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Transhumanisme & pâturages


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Construire un cerveau identique fonctionnellement au notre, tous les parents du monde l'on fait sans rien avoir compris au cerveau. Mettre ça in-silicio a beaucoup d'intérêt mais la révolution de l'IA c'est surtout de faire une intelligence différente de la notre comme le marteau est différent de notre poing. Idem pour la conscience, je rêve de discuter avec une IA mais si je veux une discussion d'être humain, je discuterais avec un humain. Et qu'une intelligence limitée telle que la nôtre soit capable de comprendre parfaitement une intelligence/consciente de nature différente et probablement supérieure en bien des points, c'est très peu probable.

La nature n'a pas eu besoin de comprendre notre cerveau pour le fabriquer, nos ancêtre fabriquait des bateaux hydrodynamique sans rien savoir de la molécule H2O ou la mécanique des fluides. La puissance du hasard, des essais-erreurs et de la copie bête et méchante dépasse bien souvent celle du formalisme explicatif ou prédictif. A la limite pourrions nous comprendre ce genre d'IA à posteriori mais nous serrions alors probablement déjà capable de modifier le hardware humain ou de se transférer in-silicio (si le silicium n'est pas remplacé d'ici là par... le carbone ou une biotechnologie par exemple!).

Voila

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Il y a une différence de taille entre la nature qui "construit" le cerveau ou les humains qui "construisent" la société et des humains qui construisent un cerveau. Dans le second cas il y a une volonté qui vise un objectif.

Or donc je disais que pour arriver à quelque-chose qui s'apparente au niveau fonctionnel à un cerveau humain, on a besoin de poser des hypothèses sur ce que fait ledit cerveau et comment il le fait.

C'est d'ailleurs précisément des réflexions de ce genre qui ont permis de formaliser la logique et de "l'incarner" à l'aube de l'informatique. Les recherches sur la cognition naturelle et artificielle ont toujours été dépendantes l'une de l'autre.

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Il y a une différence de taille entre la nature qui "construit" le cerveau ou les humains qui "construisent" la société et des humains qui construisent un cerveau. Dans le second cas il y a une volonté qui vise un objectif.

Cro-Magnon n'y comprenait rien au feu ou aux matériaux qu'il employait. Et savoir construire quelque chose est parfois un préalable nécessaire à sa compréhension, malgré la volonté et l'objectif.

 

Or donc je disais que pour arriver à quelque-chose qui s'apparente au niveau fonctionnel à un cerveau humain, on a besoin de poser des hypothèses sur ce que fait ledit cerveau et comment il le fait.

Dans un système chaotique, les hypothèses n'expliquent que partiellement le phénomène. Comprendre le neurone n'est pas comprendre le cerveau et comprendre le cerveau n'est pas comprendre l'intelligence (qui peut peut-être apparaitre dans quelque chose de nature différente qu'un cerveau).

 

C'est d'ailleurs précisément des réflexions de ce genre qui ont permis de formaliser la logique et de "l'incarner" à l'aube de l'informatique. Les recherches sur la cognition naturelle et artificielle ont toujours été dépendantes l'une de l'autre.

Bien entendu. En fait, c'est plutôt une question de stratégie : étudier formellement la seule forme d'intelligence connue et tenter de l'approximer VS multiplier les modèles qui s'en inspire plus ou moins en espérant qu'un jour l'un d'entre eux ait un comportement intéressant (et là on peut tomber sur des formes d'intelligences qu'on ne soupçonne pas). Pour connaitre quelques trucs dont sont capables des réseaux de neurones assez simples, je peux t'assurer que le résultat est souvent inattendu et inexplicable a priori. Seule l'étude a posteriori du fonctionnement détaillé du bordel nous en apprends plus.
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C'est d'ailleurs précisément des réflexions de ce genre qui ont permis de formaliser la logique et de "l'incarner" à l'aube de l'informatique. Les recherches sur la cognition naturelle et artificielle ont toujours été dépendantes l'une de l'autre.

