extensibilité FLP

Le langage, si on approfondit la connaissance qu'on en a, révèle et circonstancie la priméité de C.S. Peirce. C'est à dire qu'on grandit avec et en lui, tout comme le monde extérieur dont nous sommes issus se développe et se définit via une science qui en dévoile petit à petit les détails au fur et à mesure de ses progrès et affinements. Malgré le différentiel de complexité inouï qui existe entre langages-vocabulaires et sciences-rationalismes. Pour s'en rendre compte amusons nous simplement à prendre exemple sur les millions de protéines différentes recensées de nos jours, et comparer ce très partiel et scientifique listing protéique de notre réel avec nos vocabulaires.  

Il y a le premier livre... et le second. Le second se divisant dans notre idée en deux parties 1) Linguistique subjective et 2) scientifico-informatique objective.

Il n'en reste pas moins que mots et langages afférents développent suffisamment de méandres et de complications pour que n'importe qui qui s'y intéresse puisse, via la lecture, la recherche, le plaisir, l'écriture, etc. y développer sa propre idiosynchrasie. Comme l'arbre qui s'intégre à sa forêt : "la nature individualise et généralise en même temps". Processus orthogonal susceptible d'augmenter et intégrer la variété - en favorisant le développement personnel de chacun au sein du corpus des savoirs verbalisés humains.

Et puis est récemment arrivée l'informatique, cybernétique post-leibnizienne, avec ses divers traitements automatiques du langage. Outils numériques qui permettent l'études des idiomes et dialectes sur trois axes en constante évolution :

a) Le langage du "maintenant présent" que le dictionnaire Internet permet de désambiguer sans cesse. 

b) Le langage devenu métadonnées, telles que manipulées-étudiées-utilisées par les traitements automatique des langues (TAL) ou "machine learning" ou Machine-homme. Avec maintenant Bard et/ou ChatGpt, sortis en mars de cette année,  agents conversationnels apte au compendium d'immenses données et qui peuvent répondre à des questions précises en partant de n'importe quelle idée qu'on leur soumet ; gérant et "précisant" points de vue et réponses en fonction d'algorithmes et autres "transformers" de plus en plus efficaces .

Outils très intéressants, mais aussi extrêmement limités puisqu'il s'agit de compilateurs, (qui donc peuvent difficilement donner leurs sources - ou pas du tout ) et qui ne fonctionnent in fine qu'avec la latence d'un certain a postériori. Agents dialogueurs qui "rebondissent" sur questions et propositions, en fonction des instructions humaines de ses programmateurs. Reste qu'il faut reconnaitre que la puissance perspectiviste de ces bots, et leurs facultés à éviter pas mal de biais humains grâce aux transformers, est assez bluffante. 

On mettra ici aussi l'accent sur les profondes différences sémantiques du terme "intelligence" en français (ensemble des fonctions mentales apte à connaître, comprendre et à s'adapter facilement sur une base rationelle) et en anglais (collecte d'informations ayant une valeur militaire ou politique, tout autant que : capacité d'acquérir et d'appliquer des connaissances et des compétences.) Mais stop.

c) Le langage tel que FLP veut l'aborder, c'est à dire un traitement "Homme-machine", continu, qui propose à des participants qui aiment lire et réfléchir !!!  Oui oui - de faire émerger collectivement (et maintenir à flot) - un dictionnaire intriqué susceptible de développer une réflexion naturelle, organique... humaine collective. Le tout en conservant un minimum de précision sémantique consensuelle. 

Processus FLP francophone qui part évidemment du "terme simple", pour immédiatement s'intéresser aux premières combinaisons, à 2 mots - ou radicaux de mots - et aller vers "plus long et plus complexe" via une incessante quête de compréhension et de partage du consensus sémantique et syntaxique des participants. On pourra parler ici de tropisme vers un genre de logique formelle ensemble. Logique formelle qui recherche l'ouverture puisque ce "monde humain verbalisé" n'a d'autre limite que "le sens contextualisé des mots et des phrases", que ce soit dans le rationnel, la littérature, la poésie, le religieux ou pur imaginaire... ou même la fantaisie potache.

Au passage et pour l'anecdote il y a aussi cette piste "théologico-scientifique" ou "mystico-rationnelle", plutôt d'ordre ludique et maniaque et issue des Dialogue avec l'ange, qui veut s'inspirer et relier les septénaires tels que les recherches et classification humaines ont pu les discerner - et les faire apparaitre à tous niveaux-endroits et échelles possibles.

Partant de l'idée que le sept au-delà de tous les symboles culturels et cognitifs humains, porte en lui une inouie complexité dans la mesure où ce nombre peut s'apprécier géométriquement comme le mélange du cercle et du carré. Mélange, une fois utilisé comme mètre dans le rythme musical, qui nous apparait comme un carrousel infini. 

Le sept pourra-t'il éventuellement être corrélé un jour de manière plus générale, via par exemple une AI perspectiviste suffisamment puissante pour le faire ? Qui établira plus profondément et formellement un multidimensionnel maillage du réel de la cognition humaine sous cet angle septénaire après l'avoir comparé à d'autres maillages possibles (par 12, ou 5, ou autre).

En attendant de rencontrer - et pouvoir communiquer - avec une autre race, extraterrestre si possible, histoire de voir si pareil angle de perception est éventuellement partagé. 

Si tel est le cas nous pourrons alors parler d'exo-spiritualité ...ou de religion cosmique.

Hon hon hon hon hon hon hon...

Auteur: Mg

Info: avril-mai 2023 *on pourra presque dire ici que la matière nous parle

[ gnose ] [ polydipsique curiosité ] [ théologico-humoristico-mégalo ]

épigénétique

AP : Nous allons à présent entrer dans la réalité elle-même. Si j’ai bien compris votre démarche générale, vous partez d’une interrogation sur la physique quantique et sur les énigmes qu’elle suggère, notamment quant au sens à attribuer à la matière. Puis, vous appliquerez à l’esprit ce que vous avez découvert à l’aide de la physique quantique.

ER : Oui, on peut résumer ainsi. Je m’appuie au départ sur deux mystères. Le premier, c’est celui de la conscience ; le second est celui de la physique quantique. Quand vous grattez un peu, vous voyez rapidement que l’interprétation officielle du "quantique" est bancale, it doesn’t fit. Il y a quelque chose qui ne va pas, et c’est la raison pour laquelle il y a eu de nombreuses interprétations de la théorie. J’aperçois sur votre bureau Le réel voilé de Bernard d’Espagnat, qui propose une interprétation. L’Ecole de Copenhague en propose une autre, et ainsi de suite : il existe de nombreuses interprétations, plus ou moins sérieuses. Je crois en tout cas que toutes souffrent d’une béance quelque part. Aucune n’est pleinement satisfaisante. Aucune, d’ailleurs, n’emporte le consensus franc et massif de la communauté scientifique. On n’a, au mieux, qu’un consensus mou ; qui peut varier au fil du temps. Pendant longtemps ce fut l’interprétation de Bohr (dite l’Ecole de Copenhague) qui régna. Une interprétation due à Hugh Everett, dite "des mondes multiples", a rallié les suffrages des cosmologistes et des astrophysiciens. Il semble qu’aujourd’hui une théorie, dite "de la décohérence", gagne du terrain ; jusqu’à ce qu’elle soit à sont tour supplantée par une autre. Nous avons des phénomènes de mode. C’est l’indice qu’il y a un malaise persistant. Ce dernier est loin d’avoir disparu.

Mon point de départ a été de me dire : si la réalité est psychophysique, s’il y a une strate de la réalité qu’on peut appeler le psychisme, qui serait le ferment qui conduit dans certaines conditions à la conscience, la fonction biologique sensori-motrice me montre alors qu’il y a une interface, un dialogue possible entre ces deux strates (que je suppose – c’est mon hypothèse fondamentale – non réductibles l’une à l’autre). Elle me montre qu’entre la dimension matérielle et la dimension psychique, il y a comme un double-crochet qui permet ce dialogue. Réfléchissons à ce que cela implique : ça veut dire que dans la matière, il y a un petit crochet qui dépasse. Ce crochet lui permet de dialoguer avec une altérité qui, puisqu’elle est psychique, n’est plus matérielle. Alors, de deux choses l’une : soit la physique n’a pas trouvé cette interface, elle nous ne pourrons pas aller plus loin tant que ce sera le cas. Soit elle l’a trouvée. Dans ce cas, cette interface se distingue par ses propriétés singulières. Singulières car… pas tout-à-fait matérielles ! Ces propriétés seront qualitativement différentes des propriétés usuelles de la matière, qui sont purement physico-physiques. A mon humble avis, nous sommes dans ce deuxième cas depuis que la physique est devenue quantique. Et c’est justement cela qui pose problème, parce que les physiciens n’ont pas compris. Ils sont prisonniers de leur paradigme matérialiste. Ils ne reconnaissent que le physico-physique, alors qu’il existe aussi le psycho-physique. S’ils ont trouvé cette interface, ils sont comme la poule qui a trouvé un couteau, ils sont face à de l’ininterprétable. Face à de l’inintelligible. Faute du référentiel conceptuel adéquat. Le référentiel matérialiste, trop étroit, crée des problèmes conceptuels quand on veut l’appliquer au psycho-physique. C’est inévitable.

