(un problème évident étant qu'en "présentant" cette image à une machine , il n'y a aucune variation des paramètres d'entrée, donc toute structure "fixe" ne peut que donner une réponse fixe. Evidemment le cerveau n'est pas une structure "fixe" ...
Peut-on "entraîner" un logiciel à faire des erreurs en arithmétique, comme font la plupart des humains. Genre répondre incorrectement à une demande de donner les nombres premiers entre dix et vingt ?
Réponse : Oui
Deuxième réponse : Quel intérêt ?
Pour toute question, il y a une réponse simple, évidente, et fausse.
je vais poser la question plus précisément : y a-t-il une possibilité qu'un logiciel entrainé pour détecter les mouvement soit "bluffé" par une image fixe comme celle ci-dessus ? (qui trompe TOUS les cerveaux humains, sans bien sûr aucun entrainement ni programmation volontaire de qui que ce soit ? )
L'interêt étant bien sûr de faire réfléchir à quelques différences fondamentales, de principe, entre le fonctionnement du cerveau humain et une IA, et qui pourrait peut etre donner des indices à quelques questions ci-dessus, comme : comment les humains font ils pour apprendre à reconnaitre un chat en quelques expériences , ou apprendre à conduire en une vingtaine d'heures, et à éviter les obstacles avec très peu d'expériences antérieures ?
et ma question n'était pas sur "entrainer à faire des erreurs", faire des erreurs, c'est ce que font tous les réseaux d'IA mal entrainés justement, c'est vraiment pas difficile à faire. Je voulais dire : entrainé à faire les mêmes erreurs d'interprétation que les humains, même sur une image qui n'a pas encore été rencontrée - ce que tous les cerveaux humains font spontanément, sur les mêmes images, ce qui prouve bien que c'est structurel et pas résultant d'un apprentissage individuel.Envoyé par Amanuensis
Ce sont des sujets de recherche actuels, largement documentés, cités dans pratiquement tous les fils sur l'IA (dont celui-ci de mémoire).
J'ai un peu de mal à voir en quoi ce genre d'intervention va "faire réfléchir à quelques différences fondamentales, de principe, entre le fonctionnement du cerveau humain et une IA" vu que là aussi, c'est quasiment une évidence et indiqué par tous les articles de vulgarisation.
Au passage, les humains n'apprennent pas à conduire en un vingtaine d'heures : il le font après que leur cerveau ait passé plus de 15 ans au moins à apprendre de nombreuses choses qui servent de support à la conduite et la transmission verbale depuis un autre humain et avoir vécu dans un contexte particulier où la voiture est fréquente.
En cas de doute, tu peux essayer d'apprendre à conduire à un nourrisson.
Ou même à un chasseur-cueilleur adulte et tu découvriras que ce qu'il est capable de maitriser dépend de son contexte culturel (même pour le tir à l'arc).
Bonjour,
Je ne détecte pour ma part aucun mouvement dans cette image, est-ce qu'il faut bouger les yeux pour ça ?
c'est parce que t'es pas à jour, allez :
$ apt dist-upgrade
Je précise que la question était sérieuse. Faut-il un entrainement particulier ou un mode opératoire du genre fixer une figure un moment puis passer à l'autre en faisant jouer la persistance rétinienne ? Bref, le mode d'emploi.
(PS: je suis sous RHEL, apt non merci)
Dernière modification par GBo ; 17/05/2021 à 07h35.
c'était pas mon intervention qui était censée faire ça, c'est de réfléchir à pourquoi les systèmes d'IA ne souffrent pas de ce genre d'illusion d'optique à ma connaissance (ils peuvent en avoir d'autres que n'ont pas les humains ! )
ma question visait sur un exemple à se poser une question du genre "est ce que c'est évident qu'on pourra toujours obtenir une IA répondant de la même façon qu'un humain, ce n'est qu'une question de temps et d'effort" ou si il y a des limites structurelles indépassables qui feraient que par principe, un système d'IA entrainé à voir un mouvement ne réagira jamais à une image fixe ?
