À quoi servirait de développer de l'intelligence artificielle ?

[invite40d1dd91]

Certains m'effraient ou me font rire quand ils pensent que déjà les "machines" nous dépassent...

La discution porte sur une IA supposée "intelligente", ce qui n'existe pas encore.

Pour le moment, nos techniques, nos machines sont uniquement des outils !
Ces outils : les automates industriels, les moteurs de recherche, l'informatique... toutes nos technologies influence notre société et d'une manière nos meurs.

Lorsque dans un moteur de recherche nous obtenons des résultats, ceux-si sont "filtré", toutes les réponses ne peuvent être présentées.
Ce filtrage et cette classification de l'information et donc de la pensée mondial influence nos vies et notre société.
Mais un moteur de recherche actuelle, aussi puissant soit-il, aussi influent et populaire soit-il, reste un outil... non-doué d'un intelligence au sens de celle de l'homme.

L'influence de nos techniques sur nos modes de vies est toute aussi importante que nos administrations, ns démocraties, nos religions ... nul besoin de leurs donner plus d'importance ou même de leur donne une "intelligence" dont elles ne sont pas encore doué.

Voici un site intéressant qui montre comment google, par exemple, peut déformer la réalité en "filtrant" les résultats de recherche
http://www.iterature.com/adwords/index_fr.html
Ce filtrage est belle et bien la volonté des créateurs du moteur.
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[yat]

Certains m'effraient ou me font rire quand ils pensent que déjà les "machines" nous dépassent...

Pourtant c'est le cas. Dans des domaines bien spécifiques, les capacités de la machine sont bien supérieures à celles de l'humain. Et réciproquement, bien sur. Donc il serait, bien entendu, ridicule de considérer qu'une des deux "espèces" est supérieure à l'autre en tout point. Mais, selon le contexte, dire que les machines nous dépassent n'est pas aberrant, puisque c'est le cas sur certains points.

La discution porte sur une IA supposée "intelligente", ce qui n'existe pas encore.

Personnellement, je suis d'accord avec toi, mais c'est selon ma propre compréhension, toute subjective, de l'intelligence. D'ailleurs je serais bien incapable d'en formuler une définition claire, et donc d'écrire une affirmation aussi péremptoire que celle-ci.
Quelle est donc, pour toi, la définition exacte du mot "intelligence", et qui rende ton affirmation valide ? Personnellement, je n'arrive pas à en formuler une qui respecte cette condition sans tomber dans l'anthropocentrisme le plus primaire.

[invite40d1dd91]

Pourtant c'est le cas. Dans des domaines bien spécifiques, les capacités de la machine sont bien supérieures à celles de l'humain. Et réciproquement, bien sur. Donc il serait, bien entendu, ridicule de considérer qu'une des deux "espèces" est supérieure à l'autre en tout point. Mais, selon le contexte, dire que les machines nous dépassent n'est pas aberrant, puisque c'est le cas sur certains points.Personnellement, je suis d'accord avec toi, mais c'est selon ma propre compréhension, toute subjective, de l'intelligence. D'ailleurs je serais bien incapable d'en formuler une définition claire, et donc d'écrire une affirmation aussi péremptoire que celle-ci.
Quelle est donc, pour toi, la définition exacte du mot "intelligence", et qui rende ton affirmation valide ? Personnellement, je n'arrive pas à en formuler une qui respecte cette condition sans tomber dans l'anthropocentrisme le plus primaire.

Comme toi, je ne suis pas assez prétentieux ou arrogant pour prétendre donner une définition de l'intelligence dans sont sens le plus globale !

Je me contenterai d'une définition anthropocentriste! Car le sujet est bien là ! Nous ne recherche pas a créer une IA d'intelligence pure, bienveillante et sage !

Nous cherchons dans l'IA une intelligence comparable à celles que nous connaissons :
Des IA spécialisées et adaptées à nos besoin.

Par exemple, si l'on veux créer un robot chien, on tentera de lui donnée une intelligence de chien, un comportement de chien, une intelligence canocentriste si tu veux ^^.

Si l'on cherche une IA capable de nous aider dans nos décisions, dans nos problème, celle ci aura une intelligence d'humain.

Comment veux tu donner une définition unique aux phénomènes multiples que sont "les intelligences", car il n'y a pas une intelligence mais des intelligences.

Je dirai que l'on ne définit pas l'intelligence, on la reconnait (dans certaines mesures).

[yat]

Comme toi, je ne suis pas assez prétentieux ou arrogant pour prétendre donner une définition de l'intelligence dans sont sens le plus globale !