Ensuite, il me fallait donner un contenu au psychisme et le caractériser dans sa singularité. C’est pourquoi je l’ai décrit comme "endo-causal". Contrairement au déterminisme, qui est objectif (et qui est exo-causal dans ma terminologie), l’endo-causalité est de l’ordre de la subjectivité. C’est un contenu privé, comme la privacy of mind des anglo-saxons. Elle est inaccessible à un observateur extérieur.

AP : Inaccessible à une description à la troisième personne.

ER : Exactement. Le contenu privé s’éprouve, il est exclusif à la première personne, au sujet lui-même. La seule traduction phénoménologique de l’endo-causalité – qui est une capacité de choix – est une rupture du déterminisme ; ça s’appelle aussi l’aléatoire. Je cherchais donc l’interface dans les phénomènes inintelligibles (ininterprétables) pour la physique quantique, prisonnière qu’elle est de son paradigme matérialiste. Et, simultanément, là où il y a de l’aléatoire vrai (non lié à notre ingorance). Cela m’amène à la réduction du paquet d’onde ainsi qu’aux sauts et transitions quantiques.

AP : D’accord ; pour être très clair, je me permets de vous citer à nouveau : il faut, dites-vous, "allouer à toute particule élémentaire un certain degré de psychisme." Cet énoncé est très fort, mais assez étonnant : ce que vous dites, en somme, c’est qu’une particule ne contient pas que de la matière, qu’elle contient une certaine forme de psychisme, de subjectivité, et l’ensemble de la matière et de la subjectivité, vous appelez cela "psychomatière". Cela permettrait d’expliquer le comportement des particules à l’aide d’une causalité de type subjectif, d’une "endo-causalité" immanente à chaque particule.

ER : Oui, et je comprend que cela puisse surprendre, voire choquer. Je prends la comparaison (ou la métaphore) de l’œuf dur sans sa coquille : vous ne voyez de lui que l’albumine coagulée. Mais à l’intérieur, il y a autre chose. Il a le jaune d’œuf ; mais il est indécelable. De même le ’psi’ est indécelable. Pourquoi ? Parce qu’il est latent la plupart du temps (dans l’état matière). Etre indécelable ne signifie pas être inexistant : prenez l’exemple du neutrino. Pas moins de 66 milliards d’entre eux traversent chaque seconde chaque cm² de notre peau. Heureusement pour nous, comme ils n’interagissent pas, ils sont sans effet – ils sont donc indécelables ! De la même manière, le ’psi’ en général n’interfère pas : tout se passe comme s’il n’existait pas.



 

Auteur: Ransford Emmanuel

Info: Sur actu-philosophia, interview de Thibaut Gress, 7.1 2010

[ résonance ] [ determinisme vs indeterminisme ] [ panpsychisme ] [ dualité sur-atomique ]

science mystique

Science de l'ADN, ce que les chercheurs russes ont découvert de manière surprenante...

Des scientifiques russes pensent pouvoir reprogrammer l'ADN humain à l'aide de mots et de fréquences.

La science de l'ADN semble enfin expliquer des phénomènes auparavant mystérieux tels que la clairvoyance ... l'intuition ... la guérison mains libres ... la lumière et les auras "surnaturelles" ... et bien d'autres choses encore. Ces découvertes sont à mettre au crédit de chercheurs russes, qui se sont aventurés sur le terrain de l'ADN que les chercheurs occidentaux n'avaient pas envisagé. Les scientifiques occidentaux limitant leurs études aux 10 % de notre ADN responsables de la construction des protéines. Cela signifie qu'ils ont considéré les 90 % restants de l'ADN comme des "déchets" (junk).

AInsi, une équipe russe innovante, dirigée par le biophysicien et biologiste moléculaire Pjotr Garjajev, a refusé d'accepter qu'une si grande majorité de l'ADN puisse n'avoir aucune valeur pour la recherche. Pour percer les mystères de ce terrain inconnu, ils ont associé des linguistes à des généticiens dans le cadre d'une étude non conventionnelle visant à tester l'impact des vibrations et du langage sur l'ADN humain. Ce qu'ils ont découvert est tout à fait inattendu : notre ADN stocke des données comme le système de mémoire d'un ordinateur. De plus, notre code génétique utilise des règles de grammaire et une syntaxe qui reflètent étroitement le langage humain ! Ils ont également constaté que même la structuration des paires ADN-alcaline suit une grammaire régulière et des règles établies. Il semble que toutes les langues humaines soient simplement des verbalisations de notre ADN.

Modifier l'ADN en prononçant des mots et des phrases

Le plus étonnant, c'est que l'équipe a découvert que l'ADN humain vivant peut être modifié et réorganisé via des des mots et des phrases. La clé de la modification de l'ADN par des mots et des phrases réside dans l'utilisation de la bonne fréquence. Grâce à l'application de fréquences radio et lumineuses modulées, les Russes ont pu influencer le métabolisme cellulaire et même remédier à des défauts génétiques. L'équipe a obtenu des résultats incroyables en utilisant les vibrations et le langage. Par exemple, ils ont réussi à transmettre des modèles d'information d'un ensemble d'ADN vers un autre.

Ils ont même réussi à reprogrammer des cellules pour qu'elles adoptent un autre génome : ils ont transformé des embryons de grenouille en embryons de salamandre sans utiliser le moindre scalpel ou faire une seule incision. Les travaux des Russes prouvent scientifiquement pourquoi les affirmations et l'hypnose ont des effets si puissants sur les êtres humains. Notre ADN est intrinsèquement programmé pour réagir au langage.

Les enseignants ésotériques et spirituels le savent depuis longtemps. Toutes les formes d'affirmations et de "pouvoir de la pensée" découlent en partie de ce principe sous-jacent. La recherche russe permet également d'expliquer pourquoi ces techniques ésotériques n'ont pas le même succès pour tous ceux qui les utilisent. Étant donné qu'une "communication" claire avec l'ADN nécessite une fréquence correcte, les personnes dont les processus intérieurs sont plus développés seront plus à même de créer un canal de communication conscient avec l'ADN. Les personnes dont la conscience est plus développée auront moins besoin d'un quelconque appareil (pour appliquer des fréquences radio ou lumineuses). Les spécialistes de cette science pensent qu'avec la conscience, les gens peuvent obtenir des résultats en utilisant uniquement leurs propres mots et pensées.

ADN et intuition : Comment fonctionne l'"hypercommunication" et pourquoi l'homme pourrait être en mesure de la récupérer

Les scientifiques russes ont également trouvé une base ADN en rapport avec le phénomène de l'intuition - ou "hypercommunication". L'hypercommunication est le terme utilisé pour décrire les situations dans lesquelles une personne accède soudainement à des informations hors de sa base de connaissances personnelle. À notre époque, ce phénomène est devenu de plus en plus rare. Cela est probablement dû au fait que les trois principaux facteurs qui empêchent l'hypercommunication (le stress, l'anxiété et l'hyperactivité cérébrale) sont devenus très répandus. Pour certaines créatures, comme les fourmis, l'hypercommunication fait partie intégrante de l'existence quotidienne. Saviez-vous que lorsqu'une reine est physiquement retirée de sa colonie, ses sujets continuent à travailler et à construire selon le plan prévu ? En revanche, si elle est tuée, le but du travail des fourmis disparait et leur activité en ce sens s'arrête instantanément. Apparemment, tant que la reine est en vie, elle peut accéder à la conscience de groupe de sa colonie grâce à l'hypercommunication.

Maintenant que les Russes tentent de démêler les fondements biologiques de l'hypercommunication, les humains pourraient être en mesure de retrouver l'usage de cette compétence. Ils ont découvert que notre ADN peut produire des "vortex magnétisés". Ces vortex magnétisés sont des versions miniatures des ponts qui se forment près des étoiles en fin de vie (nommés ponts d'Einstein-Rosen). Les ponts d'Einstein-Rosen relient différentes zones de l'univers et permettent la transmission d'informations en dehors de l'espace et du temps. Si nous étions capables d'activer et de contrôler consciemment ces connexions, nous pourrions utiliser notre ADN pour transmettre et recevoir des informations du réseau de données de l'univers. Nous pourrions également entrer en contact avec d'autres participants au réseau. Les découvertes de la science et de la recherche russes sur l'ADN sont si révolutionnaires qu'elles paraissent vraiment incroyables. Pourtant, nous disposons déjà d'exemples isolés d'individus qui ont maîtrisé les techniques nécessaires, au moins à un certain niveau. Les personnes qui ont réussi à pratiquer la guérison à distance et la télépathie sont des exemples à prendre en considération. Selon de nombreuses personnes qui s'intéressent activement à ces recherches russes sur l'ADN, ces résultats reflètent les changements majeurs qui se produisent sur notre Terre, dans notre soleil et dans notre galaxie. Ces changements affectent l'ADN humain et élèvent la conscience d'une manière que nous ne comprendrons peut-être que dans un avenir lointain.   

Auteur: Internet

Info: https://undergroundhealthreporter.com, july 2023

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biochimie

La découverte d'une nouvelle activité électrique au sein des cellules pourrait modifier la façon dont les chercheurs envisagent la chimie biologique.

Le corps humain est fortement tributaire des charges électriques. Des impulsions d'énergie semblables à des éclairs traversent le cerveau et les nerfs, et la plupart des processus biologiques dépendent des ions électriques qui voyagent à travers les membranes de chaque cellule de notre corps.