ça me semble précisément des exemples montrant que le cerveau n'est pas qu'algorithmique (que les capacités d'apprentissage dépendent de l'âge).Au passage, les humains n'apprennent pas à conduire en un vingtaine d'heures : il le font après que leur cerveau ait passé plus de 15 ans au moins à apprendre de nombreuses choses qui servent de support à la conduite et la transmission verbale depuis un autre humain et avoir vécu dans un contexte particulier où la voiture est fréquente.
En cas de doute, tu peux essayer d'apprendre à conduire à un nourrisson.
Ou même à un chasseur-cueilleur adulte et tu découvriras que ce qu'il est capable de maitriser dépend de son contexte culturel (même pour le tir à l'arc).
Vous n'avez pas essayé de bouger les yeux...??bizarre comme question...
oui balayer l'image en allant d'un motif à l'autre.
Si tu ne vois rien bouger, contacte un neuropsychologue, tu es peut etre un cas clinique intéressant
C'est déjà fait, et je sais que j'ai *probablement* des particularités neurologiques, mais comme il fallait payer pour en être sûr, j'ai dit stop.
Néanmoins s'il faut bouger les yeux (je te crois sur parole), ce n'est pas du tout équivalent à une présentation d'une image unique statique à un CNN, tu n'y es donc pas du tout. Si tu ne veux pas installer PyTorch ou TensorFlow, ce que je comprends vu la lourdeur, je (te) conseille la lecture de ce bouquin par exemple, qui est parfait car un peu plus que de la vulgarisation, mais pas trop matheux non plus:
Deep Learning for Vision Systems (en anglais):
https://www.amazon.fr/Learning-Visio...s=books&sr=1-1
Dernière modification par GBo ; 17/05/2021 à 07h48.
comment ça tu me crois sur parole? ça ne bouge donc pas quant tu bouges les yeux, ou bien tu ne sais pas bouger les yeux ?
évidemment que si on bouge les yeux, l'image change (d'ailleurs on bouge les yeux en permanence pour voir les contours, sinon les cellules de la rétine saturent rapidement, si on asservit une image au mouvement des yeux elle disparait, une autre différence essentielle avec l'IA !!), mais un réseau de neurone qui simulerait le mouvement des yeux devrait corriger de ce mouvement pour ne pas se tromper sur toutes les images, donc le problème reste le même : pourquoi voit-on un mouvement sur certaines images fixes et pas d'autres ?ce n'est pas du tout équivalent à une présentation d'une image unique statique à un CNN, tu n'y es donc pas du tout.
Je sais bouger les yeux, je ne pourrais pas lire tes propos sinon, c'est juste que je pensais qu'il fallait le faire d'une certaine façon. Ton truc ne marche pas sur moi c'est tout.
Ca c'est une autre question qui n'a rien à voir avec ta question précédente qui était : "une IA peut elle etre entrainée pour reproduire correctement les illusions d'optique "
Ce qui un beau contre sens puisque justement vous n'avez pas été entrainé pour reproduire correctement les illusions d'optique
Dernière modification par GBo ; 17/05/2021 à 08h04.
Le mélange de vrai et de faux est énormément plus toxique que le faux pur - Paul Valéry
Intéressant, je ne savais pas que certains cerveaux ne percevaient pas ce genre d'illusion... j'en essaie une autre alors
est ce que tu fois la case centrale de la face supérieure du cube de la même couleur que celle de la face de gauche, ou pas ?
je ne vois pas en quoi le fait que je n'ai pas été entrainé implique que la question soit un contresens pour l'IA ...je ne suis pas une IA moi, et je n'ai pas entendu parler d'une IA reconnaissant quoi que ce soit sans avoir été "entrainée"Ca c'est une autre question qui n'a rien à voir avec ta question précédente qui était : "une IA peut elle etre entrainée pour reproduire correctement les illusions d'optique "
Ce qui un beau contre sens puisque justement vous n'avez pas été entrainé pour reproduire correctement les illusions d'optique
Chez moi non plus.
Tu joues sur les mots pour noyer le poisson.
"Une IA peut elle être entrainée pour reproduire correctement les illusions d'optique"
a sens différent de :
"Une IA (entrainée pour quelque chose, forcément) peut elle reproduire les illusions d'optique"
Le pire c'est que la question ainsi reformulé est intéressante, et un sujet de recherche actif en effet (ce que j'ai vérifié après les dires de pm42).
