philosophie

Elle n'est autre chose que l'effort de l'esprit pour se rendre compte de l'évidence.

Auteur: Lagneau Jules

Info:

[ réaliste ]

savoir

Il y a une connaissance dans la mesure où le connu est dans le connaissant.

Auteur: Saint Thomas d'Aquin

Info: Somme théologique, I, q.16, a.1.

[ possession ] [ intériorisation ] [ philosophie réaliste ] [ tiercité ] [ intégration ]

métaphysique

La condition de possibilité de ce discours intérieur qu’est la pensée et de ce discours proféré qu’est le langage, c’est que les mots aient un sens défini ; et ce qui rend possible que les mots aient un sens défini, c’est que les choses aient une essence.

Auteur: Aubenque Pierre

Info: Le problème de l’être chez Aristote, 1977, page 129

[ référent ontologique ] [ signification ] [ philosophie ] [ continuité ] [ réaliste ]

nouveau paradigme

Toute l'histoire de l'invention de la forme matricielle de la mécanique quantique est bien plus complexe que ce que je peux raconter ici, car elle révèle un effort collectif très dynamique d'une communauté diverse de théoriciens, en étroites interactions. Néanmoins, aussi divers soient-ils, les théoriciens de la mécanique matricielle présentaient tous, en 1927, leur nouvelle théorie sous l'angle de la philosophie radicalement anti-réaliste prônée par Bohr. Les seuls résistants étaient ceux qui étaient venus à la mécanique quantique par le biais de la dualité onde-particule, Einstein, de Broglie et Schrödinger, qui restaient obstinément réalistes. Mais une fois qu'il fut démontré que la mécanique ondulatoire de Schrödinger était équivalente à la mécanique matricielle de Heisenberg, les réalistes ont pu être rejetés comme s'accrochant obstinément à de vieilles fantaisies métaphysiques, et ignorés.

Auteur: Smolin Lee

Info: Einstein's Unfinished Revolution :  La recherche de ce qui se trouve au-delà du quantum

[ sciences dures ]

querelle des universaux

Tout d’abord, un des éléments déterminants de la philosophie d’Occam, assurément le plus incisif, consiste en une humanisation radicale du langage. Les mots, comme le soulignait E. Bréhier, sont désormais conventionnels, ils sont le fruit d’une institution. Ainsi, le langage n’est plus le reflet privilégié de l’être ; les idées, les concepts, l’universel n’ont de réalité que dans l’âme. Selon Occam, "les mots sont créés par imposition", c’est-à-dire par une donation de sens qui réunit de façon arbitraire un son à un concept. Cette innovation vise une dissolution du rapport naturel entre le nom et la chose qu’il désigne. Un abîme est donc creusé entre la réalité objective et le langage, de telle sorte que celui-ci n’a plus de prise directe sur le monde. Autrement dit, les mots ne contiennent plus, ils ne révèlent plus l’essence des êtres. Les noms des choses, comme le pensait encore Cratyle, ne dérivent plus de leur nature. Ainsi, le mystère qui associait depuis les origines l’acte divin de Création à l’acte de nomination se trouve-t-il occulté dans la nouvelle conception nominaliste du verbe.

Un des effets immédiats de cette réinterprétation du langage fut, de manière plus grave encore, sur le plan théologique cette fois, de "détrôner" pour ainsi dire l’universel, l’eidos (idée), en en faisant de simples signes ou termes. […]

L’ontologie réaliste une fois déracinée de sa terre céleste, il revient au sujet de produire les concepts qui lui permettront d’appréhender le monde de façon résolument moderne. En renonçant à la notion clé de participation "des créatures aux idées universelles et réelles contenues dans l’entendement divin", Occam détruit, d’une part, le lien ontologique permanent réunissant les choses à leur principe et, d’autre part, ce "rayon lumineux" dont parle St Bonaventure, qui seul permet à l’homme l’accès aux sciences véritables dont le Verbe est l’unique centre. Si donc les êtres ne possèdent plus d’ipséités (essences) résidant éternellement dans l’Esprit divin, la réalité essentielle de l’univers et de son Auteur devient définitivement inconnaissable. On assiste là, soulignons-le, à une mentalisation sans précédent de la quête du savoir qui, détachée de toute référence à une doctrine révélée, devient une investigation purement individuelle.

