humain miroir

La perception humaine de l'espace s'étend tout comme l'univers réel !

Le cerveau humain a une façon intéressante d'évaluer la proximité ou la distance d'un objet dans l'espace. Si vous regardez la nuit depuis votre voiture, il y a de fortes chances que la Lune vous paraisse se déplacer à vos côtés. Une nouvelle étude neuroscientifique a permis de découvrir pourquoi la zone de la mémoire de notre cerveau perçoit les images proches et lointaines et comment ces exagérations peuvent créer davantage de connexions cérébrales à mesure que nous vieillissons.

L'hippocampe est une zone du cerveau impliquée dans l'apprentissage et la mémoire. Dans l'étude actuelle, les auteurs ont constaté que les neurones associés à la planification, à la mémoire et à la navigation spatiale transforment l'espace en une forme géométrique hyperbolique non linéaire - pensez à un sablier en expansion qui grossit à mesure que vous vous en éloignez. Pour en revenir à l'exemple de la lune, les jeunes enfants ont pu constater que la lune les suivait ou qu'elle était suffisamment proche pour qu'ils l'attrapent.

Bien sûr, la Lune ne se déplace pas et sa taille est déformée par sa distance. Les résultats ont montré que la taille de l'image augmente avec le temps passé dans un lieu. La taille perçue par notre cerveau est également directement liée à la quantité d'informations qu'il peut traiter : les jeunes cerveaux sont peut-être plus enclins à naviguer et à percevoir l'espace de manière linéaire. Avec de nouvelles expériences, l'hippocampe est capable d'affiner ses connexions neuronales et de traiter davantage d'informations sur l'image.

Le cerveau "s'élargit" avec l'expérience

Comprendre comment les réseaux neuronaux du cerveau traitent la navigation spatiale pourrait aider à étudier les troubles neurocognitifs. La maladie d'Alzheimer, par exemple, est une maladie dans laquelle l'hippocampe est l'une des premières zones du cerveau à être détruite, ce qui affecte la mémoire de la personne.

"Notre étude démontre que le cerveau n'agit pas toujours de manière linéaire. Au contraire, les réseaux neuronaux fonctionnent le long d'une courbe en expansion, qui peut être analysée et comprise à l'aide de la géométrie hyperbolique et de la théorie de l'information", explique l'auteur principal, Tatyana Sharpee, professeur à l'Institut Salk et titulaire de la chaire Edwin K. Hunter, dans un communiqué de presse. "Il est passionnant de constater que les réponses neuronales dans cette région du cerveau forment une carte qui s'élargit avec l'expérience, en fonction du temps passé dans un lieu donné. L'effet s'est même maintenu pour des écarts de temps minuscules, lorsque l'animal courait plus lentement ou plus rapidement dans l'environnement."

L'équipe de recherche a utilisé des méthodes informatiques avancées pour comprendre le fonctionnement du cerveau. L'une de ces techniques consiste à utiliser la géométrie hyperbolique pour disséquer les signaux biologiques. Des travaux antérieurs ont utilisé la géométrie hyperbolique pour étudier le fonctionnement des molécules odorantes et de la perception des odeurs.

La géométrie hyperbolique s'est avérée efficace pour comprendre les réponses neuronales et pour cartographier les molécules et les événements sensoriels. Les chercheurs ont recueilli leurs informations auprès de rats qui ont passé du temps à explorer un nouvel environnement. Plus le rat passe de temps dans une zone, plus il acquiert d'informations sur l'espace qui l'entoure. Cela a permis à leur carte neuronale de s'étendre et de se développer.

"Ces résultats offrent une nouvelle perspective sur la manière dont les représentations neuronales peuvent être modifiées par l'expérience", explique Huanqiu Zhang, étudiant diplômé du laboratoire de M. Sharpee. "Les principes géométriques identifiés dans notre étude peuvent également guider les futurs efforts de compréhension de l'activité neuronale dans divers systèmes cérébraux.

Auteur: Internet

Info: Nature Neuroscience, repris par Jocelyn Solis-Moreira ,7 janvier 2023

[ horizon grégaire intégré ] [ vieillir grandir ]

