Reprise du message précédent :

 
Tu as Terence Tao aujourd'hui qui est dans le même style que Ramanujan mais ça reste en mathématiques. En sciences expérimentales je ne suis pas sur que c'est encore possible.

 
Ce n'est pas un ordi qui a formulé l'hypothèse du champs de Brout-Englert-Higgs. Ni qui a conçu la machine permettant de le découvrir.

Tu peux dire aussi que les machines sont à la source de toutes découvertes, vu qu'il faut toujours un outil pour mesurer / analyser / rapporter.

Pourtant la science est bien un domaine où "l'homme/femme providentielle" est quand même rarement le schéma habituel non ?
 
C'est surtout des équipes qui font les trouvailles et les réflexions...
 
D'ailleurs de manière générale, je pense qu'il faudrait arrêter de mythifier des gens

 
Oui de nos jours il n'y a que l'homme qui conceptualise, mais déjà il existe des IA qui prédisent avec les big data et demain (ou après demain) probablement que les IAs fortes découvriront des choses qu'aucun homme n'aurait pu penser jusqu'alors.

 
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pas vraiment non, les machines ne théorisent pas.

 
D'autant plus qu'on sait très bien maintenant que tout ça s'explique par le redshift expansodynamique
http://expansodynamique.monsite-or [...] index.html

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ne conjecturons pas trop vite

 
Un jour peut-être, mais aujourd'hui, on en est encore bien loin
 
Pour donner une idée, les algos d'apprentissage actuels, tu pourrais programmer de quoi les mettre aux commandes d'une tondeuse (en programmant l'usage de toutes les commandes), définir les limites de ton jardin et des carrés à tondre, puis la laisser "apprendre" toute seule le meilleur circuit pour tondre ton jardin, elle en trouverait probablement un bien meilleur que le tien!
 
... Mais elle n'apprendra jamais à faire autre chose qu'être un algo de tondeuse de jardin.
 
Il y aussi le problème énergétique. Un cerveau artificiel, ça consomme de l'énergie electrique à un ratio hallucinnant. De mémoire, simuler 1 seconde d'activité neuronale d'un cerveau humain en 1 minute a consommé récemment l'équivalent d'une centrale nucléaire de taille moyenne. Il n'est pas dit qu'on arrive à quelque chose d'efficace énergétiquement parlant pour réaliser une "ASI" comme tu dis.
 
De ce point de vue là, le cerveau humain, fourni en package avec son système de survie qui tourne avec du lait et des patates en respirant l'athmosphère terrestre, qui plus est disponible en grappes de bundles à tout les coins de rues, a encore un avenir certain au moins dans la branche discount Coté cerveaux, on joue dans la stratégie r

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C'est étrange comme raisonnement : si on pousse plus loin, ça veut dire qu'au final Galilée n'a aucune importance et que le mérite revient à l'opticien qui lui a fourni les verres pour sa lunette ?
Ca fait des siècles que le progrès scientifique s'appuie sur des instruments/outils, je ne vois pas trop pourquoi on mettrait l'ordinateur dans une case à part.

si cette discussion vous interesse, je vous laisse écouter l'épisode du podcast science qui parle de la méthode scientifique et son évolution à travers l'histoire. A la fin les intervenants digressent sur ces questions d'IA et sur la possibilité que peut être un jour l'ordinateur sera en mesure d'émettre des hypothèses et alors ce sera "disruptif" comme on aime à dire aujourd'hui.
https://soundcloud.com/podcastscien [...] que#t=0:00

 
Un slip est issu du travail de plusieurs milliers de personnes, le coton a besoin de machines qui ont été conçues avec du métal qui a été extrait, etc... Ce n'est pas ce que je voulais signifier.
Je voulais mettre en exergue le fait que la complexité des calculs pour un simple homme voir un groupe d'homme fait que les programmes informatiques sont indispensables. Je ne suis pas certain que sans eux, faire ces calculs à la main soit possible... Simulation de galaxie, météo etc... Donc déjà l'informatique est incontournable et les IA arrivent doucement pour encore simplifier le travail. Ne vous inquiétez pas le travail disparaitra aussi pour les cols blancs.  
 

 
Merci.

y avait pas d'opticien, il a inventé une facon de faire des lentilles a partir de carreaux et de boulets de diverses courbures

 
Un data center utilise l'énergie que consomme plusieurs dizaines de milliers de personnes. Ils en existent déjà plus de 4000 à travers le monde... Rien que la croissance d'internet pose un problème. Le vrai soucis effectivement c'est l'énergie.