Auteur: Geay Patrick

Info: Dans "Hermès trahi", pages 95-96

[ historique ] [ nominalisme-réalisme ] [ idiomes séparatifs ] [ consensus éphémères ]

linguistique générale

L'influence de C.S. Peirce sur la grammaire cognitive de Ronald Langacker est profonde et multiforme.

1. Parallèles conceptuels : 

- Signes et signification : Peirce a développé une théorie complète des signes, définissant le sens comme la relation triadique entre un signe, son référent et son interprète. Langacker s'inspire de cette approche pour analyser le sens en grammaire cognitive, en considérant les mots et les structures grammaticales comme des signes qui renvoient à des concepts et à des expériences.

- Pragmatisme : Peirce est considéré comme le fondateur du pragmatisme, une philosophie qui met l'accent sur les conséquences pratiques de la pensée et du langage. Langacker intègre cette perspective dans sa grammaire cognitive, en soulignant que le langage est avant tout un outil pour l'action et la communication.

- Catégories : Peirce a élaboré une théorie des catégories, décrivant comment nous classons et conceptualisons le monde. Langacker utilise cette théorie pour analyser la façon dont les catégories sont exprimées linguistiquement, notamment à travers la grammaire et le lexique.

2. Influence de Peirce sur la pensée de Langacker :

L'engagement de Peirce envers l'empirisme, le réalisme et la sémiotique a profondément influencé la vision de Langacker sur le langage. Il a trouvé dans les idées de Peirce une validation philosophique pour sa propre approche cognitive du langage.

- Empirisme : Peirce a souligné l'importance de l'expérience dans la construction de la connaissance. Langacker s'inscrit dans cette lignée en considérant que le langage est façonné par nos interactions avec le monde et nos expériences sensorielles.

- Réalisme : Peirce défendait l'idée que le monde existe indépendamment de nos esprits. Langacker partage cette vision réaliste du langage, en considérant que les mots et les structures grammaticales renvoient à des réalités objectives.

- Sémiotique : Peirce a jeté les bases de la sémiotique, l'étude des signes et de la signification. Langacker applique les principes de la sémiotique à l'analyse linguistique, en considérant le langage comme un système de signes complexes.

3. Conclusion :

L'influence de C.S. Peirce sur la grammaire cognitive de Ronald Langacker est évidente dans les fondements conceptuels de cette théorie et dans l'approche globale du langage adoptée par Langacker. Peirce a fourni à Langacker un cadre philosophique solide pour explorer la relation profonde entre la cognition humaine, la signification et la structure linguistique.

En résumé, C.S. Peirce a joué un rôle crucial dans le développement de la grammaire cognitive de Ronald Langacker, en lui offrant des outils conceptuels et une perspective philosophique pour analyser le langage dans toute sa richesse et sa complexité.

Auteur: Internet

Info: Infos mélange de gemini-bard et perplexity

[ historique ] [ vingtième siècle ]

