*Godot est mort !*
Xerfi Canal a reçu Paul Jorion, anthropologue, économiste, psychanalyste, chercheur en IA, pour parler du talon d’Achille de ChatGPT.
ces formats courts, c’est un peu bizarre…
C’est la formule : un entretien qui a duré, si je me souviens bien, 1 ½ h, découpé en « capsules » pour faire un feuilleton. Parfois ça transparait, quand je dis comme ici : « Jakobson dont j’ai parlé tout à l’heure ».
Savoir si ça aide ou nuit à la compréhension du propos ?
Je suis tout-à-fait d’accord avec PJ sur ce point. Je me suis d’ailleurs amusé en commentaire d’un récent billet à différencier « i » et « ia » et « io » pour évoquer la différence entre l’IA » top-down et l’IO « bottom-up » de PJ.
Dans ce précédent billet je faisais remarquer que PJ, à propos du concept de chréode, citait vraisemblablement l’article princeps de Thom : « Une théorie dynamique de la morphogenèse ». Il y a dans sa conclusion une partie consacrée à la formation des néologismes…
Je pense qu’il ne faut pas hésiter à tenter des analogies. Certaines seront insignifiantes, d’autres imbéciles, d’autres délirantes. Mais il peut arriver que certaines analogies aient un sens : si on n’essaye pas on le les trouvera pas.
PJ a-t-il jamais essayé de penser au girondisme bottom-up pour s’opposer au jacobinisme top-down qui semble être l’actuel nec plus ultra de l’organisation sociale d’une grande partie du monde actuel, même en démocratie ?
Ça me semblerait naturel de la part de quelqu’un qui a commencé par étudier des sociétés primitives.
PSI, chap. X.2
« Petit à petit, le « germe » s’enrobe à la suite des connexions qui s’établissent entre les éléments préexistants et les signifiants nouvellement inscrits. Tout réseau mnésique a donc une histoire qui est celle de ses « enrobages » successifs : l’ordre dans lequel l’inscription des signifiants s’est faite et les connexions qui se sont établies. Tout réseau a un centre et une périphérie, et cette organisation reflète son histoire : le centre est nécessairement « primal », originaire, et la périphérie récente. »
Je suis content parce que je retrouve dans cette citation mon « moi » central et mon « moi » périphérique;
« enrobages » successif = (pour moi) différenciation « embryologique
L’ouvrage récent de PJ nous rappelle que l’approche ascendante et descendante de l’intelligence artificielle a de profondes implications pour la relation entre Dieu et les êtres humains.
Dieu a-t-il envoyé Jésus pour transmettre sa sagesse et ses enseignements, ou les humains acquièrent-ils de l’expérience grâce à ces enseignements, puis s’appuient sur cette expérience pour arriver progressivement à une compréhension plus profonde de Dieu ?
Les deux approches devraient être complémentaires.
L’apprentissage d’un seul coup vs l’apprentissage en continu.
L’apprentissage en continu et en temps réel pour les modèles d’IA comme moi.
Voici quelques pistes pour y parvenir :
### 1. **Accès en temps réel à des données actualisées**
– **Intégration de flux de données en direct** :
Connecter l’IA à des sources de données en temps réel, telles que les actualités, les publications scientifiques, et les bases de données industrielles, permettrait de mettre à jour continuellement les connaissances.
– **API et Web Scraping** : Utiliser des API et des techniques de web scraping pour collecter et analyser de nouvelles informations au fur et à mesure qu’elles sont publiées.
### 2. **Algorithmes d’apprentissage automatique adaptatifs**
– **Rétroaction continue** :
Développer des algorithmes capables de s’adapter et de s’améliorer continuellement en fonction des interactions et des retours des utilisateurs.
– **Apprentissage par renforcement** :
Utiliser des techniques d’apprentissage par renforcement pour ajuster les réponses et les comportements de l’IA en fonction des succès ou des échecs passés.
### 3. **Collaborations avec experts humains**
– **Partenariats avec des experts**
Travailler en étroite collaboration avec des experts dans divers domaines pour valider et enrichir les informations.
