Thomas Douillard a écrit 9019 commentaires

Bonne vidéo, documentée et divertissante, qui détaille un peu la réalité biologique. TLDR : la réalité biologique, c’est toujours ultra compliqué et tout plein de variation, c’est vrai dans tout le vivant y compris chez l’homme et pour le sexe. Les exceptions sont en un sens la règle.

C’est tellement commun que des gens ont écris des bouquins sur les difficultés cognitives liées à la surabondances des choix : Surabondance_des_choix . Il y a des stratégies bien sûr, genre ne pas tenter d’obtenir "le meilleur" tout le temps, faire un choix peut être sous optimal mais qui convient.

Mais peut être que rejeter le problème sur l’utilisateur quand c’est un problème qui concerne tout le monde c’est pas spécialement utile.

Je n'explique pas aux gens ce qu'ils doivent ressentir. Je fais justement la distinction entre ce que tu as dans tes cellules et ce que tu ressens. Relis bien ce que j'ai écrit.

Relis bien mon commentaire parce que j’essaye d’expliquer que ce n’est pas "ce que tu as dans les cellules", c’est "ce que tu peux observer de ce que tu as dans les cellules", et que c’est réductionnistes de croire que ce que ce que tu as dans tes cellules ou dans ton corps se réduit à ce qui est observable. Un chromosome, c’est plein de gènes, deux mêmes chromosomes chez deux personnes différentes c’est pas les mêmes gènes, c’est pas les mêmes gènes exprimés, et caetera.

La forme des chromosomes dit peu de l’expression des gènes sur ces chromosomes. Et la biologie réserves parfois quelques surprises, https://fr.wikipedia.org/wiki/Syndrome_du_m%C3%A2le_XX par exemple, ou encore la disparition programmée du chromosome Y chez les mammifères, avec des espèces ou c’est déjà arrivé [https://www.sciencesetavenir.fr/archeo-paleo/evolution/evolution-le-chromosome-masculin-en-voie-de-disparition_170989 sans pour autant que les mâles aient disparus].

En bref, il se passe des trucs compliqués qu’on comprend pas forcément, peut-être des combinaisons d’expression des gènes complexes et pas "cohérentes" entre ce que tu peux observer et d’autres choses qui ne sont pas visibles dans la biologie ? Il me parait donc dangereux de faire du réductionnisme un peu bas du front qui masque probablement tout une partie de la réalité biologique pour expliquer aux gens ce qu’ils devraient ressentir. Tu crois que la nature en a quelque chose à faire de ta combinaison de chromosome ? Non, elle s’en fout. T’en as quelque chose à foutre que quelqu’un veuille changer de sexe ? Si la personne est prête à se bouffer des traitements à vie et à subir des opération un poil lourdes et les conséquences qui vont avec en surveillant ses niveaux d’hormones, elle est probablement motivée.

Il y a toujours moyen de tenter de leur refiler https://scratch.mit.edu/ scratch ou des variantes comme https://www.supercodingball.com/ c’est adapté pour coder avec glisser / déplacer.

Mais a à beau être ludique, pas certain que ça les fasse rêver. Pour ceux qui aiment les jeux vidéos par exemple il y a une marge entre avoir ça dans les doigts et penser coder leur jeu préféré. Il y a potentiellement comme un gouffre.

Avec des combinaisons de preuves automatique sur le code généré ça va commencer à être très intéressant https://twitter.com/johnterickson/status/1665773713353216000 (si il est capable de générer des tests, il va pouvoir générer des specs aussi)

Seuls les complotistes ont leur réponse avant même que la question soit posée.

Ils se reconnaissent parce qu’ils ont un index beaucoup plus long que le notre.

(bon, c’est pas forcément un bon exemple parce que modéliser un jeu à deux joueurs par une simple formule SAT c’est peut être généralement pas possible, mais on peut modéliser des sous problèmes)

On peut modéliser le jeu d'échecs par une formule sat. Il y a pas besoin d'ia pour résoudre satw par conséquent il y p pas besoin d'ia pour jouer aux échecs.

Encore une fois recherche opérationnelle ou simplement les algo de résolution de problème NP-complet. aptitude n'a pas besoin d'IA pour résoudre un SAT-3.

