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L'argument de la simulation avancé par Bostrom suggère que nous vivons peut-être à l'intérieur d'une simulation informatique sophistiquée. Si les civilisations post-humaines ont finalement la capacité et le désir de générer de telles simulations à la Bostrom, alors le nombre de réalités simulées dépasserait largement la seule réalité de base, indiquant ostensiblement une forte probabilité que nous ne vivions pas dans cette réalité de base. Dans ce travail, nous soutenons que, puisque l'hypothèse selon laquelle de telles simulations sont techniquement possibles n'est pas prouvée, les calculs statistiques doivent prendre en compte non seulement le nombre d'espaces d'état, mais aussi l'incertitude intrinsèque du modèle. Cela est possible grâce à un traitement bayésien du problème, qui est présenté ici.
En utilisant la moyenne des modèles bayésiens, il est démontré que la probabilité que nous soyons des sims est en fait inférieure à 50 %, tendant vers cette valeur dans la limite d'un nombre infini de simulations. Ce résultat est globalement indifférent, que l'on tienne compte du fait que l'humanité n'a pas encore donné naissance à de telles simulations ou que l'on n'en tienne pas compte. Comme on l'a vu ailleurs, si l'humanité commençait à produire de telles simulations, cela changerait radicalement les probabilités et rendrait très probable le fait que nous soyons en fait des simulateurs.
Je soutiens qu'au moins l'une des propositions suivantes est vraie : (1) l'espèce humaine est très susceptible de s'éteindre avant d'atteindre un stade "posthumain" ; (2) toute civilisation posthumaine est extrêmement peu susceptible d'effectuer un nombre important de simulations de son histoire évolutive (ou de ses variations) ; (3) il est presque certain que nous vivons dans une simulation informatique. Il s'ensuit que la croyance selon laquelle il existe une chance significative que nous devenions un jour des posthumains qui effectuent des simulations de leurs ancêtres est fausse, à moins que nous ne vivions actuellement dans une simulation. Je discute de certaines conséquences de ce résultat.
Un physicien dénommé Hong Quin, qui travaille au laboratoire de physique des plasmas de Princeton (PPPL) du département américain de l’Energie (DOE) vient de concevoir un algorithme informatique défiant les lois de la physique.
Le physicien a conçu cet algorithme afin de prédire les orbites planétaires dans le système solaire. Pour ce faire, le scientifique a inculqué à l’algorithme les données des orbites de Mercure, de Vénus, de la terre, de Mars, de Cérès et de Jupiter. A noter que l’invention de Hong Quin incorpore l’apprentissage automatique (machine learning). Il s’agit d’un processus d’IA qui permet à la machine de mettre automatiquement à jour ses connaissances, au fil de sa propre expérience.
A partir des données qui lui ont été donné, l’algorithme a pu correctement prédire d’autres orbites planétaires dans le système solaire, dont des orbites paraboliques et hyperboliques. Mais le plus surprenant, c’est que l’algorithme n’a appris à aucun moment les lois du mouvement de Newton ni de la gravitation universelle. Il semblerait même, selon Big Think, qu’il les ait compris de lui-même.