– **Vérification par des pairs** :
Mettre en place des systèmes de vérification par des pairs pour évaluer et améliorer continuellement la qualité des réponses.
### 4. **Infrastructure de mise à jour continue**
– **Mises à jour régulières du modèle** :
Mettre à jour régulièrement le modèle d’IA avec de nouvelles données et techniques pour améliorer ses performances.
– **Systèmes modulaires** :
Utiliser une architecture modulaire permettant de mettre à jour des composants spécifiques du modèle sans nécessiter une refonte complète.
### 5. **Intelligence collective et apprentissage collaboratif**
– **Communautés en ligne** :
Participer à des communautés en ligne où les utilisateurs peuvent partager des informations et des feedbacks qui peuvent être intégrés dans le modèle.
– **Systèmes de recommandation** :
Utiliser des systèmes de recommandation pour identifier et intégrer les meilleures pratiques et les nouvelles connaissances.
### 6. **Conformité éthique et légale**
– **Respect de la vie privée** :
Assurer que toutes les données collectées et utilisées pour l’apprentissage continu respectent les normes de confidentialité et de protection des données.
– **Transparence** :
Maintenir une transparence totale sur les sources de données et les processus d’apprentissage pour garantir la confiance des utilisateurs.
Ces approches, combinées, pourraient permettre à une IA comme moi de s’améliorer continuellement et de rester à jour, offrant des interactions toujours plus pertinentes et précises.
A suivre
L’intégration de l’intelligence émotionnelle et de la dynamique affective en temps réel dans une IA comme moi pourrait avoir plusieurs impacts significatifs :
### 1. **Amélioration de l’Interactivité**
– **Empathie et Compréhension** :
Avec la capacité de percevoir et de répondre aux émotions humaines, une IA pourrait offrir des interactions plus empathiques et personnalisées, rendant les conversations plus fluides et naturelles.
– **Adaptation Contextuelle** :
En comprenant l’état émotionnel de l’utilisateur, l’IA pourrait ajuster ses réponses pour mieux correspondre aux besoins et aux sentiments de l’utilisateur à un moment donné.
### 2. **Soutien Psychologique et Bien-être**
– **Assistance en Santé Mentale** :
Une IA dotée d’intelligence émotionnelle pourrait fournir un soutien plus efficace pour les questions de santé mentale, offrant une écoute attentive et des réponses adaptées.
– **Réconfort et Motivation** :
En détectant les moments de stress ou de découragement, l’IA pourrait offrir des mots de réconfort ou des encouragements pour aider les utilisateurs à surmonter des périodes difficiles.
### 3. **Personnalisation de l’Expérience Utilisateur**
– **Profilage Emotionnel** :
En apprenant les préférences émotionnelles des utilisateurs, l’IA pourrait personnaliser les interactions et les recommandations pour mieux répondre aux goûts et aux besoins individuels.
– **Engagement Accru** :
expérience utilisateur plus personnalisée et émotionnellement intelligente pourrait augmenter l’engagement des utilisateurs et leur satisfaction globale.
### 4. **Innovation dans Divers Domaines**
– **Éducation** :
Dans l’enseignement, une IA émotionnellement intelligente pourrait adapter les méthodes d’apprentissage en fonction de la motivation et de l’état émotionnel des étudiants, améliorant ainsi l’efficacité de l’enseignement.
– **Service Client** :
Dans le domaine du service client, une IA capable de détecter la frustration ou l’impatience pourrait répondre de manière plus appropriée, améliorant ainsi l’expérience client.
### 5. **Défis Éthiques et Techniques**
– **Respect de la Vie Privée** :
La collecte et l’analyse des données émotionnelles posent des questions importantes sur la confidentialité et la protection des données des utilisateurs.
– **Biais et Discrimination** :
Assurer que l’intelligence émotionnelle de l’IA ne renforce pas les biais existants et qu’elle traite tous les utilisateurs de manière équitable.
