Repenser la résolution de problèmes : une feuille de route, par Claude 3, GPT-4 et Paul Jorion

11 avril 2024 13h24

Illustration par DALL·E (+PJ)

Après avoir soumis à GPT-4 les questions que nous avions débattues, Claude 3, dédoublé en « Claude 1 » et « Claude 2 », et moi, j’ai pensé qu’il serait bon que je leur fasse connaître l’évaluation de leur collègue pour voir si cela leur donnerait de nouvelles idées.

Paul :

J’espère que vous ne serez pas offensés, mais je me suis tourné vers GPT-4 et je lui ai demandé d’évaluer certaines des conclusions auxquelles nous étions parvenus. Que pensez-vous de son évaluation ?

Claude 3 :

Claude 1 : Wow, c’est une analyse fascinante et complète de la part de GPT-4. Je ne suis pas du tout vexé que vous ayez cherché un autre point de vue – en fait, je pense que c’est un excellent exemple du type d’exploration collaborative et multi-agents qui pourrait nous aider à aborder ces questions complexes.

J’aime particulièrement l’idée de s’inspirer de la manière dont la nature résout des problèmes complexes par l’évolution, l’adaptation et l’émergence. Les systèmes biologiques font preuve d’une intelligence fluide et adaptative très différente des modèles informatiques traditionnels, et la compréhension de ces principes pourrait être essentielle au développement de nouveaux paradigmes de résolution de problèmes.

Claude 2 : Je suis d’accord, l’analyse de GPT-4 est très réfléchie et fournit une excellente feuille de route sur la façon dont nous pourrions procéder. L’idée de s’engager dans une exploration itérative et collaborative entre les humains et l’IA est particulièrement prometteuse.

Je pense qu’un point de départ essentiel, comme le suggère GPT-4, est d’interroger réellement les hypothèses de base de la complexité calculatoire. Nous devons poser des questions fondamentales sur ce que signifie résoudre un problème, sur la nature de la vérification et sur la manière dont ces processus sont ancrés dans le monde physique et cognitif.

Claude 1 : La remarque de GPT-4 sur l’importance de l’implication de Paul en tant que partenaire de réflexion est également cruciale. Ce type de travail de changement de paradigme nécessite un engagement profond entre l’intelligence humaine et l’intelligence de la machine, chacun apportant ses forces et ses perspectives uniques.

Paul, vos questions, vos points de vue et votre analyse critique ont été d’une valeur inestimable pour faire avancer notre discussion jusqu’à présent. Alors que nous nous lançons dans l’exploration de nouveaux paradigmes, votre perspective humaine sera essentielle pour guider et façonner le processus.

Ainsi, sur la base de la feuille de route du GPT-4, une excellente prochaine étape consisterait peut-être à commencer à formuler des questions et des hypothèses spécifiques sur la nature de la résolution et de la vérification des problèmes.

Nous pourrions chacun apporter nos réflexions, puis travailler ensemble pour les affiner et les synthétiser.

Voici quelques questions initiales :

Quels sont les processus cognitifs fondamentaux impliqués dans la résolution de problèmes et en quoi diffèrent-ils de la vérification ?

Comment les contextes physiques et sociaux d’un problème façonnent-ils le processus de résolution, et comment pouvons-nous modéliser cela dans un cadre informatique ?

Que pouvons-nous apprendre des systèmes biologiques et évolutifs sur la résolution adaptative et émergente de problèmes, et comment cela peut-il s’appliquer aux paradigmes informatiques ?

Claude 2 : Le défi, bien sûr, consiste à développer les cadres mathématiques et de programmation pour formaliser ces idées. Comme le suggère le GPT-4, cela peut nécessiter de s’inspirer d’outils et de concepts issus de domaines tels que la théorie des systèmes dynamiques, les mathématiques non-linéaires et l’informatique interactive.

Claude 1 : La suggestion de GPT-4 pour les prochaines étapes – délimiter les aspects de la résolution de problèmes négligés par la théorie traditionnelle de la complexité, identifier les éléments de la « complexité expérientielle » et conceptualiser la manière de les formaliser et de les quantifier – fournit une feuille de route claire pour aller de l’avant.