Ces signaux électriques sont possibles, en partie, en raison d'un déséquilibre entre les charges électriques présentes de part et d'autre d'une membrane cellulaire. Jusqu'à récemment, les chercheurs pensaient que la membrane était un élément essentiel pour créer ce déséquilibre. Mais cette idée a été bouleversée lorsque des chercheurs de l'université de Stanford ont découvert qu'un déséquilibre similaire des charges électriques pouvait exister entre des microgouttelettes d'eau et d'air.

Aujourd'hui, des chercheurs de l'université Duke ont découvert que ces types de champs électriques existent également à l'intérieur et autour d'un autre type de structure cellulaire appelée condensats biologiques. Comme des gouttelettes d'huile flottant dans l'eau, ces structures existent en raison de différences de densité. Elles forment des compartiments à l'intérieur de la cellule sans avoir besoin de la limite physique d'une membrane.

Inspirés par des recherches antérieures démontrant que les microgouttelettes d'eau interagissant avec l'air ou des surfaces solides créent de minuscules déséquilibres électriques, les chercheurs ont décidé de voir s'il en était de même pour les petits condensats biologiques. Ils ont également voulu voir si ces déséquilibres déclenchaient des réactions d'oxygène réactif, "redox"*comme dans ces autres systèmes.

Publiée le 28 avril dans la revue Chem, leur découverte fondamentale pourrait changer la façon dont les chercheurs envisagent la chimie biologique. Elle pourrait également fournir un indice sur la manière dont les premières formes de vie sur Terre ont exploité l'énergie nécessaire à leur apparition.

"Dans un environnement prébiotique sans enzymes pour catalyser les réactions, d'où viendrait l'énergie ?" s'interroge Yifan Dai, chercheur postdoctoral à Duke travaillant dans le laboratoire d'Ashutosh Chilkoti, professeur émérite d'ingénierie biomédicale.

"Cette découverte fournit une explication plausible de l'origine de l'énergie de réaction, tout comme l'énergie potentielle communiquée à une charge ponctuelle placée dans un champ électrique", a déclaré M. Dai.

Lorsque des charges électriques passent d'un matériau à un autre, elles peuvent produire des fragments moléculaires qui peuvent s'apparier et former des radicaux hydroxyles, dont la formule chimique est OH. Ceux-ci peuvent ensuite s'apparier à nouveau pour former du peroxyde d'hydrogène (H2O2) en quantités infimes mais détectables.

"Mais les interfaces ont rarement été étudiées dans des régimes biologiques autres que la membrane cellulaire, qui est l'une des parties les plus essentielles de la biologie", a déclaré M. Dai. "Nous nous sommes donc demandé ce qui pouvait se passer à l'interface des condensats biologiques, c'est-à-dire s'il s'agissait également d'un système asymétrique.

Les cellules peuvent construire des condensats biologiques pour séparer ou piéger certaines protéines et molécules, afin d'entraver ou de favoriser leur activité. Les chercheurs commencent à peine à comprendre comment fonctionnent les condensats** et à quoi ils pourraient servir.

Le laboratoire de Chilkoti étant spécialisé dans la création de versions synthétiques de condensats biologiques naturels, les chercheurs ont pu facilement créer un banc d'essai pour leur théorie. Après avoir combiné la bonne formule d'éléments constitutifs pour créer des condensats minuscules, avec l'aide de Marco Messina, chercheur postdoctoral dans le groupe de Christopher J. Chang, les chercheurs ont pu créer un banc d'essai pour leur théorie. Christopher J. Chang à l'université de Californie-Berkeley, ils ont ajouté au système un colorant qui brille en présence d'espèces réactives de l'oxygène.

Leur intuition était la bonne. Lorsque les conditions environnementales étaient réunies, une lueur solide est apparue sur les bords des condensats, confirmant qu'un phénomène jusqu'alors inconnu était à l'œuvre. Dai s'est ensuite entretenu avec Richard Zare, professeur de chimie à Stanford (Marguerite Blake Wilbur), dont le groupe a établi le comportement électrique des gouttelettes d'eau. Zare a été enthousiasmé par le nouveau comportement des systèmes biologiques et a commencé à travailler avec le groupe sur le mécanisme sous-jacent.

"Inspirés par des travaux antérieurs sur les gouttelettes d'eau, mon étudiant diplômé, Christian Chamberlayne, et moi-même avons pensé que les mêmes principes physiques pourraient s'appliquer et favoriser la chimie redox, telle que la formation de molécules de peroxyde d'hydrogène", a déclaré M. Zare. "Ces résultats expliquent pourquoi les condensats sont si importants pour le fonctionnement des cellules.

"La plupart des travaux antérieurs sur les condensats biomoléculaires se sont concentrés sur leurs parties internes", a déclaré M. Chilkoti. "La découverte de Yifan, selon laquelle les condensats biomoléculaires semblent être universellement redox-actifs, suggère que les condensats n'ont pas simplement évolué pour remplir des fonctions biologiques spécifiques, comme on le pense généralement, mais qu'ils sont également dotés d'une fonction chimique essentielle pour les cellules.

Bien que les implications biologiques de cette réaction permanente au sein de nos cellules ne soient pas connues, Dai cite un exemple prébiotique pour illustrer la puissance de ses effets. Les centrales de nos cellules, appelées mitochondries, créent de l'énergie pour toutes les fonctions de notre vie grâce au même processus chimique de base. Mais avant que les mitochondries ou même les cellules les plus simples n'existent, il fallait que quelque chose fournisse de l'énergie pour que la toute première fonction de la vie puisse commencer à fonctionner.

Des chercheurs ont proposé que l'énergie soit fournie par des sources thermales dans les océans ou des sources d'eau chaude. D'autres ont suggéré que cette même réaction d'oxydoréduction qui se produit dans les microgouttelettes d'eau a été créée par les embruns des vagues de l'océan.

Mais pourquoi pas par des condensats ?

"La magie peut opérer lorsque les substances deviennent minuscules et que le volume interfacial devient énorme par rapport à leur volume", a déclaré M. Dai. "Je pense que les implications sont importantes pour de nombreux domaines.

Auteur: Internet

Info: https://phys.org/news/2023-04, from Ken Kingery, Université de Duke. *réactions d'oxydoréduction. **les condensats biomoléculaires sont des compartiments cellulaires qui ne sont pas délimités par une membrane, mais qui s'auto-assemblent et se maintiennent de façon dynamique dans le contexte cellulaire

[ biophysique ]

filles-garçons

ELLE. Qu’en est-il des cours d’éducation sexuelle à l’école ?

Israël Nisand. Il y a une loi, datant de 2001, qui prévoit trois heures d’information sur la vie affective et sexuelle à partir de l’âge de 4 ans. J’ai rencontré tous les ministres successifs de l’Éducation nationale pour leur demander d’appliquer la loi, rien de plus.

ELLE. Et à quoi ressemble cette éducation sexuelle, alors ?

Israël Nisand. D’abord, il faut arrêter avec le mot éducation sexuelle, ça voudrait dire qu’on peut vous expliquer comment et dans quelles positions. Appelons ça "Information sur la sexualité". Il y a plein d’expérimentations volontaristes comme la mienne, conduites par le Planning familial ou quelques infirmières scolaires. Il y a eu énormément d’essais dans des régions qui tentent de palier le manque institutionnel dans ce domaine mais, sinon, rien. Appliquons la loi, c’est aussi simple que ça ! Le Canada, la Suisse romande le font : il y a une formation des instituteurs. À 4 ans, on apprend à respecter son propre corps. À 6 ans, on apprend le respect de l’autre. À 8 ans, on apprend ce qu’est la vie amoureuse. Bref, tout ce parcours de connaissance est fait par des profs formés pour ça. Puis, vers 11 ans, ce sont des intervenants extérieurs qui viennent parce que les jeunes sont très sensibles à l’interlocuteur et à ses compétences. Lorsque vous me demandiez à quel âge intervenir, certaines institutions souhaiteraient que je vienne plus tôt, en quatrième, parce qu’il y a des fellations collectives dans les toilettes.

ELLE. Comment expliquez-vous cela ?

Israël Nisand. On a confié l’éducation sexuelle de nos enfants au porno, qui est une non-éducation. J’entends des questions folles pendant les cours : "Comment ça se fait que les meufs elles aiment sucer le sexe des animaux ?" "Est-ce que, quand la meuf veut pas, un pote peut la tenir ?" Il y a plein de questions sur la zoophilie. Ils sont complètement animés, cultivés, éduqués par YouPorn.

ELLE. À partir de quel âge les enfants commencent-ils à regarder du porno ?

Israël Nisand. En moyenne, 11 ans. Mais il y a des enfants de 9 ans qui sont addicts et en consomment jusqu’à trois heures par jour. Ils sont comme fascinés, sidérés par ces images, ce qui est d’ailleurs une forme de maltraitance. Car jamais ils ne seront comme les stars du porno avec un zizi très long, et pratiquant telle ou telle position... Ils sont choqués.

ELLE. Est-ce que, comme pour les drogues, plus on consomme jeune, plus c’est nocif ?