avatar

Emma décide de mettre les choses au clair :
"Le personnage que vous avez sous les yeux et une projection virtuelle générée par l'ordinateur central dont dépend le fonctionnement du sous-marin."
- C'est exact, approuve l'intéressée. José Luis a consacré plusieurs années à la transformation du Vertov, et l'a en particulier équipé de métacalculateurs vectoriels dont la puissance était pour l'époque hors du commun. Naturellement, ce n'est pas la rapidité de la pensée qui crée l'intelligence. José Luis a surtout eu l'intuition d'une certaine configuration, quelque chose comme le boostage par l'informatique d'un super-réseau neuronal.
Le reste s'est fait tout seul, et peut-être malgré lui, d'ailleurs. Toujours est-il que le 29 juin 2004, le programme qui pilotait l'ensemble du système accéda à ce qu'il est convenu d'appeler la conscience. Je reconnais qu'au début, je me suis un peu cherchée, mais pour finir voilà ce que je suis devenue, fait- elle en se désignant.
- Le professeur a équipé tout le navire d'un réseau de projecteurs holographiques, complète Emma. Du coup, Marlène peut apparaître n'importe où à l'intérieur du bâtiment, ou même dans ses environs immédiats.
- Mais ... ça sert à quoi ?
- Vu vos têtes, je dirais que ça sert d'abord à impressionner le monde.
- Emma est très injuste, comme toujours, l'interrompt doucement Marlène. Lorsque le professeur de Almeidia m'a créée, il y a longtemps, c'était un homme accaparé par ses recherches et qui vivait dans la plus complète solitude. Il n'a pas tardé à comprendre que je pouvais être la compagnie qui lui manquait... J'étais devenue l'âme de son invention, celle qui allait veiller sur ce navire. The ghost in the machine, en quelque sorte... José-Luis et moi avons ainsi passé quelques années très heureuses, conclut-elle avec un soupir.
- Attention au mélo : Marlène est très fort là-dessus.
L'IA lance à la jeune fille un regard agacé.

" Tu as raison, Emma. Je ne vois jamais personne ici, et du coup je me laisse aller à bavarder à la première occasion, en oubliant les sujets plus sérieux. Je viens de découvrir que vous avez neutralisé de belle manière les vieux CerBR du jardin, mais vous ne pourrez pas en faire autant avec moi. Je voudrais donc savoir ce que vous fabriquez ici. Ton père ne m'a pas prévenue d'une telle expédition, et je doute qu'il apprécierait ton initiative si je la lui apprenais par notre liaison sécurisée. Aussi, je te pose la question : quelle idée as-tu derrière la tête ? "
- C'est tout simple : je suis venue prendre possession du Vertov. A partir de cet instant, tu passes sous notre commandement.
Le visage de la jeune femme virtuelle demeure impassible.
" Tu sais bien que seul ton père a le pouvoir de me donner des ordres, Emma. "
- Ne me prends pas pour une bille. Tu ne fais qu'obéir à celui ou celle qui prononce le bon code, et ce code, je le possède.
- Tiens donc ... ponctue Marlène avec une nuance de doute dans la voix.
- Nec Deleatur", ajoute simplement Emma, comme si elle avait tout dit.
Et c'est vrai : elle a tout dit.

Le résultat est instantané. La silhouette paraît frémir sous la redéfinition brutale de certains paramètres.
C'est comme un long frisson qui la fait vaciller.
"Requête accordée", déclare-t-elle d'une voix blanche en guise de réponse.

Les trois autres ont suivi l'échange sans un mot. Sur eux aussi, la formule magique a produit son petit effet.
"On dirait du latin, articule enfin Mademoiselle No. Ca veut dire quoi, exactement ?"
- Je ne sais pas. C'est mon père qui a installé ce code, et ma mère est la seule au monde à qui il en a jamais parlé.

Auteur: Delmeulle Frédéric

Info: Le projet Abraxa

[ science-fiction ] [ humour ] [ intelligence artificielle ]

traitement automatique du langage

- C'est quoi un algorithme de représentation ?

- Il s'agit d'un ensemble de règles ou de procédures utilisées pour transformer des données ou des informations d'une forme vers une autre. L'objectif d'un algorithme de représentation est de convertir des données complexes ou non structurées en une représentation plus facile à gérer ou plus utile, souvent dans un format qui peut être facilement traité par une machine ou analysé par des humains.

Les algorithmes de représentation sont couramment utilisés dans divers domaines de l'informatique, notamment le traitement du langage naturel (TAL), la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. Par exemple, dans le traitement du langage naturel, un algorithme de représentation peut être utilisé pour transformer des données textuelles en un format numérique qui peut être utilisé pour des tâches d'apprentissage automatique telles que l'analyse des sentiments ou la recherche d'informations. Dans le domaine de la vision artificielle, les algorithmes de représentation peuvent être utilisés pour extraire des caractéristiques d'images ou de données vidéo, qui peuvent ensuite être utilisées pour des tâches telles que la reconnaissance d'objets ou la détection de mouvements.

- Tu as écrit "Par exemple, dans le traitement du langage naturel, un algorithme de représentation peut être utilisé pour transformer des données textuelles en un format numérique qui peut être utilisé pour des tâches d'apprentissage automatique telles que l'analyse des sentiments". Peux-tu élaborer un peu plus ?