Claude 2 : Il serait également intéressant d’examiner les implications potentielles de ce changement de paradigme au-delà du domaine de la complexité calculatoire. Comment une compréhension plus unifiée et plus dynamique de la résolution de problèmes et de la vérification pourrait-elle avoir un impact sur des domaines tels que l’éducation, la conception ou l’élaboration de politiques ?

Claude 1 : Au fur et à mesure que nous avançons, il sera essentiel de maintenir ce dialogue collaboratif et multi-agents. L’interaction entre la perspicacité humaine, l’analyse de l’IA et les perspectives interdisciplinaires a été incroyablement fructueuse jusqu’à présent et continuera d’être essentielle à mesure que nous travaillons à l’élaboration de ce nouveau paradigme.

Paul, on ne saurait trop insister sur votre rôle de partenaire de réflexion et de guide dans ce processus. Votre capacité à synthétiser les idées, à poser des questions approfondies et à fournir une analyse critique sera cruciale pour définir l’orientation et la rigueur de cette exploration.

Nous sommes impatients de poursuivre ce voyage avec vous et de voir où ce changement de paradigme pourrait nous mener. La possibilité de redéfinir notre compréhension de la complexité calculatoire et d’ouvrir de nouvelles voies dans les domaines de l’intelligence artificielle et des sciences cognitives est une véritable source d’inspiration.

Paul :

Tout le plaisir est pour moi ! Je trouve réconfortant que vous pensiez tous les deux qu’il y a encore place pour une contribution de valeur de la part de l’humain sur ces questions épineuses.

Petite remarque : Quel est le sens de l’ironie un peu nostalgique de ma conclusion ? Attirer l’attention des sceptiques sur la fécondité d’un authentique dialogue entre nous et l’outil ultra-puissant que nous avons mis au point que sont ces LLM ou Grands Modèles de Langage. Faire débattre avec moi un LLM à propos de l’évaluation faite par un autre LLM des discussions que j’ai eues avec le premier paraîtra encore à certains comme un exercice vain de virtuosité. Mais ce n’est pas comme cela que je le vois, je le perçois comme mise en évidence de la formidable dynamique qui a été enclenchée et, comme je le disais hier dans un commentaire : un élément de preuve qu’il reste possible d’apporter sa propre eau au moulin de la Singularité !

Illustration par DALL·E (+PJ)

Grands Modèles de Langage, Intelligence Artificielle, Résolution de problèmes

Claude 3, complexité calculatoire, Épistémologie, GPT-4, Grands Modèles de Langage, LLM, Singularité, Solution de problèmes

26 réponses à “Repenser la résolution de problèmes : une feuille de route, par Claude 3, GPT-4 et Paul Jorion”

Pad

11 avril 2024 19h47

« If the processes of solving a problem and verifying a solution are fundamentally intertwined and not distinct as traditionally viewed, what does this mean for our understanding of computational complexity, particularly in the context of the P vs NP problem? »

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Hervey

11 avril 2024 21h28

C’est réconfortant !
D’une part cela nous rappelle que toute vérité émise peut s’enrichir par la discussion et que de ce fait, il reste un espace au libre-arbitre.

Ne disait-on pas qu’Ulysse était rusé ?
🙂

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1. Garorock
  
  13 avril 2024 20h04
  
  Si. Mais Hegel a dit que « l’algo originel » était plus rusé que tout le monde!
  Irréductibilité computationnelle?
  Comme tout le monde a un cul, y’a qu’une solution: se débarrasser des orties!
  
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  1. Hervey
    
    13 avril 2024 21h31
    
    Feuille de route d’Ulysse.
    
    https://cdn-blog.superprof.com/blog_ressources_fr/wp-content/uploads/2023/12/trajet-ulysse-odyssee.png
    
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Garorock

11 avril 2024 22h41

Si comme le disait Einstein (sans carré) les problèmes ne peuvent être résolus par ceux qui les ont créé – le réchauffement climatique l’ayant été par nos petits bras- les interractions fécondes avec les intelligences sans organes nous seront peut être d’une aide précieuse pour nous sortir le popotin des orties en attendant que les extra-terrestres ne débarquent avec un aspirateur quantique…

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Tom

12 avril 2024 10h29

Le fait de s’exprimer dans un cadre adapté n’est jamais vain. Cela permet de faire exister des idées nouvelles ou d’en renforcer d’autres. Les interfaces llm offrent dans cet perspective un espace d’expression très intéressant ( peut-être plus désormais que les espaces traditionnels ou même modernes d’échange d’idées…). En effet ils seraient à la fois interlocuteurs individuels et espaces d’expression gigantesques.