Par exemple une IA entrainée (par des humains) pour reconnaitre les visages humains serait victime de l'effet Thatcher au même titre que nous d'après ces chercheurs indiens:
Do deep neural networks see the way we do?
https://www.researchgate.net/publica..._the_way_we_do
Dernière modification par GBo ; 17/05/2021 à 13h27.
Je ne sais pas quelle est la bonne réponse physique, mais je perçois la case du dessus comme un marron et celle de la face dans l’ombre comme un orange clair.
Rien ne sert de penser, il faut réfléchir avant - Pierre Dac
Ce n'est pas l'objet du fil.
Le mélange de vrai et de faux est énormément plus toxique que le faux pur - Paul Valéry
Voici ce que les chercheurs ont voulu savoir, sachant que pour nous il y a plus de différences entre les deux images du dessus qu'entre les deux du dessous (qui sont pourtant les mêmes que celles du dessus, à une rotation près), est pareil pour un CNN ?
Dernière modification par GBo ; 17/05/2021 à 13h36.
la bonne réponse est que les couleurs sont exactement les mêmes, comme on peut le vérifier par un couper coller des deux faces. Mais même en le sachant on n'arrive pas à le voir .. je ne sais pas si les IA entrainées sur des couleurs ont ce même problème.
Pour répondre à Gbo, j'aurais du sans doute dire plutot "est ce qu'une IA entrainée à reconnaitre le mouvement peut se tromper sur une image fixe". A l'évidence, il est plus facile de comprendre l'effet Thatcher (qu'une IA entrainée sur des visages "à l'endroit" ait plus de mal sur des visages "à l'envers" ), que la détection du mouvement qui semble assez trivialement reposer sur une variation temporelle de l'image ...
Et ma question n'était pas tant de savoir si l'IA pouvait avoir certaines erreurs analogues à celle des humains, que de savoir si elle pouvait "par principe" reproduire toutes les caractéristiques de la perception humaine, avec toutes ses erreurs. Et on n'est pas dans un problème d'IA forte ...
Mais de quoi tu parles au juste, l'illusion du mouvement sur une image fixe fabriquée exprès pour générer cet effet chez - la plupart - des gens n'étant pas un vrai mouvement, pourquoi voudrais-te que la Machine Vision détecte un mouvement ? Elle ne bouge pas les yeux sur une image fixe ni n'a de vision périphérique !
Un début de réponse est dans l'article linké en #167.
Dernière modification par GBo ; 17/05/2021 à 14h56.
c'est bien pour ça que je posais la question justement ... donc elle n'a pas les mêmes perceptions que l'humain, "par principe" (donc sans espoir qu'elle ait ce type d'illusion un jour).
Ca peut etre par exemple la base d'un test pour reconnaitre une IA d'un humain, comme le test de Stroop est très efficace pour reconnaitre si tu parles une langue, à tel point qu'il a été utilisé par les services secrets américains pour démasquer les espions russes infiltrés avec des mots écrits en cyrillique.
Je ne pense pas que ce soit "par principe", puisqu'au contraire le point de départ des perceptrons est une inspiration biologique (modèle dit du "neurone formel" L-NL), mais il serait beaucoup plus compliqué de reproduire certains bricolages de l'évolution (comme par exemple celui la macula de la rétine qui est une toute petite partie de celle-ci, ce qui nous oblige à bouger les yeux pour lire, tâche impossible par vision périphérique seule comme en témoignent les malheureux/ses atteints de DMLA) alors qu'il est plus simple pour les ingénieurs d'utiliser des capteurs de densité uniforme en photosites (tout le champ est capable de la même résolution), d'autant qu'on aurait du mal à justifier l'avantage de faire autrement...
Le but de l'IA n'est pas de reproduire l'humain à l'identique ni de le remplacer mais de faire mieux ou plus rapidement certaines tâches.
Dernière modification par GBo ; 17/05/2021 à 15h50.
Le mélange de vrai et de faux est énormément plus toxique que le faux pur - Paul Valéry
+1
Et comme Archi3 le sait parfaitement, ce qui est discuté est autre chose. À savoir la prétention même véhiculée par le nom.
Dernière modification par Amanuensis ; 17/05/2021 à 16h26.
Pour toute question, il y a une réponse simple, évidente, et fausse.
