Cette année le Forum Vertigo propose une série de rencontres internationales entre scientifiques et artistes, ingénieurs et intellectuels.

Après trois éditions consacrées aux usages artistiques de la 3D, du code le Forum Vertigo interroge cette année les multiples liens entre intelligence artificielle et création contemporaine. Au Centre Pompidou entrée libre .

Perception artificielle, comportement autonome, interaction corporelle, nouveaux espaces de représentation et de transformation issus de l’analyse massive de données : la rupture paradigmatique induite par les technologies d’intelligence artificielle irrigue la création artistique dans ses formes, ses outils et ses objets.

Introduction et présentation de l’exposition «  Neurones, les intelligences simulées  »

Neurones, les intelligences simulées
L’architecture et la formalisation des modèles numériques
Limites et potentiels génératifs de l’Intelligence Artificielle
Impasses et devenir de la cybernétique
Perception humaine et artificielle
Générativités musicales
La danse entre vivant et artificiel
Plus d’infos Forum Vertigo

Neurones, les intelligences simulées

Les neurones sont des cellules spécialisées qui constituent le système nerveux. Ils sont responsables de la transmission de l’information à travers le cerveau et le système nerveux périphérique. Chaque neurone est capable de recevoir, de traiter et de transmettre des signaux électrochimiques à d’autres neurones et à d’autres cellules du corps.

Les intelligences simulées, quant à elles, sont des programmes informatiques conçus pour imiter ou reproduire certains aspects du comportement intelligent des êtres humains ou d’autres organismes. Ces programmes sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes complexes, tels que la reconnaissance de la parole, la traduction de langues, la reconnaissance d’images, et même pour jouer à des jeux comme les échecs ou le jeu de go.

Les réseaux de neurones artificiels sont une forme d’intelligence simulée qui s’inspire du fonctionnement des neurones biologiques. Ces réseaux sont constitués de couches de neurones artificiels interconnectés, qui peuvent apprendre à partir de données en ajustant les poids des connexions entre les neurones. Les réseaux de neurones artificiels sont largement utilisés dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour résoudre une grande variété de problèmes.

 

Architecture et la formalisation des modèles numériques

L’architecture et la formalisation des modèles numériques sont des éléments clés de la modélisation informatique. L’architecture d’un modèle numérique décrit la structure et l’organisation des composants du modèle, ainsi que la manière dont ils interagissent les uns avec les autres. La formalisation d’un modèle numérique se réfère à la représentation mathématique précise du modèle, qui permet de simuler son comportement sur un ordinateur.

La formalisation d’un modèle numérique implique souvent la définition d’un ensemble d’équations mathématiques qui décrivent les relations entre les différentes variables du modèle. Ces équations peuvent être basées sur des lois physiques, des statistiques ou d’autres modèles mathématiques. Les modèles numériques peuvent également inclure des règles de décision, qui déterminent le comportement du modèle en fonction des entrées qu’il reçoit.

L’architecture d’un modèle numérique peut prendre plusieurs formes, telles que des diagrammes de flux, des modèles de classes ou des modèles de processus. Les diagrammes de flux décrivent les étapes d’un processus et les relations entre elles, tandis que les modèles de classes décrivent les objets et les relations entre eux. Les modèles de processus sont utilisés pour décrire les étapes d’un processus et les interactions entre les différents éléments du processus.

En résumé, l’architecture et la formalisation des modèles numériques sont essentielles pour la modélisation informatique, car elles permettent de décrire et de simuler le comportement des systèmes dans un environnement informatique. Les modèles numériques sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que la science, l’ingénierie, la finance et la biologie, pour résoudre des problèmes complexes et prédire le comportement des systèmes dans des situations différentes.

 

Perception humaine et artificielle

La perception humaine et la perception artificielle sont deux types de processus qui permettent à l’être humain et aux machines de comprendre leur environnement. La perception humaine est le processus par lequel le cerveau interprète les stimuli sensoriels pour comprendre le monde qui nous entoure, tandis que la perception artificielle est le processus par lequel les machines, telles que les ordinateurs, interprètent les données sensorielles pour effectuer des tâches spécifiques.

La perception humaine implique les cinq sens: la vue, l’ouïe, le toucher, le goût et l’odorat. Les stimuli sensoriels sont captés par les récepteurs sensoriels de ces sens, puis transmis au cerveau pour interprétation. Le cerveau utilise la connaissance antérieure et les expériences passées pour interpréter les stimuli sensoriels et fournir une compréhension du monde qui nous entoure.

La perception artificielle, en revanche, implique l’utilisation de capteurs, de caméras, de microphones et d’autres dispositifs pour collecter des données sensorielles. Ces données sont ensuite transmises à des algorithmes informatiques qui analysent et interprètent les données pour effectuer des tâches spécifiques, telles que la reconnaissance de formes, la classification d’images, la reconnaissance vocale, etc.

Bien que les machines soient de plus en plus capables de réaliser des tâches complexes à l’aide de la perception artificielle, leur capacité à comprendre le monde qui nous entoure est encore limitée par rapport à la perception humaine. La perception humaine est influencée par des facteurs tels que l’expérience, l’émotion et l’attention, ce qui rend le processus de perception humaine beaucoup plus complexe que la perception artificielle. Cependant, la recherche en intelligence artificielle continue de progresser pour améliorer la perception artificielle et permettre aux machines de mieux comprendre leur environnement.

Danse entre vivant et artificiel

La danse entre le vivant et l’artificiel est un sujet fascinant qui explore la relation entre les êtres humains et les machines, ainsi que les limites de la technologie. La danse est un art qui est profondément ancré dans la nature humaine, et la manière dont les danseurs interagissent avec la technologie peut révéler des aspects intéressants de notre relation avec celle-ci.

D’une part, la technologie peut être utilisée pour améliorer la danse en offrant des outils pour explorer de nouveaux mouvements et des moyens pour créer des effets visuels intéressants. Des capteurs peuvent être utilisés pour mesurer et suivre les mouvements des danseurs en temps réel, tandis que des logiciels peuvent être utilisés pour générer de la musique ou des visuels en réponse aux mouvements des danseurs.

D’autre part, la danse peut également être utilisée pour explorer les limites de la technologie en faisant appel à l’expression corporelle pour créer une tension entre le vivant et l’artificiel. Les danseurs peuvent ainsi utiliser leur corps pour représenter les interactions entre l’homme et la machine, et explorer les implications émotionnelles et psychologiques de la technologie.

En fin de compte, la danse entre le vivant et l’artificiel offre une occasion unique d’explorer la manière dont la technologie peut influencer notre relation avec le monde et de réfléchir sur notre place dans un monde de plus en plus dominé par la technologie.