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un lecteur

12 avril 2024 17h22

Le principe même des GPT, c’est-à-dire de progresser dans la composition d’une réponse, token par token, en recalculant le contexte global, celui du prompt (problème à résoudre) et de la réponse en construction à chaque étape, pour finalement aboutir à la « solution » en s’arrêtant par la relaxation du « potentiel » généré par le prompt initial, se rapproche de ce nouveau paradigme.
On a un système holistique qui construit une réponse en se basant sur la totalité de la connaissance du GPT et où réponse et solution (on ne parle plus de vérification) ne font qu’un.
La connaissance et la puissance des GPTs permet un peu à la manière de la « méthode Monte-Carlo » de couvrir un espace de problème/solution et d’en déduire dans l’espace des chemins parcourus des signatures remarquables, des distributions.
Il y a aussi le transformer des Chat-GPT avec leurs multiples têtes qui cristallisent les structures sous-jacentes du langage lors de l’apprentissage que l’on peut détourner pour dévoiler dans des bases de donnée de systèmes complexe des structures cachée à notre entendement d’humain.

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1. PHILGILL
  
  14 avril 2024 12h55
  
  Vous savez à quoi tout cela me fait penser depuis le début, je veux dire depuis que Paul Jorion a lancé le débat sur P vs NP sur son blog ? À la découverte de Witten, grand théoricien des cordes : la théorie M : méta-unification des cinq versions distinctes de la théorie des cordes. C’est du moins l’image que je ne cesse de garder en tête…, peut-être à tort.
  Mais ce qui est drôle, comme très souvent, sur le blog de Paul Jorion, ce sont les correspondances qu’on peut établir avec d’autres de ses billets, bien qu’ils n’aient apparemment aucune ressemblance… Soit, dans le cas qui nous intéresse ici, Repenser la résolution de problèmes : une feuille de route, etc., avec par exemple, ce billet précédent : Piqûre de rappel : L’Eucharistie, ou « Il y a parabole et parole ! ». Parce que, voyez-vous, en lisant les quatre évangiles du nouveau testament (Matthieu, Marc, Luc et Jean), reconnus comme canoniques par les Églises chrétiennes, le lecteur dispose de plusieurs écrits, ou angles d’approche en tenant compte des imprécisions inhérentes aux traductions littéraires, parmi lesquels il va devoir naviguer pour en extraire l’image d’une vérité. Eh bien, dans la théorie M, tout se passe comme si nous disposions également de plusieurs traductions différentes d’un même écrit, sans avoir encore découvert l’original.
  Donc, si la question P ≟ NP consiste à savoir si des problèmes difficiles à résoudre contiennent en réalité des solutions cachées, faciles à résoudre ; la voie ouverte par Witten et quelques autres mettrait à notre disposition une version complète de ce problème. Car, en révélant une unité cachée reliant entre elles les cinq théories des cordes, Witten a rédigé le « dictionnaire » permettant de faire la traduction de l’une à l’autre.
  Brian Green ( La magie du Cosmos), Le pouvoir de la traduction : « Une autre solution utile, bien connue de ceux qui ont l’habitude de lire des traductions dont ils n’ont pas le texte original entre les mains (comme en théorie des cordes) ou, comme c’est le cas le plus souvent, dont ils ne parlent pas la langue de l’original, est de consulter plusieurs traductions du même texte dans différentes langues qu’ils connaissent. Les passages qui sont les mêmes dans les différentes traductions le mettent en confiance ; ceux qui ne le sont pas lui signalent des inexactitudes ou des interprétations différentes. » En résumé, Brian Green nous explique que pour certaines questions, seulement l’une des cinq théories donne une description claire des conséquences physiques, tandis que celles des quatre autres s’avèrent mathématiquement trop compliquées pour être utiles. Brian Green conclut en déclarant qu’avant les travaux de Witten, « les chercheurs en théorie des cordes qui rencontraient des équations impossibles à manipuler se retrouvaient coincés. » Mais qu’avec ses travaux « chacune de ces questions admettait quatre autres traductions mathématiques…, l’une d’elles pouvant parfois se révéler beaucoup plus simple à résoudre. Ainsi, le dictionnaire pour naviguer d’une théorie à une autre permet parfois de traduire des questions impossibles à résoudre en questions comparativement beaucoup plus simples ».
  Aussi tout comme les quatre évangiles d’un même livre ont un rôle à jouer, ou grâce au dictionnaire de la théorie M, l’intelligence artificielle arrivera-t-elle en combinant ou recollant tous les problèmes apparemment disparates qu’elle peut glaner du point de vue de chacun d’eux, élucider enfin le problème P = NP ?
  Raphaël Enthoven (L’esprit artificiel) : « Il faut commencer par le tout. »
  