Donc il est nécessaire de préciser ce qu'on entend par là pour dire que les IA actuelles n'en sont pas dotées. En l'occurence :

Je me contenterai d'une définition anthropocentriste! (...) Si l'on cherche une IA capable de nous aider dans nos décisions, dans nos problème, celle ci aura une intelligence d'humain.

C'est une manière de voir les choses... pour moi l'intérêt d'une IA réside justement dans ses différences avec l'intelligence humaine : Si je veux faire une multiplication à trois chiffres, je préfère la calculette windows qui va me donner la réponse plutôt qu'un programme d'intelligence artificielle qui va essayer de poser mentalement l'opération, me répondre au bout de trente secondes et avoir une chance sur deux de s'être planté. De même, si je veux savoir comment m'habiller avant de sortir et que je m'adresse à mon robot domestique, je préfère qu'il analyse les données météorologiques disponibles, qu'il fasse une estimation statistique et qu'il me donne les possibilités les plus probable. Quel sera l'intérêt d'un robot qui regarde le ciel, se gratte un peu le menton et me dise "bah... fait gris ce matin. Va peut-être pleuvoir", influencé par le fait qu'il vienne de se faire envoyer bouler par sa copine et qu'il voit les choses en gris...

[invited494020f]

Sans aller jusqu'à qualifier ça d'"intelligent" comme tu le fais, il existe quand même des choses qui répondent au reste de ta définition.

Prenons l'exemple d'une reconnaissance d'écriture manuscrite. On a tout d'abord des processus totalement algorithmiques qui effectuent des prétraitements de l'image (binarisation, nettoyage, rotations...). Ensuite, un autre traitement purement algorithmique va isoler les composantes connexes, et essayer de détecter tous les petits traits et courbes qui composent les lettres (graphems). Ce processus va donner des listes de différents découpages, parce qu'il y a toujours différentes possibilités.
Ce qui se passe ensuite n'a plus rien d'algorithmique, du moins au sens ou je l'entends : on a bien un algorithme qui va faire fonctionner tous les neurones, mais on ne sait pas du tout ce qui se passe dans le réseau concrètement. Toutes les données qu'on a extrait de l'image sont balancées en entrée d'un réseau de neurones, qui donnera en sortie une chaine lue, associée avec un score. Au cours de l'apprentissage, forcément, on lui donne des exemples, avec les réponses qui vont avec. Alors peut-être que l'on peut considérer que ça ne revient pas à comprendre tout seul sans intervention humaine, mais dans ce cas là on pourra en dire autant d'un enfant qui apprend à lire. Et comme un enfant qui apprend à lire, il va être un peu déstabilisé au début par certains enchainements de caractères, dans les cas ou c'est très différent visuellement de tout ce qu'il a pu voir auparavant. Au final, il sera capable de lire tout seul les images qu'on lui donne, et pourtant il ne recevra jamais exactement les mêmes données que ce qu'il a reçu lors de son apprentissage. Bien sur, il y aura toujours des cas qu'il sera incapable de traiter, et dans ce cas il donnera simplement un score très bas, et une réponse très approximative, mais là encore ce n'est pas ça qui le distingue de l'intelligence humaine : il m'est déjà arrivé de constater que le processus avait réussi à lire correctement des caractères que personne n'arrivait à déchiffrer avec certitude. Pourtant, après avoir recoupé les informations, la machine avait bien lu ce que la personne avait écrit.

On a donc un processus qui comprend tout seul comment les graphems forment les mots sans intervention humaine (personne ne lui a donné les règles, il a juste appris sur des exemples), et après l'apprentissage, toutes les images qu'il reçoit sont des événements imprévus puisqu'aucune ne correspond exactement à une image qu'il a reçue pendant l'apprentissage. Est-ce que pour autant tu qualifierais ce processus d'"intelligent" ?

Bonjour, yat!
Je crois que la machine dont tu parles appartient à la catégorie "système expert" de mon post #84. Comme tu dis, au cours de l'apprentissage on lui donne des exemples, avec les réponses qui vont avec. Nécessairement, pour chaque scripteur, l'apprentissage est à refaire entièrement (alors que l'humain déchiffre, après un autoaprentissage assez court, les écritures les plus personnalisées). La machine se constitue un "stock" des images variées des 26 (ou 52 avec les majuscules) caractères utilisés par le scripteur et arrive ainsi à quelques dizaines de milliers de "modèles" qu'elle compare à la nouvelle image présentée, à chaque lettre lue. Cette comparaison se fait sur un certain nombre de caractéristiques relevées sur tous les modèles et sur l'image reçue. Le rapport entre les correspondances relevées et le nombre total de caractéristiques comparées pour chaque lettre de l'alphabet donne la probabilité de chaque caractère d'être l'heureux élu.

