Différences entre versions de « Recherche:Mobilité générale/L'infini absolu »

Le système de dénombrement d'un ''ensemble absolu'' de cardinal ''absolument infini'', muni du ''principe de finitude'' est un système d''''incrémentation récurrente variable'''. La métrique utilisable sur cet ensemble peut « varier » entre deux états quelconques (dates). De quoi peut dépendre la « variation » ?
 
 
== Discussion ==
Si en ''mobilité restreinte'' on « connait » les deux horizons entre lesquels évolue la variable, c'est-à-dire que l'espace-temps peut être « enveloppé » précisément par deux trajectoires ''finies'' parce que l'on connait la direction sémantique (on contrôle), ce n'est pas exactement le cas en ''mobilité générale'' où nous devons « converger » gentiment vers deux horizons (éventuellement allonger ou diminuer le pas). C'est bien une situation <u>intelligente</u> (but à atteindre) munie d'une <u>conscience</u> (évaluation d'un écart). Cette collaboration implique une « décision » locale, puisque, s'il s'agissait d'un modèle global, la variation serait intégrable dans le circuit mémoire : dans tel cas, allonger ou réduire le pas.
 
La question est donc de savoir si TOUS LES CAS possibles peuvent être répertoriés (machine learning). Autrement dit, l'ensemble des événements mémorisés est-il ''dénombrable'' ou ''absolument infini'' ? Comment controler un système intelligent soumis à un « cas de conscience » ? Existe-t-il un algorithme de résolution absolument fiable ? Toute cette recherche prend un véritable sens. L'intelligence artificielle peut-elle être munie d'une conscience ? De quel modèle la doter ?
 
Toute prévision s'apparente de la mobilité générale en référence à une mémoire (ou ensemble des événements <u>passés</u>). À défaut de corriger une trajectoire passée, comment atteindre un but fuyant ?
 
== Applications pratiques ==
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