 
Ce n'est même pas une question de complexité de calculs. Prend le cas des décimales de pi, tu as des formules très efficaces pour les calculer et malgré tout compréhensible par un élève de CM2. Prend par exemple la formule de Chudnovsky, il n'y a que des multiplications et des additions. Cependant si tu veux sortir quelques trillons de décimales, il vaut mieux un programme tout simple qui fera ça à ta place pendant que tu pourras troller tranquillement sur hfr.

Tu prends volontairement des exemples accessibles pour l'homme. Je parle de système complexe, pas d'exercice de math à la portée d'un matheux. Je ne dis pas que l'homme ne sert plus à rien, mais qu'il sera de moins en moins à l'origine des découvertes c'est différent.
L'informatique intelligente accélère et simplifie les calculs, plus tard elle proposera des applications et des concepts. C'est pas hors de portée de l'accepter.
"Toute résistance est inutile."  

 
Demain certainement mais on n'est pas encore au point où un iphone recevra le prix Nobel.

« Watson Health a été capable de retrouver en quelques semaines ce qu’on avait découvert en une décennie de recherche en quelque sorte. En plus, il a trouvé de nouvelles [protéines]. » - Scott Spangler, spécialiste de la gestion des données pour Watson Health. Article : L’intelligence artificielle apprend, crée, prédit
 
Pour l'instant on en est à des IAs très spécialisées qui poutrent en vitesse de recherche. L’intérêt qu'elles ont c'est qu'elles brassent une quantité astronomique de paramètres et de variables. On ne donnera pas un prix à une machine mais encore une fois elles prédisent déjà.

Il y a une différence fondamentale entre la puissance de calcul et l'intelligence. À mon sens les deux n'ont pas grand chose à voir, et sont même plutôt déconnectées même si on ne peut évidemment pas envisager une IA performante avec le processeur d'une Game Boy.

Les exemples de "trouvailles" que tu donnes sont plutôt le fruit de puissances de calcul démultipliées voire, au mieux, de machine learning. Seulement la capacité à apprendre n'est pas synonyme de capacité à créer, et les résultats dont il est question ici sont de la simple donnée, pas de la recherche.

Oui, enfin, ça change pour l'instant pas de l'IA de tondeuse à gazon qui "trouve" un plan de tonte optimal

En terme de science-fiction, il y a un bouquin que j'aime bien, "le système Valentine". Ce n'est pas le centre du récit, mais il comporte des super-IAs, qui sont aux commandes des systèmes des sociétés humaines spatiales: à la fois des systèmes de survie complexes, mais aussi par exemple (au moins partiellement) du système judiciaire entre autres (bien qu'un humain puisse demander à être jugé par un jury populaire plutôt que par l'IA ^^)

La complexité de la survie pour une nation spatiale fait que ces IAs (si on part sur le principe d'une IA très consommatrice en énergie) sont très utiles malgré leur consommation énergétique (et leurs éventuels problèmes ou névroses...), et "en symbiose" avec les nations humaines spatiales a qui elles permettent de survivre et sont finalement indispensables ou quasi (repasser "en tout manuel" est possible mais consommateur en ressources et inefficace au point de probablement compromettre à court terme la survie des hommes dans le milieu particulier qu'est l'espace)

Gilga, tu as pensé à embarquer une super-IA dans ton arche? (la réponse est probablement non car si ma mémoire est bonne, tu fait une arche selon les technologies actuellement disponibles)

Une IA dans une arche, ça me fait penser à Destination Vide de Franck Herbert

 
Tu minimises naturellement ces résultats, comme un mécanisme de protection, "L'homme reste aux commandes". Mais c'est bien de la recherche et des prédictions. Il est très facile de voir Watson comme un chercheur si tu l'imagines connecté à un séquenceur ADN et des bases de données (il fait des recherches en génétique aussi) et que tu le laisses chercher... C'est bien l'homme qui l'a créé mais c'est lui qui découvre.    

Sauf qu'actuellement un ordinateur est un outil au même titre qu'un télescope ou que le LHC. Et même s'ils sont extrêmement complexes et utiles ça reste des outils et uniquement des outils.

On est très très loin d'avoir des IA capable de faire de vraie découverte scientifique toute seule.

Tu as lu l'article ? On est bien loin d'une IA capable de faire de la recherche par elle même. Elle est simplement capable de trouver des corrélations dans des articles scientifiques déjà publié. C'est très utile car ça permet d'orienter les recherches, mais elle ne fait pas de découverte par elle même.