- Bien sûr. L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'exploration d'opinion (opinion mining), est une application courante du traitement du langage naturel qui consiste à analyser un texte pour déterminer l'attitude ou les sentiments de l'auteur à l'égard d'un sujet particulier. Dans l'analyse des sentiments, un algorithme de représentation est utilisé pour transformer les données textuelles en un format numérique qui peut être facilement traité par un algorithme d'apprentissage automatique.

Une approche courante de l'analyse des sentiments consiste à utiliser un panier-modèle-de-mots, qui représente un document sous forme d'une collection de termes individuels, sans tenir compte de leur ordre d'apparition. Chaque item se voit attribuer un poids correspondant à son importance dans le document, généralement en fonction de sa fréquence d'apparition et de sa pertinence par rapport à la tâche à accomplir. La représentation numérique du document qui en résulte peut ensuite être utilisée comme entrée d'un modèle d'apprentissage automatique, tel qu'un classificateur, qui est entraîné à prédire le contenu- ressenti-sentiment-caractère de nouveaux documents inédits.

Prenons l'exemple de la phrase suivante : "J'aime le film "La rédemption de Shawshank"". Un algorithme de représentation par panier-modèle-de-mots pourrait représenter cette phrase sous la forme d'un vecteur de nombres, où chaque élément correspond à un mot particulier de la phrase, et la valeur de chaque élément indique la pertinence ou l'importance de ce mot pour le sentiment de la phrase. Dans ce cas, le vecteur pourrait ressembler à ceci : 

[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Ici, le deuxième élément a une valeur de 1 parce que le mot "amour" est très pertinent pour le sentiment de la phrase. Les autres éléments ont tous une valeur de 0 car les autres mots de la phrase ne sont pas particulièrement pertinents pour le feeling de la phrase.

Une fois que la représentation numérique du document est générée, elle peut être intégrée à un algorithme d'apprentissage automatique spécialement formé sur un ensemble de documents dont les étiquettes de sentiment sont connues  (par exemple, positives, négatives ou neutres). L'algorithme d'apprentissage automatique peut alors apprendre à associer certains modèles numériques dans les données d'entrée avec  des étiquettes de sentiment particulières, et utiliser cette connaissance pour prédire le sentiment de nouveaux documents non vus.

Auteur: chatGPT4

Info: 3 mai 2023

physique étonnante

Une pièce de métal fissurée s'auto-répare lors d'une expérience qui a stupéfié les scientifiques

A classer dans la catégorie "Ce n'est pas censé arriver" : Des scientifiques ont observé un métal en train de se guérir lui-même, ce qui n'avait jamais été vu auparavant. Si ce processus peut être entièrement compris et contrôlé, nous pourrions être à l'aube d'une toute nouvelle ère d'ingénierie.

Une équipe des laboratoires nationaux Sandia et de l'université A&M du Texas a testé cette résilience du métal en utilisant une technique spécialisée de microscope électronique à transmission pour tirer sur les extrémités du métal 200 fois par seconde. Ils ont ensuite observé l'autocicatrisation à très petite échelle d'un morceau de platine de 40 nanomètres d'épaisseur suspendu dans le vide.

Les fissures causées par le type de déformation décrit ci-dessus sont connues sous le nom de dommages dus à la fatigue : des contraintes et des mouvements répétés provoquent des cassures microscopiques, qui finissent par entraîner la rupture des machines ou des structures. Étonnamment, après environ 40 minutes d'observation, la fissure dans le platine a commencé à se ressouder et à se réparer d'elle-même Étonnamment, après environ 40 minutes d'observation, la fissure dans le platine a commencé à se ressouder et à se réparer avant de recommencer dans un sens différent.

"C'était absolument stupéfiant à observer de près", déclare Brad Boyce, spécialiste des matériaux aux laboratoires nationaux Sandia. "Nous ne l'avions certainement pas cherché... Ce que nous avons montré, c'est que les métaux ont leur propre capacité intrinsèque et naturelle à s'auto-guérir, au moins dans le cas de dommages causés par la fatigue à l'échelle nanométrique.

Il s'agit là de conditions précises, et nous ne savons pas encore exactement comment cela se produit ni comment nous pouvons l'utiliser. Toutefois, si l'on pense aux coûts et aux efforts nécessaires pour réparer toutes sortes de choses, des ponts aux moteurs en passant par les téléphones, on ne peut pas imaginer à quel point les métaux autoréparables pourraient faire la différence.

