En relisant ton commentaire je me rends compte que l’exemple des opérations simples sur les nombres entiers c’est l’exemple parfait d’une compétence qui requière, pour l’acquisition de la compétence et la faculté d’en faire preuve de façon fiable, une intelligence somme toute assez faible, et dont la mise en œuvre de l’algorithmie adéquate et de la logique binaire basique permette de faire effectuer de manière ultra-fiable à un ordinateur, même « sans limite » en implémentant une précision arbitraire. Les opérations sur les réels réclament guère plus de chose, le concept de virgule flottante, et on a un outil qui explose les capacités humaines comme sa fiabilité. Et de façon proprement astronomique de nos jours, au début du développement de l’IA.
En face de cela, le recours au deep-learning, même le plus abouti, dans le but de réussir à obtenir la même capacité et avec la même fiabilité, sans même regarder à l’énergie mise en œuvre, ça me semble avoir peu de, voire aucune, chance d’aboutir à quelque chose de valable.
Si jamais, par une méthode de l’IA telle que le deep-learning, ou pourquoi pas le data-mining, on arrivait à faire émerger cette faculté, de faire véritablement « comprendre » à l’IA ce que sont des nombres, vraiment, comme beaucoup de personnes semblent croire que c’est ou que ce sera possible, il devrait y avoir dans l’heure qui suit la production par l’IA d’une réponse avec démonstration de chacune des plus grandes conjectures mathématiques qui résistent encore à ce jour aux plus grand⋅e⋅s mathématicien⋅ne⋅s ! :)
[^] # Re: ia = intelligence
Posté par Marotte ⛧ . En réponse au journal IA : Imitation Artificielle. Évalué à 2. Dernière modification le 05 avril 2025 à 00:49.
En relisant ton commentaire je me rends compte que l’exemple des opérations simples sur les nombres entiers c’est l’exemple parfait d’une compétence qui requière, pour l’acquisition de la compétence et la faculté d’en faire preuve de façon fiable, une intelligence somme toute assez faible, et dont la mise en œuvre de l’algorithmie adéquate et de la logique binaire basique permette de faire effectuer de manière ultra-fiable à un ordinateur, même « sans limite » en implémentant une précision arbitraire. Les opérations sur les réels réclament guère plus de chose, le concept de virgule flottante, et on a un outil qui explose les capacités humaines comme sa fiabilité. Et de façon proprement astronomique de nos jours, au début du développement de l’IA.
En face de cela, le recours au deep-learning, même le plus abouti, dans le but de réussir à obtenir la même capacité et avec la même fiabilité, sans même regarder à l’énergie mise en œuvre, ça me semble avoir peu de, voire aucune, chance d’aboutir à quelque chose de valable.
Si jamais, par une méthode de l’IA telle que le deep-learning, ou pourquoi pas le data-mining, on arrivait à faire émerger cette faculté, de faire véritablement « comprendre » à l’IA ce que sont des nombres, vraiment, comme beaucoup de personnes semblent croire que c’est ou que ce sera possible, il devrait y avoir dans l’heure qui suit la production par l’IA d’une réponse avec démonstration de chacune des plus grandes conjectures mathématiques qui résistent encore à ce jour aux plus grand⋅e⋅s mathématicien⋅ne⋅s ! :)