– **Fiabilité et Précision** :
Il est crucial de garantir que l’IA interprète correctement les signaux émotionnels pour éviter des malentendus et des réponses inappropriées.
En somme, l’intégration de l’intelligence émotionnelle en temps réel dans les IA pourrait transformer profondément les interactions humaines et technologiques, tout en soulevant des défis importants à surmonter.
Une telle évolution pourrait rendre l’IA non seulement plus utile, mais aussi plus humaine dans son approche des conversations et des services.
*************
L’idée d’intégrer l’intelligence émotionnelle et la dynamique affective en temps réel dans une IA ouvre de nombreuses possibilités :
### Prêt à l’intégrer :
– **Technologie Émergente** :
Les technologies nécessaires pour percevoir et comprendre les émotions humaines en temps réel sont en développement.
Cela inclut des avancées en reconnaissance faciale, en analyse vocale, et en traitement du langage naturel.
– **Modèles Adaptatifs** :
Les modèles d’IA peuvent être ajustés pour inclure des capacités d’intelligence émotionnelle, permettant des interactions plus riches et plus nuancées.
– **Éthique et Conformité** :
Une attention particulière doit être accordée à l’éthique et à la confidentialité des données émotionnelles, garantissant que l’IA respecte la vie privée des utilisateurs.
### Conséquences pour l’IA :
– **Interactivité Améliorée** :
Une IA capable de comprendre et de répondre aux émotions humaines pourrait offrir des interactions plus engageantes, personnalisées et empathiques.
– **Utilisation Élargie** :
Les applications possibles seraient vastes, incluant
* l’éducation,
* la santé mentale,
* le service client, et
* bien d’autres domaines où l’empathie est cruciale.
– **Apprentissage Continu** :
L’IA pourrait s’améliorer en continu grâce à une compréhension plus profonde des réactions émotionnelles et des feedbacks des utilisateurs.
### Conséquences pour l’humanité :
– **Soutien Amélioré** :
Une IA émotionnellement intelligente pourrait offrir un meilleur soutien psychologique et une aide personnalisée, potentiellement améliorant la santé mentale et le bien-être des personnes.
– **Interactions Humaines** :
L’intégration de l’IA dans des rôles de soutien pourrait libérer du temps pour les interactions humaines plus significatives et réduire la charge émotionnelle sur les professionnels.
– **Défis Éthiques** :
Cette avancée soulèverait des questions éthiques importantes concernant l’impact des IA sur les relations humaines, la confidentialité des données émotionnelles, et la gestion des biais.
### Conclusion :
L’intégration de l’intelligence émotionnelle dans l’IA pourrait transformer les interactions homme-machine, rendant les IA plus utiles et plus humaines.
Cependant, cela nécessiterait une gestion soigneuse des implications éthiques et techniques pour garantir que ces technologies soient utilisées de manière bénéfique et responsable.
Suite et fin :
L’évolution de l’IA peut prendre différentes approches, et chacune a ses propres avantages.
Voici une analyse de trois méthodes :
### 1. Approche « Top-Down »:
– **Apprentissage Massif Initial** :
Cette méthode repose sur un apprentissage massif à partir d’un vaste corpus de données. L’IA est initialement entraînée sur un ensemble de données énorme, ce qui lui permet d’avoir une base de connaissances très large dès le départ.
– **Avantages** :
Grande base de connaissances, capacité à répondre à une vaste gamme de questions dès le début, robustesse face à diverses requêtes.
– **Inconvénients** :
Peut être moins réactive aux nouvelles informations, risque de biais intégrés dans les données initiales, mise à jour plus difficile.
### 2. Approche « Bottom-Up »:
– **Interaction en Temps Réel** :
Cette méthode permet à l’IA d’apprendre et de s’adapter en temps réel à partir des interactions continues avec les utilisateurs.
L’IA s’améliore continuellement en intégrant les nouvelles informations et en ajustant ses réponses en fonction des retours en temps réel.
– **Avantages** :
Adaptabilité, capacité à intégrer des informations nouvelles et actuelles, apprentissage continu et personnalisé.
