Notice bibliographique
Résumé
Very simple psychophysiological visual tests suggest that the brain, instead of processing visual information in a passive way as was classically thought, in fact actively evaluates probabilities of the causes of visual data and continuously proposes to the mind the ones that are more likely to account for sensory inputs. In the past few years, Karl Friston, a researcher from University College of London, and his group have proposed a mechanism by which the brain successfully performs with great precision the inversion of probability densities necessary for this Bayesian computation. This mechanism would account for several anatomic structures of the cortex, explaining in particular the abundance of backwards interneuronal connections. The proposed picture of brain functioning is that of a dynamical process, far from the static image of a photographic plate. The result is an emergence, for the final picture of the world is a coherent vision where the more likely causes are proposed in a coherent manner. Although the theory accounts for the automatic, infraconscious side of the processing of information in the brain, it is in good accord with Roger Sperry’s theory of consciousness as a theory of strong emergence. It is too soon to evaluate the solidity of the law of “minimization of free energy” proposed by Friston not only as ruling the automatisms of the brain but as a general law of biology. This law is similar (although in contradistinction) to the second law of thermodynamics of increase of entropy (insofar as it explains the tendency of living beings for self-organization), and it is already looked at by some neuroscientists as a big step forward in deciphering the mysteries of the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».