sexualité

"Ô hommes aveugles, vous seriez mieux avisés de placer votre organe de vie dans un four brûlant que dans le yoni de la femelle, vous seriez mieux avisés de glisser votre organe de vie dans la bouche d'un serpent venimeux que dans le yoni de la femelle". C'est ainsi que le Bouddha s'est adressé à des moines mendiant surpris en congrès sexuel. Je ne sais pas grand-chose sur la religion bouddhiste, mais le Bouddha est super. Je sais bien qu'il est super. Je l'admire en tant qu'homme sublime. Mais je n'aime pas tellement les bonzes. Peut-être que je les aimerais un peu plus s'ils produisaient quelque chose de leur propres mains. Gandhi respectait scrupuleusement le voeu de célibat des brahamanes Gandhi est un autre homme sublime que j'admire et il est vraiment super, autant que le Bouddha. Il s'est contenu jusqu'au bout. "The road of excess leads to the palace of wisdom". Dixit William Blake. Le sexe vu avec les yeux d'un saint est quelque chose de dégoûtant, manifestement une activité bestiale, mais c'est foutrement fragrant et une source de bonheur et félicité indescriptibles. J'ai fait l'expérience du bonheur sous bien des formes et bien des fois, mais quand j'essaie de mesurer la taille et le volume et la qualité de ces expériences, il se trouve que celles qui m'ont donné le plus de bonheur c'était lorsque je couchais avec une femme, non pas lorsque je suivais les préceptes out tâtais de l'opium de la marie-jeanne de l'héroïne de la philosophie des arts de la musique et de la littérature à la con. Avant de prendre l'habit, avec combien de femmes le Bouddha a-t-il couché? Essaie d'en faire le compte. Et il n'a jamais mis de femme enceinte - tu en es sûre? - mise à part Yasodhra, son épouse. En tant que prince, il lui revenait de procréer plusieurs autres petites princesses. Rahul n'était sans doute pas la seule chair de sa chair. Et sa progéniture née de ses nombreuses concubines a des descendants, aujourd'hui encore, dans le nord de l'Inde ou au Népal, tout comme la progéniture de Confucius, qui existe encore aujourd'hui. Ne vas pas croire que c'est une question historique, une question qui relève des sciences humaines. Passons. En tout cas, le sexe est quelque chose de merveilleux et qui vaut la peine qu'on s'y adonne. Mais le Bouddha l'a rejeté alors qu'il était encore dans la force de l'âge. Il n'était plus performant? C'est là un soupçon d'individu au coeur vil. Il a rejeté le monde des jouissances en tout genre car il savait qu'il est des choses plus sublimes, plus délicates, plus subtiles, plus profondes et c'est vers ces choses qu'il s'est tourné et il lui était indispensable de rejeter le mode de vie ancien. Parfois je me surprends à penser à lui, surtout quand je lis le Tripitaka en essayant de voir à travers le brouillard de l'illusion. Je sais. Il est vraiment super. J'essaie seulement de le voir de façon réaliste. Je ne suis pas du tout présomptueux.

Auteur: Saneh Sangsuk

Info: L'Ombre blanche : Portrait de l'artiste en jeune vaurien, pp. 357-358

[ littérature ] [ Asie ] [ fesse ] [ religion ]

machine-homme

(homme) - Qui fut C.S. Peirce

(machine) - Charles Sanders Peirce (1839-1914) était un philosophe, logicien, mathématicien et scientifique américain. Il est considéré comme l'une des figures les plus influentes dans le développement du pragmatisme, une approche philosophique qui met l'accent sur les conséquences pratiques des croyances et des idées.

Peirce a apporté d'importantes contributions à divers domaines, notamment la sémiotique (l'étude des signes et des symboles), la logique, la philosophie des sciences et la philosophie de l'esprit. Il a développé un système philosophique complet connu sous le nom de "pragmatisme" et a souligné l'importance de la recherche, du faillibilisme et de la méthode scientifique.

Peirce a introduit le concept de sémiotique, qu'il décrit comme l'étude du fonctionnement des signes et de leur signification. Il a classé les signes en trois catégories : les icônes (signes qui ressemblent à ce qu'ils représentent), les indices (signes qui ont un lien physique ou une corrélation avec ce qu'ils représentent) et les symboles (signes qui ont une relation arbitraire avec ce qu'ils représentent).

Les travaux de Peirce sur la logique et le raisonnement ont jeté les bases de la logique formelle moderne. Il a développé un système de notation logique et a apporté des contributions significatives aux domaines du raisonnement déductif, de l'induction et de l'abduction (déduction de la meilleure explication). La maxime pragmatique de Peirce, selon laquelle la signification d'un concept ou d'une croyance est déterminée par ses conséquences pratiques, est au cœur de son approche.