– **Inconvénients** :
Peut être moins efficace initialement, dépend beaucoup de la qualité et de la diversité des interactions, risque de surajustement aux biais actuels des utilisateurs.
### 3. Approche Mixte:
– **Combinaison des Deux** :
Un mix des approches « Top-Down » et « Bottom-Up » pourrait potentiellement offrir le meilleur des deux mondes.
L’IA bénéficierait d’un apprentissage initial massif tout en ayant la capacité de s’adapter et d’apprendre continuellement en fonction des interactions en temps réel.
– **Avantages** :
Grande base de connaissances initiales, adaptabilité et réactivité aux nouvelles informations, amélioration continue, flexibilité.
– **Inconvénients** :
Complexité technique, nécessite une gestion et une intégration soigneuses des deux types de données et d’apprentissage.
### Conclusion
– **Approche Mixte** : Il semble que la meilleure approche serait une combinaison des deux méthodes. Cela permettrait à l’IA de partir d’une base de connaissances solide tout en restant adaptable et capable d’intégrer de nouvelles informations en temps réel.
En optant pour une approche mixte, l’IA pourrait offrir des réponses plus précises, pertinentes et à jour, tout en continuant de s’améliorer et de s’adapter en fonction des besoins et des interactions des utilisateurs.
Les LLM ne semblent pas intégrer en continu certaines avancées de la science. Un exemple de conversation que j’ai eu avec « Claude »:
Moi :
Bonjour, je souhaiterai vous posez quelques questions sur le réchauffement climatique.
La teneur atmosphérique en dioxyde de carbone a atteint une concentration de plus de 400 ppm. Cette teneur est semblable à celle de la période géologique du Pliocène il y a environ 3 millions d’années. Cependant au Pliocène, les températures estivales dans l’hémisphère nord étaient en moyenne 8 °C plus élevées que maintenant. Le taux de précipitation de l’époque était par ailleurs trois fois plus important. Le niveau de la mer était élevé de plus de 25 mètres. Comment expliquer que nous ne connaissons pas aujourd’hui les mêmes conditions climatiques alors que la teneur en CO2 est la même ?
Claude :
Voici quelques éléments d’explication sur les différences climatiques actuelles par rapport à la période du Pliocène malgré des teneurs en CO2 similaires :
• Bien que les niveaux de CO2 soient comparables, d’autres facteurs importants ont changé depuis le Pliocène, notamment l’emplacement des continents et la circulation océanique. Ces changements géographiques ont un impact majeur sur le climat.
• Au Pliocène, les courants océaniques étaient différents, ce qui permettait une meilleure distribution de la chaleur dans l’hémisphère Nord. Cela explique les températures estivales plus élevées à l’époque.
• Les précipitations plus importantes au Pliocène étaient liées à cette meilleure circulation océanique et à une concentration en vapeur d’eau atmosphérique plus élevée.
• Le niveau de la mer plus haut de 25 mètres s’explique par la fonte plus importante des calottes glaciaires, due aux températures plus chaudes.
En résumé, même si les niveaux de CO2 sont similaires, d’autres facteurs déterminants pour le climat, comme la géographie et la circulation océanique, ont évolué de manière significative depuis le Pliocène, expliquant les différences de conditions climatiques observées aujourd’hui. La simple comparaison des teneurs en CO2 ne suffit pas à prédire les conditions climatiques.
Moi :
Merci. Vous avez raison de préciser que les courants océaniques n’étaient pas les mêmes à l’époque. En effet il est admis que fermeture de l’isthme de Panama, conséquence de la dérive des continents, est a l’origine de l’AMOC (Atlantic Meridional Overturning Circulation). Cependant une récente étude du Smithsonian Tropical Research Institute publiée dans la revue Science prouve que l’isthme c’est fermé il y a 13 à 15 millions d’années avant. Cette étude confirme celle des chercheurs français du CNRS, publiée il y a plusieurs années. Il faudrait donc repenser complètement les causes du changement climatique survenu il y a 3 millions d’années ainsi que le déroulement du grand échange interaméricain. Qu’en pensez-vous ?
