spéculation métaphysique

On peut s'amuser à décanter de façon ternaire la manière dont les hommes ont, consciemment ou pas, codé le monde présenté à leur sens. Tout est trois.

Ainsi des 3 idiomes humains abstraits : langage, musique, mathématiques.

De notre perception du réel : manifestation, sensation, mise dans la continuité (voir tiercité de C.S. Peirce)

Du codage sémiotique de ce réel : coopération de trois sujets, le signe, son objet et son interprétant (Peirce aussi)

Des fonctions du langage : sujet, verbe, compléments (acteurs - moteurs - qualités)

Des fonctions de la musique tonale : toniques - dominantes - sous dominantes (socles - moteurs - paysages défilant)

Des trois infinis du mathématicien George Cantor : a) Le plus complet, dans être de l'au-delà entièrement indépendant, Dieu, qu'il nomme infini absolu ou simplement l'absolu. b) Lorsqu'il se produit dans le monde créé c) Quand l'esprit le saisit dans l'abstrait comme grandeur, nombre ou type d'ordre mathématique.

De la philosophie : (a) Phénoménologie ; (b) Science normative ; (c) Métaphysique (C.S. Pierce)

Des éléments primaires de l'occultisme : Feu, Eau et Air.

Des trois couleurs primaires soustractive (lumière) et additives (matière).

Partant de ce dernier exemple du double ternaire inversé des couleurs (est-ce un équivalent visuel de la gamme par tons ?) on ne résiste pas à franchir une étape, ce qui donne l'impression de passer au travers de notre miroir ontologique. L'idée est qu'il y a un ordre sous-jacent articulé sur cette base six (double triades inverses) et que si on veut formaliser cet ordre le nombre sept - ou zéro - est nécessaire.

Mais zéro est-il un nombre ? Dans cette idée le sept "englobe" le tout, au sens où il représente le zéro, source de tout et indiscriminée "créatrice" du manifesté. Zéro qui devient sept une fois que le double cycle ternaire, arrivé à son terme, recommence le cycle. Nous créons donc ici ce paradoxe : zéro est l'inversion de sept. En clair, Sept, étant l'inversion de Zéro, n'existe pas.

Voilà, merci pour votre attention, sortez en rang par deux et en faites pas trop les fous durant la récré.

Auteur: Mg

Info:

[ humour ] [ septénaire ] [ numérologie ] [ métatron ]

scène-de-ménage

- vous êtes cruels, entre vous...
- ma chérie, je vous ai bien observées, parfois pratiquées. Auprès de la majorité de tes soeurs de sexe - si j'ose me permettre cette vilaine expression - nous passons pour de gentils et naïfs éphèbes... Bambi chez les chasseurs... vous nous surpassez de beaucoup dans ce domaine... vous avez le recul, vous êtes en charge de la seconde partie de la vie, le suivi, l'éducation par l'amour. Nous autres, une fois la femelle engrossée, la base familiale établie, sommes bons à jeter, première partie du spectacle achevé... Par ici la sortie !... et en y mettant élégance et beauté si possible... avec retour éventuel quand il s'agirait de ramener de la subsistance, encore qu'il faille voir pour combien de temps encore, avec cette évolution du système social qui vous abreuve d'allocations, aides, subventions... sans oublier votre esprit de solidarité... sacrée Loi naturelle : vous vous mettez ensemble... "Les femmes ne sont pas faites pour vivre avec les hommes..." la voilà toute crûe, cette belle affaire aphorisée de la complicité féminine.... ah ! comme vous êtes bénies par le destin, caressée par l'existence dans le sens de ces cheveux que vous ne perdez jamais... accomplies, confortées dans vos certitudes, cette assurance de votre rôle de pilier du monde... quel pied, comme je voudrai être à votre place... vous avez la culture du bonheur... et ce n'est pas une raison pour me toiser pareillement, ma douce, tu le sais bien... vous êtes à l'origine de tout, de tout... aucun exemple qui puisse contrarier cette affirmation.... d'abord, qui est-ce qui donne le premier et imperceptible signe dans une rencontre afin d'avertir l'autre qu'il y a ouverture ? ... qui décide d'avoir des enfants ? Qui fait les hommes ?... nous ne sommes que de grotesques pantins destinés à ramer pour vaguement exister à vos yeux.. à nous entretuer sauvagement... le survivant gagnant le dérisoire droit de déposer sa semence sous le regard dégoûté de la récipiendaire... regarde le fonctionnement des mâles dominants dans la nature, rien n'a changé... vous, des récipients, nous, ridicules petits jets... nous devons sortir du lot, en faire des tonnes pendant que vous examinez calmement la marchandise... faites votre choix... et pour décider quoi ?... parce que vous ne tombez pas amoureuses, oh ! Que non, c'est une décision pesée, réfléchie, vous mettez le cosmos dans la balance en quelque sorte.... Vous pratiquez l'art ultime, exactement j'ai bien dit art... d'ailleurs ces pauvres artistes... ridicules façonneurs égocentriques de scories inutiles que vous contemplez avec l'ironie maternelle de celles qui savent que la mise au monde d'un petit d'homme est un accomplissement de loin plus grand, plus concret que ces pauvres babioles, calembredaines, billevesées.. Vous savez... vous avez les pieds cloués au sol, votre dimension n'est pas la nôtre, tout est calculé depuis le big-bang d'ailleurs.. la preuve !... elle est très simple et la voici : vous n'avez pas besoin de jouir pour procréer la race... nous sommes des machines aux moteurs différents, condamnés à collaborer pour accomplir la course.. et d'ailleurs notre plaisir brut de mâle suscite votre dédain rapide dès lors que nous le considérons comme acquis... vous détestez les habitudes, regardez toujours en avant... vous brûlez tout le temps nous ne sommes que des blocs de pierre destiné à être tournés vers le soleil... Vous êtes faites pour souffrir, nous pour jouir... votre univers est l'amour... le nôtre, le jeu. Nous sommes immatures... vous en êtes toutes persuadées. Je vous adore.

