Une machine peut-elle être consciente ?

Dans ton exemple, on a pas les mêmes entrées. Dans ton premier cas il n'y a pas eu d'apprentissage avant, dans ton second cas il y a eu apprentissage avant (la première fois que tu y as goûté). J'ai parlé de "données identiques durant toute la phase d'apprentissage" donc ton exemple ne rentre pas dans le champ de ce dont je parles.

Les entrées, c'est (comme leur nom l'indique) cequi rentre dans le système. L'etat d'apprentissage du système ne fait donc pas partie des entrées : il n'entre nul part, il est déjà dedans.

En plus de cela, je ne suis pas certain que la comparaison entre l'apprentissage du goût chez l'humain et celui qu'on fait faire à une machine soit pertinent, dans la mesure ou on ne sais pas précisément comment l'homme apprends. Alors que la machine, on sait comment on cherche à lui faire découvrir des choses, et ça ne se fait pas en une itération.

Je ne pense pas que ça se fasse en une itération chez l'humain non plus. Les bébé portent tout à la bouche, ils finissent par comprendre que quand le truc a mauvais gout, c'est une mauvaise idée. Les salsifis ne sont donc plus qu'une généralisation d'un problème résolu depuis longtemps. Mais de toute façon, peu importe : ce que je voulais dire, c'est que l'apprentissage seul permet d'expliquer pourquoi un système ne réagit pas de la même façon aux mêmes données. Que l'apprentissage des humains soit différent de celui d'un réseau de neurones artificel ne change rien à ce constat.

Je ne parle pas des poids initiaux, ni de l'agorithme de rétropropagation, qui n'est qu'un des nombreux composant de l'apprentissage automatisé (et qui ne lui suffit pas). Je parle des altérations que l'on choisit arbitrairement de faire lors de chaque itération de l'exploration. Dans toutes les formes d'apprentissage informatique supervisé, ces choix sont fait à un certain niveau arbitrairement, pour les raisons que j'ai déjà citées. Sinon comment sélectionner par exemple quelle synapse modifier ? Tu t'imagines que c'est fait linéairement, une synapse après l'autre, selon leur ordre en mémoire ?

Je n'imagine rien, c'est exactement ce que fait l'algorithme de rétropropagation : http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9tropropagation_du_gradient#Utilisation_au_sein_d.27un_apprentissage_supervis.C3.A9

Il y a de multiples façon de faire évoluer un réseau de neurones, éventuellement en faisant intervenir le hasard, avec des algorithme génétique par exemple. Mais ça n'est nullement une obligation.

Sachant que le cerveau humain et de certains animaux permet la conscience, ne peut-on envisager de reproduire un tel phénomène sur une machine ?

Finalement, le cerveau, c'est bien sûr des cellules des hormones etc...

mais au final, c'est des signaux élèctriques transmis de cellule en cellule permettant le traitement de l'information.

Surement la machine peut avoir une conscience et surement il doit exister des lois par l'éthique qui empêchent de faire des machines trop évoluées au risque de se faire dépasser et qu'elles prennent le contrôle sur l'homme ou comme pour la génétique d'éviter, entre autre, qu'une conscience soit bloquée dans un corps qui serait comme l'esclave des autres.

Dans ton exemple, on a pas les mêmes entrées. Dans ton premier cas il n'y a pas eu d'apprentissage avant, dans ton second cas il y a eu apprentissage avant (la première fois que tu y as goûté). J'ai parlé de "données identiques durant toute la phase d'apprentissage" donc ton exemple ne rentre pas dans le champ de ce dont je parles.

Les entrées, c'est (comme leur nom l'indique) cequi rentre dans le système. L'etat d'apprentissage du système ne fait donc pas partie des entrées : il n'entre nul part, il est déjà dedans.

L'apprentissage lui aussi à des entrées, c'est de ça que je te parles. Et c'est aussi de ça dont tu parles dans ton exemple, puisque tu parles de ce qui a été appris la première fois qu'on à mangé des salsifis.

Je ne parle pas des poids initiaux, ni de l'agorithme de rétropropagation, qui n'est qu'un des nombreux composant de l'apprentissage automatisé (et qui ne lui suffit pas). Je parle des altérations que l'on choisit arbitrairement de faire lors de chaque itération de l'exploration. Dans toutes les formes d'apprentissage informatique supervisé, ces choix sont fait à un certain niveau arbitrairement, pour les raisons que j'ai déjà citées. Sinon comment sélectionner par exemple quelle synapse modifier ? Tu t'imagines que c'est fait linéairement, une synapse après l'autre, selon leur ordre en mémoire ?

Je n'imagine rien, c'est exactement ce que fait l'algorithme de rétropropagation : http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9tropropagation_du_gradient#Utilisation_au_sein_d.27un_apprentissage_supervis.C3.A9

Il y a de multiples façon de faire évoluer un réseau de neurones, éventuellement en faisant intervenir le hasard, avec des algorithme génétique par exemple. Mais ça n'est nullement une obligation.

Je ne te parle pas des synapses modifiées lors de la rétropropagation, mais de celle qui sont modifiées lors de la mise en place d'une nouvelle exploration. L'apprentissage, c'est une part d'exploration, et une part d'exploitation. L'exploration, ça consiste en modifier certaines synapses choisies arbitrairement pour voir le résultat et après le rétropropager, dans un sens ou dans l'autre, et généralement sans arbitraire. Encore une fois, l'apprentissage ne se limite pas à la rétropropagation.

