Ces "progrès" extraordinaires me font penser que nous en sommes encore à débattre de façon identique à la "querelle des universaux" du temps de la philosophie médiévale !! En tout cas un grand merci !!!

bonsoir David!si possible pourrais-tu expliquer le prix Nobel 2022 de physique,je pense que ça serais très intéressant et un bon defi a simplifier!...haa et évidemment ton travail est tjrs aussi bien expliquer et tres intéressant,continu ton merveilleux travail!

Bonjour pourriez-vous faire une vidéo sur cette étude scientifique ci dessous ? Titre : Étude de la distribution de la matière noire et des anomalies observées dans notre univers. Résumé: Cette étude a pour but d'examiner la distribution de la matière noire dans notre univers en utilisant des techniques de mesure avancées de la gravité. Les anomalies observées dans la distribution de la matière noire ont été analysées en utilisant des simulations informatiques basées sur les théories de la relativité générale. Les résultats ont montré des corrélations avec l'hypothèse d'univers supplémentaires reliés au nôtre par un pont de Kaluza-Klein. Les implications pour la compréhension de l'univers dans son ensemble sont discutées. Introduction: La matière noire est un composant important de notre univers qui n'a pas encore été directement observé. Cependant, sa présence peut être déduite à partir de ses effets gravitationnels sur les objets célestes observables. Les techniques de mesure de la gravité, telles que la détection de rayons gamma et les observations de la lumière gravitationnelle, peuvent être utilisées pour étudier la distribution de la matière noire dans l'univers. Méthodologie: Nous avons utilisé des techniques de mesure avancées de la gravité pour étudier la distribution de la matière noire dans notre univers. Les anomalies observées dans la distribution de la matière noire ont été analysées en utilisant des simulations informatiques basées sur les théories de la relativité générale. Résultats: Les résultats de cette étude montrent des corrélations avec l'hypothèse d'univers supplémentaires reliés au nôtre par un pont de Kaluza-Klein. Les univers supplémentaires ont une densité de matière et d'énergie différente de celle de notre univers. Cette densité de matière et d'énergie affecte les propriétés de l'espace-temps, ce qui entraîne des différences de vitesse de la lumière entre les deux univers. Discussion: Les implications de ces résultats pour la compréhension de l'univers dans son ensemble sont vastes. Les univers supplémentaires pourraient avoir un impact significatif sur les phénomènes tels que la production de particules subatomiques et la désintégration radioactive. Il pourrait également expliquer certaines observations sur l'expansion de l'univers et la formation des structures cosmiques. Cependant, il est important de noter que ces résultats nécessitent des confirmations supplémentaires et des recherches futures sont nécessaires pour explorer ces idées plus en profondeur. Conclusion: Cette étude a utilisé des techniques de mesure avancées de la gravité pour étudier la distribution de la matière noire dans notre univers. Les anomalies observées dans la distribution de la matière noire ont été analysées en utilisant des simulations informatiques basées sur les théories de la relativité générale. Les résultats ont montré des corrélations avec l'hypothèse d'univers supplémentaires reliés au nôtre par un pont de Kaluza-Klein. Les implications pour la compréhension de l'univers dans son ensemble sont discutées. Il est important de souligner qu'il est nécessaire de poursuivre ces recherches pour confimer ces idées et pour approfondir les implications de ces découvertes.

Comme a dis un homme sage : "Attention is all you need"

> oui, un Individu Admirable ! ...ou une Illustre Âme, pour rester au féminin.

exe \disk\preuves\disparition_des_preuves

C'est de la diffusion aussi :)

L'humain est un mammifère, les mammifères sont des animaux, Descartes prenait les animaux pour des machines. Donc nous sommes des machines. Depuis 1870 nous apprenons dès le plus jeune âge, en collectivité. Comment était notre processus d'apprentissage auparavant ?

@@oliviermarron idem, dès le plus jeune âge. Langage, musique, apprentissage oral, pareil. Seules les sciences et la lecture/écriture étaient réservées à quelques uns...

Non non, les concepts mathématiques associés ne sont pas si compliqués que ça. Un réseau de neurones ça demandes des maths très simple, c'est juste le nombre d'opérations à effectuer qui est énorme. La raison pour laquelle ça paraît compliqué c'est que les médias ignorants en maths et en science qualifient tout ce qui vient de ces domaines comme étant incompréhensible au commun des mortels, ce qui est évidemment faux, sinon la vulgarisation serait impossible. David ne fait "que" prendre le temps de poser les choses sur la table en ordre clair et compréhensible, ce que les médias traditionnels n'ont ni le temps ni l'envie de faire.

