Questions
fréquemment posées
Q – Quel rapport y a t
il entre les machines qui s’auto programment et la biologie ?
R - Les être vivants
réalisent spontanément des mécanismes complexes qui semblent être des réponses
adéquates au monde quand celui ci se comporte de façon déterministe.
Aucun modèle que nous
fournit "the computer science" ne semble avoir cette capacité , ne
serait ce que parce que ces algorithmes sont finalistes or la recherche d’un
but les empêche d’être véritablement adaptables.
Rechercher un modèle
qui fabrique des mécanismes véritablement adaptatifs devrait être un axe majeur
de recherche en biologie
Il se peut que certains
lecteurs contestent même que la fabrication par les êtres vivants de mécanismes
adaptatifs soit une énigme. Qu’ils m’accordent au moins que le simple fait que
le système nerveux et le système immun ait en commun de mettre en œuvre des
processus de réécriture quand les conditions externes varient, fait qu’il
faille étudier ce type de systèmes dynamiques.
______________
Q - Pourquoi recherchez
vous des systèmes qui convergent presque exclusivement en des points
fixes ? Pourquoi cette obsession du point fixe?
R – René Thom avait
coutume de dire qu’on ne pensait qu’une chose à la fois, faisant l’hypothèse
implicite que la pensée était l’expression d’un attracteur de longueur un
(point fixe) des réseaux de neurones.
La plupart des systèmes
biologiques sont stables. Je ne connais pas de systèmes biologiques présentant
des oscillations de deux (ou p > 2) adaptations.
On peut aussi reprendre
l’exemple de l’antigène qui ne donne qu’un anticorps.
Par contre, l’étude des automates ou des réseaux
d’automates montre que la longueur des p-cycles croit avec le nombre d’états de
ces automates.
J’ai donc toujours tenu
pour un principe heuristique essentiel que les machines qui s’auto programment
devaient avoir nécessairement une convergence en des cycles de longueur un.
______________
Q - Vous parlez de
systèmes (que vous affublez de propriétés d’auto programmation) qui auraient
des réponses adéquates, cette adéquation ne serait elle pas un
anthropomorphisme ?
R – Le mot adéquation
et l’idée qui s’y rapporte sont certes des produits de notre esprit ;
cependant quand une machine qui s’auto programme est reliée à un automate
combinatoire, se stabilise en écrivant un polynôme qui satisfait les valeurs
d’entrée sortie de cet automate, il semble qu’il y ait une réalité d’adéquation
indépendante de cette idée.
______________
Q – Dans ce modèle de
machine qui s’auto programme, il n’y a rien qui se rapporte au couple
plaisir/douleur présent chez tous les animaux ou qui se rapporte aux émotions
présentes chez les animaux supérieurs (du point de vue phylogénétique).
R – Les machines qui
s’auto programment suffisent à elles seules à fabriquer des relations et donc
des représentations d’objets qui sont (à mon sens) un ensemble de relations.
Je pense (mais ce n’est qu’une hypothèse verbale) que le couple plaisir/douleur (et/ou les émotions) est un traitement parallèle au traitement de codage assuré par les machines qui s’auto programment et ce couple a pour but de réduire le nombre des codages ; un système qui coderait n’importe quoi serait sûrement tout à fait inefficace.
Il y a donc nécessité
de restreindre drastiquement la capacité de codage et ce rôle est dévolu au
couple plaisir/douleur (et/ou aux émotions).
______________
Q – Quelle est la place
des machines qui s’auto programment dans la théorie de automates ?
R - Ces machines lisent et écrivent. Nous avons
donc affaire, selon ces critères, à des machines de Turing. Cependant, elle en diffèrent
par le fait qu’elles ont leur état de départ, que tous leurs programmes
internes initiaux sont tirés au sort et qu’elles n’ont pas d’état de stop.
L’état stop est
fondamental en théorie des automates (halting problem de Turing).
Dans les machines de
Turing, la table des états qui régit le fonctionnement de la machine (c’est le
programme) est donnée au début et une fois pour toute, dans les machines qui
s’auto programment les données lues et écrites réécrivent le programme.
Se reporter à ce sujet
à l’excellent livre : J.E. Hopcroft, J.D. Ullman. Introduction
to Automata Theory, Languages and Computation. Addison-Wesley
Educational Publishers.
______________
Q – Les machines qui s’auto
programment ne seraient elle pas des réseaux de neurones déguisés ?
R – Le modèle de
neurone formel de Mac Culloch et Pitts voit son seuil de déclenchement de son
axone modifié par les afférences dendritiques. L’organisation interne de ce
modèle est donc modifiée par les données externes tout comme les machines qui
s’auto programment.
Cependant si la sortie
du neurone ne prend que deux valeurs, les valeurs que prennent les entrées
synaptiques sont définies à partir d’un ensemble continu et non discret. Les
machines qui s’auto programment ont leur valeurs d’entrées et de sorties prise
sur des ensembles discrets.
Enfin, tous les réseaux
de neurones dont j’ai eu connaissance étaient pilotés :
- Il fallait déterminer judicieusement un certain nombre de paramètres pour qu’ils fonctionnent correctement ; il n’y a aucun réglage dans les machines qui s’auto programment.
- Il y avait une
comparaison entre les données efférentes et le but à atteindre.
Il serait très
intéressant d’étudier la convergence de réseaux de neurones non pilotés et
connectés à des systèmes déterministes.
Page précédente Retour à la première
page