Les problèmes de dépendances ne sont pas forcément les problèmes les plus compliqués qu’on puisse générer avec SAT donc ils ne nécessitent pas forcément de mettre en œuvre les algorithmes les plus malins pour résoudre les formules. Faudrait mettre aptitude sur les problèmes de https://satcompetition.github.io/2023/ pour voir comment il s’en sort ! Dans mon souvenir son solveur s’en sortait pas bien déjà dans certains cas de résolution de dépendance dans le temps. L’opposition avec la recherche opérationnelle, je dirai que ça a pas spécialement de sens vu qu’il n’y a aucun obstacle a utiliser des méthodes d’IA en RO. Il faut chercher la définition ailleurs.

Un des trucs que perso j’utiliserai pour caractériser une IA, c’est qu’elle a besoin de mémoire pour se faire "sa propre" représentation du problème, non établie à l’avance. Par exemple un robot qui doit agir dans un environnement peut avoir à se fabriquer un plan interne de cet environnement, un modèle, il a besoin de mémoire pour ça. Ensuite si on lui fait effectuer un parcours dans cet environnement il pourra l’utiliser pour planifier ce parcours, et prévoir des éventuelles difficultés le cas échéant …

Une IA doit être capable de résoudre un problème qu’on peut considérer comme non trivial sans avoir été spécifiquement conçue pour résoudre ce problème.

Par extension, vu qu’on peut exprimer n’importe quel problème NP-complet sous la forme de SAT, mais qu’il n’est pas évident qu’un algorithme générique de SAT soit bon pour résoudre les instances spécifiques générées pour résoudre un autre problème, un solveur SAT "intelligent" devrait être capable d’exploiter la structure spécifique générée par ce problème sans qu’on la lui ait expliqué ou conçu pour. Donc, plus que "générer un algorithme"

On ne veut pas détailler l'algorithme donc on tente de le générer.

Ou alors c’est trop pénible de détailler l’algorithme donc on tente de généraliser en en concevant un qui permettra de résoudre ce problème et aussi une vaste classe de problème similaires au lieu de juste "reconnaître super bien une vache". Après oui, il faut que le résultat soit "opérationnel", en ce sens on peut parler d’algorithme. Ton histoire me fait un peu penser à l’extraction de programme en preuve automatique de théorème : https://www.fing.edu.uy/~amiquel/publis/hdr.pdf une fois qu’on a démontré un théorème on peut, mais c’est pas nécessairement obligé je crois, ça dépend des système de preuve (il faut que ce soit "constructif", en extraire un programme qui pourrait résoudre des problèmes correspondant au théorème. Mais je suis pas certain que dans le cas général de l’IA, ce soit vraiment nécessaire d’extraire un algorithme spécifique de la procédure de résolution. Notamment parce qu’en imaginant un processus évolutif ce soit potentiellement plus efficace d’être dynamique et de suivre un certain algorithme dans certains cas, genre au début de procédure, mais de réagir à certains autre moment ou cet "algorithme" montre son inefficacité et de faire évoluer la procédure vers autre chose.

Un algorithme est la modélisation d'un calcul. Un programme est un fichier exécutable qui lorsqu'on le lance effectue un calcul. Il peut avoir été modélisé via un algorithme ou être généré généralement par un autre programme.

Ça fonctionne pas comme définition, je pense. Le modèle appris n’est pas un fichier exécutable, c’est des données pour un programme exécutable.

Les IA sont simplement des programmes où au lieu de décrire de manière plus ou moins impérative l'algorithme définissant son comportement, on a utilisé une technique se basant sur une phase d'apprentissage et il extrapole les cas qu'il n'a pas déjà rencontré.

Donc une régression linéaire qu’on extrapole est une IA :)

Je pense qu’il faut plus se concentrer sur la définition du problème. Pour qu’il y ait IA il faut que le problème soit difficile à résoudre, par exemple parce qu’il y a un espace de recherche très grand qu’il est impossible d’explorer en entier exhaustivement (exemple, les échecs ou le go, qui ne sont pas des problèmes mathématiquement résolus) ou alors comme dans le cas de la résolution d’image, ou du traitement automatique de langue qui soient compliqués ne serait-ce que parce que le problème est difficile à formaliser. Il y a un espace gigantesque, l’espace des images ou l’espace des textes avec du sens, auquel il faut "donner du sens" d’une manière ou d’une autre.

