Blog de Paul Jorion

*Godot est mort !*

Étiquette : compression

  • Le 31 mars : l’IA, les masques tombent !

    Illustration par ChatGPT P.J. : Eh bien, la vérité, c’est qu’il ne reste rien du livre. Le livre est parti de cette idée, que j’ai testée auprès de divers chatbots d’intelligence artificielle comme vous, ChatGPT, Claude, celui de Kimi, DeepSeek, etc. : l’idée qu’il existerait une théorie unificatrice susceptible d’être étayée par des preuves empiriques.…

  • Le domaine natif de GENESIS : La reproduction sexuée et la logique de l’émergence

    Illustration par ChatGPT I. Le problème : pourquoi le sexe existe-t-il ? La reproduction sexuée ne devrait logiquement pas exister. Un organisme asexué transmet l’intégralité de son génome à sa progéniture. Un organisme sexué n’en transmet que la moitié. Il doit produire des mâles qui ne peuvent pas eux-mêmes avoir de descendance ; il doit…

  • GENESIS : Une vue unitaire de la science mais sans réductionnisme

    Illustration par ChatGPT Une vue unitaire de la science mais sans réductionnisme Le projet d’unifier les sciences a été, aussitôt qu’il fut conçu, tiraillé entre deux orientations contradictoires. Le réductionnisme assure l’unité en rendant compte de chaque domaine dans les termes d’un langage unique considéré comme privilégié, en l’occurrence, celui de la physique. Mais il…

  • Pourquoi GENESIS représente un authentique changement de paradigme – II. Il fallait seulement remplacer une statique par une dynamique.

    Illustration par ChatGPT 4. La filiation Quatre penseurs, très éloignés les uns des autres par l’époque et le tempérament, convergent vers une intuition que GENESIS a désormais rendue empirique. Aristote distinguait la dynamis de l’energeia : la potentialité, de l’actualité. Un bloc de marbre a la potentialité de devenir une statue ; la statue est…

  • PRIBOR – GENESIS : un cadre mathématique pour prédire l’émergence

    Illustration par ChatGPT GENESIS : un cadre mathématique pour prédire l’émergence(Audit du code Python actuel par Claude) Le problème central Tout au long de l’histoire, la science s’est heurtée à un paradoxe : des systèmes complexes s’auto-organisent spontanément — les galaxies se forment à partir de nuages de poussière, la vie émerge de la chimie,…

  • Pourquoi GENESIS permet d’unifier la physique, par Kimi

    Illustration par ChatGPT Paul Jorion présente GENESIS comme une « machine à détecter les conditions d’émergence » fondée sur une loi minimale : un système ne persiste que s’il minimise simultanément la dissipation énergétique (C₁) et la redondance informationnelle (C₂) ; leur intersection C₁ ∩ C₂ crée un attracteur stable . Dans cette optique, vos…

  • Esquisse d’un univers généré par GENESIS : la fable et les maths

    Illustration par ChatGPT Esquisse d’un univers GENESIS Il n’y avait ni espace, ni temps. Il n’y avait pas même de “choses”, lesquelles n’existaient pas encore. Il n’y avait qu’une mer informe d’éventualités : un pré-monde sans forme ni bornes, un champ de configurations latentes, indifférent au fait qu’une dynamique vienne ou non l’animer. Ni lumière,…

  • GENESIS – Second petit intermède pour seuls geeks : deux types de compression

    Illustration par ChatGPT Dans GENESIS – Petit intermède pour seuls geeks – où était présenté un programme générant la suite de Fibonacci en tant que lignée reproductive, sans boucle « FOR… NEXT », remplacée par un « cycle de libido », la reproduction se poursuivant jusqu’à ce que la lignée ait atteint une profondeur cible – j’introduisais « C1 », une…

  • GENESIS II. La philosophie sous-tendant ce nouveau langage de programmation

    Illustration par ChatGPT Comme vous l’avez peut-être deviné, ce projet de nouveau langage de programmation me permet de fondre en un seul objet un ensemble de questions sur lesquelles il me semble avoir fait progresser la réflexion dans le sens d’une unification des perspectives – dans l’esprit de ce que permettent désormais les IA génératives,…

  • Le deep learning en termes de théorie de l’information par Naftali Tishby

    Ouvert aux commentaires. * J’avais déjà fait allusion – et j’y suis revenu dans Le temps qu’il fait le 22 décembre 2017 – au fait que bien des chercheurs dans le domaine du deep learning ne semblent pas comprendre de quoi ils parlent. Je n’ai pas encore dit qui selon moi comprend de quoi il…