Jean Ducoin

Ouais, mais certes… mais c’est des conneries de jeunes, même si la propulsion fonctionne. Regardez le temps qu’il faut, avec une accélération à 1G à 1.5G pour atteindre la moitié de la vitesse de c. 1 à 2 ans. Maintenant, combien ça consomme pour avoir une quantité de mouvement significative, cad, masse & vitesse d’éjection.

Donc, calcul de robinet du CM1(celui d’avant), quelle est la taille du réservoir à anti-matière, pardon, réservoir de vide pour fabriquer matière et anti-matière, pour alimenter le moteur à la naze ?

@perlseb
Quand vous disiez que " il est possible qu’on puisse réaliser des machines pures avec des données parfaites"(dans l’autre article), cela s’applique particulièrement bien aux mathématiques à cause de la logique et de la rigueur attenantes. Les mathématiques, ça peut être hors sol, puisqu’elles existent sans l’humain, celui-ci, ne fait que les redécouvrir et les utiliser.

Les mathématiques étant un outil abstrait, on va en trouver l’application dans les autres sciences "dures", bien que moins rigides en apparence dans leur domaine de recherches, parce qu’elles sont intersectionnelles ou multi-couches. Vos données parfaites risquent plutôt d’être presque-parfaites ici, mais les marges d’erreur pour des applications acceptables, rendent votre vision idéale, proche en limite, de ce qui est souhaité et atteignable.

Vous avez vu que quand Serfaty parle de créativité, elle ne réduit pas ça à art, puisqu’une définition pour art n’est pas vraiment rigoureuse, enfin je ne crois pas. Je parlais donc de créativité comme elle-même.

L’autre point pour court-circuiter cette créativité, pourraient être les erreurs, les bugs, ouvrant des pistes par hasard. Mais, si pour un cerveau humain, se tromper devient de la perte de temps, pour une machine ultra-rapide malgré le gaspillage énergétique, ce temps perdu pourrait être compensé par un seul résultat, si on aboutit à du concret et exploitable, malgré X% de fausses routes… soit une créativité artificielle, puisqu’on parle d’IA. Je ne vais pas théoriser ça, mais de loin, ça pourrait y ressembler.

@perlseb
Néanmoins, il y a surtout des spéculations à propos d’un futur dont personne n"est expert, forcement. Expert dans son domaine signifie avoir acquis plus de connaissance que la moyenne ici, mais ce n’est pas de l’omniscience. Certains "experts" en biologie sont dans la croyance qu’on pourra augmenter considérablement certaines durées de vie. D’autres qu’on peut dès à présent cloner les humains, puisqu’on le fait avec les moutons.

Pour le moment, intelligence artificielle est un terme galvaudé, mais l’outil est déjà diablement pratique. 

Et pour "l’entrainement", qui est aussi un terme très employé dans le milieu, j’ai l’impression d’un autre abus, ou détournement de langage.

Celui-ci consiste t-il à chercher le mimétisme en faisant des boucles dans des datas récoltés depuis les réactions des utilisateurs, ayant dans un premier temps un accès gratuit, pour enrichir l’échantillon statistique, et ainsi approcher d’une copie réaliste d’un monde interagissant ? Parce qu’encore dans ce cas de figure, nous sommes peut-être sur un chemin d’approche envisageable pour affuter des produits technologiques pour utilisation humaines, mais toujours loin de la création pure.

L’entrainement consisterait donc à emmagasiner de l’expérience humaine, pour ensuite surfer sur une vague de plagiat, mais incapable (et j’y reviens) de surpasser des consciences déjà organisées en réseaux fonctionnels, malgré les pertes de rendement dues à l’imperfection des hommes. Je ne discute pas de la rapidité de calcul ici, c’est foutu depuis longtemps, mais dans la continuité du LLM, il y a vitesse, mais pas vraiment acuité ou intuition artificielle. 

En source ouverte, j’ignore si on explore d’autres champs de recherches. Services de renseignement ou militaires, ils ne vont eux surement pas nous dire où ils en sont.

@perlseb
J’ai commencé, comme beaucoup, à me servir de l’IA standard (AI) comme outil, avant de me reporter à cet article et vidéo introductive aux LLM, et je ne connaissais pas les techniques employées.
Je trouve, dans la réponse que vous faites, que vous mélangez un peu les échelles de grandeur, les circuits fermés ou ouverts, les réponses extraites de data (RAG, je crois), et un mécanisme d’addition propre à la réflexion personnalisée. Vous faites de généralités.