D'ailleurs je ne vois pas l'intérêt de faire du machine learning ici, parce c'est exactement ce que fait un algorithme classique type PageRank pour Google.

 
Mais il n'a rien découvert
 
Il a juste établi des corrélations en se basant sur des travaux produits par d'autres scientifique. Il n'a pas produit de recherche à proprement parler.  
 
Il a juste mis en parallèle le travail de nombreux chercheurs pour se dire : "Dans les articles sur le gène P53 le mot kinases revient souvent, il y a peut-être un truc". C'est tout.
 
D'ailleurs il le dise dans l'article :  
 

 
Oui mais Watson, tu lui donne un bouquin a lire, soyons gentil, mettons catégorie "3 ans mon premier livre" genre "Mimi a un peigne à cheveux", est-il seulement capable de le lire ou le comprendre, sans parler de poser des questions dessus, de le restituer ou le reformuler comme le ferait ne serait-ce qu'un enfant de 3 ans? Non: il en feras des protéines ou un plan de tonte de jardin

 
Tu as lu ma citation ? "Il a trouvé de nouvelles protéines". Ça veut bien dire ce que ça veut dire...
 

 
Il a gagné à Jeopardy, il est donc bien capable de comprendre des concepts complexes et formuler des questions...

Il trouve des réponses (des questions en fait ) parce qu'il a été programmé spécifiquement pour cela. Mais ce qu'il trouve ne sont que des listes de caractères, comme un programme d’échecs dans un supercalculateur qui trouve des listes de coups avec un algo de recherche.

Si la bonne question trouvée après les indices "blanc", "cheval" et "cheveux" en lançant un algo de recherche et combinaison de phrases comportant ces mots est "Quelle est la couleur du peigne blanc d'Henry IV", il reste incapable de lire et comprendre les concepts dans "Mimi a un peigne à cheveux".

Mais on tourne un peu en rond sur ce sujet

ces questions sont intéressantes. Il est vrai que les IA les plus avancées aujourd'hui tiennent plus du singe savant que d'autres choses.
un algorithme champion de jeu de go est incapable de se mettre aux échecs par exemple. leur capacité d'adaptation sont assez nulles or d'un cadre et de rêgles bien établis.
Et ils n'ont pas conscience de trouver quoi que ce soit. Ils ne font finalement que faire des calculs pour finir par faire tendre une variable vers un certain résultat souhaité par le programmeur.

Tu as été programmé spécifiquement aussi, tu n'es donc pas une réelle intelligence.
Si tu étais seul au monde depuis ta naissance, tu n'aurais été capable de rien.
 
Ton raisonnement est fallacieux.

Non mais trouver des protéines pour trouver des protéines c'est pas de la recherche. Moi par exemple si je vais me balader dehors pour ma promenade post-prandiale et que je ramasse un caillou, je suis à peu près sûr que je peux caractériser sa forme comme étant un polygone nouveau pour la science. Bon, ben c'est une donnée qui contribue au corpus de données sur les polygones présents dans la nature sous forme calcique, on peut réfléchir à d'autres appellations un peu pompeuses pour gonfler le truc, mais c'est toujours pas de la recherche. On en reparlera quand l'ordinateur aura trouvé les protéines qu'il cherchait après avoir établi un plan de travail pour les trouver et identifier leur rôle.

Pareil pour la reconnaissance de tumeurs malignes sur des images mentionnée dans ton lien. La vitesse et la précision de l'identification sont, avec l'automatisation à grande échelle (toute relative vu qu'il vaut passer derrière pour contrôler), les seules plus-values réelles, on optimise seulement un process qu'on sait déjà faire en le confiant à un CPU, et on lui fait pas forcément confiance à 100% pour autant, on lui demande simplement d'élaguer.

Dans le même registre, moi sur ImageJ j'ai écrit un script de 30 lignes qui utilise deux ou trois plugins pour reconnaître des chenilles vertes sur un fond blanc. Bon, ben c'est bien j'étais content, mais j'ai pas l'impression d'avoir créé le monstre de Frankenstein qui va révolutionner l'entomologie et me permettre de finir ma vie comme rentier. Pourtant je pense que le script est super flexible et marcherait aussi pour identifier des haricots verts sur fond blanc.

Par sécurité, je vais pas récuser, au cas où je serais subjectif et effectivement en position défensive. Mais franchement, non, je crois pas. Si on me présente demain une machine qui fait le même boulot que moi et qui le fait sans que je me fatigue, je signe et je l'envoie au bureau à ma place sans le moindre scrupule. Je lui prépare même son cartable et son Choco BN avec un petit mot gentil sur l'emballage. Ça me fera plus de temps pour snoozer le matin en attendant d'aller poster sur HFR.

