un transistor tu le sélectionnes pour faire son boulot de transistor dans un circuit numérique, tu n'attends qu'une chose : qu'il atteigne son niveau haut ou bas en fonction de son type et pas d'un comportement non déterminé. Les contraintes physiques dans certains domaines d'utilisations ne sont peut être pas simples, mais tu n'en attendras rien d'autre que son boulot de transistor.
L'auto adaptivité n'a rien à voir avec les compilos JIT qui appliquent des transformations à la volée au code selon des patterns bien établi comme le fond les compilos depuis des années. Il n'est pas intelligent, il n'applique qu'un algorithme bien défini. Pour les algorithmes qui apprennent, ils restent à des années lumières de la notion d'apprentissage qui qualifie le comportement d'un être vivant, et largement aidé par les informations que l'on soumet au départ. Ton exemple de la reconnaissance faciale par exemple, par défaut recherchera toujours au moins un motif nez bouche yeux, etc, basé sur l'information que l'on lui aura soumis au départ. Elle va pas se mettre du jour au lendemain à dire "oh! tiens ceci est un visage ! oh! tiens ceci est un vase" elle va extrapoler des critères prédéfinis de définition d'un visage selon un jeu d'algorithmes qui aura été implémenté mais ne vas pas apprendre et améliorer sa façon de faire. Ce n'est qu'un programme.
Pour l'échantillonnage, je persiste et signe que c'est une notion à la con dans le cas du cerveau qui est quelque chose qui fonctionne de manière continu et complètement analogique. Si tu es persuadé que ton cerveau fonctionne avec des 0 et des 1, génial, mais dans la réalité chaque information qui le traverse ne se transforme qu'en un mélange de stimulis électriques et chimiques.
[^] # Re: Notes
Posté par Badeu . En réponse au journal See the World in True Colors.. Évalué à 3. Dernière modification le 05 mars 2012 à 01:05.
un transistor tu le sélectionnes pour faire son boulot de transistor dans un circuit numérique, tu n'attends qu'une chose : qu'il atteigne son niveau haut ou bas en fonction de son type et pas d'un comportement non déterminé. Les contraintes physiques dans certains domaines d'utilisations ne sont peut être pas simples, mais tu n'en attendras rien d'autre que son boulot de transistor.
L'auto adaptivité n'a rien à voir avec les compilos JIT qui appliquent des transformations à la volée au code selon des patterns bien établi comme le fond les compilos depuis des années. Il n'est pas intelligent, il n'applique qu'un algorithme bien défini. Pour les algorithmes qui apprennent, ils restent à des années lumières de la notion d'apprentissage qui qualifie le comportement d'un être vivant, et largement aidé par les informations que l'on soumet au départ. Ton exemple de la reconnaissance faciale par exemple, par défaut recherchera toujours au moins un motif nez bouche yeux, etc, basé sur l'information que l'on lui aura soumis au départ. Elle va pas se mettre du jour au lendemain à dire "oh! tiens ceci est un visage ! oh! tiens ceci est un vase" elle va extrapoler des critères prédéfinis de définition d'un visage selon un jeu d'algorithmes qui aura été implémenté mais ne vas pas apprendre et améliorer sa façon de faire. Ce n'est qu'un programme.
Pour l'échantillonnage, je persiste et signe que c'est une notion à la con dans le cas du cerveau qui est quelque chose qui fonctionne de manière continu et complètement analogique. Si tu es persuadé que ton cerveau fonctionne avec des 0 et des 1, génial, mais dans la réalité chaque information qui le traverse ne se transforme qu'en un mélange de stimulis électriques et chimiques.