La capacité d'une population à innover dépend aussi de sa taille Dans une étude publiée par la revue Nature, une équipe de l'Institut des sciences de l'évolution de Montpellier, CNRS/IRD/Université de Montpellier 2, a prouvé par l'expérience l'hypothèse selon laquelle la taille d'une population influait directement sur sa capacité à transmettre des traits culturels. Plus une population est grande, plus elle est capable de transmettre des savoirs et des techniques mais aussi d'innover ; plus elle est petite, plus elle risque de perdre son savoir-faire et de régresser. Le développement d'outils ou de techniques d'une remarquable complexité a permis à notre espèce (Dans les sciences du vivant, l’espèce (du latin species, « type » ou « apparence ») est le taxon de base de la systématique....) de coloniser une gamme d'environnements plus large qu'aucune autre espèce de vertébrés (Les vertébrés forment un sous-embranchement du règne animal. Ce taxon, qui dans sa version moderne exclut les myxines, est considéré comme monophylétique. Référence:
Artificial intelligence AI research is highly technical and specialized, and is deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[5] Some of the division is due to social and cultural factors: subfields have grown up around particular institutions and the work of individual researchers. AI research is also divided by several technical issues. Some subfields focus on the solution of specific problems. The central problems (or goals) of AI research include reasoning, knowledge, planning, learning, natural language processing (communication), perception and the ability to move and manipulate objects.[6] General intelligence is still among the field's long-term goals.[7] Currently popular approaches include statistical methods, computational intelligence and traditional symbolic AI. The field was founded on the claim that a central property of humans, intelligence—the sapience of Homo sapiens—"can be so precisely described that a machine can be made to simulate it History[edit]
Ian Pearson, Futurologist: The ITWales Interview Date: 2006-09-25 Category: Interviews Ian Pearson works as a Futurologist for BT, where he tracks technological and societal developments to make predictions for the future. Specialising in the long term, Pearson uses his background in science and engineering, together with analytical tools, business skills and good old fashioned common sense to develop his predictions. Sali Earls indulged in a bit of crystal ball gazing and spoke at length to Ian Pearson , discussing the sometimes dark, often controversial visions for the future brought about by technological advances. She vows never to eat yoghurt again... It’s kind of like being in a car and having someone looking out of the window as you’re driving along - it’s the business equivalent of that really. It’s a question of second guessing what people will do, which requires sitting around and talking about it an awful lot really. In terms of keeping up, I wouldn’t say that I do. Yes. The other side of AI says that .
Pierre Apkarian N. V. Q. Hung, H. N. A. V. A. A. P. P. Computer science Computer science deals with the theoretical foundations of information and computation, together with practical techniques for the implementation and application of these foundations History[edit] The earliest foundations of what would become computer science predate the invention of the modern digital computer. Blaise Pascal designed and constructed the first working mechanical calculator, Pascal's calculator, in 1642.[3] In 1673 Gottfried Leibniz demonstrated a digital mechanical calculator, called the 'Stepped Reckoner'.[4] He may be considered the first computer scientist and information theorist, for, among other reasons, documenting the binary number system. Although many initially believed it was impossible that computers themselves could actually be a scientific field of study, in the late fifties it gradually became accepted among the greater academic population.[15][16] It is the now well-known IBM brand that formed part of the computer science revolution during this time. Misc
An Interview with Douglas R. Hofstadter, following ''I am a Strange Loop'' Douglas R. Hofstadter is best-known for his book Gödel, Escher, Bach (GEB for short). In his latest book, I am a Strange Loop, he visits once again many of the themes originally presented in that book. The interview below was conducted in September 2007 and was originally published, in Hebrew, in the online culture magazine Haayal Hakore. The interview was conducted by Tal Cohen and Yarden Nir-Buchbinder. The first part of I am a Strange Loop reads like a condensed version of GEB, by explaining the idea of consciousness as a strange loop. I certainly did not believe intelligent machines were just around the corner when I wrote GEB. Am I disappointed by the amount of progress in cognitive science and AI in the past 30 years or so? I am a deep admirer of humanity at its finest and deepest and most powerful — of great people such as Helen Keller, Albert Einstein, Ella Fitzgerald, Albert Schweitzer, Frederic Chopin, Raoul Wallenberg, Fats Waller, and on and on. We'll return to Kurzweil soon.
Microscopic particles self-organize into a rolling mob One of the nearly infinite number of astounding sights in the animal kingdom plays out when creatures get together in large groups. Whether it’s a flock of birds or a school of fish, the group can take on an identity of its own, moving in seemingly perfect coordination. People have long puzzled over how this wonderful choreography works. The flocking pattern is not directed by some controlling leader; it emerges from the behavior of individuals. Antoine Bricard, Jean-Baptiste Caussin, and three of their colleagues have come up with a unique setup to build on previous studies. That is, until you increase the number of spheres beyond a threshold of crowding. The researchers started by creating little “racetracks” for the spheres to roll around on. Given a square enclosure in which to roam instead of circular racetracks, the spheres settled into a very different pattern. There are two interactions that the researchers think are enabling the particles to put on these displays.