Ben, non, je suis pas d'accord. Et je pense pas que ce soit un mécanisme de protection, je crois ni être réac ni avoir de complexe particulier à l'idée de me révéler inutile.

 
Oui, c'est toute la question du libre arbitre finalement.
le fait est malgré tout que la machine humaine est infiniment plus complexe que n'importe quel algorithme existant, quand bien même elle est moins performante en puissance de calcul brut.

 
Je dis pas qu'on ne peux pas imaginer une IA de la complexité et plasticité d'un cerveau humain, juste que dans les cas actuels que nous présente zenith, on reste comme on dit dans l'article:
 

 
On peut même ajouter "très étroite ET incapable de changer l'orientation de son étroitesse".
 
L'étroitesse ne serait pas un si gros problème si on était capable de faire des IAs qui ont une "plasticité" leur permettant par exemple d'apprendre toutes seules à jouer aux échecs japonais (shogi) ou au blitz à 4, sachant à la base jouer aux échecs à l'européenne.
 
Il manque la partie "inputs" qui lui permettrait de comprendre les nouvelles regles, leurs conséquences et en sortir de nouveaux algos sans avoir à se faire reprogrammer manuellement.
 
On y arriveras peut-être un jour, l'exemple ci-dessus ne parait pas insurmontable en soi. Et de progrès en progrès, on peut imaginer réussir à obtenir une "vraie IA".  
 
Reste la question des ressources à mobiliser pour y arriver, puis pour entretenir en énergie ce franckenstein

 
Il existe quand même un genre de frontière floue : évidemment, on ne va pas dire que c'est la lunette de Galilée qui a découvert les anneaux de Saturne ou les satellites de Jupiter, même si n'importe qui utilisant ces lunettes aurait fait la même découverte, et que du coup, finalement, le game changer (du point de vue de cette découverte là, pas des autres que ça a entrainé chez Galilée), c'est plus la lunette que Galilée.  
 
Par contre, dans une campagne de fouilles de fossiles, sous la direction d'un directeur de fouilles qui a effectué un quadrillage de la zone et donné à différents étudiants ou personnes relativement ignares du domaine (pas ignare de la procédure de fouille, mais ignares de la paléontologie) un carré à fouiller, le découvreur du fossile, c'est bien l'étudiant ou le chômeur qui trouve un fossile dans le carré qu'on lui a attribué.
 
La question est donc, quand un ordinateur fouille dans des données multiples qu'on lui a donné, et que c'est lui qui met le doigt sur le truc intéressant, est-ce que ce que le rôle de l'ordi s'apparente plus à la lunette de Galilée du premier exemple, ou à l'étudiant du second exemple ?

le jour ou une IA théorisera un nouveau concept on pourra commencer à débattre, pour l'instant, on en est loin.....

 
je dirais que ça revient au même. on assigne un rôle simple et clair à l'étudiant et on ne lui demande pas de compétences scientifiques particulière pour se faire. On peut imaginer qu'un robot un tant soit peu sophistiqué pourrait parvenir au même résultat (et sans geindre sur sa condition). Dès lors, l'étudiant ne devient rien de plus qu'un outil, comme la lunette de Galilée

 
 
Ca dépends aussi de ce qu'on attends de l'étudiant découvreur.
 
Si on attends de lui seulement des coups de pelle et balais à intervalles plus ou moins réguliers, alors c'est un outil.
 
Si on attends de lui une analyse de ce qui sort de ses coups de pelle afin de prévenir de la trouvaille en hurlant quelque chose au contremaitre qui va donner avis sur la suspention ou la poursuite des coups de pelle, alors c'est un outil un peu plus évolué.
 
Si on attends de lui qu'il utilise cette expérience pour produire un mémoire de fin d'études et devenir un archéologue renommé plus tard, alors c'est une part de son apprentissage.
 
Si on attends de lui qu'il détecte, protège, extrait et analyse puis identifie des fossiles, pour les caractérise, étiquete et intégrer dans une base de données qui servira à faire progresser les théories (dont peut-être la sienne) et la recherche pour divers domaines, ect dans le cadre d'une campagne de fouille, alors c'est un découvreur dans une équipe.
 
Ca dépends donc du point de vue ou on se place.
 
Pour l'instant, les IA sont dans le cas 2: outils un peu évolués. On espère passer au 3 puis au 4