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Modélisation de la complexité| old_uid | 13364 |
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| title | Modélisation de la complexité |
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| start_date | 2017/02/22 |
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| schedule | Information non disponible |
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| online | no |
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| location_info | couloir 25-26 |
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| details | Organisé par le groupe des Life Members de l’IEEE France Section |
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| summary | Merveilleux et pourtant compréhensible est le traitement heuristique des systèmes de symboles physiques.
« Le complexe n’est pas du simple plus compliqué » L’interpellation du philosophe Jocelyn Benoist nous invite à reconsidérer la légitimation épistémologique de la contemporaine science des systèmes complexes, dont les sciences de la computation en général et de l’Intelligence Artificielle en particulier (en veillant à ne pas traduire en anglais Intelligence-processus par Cleverness-état).
Le quarantième anniversaire de la parution de la Turing lecture de l’ACM, 1975 : « Computer Science as Empirical Inquiry : Symbols and Search », présentée par A. Newell and H. A. Simon - nous donne l’opportunité de considérer à nouveau les deux « hypothèses » sur lesquelles peut se comprendre et s’évaluer empiriquement ce mode de production et d’interprétation des connaissances tenues pour des nouvelles sciences :
(H1) Elles sont développées à partir de la formation des sciences de la computation de « systèmes de symboles physiques »,
(H2) En privilégiant les modes de raisonnements ouverts à tous les types de conjoncteurs (au delà du seul syllogisme parfait) exprimables par la formation d’ « heuristiques exploratoires » (Inquiring and Designing systems)
Considérations que l’on s’autorise à présenter sous deux exergues empruntés à H. A. Simon à seule fin d’éviter de réduire le Processus-modélisation à tel de ses Etats :
- « Modeling is a principal – perhaps the primary – tool for studying the behavior of large complex systems » (1990)
- « Modeling » is neither more nor less logical than « reasoning » (1989). |
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| responsibles | <not specified> |
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