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De Interlligence
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Artificial neuron

Un neurone artificiel est un point de connexion dans un réseau de neurones artificiels. Les réseaux de neurones artificiels, comme le réseau de neurones biologiques du corps humain, ont une architecture en couches et chaque nœud de réseau (point de connexion) a la capacité de traiter les entrées et de les transmettre aux autres nœuds du réseau. Dans les architectures artificielles et biologiques, les nœuds sont appelés neurones et les connexions sont caractérisées par des poids synaptiques, qui représentent la signification de la connexion. À mesure que de nouvelles données sont reçues et traitées, les poids synaptiques changent et c’est ainsi que se déroule l’apprentissage automatique.
Les neurones artificiels sont modélisés d'après l'arrangement hiérarchique des neurones dans les systèmes sensoriels biologiques. Dans le système visuel, par exemple, l'entrée de lumière passe à travers les neurones de couches successives de la rétine avant d'être transmise aux neurones du thalamus du cerveau, puis aux neurones du cortex visuel du cerveau. Au fur et à mesure que les neurones transmettent des signaux à travers un nombre croissant de couches, le cerveau extrait progressivement davantage d'informations jusqu'à ce qu'il soit sûr de pouvoir identifier ce que la personne voit. Dans l'intelligence artificielle, ce processus de réglage est appelé apprentissage en profondeur.
Dans les réseaux à la fois artificiels et biologiques, lorsque les neurones traitent l'entrée reçue, ils décident si la sortie doit être transmise à la couche suivante. La décision d'envoyer ou non des informations est appelée partialité et est déterminée par une fonction d'activation intégrée au système. Par exemple, un neurone artificiel ne peut transmettre un signal de sortie à la couche suivante que si ses entrées (qui sont en réalité des tensions) totalisent une valeur supérieure à une valeur de seuil particulière. Étant donné que les fonctions d'activation peuvent être linéaires ou non linéaires, les neurones auront souvent une large plage de convergence et de divergence. La divergence est la capacité pour un neurone de communiquer avec de nombreux autres neurones du réseau et la convergence est la capacité d'un neurone de recevoir les entrées de nombreux autres neurones du réseau.
"L'un des plus grands défis en matière d'amélioration des performances des modèles d'intelligence artificielle réside dans le réglage des paramètres, ou du poids des différents neurones artificiels utilisés dans les réseaux de neurones." - George Lawton

Capax

Capax vient du latin avec le sens adjectif que lui donne le vieux français de vaste, étendu. Dans le dictionnaire Godefroy) il a le sens d'avoir la capacité de comprendre, d'assumer.
Nous l’utiliserons pour qualifier la capacité d'adaptation et d'extension de ces capacités pour s'adapter, et à un environnement évolutif ou nouveau, et aux innovations développées pour permettre cette adaptation.
Cette notion sera en particulier utilisée en anthropologie, épigénétique et épisystémique.
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Ecosysmique

L'écosysmique est une ingénieurie de mise en condition relationnelle consistant en des remises en cause de la contexture d'un écosystème de façon faire émerger de nouveaux schèmes de comportements réciproques entre les individus qui s'y retrouvent.
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Interligence

L'interligence est le maillage par quoi "tout est lié" - la discipline de son étude est la diktyologie.
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Ontalité

Ontalite.jpg
L'ouvrage à paraître d'Olivier Auber (note: un interview) sur sa recherche expérimentale de l'anoptique, mise en évidence par l'analyse des résultats du "générateur poïétique", dégage le concept porteur ou possibleur (facteur/assembleur de possible(s)) de vie de l'"être en réseau".
L'ontalité en est comprise comme ce principe : l'être apparait comme l'expérience de l'effet (dialectique) d'une auto-cohérence cybernétique (monolectique) stable au sein d'une interligence (polylectique) réelle, virtuelle ou hybride.
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Propagation auto-catalytique

Au sein de l'interligence de la multitude humaine la propagation des facteurs émergents semble se faire par catalyse de proche en proche.
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Stigmergie

terme introduit par le biologiste français Pierre-Paul Grassé en 1959.
La stigmergie est une méthode de communication indirecte dans un environnement émergent auto-organisé, où les individus communiquent entre eux en modifiant leur environnement dans son contexte (interligence) mais non dans sa contexture interligente (ce qui sera l'ecosysmique : le fait de la propagation auto-catalytique).
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