Le caractère qui a la plus grande probabilité d'être l'élu est provisoirement retenu jusqu'à la fin du mot. Ensuite, un simple programme d'orthographe compare le mot à son stock et, le cas échéant, le remplace par le mot le plus proche, ou donne les choix possibles au lecteur humain.

J'ai l'impression de ne pas être très clair, mais je ne peux pas noircir quatre pages.

L'important est de savoir qu'aucune intelligence n'est demandée à la machine, mais une grosse mémoire et un traitement ultra rapide. Le problème peut très bien être résolu sans circuits neuroniques, comme à peu près tous le problèmes d'identification qui comportent un "matching" probabiliste. (Comment dit on matching en français?)

Conclusion: je ne considère pas ce processus d'intelligent, dans le sens des dictionnaires.


"Je déplore le sort de l'humanité d'être entre d'aussi mauvaises mains que les siennes." La Mettrie.
Amicalement Paulb.

[yat]

Bonjour, yat!
Je crois que la machine dont tu parles appartient à la catégorie "système expert" de mon post #84. Comme tu dis, au cours de l'apprentissage on lui donne des exemples, avec les réponses qui vont avec. Nécessairement, pour chaque scripteur, l'apprentissage est à refaire entièrement (alors que l'humain déchiffre, après un autoaprentissage assez court, les écritures les plus personnalisées).

Non, là je m'insurge ! L'apprentissage de la lecture chez l'être humain est un travail de longue haleine, nécessitant beaucoup plus de travail de la part d'un autre être humain que de simplement lui filer une base d'images avec les annotations. Et pour chaque être humain, l'apprentissage doit également être refait intégralement.

La machine se constitue un "stock" des images variées des 26 (ou 52 avec les majuscules) caractères utilisés par le scripteur et arrive ainsi à quelques dizaines de milliers de "modèles" qu'elle compare à la nouvelle image présentée, à chaque lettre lue. Cette comparaison se fait sur un certain nombre de caractéristiques relevées sur tous les modèles et sur l'image reçue. Le rapport entre les correspondances relevées et le nombre total de caractéristiques comparées pour chaque lettre de l'alphabet donne la probabilité de chaque caractère d'être l'heureux élu.

Là encore, je ne vois pas ce qui te permet de dire des choses pareilles. Ce qui se passe dans le réseau de neurones, personne ne le sait, et je travaille dessus tous les jours. Tout ce qu'on peut dire, c'est qu'avec toutes les informations extraites algorithmiquement de l'image, le réseau va faire un choix, et y attribuer une certaine confiance. Ce qui se passe à l'intérieur du réseau de neurones est aussi obscur pour ceux qui l'ont programmé, ceux qui l'ont entrainé et ceux qui l'utilisent que ce qui se passe à l'intérieur du cerveau de l'enfant qui apprend à lire.

Le caractère qui a la plus grande probabilité d'être l'élu est provisoirement retenu jusqu'à la fin du mot. Ensuite, un simple programme d'orthographe compare le mot à son stock et, le cas échéant, le remplace par le mot le plus proche, ou donne les choix possibles au lecteur humain.

Et c'est également ce que va faire un être humain quand il essaye de déchiffrer un mot difficilement lisible... certaines lettres sont évidentes, d'autres sont plus douteuses, avec plus ou moins de confiance... en fonction du contexte et des mots existants, l'humain finira par trouver une ou plusieurs interprétations pour le mot.

J'ai l'impression de ne pas être très clair, mais je ne peux pas noircir quatre pages.
L'important est de savoir qu'aucune intelligence n'est demandée à la machine, mais une grosse mémoire et un traitement ultra rapide. Le problème peut très bien être résolu sans circuits neuroniques, comme à peu près tous le problèmes d'identification qui comportent un "matching" probabiliste. (Comment dit on matching en français?)

Je ne te parle pas d'un simple OCR qu'on trouve dans le commerce, et qui va fonctionner à peu près comme tu le dis... la reconnaissance d'écriture manuscrite est beaucoup plus compliquée, et il n'existe aucune application simple sans réseaux de neurones qui donnent des résultats qui ne soient pas ridicules à coté de ce dont je te parle. De plus, il n'y a ni besoin de traitement ultra rapide ni de grosse mémoire. Ce qui prend le plus de mémoire est qui est le plus gourmand en CPU concerne surtout ce qui se passe en amont du réseau, c'est à dire l'extraction des informations utiles de l'image.