Je confirme ce que dis Laurent. D'un point de vue mathématique, les réseaux de neurones sont assez élémentaires et font appels à des concepts d'analyse et d'algèbre linéaire vus en licence de maths. On est encore aux balbutiements aujourd'hui mais ça risque d'évoluer assez vite, notamment avec des outils mathématiques plus avancés comme par exemple l'optimisation non convexe et à ce moment là même chatgpt passera pour un joujou.

@@sergemasson7150 Ooooh mais c'est quoi l'optimisation non convexe ?

@@fatalviw40 *_"Dans mon domaine de recherche, de simple modèles linéaire mixtes prédisent souvent aussi bien que des approches de deep learning."_* Peut-être, mais dans des domaines autrement plus complexes il est clair que le "deep learning" surpasse de façon inespérée ce qu'on était capable de modéliser jusque là. L'exemple d'AlphaFold est particulièrement édifiant (et prometteur !). Quand on réalise qu'on n'est qu'aux balbutiement de ces techniques ... c'est enthousiasmant, autant que qq peu terrifiant :P.

@@Nival39 Pas tellement plus qu'apprendre à un bébé qu'un chat, même s'il lui manque une patte ou une oreille c'est toujours un chat. Et pas un scooter. Mais oui, en soi si on arrive vraiment à faire en sorte que des machines apprennent "par elles-même" (même si rien n'apprend "par soi même", des bactéries aux êtres humains c'est soit des millions d'années d'apprentissage "non-supervisé" (= supervisé par l'évolution) , soit de l'apprentissage supervisé par les pairs. Et la capacité à se reproduire sans intervention extérieure) on aura un peu créé une nouvelle forme de vie. Qui nous survivra peut-être (si c'est ce qui est censé faire peur) ! ^^'

+1

si vous aimez la vulgarisation pédagogique vous devriez aller voir la chaine de Enissay

Et surtout faire arrêter nos semblables de mettre notre face ou celle de leurs proches partout sur le net

Sur le sujet connexe des ia textuelles, en particulier chat gpt aussi à la mode en ce moment, monsieur Phi a fait récemment une très bonne vidéo (spoiler: ça dit n’importe quoi avec éloquence)

Auto-commentaire en me relisant. La dernière phrase concerne l’IA, pas M Phi.

@@franck3279 Oui j'ai eu un doute un instant haha, mais puisque tu disais que c'est une "très bonne vidéo", on finit par comprendre

​@Josias Lourenço Pauvre fou. Quand je vois ce genre de commentaires, je me dis que ce ne serait pas plus mal de se faire remplacer par des IA tout compte fait.

je me demande si la question que l'on peut ce poser, car pour le moment "j'aipété" a une base de données qui limité, car cela n'est pas directement alimenté par l'internet, il est limité au connaissance internet de 2021, il ne connais rien de ce qui existe depuis, il ne sait pas qu'il y a une nouvelle guerre en Ukraine pour consolider leur acquit de deux mille quatorze.. donc es qu'il faut lui donner accès librement vu qu'il est tout à fait capable de ce faire passer pour un humain pour n'importe quel machine

@@AsAuvAge openai, a sûrement pas envie qu'il tourne nazi comme celle de Microsoft

@ un poil trop humain le truc

En attendant, celle de Mr Phi et Science4all est super pour expliquer l'algo et ses conséquences

C’est le même principe

Merci !

Ou alors autre solution moins cher et avec BEAUCOUP plus d'employés : reCapcha Avec ça on se retrouve avec des millions de personnes qui chaque jour classifie des images

Remarque très intéressante.

ça fait 10 ans que je te considère comme une tête brulée parce que j'ai choisi la voie inverse qui est de ne jamais mettre en ligne mes travaux originaux. Mon constat de départ il y a 15 ans étant qu'en dehors des cercles libristes, les créateurs sur internet sont rarement capables d'attribuer la paternité d'une source alors que c'est le strict minimum requis par les licences les plus permissives.