Ben justement non, en tous cas pas dans les 2 sens.

Il y a une littérature très abondante (et ancienne) sur la cognition naturelle ... constituée à 95% d'élucubrations d'autant plus farfelues que justement on n'implémentait jamais ces élucubrations.

Les 1° réalisations artificielles pratiques sont pour l'essentiel le fait d'informaticiens pur jus (qui ont laissé de coté toute la littérature théorique (largement bidon et invalidée)) et qui n'ont jamais prétendu chercher à modéliser le cerveau humain dans ses détails.

eg les "neurones" utilisés dans les réseaux neuronaux n'ont qu'une ressemblance grossière avec des neurones réels. ça fait rire les biologistes. (Pour autant, il y a foultitude de résultats intéressants).

 

Comme pour plein de trucs, si on attend d'avoir pigé pour se mettre à imiter ... on y serait encore.

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Ben justement non, en tous cas pas dans les 2 sens.

 

Sur ce point tu as plutôt raison, mais ça ne fait pas longtemps non plus qu'on ne considère plus la logique propositionnelle comme une "idéalisation acceptable" ou une norme du raisonnement humain. Cette opposition est philosophiquement valide, mais historiquement c'est un peu une reconstruction.

 

Il y a une littérature très abondante (et ancienne) sur la cognition naturelle ... constituée à 95% d'élucubrations d'autant plus farfelues que justement on n'implémentait jamais ces élucubrations.

 

Tu veux dire en logique? Il se trouve que la modélisation logique d'agents à rationalité (humaine) limitée c'est exactement mon boulot. Je ne suis pas d'accord sur l'inimplémentabilité, il suffit juste d'avoir des idées d'applications à développer. Dans le domaine de l'ergonomie (disons de l'IA d'interaction) ou de l'éducation je suis persuadé que ça peut être utile. Et plus généralement ça peut servir de frame axiomatique à la psychologie du raisonnement qui pour l'instant est un sacré bazar et reste dans tous les cas très primitive sur le plan formel, bien plus que la théorie de la décision par exemple.

 

Les 1° réalisations artificielles pratiques sont pour l'essentiel le fait d'informaticiens pur jus (qui ont laissé de coté toute la littérature théorique (largement bidon et invalidée)) et qui n'ont jamais prétendu chercher à modéliser le cerveau humain dans ses détails.

 

A quels auteurs tu penses par exemple ?

 

Evidemment, malgré mon biais à défendre mon morceau, je dois reconnaître que ni l'IA symbolique, ni le projet de modélisation anthropomorphique ne sont à la mode en ce moment. En ce qui concerne le projet anthropomorphique, je suppose que c'est pour deux raisons : 1) parce que les priorités sont ailleurs, dans la complémentation et l'augmentation des capacités humaines (les systèmes experts typiquement, le TAL, le traitement de bases de données). 2) parce que les paradigmes bottom-up sont dominants (apprentissage bayésien par exemple).

 

Mais en ce qui concerne la modélisation logique, il me semble que ce qui se passe en ce moment c'est que l'attention est sur les méthodes quantitatives et pas vraiment sur les méthodes formelles, mais celles qui restent indispensables et à la base de toute modélisation. C'est plutôt que certains paradigmes sont actuellement poursuivis, et que la recherche au niveau plus fondamental s'éteint un peu.

 

eg les "neurones" utilisés dans les réseaux neuronaux n'ont qu'une ressemblance grossière avec des neurones réels. ça fait rire les biologistes. (Pour autant, il y a foultitude de résultats intéressants).

 

C'est vrai, mais je pense qu'on peut avoir deux approches des réseaux connexionnistes (je préfère pas dire "neuronaux" parce qu'à l'évidence tout le monde ne pense pas que ça représente vraiment des neurones) : tu as des projets comme le Blue Brain dont l'idée est simple : si on comprend le mécanisme de base de neurone et qu'on le modélise, on devrait pouvoir modéliser des propriétés "émergentes" presque involontairement. Les gens qui pensent ça on donc intérêt à essayer de raffiner leurs modèles de neurones. Mais si tu vois juste les réseaux connexionnistes comme une hypothèse de travail, comme une sorte de source d'inspiration ça peut trouver des applications autres que la modélisation du cerveau.