Conclusion: je ne considère pas ce processus d'intelligent, dans le sens des dictionnaires.

C'est exactement mon propos : il respecte autant le reste de ta définition [un processeur qui "comprendrait" tout seul, sans intervention humaine, ce qu'il faut faire dans le cas d'un événement imprévu par lui (donc par la base de données ou les instructions renseignés par l'homme).] qu'un enfant qui apprend à lire, mais pourtant je ne qualifierais personellement pas ce genre de processus d'"intelligent". Mais c'est une opinion tout à fait personnelle, et pas partagée par tout le monde. C'est bien pour ça que ça s'appelle de l'ICR et pas de l'OCR.

[invite0e4ceef6]

Certains m'effraient ou me font rire quand ils pensent que déjà les "machines" nous dépassent...

La discution porte sur une IA supposée "intelligente", ce qui n'existe pas encore.

Pour le moment, nos techniques, nos machines sont uniquement des outils !
Ces outils : les automates industriels, les moteurs de recherche, l'informatique... toutes nos technologies influence notre société et d'une manière nos meurs.

Lorsque dans un moteur de recherche nous obtenons des résultats, ceux-si sont "filtré", toutes les réponses ne peuvent être présentées.
Ce filtrage et cette classification de l'information et donc de la pensée mondial influence nos vies et notre société.
Mais un moteur de recherche actuelle, aussi puissant soit-il, aussi influent et populaire soit-il, reste un outil... non-doué d'un intelligence au sens de celle de l'homme.

L'influence de nos techniques sur nos modes de vies est toute aussi importante que nos administrations, ns démocraties, nos religions ... nul besoin de leurs donner plus d'importance ou même de leur donne une "intelligence" dont elles ne sont pas encore doué.

Voici un site intéressant qui montre comment google, par exemple, peut déformer la réalité en "filtrant" les résultats de recherche
http://www.iterature.com/adwords/index_fr.html
Ce filtrage est belle et bien la volonté des créateurs du moteur.

j'ai lu la page en liens et il semblerais qu'il ne soit pas le seul a deformer la réalité...
ce qui est amusant avec ce cas, c'est que précisément google poursuit un but qui lui est propre, et applique des règle automatiquement en évinçant un intru qui ne respecte pas ses règles.. un peu comme notre corps élimine automatiquement un virus, selon des règle qui ne nous sont pas connues, et ce pour le maintiens d'une fonctionalité optimale, qui pour google est la crédibilité de ses ad-words..

certes, ici l'on a pas a faire a un système qui a une conscience reflexives, ni sans doute une conscience de soi, mais l'on peux dire qu'il a une conscience de quelquechose qui peux lui-etre nocif, et qu'il a une conscience intentionelle, puisqu'il agit en fonction d'un but, optimiser la crédibilité de ses ad-words..

en fait cela me fait penser au comportement d'une araigné qui netoyerais sa toile des brindille et autres feuille afin d'optimiser le moyen par lequel il trouve sa subsistance physique.. l'argents des ad-word sert au devellopement de google, ces promoteur on donc tout interet a faire en sorte que le moyen part lequel google existe soit dans un etat optimal.. dans un etat optimal sans toutefois que le coup soit trop elevé, il pourrasi très bien faire faire cette tache de vérification par de nombreux collaborateur, mais il se trouve qu'il delègue cette tache a google lui-même, qui se charge lui-même, par une fonction spéciale de censure, de proceder aux vérification necessaire...

est-ce de l'intelligence, de la part du robot google, non pas encore, a mon gout, puisque ce n'est pas google lui-même qui est à l'origine de cette volonté d'optimisation des ad-words. google en tant tant que tel ne fait qu'appliquer des règles, il ne les fait pas pour lui.. ce programe particulier n'est qu'une simulation d'une conscience de soi, en tant que le soi s'oppose au non-soi chez le vivant. et ces le soi qui tend a sa propre survie..

pour que google est vraiment une conscience de soi effective, il faudrait que ce programe puisse generer des règles en propre en fonction des divers problème que pourrais recontrer les ad-words.. c'est a dire qu'il connaisse la fonctionalité optimale de ceux-ci, et qu'il soit capable de generer la règle inverse au problème rencontré, pour anihiler le problème.. cela demande un travail d'analyse a mon avis assez pointu que google n'est sans doute pas caapble de faire..