@@PainterVierax Je vais accèpter cette médaille de tête brulée. ☺ Oui, c'est vrai pour les attributions. J'ai connu un paquet de déboire. Merci pour ton retour.

Oui, j'ai attendu jusqu'à la fin pour entendre une note à propos de toutes ces merveilles "inventées de toutes pièces", travaillant sur des "textes libres" ou des bases de données dont on se demande bien d'où elles viennent (Laion ?)... Je crois que Getty a interdit d'utiliser sa base, et les grosses boîtes et les artistes très connus pourront sans doute se protéger, mais la plupart des illustrateurs pro se font déjà piller allègrement. Je suis une petite artiste amateure, personne ne viendra utiliser mes travaux, mais j'ai déjà vu des images qui sont de véritables plagiats d'auteur·es que j'admire. Pour le moment les portraits ont des mains bizarres, et le regard vide (littéralement sans âme, on se demande pourquoi), mais pour combien de temps ?

@@claudemarillier6258 Selon la plate-forme où tu postes tes créations, il faut faire attention d'avoir bien indiqué être contre leur utilisation pour l'entraînement d'une IA. Je sais que c'était le cas pour Deviant Art il y a quelques temps par exemple. Je ne sais pas si ça a changé depuis.

@@claudemarillier6258 Oui je sais qu'a titre personnel mes images sont deja dans la base LAION, comme a peu près tout ceux qui ont posté leurs images sur internet depuis 10 ans. On peut jouer le jeu de l'évitement un temps mais in fine notre sort dépendra des régulations qui seront mises en places au niveau US et UE. En clair: Permetra-t-on aux développeurs/investisseurs de continuer a se passer de tout consentement ou compensation des gens dont ils exploitent les données, dont la qualité des algorithme dépend directement, a des fins de profits? Idéalement nous souhaiterions un système basé sur le domaine public uniquement, avec une option "opt in" pour ceux qui le souhaitent, consentie et compensée.

bien content d'avoir gardé hors-ligne mes travaux durant ces 15 dernières années. Déjà que les créateurs du Web ont souvent bien du mal avec les quelques régles des licences libres.

@@ProsperTipaldi Je comprends les illustrateurs mais j'ai peur que vous ne vous dirigiez vers des propositions très court-termistes. Ce genre de législation créera la pire des situations amha, à savoir les géants des contenus (Disney) qui entraîneront leurs propres modèles sur les contenus et oeuvres dont ils possèdent les droits, en virant si besoin les artistes en trop. Pendant que le quidam moyen n'aura qu'une alternative obsolète (immense majorité des images ont été créées post-smartphones, bref bien trop récemment pour être dans le domaine public). Surtout, ça ne résoudra rien à la précarité des artistes lorsqu'une IA aura su s'auto-entraîner sans dataset (et ça va finir par arriver).

😀👍

StabilityAI (les dévelopeurs de Stable Diffusion) ont financé LAION pour créer leur base LAION-5B. C'était malhonnête depuis le départ.

Je pense qu'on ne peut pas répondre à cette question a cause de la complexité des réseaux neurones. Aujourd'hui on est pas capable d'expliquer la signification des paramètres internes du reseaux. Cela permettrait de savoir avec précision comment l'IA s'y est pris pour générer l'image mais aujourd'hui c'est une boîte noire. Est-ce que quand je fais un dessin je peux dire à quelle point je me suis inspiré d'un autre ? Pas forcément, notre propre réseau neuronal est aussi une boîte noire 😉

En effet j'ai appliqué un bruitage non-linéaire pour la clarté du schéma ! D'ailleurs en pratique dans l'algo le débruitage est lui aussi fait de manière non-linéaire (par ex en débruitant peu sur les premières étapes puis plus agressivement à la fin).

@@ScienceEtonnante ok merci

Oui on peut voir ça comme un paramètre de plus

Oui c'est exactement ça ! J'aurai du penser à le dire comme ça :-)

🙏

Il a fait une vidéo sur la fourmi de Langton et il aborde un peu ce concept il me semble!

@@guiomoff2438 merci je vais regarder ça !

Aussi je ne sais pas si tu as vu mais Tiffany Souterre (que tu as rencontré sur Underscore) a donné un talk très intéressant appelé "There is no spoon" sur le hacking de réseau de neurones

Merci ! Bientôt on pourra se faire la version "musique" des algos de diffusion :)