ETIENNE

@Michel DROUET
Chacun voit midi à sa porte.
J’ai l’impression que la vision binaire est une constante, quel que soit le « camp ». La division permanente en deux camps (pro et anti) est significative de ce manque de discernement (qui est une définition de l’amalgame).
J’en lis qui s’en prennent aux « anti tout », qui définissent eux même le fameux « tout » (en général la liste de leurs certitudes, avérées ou non) et amalgament dans cette catégorie quiconque leur parait trop opposé à au moins une de ces certitudes, grossièrement.
C’est quand même un catégorie improbable, qui répond à cette définition d’anti tout, à part un enfant dans « l’âge du non ».
Déjà que c’était fatigant d’être accusé d’obscurantisme antivax ou antiscience chaque fois que l’on exprime une réserve sur ces vaccins très spécifiques, ou sur la manière dont sont collectées et ou rendues publiques certaines informations ou que sais-je....
Je pense qu’on a le droit de douter, et même de se tromper et que la pensée unique serait un piège dangereux pour nous tous.

@pemile
Je n’insiste pour rien, je dis que pour certaines fonctions qui nécessitent une adaptation rapide, il n’est pas nécessaire, voire contreproductif d’avoir une très grosse base de données. L’oubli est aussi important que l’apprentissage, pour reproduire certaines fonctions de l’intelligence humaine.
Quand aux systèmes experts, qui est un autre sujet pour lequel je n’ai pas fait de commentaires sur l’ampleur des données nécessaires (parce que je n’en sais rien), si définir les règles est une chose, concevoir leurs relations peut vraisemblablement devenir un casse tête, selon ce que j’ai compris.

@pemile
Monsieur, je ne sais pas de quoi vous parlez désolé. En revanche je travaille avec des ingénieurs dont c’est le travail, et j’ai donc la chance de me cultiver dans ce domaine. J’ai entendu parler des systèmes experts dans une discussion sur un « Hiver de l’IA » durant lequel les financement n’arrivaient plus car les promesses avaient été trop importantes et non tenues. Il semble que les systèmes experts deviennent quasi impossible à concevoir lorsqu’ils sont trop complexes pour nos petites capacités intellectuelles (et je ne parle pas que des miennes, certes limitées).

@Pimpin
R. Murray Schafer qui a développé le concept de paysage sonore (sound scape) le décompose ainsi :
Le fond sonore que nous n’entendons plus et qui dépend fortement de notre environnement (une imprimante dans un bureau, une autoroute si on vit à côté, un bip à la caisse du supermarché). Ce son n’entraine pas de réaction, il est inconsciemment reconnu
Les marqueurs sonores, plus rares donc, consciemment reconnu et entendu mais caractéristiques d’un endroit à un moment : L’intelligence ne réagit qu’à la première itération, puis fait en sorte de le reconnaître pour ne pas avoir à s’en formaliser par la suite. S’il y a des travaux près de chez vous, un marteau piqueur vous surprendra d’abord puis vous paraîtra « normal ». Un corne de brume peut également être un marqueur sonore d’évènements localement prévisible si vous êtes près d’un port.
Les signaux sonores : signaux non reconnus qui entrainent une inquiétude car pouvant être synonyme de danger et nécessitent au moins une levée de doute visuel. (La première occurrence d’un marqueur est un signal)
Je pense sincèrement que cette analyse permet de comprendre qu’on ne réagit pas à un bruit connu qu’on comparerait à une « base de données » mais à un bruit inconnu marqueur d’un évènement rare qu’on a besoin de qualifier avant de savoir comment réagir.
A mon avis, pour ce cas, l’intelligence n’est pas d’avoir une base de donnée la plus complète possible mais au contraire d’être au fait de son environnement sonore actuel, c’est à dire être capable d’apprendre et d’oublier ce qui a été appris car l’environnement sonore est mouvant.

@pemile
Système impossible à faire fonctionner au delà de 100 règles