Sans Kant..
1) Le systéme nerveux à pour fonction de produire un comportement. Le comportement doit permettre de modifier la réalité pour favoriser l'existence biologique de l'individu, à savoir assumer ses fonctions biologiques. Ceux pour qui ce n'est pas le cas... meurent.
2) La réalité s'organisent en ensemble imbriqué. Et en ensemble de régle traduisant l'imbrication de ces ensembles. Les neurones s'organise pour partitionner l'ensemble des états du flux d'information entrant afin d'en extraire les motifs, et d'établir les probabilités de leur avènement. Le cerveau fait des paris pour prédire l'avenir. L'objectif de cette partition des stimulis et de leur régles à pour but d'orienté l'avenir afin d'obtenir des valeurs spécifiques pour les variables d'états biologiques.
Cette activité s'inscrit dans le temps grâce à l'observation des probabilités d'enchainement entre les situations, autrement dit, l'établissement de l'abstraction qu'on appel "causalité". Cette activité est celle qui détermine le réflex de Pavlov : l'établissement de la corrélation statistique entre l'observation de la cause et de son effet.
3) Cette activités peut faire appel à une phase de simulation, sur une partie ou tout l'ensemble des neurones impliqués dans l'identification de figure spécifiques. Cette activité s'appel l'imagination le rêve et permet de partir de l'identité des objets identifiés pour revenir à leur conditions d'existence : les stimulis de départ eux mêmes, afin d'être mis en cohérences avec d'autres objets identifiés.
4) Cette activité d'imagination s'enrichie ensuit de l'établissement de transformation des vecteurs entre carte de stimulis, ou déplacement d'image.
C'est ce qu'on fait quand on imagine un objet tourner.. (je le met car les points précédents seules ne peuvent expliquer cette aptitude)
5) Une partie de l'action humaines reposes sur la communication, autrement dit la production d'acte arbitraire et la simulation du comportement des autres. L'activité de stimulation de ces actes s'appel la pensé.
6) La déduction relève du 3. L'application de régle repose sur la simulation de condition particulière dans le cadre des conditions de la règle étudié. On applique l'abtraction à un ensemble de situation pour en vérifier la cohérence avec la réalité et/ou le reste des règles.
J'insiste, avec ces quelques mots, je n'ai pas besoin d'autre chose pour expliquer l'intégralité du comportement ni des animaux, ni des humains.
Merci donc de ne pas m'obliger inutilement à lire Kant.
### 2e message ###
Oups pardon.. :
5) ... L'activité de simulation ...
### 3e message ###
En plus honnêtement pour avoir essayer, je peux vous dire que la simulation informatique de ces hypothèses révélent de nombreux autres problémes..
Je peux vous en parler :
J'ai fais un systéme informatique dont le but est de traiter un flux d'information (binaire pour faire simple).
- Chaque "neurone virtuelle" comporte une valeur définit à chaque pas de temps, et mémorise une suite de ces valeurs définissant une mémoire locale à court terme, ainsi que des valeurs futurs.
- On définit des neurones dont la valeur est donné par une fonction ET / OU / NON basé sur d'autre valeur (avec pour chaque source un décalage temporelle permettant d'identifié des schémas, des successions). Il n'est pas trés compliqué de faire une compétition entre ces neurones selon leur représentation dans le flux au fil du flux...
- On définit des liens "hypothèses" qui compte les corrélations entre l'enchainement de deux neurones (avec un décalage de temps).. Idem : on fait une compétition sur la base de la corrélation. Ainsi le systéme répère spontanément des enchainements de séquence dans le flux qui serait anormalement probable et révélerait une causalité.
Ce systéme si il tourne permet déjà de faire des prédictions. En effet les correlations observé avec un décalage temporelle, permet, quand la cause arrive de prédire la futur conséquence.. Imaginons qu'on ait deux neurones, A et B avec un lien "hypothèse" qui observe les correlations entre A(t=0) et B(t=-5) [t <0 signifie dans le passé). Une correlation par exemple qui dit que chaque fois que B(t=-5) = 1 alors A(t=0) =1 avec une probabilité de 100%, permet de dire que quand B(t=0) = 1 alors A(t=5) = 1.. notre systéme peut donc prédire l'avenir, et avec un peu d'astuce on peut combiner les différentes probabilités des différentes hypothèses.
- On définit des neurones qui en plus d'être des récepteurs, on une fonction d'indicateur d'état (typiquement, ça serait la "faim" d'un organisme).
- On définit des neurones moteurs (dont la valeur doit être définit à chaque pas de temps par le systéme).
Tous ces neurones sont également soumis au systéme d'hypothèse.
Comment définir la valeur des neurones moteurs et ainsi donner l'"intelligence" à notre systéme ?
Pour définir une valeur pour les neurones moteurs, il suffit de tenter les différentes combinaison de 0 et 1 et d'observer l'effet, au travers des prédictions dont le systéme dispose.. si on sait par exemple qu'une action = 1 entre à t +4 tel recepteur à 0 qui lui implique qu'à t+8 tel récepteur indicateur de la faim est à 0 alors on a interet à mettre le neurone moteur à 1..
Les problèmes sont les suivants : la simulation est lente, puisqu'il faut tenter toute les combinaison d'état moteur à chaque instant. D'où l'interet d'une remonter des implications, ce que nous appelons chez l'animal le réflex.. si A implique B et B implique C alors A implique C.
Là ou ça devient un réflex, c'est quand le systéme sait que tel situation implique de faire tel action pour obtenir tel valeur sensorielle, on peut faire un raccourci qui se passe de la simulation.. En gros ce n'est jamais qu'une corrélation provoquée entre une situation et l'action de correction qu'elle entraine par le systéme.
Bref.. ça reste lent et compliqué.. probléme :
- Déjà la séléction darwinienne des hypothèses est difficile.. en effet c'est comme tout choix : faut il miser sur le nouveau cheval qui a l'air prometteur, mais qu'on ne connait pas, ou sur le vieux qui est plus bon moyen mais dont on est sur qu'il le reste.. c'est là qu'intervient la formule de la probabilité précalculé, en effet, une corrélation entre deux neurones doit avoir pour valeur initial la valeur moyenne des deux neurones.. (afin d'impliquer directement les choses les plus raisonnable et de mesurer la divergence entre la probabilité normal et la probabilité observée.. )
mais en théorie ça marche..
Bref.. j'ai beaucoup réflechi quand même avant de sortir mon charabia..
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