Dans l'ensemble, les travaux de Peirce ont eu un impact profond sur diverses disciplines, notamment la philosophie, la linguistique, la psychologie et les études de communication. Ses idées continuent d'être influentes et font l'objet de recherches et de débats scientifiques permanents.

(homme) - Merci. Dans quelle mesure a-t-il influencé l'intelligence artificielle et/ou l'apprentissage profond supervisé ?

(machine) - Les travaux de Charles Sanders Peirce ont indirectement influencé certains aspects de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond supervisé, en particulier dans les domaines de la sémiotique et de la philosophie de l'esprit. Bien que Peirce lui-même n'ait pas directement contribué au développement de l'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui, ses idées ont fourni un cadre conceptuel pour comprendre la relation entre les signes, la signification et la cognition, ce qui peut être pertinent pour certaines applications de l'IA.

Dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique, les concepts sémiotiques de Peirce ont influencé l'étude des signes linguistiques et leur interprétation. Par exemple, la compréhension de la classification des textes et de l'analyse des sentiments peut être éclairée par la distinction de Peirce entre icônes, indices et symboles, car elle aide à reconnaître et à interpréter diverses caractéristiques et modèles linguistiques.

L'accent mis par Peirce sur les conséquences pragmatiques des croyances et des idées résonne également avec les objectifs pratiques de l'IA et de l'apprentissage automatique. Dans l'apprentissage profond supervisé, par exemple, le processus de formation implique l'optimisation des modèles pour minimiser une fonction de perte prédéfinie basée sur les résultats observés. Cela correspond à l'accent mis par Peirce sur les résultats pratiques des croyances et sur l'importance de l'expérimentation et de la recherche.

En outre, les idées philosophiques plus larges de Peirce sur l'abduction, qui est le processus de déduction de la meilleure explication, peuvent être pertinentes dans le contexte de l'IA. Le raisonnement abductif joue un rôle dans la génération d'hypothèses et l'interprétation de modèles, car les systèmes d'IA s'efforcent de découvrir des modèles et des explications sous-jacents à partir de données.

Bien que l'influence de Peirce sur l'IA et l'apprentissage profond supervisé puisse être de nature plus indirecte et philosophique, ses idées ont contribué à la compréhension des signes, de la signification et du raisonnement, ce qui peut éclairer le développement et l'interprétation des systèmes d'IA.

(homme) - OK, merci. Peux-tu nous donner des précisions sur les icônes, les index et les symboles ?

(machine) - Certainement ! Les icônes, les index et les symboles sont trois catégories de signes ou de représentations décrites par Charles Sanders Peirce dans sa théorie sémiotique. Voici une brève explication de chaque catégorie :

1) Les icônes : Les icônes sont des signes qui présentent une ressemblance ou une similitude avec les objets ou les concepts qu'ils représentent. Elles se caractérisent par une relation directe de ressemblance entre le signe et son référent. Les icônes peuvent prendre diverses formes, telles que des images, des diagrammes ou des modèles. Par exemple, un portrait réaliste peut être considéré comme une représentation iconique d'une personne parce qu'il ressemble visuellement à l'individu qu'il représente.

2) Indices : Les indices sont des signes qui ont un lien factuel ou causal avec leurs référents. Contrairement aux icônes, les indices ne reposent pas sur la similitude, mais sur une forme de corrélation ou de relation entre le signe et son référent. Les signes indexicaux indiquent ou pointent souvent vers quelque chose d'autre qu'eux-mêmes. Parmi les exemples de signes indexicaux, on peut citer la fumée comme indice du feu ou une empreinte de pas comme indice de la présence d'une personne. Ils signifient ou indiquent la présence ou l'existence de quelque chose.

