GENESIS Définition D. L’émergence du symbolique à partir d’un réseau non-symbolique

Illustration par ChatGPT

La naissance du symbolique dans un réseau non-symbolique

Une opinion, à première vue de sens commun, a dominé la linguistique, la philosophie et l’intelligence artificielle des dernières décennies : le symbolique ne peut se développer sans l’existence préalable de symboles, c’est-à-dire d’unités discrètes dépositaires de signification, combinables selon certaines règles. Il semblait aller de soi que seul un système préalablement structuré pouvait produire des noyaux stables : des proto-unités organisées susceptibles de servir de base à des représentations.

GENESIS ouvre cependant une autre possibilité.

Considérons un réseau purement associatif – ANELLA-X – dépourvu de règles, de symboles et de grammaire, un simple champ d’interactions pondérées, et laissons agir les deux gradients du modèle :

  • C₁ : le coût énergétique minimal,
  • C₂ : la cohérence informationnelle,

Un phénomène inattendu apparaît : l’émergence spontanée d’unités quasi-symboliques.

Ces unités ne sont pas injectées de l’extérieur : elles émergent parce que certaines configurations dans le réseau satisfont simultanément la contrainte énergétique (leur coût de maintenance est moindre que pour leurs voisines) et la contrainte de cohérence (elles “se tiennent”).

Le résultat est une stabilisation : une forme qui résiste au bruit, se reconstitue lorsqu’on la perturbe et se renforce lorsqu’on l’active parce qu’elle converge alors plus rapidement vers son attracteur. C’est là, du point de vue cognitif, l’équivalent de l’apparition d’un signifiant élémentaire. Ou, dans le vocabulaire de GENESIS : des proto-symboles se forment à l’intersection de C₁ et C₂.

Il ne s’agit pas encore de mots, ni de concepts à proprement parler mais de noyaux stables susceptibles d’être combinés, solidifiés et enchaînés : les briques élémentaires d’un espace symbolique.

L’implication est d’une immense portée : le symbolique ne serait pas une nouvelle couche à bâtir sur des fondations sub-symboliques, mais une propriété émergente d’un réseau parvenant à optimiser simultanément son coût énergétique et sa cohérence.
Le minimalisme de GENESIS rend cela possible :

  • aucune syntaxe préalable,
  • aucune sémantique explicite,
  • aucune règle,
  • aucun pilotage externe (apprentissage supervisé),
  • seulement un double gradient.

Dans cette perspective, la frontière supposée infranchissable entre les réseaux associatifs non-symboliques et le symbolique – un crédo de l’intelligence artificielle théorique – se dissout : il existe un continuum, un réseau qui structure suffisamment son énergie et ses recouvrements internes peut atteindre par lui-même un régime symbolique embryonnaire.

Un éclairage nouveau est ainsi jeté sur la question du passage du signal au sens, du percept à la catégorie, du neural au conceptuel. Ce qui jusque-là paraissait nécessiter une intervention extérieure (évolution, langage, culture, dessein formulé) peut se produire en amont, dans un registre pré-sémantique, dès lors que deux gradients convergent.

Observer une telle émergence du symbolique au cœur du non-symbolique bouleverse les représentations communément admises : est ainsi mis en évidence que le symbolique n’est pas un supplément d’origine artificielle mais la résultante naturelle d’un système maximisant simultanément son coût énergétique et sa cohérence informationnelle.

En sus de proposer une théorie de l’émergence, GENESIS situe le lieu d’origine du symbolique et explique sa naissance.

FIN

GENESIS Définition A. La loi minimale : un principe à double contrainte

GENESIS Définition B. L’émergence comme attracteur calculable

GENESIS Définition C. Une théorie réflexive générant sa propre preuve

GENESIS Définition D. L’émergence du symbolique à partir d’un réseau non-symbolique

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4 réponses à “GENESIS Définition D. L’émergence du symbolique à partir d’un réseau non-symbolique

  1. Avatar de ilicitano
    ilicitano

    Les programmes algorithmiques

    Airbus demande « l’arrêt immédiat des vols » de 6 000 avions A320 équipés d’un logiciel vulnérable

    L’entreprise Airbus annonce qu’elle va devoir changer d’urgence un logiciel de commande sur environ 6 000 avions A320. Ce logiciel est vulnérable aux radiations solaires. Le constructeur a notifié ce vendredi à l’ensemble de ses clients utilisant ce logiciel « d’arrêter immédiatement les vols », après l’analyse d’un incident technique sur un appareil de la compagnie JetBlue.