Israël Nisand. C’est démontré. Un chercheur canadien a publié plusieurs travaux à ce sujet. Selon la précocité de la consommation et la quantité d’heures par jour, il étudie la sexualité en aval à travers trois marqueurs : l’utilisation des objets dans les premiers rapports, l’âge du premier rapport et le recours à la sodomie lors d’un premier rapport. Hautement significatif. Autre expérience : il a exposé une centaine d’adultes de 22-23 ans, sans perversion de nature pédophile, pendant deux heures à de la pédopornographie et les a réinterrogés : ça les avait bien sûr troublés, cela leur avait aussi donné du plaisir, du désir sur quelque chose qui ne les concernait pas auparavant.

ELLE. Pour autant, les adolescents ont toujours leur premier rapport au même âge ?

Israël Nisand. Non, l’âge du premier rapport est de 16 ans et demi pour les filles, 16 ans et deux mois pour les garçons. Il a bougé. Et bouge considérablement. Ce qui était normal à 17 ans et demi l’est maintenant maintenant à 16 ans. Entendons-nous : je ne suis pas dans le jugement moral, je suis en train de dire que l’on perturbe un mécanisme de fantasmagorie, de création des images et d’enchantement – la rencontre de l’autre avec un commerce qui se fait sur le dos de nos enfants.

ELLE. Que préconisez-vous ?

Israël Nisand. Comme je vous l’expliquais, il faut appliquer la loi et s’inspirer des usages suisse et canadien. Des cours d’information à la sexualité depuis l’âge de 4 ans. Ne chargeons pas les parents ! Il faut que l’école aide. De 4 à 10 ans, les fondamentaux : le respect de soi-même, le respect de l’autre ; c’est quoi la relation entre deux personnes qui s’aiment ? Instits et parents doivent transmettre ces fondamentaux, sinon, c’est foutu. Ensuite, tout se joue à l’extérieur. Il y a donc deux ou trois années de blanc au moment où l’enfant aurait le plus besoin d’être protégé. C’est là que l’école a un rôle fondamental : un adulte complice vient le voir, ce n’est pas un père, une mère, il ne juge pas, mais il va l’aider.

ELLE. Et les parents dans tout ça ?

Israël Nisand. Les parents sont là pour l’éducation à la morale que personne ne peut faire à leur place, mais ils ne peuvent pas donner la licence et interdire. Si les parents n’ont pas appris les interdits, on ne peut plus construire derrière et, s’ils posent les interdits, ils ne peuvent pas dire ensuite : "Il faut laisser de l’air au bout des préservatifs." Je parle en père !

ELLE. Et pour le porno ? Difficile de surveiller tablettes, mobile, réseaux sociaux…

Israël Nisand. Impossible. Je ne suis pas pour la censure mais, quand on veut empêcher une consommation sur Internet dans notre pays : djihadisme, pédophilie… on y arrive. Je demande : primo, que chaque première image de pornographie soit assortie d’une demande de carte Bleue. Rien que ça. Deuxio, une campagne d’information à destination des parents pour leur dire que ça fait du mal aux enfants, qu’ils doivent ranger leur matériel pornographique à usage personnel, car 30 % de la primo-consommation se fait sur des documents qui appartiennent aux parents. Tertio, une campagne d’information pour les enfants expliquant : "La pornographie, ça vous fait du mal, comme la drogue, et on ne la combat pas sans en parler."

ELLE. Les ados ne peuvent-ils pas aussi regarder du porno et en revenir, une fois la curiosité retombée, sans séquelles ? Autrement dit : ne faut-il pas leur faire confiance ?

Israël Nisand. Tout dépend du contexte, de la fragilité affective et de la manière dont on a pu en parler avec les parents. Mais on ne mesurera jamais tout à fait l’effet de sidération des premières images. Je préférerais que les jeunes découvrent la sexualité autrement que par des scènes qui sous-entendent que "non peut vouloir dire oui", avec la violence, le mépris de la femme et la possibilité de l’inceste que ça implique.

Auteur: Nisand Israël

Info: sur Elle.fr, 19 avril 2016

[ initiation ] [ décadence ] [ Internet ] [ femmes-hommes ]

intelligence artificielle

La vérité sur la soupe acronymique de l'IA (ANI, AGI, ASI)

(désambiguïser le jargon et les mythes qui entourent l'IA.)

L'IA est souvent expliquée à l'aide des catégories suivantes : intelligence artificielle étroite (ANI), intelligence artificielle générale (AGI) et superintelligence artificielle (ASI)[1]. Bien que ce cadre conceptuel étrange n'apporte aucune valeur réelle, il se retrouve dans de nombreuses discussions[2]. Si vous n'êtes pas familier avec ces catégories, considérez-vous chanceux et passez à un autre article, plus conséquent. Sinon, je vous invite à poursuivre votre lecture.

Tout d'abord, déplorer les catégorisations - comme je m'apprête à le faire - n'a qu'une valeur limitée car les catégories sont arbitrairement similaires et distinctes, en fonction de la manière dont nous classons les choses. Par exemple, le théorème du vilain petit canard démontre que les cygnes et les canetons sont identiques si l'on souhaite manipuler les propriétés à des fins de comparaison. Toutes les différences n'ont pas de sens si nous n'avons pas de connaissances préalables sur ces différences. Hélas, cet article décortique ces catégories suspectes d'un point de vue commercial.

L'intelligence artificielle étroite (ANI) est souvent confondue avec l'intelligence artificielle faible. John Searle, philosophe et professeur à l'université de Californie, a expliqué dans son article fondateur de 1980, "Minds, Brains, and Programs", que l'intelligence artificielle faible serait toute solution à la fois étroite et ressemblant superficiellement à l'intelligence. Searle explique qu'une telle recherche serait utile pour tester des hypothèses sur des segments d'esprits mais ne serait pas des esprits[3]. L'ANI réduit cela de moitié et permet aux chercheurs de se concentrer sur l'étroitesse et la superficialité et d'ignorer les hypothèses sur les esprits. En d'autres termes, l'ANI purge l'intelligence et les esprits et rend l'intelligence artificielle "possible" sans rien faire. Après tout, tout est étroit, et si l'on louche suffisamment, tout peut ressembler superficiellement à de l'intelligence.

L'intelligence artificielle générale (AGI) est la solution idéalisée que beaucoup imaginent lorsqu'ils pensent à l'IA. Alors que les chercheurs travaillent plus sur l'étroitesse et la superficialité, ils parlent de l'AGI, comme une représentation histoirique, d'une IA unique qui remonte aux années 1950, avec un renouveau au cours de la dernière décennie. L'AGI implique deux choses à propos d'une solution qui ne devraient pas s'appliquer à la résolution de problèmes centrés sur l'entreprise. Primo, un tel programme possède l'aptitude générale à l'intelligence humaine (voire toute l'intelligence humaine). Deuxio l'AGI peut résoudre des problèmes généraux ou remplir une ardoise vierge, ce qui signifie que toute connaissance d'un problème est rhétorique et indépendante d'une stratégie de résolution de ce problème[4]. Au lieu de cela, la connaissance dépend d'une aptitude vague et mal définie liée à la structure multidimensionnelle de l'intelligence naturelle. Si cela semble ostentatoire, c'est parce que c'est le cas.

La superintelligence artificielle (ASI) est un sous-produit de la réalisation de l'objectif de l'AGI. L'idée communément admise est que l'intelligence générale déclenchera une "explosion de l'intelligence" qui entraînera rapidement l'apparition de la superintelligence. On pense que l'ASI est "possible" en raison de l'auto-amélioration récursive, dont les limites ne sont limitées que par l'imagination débridée d'un programme. L'ASI s'accélère pour atteindre et dépasser rapidement l'intelligence collective de l'humanité. Le seul problème pour ASI est qu'il n'y a plus de problèmes. Quand ASI résout un problème, elle en demande un autre avec le dynamisme d'un Newton au berceau. Une accélération de ce type se demandera quelle est la prochaine étape à l'infini, jusqu'à ce que les lois de la physique ou de l'informatique théorique s'imposent.

Nick Bostrom, chercheur à l'Université d'Oxford, affirme que nous aurons atteint l'ASI lorsque les machines sont plus intelligentes que les meilleurs humains dans tous les domaines, y compris la créativité scientifique, la sagesse générale et les compétences sociales[5]. La description de l'ASI par Bostrom a une signification religieuse. Comme leurs homologues religieux, les adeptes de l'ASI prédisent même des dates précises auxquelles le second avènement révélera notre sauveur. Curieusement, Bostrom n'est pas en mesure d'expliquer comment créer une intelligence artificielle. Son argument est régressif et dépend de lui-même pour son explication. Qu'est-ce qui créera l'ASI ? Eh bien, l'AGI. Qui créera l'AGI ? Quelqu'un d'autre, bien sûr. Les catégories d'IA suggèrent un faux continuum à l'extrémité duquel se trouve l'ASI, et personne ne semble particulièrement contrarié par son ignorance. Cependant, le fanatisme est un processus d'innovation douteux.

Une partie de notre problème collectif lorsque nous parlons d'IA est que nous ancrons notre pensée dans des dichotomies prévalentes mais inutiles[6]. Les fausses dichotomies créent un sentiment artificiel qu'il existe une alternative. L'ANI, l'AGI et l'ASI suggèrent un faux équilibre entre diverses technologies en présentant plusieurs aspects d'un argument qui n'existe pas. Même si nous acceptons la définition de l'ANI et ignorons sa trivialité, l'AGI et l'ASI n'ont rien de convaincant. Mentionner quelque chose qui n'existera pas pour évaluer la technologie d'aujourd'hui avec un nom plus accrocheur comme ANI est étrange. Nous ne comparons pas les oiseaux aux griffons, les chevaux aux licornes ou les poissons aux serpents de mer. Pourquoi comparerions-nous (ou mettrions-nous à l'échelle) l'informatique à l'intelligence humaine ou à l'intelligence de tous les humains ?