L'apprentissage lui aussi à des entrées,

Non. Ce sont les systèmes qui ont des entrées. L'apprentissage c'est une fonctionnalité.

Je ne te parle pas des synapses modifiées lors de la rétropropagation, mais de celle qui sont modifiées lors de la mise en place d'une nouvelle exploration. L'apprentissage, c'est une part d'exploration, et une part d'exploitation. L'exploration, ça consiste en modifier certaines synapses choisies arbitrairement pour voir le résultat et après le rétropropager,

Non. L'exploration, ça consiste a présenter des données en entrées, et à voir ce qui sort. Ca utilise toutes les synapses, sans modifier leur poids. Ce qui est rétropagé, c'est la différence entre le résultat obtenu et le résultat attendu, et c'est à ce moment là que les poids synaptiques sont modifiés.

Ce que tu nous décrit, c'est ce que j'évoquais : une espace d'algotrithme génétique qui modifierait le réseau de neurones pour choisir le meilleur. Ce n'est pas de l'apprentissage proprement dit, et il n'y a absolument pas de rétropropagation dans ce cas.

@wipe : Depuis le début, je parle aussi de la base d'apprentissage, celle qui est utilisée pour régler le système. Si l'intégralité de la base d'apprentissage est identique pour plusieurs unités d'apprentissage et que tu n'as pas de hasard dans le système d'apprentissage, alors le résultat est reproduit à l'identique sur chaque unité d'apprentissage. Et cette base d'apprentissage fait bien partie des entrées du système dans son ensemble. C'était ça la question de noureddine2 sur la prédiction du résultat.

Sauf si on introduit un hasard à la con. Mais tu as raison sur ce point, ce n'est pas fait systématiquement. C'est juste que moi je ne conçoit pas qu'on puisse désirer une reproductibilité à l'identique, alors du coup je rajoute systématiquement mes couches de hasard, même dans les réseaux de neurones (et pas besoin d'algos gens pour ça).

@wipe : Depuis le début, je parle aussi de la base d'apprentissage, celle qui est utilisée pour régler le système. Si l'intégralité de la base d'apprentissage est identique pour plusieurs unités d'apprentissage et que tu n'as pas de hasard dans le système d'apprentissage, alors le résultat est reproduit à l'identique sur chaque unité d'apprentissage. Et cette base d'apprentissage fait bien partie des entrées du système dans son ensemble. C'était ça la question de noureddine2 sur la prédiction du résultat.

Si c'est vraiment ce que voulais dire Noureddine, je ne vois pas trop à quoi ça nous amène (ça serait assez typique de ses interventions, remarque). Si on prend deux réseaux de neurones identique, qu'on leur fait suivre deux fois le même apprentissage déterministe, alors oui, ils répondront de la même façon aux mêmes problèmes. Mais c'est impossible d'affirmer qu'il n'en va pas de même pour les humains, faute d'être capable d'obtenir deux humains exactement identiques et de leur faire vivre exactement la même vie. Bref, ça ne nous dit rien sur la conscience, ou sur une éventuelle différence entre hommes et machines.

Le fait qu'on sache déjà faire des machines capables d'apprendre, d'améliorer leur réponse d'un essai à l'autre et de surprendre même leur programmeurs, par contre, ça c'est interressant.

@wipe : on est bien d'accord...

non. Si on exécute plusieurs fois un algorithme avec des données en entrées et qu'au moins l'une des instructions est un random (par exemple un choix aléatoire entre 0 et 1), on aura à chaque fois un résultat partiellement imprévisible.

Quand on fait de l'apprentissage, on fait des randoms à chaque cycle, au bout de plusieurs milliers de cycles, on ne peut absolument pas prédire ce qui va sortir précisément (on peut seulement prédire un espace des possibilités), sauf si on a trop contraint le système, ce qui n'a aucun intérêt.

au lieu d'utiliser cette méthode de calcul en série , on peut utiliser une méthode de calcul en parallèle , comme la méthode des fourmis , ils vont chercher la nourriture tous ensemble chacun dans une direction , plus on augmente les choix et les directions et plus on augmente les chances de trouver la nourriture .

je pense même que l'intelligence a une relation avec l'infinité de choix .

Il ne suffit pas qu'une machine soit consciente, il faut qu'elle soit capable de se poser des questions.

je pense même que l'intelligence a une relation avec l'infinité de choix .

Pas nécessairement une infinité de choix (du moins c'est ce qu'on espère en informatique, parce qu'un ordinateur à base de silicium est une machine finie – en mémoire, vitesse de calcul, processus), mais un très grand nombre, une très grande variété de possibilités, c'est certain (je dirais au moins un humainement indénombrable).

une machine ne sera jamais consciente par contre certains êtres humains eux sont complétement inconscient ...

Les émotions pourraient être à l'origine de la conscience ,ainsi le "début " de la conscience est le ressenti d'un état de l'organisme.

La conscience est en quelque sorte un mécanisme inné capable de veiller sur notre corps et de nous maintenir en vie .

Une machine douée d'émotions et auto-suffisante (capable de se réparer toute seule , de devenir plus grande etc) ,oui pourquoi pas .. mais peut-on encore parler de machine ?