sans doute qu'un réseaux neural pourrais s'adapter en generant une suite de solutions et de variation de solutions a partir d'une ou plusieur règle de base, afin de trouver le variant a la règle qui anihilerais le problème, et de fait, retenir cette règle parmit toute les autres comme efficiente..

et ces généralement de la sorte que l'on procède, l'on teste une myriade de solution a un problème nouveaux, avant de trouver les règles qui permettent d'agir toujours le plus commodement en face du même problème. et généralement l'on teste de prime abord les solutions les plus communes avant d'extraire par deduction la ou les solutions au pire les moins mauvaise, jusqu'au plus efficiente.

ici, google, ne semble reconnaitre, l'absence de pertinance entre l'appel de l'ad-word et le contenu du site, mais peut-etre est-ce plus complexe...

[invited494020f]

Bonjour, yat!

Non, là je m'insurge ! L'apprentissage de la lecture chez l'être humain est un travail de longue haleine, nécessitant beaucoup plus de travail de la part d'un autre être humain que de simplement lui filer une base d'images avec les annotations. Et pour chaque être humain, l'apprentissage doit également être refait intégralement. Là encore, je ne vois pas ce qui te permet de dire des choses pareilles.

Tu t'insurges, car tu as mal interprété ce que je disais: qu'il fallait reprendre l'apprentissage pour chaque nouvelle personne dont on devait déchiffrer l'écriture. Il me suffit en général une lettre, ensuite je déchiffre l'écriture de la même personne assez couramment. Ça n'a rien à voir avec l'apprentissage de l'écriture en général par les enfants!

Ce qui se passe dans le réseau de neurones, personne ne le sait, et je travaille dessus tous les jours. Tout ce qu'on peut dire, c'est qu'avec toutes les informations extraites algorithmiquement de l'image, le réseau va faire un choix, et y attribuer une certaine confiance. Ce qui se passe à l'intérieur du réseau de neurones est aussi obscur pour ceux qui l'ont programmé, ceux qui l'ont entrainé et ceux qui l'utilisent que ce qui se passe à l'intérieur du cerveau de l'enfant qui apprend à lire.

Là je reste quoi! Quand tu dis "réseau de neurones", tu sais visiblement de quoi tu parles. Si j'ai bien compris ce que tu dis, vous avez conçu, une sorte de "boite noire", comme on appelle communément les systèmes dont l'utilisateur sait ce qu'il faut mettre dedans et ce qui en sort, mais ne sait pas comment ce qui en sort est élaboré. La seule différence ce serait que vous, les concepteurs du machin ne le sauriez pas non plus! En matière scientifique et technique ce serait bien une première époustouflante et à votre place je serais beaucoup moins modeste, surtout si le machin marche bien! Avez-vous fait une communication, surtout pour dire pourquoi vous ne savez pas ce qui se passe dans votre boite noire? Je serais curieux de le lire.

Je suis sidéré par les progrès considérables que cette information ferait faire au déchiffrement laborieux des imageries médicales concernant les réseaux neuroniques humains. On sait déjà beaucoup sur la spécialisation de certains réseaux locaux, ce qui suggère des différences morphologiques en fonction des informations à traiter, mais (sauf nouveautés que j'ignore) on en reste là.

De toute façon la recherche neurologique et informatique ne pourraient qu'en profiter.

"Je déplore le sort de l'humanité d'être entre d'aussi mauvaises mains que les siennes." La Mettrie.
Amicalement Paulb.

[invite73192618]

Je suis sidéré par les progrès considérables que cette information ferait faire au déchiffrement laborieux des imageries médicales concernant les réseaux neuroniques humains.

Et moi par ton intuition là-dessus! Les réseaux de neurones dont parle yat ont été inventé dans les années 70, et servent aujourd'hui à beaucoup de choses.... incluant l'identification des sillons cérébraux en imagerie médicale (logiciel Brain Visa).

On peut voir ces réseaux comme des copieurs: on leur montre des cerveaux et où sont les sillons identifiés par un expert en neuroanatomie, et au bout d'un certain temps d'apprentissage le réseau est capable de faire l'identification des sillons sur de nouveaux cerveaux, de façon beaucoup plus rapide et standardisé que ce qu'un humain serait capable (surtout si c'est un novice qu'il faut former 10 ans avant ). C'est une forme de transfert d'expertise qui ne nécessite pas d'expliciter comment l'expert a fait son travail: il suffit d'avoir des exemples de résultat.

