Відео

Merci à toi :)

Oh merci beaucoup ! 😁

Merci on va essayer !

Bonjour, Merci d'avoir regardé la vidéo jusqu'au bout, c'est exactement ce qu'il me faut ! Je vais répondre point par point aux éléments que vous avez soulevés : - Il n'y a pas 10^40, mais 10^120 positions possibles aux échecs, ce qui est infiniment plus grand que le nombre de grains de sable sur Terre (7,5 x 10^18). Je me suis basé sur le nombre de Shannon (fr.wikipedia.org/wiki/Nombre_de_Shannon), qui estime le nombre de coups plausibles. Je cite : "En comparaison du nombre de Shannon, si l'on analyse uniquement le nombre de parties 'plausibles' (en excluant les coups absurdes), alors le résultat se situe aux alentours de 10^40 parties." Cela repose sur l'hypothèse de 3 coups plausibles à chaque demi-coup pour une partie moyenne de 40 coups (ou 80 demi-coups), ce qui donne environ 3^80 ≈ 10^40. Ce chiffre a été pris en compte lors du développement de Deep Blue : stanford.edu/~cpiech/cs221/apps/deepBlue.html Il est donc logique de ne pas explorer toutes les combinaisons absurdes, comme déplacer son roi au centre de l'échiquier dès le début. - L'énergie nécessaire n'est pas vraiment un critère et c'est plus une question d'efficience que d'efficacité. Premièrement, cela dépend de votre point de vue, mais cela va à l'encontre de l'approche d'OpenAI (et d'autres entreprises) qui cherchent à optimiser la consommation énergétique, notamment en développant leurs propres accélérateurs pour réduire l'empreinte énergétique. En fait, OpenAI facture même ses services en fonction du nombre de paramètres et de la quantité d'énergie dépensée lors d'une requête API. Deuxièmement, les ressources énergétiques de notre monde sont limitées, et le cerveau humain a dû s'adapter à l'énergie disponible dans son environnement. Bien que les IA actuelles ne soient pas encore confrontées à ce problème de manière significative, des architectures comme MobileNet, optimisées pour les téléphones, montrent que la réduction de la consommation énergétique sera un enjeu futur, même pour les IA plus complexes. - Enfin, ChatGPT n'est pas programmé. Le terme "apprentissage" aurait été plus approprié, mais l'idée reste la même. Les modèles comme ChatGPT sont basés sur l'architecture transformers, décrite dans le papier "Attention is All You Need" (arxiv.org/pdf/1706.03762). Ces modèles utilisent des représentations vectorielles des mots (après tokenization), suivies de calculs matriciels, de softmax et de couches feed-forward. Ces modèles sont bien programmés dans le sens où leurs prédictions dépendent TOTALEMENT des données sur lesquelles ils ont été entraînés. Par exemple, posez certaines questions à ChatGPT et à Grok sur des sujets controversés, et vous obtiendrez différentes réponses, même s'ils reposent sur des architectures similaires. La différence vient de leur entraînement et des données utilisées. - C'est un réseau de neurones et n'a pas vocation à être intelligent, mais à prédire des séquences sémantiques. Vous remettez donc en question les termes d'intelligence artificielle, voir www.researchgate.net/figure/LLMs-within-the-AI-taxonomy-LLMs-exist-as-a-subset-of-deep-learning-models-which-are-a_fig1_378394229 Les LLMs seraient donc un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui ne serait donc pas voué à être intelligent ? On est sur une contestation de la sémantique. - Le jour où l'AGI verra le jour, le cerveau humain paraîtra très basique à côté. Ceci est votre avis et en l'état relève de la spéculation, mais si vous avez des travaux qui appuient vos propos, je suis preneur, par exemple une présentation de Yann LeCun va (en partie) dans votre sens. Ses conférences sont sur UA-cam et ses slides sont ici : drive.google.com/file/d/1r-mDL4IX_hzZLDBKp8_e8VZqD7fOzBkF/view En clair, il compare les IA modernes avec les bébés, déroulez un peu, vous verrez la slide, (Yann le numéro sur les slides svp). En résumé, pour avoir des AGI, il faut changer de paradigme, donner de plus en plus de mots a "lire" ne rendra pas les IA d'aujourd'hui plus intelligentes, il faut qu'elles "expérimentent" avec leur environnement comme le fait un enfant. -D'ailleurs pour enfoncer le clou, en quoi le cerveau est-il différent d'un ordinateur, fondamentalement ce n'est qu'un réseau de neurones (littéralement) En fin et pour enlever un cou, qui n'a finalement jamais été planté, votre affirmation relève encore d'une spéculation, ce qui n'est pas mauvais, mais on ne connait pas tout du cerveau à ma connaissance, on ne sait toujours pas par exemple quelle zone du cerveau crée la conscience, il me parait donc compliqué de répliquer ce que l'on ignore. Ensuite, Aujourd'hui les IA sont constituées de réseaux de neurones profonds, en revanche, le cerveau humain fonctionne différemment. Il s'appuie davantage sur un modèle de connexions larges et massivement parallèles entre différentes régions du cerveau. Ces connexions permettent une communication très rapide et simultanée entre les régions du cerveau. Cela rend le cerveau extrêmement efficace en termes d'énergie et de traitement global des informations, même si ses réseaux neuronaux ne sont pas "profonds" comme ceux de l'IA, mais plutôt larges et distribués : "wide shallow network". neurosciencenews.com/ai-human-brain-neuroscience-25452/ Merci.