Auteur: MG

Info: 1996

[ femmes-hommes ]

machine pensante

Cette IA de Deepmind pourrait révolutionner les maths et " repousser les frontières de la connaissance humaine "

DeepMind vient de frapper un grand coup : le laboratoire d'IA de Google a annoncé en janvier avoir développé AlphaGeometry, une intelligence artificielle révolutionnaire capable de rivaliser avec les médaillés d'or des Olympiades internationales dans la résolution de problèmes de géométrie. Si cela ne vous parle pas, sachez que les médailles Fields - Terence Tao, Maryam Mirzakhani et Grigori Perelman - ont tous les trois été médaillés d'or lors de cette compétition annuelle de mathématiques qui fait s'affronter les meilleurs collégiens et lycéens du monde. Or, AlphaGeometry a résolu avec succès 25 des 30 problèmes de géométrie de l'Olympiade, se rapprochant ainsi du score moyen des médaillés d'or humains. C'est 15 de plus que son prédécesseur. Mais comment les scientifiques de DeepMind ont-ils accompli un tel exploit ?

L'approche neuro-symbolique, la petite révolution de l'IA

AlphaGeometry est le fruit d'une approche neuro-symbolique, combinant un modèle de langage neuronal (MLN) et un moteur de déduction symbolique (MDS).

Les MLN sont des réseaux de neurones artificiels entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles. Ils sont capables d'apprendre et de reconnaître des schémas et des structures dans les données textuelles, ce qui leur permet de générer du texte cohérent et de comprendre le langage naturel. Les MDS sont, pour leur part, particulièrement efficaces pour traiter des problèmes qui nécessitent une manipulation formelle des symboles et des règles logiques.

L'approche neuro-symbolique permet de faire travailler ces deux composantes en tandem : dans le cadre d'AlphaGeometry, le MLN prédit des constructions géométriques potentiellement utiles, puis le MDS utilise ces prédictions pour guider la résolution du problème. Cette combinaison offre à l'IA les capacités intuitives des réseaux de neurones et la rigueur logique des moteurs de déduction symbolique, ce qui lui permet de résoudre efficacement des problèmes de géométrie complexes.

Pour surmonter le manque de problèmes mathématiques de niveau Olympiades qui auraient dû servir de données d'entraînement à AlphaGeometry, les chercheurs ont développé une méthode innovante de génération de données synthétiques à grande échelle, permettant au génial bébé de DeepMind de s'entraîner sur un ensemble de 100 millions d'exemples uniques.

(Image : Alphageometry résoud un problème simple...) 

Mission : repousser les frontières de la connaissance

Cette réalisation marque une avancée significative dans le développement de systèmes d'IA capables de raisonner et de résoudre des problèmes mathématiques complexes, rapportent les chercheurs de DeepMind dans un article paru dans Nature en février dernier. Bien que présentant des résultats impressionnants, AlphaGeometry se heurte tout de même à quelques défis, notamment celui de s'adapter à des scénarios mathématiques de plus en plus complexes et à mobiliser ses compétences dans des domaines mathématiques autres que la géométrie. 

Malgré tout, cette avancée ouvre la voie à d'extraordinaires possibilités dans les domaines des mathématiques, des sciences et de l'IA. Ses créateurs ne cachent d'ailleurs pas leur ambition : " Notre objectif à long terme reste de construire des IA capables de transférer leurs compétences et leurs connaissances dans tous les domaines mathématiques en développant la résolution de problèmes et le raisonnement sophistiqués dont dépendront les systèmes d'IA généraux ", assènent Trieu Trinh et Thang Luong, les responsables du projet dans un communiqué. 

Le ton est donné : autrement dit, les systèmes d'IA développés par DeepMind doivent acquérir des capacités de résolution de problèmes sophistiquées et de raisonnement, ce qui implique la capacité à identifier des schémas, à formuler des hypothèses, à déduire des conclusions et à prendre des décisions logiques dans des contextes variés. Le tout en " repoussant les frontières de la connaissance humaine ". Très ambitieux, mais peut-être pas impossible.

Auteur: Internet

Info: https://www.futura-sciences.com/ - mars 2024

[ robot intelligent ] [ historique ]

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 ]