[yat]

Tu t'insurges, car tu as mal interprété ce que je disais: qu'il fallait reprendre l'apprentissage pour chaque nouvelle personne dont on devait déchiffrer l'écriture. Il me suffit en général une lettre, ensuite je déchiffre l'écriture de la même personne assez couramment. Ça n'a rien à voir avec l'apprentissage de l'écriture en général par les enfants!

Alors je m'insurge à nouveau !
Effectivement, j'avais pas interprété ça comme ça, mais (si cette fois j'ai bien compris ton propos, ce qui n'est pas sur) le moteur fait son apprentissage sur des échantillons venant de personnes différentes, et par la suite il pourra lire l'écriture de n'importe qui. Une des différences fondamentales avec toi et l'enfant qui apprend à lire, c'est que, si à l'âge adulte tu es amené à déchiffrer une écriture vraiment exotique, tu auras un peu de mal au début, mais ensuite tu sauras la déchiffrer comme les autres. Le moteur, lui, se comporte ainsi pendant sa phase d'apprentissage. Mais une fois qu'il est distribué, son évolution est figée, et il reste dans un état dans lequel il ne pourra rien apprendre de nouveau. Du coup, s'il tombe sur une écriture bizzare plusieurs fois de suite, il ne s'en sortira pas. Mais ce n'est pas cette étape là qui est intéressante, et s'il y a là-dedans quelque chose qui se rapproche de certaines définitions du terme "intelligence", elle se situe évidemment uniquement dans la phase d'apprentissage. Parce que c'est bien pendant cette phase que le moteur aura, comme toi, le comportement que tu décris.

Là je reste quoi! Quand tu dis "réseau de neurones", tu sais visiblement de quoi tu parles. Si j'ai bien compris ce que tu dis, vous avez conçu, une sorte de "boite noire", comme on appelle communément les systèmes dont l'utilisateur sait ce qu'il faut mettre dedans et ce qui en sort, mais ne sait pas comment ce qui en sort est élaboré. La seule différence ce serait que vous, les concepteurs du machin ne le sauriez pas non plus! En matière scientifique et technique ce serait bien une première époustouflante et à votre place je serais beaucoup moins modeste, surtout si le machin marche bien!

Bah écoute, c'est comme ça que fonctionne tout réseau de neurones (artificiel), à ma connaissance... on a des entrées, des sorties, et entre les deux les neurones prennent pour valeur d'activation une somme pondérée de valeurs d'activations d'autres neurones (propagation vers l'avant). En fonction de ce qu'on attend, l'erreur de sortie est propagée vers l'arrière, et les pondérations des sommes (valeurs synaptiques des neurones) sont modifiées en fonction. Une fois que le réseau a bien appris à traiter ses données, ça ne sera pas sous forme de règles compréhensibles ou de base de données interprétable, mais sous forme de valeurs synaptiques reliant les neurones des différentes couches. Au delà de quelques neurones, il est totalement impossible d'interpréter ou de comprendre ce que veulent dire ces valeurs. Simplement, ça permet au réseau de fonctionner.

C'est très très loin d'être une première, ça fait un moment que ça existe, ce genre de choses. Peut-être que je me suis mal fait comprendre ?

Avez-vous fait une communication, surtout pour dire pourquoi vous ne savez pas ce qui se passe dans votre boite noire? Je serais curieux de le lire.

Bah niveau grand public il y a bien eu un article de mon chef dans la recherche de mars 2003 (et quelques minutes dans un journal de 20 h par Chevalet avant 2001), mais je ne crois pas qu'il parle vraiment de ce problème en particulier... tu trouveras plus facilement ton bonheur en te documentant sur le fonctionnement d'un réseau de neurones.

Je suis sidéré par les progrès considérables que cette information ferait faire au déchiffrement laborieux des imageries médicales concernant les réseaux neuroniques humains. On sait déjà beaucoup sur la spécialisation de certains réseaux locaux, ce qui suggère des différences morphologiques en fonction des informations à traiter, mais (sauf nouveautés que j'ignore) on en reste là. De toute façon la recherche neurologique et informatique ne pourraient qu'en profiter.

On utilise peut-être des réseaux de neurones pour analyser les images issues d'imagerie médicale, oui... mais c'est juste une manière d'interpréter les données. Le fait qu'on parle aussi de neurones, ou que l'on ne puisse pas interpréter ce qui se passe dedans n'a pas grand chose à voir.