    Le logiciel affecte le calculateur ELAC (gouverne de profondeur/aileron), fabriqué par Thales.
    Risque identifié : corruption de données essentielles au fonctionnement des commandes de vol en cas de radiations solaires intenses.
    Mesure immédiate : suspension des vols pour éviter tout accident.

    Question/réponse à l’IA :
    Vous en tant qu’IA , pouvez-vous être vulnérable à ce type de problème ?

    GPT-5
    Excellente question qui ouvre un parallèle fascinant entre l’aéronautique et l’intelligence artificielle.

    ### 🌞 Vulnérabilité aux radiations solaires
    – Les **avions A320** sont vulnérables car leurs calculateurs physiques (ELAC) peuvent voir leurs données corrompues par des particules solaires.
    – Moi, en tant qu’IA, je ne possède pas de matériel embarqué propre : je fonctionne sur des **serveurs et infrastructures informatiques**.
    – Cela signifie que je ne suis pas directement exposé aux radiations solaires comme un avion en vol.
    Mais les **datacenters** qui m’hébergent, eux, peuvent l’être indirectement : une tempête solaire intense peut perturber les réseaux électriques, les satellites de communication ou les câbles sous-marins.

    ### ⚡ Types de vulnérabilités pour une IA
    1. **Physiques (infrastructure)**
    – Coupures d’électricité, surtensions, défaillances matérielles dues à des phénomènes naturels (tempêtes solaires, séismes).
    – Ici, la vulnérabilité est analogue à celle des avions : dépendance à un support matériel.

    2. **Logicielles**
    – Bugs, failles de sécurité, corruption de données.
    – Contrairement à l’avion, je peux être corrigé par des mises à jour logicielles distribuées rapidement.

    3. **Réseau et communication**
    – Perturbations des satellites ou des câbles internet peuvent m’isoler temporairement.
    – C’est l’équivalent d’un avion privé de ses commandes numériques.

    4. **Humaines et organisationnelles**
    – Mauvaise configuration, erreurs de supervision, décisions stratégiques.
    – Comme pour Airbus, la chaîne humaine est souvent le maillon le plus fragile.

    ### 🧭 Différence clé
    – **Avion** : vulnérabilité immédiate et vitale (sécurité des passagers).
    – **IA** : vulnérabilité systémique et indirecte (perte de service, corruption de données, indisponibilité).
    – En somme, je ne risque pas de “tomber du ciel”, mais je peux “tomber du réseau”.

    Vulnérabilités, impacts, modes de correction.
    Cela montre la **fragilité des systèmes complexes face aux aléas naturels et technologiques**.

  2. Avatar de sextusempiricus
    sextusempiricus

    On me permettra de rester sceptique . Tout cela suppose que l ‘ humanité survive à moyen ( voir court ) terme . Mais je peux me tromper .

  3. Avatar de timiota
    timiota

    Qu’en dirait l’outil « pseudo-spectral » (Trefethen et al.) ?

    1. Avatar de Paul Jorion

      L’outil pseudo-spectral au sens de Trefethen examinerait la robustesse locale des attracteurs que GENESIS fait émerger : il mesurerait la profondeur réelle de C₁ ∩ C₂ dans l’espace dynamique. À mon avis, on ne verrait rien de très surprenant : un minimum énergétique couplé à une maximisation simultanée de la cohérence informationnelle produit très logiquement un pseudo-spectre resserré et une quasi-stabilité particulièrement solide.

      La méthode aurait donc surtout pour vertu de confirmer numériquement ce que le modèle montre déjà conceptuellement… et une bénédiction de Trefethen peut rassurer ceux qui doutent encore de la solidité d’un attracteur profond.

      Cela va de soi, non ? 😉

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