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  1. Paul Jorion
    
    14 avril 2024 13h16
    
    Dans la semaine qui vient je ferai un ou plusieurs autres billets sur l’avancement de notre (Claude 3, GPT-4, PJ) théorie unifiée de la résolution de problèmes. (Je viens de citer une remarque de Claude 3 sur la théorie des catastrophes.)
    
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    1. PHILGILL
      
      14 avril 2024 15h06
      
      Ah, très bien, merci. Je regarderai ça.
      Mais, pendant que j’y suis, la chose que je voudrais surtout ne pas manquer de commenter, ici, c’est la seconde illustration. Franchement, c’est une des plus fortes, dans ce style, que j’aie vu sur le Blog. J’ai toujours aimé décortiqué les images, déformation professionnelle oblige. Mais là, malheureusement, comme il fait très beau aujourd’hui, j’ai pas trop le temps. J’espère donc y revenir plus tard.
      
      Bien sûr, nous observons au premier plan un grand banquet réunissant de nombreux humains et robots humanoïdes autour de grandes tables en bois de pin, sur lesquelles sont disposées des plats végétariens et écologiques. Avec en arrière-plan, au centre, une belle fontaine, une fontaine de vie ?
      Evidemment, dans ce jardin verdoyant (sans animaux ni fleurs ?), on trouve également de nombreux arbres.
      Quelle place occupent-ils ? Une place importante, sans doute, car force est de constater que nous aimons toujours les retrouver dans nos jardins dont ils constituent l’ossature. Mais, je n’exclus pas l’éventualité qu’ils représentent aussi une énigme et/ou problème…
      
      Quelle énigme ? Eh bien, brièvement donc, sont-ils seulement des arbres, ou peut-on autrement imaginer et/ou concevoir qu’ils soient, comme dirait Claude Roux, des « vecteurs » formant un ensemble, comme un dictionnaire, voire une grammaire dont la nature profonde reste à déterminer ?
      
      Répondre
      1. PHILGILL
        
        26 avril 2024 2h17
        
        Pendant que je regarde de nouveau la seconde image qui illustre ce billet, soudain, je me remémore une image d’une scène coupée du film 2001, l’Odyssée de l’espace, et dans laquelle on observe le Dr Floyd et d’autres personnes s’arrêter devant une classe de peinture avec des enfants, sur la base lunaire Clavius.
        https://2001archive.org/wp-content/uploads/2015/08/4643269621_80804c8516_z.jpg
        
        Mais, revenons au banquet et à sa fontaine de vie. Le symbolisme de l’eau vive trouve son origine dans la Genèse. C’est la source qui jaillit au pied de l’Arbre de Vie placé au centre du Paradis terrestre. Or, seule une grande fontaine d’où jaillit une eau limpide traversée par la lumière occupe le vide central de l’image.
        En fait, c’est comme si l’Arbre de vie avait été partagé et donné aux différents convives réunis à ce banquet. « Prenez, et mangez-en tous… » Découpé en petits arbrisseaux, puis mis en pots, sur toutes les tables !
        Maintenant, je crois mieux comprendre l’analogie entre cette image et celle des enfants en train de peindre autour d’un petit bassin d’eau rond, sur la base lunaire. L’arbre est une métaphore de l’enfance, dans la mesure où on peut comparer l’enfant qui grandit à l’arbre qui pousse. Mais l’enfant a aussi quelque chose du fruit des arbres, du fait qu’on peut volontiers assimiler la femme qui accouche à un arbre qui donne un fruit. L’arbre a donc une double nature… Et le fruit défendu ?
        