L’intelligence artificielle : vers un futur révolutionnaire ? | unmondemoderne © Roberto Rizzato Il y a de cela quelques centaines de milliers d’années, bien avant que l’électricité ou encore l’automobile ne soit inventé, l’homme se contentait de peu pour vivre. Aujourd’hui dans les pays dit développés, si nous avons soif par exemple, nous n’avons plus à parcourir des kilomètres pour récupérer de l’eau, il nous suffit tout simplement de faire quelques pas, de tendre un verre puis de tourner un robinet. En nous intéressant aux nouvelles technologies, à l’exemple du téléphone portable plus connu sous le nom de Smartphone, il est amusant de constater qu’en relativement peu de temps, nous avons très vite adopté cet objet dans notre quotidien de tel sorte qu’il fait désormais partie intégrante de notre mode vie, au point que nous en soyons véritablement dépendant. Mais avant d’aller plus loin dans notre étude, tachons de définir ce qu’est concrètement " l’Intelligence Artificielle " dont nous parlons ici. WordPress: J’aime chargement…
Fini les embouteillages grâce à un algorithme du MIT Alors que le long week-end de la Toussaint approche, Bison futé a classé orange la journée de samedi pour le sens des départs et prévoit une circulation fluide pour dimanche. Cette fois-ci, les automobilistes ont de la chance, ils n’auront pas à attendre des heures dans leur voiture qu’un embouteillage, sans cause apparente, se désagrège de lui-même. Mais bientôt, ces bouchons fantômes ne seront sans doute qu’un mauvais souvenir, grâce à un algorithme développé par Berthold Horn, chercheur au MIT. Le problème dans ces embouteillages, qui ne sont la conséquence ni de travaux ni d’accidents, selon le scientifique, ce sont les changements de rythme des véhicules. publicité Il explique dans un article du MIT: «Imaginez que vous introduisiez une perturbation en freinant brusquement, juste un instant, elle se propagera en amont et son amplitude augmentera à mesure qu’elle s’éloigne de vous.» L’idée de Horn est donc de réguler le flot de voitures en évitant les ralentissements intempestifs.
Joël de Rosnay “Intégrer la Complexité est la Clé du Progrès” Patrice van Eersel, Jean-Louis Servan-Schreiber Scientifique et communicant jusqu’au bout des doigts, Joël de Rosnay a enseigné au prestigieux Massachusetts Institute of Technology de Boston (MIT), avant de rejoindre l’institut Pasteur, à Paris. Il s’est passionné, de longue date, pour les nouvelles technologies, la systémique, la prospective. Bien connu pour ses capacités de pédagogue, il a le mérite de savoir intégrer la problématique technologique dans la grande saga de l’évolution, notamment depuis l’émergence de la cybernétique et d’Internet, dont il est l’un des meilleurs connaisseurs en France – il a notamment cofondé le site citoyen AgoraVox. Clés : Vous aimez vous définir comme un « optipessimiste »… Joël de Rosnay : J’aime beaucoup cette formule d’Edgar Morin qui se refuse, comme moi, à se laisser enfermer dans un dualisme manichéen stérile. En quoi consiste cette nouvelle culture ? Vaste question que je présentai en trois volets, trois regards. Commençons donc par la révolution de la complexité.
Synthèse – Vers des agricultures à hautes performances Publié le 14 / 10 / 13 Demain, l’agriculture devra concilier des performances productives, économiques, environnementales et sociales. Le Commissariat général à la stratégie et à la prospective a sollicité l’Institut national de la recherche agronomique pour mener une réflexion sur les possibilités d’évolution de l’agriculture française vers des systèmes de production multiperformants et sur les conditions de leur déploiement en France. Vers des agricultures à hautes performances D’ici dix ans, la ferme France aura profondément évolué. Grâce à de nombreuses initiatives, la transition est déjà en route. Comment rendre l’agriculture biologique plus productive et plus compétitive ? La transition à grande échelle des exploitations françaises vers la multiperformance exige des changements majeurs. L’agriculture biologique en débat L’étude « Comment rendre l’agriculture biologique française plus productive et plus compétitive ?
Network theory A small example network with eight vertices and ten edges. It has applications in many disciplines including statistical physics, particle physics, computer science, electrical engineering, biology, economics, operations research, and sociology. Applications of network theory include logistical networks, the World Wide Web, Internet, gene regulatory networks, metabolic networks, social networks, epistemological networks, etc; see List of network theory topics for more examples. Euler's solution of the Seven Bridges of Königsberg problem is considered to be the first true proof in the theory of networks.[1] Network optimization[edit] Network analysis[edit] Social network analysis[edit] Visualization of social network analysis.[2] Biological network analysis[edit] With the recent explosion of publicly available high throughput biological data, the analysis of molecular networks has gained significant interest. Narrative network analysis[edit] Narrative network of US Elections 2012[6] Spread[edit]