#Opinion/constat sur l’impasse des paradigmes, modèles, "sciences", techniques basés sur le spéculatif i.e. les statistiques

Les Modèles basés sur la spéculation statistique, les Modèles spéculatifs, nous mènent droit dans des impasses.

Elles ne permettent pas la création de connaissance sur les Causes, les "Comment" [i.e. la Causalité, la Science], mais ne visent que des "pourquoi", _pour_quoi_, les finalités [i.e. téléologisme, religions].

On ne cherche pas à transformer les boites noires en boites blanche pour les comprendre. La compréhension des variables cachés et de leurs impactes n’a plus d’intérêt avec l’usage de ces Modèles. Compte seulement que le Modèle boite noire soit le plus productif possible pour atteindre le but de son utilisation. Ceci par optimisation de l’entrainement jusqu’à obtenir le comportement adéquat.
Statistiquement, hormis certain problème insoluble mathématiquement, on finit toujours par tomber sur un résultat adéquat pour la plupart des problèmes. Même s’il faut faire mouliner un supercalculateur pendant des siècles pour obtenir 0b101010.

– Exemple par la non-science qu’est la Mécanique Quantique, on a une boite noire, où plutôt un Chat de Schrödinger mort-vivant. Un lancé de pièce de monnaie donnera le même résultat, 50% pile, 50% face. Mais avec un chat, cela fait plus cool.
Mathématiquement la Mécanique Quantique s’est une intégrale d’une intégrale de N-intégrale, où à chaque intégrale on se prend une constante indéterminée que l’on calcule/résout sur la base de statistique. Et plus, on intègre plus on est proche du n’importe quoi du lancer de pièce.
Léger pour déclarer cela comme une science. Cela marche globalement sur un certain _pourcentage_ d’essai empirique, mais cela n’explique rien sur la nature même du très petit de l’Univers. Effet Boite noire

– Exemple par la non-science qu’est l’IA connexionniste: réseau de neurone, deep learning, etc. qui donnent des certain résultats. Mais dont on ne peut pas extraire les variables cachés du problème résolut, i.e. ceux de la boite noire pour les étudiés et en tirer de nouveau paradigme ou nouvelle loi scientifique. Ni prédire les résultats à l’avance, ce qui est le propre une loi scientifique. Effet Boite noire

– Exemple du même principe sur les systèmes d’optimisation CPU qui se retrouvent troué par des dizaines de failles de sécurité impossible à colmater.
Pour optimiser leur calcule d’instruction, ils se basent sur la récurrence probable dynamique de certain jeux d’instruction qui ont un poids plus fort que d’autre. Ce qui nous amène à une sorte de codage de Huffman dynamique mais troué. Effet Boite noire
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