Toute explication qui inclut l'AGI ou l'ASI déforme la réalité. L'ancrage est un biais cognitif dans lequel un individu se fie trop à un élément d'information initial (connu sous le nom d'"ancre") lorsqu'il prend des décisions. Des études ont montré qu'il est difficile d'éviter l'ancrage, même en le recherchant[7]. Même si nous reconnaissons que l'AGI et l'ASI sont significativement erronées ou mal placées, elles peuvent encore déformer la réalité et créer des désalignements. Nous ne devons pas nous laisser abuser par une fausse dichotomie et un faux équilibre.

L'IA ne se résume pas à trois choses. Ce n'est pas quelque chose qui s'échelonne en fonction de l'"intelligence" ou qui se range proprement dans trois catégories. Ces catégories ne délimitent pas des technologies spécifiques, ne mettent pas en évidence des domaines de recherche ou ne représentent pas un continuum où l'on commence par travailler sur l'ANI et où l'on termine avec l'ASI. Elles sont absurdes. L'IA est une chose : un objectif singulier et sans précédent de recréer l'intelligence ex nihilo. Cependant, cet objectif est en décalage permanent avec le monde des affaires.

Les objectifs commerciaux ne peuvent pas être totalisés et absorber tout ce qui les entoure, car la communication d'entreprise, qui comprend toutes les stratégies, n'est efficace que lorsqu'elle ne peut pas être mal comprise. À moins que vous n'envisagiez d'aligner votre entreprise sur l'objectif unique et sans précédent de l'IA, vous devez faire attention lorsque vous appelez vos objectifs "IA", car vous ne pouvez pas dire "IA" de nos jours si vous voulez être compris. Comme nous appelons de plus en plus de choses "IA", la tâche de communiquer un but et une direction devient encore plus difficile. Cependant, dire ANI, AGI ou ASI n'arrange pas les choses. Cela nuit à la communication. Le meilleur conseil que l'on puisse donner aux responsables techniques est d'éviter les faux continuums, les fausses dichotomies et les faux équilibres. Comme l'explique Jay Rosen, critique des médias, en empruntant une phrase au philosophe américain Thomas Nagel, "le faux équilibre est un point de vue de nulle part'".

Auteur: Heimann Richard

Info: 3 novembre 2022

[ limitation consumériste ] [ rationalisation restrictive ] [ normalisation commerciale ] [ délimitation normative ] [ bridage marchand ] [ chambre chinoise mercantile ] [ impossibilité holistique ]

médecine

L'intelligence artificielle peut prédire l'activité sur et hors cible des outils CRISPR qui ciblent l'ARN au lieu de l'ADN, selon une nouvelle recherche publiée dans Nature Biotechnology.

L'étude menée par des chercheurs de l'université de New York, de l'université Columbia et du New York Genome Center associe un modèle d'apprentissage profond à des écrans CRISPR pour contrôler l'expression des gènes humains de différentes manières, comme si l'on appuyait sur un interrupteur pour les éteindre complètement ou si l'on utilisait un bouton d'atténuation pour réduire partiellement leur activité. Ces contrôles précis des gènes pourraient être utilisés pour développer de nouvelles thérapies basées sur CRISPR.

CRISPR est une technologie d'édition de gènes qui a de nombreuses applications en biomédecine et au-delà, du traitement de la drépanocytose à la fabrication de feuilles de moutarde plus savoureuses. Elle fonctionne souvent en ciblant l'ADN à l'aide d'une enzyme appelée Cas9. Ces dernières années, les scientifiques ont découvert un autre type de CRISPR qui cible l'ARN à l'aide d'une enzyme appelée Cas13.

Les CRISPR ciblant l'ARN peuvent être utilisés dans un large éventail d'applications, notamment l'édition de l'ARN, l'élimination de l'ARN pour bloquer l'expression d'un gène particulier et le criblage à haut débit pour déterminer les candidats médicaments prometteurs. Des chercheurs de l'Université de New York et du New York Genome Center ont créé une plateforme de criblage CRISPR ciblant l'ARN et utilisant Cas13 pour mieux comprendre la régulation de l'ARN et identifier la fonction des ARN non codants. L'ARN étant le principal matériel génétique des virus, notamment du SRAS-CoV-2 et de la grippe, les CRISPR ciblant l'ARN sont également prometteurs pour le développement de nouvelles méthodes de prévention ou de traitement des infections virales. Par ailleurs, dans les cellules humaines, lorsqu'un gène est exprimé, l'une des premières étapes est la création d'ARN à partir de l'ADN du génome.

L'un des principaux objectifs de l'étude est de maximiser l'activité des CRISPR ciblant l'ARN sur l'ARN cible prévu et de minimiser l'activité sur d'autres ARN qui pourraient avoir des effets secondaires préjudiciables pour la cellule. L'activité hors cible comprend à la fois les mésappariements entre l'ARN guide et l'ARN cible, ainsi que les mutations d'insertion et de délétion. 

Les études antérieures sur les CRISPR ciblant l'ARN se sont concentrées uniquement sur l'activité sur la cible et les mésappariements ; la prédiction de l'activité hors cible, en particulier les mutations d'insertion et de délétion, n'a pas fait l'objet d'études approfondies. Dans les populations humaines, environ une mutation sur cinq est une insertion ou une délétion ; il s'agit donc d'un type important de cibles potentielles à prendre en compte dans la conception des CRISPR.

"À l'instar des CRISPR ciblant l'ADN tels que Cas9, nous prévoyons que les CRISPR ciblant l'ARN tels que Cas13 auront un impact considérable sur la biologie moléculaire et les applications biomédicales dans les années à venir", a déclaré Neville Sanjana, professeur agrégé de biologie à l'université de New York, professeur agrégé de neurosciences et de physiologie à l'école de médecine Grossman de l'université de New York, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude. "La prédiction précise des guides et l'identification hors cible seront d'une grande valeur pour ce nouveau domaine de développement et pour les thérapies.

Dans leur étude publiée dans Nature Biotechnology, Sanjana et ses collègues ont effectué une série de criblages CRISPR de ciblage de l'ARN dans des cellules humaines. Ils ont mesuré l'activité de 200 000 ARN guides ciblant des gènes essentiels dans les cellules humaines, y compris les ARN guides "parfaitement adaptés" et les désadaptations, insertions et suppressions hors cible.

Le laboratoire de Sanjana s'est associé à celui de David Knowles, expert en apprentissage automatique, pour concevoir un modèle d'apprentissage profond baptisé TIGER (Targeted Inhibition of Gene Expression via guide RNA design) qui a été entraîné sur les données des cribles CRISPR. En comparant les prédictions générées par le modèle d'apprentissage profond et les tests en laboratoire sur des cellules humaines, TIGER a été capable de prédire l'activité sur cible et hors cible, surpassant les modèles précédents développés pour la conception de guides sur cible Cas13 et fournissant le premier outil de prédiction de l'activité hors cible des CRISPR ciblant l'ARN.

"L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond montrent leur force en génomique parce qu'ils peuvent tirer parti des énormes ensembles de données qui peuvent maintenant être générés par les expériences modernes à haut débit. Il est important de noter que nous avons également pu utiliser l'"apprentissage automatique interprétable" pour comprendre pourquoi le modèle prédit qu'un guide spécifique fonctionnera bien", a déclaré M. Knowles, professeur adjoint d'informatique et de biologie des systèmes à la School of Engineering and Applied Science de l'université Columbia, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude.

"Nos recherches antérieures ont montré comment concevoir des guides Cas13 capables d'éliminer un ARN particulier. Avec TIGER, nous pouvons maintenant concevoir des guides Cas13 qui trouvent un équilibre entre l'élimination sur la cible et l'évitement de l'activité hors cible", a déclaré Hans-Hermann (Harm) Wessels, coauteur de l'étude et scientifique principal au New York Genome Center, qui était auparavant chercheur postdoctoral dans le laboratoire de Sanjana.

 Les chercheurs ont également démontré que les prédictions hors cible de TIGER peuvent être utilisées pour moduler précisément le dosage des gènes - la quantité d'un gène particulier qui est exprimée - en permettant l'inhibition partielle de l'expression des gènes dans les cellules avec des guides de mésappariement. Cela peut être utile pour les maladies dans lesquelles il y a trop de copies d'un gène, comme le syndrome de Down, certaines formes de schizophrénie, la maladie de Charcot-Marie-Tooth (une maladie nerveuse héréditaire), ou dans les cancers où l'expression aberrante d'un gène peut conduire à une croissance incontrôlée de la tumeur.

Notre modèle d'apprentissage profond peut nous indiquer non seulement comment concevoir un ARN guide qui supprime complètement un transcrit, mais aussi comment le "régler", par exemple en lui faisant produire seulement 70 % du transcrit d'un gène spécifique", a déclaré Andrew Stirn, doctorant à Columbia Engineering et au New York Genome Center, et coauteur de l'étude.

En associant l'intelligence artificielle à un crible CRISPR ciblant l'ARN, les chercheurs pensent que les prédictions de TIGER permettront d'éviter une activité CRISPR hors cible indésirable et de stimuler le développement d'une nouvelle génération de thérapies ciblant l'ARN.