sciences

Créer de nouveaux souvenirs pendant le sommeil ?
L'équipe de Karim Benchenane du Laboratoire Plasticité du cerveau à l'ESPCI, associée à des chercheurs du laboratoire Neuroscience à l'Institut de biologie Paris-Seine, a réussi à créer artificiellement, à l'aide d'une interface cerveau-machine, un souvenir de lieu pendant le sommeil chez la souris. Cette étude publiée dans la revue Nature Neuroscience démontre ainsi le rôle causal des cellules de lieu de l'hippocampe dans l'établissement d'une carte cognitive de l'environnement, et leur rôle dans la consolidation de la mémoire pendant le sommeil.
L'hippocampe est une structure cérébrale cruciale pour la mémoire et la navigation spatiale, chez l'homme comme chez l'animal. En effet, des lésions de l'hippocampe entrainent une amnésie antérograde, c'est à dire l'incapacité de former de nouveaux souvenirs. De plus, ces études de lésions ont pu montrer qu'il existait deux types de mémoire: la mémoire dite déclarative ou explicite, qui peut être communiquée par des mots, et la mémoire procédurale, qui concerne notamment des apprentissages moteurs, ou encore les conditionnements simples. Chez le rongeur, la mémoire spatiale, dont les facultés sont altérées par des lésions de l'hippocampe, est alors considérée comme une mémoire de type explicite, notamment lorsqu'elle est utilisée dans la mise en place d'un comportement dirigé vers un but.
De manière intéressante, l'activité de certains neurones de l'hippocampe est corrélée à la position de l'animal dans un environnement: on parle de cellules de lieu. Ce corrélât est si fort que l'on peut déduire la position de l'animal uniquement par l'analyse de l'activité de ces cellules de lieu, ce qui suggère que l'animal pourrait se servir de ces neurones particuliers comme carte mentale lors de la navigation. La découverte de ces cellules de lieu, ainsi que l'établissement de la théorie de la carte cognitive, a valu au neurobiologiste John O'Keefe l'attribution du prix Nobel de médecine 2014. Cependant, même si cette théorie était unanimement acceptée, elle ne reposait que sur des corrélations et il n'y avait jusqu'alors pas de preuve directe d'un lien de causalité entre la décharge des cellules de lieu et la représentation mentale de l'espace.
L'activité de ces cellules pourrait également expliquer le rôle bénéfique du sommeil dans la mémoire. En 1989, le chercheur Gyuri Buzsaki a proposé que ce rôle bénéfique pourrait reposer sur les réactivations neuronales survenant pendant le sommeil. En effet pendant le sommeil, les cellules de lieu rejouent l'activité enregistrée pendant l'éveil, comme si la souris parcourait à nouveau mentalement l'environnement afin d'en renforcer son apprentissage. A nouveau, cette théorie, bien qu'étayée par un nombre important de résultats concordants, n'avait pas pu être démontrée directement.
L'équipe du Laboratoire Plasticité du Cerveau à l'ESPCI, a utilisé une interface cerveau-machine pour associer pendant le sommeil les réactivations spontanées d'une cellule de lieu unique à une stimulation dans les fibres dopaminergiques du circuit de la récompense, appelé faisceau médian prosencéphalique. Au réveil, la souris se dirigeait directement vers le champ de lieu de la cellule de lieu associée aux stimulations, comme pour y rechercher une récompense, alors qu'aucune récompense n'y avait jamais été présentée. La souris avait donc consolidé un nouveau souvenir pendant son sommeil, celui de l'association de ce lieu à une sensation de plaisir.
Dans cette expérience, l'activité de la cellule de lieu était décorrélée de la position de la souris puisque celle-ci était endormie dans sa cage. L'association entre l'activité du neurone et de la stimulation récompensante entraine au réveil de la souris une association lieu-récompense. Cette étude apporte donc une preuve du lien causal entre l'activité d'une cellule de lieu et la représentation mentale de l'espace. Enfin, elle montre que les réactivations des cellules de lieu pendant le sommeil portent bien la même information spatiale que pendant l'éveil, confirmant ainsi le rôle des réactivations neuronales dans la consolidation de la mémoire.
Cette étude démontre enfin qu'il est possible de créer une mémoire complexe, ou explicite, durant le sommeil, allant bien au delà des précédentes études montrant que des conditionnements simples pouvaient être réalisés pendant le sommeil. Ces recherches pourraient permettre le développement de nouvelles thérapies du stress post-traumatique en utilisant le sommeil pour effacer l'association pathologique.

Auteur: Internet

Info: 8 avril 2015

[ dormir ] [ programmation ]

recombinaison latérale

Ce que nous savons sur la façon dont l'ADN passe d'une espèce à l'autre

Si vous avez les yeux de votre père ou les taches de rousseur de votre grand-mère, vous pouvez remercier les gènes transmis au sein de votre famille. Mais les chercheurs ont commencé à reconnaître qu’à un niveau biologique plus profond, un autre type d’héritage génétique se produit également. Les gènes peuvent glisser entre individus – ou même entre espèces – grâce à un processus connu sous le nom de transfert horizontal de gènes. Cela est peut-être loin d’être quotidien dans des organismes complexes comme les humains, mais sur une échelle de temps évolutive, cela pourrait se produire beaucoup plus souvent qu’on ne le pensait.

Les transferts horizontaux de gènes sont relativement courants dans le monde bactérien, où ils jouent un rôle important dans l’évolution et l’adaptation, ainsi que dans la propagation de la résistance aux antibiotiques. En fait, les biologistes évolutionnistes ont du mal à démêler certaines des premières branches de l’arbre de vie, car le nombre élevé de transferts horizontaux entre ces anciens organismes unicellulaires a si étroitement entrelacé les lignées. Les scientifiques savent également très peu de choses sur la façon dont ce processus pourrait avoir façonné de manière significative les génomes d’organismes complexes comme les plantes et les animaux.

Pendant de nombreuses années, les scientifiques qui soutenaient que des sauts horizontaux pouvaient se produire chez des espèces multicellulaires telles que les poissons ont été critiqués par leurs pairs. Une telle migration nécessite une chaîne d'événements improbables : un gène d'un individu doit d'une manière ou d'une autre pénétrer dans les cellules germinales qui produisent les spermatozoïdes ou les ovules d'un individu d'une autre espèce. De là, il doit pénétrer dans le noyau et pénétrer dans le génome de son nouvel hôte, qui doit ensuite produire une progéniture avec ces ovules ou spermatozoïdes pour transmettre ce génome modifié. Les moteurs importants de ce processus sont souvent les éléments génétiques appelés transposons, ou " gènes sauteurs ", qui peuvent se copier et se coller à différents endroits d’un génome, ou même d’un génome vers un autre. Parfois, ils semblent le faire en pénétrant dans le corps d'un nouvel hôte à l'intérieur d'un parasite ou d'un virus. C'est un parcours qui comporte de nombreuses étapes improbables, mais la biologie moléculaire suggère que ça existe.

Des études ont identifié des cas de transferts horizontaux chez un large éventail d’animaux, notamment des poissons, des grenouilles et des serpents. Pourtant, on ne sait pas exactement dans quelle mesure les organismes eucaryotes complexes partagent ainsi des gènes avec d’autres formes de vie. Les données recueillies jusqu'à présent suggèrent qu'il est plus probable que les gènes passent des bactéries aux eucaryotes que l'inverse : des expériences montrent que lorsque les gènes eucaryotes pénètrent dans les bactéries, celles-ci les éjectent le plus souvent.