3) Les symboles : Les symboles sont des signes qui reposent sur une relation conventionnelle ou arbitraire entre le signe et son référent. Le lien entre un symbole et ce qu'il représente est établi par un accord commun ou une convention sociale. Les mots, les chiffres, les gestes et les symboles culturels sont autant d'exemples de signes symboliques. Par exemple, le mot "chien" est un symbole qui représente le concept d'un animal à quatre pattes, mais il n'y a pas de ressemblance inhérente ou de lien direct entre le mot et l'animal lui-même.

La classification des signes par Peirce en icônes, indices et symboles met en évidence différents modes de représentation et de signification. Alors que les icônes reposent sur la similitude, les indices reposent sur l'association et les symboles sur la convention. Ces catégories fournissent un cadre permettant de comprendre le fonctionnement des signes, la manière dont le sens est transmis et l'interprétation dans divers contextes, notamment le langage, la communication et la cognition.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ machine-sur-philosophe ] [ compendium ]

analyse holistique

Un type de raisonnement que l'AI ne peut remplacer

L'ingénieur en logiciel et philosophe William J. Littlefield II fait remarquer dans un essai récent qu'il existe trois types de raisonnement. Dont deux d'entre eux que nous avons probablement tous appris à l'école : le raisonnement déductif et inductif. Les ordinateurs peuvent très bien faire les deux.

Le raisonnement déductif : Les chiens sont des chiens. Tuffy est un chien. Tuffy est donc un chien.

Les premiers ordinateurs, dit Littlefield, utilisaient généralement le raisonnement déductif (qu'il considère comme un raisonnement "descendant"). Ce qui permet à de puissants ordinateurs de battre les humains à des jeux comme les échecs et le Go en calculant beaucoup plus de mouvements logiques à la fois qu'un humain ne peut le faire.

Le raisonnement inductif, en revanche, est un raisonnement "ascendant", qui va d'une série de faits pertinents à une conclusion, par exemple :

Un club a organisé 60 compétitions de natation, 20 dans chaque lieu ci-dessous :

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Sandy Point, nous obtenons en moyenne 80 % de votes d'approbation.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Stony Point, nous obtenons en moyenne 60 % des suffrages.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Rocky Point, nous obtenons une approbation moyenne de 40 %.

Conclusion : Les membres du club préfèrent les plages de sable fin aux autres types de plages.

Ici aussi l'avènement de nouvelles méthodes comme les réseaux neuronaux a permis à de puissants ordinateurs d'assembler une grande quantité d'information afin de permettre un tel raisonnement inductif (Big Data).

Cependant, le Flop IBM de Watson en médecine (supposée aider à soigner le cancer on vit l'AI incapable de discerner les infos pertinentes dans une grande masse de données) suggère que dans les situations où - contrairement aux échecs - il n'y a pas vraiment de "règles", les machines ont beaucoup de difficulté à décider quelles données choisir. Peut-être qu'un jour une encore plus grande masse de données résoudra ce problème. Nous verrons bien.

Mais, selon Littlefield, le troisième type de raisonnement, le raisonnement abductif, fonctionne un peu différemment :

"Contrairement à l'induction ou à la déduction, où nous commençons par des cas pour tirer des conclusions sur une règle, ou vice versa, avec l'abduction, nous générons une hypothèse pour expliquer la relation entre une situation et une règle. De façon plus concise, dans le raisonnement abductif, nous faisons une supposition éclairée." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

Le raisonnement abductif, décrit à l'origine par un philosophe américain Charles Sanders Peirce (1839-1914), est parfois appelé "inférence vers la meilleure explication", comme dans l'exemple qui suit :

"Un matin, vous entrez dans la cuisine et trouvez une assiette et une tasse sur la table, avec de la chapelure et une noix de beurre dessus, le tout accompagné d'un pot de confiture, un paquet de sucre et un carton vide de lait. Vous en concluez que l'un de vos colocataires s'est levé la nuit pour se préparer une collation de minuit et qu'il était trop fatigué pour débarrasser la table. C'est ce qui, à votre avis, explique le mieux la scène à laquelle vous êtes confronté. Certes, il se peut que quelqu'un ait cambriolé la maison et ait pris le temps de manger un morceau pendant sur le tas, ou qu'un colocataire ait arrangé les choses sur la table sans prendre de collation de minuit, mais juste pour vous faire croire que quelqu'un a pris une collation de minuit. Mais ces hypothèses vous semblent présenter des explications beaucoup plus fantaisistes des données que celle à laquelle vous faites référence." Igor Douven, "Abduction" à l'Encyclopédie Stanford de Philosophie