"À mesure que nous recueillons des ensembles de données plus importants à partir des cribles CRISPR, les possibilités d'appliquer des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués sont de plus en plus rapides. Nous avons la chance d'avoir le laboratoire de David à côté du nôtre pour faciliter cette merveilleuse collaboration interdisciplinaire. Grâce à TIGER, nous pouvons prédire les cibles non ciblées et moduler avec précision le dosage des gènes, ce qui ouvre la voie à de nouvelles applications passionnantes pour les CRISPR ciblant l'ARN dans le domaine de la biomédecine", a déclaré Sanjana.

Cette dernière étude fait progresser la large applicabilité des CRISPR ciblant l'ARN pour la génétique humaine et la découverte de médicaments, en s'appuyant sur les travaux antérieurs de l'équipe de l'Université de New York pour développer des règles de conception de l'ARN guide, cibler les ARN dans divers organismes, y compris des virus comme le SRAS-CoV-2, concevoir des protéines et des ARN thérapeutiques, et exploiter la biologie de la cellule unique pour révéler des combinaisons synergiques de médicaments contre la leucémie.

Auteur: Internet

Info: L'IA combinée à CRISPR contrôle précisément l'expression des gènes par l'Université de New York. https://phys.org/, 3 juillet 2023 - Nature Biotechnology. Prediction of on-target and off-target activity of CRISPR-Cas13d guide RNAs using deep learning, Nature Biotechnology (2023). DOI: 10.1038/s41587-023-01830-8

[ génie génétique ]

fin de vie

Une nouvelle étude révèle que les survivants rapportent des "expériences de mort imminente" lucides

Chez certains patients ayant subi un arrêt cardiaque, une activité cérébrale intense pendant la réanimation cardio-pulmonaire peut être le signe d'une "expérience de mort imminente".

Que se passe-t-il lorsque nous mourons réellement, c'est-à-dire lorsque notre cœur s'arrête et que l'activité électrique de notre cerveau se stabilise ?

L'homme se pose cette question depuis des temps immémoriaux. C'est une question difficile, car les morts ne nous répondent généralement pas sur la nature de leurs expériences. Les textes religieux sont capables de fournir une multitude d'explications. Mais les scientifiques n'ont pas renoncé à apporter leurs propres réponses et ils progressent dans la compréhension du processus cérébral de transition entre la vie et la mort.

Tout récemment, ces progrès ont été rendus possibles grâce à des recherches qui ont permis d'observer le cerveau de personnes qui se trouvaient au seuil de la mort. Certaines de ces personnes ont été en mesure de raconter ce qu'elles ont vécu. Selon des résultats publiés le 14 septembre dans la revue Resuscitation, le cerveau de certains patients ayant subi un arrêt cardiaque s'est mis à fonctionner à plein régime pendant la réanimation cardio-pulmonaire, même si leur cœur s'est arrêté de battre pendant près d'une heure. Un petit groupe de participants à l'étude qui ont survécu ont pu se souvenir de l'expérience, et une personne a pu identifier un stimulus audio diffusé pendant que les médecins tentaient de la réanimer.

Les chercheurs interprètent les enregistrements cérébraux qu'ils ont effectués sur ces patients comme des marqueurs d'"expériences lucides de la mort" - une observation qui "n'avait jamais été possible auparavant", déclare l'auteur principal, Sam Parnia, professeur agrégé de médecine à la NYU Langone Health et chercheur de longue date sur ce qui arrive aux gens lorsqu'ils meurent. "Nous avons également été en mesure d'avancer une explication cohérente et mécaniste pour expliquer ce phénomène.

Les "expériences de mort remémorées" - terme que Parnia préfère à celui d'"expériences de mort imminente" pour des raisons de précision - ont été rapportées dans diverses cultures tout au long de l'histoire. Certains scientifiques occidentaux ont rejeté ces récits en les qualifiant d'hallucinations ou de rêves, mais récemment, quelques équipes de recherche ont commencé à accorder une attention plus sérieuse à ces phénomènes en les considérant comme un moyen d'étudier la conscience et de faire la lumière sur les mystères de la mort.

Dans cette nouvelle étude, Parnia et ses collègues ont cherché à trouver une signature biologique des expériences de mort dont on se souvient. Ils ont collaboré avec 25 hôpitaux, principalement aux États-Unis et au Royaume-Uni. Le personnel médical a utilisé des appareils portables pouvant être placés sur la tête des patients en situation d'urgence cardiaque afin de mesurer les niveaux d'oxygène et l'activité électrique de leur cerveau sans interférer avec leur traitement médical. Les chercheurs ont également testé les perceptions conscientes et inconscientes en plaçant des écouteurs sur les patients qui diffusaient un enregistrement répété des noms de trois fruits : banane, poire et pomme. En termes d'apprentissage inconscient, une personne qui ne se souvient pas d'avoir entendu ces noms de fruits mais à qui l'on demande de "penser à trois fruits au hasard" peut tout de même donner la bonne réponse, explique Mme Parnia. Des recherches antérieures ont montré, par exemple, que même des personnes plongées dans un coma profond peuvent apprendre inconsciemment le nom de fruits ou de villes si ces mots leur sont chuchotés à l'oreille.

Entre mai 2017 et mars 2020, 567 personnes ont subi un arrêt cardiaque dans les hôpitaux participants. Le personnel médical a réussi à recueillir des données exploitables sur l'oxygène et l'activité cérébrale de 53 de ces patients, dont la plupart présentaient un état électrique plat sur les moniteurs cérébraux électroencéphalographiques (EEG). Mais environ 40 % d'entre eux ont ensuite connu une activité électrique qui a réapparu à un moment donné avec des ondes cérébrales normales ou proches de la normale, compatibles avec la conscience. Cette activité a parfois été rétablie jusqu'à 60 minutes après la RCP (CPR*).

Sur les 567 patients, seuls 53 ont survécu. Les chercheurs ont interrogé 28 des survivants. Ils ont également interrogé 126 personnes de la communauté qui avaient subi un arrêt cardiaque, car l'échantillon de survivants de la nouvelle étude était très réduit. Près de 40 % d'entre eux ont déclaré avoir perçu l'événement sans en avoir de souvenirs précis, et 20 % ont semblé se souvenir de la mort. Dans ce dernier groupe, beaucoup ont décrit l'événement comme une "évaluation morale" de "leur vie entière et de la manière dont ils se sont comportés", explique Mme Parnia.

Lors des entretiens avec les survivants, les chercheurs ont constaté qu'une seule personne était capable de se souvenir des noms des fruits qui avaient été joués pendant la réanimation cardio-pulmonaire. M. Parnia reconnaît que cette personne aurait pu deviner les bons fruits par hasard.

Lui et ses collègues ont élaboré une hypothèse de travail pour expliquer leurs résultats. Normalement, le cerveau dispose de "systèmes de freinage" qui filtrent la plupart des éléments de la fonction cérébrale hors de notre expérience de la conscience. Cela permet aux gens d'agir efficacement dans le monde, car dans des circonstances normales, "vous ne pourriez pas fonctionner en ayant accès à toute l'activité de votre cerveau dans le domaine de la conscience", explique-t-il.

Dans le cerveau mourant, cependant, les chercheurs supposent que le système de freinage est supprimé. Les parties normalement dormantes deviennent actives et le mourant a accès à l'ensemble de sa conscience - "toutes ses pensées, tous ses souvenirs, tout ce qui a été stocké auparavant", explique M. Parnia. "Nous ne connaissons pas les avantages évolutifs de cette méthode, mais elle semble préparer les gens à passer de la vie à la mort.

Ces résultats soulèvent également des questions sur la résistance du cerveau au manque d'oxygène. Il se pourrait, selon Mme Parnia, que certaines personnes que l'on considère traditionnellement comme irrécupérables puissent en fait être ramenées à la vie. "Les médecins pensent généralement que le cerveau meurt lorsqu'il est privé d'oxygène pendant cinq à dix minutes", explique-t-il. "Nous avons pu montrer que le cerveau est assez robuste en termes de capacité à résister à la privation d'oxygène pendant des périodes prolongées, ce qui ouvre de nouvelles voies pour trouver des traitements pour les lésions cérébrales à l'avenir.

La nouvelle étude "représente un effort herculéen pour comprendre aussi objectivement que possible la nature de la fonction cérébrale telle qu'elle peut s'appliquer à la conscience et aux expériences de mort imminente pendant un arrêt cardiaque", déclare Lakhmir Chawla, médecin de l'unité de soins intensifs au Jennifer Moreno Department of Veterans Affairs Medical Center à San Diego (Californie), qui n'a pas participé à la recherche mais a publié des articles sur les pics d'activité EEG au moment de la mort chez certains patients.

Si les résultats obtenus par Parnia et ses collègues sont "frappants" d'un point de vue scientifique, "je pense que nous devrions permettre à ces données d'éclairer notre humanité", ajoute-t-il. D'une part, ces résultats devraient "obliger les cliniciens à traiter les patients qui reçoivent une RCP (CPR*) comme s'ils étaient éveillés", ce que "nous faisons rarement".

Et pour les personnes qui semblent ne plus pouvoir être sauvées, les médecins pourraient inviter leur famille à venir leur dire au revoir, "car le patient est peut-être encore capable de les entendre", ajoute M. Chawla.