@@MewTechs comment anéantir un autoproclamé expert en 5 minutes mdr. Une argumentation imparable et même impressionnante. Bravo

Merci beaucoup !

Merci 😁

Merci pour ton avis, tu n'es pas le premier à en parler 😜

Oui, c'est vrai que c'est aussi la définition qu'on peut trouver !

Avec plaisir

Merci pour ton avis

Le but n'est pas de reconstituer pas le message original à partir du hash pour le livrer au destinataire (comme avec le cryptage asymétrique avec des clés publiques et privés : RSA ou symétrique : AES). fr.wikipedia.org/wiki/Chiffrement#:~:text=Un%20syst%C3%A8me%20de%20chiffrement%20est,cl%C3%A9%20priv%C3%A9e%2C%20servant%20%C3%A0%20d%C3%A9chiffrer. Le hash est plutôt utilisé pour vérifier que le message n'a pas été modifié en chemin. Voilà comment ça marche : Quand tu envoies un message, par exemple, un document ou un email, le système crée une empreinte digitale unique de ce message en utilisant le hachage. Cette empreinte est comme une signature numérique qui représente ton message. Le message original est envoyé au destinataire sans être transformé par le hachage. Le hash (ou l'empreinte) est envoyé séparément ou inclus d'une certaine manière avec le message. Une fois que le destinataire reçoit le message, son système prend le message, le passe à travers le même processus de hachage et crée une nouvelle empreinte digitale. Le destinataire compare ensuite cette nouvelle empreinte avec celle qu'il a reçue avec le message. Si les deux empreintes correspondent, cela signifie que le message n'a pas été altéré en cours de route. Si elles ne correspondent pas, cela indique que quelque chose a changé dans le message, et il pourrait avoir été compromis. Donc, le système n'a pas besoin de reconstituer le message à partir du hash pour le livrer. Le hash sert uniquement à vérifier que le message reçu est bien celui qui a été envoyé, sans modifications. C'est une façon de s'assurer que l'intégrité du message est préservée de l'expéditeur au destinataire.

merci !@@MewTechs

Rien d'impressionnant, juste du temps et de la curiosité =)

Hello, Merci pour ton commentaire !

Merci je vais regarder !

Dans l'exemple que j'ai pris les instructions font 16 bits. En règle général le max est 64 bits mais on peut trouver les Architectures Very Long Instruction Word (VLIW) : www.geeksforgeeks.org/very-long-instruction-word-vliw-architecture/ : "Instruction words are typically of the length 64-1024 bits depending on the number of execution unit and the code length required to control each unit." Tu peux aussi trouver les SIMD (Single Instruction, Multiple Data) exemple 512 bits en une instruction en.wikipedia.org/wiki/AVX-512

Salut copain Nerd, bienvenue et merci pour ton commentaire, ça fait toujours plaisir !

Merci !

Mince, c’est j’ai pourtant pas rien fait de spécial x) Merci pour l’info.

Je vois ce que tu veux dire. C'est sûr, ça peut rendre un peu méfiant. Mais pour l'instant, personne n'a prouvé qu'on peut reprendre les données d'origine à partir d'un hash SHA. ils sont faits pour être unidirectionnels et bien solides contre les collisions. aujourd'hui cela semble super dur de remonter à l'info de départ avec juste le hash. Mais bon, c'est toujours bien de garder un œil critique sur la sécurité des algos !

@@MewTechs Je suis content de n'être pas le seul à partager cet avis ! Comme actuellement il n'y a que ces algos, j'essaie d'utiliser toujours leur version les plus récentes (SHA3) mais effectivement, on reste attentif au actualité cyber 👀

Merci à toi 😉

You're welcome

Merci à vous !

Ok, bien reçu ! 😊

Oui, effectivement, je ne gère pas encore super bien le son. Merci pour ton commentaire !

Merci !

Merci pour ton retour, je rajouterai des liens au fur et à mesure !

Je te souhaite de réussir, et j'espère que la vidéo t'a aidée.

Merci à toi 😊

Merci pour votre commentaire, ok, je note, je suis un amateur, j'apprends encore donc merci pour votre retour 😊 !

Bonjour Merci pour votre commentaire, Effectivement, je garde ça en tête !

Merci à toi 😊

Merci pour votre commentaire !

Merci beaucoup pour votre commentaire ! Oui j’apprends au fur et à mesure !

Yes, mais pas mal de modifications à faire néanmoins. Merci pour ton commentaire !

Merci !

Merci beaucoup pour cette suggestion ! Je reconnais que quelques flèches auraient pu être très utiles pour guider le regard et clarifier certains points surtout sur les registres en re regardant la video x). Je le prends en compte pour les prochaines !

Salut ! Merci beaucoup pour ton soutien et tes encouragements, ça motive ! 😊 Je suis ravi que le contenu te plaise.