Les biologistes ont fait de nombreuses découvertes surprenantes ces dernières années sur le mouvement des gènes entre les espèces.

Quoi de neuf et remarquable

En 2022, des chercheurs ont rapporté qu’un gène appelé BovB s’était déplacé indépendamment des serpents vers les grenouilles au moins 50 fois dans diverses parties de la planète. Bizarrement, ils ont constaté que cela se produisait beaucoup plus souvent à Madagascar qu’ailleurs. On ne sait pas pourquoi. Un facteur pourrait être le nombre élevé de parasites tels que les sangsues qui vivent sur l'île et se déplacent d'hôte en hôte, transportant des séquences d'ADN acquises dans le sang qu'elles ont bu. Les preuves d'anciens transferts de gènes horizontaux sont souvent brouillées avec le temps, mais les chercheurs espèrent désormais détecter les transferts sur le fait en examinant les organismes des sources chaudes du parc national de Yellowstone.

Le transfert horizontal de gènes semble également avoir joué un rôle dans la manière dont la vie marine autour des pôles a développé – ou plutôt emprunté – des défenses pour survivre au froid glacial. Les chercheurs ont pu montrer que les harengs et les éperlans, deux groupes de poissons qui ont divergé il y a plus de 250 millions d'années, utilisent le même gène pour fabriquer des protéines qui empêchent la croissance des cristaux de glace dans leur corps. Il a fallu des décennies pour convaincre les chercheurs que le gène devait être passé du hareng à l'éperlan. On ne sait pas exactement dans quelle mesure ce type de transfert horizontal se produit entre les cellules vertébrées, mais une étude a mis en évidence au moins 975 transferts entre 307 génomes de vertébrés, principalement chez les poissons à nageoires rayonnées.

Les transferts de gènes entre espèces concernent même les humains, ou plus particulièrement nos microbiomes, les puissantes armées de micro-organismes qui occupent nos intestins et d’autres parties du corps. Le microbiome d’un bébé humain vient d’abord de sa mère. Mais étonnamment, ces dons maternels ne sont pas toujours des cellules entières. De petits fragments d'ADN provenant des bactéries de la mère peuvent passer aux bactéries du bébé par le biais de transferts de gènes horizontaux, même des mois après la naissance. Ces gènes, qui proviennent souvent de souches bactériennes utiles chez la mère, pourraient jouer un rôle important dans la croissance et le développement du bébé. Bien qu’il ne soit pas clair si les transferts horizontaux de gènes profitent directement au bébé en lui transmettant des fonctions particulières, ils pourraient être indirectement utiles en assemblant un microbiome intestinal plus performant.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ fév 2024, Yasemin Saplakoglu

[ échange ] [ transduction ] [ HVT ]

machine-homme

Le début d’un gros problème: Google hallucine sur les… hallucinations de ChatGPT

Le moteur de recherche s’est basé sur une information inventée par ChatGPT pour fournir une réponse erronée. Selon un expert, ce genre de fausses informations risquent de se multiplier

(photo) Image créée le 4 octobre 2023 par le générateur de Bing de Microsoft, avec la requête "an egg melting slowly in an oven, very realistic photograph".

Observez bien l’image illustrant cet article: elle est impossible à reproduire dans la vie réelle. Et pour cause, il s’agit d’une image créée avec le générateur d’illustrations de Bing, appartenant à Microsoft. L’auteur de ces lignes a écrit la commande, en anglais, "un œuf fondant lentement dans un four, photographie très réaliste". Et Bing a ensuite affiché un résultat convaincant et de qualité. Un peu comme on lui demande de dessiner un tyrannosaure rose nageant dans le lac Léman. Dopés à l’intelligence artificielle (IA), les générateurs d’images peuvent absolument tout faire.

Mais lorsqu’il s’agit de répondre factuellement à des questions concrètes, l’IA se doit d’être irréprochable. Or ce n’est pas toujours le cas. Pire encore, des systèmes d’intelligence artificielle peuvent se nourrir entre eux d’erreurs, aboutissant à des "hallucinations" – noms courants pour les informations inventées de toutes pièces par des agents conversationnels – qui en créent de nouvelles.

Un œuf qui fond

Récemment, un internaute américain, Tyler Glaiel, en a fait l’éclatante démonstration. Le développeur informatique a d’abord effectué une simple requête sur Google, "can you melt eggs", soit "peut-on faire fondre des œufs". Réponse du moteur de recherche: "Oui, un œuf peut être fondu. La façon la plus courante de faire fondre un œuf est de le chauffer à l’aide d’une cuisinière ou d’un four à micro-ondes". Google a affiché cette réponse loufoque (un œuf durcit, il ne fond pas, évidemment) dans ce qu’on appelle un "snippet", soit une réponse extraite d’un site web, affichée juste en dessous de la requête. Google montre depuis des années des "snippets", grâce auxquels l’internaute n’a pas à cliquer sur la source de l’information, et reste ainsi dans l’univers du moteur de recherche.

Quelle était la source de cette fausse information? Le célèbre site Quora.com, apprécié de nombreux internautes, car chacun peut y poser des questions sur tous les sujets, n’importe qui pouvant répondre aux questions posées. N’importe qui, dont des agents conversationnels. Quora utilise ainsi des systèmes d’IA pour apporter certaines réponses. Dans le cas présent, le site web indique que c’est ChatGPT qui a rédigé cette "hallucination" sur les œufs. Google s’est donc fait avoir par Quora, qui lui-même s’est fait avoir par ChatGPT… Ou plus précisément par l’une de ses anciennes versions. "Quora utilise l’API GPT-3 text-davinci-003, qui est connue pour présenter fréquemment de fausses informations par rapport aux modèles de langage plus récents d’OpenAI", explique le site spécialisé Ars Technica. Expérience faite, aujourd’hui, cette grosse erreur sur l’œuf ne peut pas être reproduite sur ChatGPT.

