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Publié le

Ce mallard ressemble plus à un marchand de tapis, ou de secte.

Un mot sorti d'on ne sait où, en titre, que personne ne comprend pas, "disrupter", histoire de faire "genre",  au moins encore à une époque que j'ai connu, lorsque l'on voulait avoir l'air savant on sortait un citation latine, histoire de montrer que l'on avait de la connaissance et de la réflexion.

 

Ici on a une sorte de benêt du bien pensant informatique qui nous répète les leçons de ses maîtres américains.

 

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Invité bénocard
Publié le
Il y a 2 heures, thucydide a dit :

Ce mallard ressemble plus à un marchand de tapis, ou de secte.

Un mot sorti d'on ne sait où, en titre, que personne ne comprend pas, "disrupter", histoire de faire "genre",  au moins encore à une époque que j'ai connu, lorsque l'on voulait avoir l'air savant on sortait un citation latine, histoire de montrer que l'on avait de la connaissance et de la réflexion.

Ici on a une sorte de benêt du bien pensant informatique qui nous répète les leçons de ses maîtres américains.

C'est un banquier, il était chargé en 2015 de faire des shows pour "secouer l'institution".

La Société Générale paye un jeune premier pour faire des shows à l'américaine sur l'intelligence artificielle

https://www.usine-digitale.fr/article/la-societe-generale-paye-un-jeune-premier-pour-faire-des-shows-a-l-americaine-sur-l-intelligence-artificielle.N382265

https://alalumieredunouveaumonde.blogspot.fr/2015/07/stephane-mallard-lintelligence.html

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Stéphane Mallard travaille sur l'innovation et l'intelligence artificielle dans les salles de marchés de la Société Générale. Découvrez sa présentation du 26 juin 2015 sur les enjeux de l'intelligence artificielle, lors de la Mêlée Numérique.

On dirait qu'il travaille maintenant pour Blu Age, une société texane qui vend du service informatique aux banques : https://www.bluage.com/resources/video

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"SOMMES-NOUS DES SIMULATIONS ? L'argument de la simulation de Nick Bostrom - Argument frappant #1" :

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On parle d'un argument frappant de Nick Bostrom qui montre que la probabilité que nous soyons des simulations est plutôt élevée, en fait... Pour ceux qui ont vu la vidéo et veulent mieux comprendre, voici un résumé qui reformule l'idée centrale. Considérez les deux thèses suivantes : (1) La maturité technologique ne peut pas être atteinte. (2) La maturité technologique peut être atteinte mais aucune civilisation l'ayant atteinte ne s'en sert pour créer des simulations de conscience en grand nombre. L'argument de la simulation de Nick Bostrom consiste uniquement à prouver que si (1) et (2) sont faux, alors il en suit : (3) Il est quasi certain que nous soyons des simulations informatiques. Concernant la distribution égales des probabilités, j'aurais dû être plus précis dans la façon de présenter les choses, mais l'idée est la suivante. Il faut se poser ces questions : étant données les informations dont on dispose aujourd'hui, quelle probabilité assignes-tu au scénario 1, et quelle probabilité assignes-tu au scénario 2 ? (Je parle de probabilité épistémiques, je précise, non de probabilité réelles - cf. le grain de philo sur la liberté pour éclaircir ce point.) Il paraît difficile d'attribuer des probabilités extrêmement hautes (par exemple dont la somme dépasse les 99,9%). Même si l'on peut pencher plus fortement en faveur de 1, penche-t-on au point de le considérer comme certain à plus de 99,9% ? Je ne pense pas ; il me semble que les meilleures informations dont on dispose aujourd'hui ne nous permettent de donner aux scénarios 1 et 2 qu'une certaine probabilité dont la somme est loin d'être égale à 100% ; et l'argument de Bostrom consiste à dire que la probabilité que vous devez donner au scénario 3 (scénario de la simulation) est égal à la probabilité que les scénarios 1 et 2 ne se réalisent pas ; donc c'est une probabilité bien supérieure à 0% ; et ça, c'est étonnant. Pour le dire autrement, d'après ce que nous savons aujourd'hui, nous devons attribuer aux 3 scénarios des probabilités qui sont loin d'être nulles. Par défaut et pour aller un peu vite, on pourrait distribuer également les probabilités sur les trois scénarios, mais c'est simplement pour donner un ordre de grandeur et non pour donner une valeur exacte. De fait Bostrom estimait la probabilité du scénario 3 autour de 20% (il disait plus précisément qu'il lui semblait irrationnel d'estimer cette probabilité inférieure à 20%). Pour aller plus loin, voilà le site qui présente tout ce qu'il y a a savoir de l'argument de la simulation : http://www.simulation-argument.com/