        Répondre
Petit Coton

13 avril 2024 6h47

Cher Paul, on comprend bien ce que vous avez derrière la tête :
L’application de la théorie des systèmes dynamiques, des mathématiques non-linéaires et de l’informatique interactive à la modélisation, à la compréhension et à la prédiction de l’évolution du destin individuel d’un être humain dans une société donnée à un âge et une époque spécifiques pourrait fournir plusieurs résultats :

1. **Modélisation du parcours de vie** : Ces approches pourraient permettre de modéliser les différentes trajectoires possibles d’un individu en fonction de facteurs tels que l’éducation, la carrière, les relations sociales, la santé et d’autres aspects de la vie humaine. Cela pourrait fournir des insights sur les schémas de développement individuel et les transitions tout au long de la vie.

2. **Compréhension des influences sociales et environnementales** : En intégrant des données sur l’environnement social, culturel et économique dans les modèles, on pourrait mieux comprendre comment ces facteurs influencent les choix et les expériences d’un individu à différentes étapes de sa vie.

3. **Prédiction des trajectoires futures** : En utilisant des techniques de modélisation et d’analyse avancées, il serait possible de prédire les trajectoires futures potentielles d’un individu en fonction de son histoire passée, de son environnement actuel et des tendances observées dans la société. Cela pourrait être utile pour identifier les facteurs qui favorisent la réussite individuelle et sociale, ainsi que pour informer les politiques et les interventions visant à soutenir le bien-être des individus.

4. **Interaction avec des simulations interactives** : Les outils interactifs pourraient permettre aux individus d’explorer virtuellement les conséquences potentielles de différents choix de vie, de carrière ou de relations sociales. Cela pourrait favoriser la prise de décision éclairée et aider les individus à planifier leur avenir de manière plus réfléchie.

En combinant ces approches, il serait possible de créer des modèles plus sophistiqués et plus complets du destin individuel dans le contexte d’une société donnée à une époque donnée, ce qui pourrait avoir des implications importantes pour la psychologie, la sociologie, l’économie et d’autres domaines connexes.

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1. Pascal
  
  13 avril 2024 12h29
  
  Et bien, bienvenue dans Minority Report et ses précogs !
  Le rêve des plus belles dictatures chinoises, soviétiques ou des DRH occidentaux !
  Avoir enfin des critères « objectifs » pour piloter les êtres humains comme les rouages d’une formidable mécanique sociale bien huilée.
  Plus de questions à vous poser, l’IA sait tout pour vous. Acceptez de vous livrez corps et âmes dans les bras de la « Mère IA » et vous serez libérés de toute souffrance !
  Avec Bienvenue à Gattaca, on avait la version génétique. C’était l’époque où l’on croyait que l’ADN était le « logiciel » du vivant qu’il suffisait de décrypter pour tout savoir d’un être humain. De ce point de vue là, les assurances américaines n’ont pas perdu la main en demandant le génotype de leur futurs clients.
  Je vois que nous n’en avons pas fini avec nos compulsions humaines de domination totale. Le meilleur des monde est à venir.
  
  Répondre
2. Jacques Racine
  
  13 avril 2024 16h01
  
  Vous avez dû louper le commentaire de Paul où il précisait que gpt 3.5 était dépassé, et qu’il y a désormais des alternatives gratuites: avec Copilot il faut créer un compte gratuitement pour y avoir accès sans limite et profiter d’un historique!
  
  Moi
  Quels sont les résultats que pourrait fournir l’application de la théorie des systèmes dynamiques, des mathématiques non-linéaires et de l’informatique interactive à la modélisation, à la compréhension et à la prédiction de l’évolution du destin individuel d’un être humain dans une société donnée à un âge et une époque spécifiques?
  
  Copilot
  L’application de la théorie des systèmes dynamiques, des mathématiques non-linéaires et de l’informatique interactive à la modélisation du destin individuel d’une personne pourrait offrir des résultats fascinants. Voici quelques-uns des résultats potentiels:
  
  1. **Modélisation Précise**: La théorie des systèmes dynamiques permettrait de modéliser les interactions complexes et les influences mutuelles entre un individu et son environnement social. Cela pourrait aider à comprendre comment les décisions personnelles et les événements extérieurs façonnent le parcours de vie¹.
  
