Dans quelle mesure un non-voyant de naissance peut-il vraiment connaître les couleurs à travers ce que les voyants lui en disent.
Apparemment c'est un sujet de recherche lien par exemple.
J'imagine qu'il puisse y avoir un parallèle entre le cas d'un non-voyant essayant d'assimiler le concept de couleurs et un LLM pendant son apprentissage qui n'a accès qu'à des stimuli composé de mots.
Dans quelle mesure peut-il en sortir une connaissance sur le monde similaire à ce que peut en avoir un humain/animal.
Cette analogie est potentiellement mauvaise parce que les cerveaux des non-voyants et des voyants ont une structure générale identique et que cette structure peut contenir la base pour une compréhension innée des couleurs (cortex visuel ?). Tandis que les structures et le fonctionnement des IA sont fondamentalement différentes des cerveaux biologiques.
L'apprentissage chez un humain (un mammifère en général) commence longtemps avant la naissance puisqu'on sait que les fétus réagissent par des mouvements aux sons alentours, aux mouvements de la mère ou au stress de la mère. Le cerveau de l'enfant futur va donc faire des associations/apprentissages et continuer après la naissance.
Mais je suppose que ce n'est pas suffisant pour expliquer la connaissance du monde qui nous entoure et les formes d'intelligence que nous pouvons acquérir en quelques années.
Il y a probablement dans l'organisation des structures du cerveau des prédispositions pour assimiler des connaissances particulières comme se mouvoir, parler, entendre, voir mais aussi des choses plus abstraites comme une intuition de la causalité ou empathie par exemple. La sélection de ses structures et de leur organisation ayant évolué vers des systèmes efficaces, un genre d'apprentissage à travers l'évolution.
Donc l'apprentissage d'un humain serait composé d'un genre d'apprentissage évolutionniste (~2 milliards d'années) plus quelque années de spécialisation (de la fertilisation à l'âge adulte).
Il faut probablement pouvoir entraîner un modèle en même temps avec des sons, des images,des odeurs/gouts, du toucher et une capacité à interagir avec l'environnement pour avoir une connaissance du monde compatible avec ce à quoi un être humain s'attend sur tout les domaines.
Les modèles d'intelligence artificielle actuel semblent être des systèmes spécialisés dans un domaine:
- LLM: travail sur des mots,
- images: converti des mots + images en images, et inversement,
- sons: comme pour les images mais avec du son,
- physique: gère des déplacements comme le robot coureur de semi-marathon chinois.
Ça donne des résultats clairement impressionnant et même utile parfois mais il y a souvent un décalage entre ce que l'on attend du système et ce qu'il produit.
# Analogie nécessairement imparfaite
Posté par jsbjr . En réponse au lien Peut-on connaître le monde uniquement par l’écrit ?. Évalué à 5 (+4/-0).
Dans quelle mesure un non-voyant de naissance peut-il vraiment connaître les couleurs à travers ce que les voyants lui en disent.
Apparemment c'est un sujet de recherche lien par exemple.
J'imagine qu'il puisse y avoir un parallèle entre le cas d'un non-voyant essayant d'assimiler le concept de couleurs et un LLM pendant son apprentissage qui n'a accès qu'à des stimuli composé de mots.
Dans quelle mesure peut-il en sortir une connaissance sur le monde similaire à ce que peut en avoir un humain/animal.
Cette analogie est potentiellement mauvaise parce que les cerveaux des non-voyants et des voyants ont une structure générale identique et que cette structure peut contenir la base pour une compréhension innée des couleurs (cortex visuel ?). Tandis que les structures et le fonctionnement des IA sont fondamentalement différentes des cerveaux biologiques.
L'apprentissage chez un humain (un mammifère en général) commence longtemps avant la naissance puisqu'on sait que les fétus réagissent par des mouvements aux sons alentours, aux mouvements de la mère ou au stress de la mère. Le cerveau de l'enfant futur va donc faire des associations/apprentissages et continuer après la naissance.
Mais je suppose que ce n'est pas suffisant pour expliquer la connaissance du monde qui nous entoure et les formes d'intelligence que nous pouvons acquérir en quelques années.
Il y a probablement dans l'organisation des structures du cerveau des prédispositions pour assimiler des connaissances particulières comme se mouvoir, parler, entendre, voir mais aussi des choses plus abstraites comme une intuition de la causalité ou empathie par exemple. La sélection de ses structures et de leur organisation ayant évolué vers des systèmes efficaces, un genre d'apprentissage à travers l'évolution.
Donc l'apprentissage d'un humain serait composé d'un genre d'apprentissage évolutionniste (~2 milliards d'années) plus quelque années de spécialisation (de la fertilisation à l'âge adulte).
Il faut probablement pouvoir entraîner un modèle en même temps avec des sons, des images,des odeurs/gouts, du toucher et une capacité à interagir avec l'environnement pour avoir une connaissance du monde compatible avec ce à quoi un être humain s'attend sur tout les domaines.
Les modèles d'intelligence artificielle actuel semblent être des systèmes spécialisés dans un domaine:
- LLM: travail sur des mots,
- images: converti des mots + images en images, et inversement,
- sons: comme pour les images mais avec du son,
- physique: gère des déplacements comme le robot coureur de semi-marathon chinois.
Ça donne des résultats clairement impressionnant et même utile parfois mais il y a souvent un décalage entre ce que l'on attend du système et ce qu'il produit.