 

 

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Note d'ailleurs qu'il y a une grande différence entre la modélisation psychologique et la modélisation du cerveau. Dans le premier cas on a des raisons de préférer les approches symboliques aux approches symboliques aux approches bottom-up. Par exemple parce qu'on conçoit les capacités cognitives de prime abord comme un ensemble de fonctions distinctes (on dit parfois des "modules"), et que ce type de modélisation est plus léger d'un point de vue computationnel que son équivalent bottom-up.

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Cro-Magnon n'y comprenait rien au feu ou aux matériaux qu'il employait. Et savoir construire quelque chose est parfois un préalable nécessaire à sa compréhension, malgré la volonté et l'objectif.

Le feu ça tombe du ciel et ça pousse sur les arbres, littéralement. C'est pas exactement un truc qu'on construit.

Dans un système chaotique, les hypothèses n'expliquent que partiellement le phénomène. Comprendre le neurone n'est pas comprendre le cerveau et comprendre le cerveau n'est pas comprendre l'intelligence (qui peut peut-être apparaitre dans quelque chose de nature différente qu'un cerveau).

Bien sûr, qui dit le contraire ? J'ai parlé de comprendre des principes fondamentaux, pas de tout connaître dans les moindres détails (ce qui est impossible) avant de faire quoi que ce soit.

 

En fait, c'est plutôt une question de stratégie : étudier formellement la seule forme d'intelligence connue et tenter de l'approximer VS multiplier les modèles qui s'en inspire plus ou moins en espérant qu'un jour l'un d'entre eux ait un comportement intéressant (et là on peut tomber sur des formes d'intelligences qu'on ne soupçonne pas).

Tout est là : "qui s'en inspire plus ou moins". Je dis que les deux stratégies sont en fait la même parce que le fonctionnement des modèles donne des informations indispensables à la compréhension de l'intelligence humaine et vice versa.

 

Les 1° réalisations artificielles pratiques sont pour l'essentiel le fait d'informaticiens pur jus.

Et qui étaient ces premiers informaticiens si ce n'est des logiciens (mathématiciens/philosophes de l'esprit) recyclés ?

qui n'ont jamais prétendu chercher à modéliser le cerveau humain dans ses détails.

Dans ses détails non. Par contre la volonté de modéliser le cerveau humain est très claire au moins depuis Turing. 

 

les paradigmes bottom-up sont dominants (apprentissage bayésien par exemple).

Justement, on pourrait défendre que l'inférence bayésienne est un effort pour approcher les statistiques du mécanisme de prise de décision humain.
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Justement, on pourrait défendre que l'inférence bayésienne est un effort pour approcher les statistiques du mécanisme de prise de décision humain.

 

Oui, on pourrait le défendre.

 

Pour moi ça reste une idéalisation, un modèle "comme si", cela dit.

 

De fait certaines personnes cherchent vraiment un codage neural d'opérations bayésiennes, ou du moins à évaluer les capacités cognitives nécessaires à la réalisation de calculs Bayésiens... Deux questions qui me semblent, d'un point de vue de philosophie des sciences, un peu mal placées. Mais il y a une vraie controverse à ce sujet.

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Dans ses détails non. Par contre la volonté de modéliser le cerveau humain est très claire au moins depuis Turing.

Je ne dis pas qu'il n'y a pas eu des gens qui ont eu cette intention (et qui continuent)

mais j'ai rencontré beaucoup plus de gens dont la volonté est/était simplement d'émuler les fonctions du cerveau humain,

sans aucun a priori sur la façon technique de procéder.

La majorité des avions volent sans battre des ailes.

 

Mais mes remarques ne visent pas à critiquer telle ou telle approche.

C'est ama très bien de percer ce tunnel des 2 cotés.