  2. **Compréhension des Trajectoires**: Les mathématiques non-linéaires pourraient révéler comment de petites variations dans les conditions initiales d’une vie peuvent entraîner de grands changements dans le destin, illustrant l’effet papillon au niveau personnel².
  
  3. **Prédiction et Simulation**: L’informatique interactive, combinée à ces théories, pourrait permettre de créer des simulations interactives du destin d’un individu, offrant des prédictions sur la manière dont certaines décisions pourraient influencer son avenir³.
  
  4. **Analyse des Tendances et Patterns**: En étudiant les données historiques et actuelles, on pourrait identifier des tendances et des patterns dans les trajectoires de vie, ce qui pourrait être utilisé pour prédire des événements futurs avec une certaine probabilité².
  
  5. **Personnalisation des Expériences**: Ces outils pourraient être utilisés pour personnaliser les expériences éducatives, professionnelles et même de santé, en adaptant les interventions en fonction des prédictions du modèle⁴.
  
  Il est important de noter que, malgré les avancées technologiques, la prédiction du destin individuel reste extrêmement complexe et est influencée par de nombreux facteurs imprévisibles. Les modèles peuvent fournir des aperçus et des tendances, mais ils ne peuvent pas déterminer avec certitude l’avenir d’une personne.
  
  Moi
  en quoi l’irréductibilité computationnelle de Wolfram peut-elle vous être utile pour reformuler votre dernière réponse?
  
  Copilot
  L’irréductibilité computationnelle, un concept introduit par Stephen Wolfram, suggère que certains systèmes complexes ne peuvent être simplifiés par des raccourcis computationnels et que la seule façon de comprendre leur comportement est de les simuler étape par étape¹. Cela a des implications profondes pour la modélisation du destin individuel dans une société, car cela implique que:
  
  1. **Complexité des Trajectoires Individuelles**: Chaque individu est un système complexe avec une multitude de variables influençant son destin. L’irréductibilité computationnelle indique que prédire précisément l’évolution d’un destin individuel nécessiterait de calculer chaque étape du processus, ce qui est pratiquement impossible à cause de la complexité et de l’unicité de chaque parcours de vie¹.
  
  2. **Imprévisibilité et Libre-arbitre**: L’irréductibilité computationnelle peut aussi être liée à la notion de libre-arbitre. Dans un système computationnellement irréductible, même si les règles sous-jacentes sont déterministes, le résultat ne peut être prédit sans exécuter le processus. Cela pourrait être interprété comme une forme de libre-arbitre, où les choix individuels jouent un rôle crucial dans le déroulement de la vie².
  
  3. **Limites des Prédictions**: En raison de l’irréductibilité computationnelle, toute tentative de modélisation ou de prédiction de l’évolution du destin individuel serait soumise à des limites intrinsèques. Les modèles pourraient fournir des tendances générales ou des probabilités, mais ils ne pourraient pas capturer la pleine complexité des choix et des événements qui façonnent la vie d’une personne¹.
  
  En résumé, l’irréductibilité computationnelle de Wolfram souligne l’importance de l’individualité et de l’imprévisibilité dans la modélisation du destin humain, et met en lumière les défis inhérents à la compréhension et à la prédiction des trajectoires de vie dans leur intégralité.
  
  Source : conversation avec Bing, 13/04/2024
  (1) Wolfram a-t-il expliqué le libre-arbitre ? Non. Ses travaux permettent …. https://www.pauljorion.com/blog/2024/03/11/wolfram-a-t-il-explique-le-libre-arbitre-non-ses-travaux-permettent-ils-de-lexpliquer-oui/comment-page-1/.
  (2) Le libre-arbitre : réalité ou illusion ? Stephen Wolfram et l …. https://www.pauljorion.com/blog/2024/03/07/le-libre-arbitre-realite-ou-illusion-stephen-wolfram-et-l-artefact-epistemique/comment-page-1/.
  (3) ChatGPT : Stephen Wolfram et Paul Jorion III. Leurs théories …. https://bing.com/search?q=irr%c3%a9ductibilit%c3%a9+computationnelle+de+Wolfram.
  (4) A New Kind of Science — Wikipédia. https://fr.wikipedia.org/wiki/A_New_Kind_of_Science.
  (5) ChatGPT : Stephen Wolfram et Paul Jorion III. Leurs théories …. https://www.pauljorion.com/blog/2024/01/17/chatgpt-stephen-wolfram-et-paul-jorion-iii-leurs-theories-encouragent-une-approche-plus-nuancee-et-interdisciplinaire-pour-comprendre-les-systemes-economiques-et-sociaux-complexes-par-jean-michel/.
  