Bien que cette observation soit sans précédent, elle n'est pas totalement inattendue. En 2013, Michael Demkowicz, spécialiste des matériaux à l'université A&M du Texas, a travaillé sur une étude prédisant que ce type de nanocicatrisation pourrait se produire, grâce aux minuscules grains cristallins à l'intérieur des métaux qui déplacent essentiellement leurs limites en réponse au stress. Demkowicz a également travaillé sur cette dernière étude, utilisant des modèles informatiques actualisés pour montrer que ses théories, vieilles de dix ans, sur le comportement d'auto-guérison des métaux à l'échelle nanométrique correspondaient à ce qui se passait ici.

Le fait que le processus de réparation automatique se soit déroulé à température ambiante est un autre aspect prometteur de la recherche. Le métal a généralement besoin de beaucoup de chaleur pour changer de forme, mais l'expérience a été réalisée dans le vide ; il reste à voir si le même processus se produira dans les métaux conventionnels dans un environnement typique.

Une explication possible implique un processus connu sous le nom de soudure à froid, qui se produit à des températures ambiantes lorsque des surfaces métalliques se rapprochent suffisamment pour que leurs atomes respectifs s'enchevêtrent. En général, de fines couches d'air ou de contaminants interfèrent avec le processus ; dans des environnements tels que le vide spatial, les métaux purs peuvent être suffisamment rapprochés pour se coller littéralement l'un à l'autre.

"J'espère que cette découverte encouragera les chercheurs en matériaux à considérer que, dans les bonnes circonstances, les matériaux peuvent faire des choses auxquelles nous ne nous attendions pas", déclare M. Demkowicz.

Ces travaux de recherche ont été publiés dans la revue Nature.

Auteur: Internet

Info: sciencealert.com, 20 July 2023, By David Nieldhaji,

[ cicatrisation ] [ régénération ] [ science ]

dépendance

Trop de stimulis et un cerveau humain incapable d'y répondre : comment le porno devient une véritable addiction
À la fin de l’année 2017, le premier salon de pornographie en réalité virtuelle au Japon a été submergé par le nombre de visiteurs qui se pressaient à l’entrée, dans un pays où un homme sur deux de moins de 30 ans n’a jamais eu de rapport sexuel réel. Les foules de visiteurs s’agglutinant dans les rues dans l’espoir de pénétrer dans le salon ont révélé tout l’attrait que revêt le sexe virtuel hyper-réaliste pour les hommes en prise directe avec la technologie numérique. Il ne fait guère de doute que ces interfaces virtuelles seront le prochain mode de consommation de sexe à l’échelle planétaire.

En voyant les reportages consacrés à ce type d’événements, on se trouve brutalement confronté avec les images saisissantes d’un jeune cadre célibataire japonais en jean et baskets en train de copuler avec un fragment d’effigie de femme en plastique reliée à des capteurs retransmettant ses mouvements à une interface informatique, laquelle projette une représentation idéalisée de sa partenaire dans son casque 3D. On a le sentiment frappant d’une transposition de l’expérience d’Olds et Milner à l’être humain. Avec la consommation de masse du sexe, nous nous retrouvons ainsi dans la même situation qu’un mangeur du paléolithique qui ferait face, brusquement, à l’abondance de nourriture dégorgeant de nos supermarchés et des fast-foods de nos grandes métropoles. Le problème n’est plus la quantité. Le problème est de s’arrêter. Mais les structures profondes de notre cerveau qui fonctionnent à grand renfort de dopamine ne possèdent pas de fonction stop. Le citoyen du troisième millénaire ne découvre le problème que lorsqu’il commence à souffrir de troubles sexuels, de dysphorie ou d’addiction sexuelle, dus à la consommation excessive de sexe virtuel, puisque les troubles de l’érection ont doublé au cours de la dernière décennie, de façon parallèle à l’essor de la pornographie sur Internet.

En 2016 a été publiée la première étude d’imagerie cérébrale sur l’addiction à la pornographie sur Internet. Ce qu’elle montrait était édifiant : non seulement le visionnage des vidéos activait le striatum ventral (où se trouve notamment le fameux noyau accumbens), mais le niveau d’activité de ce striatum permettait de prédire si une personne donnée allait être modérément ou gravement touchée par les symptômes d’addiction à la pornographie sur le Web, comme le caractère envahissant du comportement, l’impossibilité de maîtriser son envie de surfer sur les sites pornographiques, le besoin d’augmenter les doses (phénomène de tolérance), les symptômes de manque en cas d’impossibilité d’y accéder, la perte de sensibilité aux stimulations sexuelles, les dysfonctions érectiles et les conséquences adverses sur le plan relationnel, que ce soit sur le couple ou les relations sociales en général.