Mais tant qu'à parier, je parierais qu'on émulera (et c'est déjà le cas aujourd'hui) des fonctions cognitives, autrement (et avant) d'avoir vraiment compris en détail comment marche un cerveau humain.

... et en plus, in fine, on en apprend beaucoup sur le fonctionnement du cerveau humain ainsi.

 

(Rien ne dit que le cerveau animal soit le seul support possible pour de l'intelligence).

 

Et bien sûr que les logiciens étaient et sont en pointe là-dessus.

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Tu veux dire en logique?

non, non, j'évoquais de la vieille (pré ère informatique (~100 ans)) littérature théorique mix biologie/comportementale eg sur la reconnaissance de l'écriture ou reconnaissance de la parole ... qui s'est avérée largement non pertinente et avec des idées vraiment farfelues. C'est à cela que je faisais allusion.

Aucune attaque contre les logiciens, Prolog etc. Approche évidemment très pertinente.

 

 

 

 

 

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A quels auteurs tu penses par exemple ?

Je ne bosse pas/plus sur le sujet en ce moment, donc je n'aurais pas de noms récents à donner.

 

Mais, coté technique de bonnes pistes étaient/sont :

- algo de rétro-propagation de gradient

- tout ce qui concerne la propagation de contraintes

 

De toutes manières, concernant le cerveau humain, on se rend bien compte qu'il supporte assez facilement (et simultanément) différentes façons de raisonner.

Le raisonnement par analogie est évidemment statistiquement excellent.

Mais l'esprit humain peut très bien exécuter un petit programme prolog, ou raisonner par induction, etc, etc.

 

J'essaierais de développer un peu plus dans un prochain post si/quand j'aurais le temps.

 

Le sujet est d'autant plus passionnant qu'il est directement relié ama au libéralisme, ie à l'émergence de solutions quasi-optimales via le travail d'agents petits, nombreux et distribués (par opposition à un génie planifieur central).

 

Pour essayer d'être un peu concret, j'avais implémenté un algo de résolution du problème des N-reines, entièrement distribué (chaque case de l'échiquier = 1 agent de calcul), et qui marchait très très bien.

J'avais même une démo en ligne ... faudrait que je remette ça à jour.

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On voit que le transhumanisme va surtout servir à des applications militaires. 
 

DARPA's New Biotech Division Wants To Create A Transhuman Future
 
The Pentagon's advanced research wing has announced its latest budget — and whoa, does DARPA ever have some ambitious plans for the future. Their new Biotech unit will be harnessing biology for national security, and dealing with everything from stopping plagues to building synthetic soldiers.[/size]

DARPA's commitment to cutting-edge innovation is unquestioned. The very essence of the defense agency is to make sure that U.S. military technology is more sophisticated than that of the nation's rivals. Among its many current initiatives, DARPA is working on advanced roboticsan artificial human brainnext-gen robotic aircraftadvanced prosthetics, and self-teaching computers (if anyone's going to build a recursively improving AI it's going to be DARPA). (...)
In addition to these projects, DARPA has been busy at work on various biotechnology-related endeavors, but these attempts to date have lacked cohesion and focus. Looking to change this, DARPA has announced the creation of its Biological Technologies Office (BTO)— an effort to "explore the the increasingly dynamic intersection of biology and the physical sciences." The new division will expand upon its Defense Sciences (DSO) and Microsystems Technology (MTO) Offices.
Speaking to the U.S. House of Representatives last week, DARPA Director Arati Prabhakar said that, "Biology is nature's ultimate innovator, and any agency that hangs its hat on innovation would be foolish not to look to this master of networked complexity for inspiration and solutions."
Indeed, the new division will look into three incredibly promising research areas.

The Transhuman Soldier

A priority for DARPA is in restoring and maintaining the abilities of its warfighters. It wants to maintain peak soldier abilities and then restore those abilities as soon as possible after an injury. This will include the development of advanced prosthetics (featuring mind-controlled limbs), neural interfaces, the ability to survive blood loss, and even neurotechnological solutions to treat psychological trauma such as PTSD.

http://io9.com/darpas-new-biotech-division-wants-to-create-a-transhum-1556857603?