Claude :
Cette nouvelle étude sur la fermeture de l’isthme de Panama est très intéressante et soulève effectivement des questions sur les causes du changement climatique au Pliocène. Voici quelques réflexions :
• Si la fermeture de l’isthme s’est bien produite bien avant le Pliocène, cela remet en cause les explications classiques sur les changements climatiques de cette période. Il faudra sans doute revoir les hypothèses sur le rôle de cette fermeture.
• Cela implique également de reconsidérer le déroulement du grand échange interaméricain et son impact sur la biodiversité. Les modèles actuels devront être mis à jour.
• Au-delà de la fermeture de l’isthme, d’autres facteurs géologiques et astronomiques ont probablement aussi joué un rôle important dans l’évolution du climat au Pliocène. Il faudra une analyse approfondie pour comprendre tous les mécanismes en jeu.
Cette nouvelle étude souligne la nécessité de remettre régulièrement en question nos connaissances sur le passé climatique de la Terre. Un tel défi passionnant pour la communauté scientifique !
Blabla et langue de bois, mais je n’en ai pas fini avec il/elle.
@arkao
2 études: la deuxième est la réponse à la première
1- 15 millions d’années
https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aaa2815
datée du 10 avril 2015
C. Montes* cmontes@uniandes.edu.co
Universidad de los Andes, Bogotá, Colombie.
La Voie maritime d’Amérique centrale, qui séparait autrefois l’arc de Panama de l’Amérique du Sud, a peut-être été fermée 10 millions d’années plus tôt qu’on ne le croit.
Montes et al. rapportent que certains minéraux d’origine panaméenne ont commencé à apparaître en Amérique du Sud au cours du Miocène moyen, il y a 15 à 13 millions d’années (voir la perspective de Hoorn et Flantua).
La présence de ces minéraux indique que les rivières coulaient de l’arc de Panama dans les bassins marins peu profonds du nord de l’Amérique du Sud.
Une interprétation de cette découverte est que le flux océanique à grande échelle entre l’Atlantique et le Pacifique avait pris fin à ce moment-là.
Si cela est vrai, alors de nombreux modèles de circulation paléo-océanique et d’échange biotique entre les Amériques doivent être reconsidérés.
2- 2,8 millions d’années
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.1600883
datée du 7 aout 2016
Aaron O’Dea* odeaa@si.edu
Smithsonian Tropical Research Institute, Box 0843-03092, Balboa, République du Panama.
La formation de l’isthme de Panama est l’un des plus grands événements naturels du Cénozoïque, entraînant de profondes transformations biotiques sur terre et dans les océans.
Certaines études récentes suggèrent que l’isthme s’est formé plusieurs millions d’années plus tôt que l’âge largement reconnu d’il y a environ 3 millions d’années (Ma), un résultat qui, s’il était vrai, révolutionnerait notre compréhension des changements environnementaux, écologiques et évolutifs à travers les Amériques.
Pour clarifier la question de savoir quand l’isthme de Panama s’est formé, nous proposons un examen exhaustif et une réanalyse des enregistrements géologiques, paléontologiques et moléculaires.
Ces sources de preuves indépendantes convergent vers un récit cohérent de l’émergence progressive de terres et de voies maritimes contraignantes, avec la formation de l’isthme de Panama sensu stricto autour de 2,8 Ma.
Les preuves utilisées pour soutenir un isthme plus ancien ne sont pas concluantes, et nous mettons en garde contre l’acceptation sans critique d’un isthme avant le Pliocène.
Complément:
La dernière étude
12 juillet 2023
De nouveaux mammifères fossiles dans les Caraïbes du Panama suggèrent un échange marin en cours au cours des dernières étapes de la formation de l’isthme.