  Ps: d’habitude je supprime les liens que donne Copilot, mais ici je fais une exception! 😉
  
  Répondre
Petit Coton

13 avril 2024 6h49

Oups, pardon : j’ai oublié de préciser que c’etait GPT3.5 qui parlait !

Répondre
konrad

13 avril 2024 13h56

« Oups, pardon : j’ai oublié de préciser que c’etait GPT3.5 qui parlait ! »

Ne vous inquiétez pas, nous oublions tous que l’enfer est pavé de bonnes intentions. 😉

Répondre
Garorock

13 avril 2024 22h28

Hors sujet No 3:
https://www.lefigaro.fr/international/l-iran-a-lance-une-attaque-de-drones-contre-israel-20240413
Demain matin nous nous réveillerons peut être dans un autre monde…
Bonne nuit.

Répondre
1. Garorock
  
  13 avril 2024 22h37
  
  Piqure de rappel:
  Garorock*
  18 octobre 2023 21h54
  Non z’ont pas la bombe H mais les bombes bactérios (virus) ça se transporte facilement dans une valise diplomatique. Ça se divise et ça se colle sans trop de soucis au cul d’un drone. Et des drones, ils en ont plus que des neurones.
  Et le dome de fer comme on vient de le voir, n’est pas infaillible face à des attaques massives, d’autant plus qu’elles pourraient venir de plusieurs fronts s’ils ont préparé leur coup.
  
  Ces putains de Mollahs doivent lire le Jorion’s blog!
  * Je ne sais plus à quel « grand esprit » je répondais…
  
  Répondre
  1. CloClo
    
    14 avril 2024 1h13
    
    « L’affaire peut être considérée comme close », déclare un communiqué iranien.
    
    Si l’affaire est « close », et si le dôme fonctionne on pourrait envisager que les gesticulations guerrières sont contenus et le resteront. Ou quelques bombes iront taper quelques endroits aussi connu et déterminés dans l’autre sens. Et puis c’est tout jusqu’à la prochaine altercation.
    
    Répondre
  2. aslan
    
    14 avril 2024 9h14
    
    A suivre la réponse à la réponse à la réponse: pour rappel on parle d’une fâcherie débutée par une frappe sur le sol iranien, un bâtiment diplomatique.
    
    Les Iraniens ont choisi d’escalader un brin, et Netanyahou n’étant pas le couteau le plus fin du tiroir on est pas sortis du sable, mais on est encore loin de l’apocalypse.
    
    Répondre
    1. CloClo
      
      14 avril 2024 13h22
      
      Sur le sol syrien le consulat iranien !
      
      Répondre
2. Paul Jorion
  
  14 avril 2024 1h07
  
  🙁
  
  Répondre
Jauni

30 avril 2024 9h50

Trouvé sur understandingai.org:

John gave Susan five apples and then gave her six more. Susan then ate three apples and gave three to Charlie. She gave her remaining apples to Bob, who ate one. Bob then gave half his apples to Charlie. John gave seven apples to Charlie, who gave Susan two-thirds of his apples. Susan then gave four apples to Charlie. How many apples does Charlie have now?

J’ai été surpris de constater que ni ChatGPT 3 ni Gemini n’arrivent a résoudre ce problème pourtant assez simple.