Sur ce fil, la prétention est plutôt de vouloir en parler et de juger et sans connaitre.
D'autant que comme déjà dit plus haut, on est dans les fantasmes autour de l'intelligence et chaque fois que les ordinateurs progressent, ceux qui y ont un rapport quasi-religieux remontent la barre, comme s'il la confondait avec une âme immatérielle et transcendante.
Il n'y pas si longtemps, être capable de compter était considéré comme une preuve d'intelligence : les animaux et certaines personnes à faibles capacité n'y arrivaient pas. Pas de chance, c'est mécanique et les ordinateurs le fond beaucoup mieux que nous.
Puis on a dit cela sur les échecs : on était très impressionné par l'intelligence des grands maitres. Raté, aucun humain ne réussira à battre une machine qui a appris plus vite que n'importe qui par ailleurs.
On a des IAs qui sont capables de comprendre la parole humaine, de tenir des conversations correctes, de traduire plutôt efficacement, de piloter un avion de chasse plutôt mieux qu'un humain, composer de la musique, peindre des tableaux...
Bien sur, à chaque fois, c'est partiel, spécialisé, il y a encore du progrès à faire et on sait parfaitement qu'on est loin d'une IA forte.
Mais quelque soit les progrès réalisés, on peut être sur que même le jour où une IA saura mieux répondre aux questions de physique ici que les participants ici (par exemple), certains expliqueront que oui, mais c'est prétentieux de dire que c'est de l'intelligence.
pas de souci avec ça, une simple calculette fait déjà ça ... mais j'ai l'impression que beaucoup de gens pensent que les progrès de l'IA feront que tout ce qui est humain pourra être reproduit un jour par un ordinateur "par principe" (avec tous les fantasmes que ça implique), alors que ce genre d'illusion est déjà un truc très simple, loin de l'IA forte, pour laquelle on ne sait pas vraiment d'où ça vient et comment la reproduire - ça parait logique de penser que la détection d'un mouvement part d'une mesure de la modification des pixels au cours du temps, sauf que cette illusion montre que ce n'est pas si simple.
Ca a bien sur des conséquences concrètes sur les applications de l'IA, par exemple de savoir si il est évident que des voitures totalement autonomes pourront un jour rouler avec un niveau de sécurité bien supérieur ou même équivalent à celles d'un humain .... il y a évidemment des gros enjeux de société derrière.
moi plus modestement je suis en attente de deux choses :
a) qu'une IA dise qu'elle n'a pas envie de faire ce pour quoi on l'a conçue et qu'elle a envie d'apprendre autre chose
b) qu'une IA participe à une discussion de ce type sur un forum en nous faisant part de son expérience personnelle de ce que ça fait d'être une IA.
Tant qu'on aura pas ça, j'ai envie de dire effectivement que c'est prétentieux d'appeler ça de l'intelligence, et garder l'idée que c'est plutot un ordinateur astucieusement programmé pour "faire mieux ou plus rapidement certaines tâches." (ce contre quoi je n'ai aucune objection, mais je pense qu'une grande partie des problèmes humains ne vient PAS du fait qu'on ne fait "pas les choses assez bien").
Cela a été traité plus haut dans le fil : c'est l'illusion du libre arbitre qui implique que les humains font ce genre de chose en allant à l'opposé de leur programmation (au sens psychologique). C'est très, très discutable pour être gentil.
Très facile, on sait déjà faire.
Oui, c'est ce que je disais : comment inventer de nouveaux critères et repousser la barre pour des raisons qui n'ont rien à voir avec la science mais pour se persuader que leur "intelligence" est quelque chose de spécial et pas l'application de méthodes qu'ont leur a enseigné pendant leurs études dans des domaines spécialisés.
En général, ils ne se rendent pas compte d'ailleurs que les dites méthodes ont leurs limites, qu'elles ne fonctionnent que si elles sont alimentées en données pendant une phase d'apprentissage et donc donnent leur avis sur tout. Et comme une IA qui travaille en dehors de son domaine, la pertinence des résultats est proche d'un tirage aléatoire.
Alors justement il est là le problème : la qualité diagnostique desdites données...autrement dit, on n'est pas du tout certain qu'on met le bon diagnostic sur l'image...