 

 

 

 

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"LA MACHINE À EXPÉRIENCE de Robert Nozick | Argument frappant #7" :

 

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Loués soient les Féliciteurs qui feront le bonheur de tous ! Ou pas, en fait. Aujourd'hui, donc, il sera question d'une expérience de pensée imaginée par Robert Nozick en 1974 et abondamment discutée depuis.

 

 

Invité bénocard
Publié le
Le 3/14/2018 à 01:47, Christian Girard a dit :

"Le deep learning, c'est automatiser la bidouille non linéaire." :DO.o

J'ai regardé de plus près les progrès réalisés. Les résultats de l'approche "from scratch" (de zéro) sont très encourageants. Pas besoin d'experts, et une méthode générique transposable à d'autres domaines.

Pour donner une idée de la puissance de la fonction d'évaluation "auto-apprise" (on ne donne à l'ordi que les règles, il apprend en jouant contre lui-même) :

https://en.chessbase.com/message/the-future-is-here-alphazero-learns-chess

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A new paradigm 

On December 5 the DeepMind group published a new paper at the site of Cornell University called "Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm", and the results were nothing short of staggering. AlphaZero had done more than just master the game, it had attained new heights in ways considered inconceivable. The test is in the pudding of course, so before going into some of the fascinating nitty-gritty details, let’s cut to the chase. It played a match against the latest and greatest version of Stockfish, and won by an incredible score of 64 : 36, and not only that, AlphaZero had zero losses (28 wins and 72 draws)!

Stockfish needs no introduction to ChessBase readers, but it's worth noting that the program was on a computer that was running nearly 900 times faster! Indeed, AlphaZero was calculating roughly 80 thousand positions per second, while Stockfish, running on a PC with 64 sujets (likely a 32-core machine) was running at 70 million positions per second. To better understand how big a deficit that is, if another version of Stockfish were to run 900 times slower, this would be equivalent to roughly 8 moves less deep.

Une fonction d'évaluation "900 fois plus puissante" que celles longuement mises au point par les experts O.o

Le site de deepmind : https://deepmind.com/

  • 2 weeks plus tard...
Publié le

 

affiche_sanslogo_artistesrobots.jpg?itok

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Cette exposition invite tous les publics à expérimenter des œuvres créées par des artistes à l’aide de robots de plus en plus intelligents. Une trentaine d’œuvres nous donne accès au monde virtuel immersif et interactif, à l’expérience sensible du corps augmenté, de l’espace et du temps bouleversés. 

Dans une société de plus en plus machinisée, les artistes s’intéressent d’autant plus aux robots que l’intelligence artificielle est en train de bouleverser l’existence des humains et jusqu’à la condition de l’oeuvre d’art : sa production, son exposition, sa diffusion, sa conservation, sa réception.

À ce jeu dangereux, ils ont une longue expérience : depuis les grottes préhistoriques, les artistes ont su jouer de leur milieu technique. Leur travail est d’autant plus surprenant qu’ils ont à leur service des logiciels de plus en plus puissants, qui donnent à l’oeuvre une autonomie de plus en plus grande, une capacité de générer des formes à l’infini et une interactivité qui modifie le jeu en permanence. 

https://www.grandpalais.fr/fr/evenement/artistes-robots?utm_source=achgp&utm_medium=mail&utm_campaign=1813VGPPE1&utm_content=prospection-spe-robots

 

 

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  • 4 weeks plus tard...
Publié le

 

 

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La conversation scientifique par Étienne Klein.

Qu’est-ce que les robots nous apprennent sur nous-mêmes ?

Laurence Devillers, spécialiste des interactions homme-machine, professeure d'informatique à l'université Paris-Sorbonne, et chercheuse au (Limsi) du CNRS.

 

 

 

  • 1 année plus tard...

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