Notice bibliographique
Résumé
En allant à rebours de l'approche " penser, c'est calculer ", qui a été l'axe principal de la recherche en intelligence artificielle jusque dans les années 1980, " La Révolution de l'intelligence du corps développe l'idée que l'intelligence a besoin d'un corps " pour interagir avec l'environnement, selon le contexte et l'instant. Cette proposition a priori simple -- mais qui est une nouvelle façon de voir l'intelligence -- a des implications fortes pour qui veut comprendre les organismes vivants dans leur complexité, mais aussi pour qui veut concevoir des robots plus proches des organismes vivants dans leur façon de fonctionner. A partir d'exemples pris en neurobiologie, en biomécanique, dans les sciences cognitives et les sciences de développement, ce livre explore les principes et les mécanismes qui permettent de définir cette nouvelle approche de l'intelligence : ceux du système d'apprentissage de l'homme et de l'enfant -- le plus évolué au monde --, ainsi que les développements récents empruntés par la nouvelle intelligence artificielle pour créer des systèmes intelligents qui leur ressemblent. Cette vision novatrice de l'intelligence incarnée dans un corps nous donne aussi certaines clés pour comprendre l'ambiguïté de la mémoire, l'interdépendance de la perception et de l'action, la coordination entre le corps et le centre nerveux, l'auto-organisation dans le développement et dans les processus génétiques, et l'inter-subjectivité dans les interactions sociales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».