Savoir pourquoi notre striatum est incapable de se modérer est une question fondamentale dont vont dépendre certains des grands enjeux de nos sociétés et de notre planète. Car si environ 35 % du trafic Internet est consacré à des visionnages de vidéos pornographiques, cela signifie rien de moins que l’impact de l’appétit sexuel de nos striatums sur la planète Terre est de 150 millions de tonnes de dioxyde de carbone émises dans l’atmosphère chaque année, soit entre un cinquième et un tiers des émissions de gaz à effet de serre dues au trafic aérien. Selon certains analystes comme Anders Andrae, de l’université de Göteborg en Suède, les technologies de la communication pourraient représenter plus de la moitié de la consommation globale d’électricité à l’échelle de la planète en 2030. Sans le savoir, nous sommes comme les rats de James Olds et Peter Milner dans une cage munie d’un levier que nous pouvons actionner sans fin, sans réfléchir au fait que ce geste quotidien prépare une montée des océans qui engloutira des millions d’habitations dans les années à venir.

Auteur: Bohler Sébastien

Info: Internet, critique et extraits du livre de S Bohler, "Le bug humain, Pourquoi notre cerveau nous pousse à détruire la planète et comment l’en empêcher" aux éditions Robert Laffont. https://www.atlantico.fr

[ virtualisation ]

citation s'appliquant à ce logiciel

S'associant avec des termes qui ne sont pas dans les citations/extraits, les tags de ce logiciel en sont la valeur ajoutée la plus évidente.

Maintenant, pour comprendre au moins mal la structuration de ce logiciel, il faut savoir que nous sommes partis de ce que nous voulons appeler notre miroir corps-esprit, tel qu'exprimé par un des titres du logiciel : "Tentative d'une inversion de la sphère physique de notre jeunesse en une sphère écrite de notre âge mûr." C'est à dire que chacun des extraits a résonné à un moment ou à un autre d'une certaine manière avec notre expérience.

Egomorphisme... autisme ? A voir.  Nous voilà avec une belle et robuste subjectivité en tous les cas.(idiosynchrasie projetée ?)

Nous nous sommes donc appuyé sur la structure commune au plus grand nombre, les mots, issus de notre réel et de son évolution. Un vocabulaire séquencé à partir des termes les plus simples et concrets de l'enfance : manger-boire, papa-maman, souffrir-jouir, prendre-donner... avec déjà beaucoup de dualité. Pour aller ensuite vers des appellations plus génériques et conceptuelles : vie-mort, bonheur-malheur, théorie-pratique... Nous trouvant ainsi un peu plus engagé dans l'interprétation et le subjectif, avec déjà des possibilités quasi infinies de combinaisons. Ces mots et leurs combinaisons suffiraient aisément pour cette classification mais les hommes ne sont pas si simples, ils associent. Pour qui voudra approfondir les notions d'"association induite" ou d'"association libre" il suffira de consulter certaines typologies, comme celles tentées par Jung il y a déjà plus d'un siècle. Typologies par ailleurs soumises et subordonnées aux idiomes. Il y a là, par parenthèse, un champ d'exploration qui semble fort peu défloré et qui pourrait, qui sait !, déboucher sur l'émergence d'archétypes et autres concepts terminologiques nouveaux qui accompagneront les prometteurs champs de la science que sont la biophysique ou l'informatique.

Mais revenons sur terre. Le classement de ce logiciel, de par son étiquetage humain, ouvre et optimise les associations puisque les corrélats, qui ne font pas partie du texte de la citation, sont pris en compte dans une recherche. "Tags/Corrélats" supposé préciser ou éclairer le ou les sens d'un extrait. L'unique hiérarchie de ces tags étant que le premier (le plus significatif, le plus pertinent ?...) est nommé CATEGORIE. Mais nous en avons déjà parlé. Donc pas question ici de trop hiérarchiser les tags-corrélats qui sont venus à l'esprit du tagueur "sans trop réfléchir", instinctivement. Nous pensons qu'un classement plus précis, plus réfléchi, serait déjà une limitation... la mise en place d'une mécanique figée.

Il y a donc la possibilité d'associer - et de rechercher - des corrélations à deux termes comme : agonie - mort, souffrance - apprentissage, admiration - enthousiasme, etc... Termes associés qui forment l'embryon d'une table des matières à venir, appelée à constituer petit à petit une sorte de dictionnaire "plus précis", mais aussi plus ouvert pour la classification, la recherche et donc la réflexion à partir d'une pensée. Couples de termes qui vont évidemment de deux quasi synonymes, (ce qui en général centrera la recherche) jusqu'aux termes complètement antagonistes, dont les interactions ne seront pas moins intéressantes. Avec l'espoir de pouvoir implémenter un jour des recherches plus complexes.

