rationnel

Les émotions sont enchevêtrées dans les réseaux neuronaux de la raison.

Auteur: Damasio Antonio R.

Info:

[ irrationnel ] [ intrication ] [ émoi ]

intelligence artificielle

Il se pourrait que les grands réseaux neuronaux d'aujourd'hui soient légèrement conscients. 

Auteur: Sutskever Ilya

Info: sur twitter, 10 févr. 2022

[ objectivité web ]

statistiques

Les nouvelles méthodes semblent toujours meilleures que les anciennes. Les réseaux neuronaux sont meilleurs que la régression logistique binomiale, les machines à vecteurs de support (SVM)* sont meilleures que les réseaux neuronaux, etc.

Auteur: Efron Bradley

Info: *Ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Ils sont une généralisation des classifieurs linéaires.

[ informatique ] [ progrès ] [ intelligence artificielle ] [ intrication ]

intrications

Les réseaux continus de circuits neuronaux accomplissent leurs fonctions en utilisant de multiples stratégies déterminées indépendamment les unes des autres. Le cerveau se prête bien à la complexité du monde, mais mal à une cartographie claire.

Auteur: Eagleman David

Info:

[ interpénétrations ]

intelligence artificielle

Il faut bien comprendre que lorsqu'on utilise un transformer on ne manipule plus des mots, on manipule en réalité des vecteurs mathématiques qui sont des représentations, émergées d'un espace gigantesque (de l'ordre d'un trillons de tokens*),  du sens de ces mots.

Auteur: Roux Claude

Info: *mots, mais aussi de "bouts de mots", en général leurs radicaux

[ traitement automatique du langage ] [ réseaux neuronaux ] [ non linéarité ] [ mise en relation non séquentielle ] [ sémantique ]

inventivité

Les processus neuronaux qui sous-tendent ce que nous appelons la créativité n'ont rien à voir avec la rationalité. En d'autres termes, si nous examinons comment le cerveau génère la créativité, nous verrons qu'il ne s'agit pas du tout d'un processus rationnel ; la créativité ne naît pas du raisonnement.

Auteur: Llinas Rodolfo

Info:

[ imagination ] [ désorganisation ]

biologie

Nous ne sommes rien d'autre que le produit de milliards d'années de croisements et d'assemblages moléculaires pilotés par sélection naturelle ; ensemble d'autoroutes fluidiques, marées chimiques mélangées qui se meuvent en voies enchevêtrées parmi des milliards de cellules dansantes qui développent parallèlement des billions de conversations synaptiques au sein du titanesque tissu de circuits d'un nano-monde qui fait tourner ensemble des milliers d'algorithmes pas même rêvés par la science moderne. Et tous ces programmes neuronaux donnent naissance à nos prises de décisions, nos amours, désirs, craintes et aspirations. Un meilleur recul sur tout ceci pourrait se révéler expérience numineuse bien supérieure à que tout ce qui a été proposé par les textes sacrés.

Auteur: Eagleman David

Info: www.goodreads.com

[ émerveillement ] [ hyper-complexité ] [ mammifère ]

esprit

C’est la grande et profonde question de la nature et du mécanisme de la conscience qui se trouve derrière la notion d’âme. Pour l’instant, la notion de conscience est guère moins floue que celle d’âme, mais au moins, chaque être qui en est doué est capable d’en expérimenter l’existence et la science commence à comprendre les mécanismes neuronaux qui conduisent à son apparition ou à sa manifestation. Mais, bien sûr, elle est encore loin d’en connaître la nature.

Pourtant, tant qu’on ne pourra pas éclaircir vraiment cette question, les grands débats éthiques actuels comme ceux relatifs aux problèmes posés par les techniques de la biologie actuelle, versions modernes du débat relatif à l’âme des Indiens, seront vains. Et, faute de connaissance réelle, religions et philosophies ne seront d’aucun secours dans ce domaine.

Auteur: Santarini Gérard

Info: Extrait de "Croire ou savoir ? Petites graines de réflexion pour un monde meilleur", Librinova, 2019

[ neurosciences ] [ biotechnologies ] [ incarnation ] [ comprendre ]

aptitudes humaines

Notre cerveau n'est donc pas simplement soumis passivement aux entrées sensorielles. Dès le départ, il possède déjà un ensemble d'hypothèses abstraites, une sagesse accumulée qui a émergé au fil de l'évolution darwinienne et qu'il projette désormais sur le monde extérieur. Tous les scientifiques ne sont pas d'accord avec cette idée, mais je considère qu'il s'agit d'un point central : la philosophie empiriste naïve qui sous-tend de nombreux réseaux neuronaux artificiels actuels est erronée. Il n'est tout simplement pas vrai que nous naissons avec des circuits complètement désorganisés et dépourvus de toute connaissance, qui reçoivent ensuite l'empreinte de leur environnement. L'apprentissage, chez l'homme et la machine, part toujours d'un ensemble d'hypothèses a priori, qui sont projetées sur les données entrantes, et parmi lesquelles le système sélectionne celles qui sont les mieux adaptées à l'environnement actuel. Comme le dit Jean-Pierre Changeux dans son livre à succès Neuronal Man (1985), Apprendre c'est éliminer.

Auteur: Dehaene Stanislas

Info: How We Learn: Why Brains Learn Better Than Any Machine... for Now

[ prédispositions biologiques ] [ atavismes ]

web sémantique

Comment penser à l'apprentissage non supervisé ? Comment en tirer profit ? Une fois que notre compréhension s'améliorera et que l'apprentissage non supervisé progressera, c'est là que nous acquerrons de nouvelles idées et que nous verrons une explosion totalement inimaginable de nouvelles applications. (...)  

Mais je suis incapable de formuler ce que nous attendons de l'apprentissage non supervisé. On veut quelque chose ; on veut que le modèle comprenne... peu importe ce que cela signifie. (...)

Il existe un argument convaincant comme quoi les grands réseaux neuronaux profonds devraient être capables de représenter de très bonnes solutions aux problèmes de perception. Voilà pourquoi : les neurones humains sont lents, et pourtant les humains peuvent résoudre des problèmes de perception extrêmement rapidement et avec précision. Si l'homme peut résoudre des problèmes utiles en une fraction de seconde, il ne devrait avoir besoin que d'un très petit nombre d'étapes massivement parallèles pour résoudre des problèmes tels que la vision et la reconnaissance vocale.

Auteur: Sutskever Ilya

Info: Rapporté par David Beyer in, The Future of Machine Intelligence 2016

[ traitement automatique du langage ]