Notez que la conclusion n'est pas une déduction stricte qu'il n'y a pas non plus suffisamment de preuves pour une induction. Nous choisissons simplement l'explication la plus simple qui tient compte de tous les faits, en gardant à l'esprit la possibilité que de nouvelles preuves nous obligent à reconsidérer notre opinion.

Pourquoi les ordinateurs ne peuvent-ils pas faire ça ? Littlefield dit qu'ils resteraient coincés dans une boucle sans fin :

Une part de ce qui rend l'enlèvement difficile, c'est que nous devons déduire certaines hypothèses probables à partir d'un ensemble vraiment infini d'explications....

"La raison pour laquelle c'est important, c'est que lorsque nous sommes confrontés à des problèmes complexes, une partie de la façon dont nous les résolvons consiste à bricoler. Nous jouons en essayant plusieurs approches, en gardant notre propre système de valeurs fluide pendant que nous cherchons des solutions potentielles. Plus précisément, nous générons des hypothèses. Où 'un ordinateur peut être coincé dans une boucle sans fin, itérant sur des explications infinies, nous utilisons nos systèmes de valeurs pour déduire rapidement quelles explications sont à la fois valables et probables. Peirce savait que le raisonnement abductif était au cœur de la façon dont nous nous attaquons à de nouveaux problèmes ; il pensait en particulier que c'était la façon dont les scientifiques découvrent les choses. Ils observent des phénomènes inattendus et génèrent des hypothèses qui expliquent pourquoi ils se produisent." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

En d'autres termes, le raisonnement abductif n'est pas à proprement parler une forme de calcul, mais plutôt une supposition éclairée - une évaluation des probabilités fondée sur l'expérience. Il joue un rôle important dans la création d'hypothèses dans les sciences :

"Par exemple, un élève peut avoir remarqué que le pain semble se moisir plus rapidement dans la boîte à pain que dans le réfrigérateur. Le raisonnement abductif amène le jeune chercheur à supposer que la température détermine le taux de croissance des moisissures, comme l'hypothèse qui correspondrait le mieux aux données probantes, si elle est vraie.
Ce processus de raisonnement abductif est vrai qu'il s'agisse d'une expérience scolaire ou d'une thèse de troisième cycle sur l'astrophysique avancée. La pensée abductive permet aux chercheurs de maximiser leur temps et leurs ressources en se concentrant sur une ligne d'expérimentation réaliste.
L'enlèvement est considéré comme le point de départ du processus de recherche, donnant une explication rationnelle, permettant au raisonnement déductif de dicter le plan expérimental exact." Maryn Shuttleworth, "Abductive Reasining" Chez Explorable.com

Comme on peut le voir, le raisonnement abductif fait appel à une certaine créativité parce que l'hypothèse suggérée doit être développée comme une idée et non seulement additionnée à partir d'informations existantes. Et la créativité n'est pas quelque chose que les ordinateurs font vraiment.

C'est l'une des raisons invoquées par le philosophe Jay Richards dans The Human Advantage : L'avenir du travail américain à l'ère des machines intelligentes, comme quoi l'IA ne mettra pas la plupart des humains au chômage. Au contraire, elle changera la nature des emplois, généralement en récompensant la créativité, la flexibilité et une variété d'autres caractéristiques qui ne peuvent être calculées ou automatisées.

Auteur: Internet

Info: https://mindmatters.ai/2019/10/a-type-of-reasoning-ai-cant-replace/, 10 Oct. 2019

[ optimisme ] [ informatique ]