Risque en hausse

Mais avec de plus en plus de contenu produit par l’IA et publié ensuite sur le web, la menace existe que des "hallucinations" se nourrissent entre elles et se multiplient ainsi dans le domaine du texte – il n’y a pas encore eu de cas concernant des images. "Il est certain que le risque d’ hallucination va augmenter si les utilisateurs ne demandent pas à l’IA de s’appuyer sur des sources via la recherche internet. Beaucoup de contenu en ligne est déjà, et va être généré par des machines, et une proportion sera incorrecte en raison d’individus et contributeurs soit mal intentionnés, soit n’ayant pas les bonnes pratiques de vérification des sources ou de relecture des informations", estime Rémi Sabonnadiere, directeur de la société Effixis, basée à Saint-Sulpice (VD), spécialisée dans les modèles de langage et l’IA générative.

Est-ce à dire que Google pourrait devenir moins fiable? "Difficile à dire, cela dépendra surtout de l’utilisation que nous en faisons, poursuit l’expert. Il y a déjà beaucoup de contenu faux en ligne de nos jours quand nous sommes sur Google, mais avec une bonne recherche et un esprit critique, nous ne tombons pas dans les pièges. Il en va de même avec l’utilisation de l’intelligence artificielle. Avec l’IA générative, les contenus erronés, biaisés et tendancieux vont être de grande qualité en termes de forme, convaincants et bien écrits, rendant l’identification difficile."

Modèles spécialisés

Mais des efforts sont réalisés pour minimiser ces risques. Selon Rémi Sabonnadiere, l’industrie investit énormément dans la recherche et le développement pour minimiser ces problèmes. "Les créateurs de LLM [grands modèles de langage] cherchent à améliorer la précision et la fiabilité des informations générées. Parallèlement, l’émergence de modèles spécialisés dans des domaines comme la médecine, le droit, ou la finance est une tendance encourageante, car ils sont souvent mieux armés pour fournir des informations précises et fiables."

Reste que la fusion entre moteurs de recherche et agents conversationnels – que ce soit Bard pour Google ou Bing pour Microsoft – va compliquer la situation. On avait déjà vu Bard afficher une grossière erreur, lors de son lancement, concernant le télescope James Webb. Les géants de la tech tentent de réduire ces erreurs. Mais les utilisateurs doivent se former en conséquence, affirme Rémi Sabonnadiere, et mieux maîtriser les "prompts", soit les commandes texte: "Maîtriser les prompts est une compétence essentielle pour naviguer dans l’ère de l’information générée par l’IA. Une formation adéquate en ingénierie de prompt peut aider à prévenir les risques liés aux hallucinations de l’IA et aux informations erronées". A noter qu’Effixis a créé à ce propos une formation pour répondre à des besoins spécifiques sur les "prompts".

Auteur: Internet

Info: Le Temps.ch, 5 octobre 2023, par Anouch Seydtaghia

[ machine-homme ] [ sémantique hors-sol ] [ invite de commande langagière ]

cognition

Les secrets de la conscience : l'imagerie cérébrale révèle pour la première fois des connexions critiques 

Des chercheurs américains ont réussi à cartographier un réseau cérébral essentiel dans l'intégration de l'éveil et de la conscience humaine, en utilisant des techniques d'IRM multimodales avancées. Cette approche offre de nouvelles pistes pour traiter certains troubles neurologiques.

(Image : illustration d'une galaxie dans la silhouette d'une tête humaine représentant l'éveil de la conscience)

Au cœur des neurosciences se trouve un défi complexe : comprendre les fondements de la conscience humaine. Entre éveil et perception, se dessinent des réseaux cérébraux dont les mystères ont longtemps échappé à nos outils d'observation. Mais grâce à la neuro-imagerie, les chercheurs ont identifié un réseau cérébral crucial pour la conscience humaine.

Dans un article publié le 1er mai 2024 dans Science Translational Medicine, un groupe de chercheurs du Massachusetts General Hospital et du Boston Children's Hospital, aux États-Unis, tous deux faisant partie du système de santé Mass General Brigham, ont réussi à cartographier un réseau cérébral sous-cortical crucial dans l'intégration de l'éveil et de la conscience humaine. 

Éveil et conscience : deux dimensions de l'activité cérébrale

L'éveil concerne l'activité et l'attention du cerveau, tandis que la conscience implique nos pensées et sensations résultant de l'intégration d'informations sensorielles et émotionnelles. Il est intéressant de noter que ces deux aspects de la conscience peuvent être dissociés, comme chez les patients en état végétatif qui présentent des cycles d'éveil mais une absence de conscience.

Si le cortex cérébral est considéré comme le siège principal des processus neuronaux de la conscience, les voies sous-corticales ascendantes du tronc cérébral, de l'hypothalamus, du thalamus et du cerveau basal sont essentielles pour l'éveil. Les voies ascendantes transportent des informations sensorielles et des signaux moteurs depuis le tronc cérébral vers le cerveau.

Visualiser les connexions cérébrales à une résolution submillimétrique

À l'aide de techniques d'IRM multimodales avancées, les chercheurs ont pu visualiser les connexions cérébrales à une résolution spatiale submillimétrique.

Cette approche leur a permis de cartographier des connexions jusqu'alors inconnues entre le tronc cérébral, le thalamus, l’hypothalamus, le prosencéphale basal et le cortex cérébral, formant ainsi ce qu'ils nomment le "réseau d'éveil ascendant par défaut", essentiel pour maintenir l'éveil.