Ma remarque à propos d’imagination des IA est empirique. C’est affligeant par exemple d’écouter des blagues ’inventées" par une IA.

Or, sur ces échelles de grandeur, vous ne pouvez pas comparer un centre de calcul utilisé par Claude, ChatGPT, ou Grok, avec le travail fourni par une seule boite crânienne, ne serait-ce que sur le hardware. Le type et le nombre de connexions ne sont pas comparables, et chez le bio, c’est évolutif pour un volume peu variant. On ne compare pas les choux avec les chats sauvages. Ou les choux sauvages avec les chats qui dorment, je ne sais dans quel sens apporter l’analogie tirée par les cheveux.

Pour l’IA image ou identification d’images, les entrées Tokens sont différentes que pour les lettres et mots (tous alphabets confondus) en nombre fini, mais le principe doit être le même. Plus dur à définir au départ, donc ça patine plus. 

Maintenant, si votre requête à l’IA est : dessinez les plans d’un moteur à antimatière à quantité de mouvement optimum pour effectuer des voyages interstellaires à vitesse proche de c… elle va rester coi, ou faire une synthèse de ce qui est déjà établi, ou encore, broder dans le poncif. Les humains, travaillant en réseaux, vont aussi utiliser les informations extérieures, d’autres humains, monter leur échafaudage intellectuel, éventuellement changer de paradigme, et maintenant aussi bien sûr utiliser l’IA pour gagner du temps pour certaines tâches, parce qu’ils perçoivent la finalité. 
Vous me direz, bientôt l’IA toute seule aussi, mais on n’y est pas encore, et je ne suis pas sûr que ça se fasse en élargissant le concept "association de Tokens" et RAG, solutions actuelles, à ce que j’ai cru comprendre aujourd’hui.
Autre chose que vous soulignez, et je trouve, mélangez aussi un peu allégrement, sont la mémoire, et le processus (processeur) intelligent. Les 2 sont considérés comme du jus de cerveaux, mais ne sont pas équivalents. Pour faire un parallèle, ma calculatrice m’a toujours humilié en calcul "mental". Mais peut-on dire que ma calculatrice est intelligente, alors qu’elle ne fait que courir sur le fil de ses circuits ?

Et de préciser aussi, la pensée humaine peut sembler lente, mais je ne dis pas que le mécanisme inconscient qui permet en un instant à une image, ou une vision si vous préférez, d’être interpréter, est fulgurant… mais… issu d’un long apprentissage. Vous, à 2 jours d’âge, ne voyiez pas un même objet, qu’à votre présent âge.

@perlseb @yoananda

Mais vous ne parlez pas précisément, que, de l’article il me semble. Vous généralisez vite en basculant sur AI et d’AI possiblement autonome, alors qu’en décrivant des mécanismes LLM, on se retrouve avec un robot qui fait gagner du temps sur tout ce qu’on aurait à trier avec le sens d’une phrase faite avec tous les mots d’un dictionnaire, y compris si ils étaient choisis de manière aléatoire.  

Là le modèle examiné est Deepseek, qui a dû débuter avec des idéogrammes chinois, et plus proches de l’idée de Tokens dès ce départ, mais peu importe.

Dans "l’univers" des possibilités de sens d’une phrase, ces LLM trouvent des chemins, des raccourcis très précis, ou le plus précis possibles, pour cerner le sens du propos, et ils doivent effectuer cette tâche le plus rapidement possible, pour devenir utilisables. 

Je ne sais d’ailleurs pas si c’est aussi de cette façon que fonctionne un réseau neuronal biologique ? 

Pour donner des réponses, est-ce qu’ils utilisent exactement un chemin inverse ? Je ne me suis pas encore penché sur le problème, mais pour le moment, quand on dit "intelligence", heureusement qu’on rajoute artificielle derrière. C’est l’énorme quantité de data de la banque, et le procédé effectué à vitesse de la lumière qui fait ce tri, et livre un résultat exploitable à la sortie, qui sont spectaculaires, surtout pour nous qui pensons à lenteur d’humains, c’est à dire à peu près une idée à la fois.

Mais ça reste des synthèses AI, et pour le moment je n’ai pas encore vu de performances avec de l’imagination construite. Il faudra peut-être d’autres mécanismes d’ailleurs si c’était aussi un objectif.