moi

La partie rationnelle de notre cerveau savait que les accidents sont des accidents et qu’ils ne démontrent que le néant absurde de tout ce qui est, pourtant nous voulons plaquer des grilles de lecture sur ce qui nous entoure, nous entrecroisons des lignes vectorisées qui reviennent toujours à nous, au point de départ, en tout cas au point d’appui d’Archimède qui permet de hisser ce monde lourd, confus, encombré, jusqu’à une forme schématique que nous pouvons traiter.

Auteur: Updike John

Info:

[ point central ] [ ego focale ] [ sens ] [ justifications ] [ limitation solipsiste ] [ hasard ]

homme-machine

En terme de classification intriquée FLP peut être appréhendé comme un système subjectif souple, au sens où la personne qui insère l'extrait appréhende chaque terme-formule comme un "quasi esprit", autrement dit une sorte d'univers-carrefour sémantique. 

Alors que dans un classement par Intelligence Artificielle, tout autant entremêlé, chaque mot-expression se retrouve vectorisé, transformé en une sorte d'être mathématique. Entité qui, avec l'affinement apporté par la force brute du traitement statistiques des métadonnées, limite les possibilités d'erreurs, de malentendus... dont beaucoup furent, et sont encore, à la source de grandes découvertes humaines.

Auteur: Mg

Info: 29 oct. 2022

[ lexicologie ] [ citation s'appliquant à ce logiciel ] [ taxinomie linguistique ] [ sérendipité ]

sémantique automatique

Les sceptiques n’en peuvent mais.

L’intelligence artificielle des textes, dont la réalisation la plus connue est chat GPT, a envahi avec succès nos vies et nos laboratoires.

Cependant, la machine n’a ni intelligence ni éthique. Les avatextes qu’elle produit ne sont pas fondés sur un prédicat de vérité et ne sauraient se revendiquer ni du bien, ni du beau, ni du mal. De plus, en l’absence d’intention de la machine, autre que la stochastique, le lecteur ne saurait engager un parcours interprétatif classique sur les contrefaçons textuelles générées ; et non créés. 

Nos questionnements portent sur la compréhension du mode de fonctionnement des IA, condition pour évaluer les plus-values heuristiques que les traitement deep learning peuvent avoir dans l’analyse des corpus textuels : l’interprétabilité/explicabilité des modèles est la question essentielle et préalable à tout usage scientifique (vs. commercial) de l'IA. En d’autres termes, l’IA, plus que tout autre traitement automatique, " suppose une herméneutique des sorties logicielles " (F. Rastier, La mesure et le grain, Champion, 2011 : 43).  

Nous plaiderons que les modèles convolutionnels (CNN) ont le pouvoir de rendre compte de l'axe syntagmatique, c'est-à-dire qu'ils exhibent les combinaisons saillantes sur la chaine des textes. Tandis que les modèles transformers ont le pouvoir de rendre compte de l’axe paradigmatique, c’est-à-dire qu’ils identifient les sélections ou les " rapports associatifs " (Le Cours, Chapitre V, pp. 170-175 de l'éd 1972) des textes en corpus. Dans les deux cas, et de manière fermement complémentaire, c’est à un effort de co(n)textualisation que nous appelons – le mot en relation syntagmatique avec son co-texte immédiat, le mot en association avec ses coreligionnaires du paradigme en mémoire ou en corpus – pour une sémantique non pas formelle mais une sémantique de corpus.

Auteur: Mayaffre Damon

Info: Descriptions idiolectales et Intelligence artificielle. Que nous dit le deep learning sur les textes ? Résumé introductif de son intervention

[ homme-machine ] [ onomasiologie mécanique ] [ signifiants vectorisés ] [ pensée hors-sol ] [ ouverture ] [ méta-contextualisation ] [ interrogation ]