Auteur: Internet

Info: https://www.scientificamerican.com/, Rachel Nuwer on September 14, 2023 *Réanimation cardio-pulmonaire La réanimation cardio-pulmonaire consiste à effectuer des compressions thoraciques et des respirations de secours pour maintenir la circulation de l'oxygène dans le corps.

[ e.m.i ]

nanomonde

Comment l’IA impacte la recherche sur la structure des protéines

Chaque être humain possède plus de 20 000 protéines. Par exemple l’hémoglobine qui s’occupe du transport de l’oxygène depuis les poumons vers les cellules de tout le corps, ou encore l’insuline qui indique à l’organisme la présence de sucre dans le sang.

Chaque protéine est formée d’une suite d’acides aminés, dont la séquence détermine son repliement et sa structure spatiale – un peu comme si un mot se repliait dans l’espace en fonction des enchaînements de lettres dont il est composé. Cette séquence et ce repliement (ou structure) de la protéine déterminent sa fonction biologique : leur étude est le domaine de la « biologie structurale ». Elle s’appuie sur différentes méthodes expérimentales complémentaires, qui ont permis des avancées considérables dans notre compréhension du monde du vivant ces dernières décennies, et permet notamment la conception de nouveaux médicaments.

Depuis les années 1970, on cherche à connaître les structures de protéines à partir de la seule connaissance de la séquence d’acides aminés (on dit « ab initio »). Ce n’est que très récemment, en 2020, que ceci est devenu possible de manière quasi systématique, avec l’essor de l’intelligence artificielle et en particulier d’AlphaFold, un système d’IA développé par une entreprise appartenant à Google.

Face à ces progrès de l’intelligence artificielle, quel est désormais le rôle des chercheurs en biologie structurale ?

Pour le comprendre, il faut savoir qu’un des défis de la biologie de demain est la "biologie intégrative", qui a pour objectif de comprendre les processus biologiques au niveau moléculaire dans leurs contextes à l’échelle de la cellule. Vu la complexité des processus biologiques, une approche pluridisciplinaire est indispensable. Elle s’appuie sur les techniques expérimentales, qui restent incontournables pour l’étude de la structure des protéines, leur dynamique et leurs interactions. De plus, chacune des techniques expérimentales peut bénéficier à sa manière des prédictions théoriques d’AlphaFold.

(Photo) Les structures de trois protéines de la bactérie Escherichia coli, déterminées par les trois méthodes expérimentales expliquées dans l’article, à l’Institut de Biologie Structurale de Grenoble. Beate Bersch, IBS, à partir d’une illustration de David Goodsell, Fourni par l'auteur

La cristallographie aux rayons X

La cristallographie est, à cette date, la technique la plus utilisée en biologie structurale. Elle a permis de recenser plus de 170 000 structures de protéines dans la "Protein Data Bank", avec plus de 10 000 repliements différents.

Pour utiliser la cristallographie à rayons X, il faut faire "cristalliser les protéines". On dit souvent que cette technique est limitée par la qualité de cristaux de protéines, qui est moindre pour les grosses protéines. Mais cette notion ne correspond pas toujours à la réalité : par exemple, la structure du ribosome, l’énorme machine moléculaire qui assemble les protéines, a été résolue à 2,8 angströms de résolution. Venkatraman Ramakrishnan, Thomas Steitz et Ada Yonath ont reçu le prix Nobel de chimie en 2009 pour ce travail.

Avec le développement récent du laser X à électron libre (XFEL), il est devenu possible d’étudier simultanément des milliers de microcristaux de protéines à température ambiante et à l’échelle de la femtoseconde (10-15 secondes, soit un millionième de milliardième de seconde, l’échelle de temps à laquelle ont lieu les réactions chimiques et le repliement des protéines). Cette technique permet d’imager les protéines avant qu’elles ne soient détruites. Elle est en train de révolutionner la "cristallographie cinétique", qui permet de voir les protéines "en action", ainsi que la recherche de médicaments.

Pour l’instant, l’apport d’AlphaFold à l’étude de la structure des protéines par cristallographie s’est concentré dans la génération de modèles de protéines assez précis pour appliquer la technique dite de "remplacement moléculaire" à la résolution des structures.

La spectroscopie par résonance magnétique nucléaire

Une autre méthode expérimentale pour étudier la structure des protéines est la "spectroscopie par résonance magnétique nucléaire". Alors que son alter ego d’imagerie médicale, l’IRM, regarde la distribution spatiale d’un seul signal, caractéristique des éléments chimiques dans les tissus biologiques observés, en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire, c’est un ensemble de signaux provenant des atomes constituant la protéine qui est enregistré (ce qu’on appelle le "spectre").

Généralement, la détermination de la structure par résonance magnétique est limitée à des protéines de taille modeste. On calcule des modèles de molécules basés sur des paramètres structuraux (comme des distances interatomiques), provenant de l’analyse des spectres expérimentaux. On peut s’imaginer cela comme dans les débuts de la cartographie, où des distances entre des points de référence permettaient de dessiner des cartes en 2D. Pour faciliter l’interprétation des spectres qui contiennent beaucoup d’information, on peut utiliser des modèles obtenus par prédiction (plutôt qu’expérimentalement), comme avec AlphaFold.

En plus de la détermination structurale, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire apporte deux atouts majeurs. D’une part, en général, l’étude est effectuée avec un échantillon en solution aqueuse et il est possible d’observer les parties particulièrement flexibles des protéines, souvent invisibles avec les autres techniques. On peut même quantifier leur mouvement en termes d’amplitude et de fréquence, ce qui est extrêmement utile car la dynamique interne des protéines est aussi cruciale pour leur fonctionnement que leur structure.

D’autre part, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire permet de détecter aisément les interactions des protéines avec des petites molécules (ligands, inhibiteurs) ou d’autres protéines. Ceci permet d’identifier les sites d’interaction, information essentielle entre autres pour la conception rationnelle de molécules actives comme des médicaments.

Ces propriétés font de la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire un outil extraordinaire pour la caractérisation fonctionnelle des protéines en complémentarité avec d’autres techniques expérimentales et l’IA.

La "cryomicroscopie électronique"

La cryomicroscopie électronique consiste à congeler ultrarapidement (environ -180 °C) un échantillon hydraté dans une fine couche de glace, qui sera traversée par les électrons. Les électrons transmis vont générer une image de l’échantillon, qui après analyse, permet d’accéder à des structures qui peuvent atteindre la résolution atomique. En comparaison, un microscope optique n’a un pouvoir résolutif que de quelques centaines de nanomètres, qui correspond à la longueur d’onde de la lumière utilisée ; seul un microscope utilisant une source possédant des longueurs d’onde suffisamment faibles (comme les électrons pour la microscopie électronique) possède un pouvoir résolutif théorique de l’ordre de l’angström. Le prix Nobel de Chimie 2017 a été décerné à Jacques Dubochet, Richard Henderson et Joachim Frank pour leurs contributions au développement de la cryomicroscopie électronique.

Avec de nombreux développements technologiques, dont celui des détecteurs à électrons directs, depuis le milieu des années 2010, cette technique est devenue essentielle en biologie structurale en amorçant une "révolution de la résolution". En effet, la cryomicroscopie électronique permet désormais d’obtenir des structures avec une résolution atomique, comme dans le cas de l’apoferritine – une protéine de l’intestin grêle qui contribue à l’absorption du fer – à 1,25 angström de résolution.

Son principal atout est de permettre de déterminer la structure d’objets de taille moyenne, au-delà de 50 000 Dalton (un Dalton correspond environ à la masse d’un atome d’hydrogène), comme l’hémoglobine de 64 000 Dalton, mais également d’objets de quelques milliards de daltons (comme le mimivirus, virus géant d’environ 0,5 micromètre).

Malgré toutes les avancées technologiques précédemment évoquées, la cryomicroscopie ne permet pas toujours de résoudre à suffisamment haute résolution la structure de "complexes", constitués de plusieurs protéines. C’est ici qu’AlphaFold peut aider et permettre, en complémentarité avec la cryomicroscopie, de décrire les interactions au niveau atomique entre les différents constituants d’un complexe. Cette complémentarité donne une force nouvelle à la cryomicroscopie électronique pour son rôle à jouer demain en biologie structurale.

Les apports d’AlphaFold

AlphaFold permet de prédire la structure de protéines uniquement à partir de leur séquence avec la connaissance acquise par la biologie structurale expérimentale. Cette approche est révolutionnaire car les séquences de beaucoup de protéines sont connues à travers les efforts des séquençages des génomes, mais déterminer leurs structures expérimentalement nécessiterait des moyens humains et techniques colossaux.

À l’heure actuelle, ce type de programme représente donc un acteur supplémentaire de complémentarité, mais ne se substitue pas aux techniques expérimentales qui, comme nous l’avons vu, apportent aussi des informations complémentaires (dynamiques, interfaces), à des échelles différentes (des sites métalliques aux complexes multiprotéiques) et plus fiables, car expérimentalement vérifiées. Au-delà de la pure détermination structurale d’une protéine isolée, la complexité des systèmes biologiques nécessite souvent une approche pluridisciplinaire afin d’élucider mécanismes et fonctions de ces biomolécules fascinantes que sont les protéines.