Le tronc cérébral est une partie essentielle du cerveau située à la base, qui contrôle des fonctions vitales comme la respiration et la fréquence cardiaque. Le thalamus agit comme un relais pour les informations sensorielles, aidant à les transmettre au cortex cérébral pour le traitement. L’hypothalamus joue un rôle clé dans la régulation des fonctions corporelles telles que la faim, la soif, et le sommeil. Le prosencéphale basal est impliqué dans le contrôle des mouvements et des émotions. Le cortex cérébral est la couche externe du cerveau responsable des fonctions cognitives supérieures telles que la pensée, la perception et la conscience. Ensemble, ces régions forment un réseau appelé le "réseau d'éveil ascendant par défaut", crucial pour maintenir l'état de veille et la conscience dans le cerveau.

(Illustration : Anatomie du cerveau en coupe)

"Notre objectif était de cartographier un réseau cérébral (ensemble de régions du cerveau qui travaillent conjointement pour effectuer des fonctions spécifiques, connectées par des voies de communication neuronales) crucial pour la conscience humaine et de fournir aux cliniciens des outils améliorés pour détecter, prédire et favoriser la récupération de la conscience chez les patients atteints de graves lésions cérébrales", explique Brian Edlow, premier auteur de l'étude, co-directeur du Neuroscience Mass General et directeur associé du Center for Neurotechnology and Neurorecovery (CNTR), dans un communiqué.

Ce réseau " ascendant par défaut de l'éveil" maintient l'éveil dans le cerveau conscient au repos. Le concept d'un réseau " par défaut" repose sur l'idée que certains systèmes de neurones dans le cerveau sont le plus activement fonctionnels lorsque le cerveau est dans un état de repos conscient. En revanche, d'autres réseaux sont plus actifs lorsque le cerveau effectue des tâches dirigées vers des objectifs.

Intégration des données IRM pour cartographier le réseau cérébral

Pour étudier les propriétés fonctionnelles de ce réseau cérébral par défaut, les chercheurs ont combiné des techniques d'imagerie cérébrale avancées, intégrant des données de tractographie par IRM de diffusion ex vivo (cultures cellulaires) et d'IRM fonctionnelle (IRMf) in vivo (humain) à 7 Tesla (7-T).

Les données d'IRM ont ainsi permis de localiser les zones dans le cerveau et d'étudier leurs connexions à l'aide de techniques de tractographie par IRM de diffusion. L’analyse des données d'IRM fonctionnelle, quant à elle, a permis aux chercheurs de comprendre comment ces connexions influent sur l'état d'éveil et de conscience du cerveau humain.

Ces analyses ont finalement révélé des connexions fonctionnelles entre le réseau ascendant par défaut du tronc cérébral et le réseau mode par défaut cortical qui contribue à la conscience de soi dans le cerveau conscient au repos. Les cartes de connectivité structurelle et fonctionnelles complémentaires fournissent une base neuroanatomique pour intégrer l'éveil et la conscience dans la conscience humaine.

(image en coupe montrant un exemple de données de tractographie par IRM de diffusion. Il s'agit là d'une vue latérale du tractus moteur, le tractus corticospinal, d'un sujet humain.)

Feuille de route pour mieux comprendre 

"Les connexions cérébrales humaines que nous avons identifiées peuvent être utilisées comme une feuille de route pour mieux comprendre un large éventail de troubles neurologiques associés à une conscience altérée, allant du coma, aux crises, au syndrome de mort subite du nourrisson (SIDS)", précise Hannah Kinney, MD, Professeure Émérite à l'Hôpital pour Enfants de Boston et à l'École de Médecine de Harvard, dans un communiqué.

Les données de cette étude pourraient servir de base pour comprendre divers troubles neurologiques liés à une altération de la conscience. Les chercheurs ont mis à disposition des données IRM et des méthodes de cartographie cérébrale, ainsi qu'un nouvel atlas du Réseau Ascendant de l'Éveil de Harvard, pour soutenir de futures recherches dans ce domaine.

Les auteurs mènent actuellement des essais cliniques pour stimuler le réseau ascendant par défaut de l'éveil chez les patients en coma après une lésion cérébrale traumatique, dans le but de réactiver le réseau et de restaurer la conscience.

Auteur: Internet

Info: sciencesetavenir.fr - Juliette Frey le 10.05.2024

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prospective technologique

9 Tendances de l'intelligence artificielle que vous devriez surveiller en 2019

1) Les puces activées par l'intelligence artificielle seront généralisées
Contrairement à d'autres technologies et outils logiciels, l'IA dépend fortement de processeurs spécialisés. Pour répondre aux exigences complexes de l'IA, les fabricants de puces créeront des puces spécialisées capables d'exécuter des applications compatibles avec l'IA.
Même les géants de la technologie comme Google, Facebook et Amazon dépenseront plus d'argent pour ces puces spécialisées. Ces puces seraient utilisées à des fins comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

2) L'IA et l'IdO (Internet des objets) se rencontrent
2019 sera l'année de la convergence des différentes technologies avec l'IA. L'IdO se joindra à l'IA sur la couche informatique de pointe. L'IdO industriel exploitera la puissance de l'IA pour l'analyse des causes profondes, la maintenance prédictive des machines et la détection automatique des problèmes.
Nous verrons la montée de l'IA distribuée en 2019. Le renseignement sera décentralisé et situé plus près des biens et des dispositifs qui effectuent les vérifications de routine. Des modèles d'apprentissage machine hautement sophistiqués, alimentés par des réseaux neuronaux, seront optimisés pour fonctionner à la fine pointe de la technologie.

3) Dites "Bonjour" à AutoML.
L'une des plus grandes tendances qui domineront l'industrie de l'IA en 2019 sera l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Grâce à ces capacités les développeurs seront en mesure de modifier les modèles d'apprentissage machine et de créer de nouveaux modèles prêts à relever les défis futurs de l'IA.
AutoML (Cloud AutoMLB, modèles de machine learning personnalisés de haute qualité) trouvera le juste milieu entre les API cognitives et les plates-formes d'apprentissage sur mesure. Le plus grand avantage de l'apprentissage automatique sera d'offrir aux développeurs les options de personnalisation qu'ils exigent sans les forcer à passer par un flux de travail complexe. Lorsque vous combinez les données avec la portabilité, AutoML peut vous donner la flexibilité que vous ne trouverez pas avec d'autres technologies AI.

