, après analyse, être essentiellement du pythagorisme. Toute la conception d'un monde éternel, révélé à l'intellect mais non aux sens, est dérivée de lui. Sans lui, les chrétiens n'auraient pas considéré le Christ comme le monde ; sans lui, les théologiens n'auraient pas cherché des preuves logiques de Dieu et de l'immortalité. Mais en lui, tout cela reste implicite.

Auteur: Russell Bertrand

Info: A History of Western Philosophy (1945), Book One. Ancient Philosophy, Part II. The Pre-Socratics, Ch. III: Pythagoras, p. 29 & pp. 34-37

[ historique ] [ Grèce antique ] [ langage ]

 

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Ajouté à la BD par miguel

homme-machine

Quand l'ordinateur façonne sa propre compréhension du monde
Des ordinateurs capables de regrouper, à partir d'une seule photo de vous, toutes les informations que contient votre empreinte numérique... Des machines aptes à auto générer des résumés à partir de textes complexes, ou encore en mesure de détecter un problème de santé à partir de l'imagerie médicale sans l'aide d'un médecin...
Le mariage des deux sciences que sont l'intelligence artificielle et le traitement des métadonnées est consommé. Et, si leur progéniture technologique est déjà parmi nous sous différentes formes, on prévoit que leurs futurs rejetons révolutionneront encore bien davantage notre quotidien.
C'est ce que prédit notamment Yoshua Bengio, professeur au Département d'informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l'Université de Montréal et directeur de l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal. Cet organisme compte près de 70 chercheurs, ce qui en fait le plus grand groupe de recherche en apprentissage profond (deep learning) du monde dont les activités sont concentrées en un seul endroit.
Les conséquences des avancées scientifiques actuelles et à venir sont encore difficiles à imaginer, mais l'explosion du volume de données numériques à traiter pose tout un défi : selon une estimation d'IBM, les échanges de données sur Internet devraient dépasser le zettaoctet, soit un milliard de fois la capacité annuelle d'un disque domestique...
Comment l'intelligence artificielle - IA pour les intimes - permettra-t-elle de traiter ces informations et de les utiliser à bon escient ?
Avant de répondre à la question, clarifions d'abord ce qu'on entend par "intelligence". Le célèbre psychologue suisse Jean Piaget en avait résumé une définition très imagée : "L'intelligence n'est pas ce qu'on sait, mais ce qu'on fait quand on ne sait pas." Plusieurs décennies plus tard, Yoshua Bengio applique cette définition à l'intelligence artificielle.
Apprentissage profond
Inspiré par les théories connexionnistes, Yoshua Bengio ainsi que les chercheurs Geoffrey Hinton et Yann LeCun ont donné naissance, il y a 10 ans, aux algorithmes d'apprentissage profond. Il s'agit de réseaux de neurones artificiels dont le nombre de couches plus élevé permet de représenter des concepts plus abstraits et donc d'apprendre mieux. Chaque couche se construit sur la précédente et combine les concepts plus simples captés à la couche précédente.
Par exemple, au cours des dernières années, différents chercheurs ont tenté d'améliorer la capacité de l'ordinateur à traiter le langage naturel, selon le concept de représentation distribuée : on associe chaque mot à une représentation, puis on utilise les neurones pour obtenir la probabilité du prochain mot.
"On crée de la sorte des relations sémantiques, explique M. Bengio. Si l'on dit "chien" dans une phrase, il est fort possible que cette phrase demeure correcte même si l'on remplace "chien" par "chat", puisque ces mots partagent de nombreux attributs sémantiques : l'ordinateur découvre des attributs communs et, par une forme de déduction, il devient capable d'opérer des transformations successives qui permettent par exemple à l'ordinateur de traduire d'une langue vers une autre."
De sorte que, là où il fallait auparavant plusieurs êtres humains pour montrer à l'ordinateur comment acquérir des connaissances, celui-ci est de plus en plus apte à façonner lui-même sa propre compréhension du monde. C'est là le propre de l'apprentissage profond.
Quelques applications actuelles
Combinée avec les avancées en recherche opérationnelle et les métadonnées, l'intelligence artificielle est déjà présente dans notre vie sous diverses formes. Il n'y a qu'à penser à la façon dont on peut désormais interagir verbalement avec son téléphone portable pour lui faire accomplir une tâche, comme lui demander d'avertir notre conjoint qu'on sera en retard, lui faire ajouter un rendez-vous à notre agenda ou, encore, lui demander de nous suggérer un restaurant italien à proximité de l'endroit où l'on se trouve... Il peut même vous indiquer qu'il est temps de partir pour l'aéroport en raison de la circulation automobile difficile du moment pour peu que vous lui ayez indiqué l'heure de votre vol !
"Ce n'est pas encore une conversation soutenue avec l'ordinateur, mais c'est un début et les recherches se poursuivent", indique de son côté Guy Lapalme, professeur et chercheur au laboratoire de Recherche appliquée en linguistique informatique de l'UdeM, spécialisé entre autres en génération interactive du langage et en outils d'aide à la traduction.
Et maintenant la recherche porte sur la combinaison langage et image. "Après un entraînement au cours duquel l'ordinateur a appris en visionnant plus de 80 000 photos associées chacune à cinq phrases descriptives, il est à présent en mesure de mettre lui-même par écrit ce que l'image évoque; il y a deux ans à peine, je n'aurais pas cru qu'il était possible d'en arriver là", mentionne M. Bengio, qui collabore régulièrement avec le Massachusetts Institute of Technology, Facebook ou Google.
"Nous avons fait de grands progrès récemment, mais nous sommes loin, très loin, de reproduire l'intelligence humaine, rassure l'éminent chercheur. Je dirais que nous avons peut-être atteint le degré d'intelligence d'une grenouille ou d'un insecte, et encore, avec plusieurs imperfections..."

Auteur: Internet

Info: 9 oct. 2015

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