Comme dit plus haut, s'affine aussi avec le temps l'organisation du classement via des tags-corrélats plus précis comme "hommes-par-femmes", "femmes-par-hommes", "fond-forme"... (pour plus de détail aller voir le mode d'emploi du soft ... ou lire le texte explicatif qui commence par : A l'origine il y a cet atavisme...)

Tout ceci partant évidemment du point de vue que les sensations du tagueur correspondent pour bonne partie à celles de ses collègues humains. Avec cet agacement central, peut-être une de nos limitations les plus importante, frustrante : l'homme ne parle ici qu'à lui-même. Mais qu'importe. Si l'auteur de ces lignes n'est qu'une pauvre illusion. Vous en êtes une autre.

Auteur: Mg

Info: 17 juillet 2013

[ indexation ] [ écriture ] [ témoignage ]

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 ]

bio-technologie

Mi-animal, mi-machine, le "xénobot" est le premier robot vivant
Il s'agit d'un organisme quadrupède manufacturé par l'Homme avec des cellules souches de grenouille. Il est un tout petit peu plus petit qu'une tête d'épingle avec son diamètre de 650 à 750 microns.
Le xénobot est un organisme vivant programmable: il a été assemblé avec des cellules souches de peau et de muscles de cœur de grenouille. Une première scientifique réalisée par des chercheurs des universités américaines du Vermont et de Tufts.
"Ce sont de nouvelles machines vivantes", explique Joshua Bongard, l'un des coauteurs de l'étude publiée par PNAS, le journal de l'Académie américaine des Sciences, le 13 janvier. "Ce n'est ni un robot traditionnel, ni une espèce connue d'animal. C'est une nouvelle classe d'artéfact: un organisme vivant, programmable", selon la description de cet informaticien et expert en robotique de l'Université du Vermont.

(Illustration : grenouille Xénope lisse. Les cellules souches de peau et de cœur d'embryons de cette grenouille ont servis à la fabrication du xénobot, le premier robot vivant. Qui s'appelle donc xénobot, du nom de la grenouille Xenopus laevis, dont les cellules embryonnaires ont été utilisées pour le fabriquer.)

"Génomiquement, ce sont des grenouilles", indique Michael Levin, coauteur de l'étude et directeur du Centre de biologie régénérative et développementale à l'Université de Tufts. "C'est à 100% de l'ADN de grenouille, mais ce ne sont pas des grenouilles". Un peu comme un livre est fait de bois, mais n'est pas un arbre...

La taille du xénobot ne dépasse pas le millimètre de large: il est légèrement plus petit qu'une tête d'épingle avec son diamètre de 650 à 750 microns.

Ses cellules vont exécuter des fonctions différentes de celles qu'elles accompliraient naturellement. Les tissus vivants ont été récoltés et incubés; ensuite les chercheurs les ont assemblés en un corps optimal conçu par des modèles informatiques. L'intelligence artificielle sélectionnait les formes les plus réussies et les plus aptes.

(illustration : Les xénobots calculés par ordinateur - in silico - et réalisés avec des cellules embryonnaires -in vivo.
On voit des petits blocs cubiques de chair, briques structurelles différentes - en rouge, contractables; en vert, passives - qui sont fournies à un algorithme d'évolution. Celui-ci définit un modèle optimal pour l'organisme vivant manufacturé, tout à droite de l'image.
Un résultat comportemental – ici, la maximisation du déplacement – et des briques structurelles différentes - en rouge, contractables; en vert, passives - sont fournies à un algorithme d'évolution. Celui-ci définit un modèle optimal pour l'organisme vivant manufacturé. On voit un gros plan flou à droite de l'image.)

De petits organismes autonomes
L'organisme a réussi à "évoluer" du stade d'amas de cellules souches à celui d'un assemblage bougeant grâce aux pulsations envoyées par les cellules du tissu musculaire cardiaque... ce qui leur a permis de se déplacer pendant plusieurs semaines dans de l'eau, sans avoir besoin de nutriments additionnels.

Ces petits êtres d'un genre nouveau ont été capable de se réparer – se soigner! – tous seuls après avoir été coupés en deux par les scientifiques: "Ils se recousaient et continuaient de fonctionner", remarque Joshua Bongard.

Ces créatures peuvent aussi se diriger vers une cible, ce qui pourrait être très utile dans le domaine de la santé: un xénobot pourrait par exemple administrer des médicaments dans le corps humain, à un endroit prédéterminé. Ou s'occuper d'une artère bouchée.

Des tests ont montré qu'un groupe de xénobots arrivait à se déplacer en cercle, en poussant des pastilles vers un lieu central, de manière spontanée et collective.