Auteur: Internet

Info: Published: December 19, 2022 Beate Bersch, Emmanuelle Neumann, Juan Fontecilla, Université Grenoble Alpes (UGA)

[ gnose chimique ]

machine-homme

Les algorithmes traditionnels alimentent des outils de calcul compliqués comme l'apprentissage automatique (machine learning). Une nouvelle approche, appelée algorithmes avec prédictions, utilise la puissance de l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes.

Les algorithmes - morceaux de code qui permettent aux programmes de trier, filtrer et combiner des données, entre autres choses - sont les outils standard de l'informatique moderne. Tels de minuscules engrenages dans une montre, les algorithmes exécutent des tâches bien définies au sein de programmes plus complexes.

Ils sont omniprésents, et c'est en partie pour cette raison qu'ils ont été minutieusement optimisés au fil du temps. Lorsqu'un programmeur doit trier une liste, par exemple, il se sert d'un algorithme de "tri" standard utilisé depuis des décennies.

Aujourd'hui, des chercheurs jettent un regard neuf sur les algorithmes traditionnels, en utilisant la branche de l'IA , donc du machine learning. Leur approche, appelée "algorithmes avec prédictions", tire parti des informations que les outils d'apprentissage automatique peuvent fournir sur les données traitées par les algorithmes traditionnels. Ces outils doivent, en quelque sorte, rajeunir la recherche sur les algorithmes de base.

L'apprentissage automatique et les algorithmes traditionnels sont "deux façons très différentes de calculer, et les algorithmes avec prédictions sont un moyen de les rapprocher", a déclaré Piotr Indyk, informaticien au Massachusetts Institute of Technology. "C'est un moyen de combiner ces deux fils conducteurs assez différents".

La récente explosion d'intérêt pour cette approche a commencé en 2018 avec un article de Tim Kraska, informaticien au MIT, et d'une équipe de chercheurs de Google. Dans cet article, les auteurs ont suggéré que l'apprentissage automatique pourrait améliorer un algorithme traditionnel bien étudié appelé filtre de Bloom, qui résout un problème simple mais aussi complexe et ardu.

Imaginez que vous dirigez le service informatique de votre entreprise et que vous devez vérifier si vos employés se rendent sur des sites web présentant un risque pour la sécurité. Naïvement, vous pourriez penser que vous devez vérifier chaque site qu'ils visitent en le comparant à une liste noire de sites connus. Si la liste est énorme (comme c'est probablement le cas pour les sites indésirables sur Internet), le problème devient lourd - on ne peut vérifier chaque site par rapport à une liste énorme dans le minuscule lapts de temps qui précède le chargement d'une page Internet.

Le filtre Bloom offre une solution, en permettant de vérifier rapidement et précisément si l'adresse d'un site particulier, ou URL, figure sur la liste noire. Pour ce faire, il comprime essentiellement l'énorme liste en une liste plus petite qui offre certaines garanties spécifiques.

Les filtres Bloom ne produisent jamais de faux négatifs : s'ils disent qu'un site est mauvais, il est mauvais. Cependant, ils peuvent produire des faux positifs, de sorte que vos employés ne pourront peut-être pas visiter des sites auxquels ils devraient avoir accès. Cela s'explique par le fait qu'ils s'agit d'une forme d'échange qui implique une certaine imprécision due à cette énorme quantité de données compressées -  astuce intitulée "compression avec perte". Plus les filtres Bloom compriment les données d'origine, moins ils sont précis, mais plus ils économisent de l'espace.

Pour un simple filtre Bloom, chaque site Web est également suspect jusqu'à confirmaton qu'il ne figure pas sur la liste. Mais tous les sites Web ne sont pas égaux : Certains ont plus de chances que d'autres de se retrouver sur une liste noire, simplement en raison de détails comme leur domaine ou les mots de leur URL. Les gens comprennent cela intuitivement, et c'est pourquoi vous lisez probablement les URL pour vous assurer qu'elles sont sûres avant de cliquer dessus.

L'équipe de Kraska a mis au point un algorithme qui peut également appliquer ce type de logique. Ils l'ont appelé "filtre de Bloom instruit" et il combine un petit filtre de Bloom avec un réseau neuronal récurrent (RNN), modèle de machine learning qui apprend à quoi ressemblent les URL malveillantes après avoir été exposées à des centaines de milliers de sites web sûrs et non sûrs.

Lorsque le filtre Bloom vérifie un site web, le RNN agit en premier et utilise son apprentissage pour déterminer si le site figure sur la liste noire. Si le RNN indique que le site figure sur la liste, le filtre Bloom appris le rejette. Mais si le RNN dit que le site n'est pas sur la liste, alors le petit filtre Bloom peut à son tour, faire une recherche précise, mais irréfléchie, dans ses sites compressés.

En plaçant le filtre Bloom à la fin du processus et en lui donnant le dernier mot, les chercheurs ont fait en sorte que les filtres Bloom instruits puissent toujours garantir l'absence de faux négatifs. Mais comme le RNN préfiltre les vrais positifs à l'aide de ce qu'il a appris, le petit filtre de Bloom agit davantage comme une sauvegarde, en limitant également ses faux positifs au minimum. Un site Web bénin qui aurait pu être bloqué par un filtre Bloom de plus grande taille peut désormais passer outre le "filtre Bloom iinstruit" plus précis. En fait, Kraska et son équipe ont trouvé un moyen de tirer parti de deux méthodes éprouvées, mais traditionnellement distinctes, d'aborder le même problème pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

L'équipe de Kraska a démontré que la nouvelle approche fonctionnait, mais elle n'a pas formellement expliqué pourquoi. Cette tâche a été confiée à Michael Mitzenmacher, spécialiste des filtres de Bloom à l'université de Harvard, qui a trouvé l'article de Kraska "novateur et passionnant", mais aussi fondamentalement insatisfaisant. "Ils font des expériences en disant que leurs algorithmes fonctionnent mieux. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ?" a-t-il demandé. "Comment le savons-nous ?"

En 2019, Mitzenmacher a proposé une définition formelle d'un filtre de Bloom INSTRUIT et a analysé ses propriétés mathématiques, fournissant une théorie qui explique exactement comment il fonctionne. Et alors que Kraska et son équipe ont montré que cela pouvait fonctionner dans un cas, Mitzenmacher a prouvé que cela pouvait toujours fonctionner.

Mitzenmacher a également amélioré les filtres de Bloom appris. Il a montré que l'ajout d'un autre filtre de Bloom standard au processus, cette fois avant le RNN, peut pré-filtrer les cas négatifs et faciliter le travail du classificateur. Il a ensuite prouvé qu'il s'agissait d'une amélioration en utilisant la théorie qu'il a développée.

Les débuts des algorithmes avec prédiction ont suivi ce chemin cyclique : des idées novatrices, comme les filtres de Bloom appris, inspirent des résultats mathématiques rigoureux et une compréhension, qui à leur tour conduisent à d'autres idées nouvelles. Au cours des dernières années, les chercheurs ont montré comment intégrer les algorithmes avec prédictions dans les algorithmes d'ordonnancement, la conception de puces et la recherche de séquences d'ADN.

Outre les gains de performance, ce domaine fait également progresser une approche de l'informatique de plus en plus populaire : rendre les algorithmes plus efficaces en les concevant pour des utilisations typiques.

À l'heure actuelle, les informaticiens conçoivent souvent leurs algorithmes pour qu'ils réussissent dans le scénario le plus difficile, celui conçu par un adversaire qui tente de les faire échouer. Par exemple, imaginez que vous essayez de vérifier la sécurité d'un site web sur les virus informatiques. Le site est peut-être inoffensif, mais il contient le terme "virus informatique" dans l'URL et le titre de la page. La confusion est telle que même les algorithmes les plus sophistiqués ne savent plus où donner de la tête.

Indyk appelle cela une approche paranoïaque. "Dans la vie réelle, dit-il, les entrées ne sont généralement pas générées par des adversaires." La plupart des sites Web que les employés visitent, par exemple, ne sont pas aussi compliqués que notre hypothétique page de virus, et il est donc plus facile pour un algorithme de les classer. En ignorant les pires scénarios, les chercheurs peuvent concevoir des algorithmes adaptés aux situations qu'ils sont susceptibles de rencontrer. Par exemple, alors qu'à l'heure actuelle, les bases de données traitent toutes les données de la même manière, les algorithmes avec prédiction pourraient conduire à des bases de données qui structurent le stockage de leurs données en fonction de leur contenu et de leur utilisation.

Et ce n'est encore qu'un début, car les programmes qui utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs algorithmes ne le font généralement que de manière limitée. Comme le filtre de Bloom, la plupart de ces nouvelles structures n'intègrent qu'un seul élément d'apprentissage automatique. M. Kraska imagine un système entier construit à partir de plusieurs pièces distinctes, dont chacune repose sur des algorithmes avec des prédictions et dont les interactions sont régulées par des composants améliorés par les prédictions.

"Tirer parti de cela aura un impact sur de nombreux domaines".

Gageons qu'avec de tels systèmes, un site comme FLP se retrouve à peu près certain de ne jamais être accepté par un filtre de Bloom - ou un filtre de Bloom instruit. Qui sont - objectivement - des instruments de contrôle, et donc de fermeture.  (Note du traducteur).

Auteur: Internet

Info: Nick Thieme, https://www.quantamagazine.org, A I, Machine Learning Reimagines the Building Blocks of Computing, March 15, 2022. Trad Mg

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