4) Bienvenue chez AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques)
Lorsque l'intelligence artificielle est appliquée à la façon dont nous développons les applications, elle transforme la façon dont nous gérions l'infrastructure. DevOps sera remplacé par AIOps et permettra au personnel de votre service informatique d'effectuer une analyse précise des causes profondes. De plus, cela vous permettra de trouver facilement des idées et des modèles utiles à partir d'un vaste ensemble de données en un rien de temps. Les grandes entreprises et les fournisseurs de cloud computing bénéficieront de la convergence de DevOps avec AI.

5) Intégration du réseau neuronal
L'un des plus grands défis auxquels les développeurs d'IA seront confrontés lors du développement de modèles de réseaux neuronaux sera de choisir le meilleur framework. Mais, avec des douzaines d'outils d'IA disponibles sur le marché, choisir le meilleur outil d'IA pourrait ne pas être aussi facile qu'avant. Le manque d'intégration et de compatibilité entre les différentes boîtes à outils des réseaux de neurones entrave l'adoption de l'IA. Des géants technologiques tels que Microsoft et Facebook travaillent déjà au développement d'un réseau neuronal ouvert (ONNX). Cela permettra aux développeurs de réutiliser les modèles de réseaux neuronaux sur plusieurs frameworks.

6) Les systèmes d'IA spécialisés deviennent une réalité.
La demande de systèmes spécialisés augmentera de façon exponentielle en 2019. Les organisations ont peu de données à leur disposition, mais ce qu'elles veulent, ce sont des données spécialisées.
Cela obligera les entreprises à se doter d'outils qui peuvent les aider à produire des données d'IA de grande qualité à l'interne. En 2019, l'accent sera mis sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Cela jettera les bases d'une IA qui pourra fonctionner dans des situations réelles. Les entreprises se tourneront vers des fournisseurs de solutions d'IA spécialisés qui ont accès à des sources de données clés et qui pourraient les aider à donner du sens à leurs données non structurées.

7) Les compétences en IA détermineront votre destin.
Même si l'IA a transformé toutes les industries auxquelles vous pouvez penser, il y a une pénurie de talents avec des compétences en IA. Pat Calhoun, PDG d'Espressive a déclaré : " La plupart des organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur transformation numérique, mais n'ont pas les développeurs, les experts en IA et les linguistes pour développer leurs propres solutions ou même former les moteurs des solutions préconçues pour tenir leurs promesses ".
Rahul Kashyap, PDG d'Awake Security, ajoute : "Avec autant de solutions'AI-powered' disponibles pour répondre à une myriade de préoccupations commerciales, il est temps que les entreprises deviennent plus intelligentes sur ce qui se passe dans la 'boîte noire' de leurs solutions AI". La façon dont les algorithmes d'IA sont formés, structurés ou informés peut conduire à des différences significatives dans les résultats, poursuit-il. La bonne équation pour une entreprise ne sera pas la bonne pour une autre."

8) L'IA tombera dans de mauvaises mains
Tout comme une pièce de monnaie à deux faces, l'IA a un côté positif et un côté négatif. Les professionnels de la sécurité informatique utiliseront l'intelligence artificielle pour détecter rapidement les activités malveillantes. Vous pouvez réduire les faux positifs de 90 % à l'aide d'algorithmes de réponse et d'apprentissage machine pilotés par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle tombera entre de mauvaises mains et les cybercriminels aux desseins malveillants en abuseront pour réaliser leurs objectifs. Avec l'automatisation, les armées de cyberattaquants peuvent lancer des attaques mortelles avec plus de succès. Cela obligera les entreprises à combattre le feu par le feu et à investir dans des solutions de sécurité alimentées par l'IA capables de les protéger contre de telles attaques.

9) Transformation numérique alimentée par l'IA
En 2019, l'IA sera partout. Des applications Web aux systèmes de soins de santé, des compagnies aériennes aux systèmes de réservation d'hôtels et au-delà, nous verrons des nuances de l'IA partout et elle sera à l'avant-garde de la transformation numérique.
Tung Bui, président du département informatique et professeur à l'Université d'Hawaii a déclaré : "Contrairement à la plupart des prédictions et des discussions sur la façon dont les véhicules et les robots autonomes finiront par affecter le marché du travail - ceci est vrai mais prendra du temps pour des raisons institutionnelles, politiques et sociales - je soutiens que la tendance principale en IA sera une accélération dans la transformation numérique, rendant plus intelligent les systèmes commerciaux existants".

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019

onomasiologie algébrique

Critique réciproque de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

Je me souviens d’avoir participé, vers la fin des années 1980, à un Colloque de Cerisy sur les sciences cognitives auquel participaient quelques grands noms américains de la discipline, y compris les tenants des courants neuro-connexionnistes et logicistes. Parmi les invités, le philosophe Hubert Dreyfus (notamment l’auteur de What Computers Can’t Do, MIT Press, 1972) critiquait vertement les chercheurs en intelligence artificielle parce qu’ils ne tenaient pas compte de l’intentionnalité découverte par la phénoménologie. Les raisonnements humains réels, rappelait-il, sont situés, orientés vers une fin et tirent leur pertinence d’un contexte d’interaction. Les sciences de la cognition dominées par le courant logico-statistique étaient incapables de rendre compte des horizons de conscience qui éclairent l’intelligence. Dreyfus avait sans doute raison, mais sa critique ne portait pas assez loin, car ce n’était pas seulement la phénoménologie qui était ignorée. L’intelligence artificielle (IA) n’intégrait pas non plus dans la cognition qu’elle prétendait modéliser la complexité des systèmes symboliques et de la communication humaine, ni les médias qui la soutiennent, ni les tensions pragmatiques ou les relations sociales qui l’animent. A cet égard, nous vivons aujourd’hui dans une situation paradoxale puisque l’IA connaît un succès pratique impressionnant au moment même où son échec théorique devient patent.