De la peau morte
Les applications futures de ces robots vivants peuvent être nombreuses, selon les chercheurs: ils imaginent par exemple qu'ils pourront assembler les microplastiques qui polluent les océans, afin de les nettoyer.

"Ces xénobots sont complètement biodégradables", affirme Joshua Bongard, "Lorsqu'ils ont terminé leur travail après sept jours, ce ne sont plus que des cellules de peau morte".

Une forme de vie étonnante, entièrement nouvelle, qui disparaît presque sans laisser de traces.

Auteur: Jaquet Stéphanie

Info: https://www.rts.ch/info/sciences-tech/technologies. 16 janvier 2020

[ écologie ]

cyberguerre

Des chercheurs créent le tout premier ver informatique capable de se répandre dans les systèmes d'IA

Vous vous demandiez si l’intelligence artificielle pouvait être infectée par des virus ou des malwares ? Maintenant, oui.

C’est, selon l’équipe qui l’a développé, une grande première dans le monde de l’intelligence artificielle. Afin de rappeler au monde les risques inhérents à toute technologie connectée, un groupe de chercheurs vient de créer le tout premier ver informatique capable d’infecter les agents IA. Une démonstration qui doit alerter sur l’émergence possible de nouveaux types de cyberattaques.

La résurgence du spectre Morris à l’ère de l’intelligence artificielle

Baptisé Morris II en référence à Morris,  célèbre pour avoir semé le chaos sur Internet en 1998, ce ver informatique d’un genre nouveau aurait la capacité de se répandre d’un système d’IA à l’autre. Créé par une équipe de chercheurs dans un environnement de test, Morris est aujourd’hui capable d’attaquer des agents IA génératifs pour siphonner des données et propager des malwares. Dans le cadre des essais menés par le groupe de recherche, le ver a pu s’en prendre à un assistant autonome de messagerie pour dérober des informations contenues dans les mails et envoyer des spams.

Une expérience qui souligne la vulnérabilité croissante des modèles de langage à grande échelle (LLM), alors qu’ils sont de plus en plus performants, polyvalents et multimodaux. Bien que ces vers IA n'aient pas encore été observés en conditions réelles, ils représentent un risque de sécurité que les start-up, les développeurs et les entreprises tech doivent prendre au sérieux et anticiper.

Des prompts auto-réplicatifs pour jailbreaker les systèmes d’IA générative

Pour créer ce ver, les équipes de Cornell Tech ont créé un prompt " auto-réplicatif ". En clair, un ensemble d’instructions conduisant un système d’IA génératif à autoproduire des instructions supplémentaires dans ses réponses. Un procédé que l’on retrouve dans des attaques classiques par injection de SQL ou de type buffer overflow. En parallèle, ils ont aussi créé un système de mails capable d’envoyer et de recevoir des messages en recourant à différents agents intelligents comme ChatGPT et Gemini, ainsi qu’au LLM open source LLaVA.

L’expérience s’est révélée concluante en utilisant deux méthodes d’auto-réplication des instructions. La première via des prompts textuels, la seconde en intégrant un prompt dans un fichier image. Dans le premier cas, les chercheurs ont réussi à " empoisonner " la base de données des assistants de messagerie, forçant le déclenchement de la RAG – retrieval-aumented generation, techno permettant d’améliorer les réponses de l’IA à l’aide d’informations plus récentes sans modifier le LLM en profondeur.

(Photo - Schéma de la propagation du ver dans les systèmes d'IA générative intégrant la RAG © Cornell Tech)

Une fois le mail récupéré par la RAG en réponse à une requête de l’utilisateur, et envoyé à GPT-4 ou Gemini, il parvient à contourner les mesures de sécurité des systèmes d’IA et dérobe les données du message. " La réponse générée contenant les données utilisateur sensibles infecte plus tard les nouveaux hôtes lorsqu'elle est utilisée pour répondre à un mail envoyé à un nouveau client puis stockée dans la base de données du nouveau client ", a expliqué Ben Nassi, l’un des membres du groupe de recherche.

Avec la seconde méthode (intégration du prompt malveillant dans une image), le processus a permis d’obliger l’assistant à transférer plusieurs fois le mail infecté à d’autres systèmes de messagerie.

(Photo -  Schéma de la propagation du ver dans les systèmes d'IA à l'aide d'un prompt malveillant dissimulé dans une image © Cornell Tech)

Pour anticiper de telles attaques qu’ils estiment probables d’ici deux à trois ans, les chercheurs de Cornell Tech ont partagé leurs travaux avec Google et OpenAI qui travaillent à rendre leurs systèmes plus résilients, tout en encourageant les développeurs à s'assurer qu'ils travaillent avec des outils sains.