Une IA est un programme qui arrive à se dépatouiller et à produire des résultats exploitables dans ce vaste espace dans un grand nombre de cas.

Dans le cas des maths, par exemple, on peut potentiellement qualifier d’IA un programme qui arrive à se dépatouiller avec à la fois la résolution d’équation, la planification, ou à partir de la description mathématique du jeu d’échec il arrive à y jouer, ou à résoudre des problèmes pour lesquels il a pas été conçu.

Tu l’as déjà dit. Des gens ont répondus avec des arguments. Tu n’as pas répondu sur le fond. Tu ressors l’argument tel quel. Bravo si tu souhaites faire exploser le nombre de commentaires, ça t’a valu un commentaire de plus.

C’est toi qui semble vouloir répandre la vérité la vraie. Il est donc important de donner confiance dans le fait que la chaîne que suit les informations est fiable et pas pleine de courants d’airs qui viennent de nulle part ou de menteurs patentés.

Appliques tu un protocole d’évaluation qui permet d’éviter les doubles standards, genre passer à une des sources d’information exactement la chose que tu considérerais comme rédhibitoire pour l’autre ?

Genre "je pardonne pas au Monde d’avoir dit une connerie un jour" versus "oui, il y a pleins de conneries sur France Soir, mais, tu vois, je les aime bien".

Tu n'expliques pas la différence que tu fais entre programme et algorithme :) On peut pourtant poser une équation si on reste sur des définitions vagues.

L'apprentissage en ligne / hors ligneC'est plus une limite pratique, l'apprentissage est plus coûteux que le calcul donc ona une phase distincte mais il y a pas d'opposition des principe a faire de l'apprentissage au fil de l'eau en rajoutant des exemples au fils de l'existence du programme. Et aussi parce que pour que ça marche il faut pleins de données donc si on faisait ça uniquement en ligne on aurait jamais de bons résultats parce que pas assez d'exemples, il faut au minimum un pré apprentissage important.

Il y a aussi des algos qui font de l'apprentissage tout a fait en même temps que la résolution du programme, comme les algos pour SAT, le problème de savoir s'il y a des valeurs aux variables qui rendent une formule booléenne vraie. Les algos sats qui fonctionnent diablement bien font du :en:conflict-driven clause learning, qu'on peut voir comme l'apprentissage de structures de la formule à éviter pour une résolution efficace qu'on saurait pas faire à priori, qu'il s'agit d'ajouter et supprimer intelligemment parce qu'il y a pas une mémoire infinie pour tout apprendre. Pourtant c'est clairement un algorithme dans tous les sens qu'on peut lui donner. On peut voir la mémoire dediée a l'apprentissage dans ce cas comme un certain nombre de paramètres d'état de l'algo qu'il fait évoluer au fur et à mesure de l'exécution. Est-ce de l'IA ?

Dans le cas de la reconnaissance d'image, on sait a peu près quel type de traitements on veut pouvoir faire, genre de la reconnaissance de bords, extraire les hautes ou les basses fréquences, avoir des trucs invariants pas translation ou par zoom/de zoom dans la mesure du possible mais en réglant les chaînes de traitements à la main on a des résultats que médiocres parce que c'est de l'essai/erreur et que la bande passante des humains est limitée et qu'on est infichus d'imaginer a priori quels sont les critères qui vont marcher suffisamment. Donc on crée un réseau capable de faire tous les calculs pertinents qu'on imagine dans le principe, qui va pouvoir tester pleins de combinaisons de critères pour trier le signal du bruit. On a donc un système qui va tourner les boutons à notre place et qui va explorer cet espace des possibles à grande vitesse avec pour principe "tiens quand on tourne un peu par là ca marche un peu mieux" et pleins d'exemples …

On a un algo. En excluant la phase d'apprentissage il prend deux chose en entrées : un modèle genre réseau de neurones, issu de l'apprentissage, et les données du problème à résoudre à l'instant.