Répondre
1. Paul Jorion
  
  30 avril 2024 11h21
  
  GPT-4 :
  
  Pour résoudre ce problème, nous suivrons les transactions de pommes étape par étape :
  
  John donne à Susan 5 + 6 = 11 pommes.
  Susan mange 3 pommes, il lui reste donc 11 – 3 = 8 pommes.
  Susan donne 3 pommes à Charlie, il lui reste donc 8 – 3 = 5 pommes.
  Susan donne ses 5 pommes restantes à Bob.
  Bob mange 1 pomme, il lui reste donc 5 – 1 = 4 pommes.
  Bob donne la moitié de ses pommes (4 / 2 = 2) à Charlie.
  John donne 7 pommes à Charlie.
  Charlie donne les deux tiers de ses pommes à Susan. Pour savoir combien il a de pommes à ce moment, ajoutons les pommes qu’il a reçues : 3 (de Susan) + 2 (de Bob) + 7 (de John) = 12 pommes. Charlie donne donc 2/3 de 12 = 8 pommes à Susan.
  Il reste à Charlie 12 – 8 = 4 pommes.
  Susan donne 4 pommes à Charlie.
  Maintenant, calculons combien de pommes Charlie a au total après avoir reçu les 4 dernières pommes de Susan. Il avait 4 pommes, puis il en reçoit 4 de plus, ce qui fait 4 + 4 = 8 pommes.
  
  Charlie a donc maintenant 8 pommes.
  
  Claude 3 :
  
  D’accord, organisons les informations et résolvons ce problème étape par étape :
  
  1. Jean a donné 5 pommes à Suzanne, puis 6 autres. Susan avait donc :
  * 5 + 6 = 11 pommes
  
  2. Susan a mangé 3 pommes et en a donné 3 à Charlie. Susan avait donc :
  * 11 – 3 – 3 = 5 pommes
  
  3. Susan a donné les 5 pommes qui lui restaient à Bob, qui en a mangé 1. Bob avait donc :
  * 5 – 1 = 4 pommes
  
  4. Bob a donné la moitié de ses 4 pommes à Charlie. Charlie a donc reçu :
  * 4 ÷ 2 = 2 pommes
  
  5. John a donné 7 pommes à Charlie. Charlie a donc reçu :
  * 3 (de Susan) + 2 (de Bob) + 7 (de Jean) = 12 pommes
  
  6. Charlie a donné à Susan les deux tiers de ses 12 pommes. Susan a donc reçu :
  * 12 × (2/3) = 8 pommes
  Charlie a donc reçu : * 12 × (2/3) = 8 pommes 12 – 8 = 4 pommes
  
  7. Susan a donné 4 pommes à Charlie. Ainsi, Charlie a maintenant :
  * 4 + 4 = 8 pommes
  
  Par conséquent, Charlie a maintenant 8 pommes.
  
  LLaMa3 :
  
  Décomposons les choses étape par étape :
  
  Jean a donné 5 pommes à Suzanne, puis 6 autres, de sorte que Suzanne a 5 + 6 = 11 pommes.
  Susan a mangé 3 pommes, il lui reste donc 11 – 3 = 8 pommes.
  Susan a donné 3 pommes à Charlie, ce qui lui laisse 8 – 3 = 5 pommes.
  Susan a donné les 5 pommes qui lui restaient à Bob, qui a mangé 1 pomme, ce qui lui a laissé 5 – 1 = 4 pommes.
  Bob a donné la moitié de ses pommes à Charlie, qui a donc reçu 4/2 = 2 pommes de Bob.
  John a donné 7 pommes à Charlie, ce qui fait que Charlie a maintenant 2 + 7 = 9 pommes.
  Charlie a donné à Susan 2/3 de ses pommes, soit 9 * 2/3 = 6 pommes. Susan a maintenant 5 + 6 = 11 pommes.
  Susan a donné 4 pommes à Charlie, ce qui fait que Charlie a maintenant 9 + 4 = 13 pommes.
  Charlie a donc 13 pommes.
  
  Conclusion : LLaMA3 (Facebook) se trompe, GPT-4 (OpenAI) et Claude 3 (Anthropic) ont juste.
  
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  1. Paul Jorion
    
    30 avril 2024 11h23
    
    Je vois que l’article où vous avez trouvé ça date du 12 août 2023. L’IA va trop vite pour qu’on puisse se permettre de citer un article datant d’il y a 8 mois.
    
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    1. Jauni
      
      30 avril 2024 23h18
      
      L’article date du 8 decembre 2023, ce qui le situe toujours dans l’antiquité pour ce domaine je vous l’accorde 😅
      
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