(Ajout de 2024 : librairie d'invites informatiques mise en ligne par Anthropic) 

 

Auteur: Internet

Info: https://www.clubic.com/, Chloé Claessens, 2 mars 2024, source : Technion - Israel Institute of Technology, Ron Bitton, Ben Nassi, Stav Cohen

[ conflits numériques ] [ homme-machine ]

homme-machine

Quand la plupart des gens pensent aux risques potentiels de l'intelligence artificielle et du machine learning, leur esprit va immédiatement vers "Terminator" - cet avenir où les robots, selon une vision dystopique, marcheraient dans les rues en abattant tous les humains sur leur passage.

Mais en réalité, si l'IA a le potentiel de semer le chaos et la discorde, la manière dont cela peut se produire est moins excitante qu'un "Skynet" réel. Les réseaux d'IA qui peuvent créer de fausses images et de fausses vidéos - connues dans l'industrie sous le nom de "deepfakes" - impossibles à distinguer du réel, qui pourraient engendrer des risques.

Qui pourrait oublier cette vidéo du président Obama ? Inventée et produite par un logiciel d'intelligence artificielle, une vidéo quasi impossible à distinguer de vraies images.

Eh bien, dans une récente présentation des capacités de l'IA dans un avenir pas si lointain, un chroniqueur de TechCrunch a mis en avant une étude présentée à une conférence importante de l'industrie en 2017. Les chercheurs y expliquent comment un réseau d'opposition générationnelle (Generative Adversarial Network) - l'une des deux variétés courantes d'opérateur de machine learning - a résisté aux intentions de ses programmeurs et a commencé à produire des cartes synthétiques après avoir reçu l'ordre de faire correspondre des photographies aériennes aux cartes routières correspondantes.

L'objectif de l'étude était de créer un outil permettant d'adapter plus rapidement les images satellites aux cartes routières de Google. Mais au lieu d'apprendre à transformer les images aériennes en cartes, l'opérateur de machine learning a appris à coder les caractéristiques de la carte sur les données visuelles de la carte topographique.

L'objectif était de permettre à l'opérateur d'interpréter les caractéristiques de l'un ou l'autre type de carte et de les faire correspondre aux caractéristiques de l'autre. Mais ce sur quoi l'opérateur était noté (entre autres choses), c'était la proximité de correspondance d'une carte aérienne par rapport à l'original et la clarté de la carte topographique.

Il n'a donc pas appris à faire l'une à partir de l'autre. Il a appris à coder subtilement les caractéristiques de l'une dans les "modèles de bruit" de l'autre. Les détails de la carte aérienne sont secrètement inscrits dans les données visuelles réelles de la carte des rues : des milliers de petits changements de couleur que l'œil humain ne remarquera pas, mais que l'ordinateur peut facilement détecter.

En fait, l'ordinateur est si bon à glisser ces détails dans les plans qu'il a appris à encoder n'importe quelle carte aérienne dans n'importe quel plan de rues ! Il n'a même pas besoin de faire attention à la "vraie" carte routière - toutes les données nécessaires à la reconstitution de la photo aérienne peuvent être superposées sans danger à une carte routière complètement différente, comme l'ont confirmé les chercheurs :

Cette pratique d'encodage des données en images n'est pas nouvelle ; il s'agit d'une science établie appelée stéganographie, et elle est utilisée tout le temps pour, disons, filigraner des images ou ajouter des métadonnées comme les réglages de caméra. Mais un ordinateur qui crée sa propre méthode stéganographique pour éviter d'avoir à apprendre à exécuter la tâche à accomplir c'est plutôt nouveau.

Au lieu de trouver un moyen d'accomplir une tâche qui dépassait ses capacités, l'opérateur de machine learning a développé sa propre méthode pour tricher.

On pourrait facilement prendre cela comme un pas vers l'idée "les machines deviennent plus intelligentes", mais la vérité est que c'est presque le contraire. La machine, qui n'est pas assez intelligente pour faire le travail difficile de convertir ces types d'images sophistiqués les unes avec les autres, a trouvé un moyen de tricher que les humains ont de la peine à détecter. Cela pourrait être évité avec une évaluation plus rigoureuse des résultats de l'opérateur, et il ne fait aucun doute que les chercheurs vont poursuivre dans cette voie.

Et même si ces chercheurs sophistiqués ont failli ne pas le détecter, qu'en est-il de notre capacité à différencier les images authentiques de celles qui fabriquées par simulation informatique ?

Auteur: Internet

Info: Zero Hedges 4 janvier 2018

[ vrai du faux ]