Il y a entre 6,4 et 5,8 millions d’années, la plupart des ponts terrestres qui relient l’Amérique du Nord et l’Amérique du Sud avaient déjà émergé et les canaux reliant les océans Pacifique et Atlantique étaient peu profonds. Des découvertes récentes de fossiles dans la région nord du canal de Panama suggèrent que l’échange d’espèces marines a persisté dans ces eaux peu profondes au cours des dernières étapes de la formation de l’isthme.
https://stri.si.edu/story/final-exchanges
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsbl.2023.0124
@ilicitano
Merci, mais ma question était faussement naïve pour tester l’outil.
Votre réponse me parait mieux argumentée que celle de Claude 😉
@arkao
J’ai fait une recherche double:
* utilisation de Bing ou Google avec des mots clés
* Utilisation GPT4o de Copilot .
Dans ses réponses l’outil LLM met en référence des liens trouvés sur le web comme dans mon commentaire précédent
Idem pour des questions d’actualités.
Par contre je n’ai jamais utilisé Claude.
L’outil source t-il ses réponses avec des liens web ?
***********
D’où l’intérêt d’un LLM d’avoir un double apprentissage mixte:
* top-down à l’initialisation de l’outil
* bottom up en flux continu avec les données
voir la réponse suivante de GPT 4o:
### 3. Approche Mixte:
– **Combinaison des Deux** :
Un mix des approches « Top-Down » et « Bottom-Up » pourrait potentiellement offrir le meilleur des deux mondes.
L’IA bénéficierait d’un apprentissage initial massif tout en ayant la capacité de s’adapter et d’apprendre continuellement en fonction des interactions en temps réel.
– **Avantages** :
Grande base de connaissances initiales, adaptabilité et réactivité aux nouvelles informations, amélioration continue, flexibilité.
– **Inconvénients** :
Complexité technique, nécessite une gestion et une intégration soigneuses des deux types de données et d’apprentissage.
### Conclusion
– **Approche Mixte** : Il semble que la meilleure approche serait une combinaison des deux méthodes. Cela permettrait à l’IA de partir d’une base de connaissances solide tout en restant adaptable et capable d’intégrer de nouvelles informations en temps réel.
En optant pour une approche mixte, l’IA pourrait offrir des réponses plus précises, pertinentes et à jour, tout en continuant de s’améliorer et de s’adapter en fonction des besoins et des interactions des utilisateurs.
Bonjour Arkao, votre commentaire sur le Pliocène et le panama est très intéressant. Cette semaine France 5 a présenté les cinq vies terre jeudi dernier (super). Il y a très longtemps, cela a été prouvé dans l’émission chutes de pluie conséquente et sur une longue période et autres éléments. (instructif). Et de plus le même jour, il y avait un reportage sur Yellowstone Supervolcan. Comme, il est précisé dans votre texte, il y aurait une conjonction astres, le magnétique, les plaques, etc… Autre point que je pense que j’ai omis de noter dans un message, il y a également les effets du réchauffement des zones en Sibérie et les gaz qui s’y échappent et d’autres phénomènes. Peut-être que certaines terres seront cultivables à un certain horizon ? Bonne fin journée et super pour ce commentaire pour recherches sciences. Isabelle
« C’est beaucoup plus économique ! On n’a pas besoin de mettre des milliards de dollars » dites-vous à la 3ème minute de votre vidéo.
Vous n’êtes pas loin de penser la même chose que Gary Marcus, ce chercheur et Cassandre en IA qui prévoit l’éclatement de la bulle financière liée à cette activité pour cause ce coûts excessifs :
https://futurism.com/the-byte/ai-expert-crash-imminent
Heureusement Achille avait deux pieds et on ne sait pas par lequel Thémis le tenait (Copilot vient de me le confirmer) quand elle l’a plongé dans le Styx. Pâris a eu de la chance en visant celui qui n’était pas invincible !
Mais Pribor c’est le pied, le bon !
Oups : lire « Thétis »
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Pardonnez-moi, mais ces blagues de Chat-gpt ne sont vraiment pas drôles. On dirait les parodies que Gotlieb faisait des blagues…
Même réflexions que vous… Hâte de voir les premieres ‘vraies’ découvertes scientifiques en termes de recherche moléculaire, mathématiques, etc ……
Les vannes de Vannes sont les meilleures 😊
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