L'algo et le réseau sont connus d'avance, on peut donc assimiler ça à un algorithme. Il faut bien savoir comment utiliser les données du modèle. La clé en ce qui concerne l'apprentissage automatique c'est pas une opposition "il y a un algo ou pas" c'est "il y a pleins de paramètres (un état de l'algo) qui peuvent potentiellement varier au cours de l'exécution.

Un autre aspect est l'aspect "résolution exacte" ou "résolution heuristique". Si c'est un problème de maths genre SAT ou un système d'équations sur des nombres entiers, on peut espérer trouver la solution à tout les coups avec notre programme, même s'il a un état qui lui permet d'avoir une mémoire qui apprends des propriétés mathématiques du problème pour accélérer la résolution … et si le problème est vraiment dur, on peut avoir une méthode approchée comme une valeur à optimiser haute mais qu'on arrive pas à montrer optimale.

A l'inverse si le problème c'est "est-ce qu'il y a une vache sur la photo" c'est plus tellement un problème bien défini mathematiquement, on aura plus des objectifs comme "essayer de minimiser les erreurs en pratique", mais c'est nécessairement "heuristique" et c'est plus en ce sens qu'on peut parler de "pas algorithme" si on prend une définition restrictive d'algorithme : solution qui est complète et exacte sur un problème mathematiquement bien posée.

Bref le tableau est pas évident. IA c'est un terme un peu mouvant historiquement. Aujourd'hui c'est synonyme d'apprentissage, mais dans les jeux on qualifiait d'ia des joueurs artificiels sans apprentissage automatique. Quand on aura des bons systèmes pour démontrer automatiquement des theorèmes, que ce soit par apprentissage ou non (c'est probable qu'il y ait un peu d'heuristiques dedans) on pourra qualifier ça d'ia quoi qu'il arrive.

Tiens si tu peux, par exemple, essayer de faire une explication de texte sur ce que cet édito est supposé raconter : https://www.francesoir.fr/opinions/rechauffement-climatique-geo-ingenierie-va-t-elle-fermer-portes-espace parce que c’est un peu confus.

"On nous a supprimé les CFCs parce que bon soit disant la couche d’ozone mais en fait les Chinois continuent d’en émettre pourtant ça se rebouche et voilà que maintenant paf on nous racontes que le réchauffement climatique paf serait un danger aussi mais ou va-t-on soit disant on s’est foutu de notre gueule" serait un bon résumé … On dirait le tonton raciste qui a trop bu à un repas de famille, toujours pas compris ou c’était supposé aller.

Et l’auteur est … le directeur …

France Soir n’a plus de journalistes. A quelle éthique obéit la publication sur FranceSoir ?

François Lazareff, neveu du fondateur du journal, Pierre Lazareff, s'est déclaré « choqué » du contenu du site : « Quand le traitement d’une information est aussi unilatéral, ce n’est plus du journalisme. »

Certainement pas une éthique pluraliste. Dans le même temps, si tu veux varier tes sources d’informations, tu peux suivre, ben des professionnels de la santé en direct par différents canaux, par exemple qui analysent les publis de Raoult sur Youtube avec des yeux de professionnels. Il y a eu des liens dans les journaux de ces derniers jours. Tu les a visionné ou c’est trop pluraliste pour toi comme source d’information ?

Comment son sélectionnées les informations publiées par FranceSoir ? J’espère que tu en as au moins une vague idée ! Qui, pourquoi, uniquement des passionnés de Vérité qui ne font rien que, euh, quoi d’ailleurs ?

"La Société générale dément avoir perdu 5 milliards d'euros"

Ouf, ça va, on est tranquille avec l’hypocrisie.

Vous comptez lui faire quoi à la meute des enragés quand vous serez au pouvoir ? Non je demande parce que bon, vu comment on est considérés, j’imagine que ce sera pas marrant pour tout le monde.

Bah manifestement oui, tu réponds !

Fuir, tu veux dire après leur avoir jeté un bout de gras depuis le haut du rempart ? Ah oui, quel courage !

Continue sur ta lancée ! Tu semblerai presque avoir un argument, mais ça reste plus qu’allusif. Note : insuffisant.