Succès pratique, en effet, puisqu’éclate partout l’utilité des algorithmes statistiques, de l’apprentissage automatique, des simulations d’intelligence collective animale, des réseaux neuronaux et d’autres systèmes de reconnaissance de formes. Le traitement automatique du langage naturel n’a jamais été aussi populaire, comme en témoigne par exemple l’usage de Google translate. Le Web des données promu par le WWW consortium (dirigé par Sir Tim Berners-Lee). utilise le même type de règles logiques que les systèmes experts des années 1980. Enfin, les algorithmes de computation sociale mis en oeuvre par les moteurs de recherche et les médias sociaux montrent chaque jour leur efficacité.

Mais il faut bien constater l’échec théorique de l’IA puisque, malgré la multitude des outils algorithmiques disponibles, l’intelligence artificielle ne peut toujours pas exhiber de modèle convaincant de la cognition. La discipline a prudemment renoncé à simuler l’intelligence dans son intégralité. Il est clair pour tout chercheur en sciences humaines ayant quelque peu pratiqué la transdisciplinarité que, du fait de sa complexité foisonnante, l’objet des sciences humaines (l’esprit, la pensée, l’intelligence, la culture, la société) ne peut être pris en compte dans son intégralité par aucune des théories computationnelles de la cognition actuellement disponible. C’est pourquoi l’intelligence artificielle se contente dans les faits de fournir une boîte à outils hétéroclite (règles logiques, syntaxes formelles, méthodes statistiques, simulations neuronales ou socio-biologiques…) qui n’offrent pas de solution générale au problème d’une modélisation mathématique de la cognition humaine.

Cependant, les chercheurs en intelligence artificielle ont beau jeu de répondre à leurs critiques issus des sciences humaines : "Vous prétendez que nos algorithmes échouent à rendre compte de la complexité de la cognition humaine, mais vous ne nous en proposez vous-mêmes aucun pour remédier au problème. Vous vous contentez de pointer du doigt vers une multitude de disciplines, plus complexes les unes que les autres (philosophie, psychologie, linguistique, sociologie, histoire, géographie, littérature, communication…), qui n’ont pas de métalangage commun et n’ont pas formalisé leurs objets ! Comment voulez-vous que nous nous retrouvions dans ce bric-à-brac ?" Et cette interpellation est tout aussi sensée que la critique à laquelle elle répond.

Synthèse de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

Ce que j’ai appris de Hubert Dreyfus lors de ce colloque de 1987 où je l’ai rencontré, ce n’était pas tant que la phénoménologie serait la clé de tous les problèmes d’une modélisation scientifique de l’esprit (Husserl, le père de la phénoménologie, pensait d’ailleurs que la phénoménologie – une sorte de méta-science de la conscience – était impossible à mathématiser et qu’elle représentait même le non-mathématisable par exellence, l’autre de la science mathématique de la nature), mais plutôt que l’intelligence artificielle avait tort de chercher cette clé dans la seule zone éclairée par le réverbère de l’arithmétique, de la logique et des neurones formels… et que les philosophes, herméneutes et spécialistes de la complexité du sens devaient participer activement à la recherche plutôt que de se contenter de critiquer. Pour trouver la clé, il fallait élargir le regard, fouiller et creuser dans l’ensemble du champ des sciences humaines, aussi opaque au calcul qu’il semble à première vue. Nous devions disposer d’un outil à traiter le sens, la signification, la sémantique en général, sur un mode computationnel. Une fois éclairé par le calcul le champ immense des relations sémantiques, une science de la cognition digne de ce nom pourrait voir le jour. En effet, pour peu qu’un outil symbolique nous assure du calcul des relations entre signifiés, alors il devient possible de calculer les relations sémantiques entre les concepts, entre les idées et entre les intelligences. Mû par ces considérations, j’ai développé la théorie sémantique de la cognition et le métalangage IEML : de leur union résulte la sémantique computationnelle.

Les spécialistes du sens, de la culture et de la pensée se sentent démunis face à la boîte à outils hétérogène de l’intelligence artificielle : ils n’y reconnaissent nulle part de quoi traiter la complexité contextuelle de la signification. C’est pourquoi la sémantique computationnelle leur propose de manipuler les outils algorithmiques de manière cohérente à partir de la sémantique des langues naturelles. Les ingénieurs s’égarent face à la multitude bigarrée, au flou artistique et à l’absence d’interopérabilité conceptuelle des sciences humaines. Remédiant à ce problème, la sémantique computationnelle leur donne prise sur les outils et les concepts foisonnants des insaisissables sciences humaines. En somme, le grand projet de la sémantique computationnelle consiste à construire un pont entre l’ingénierie logicielle et les sciences humaines de telle sorte que ces dernières puissent utiliser à leur service la puissance computationnelle de l’informatique et que celle-ci parvienne à intégrer la finesse herméneutique et la complexité contextuelle des sciences humaines. Mais une intelligence artificielle grande ouverte aux sciences humaines et capable de calculer la complexité du sens ne serait justement plus l’intelligence artificielle que nous connaissons aujourd’hui. Quant à des sciences humaines qui se doteraient d’un métalangage calculable, qui mobiliseraient l’intelligence collective et qui maîtriseraient enfin le médium algorithmique, elles ne ressembleraient plus aux sciences humaines que nous connaissons depuis le XVIIIe siècle : nous aurions franchi le seuil d’une nouvelle épistémè.

Auteur: Lévy Pierre

Info: https://pierrelevyblog.com/2014/10/08/intelligence-artificielle-et-sciences-humaines/

[ mathématification idiomatique ]