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  • 2 weeks later...

Living organ regenerated for first time

 

A team of scientists at the University of Edinburgh has rebuilt the thymus of an old mouse  — the first regeneration of a living organ.

 

After treatment, the regenerated organ had a structure similar to that found in a young mouse.

 

The  thymus is an organ in the body located next to the heart that produces important immune cells. The advance could pave the way for new therapies for people with damaged immune systems and genetic conditions that affect thymus development.

 

The function of the thymus was also restored and the mice began making more white blood cells called T cells, which are important for fighting off infection. However, it is not yet clear whether the immune system of the mice was improved.

 

The study was led by researchers from the Medical Research Council Centre for Regenerative Medicine at the University of Edinburgh.

 

The researchers targeted a protein produced by cells of the thymus called FOXN1, which helps to control how important genes are switched on. By increasing levels of FOXN1, the team instructed stem cell-like cells to rebuild the organ.

 

Treatment hope

 

“Our results suggest that targeting the same pathway in humans may improve thymus function and therefore boost immunity in elderly patients, or those with a suppressed immune system. However, before we test this in humans we need to carry out more work to make sure the process can be tightly controlled,” said Clare Blackburn, Professor of Tissue Stem Cell Biology, MRC Centre for Regenerative Medicine.

 

The thymus deteriorates with age, which is why older people are often more susceptible to infections such as flu. The discovery could also offer hope to patients with DiGeorge syndrome, a genetic condition that causes the thymus to not develop properly.

 

“One of the key goals in regenerative medicine is harnessing the body’s own repair mechanisms and manipulating these in a controlled way to treat disease,” said Rob Buckle, M.D., Head of Regenerative Medicine, Medical Research Council. “This interesting study suggests that organ regeneration in a mammal can be directed by manipulation of a single protein, which is likely to have broad implications for other areas of regenerative biology.”

 

The study is published in the journal Development.

 

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  • 3 weeks later...

IBM a un ordinateur qui peut argumenter : http://finance.yahoo.com/blogs/the-exchange/ibm-unveils-a-computer-than-can-argue-181228620.html

 

In a demonstration, Kelly asked the Debater to provide arguments for and against this statement: The sale of violent videogames to minors should be banned. The contraption scanned 4 million Wikipedia articles and narrowed them down to a handful that seemed most relevant. Then, in a synthesized voice, it spit out answers.

 

Among the reasons to support a ban: “Exposure to violent videogames can cause adolescents to commit acts of aggression in real life,” the Debater explained. ”On the other hand,” it went on, “the sale of violent videogames to minors has not been causally linked with aggressive tendencies.” Doing the research and rattling off several statements, pro and con, took about 45 seconds.

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Tous les hommes politiques y passeront sûrement un jour, ça risque d'élever le débat.

 

On peut aussi imaginer que le trollage de forum va faire un saut qualitatif énorme quand ça se démocratisera.

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Tous les hommes politiques y passeront sûrement un jour, ça risque d'élever le débat.

 

On peut aussi imaginer que le trollage de forum va faire un saut qualitatif énorme quand ça se démocratisera.

 

C'qui y'a de bien c'est qu'un robot il s'en bat les couilles d'être promu ou de garder sa place.

 

Vite, il faut développer un programme H.L.-Mencken / Desproges pour interviewer les politcoards. Ça va changer de Pujadas :icon_mdr:

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Tous les hommes politiques y passeront sûrement un jour, ça risque d'élever le débat.

 

On peut aussi imaginer que le trollage de forum va faire un saut qualitatif énorme quand ça se démocratisera.

 

Un bot a déjà piégé certains ici

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Qui ?

Moi par exemple. Je suis trop compréhensif : je laisse le bénéfice du doute aux messages stupides parce que je sais par expérience que des gens tout aussi stupides existent.

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