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Les capacités imprévisibles des grands modèles d'IA

Les grands modèles de langage tels que ChatGPT sont aujourd'hui suffisamment importants pour commencer à afficher des comportements surprenants et imprévisibles. (...)

Au-delà de l'imitation

En 2020, Dyer et d’autres de Google Research ont prédit que les LLM auraient des effets transformateurs – mais la nature de ces effets restait une question ouverte. Ils ont donc demandé à la communauté des chercheurs de fournir des exemples de tâches difficiles et diverses afin de tracer les limites extérieures de ce qu'un LLM pouvait faire. Cet effort a été appelé projet Beyond the Imitation Game Benchmark (BIG-bench), inspiré du nom du " jeu d'imitation " d'Alan Turing, un test permettant de déterminer si un ordinateur peut répondre aux questions d'une manière humaine et convaincante. (Ceci deviendra plus tard connu sous le nom de test de Turing.) Le groupe s'est particulièrement intéressé aux exemples dans lesquels les LLM ont soudainement atteint de nouvelles capacités qui étaient complètement absentes auparavant.

"La façon dont nous comprenons ces transitions brusques est une grande question de recherche", a déclaré Dyer.

Comme on pouvait s'y attendre, sur certaines tâches, les performances d'un modèle se sont améliorées de manière fluide et prévisible à mesure que la complexité augmentait. Et sur d’autres tâches, l’augmentation du nombre de paramètres n’a apporté aucune amélioration. Mais pour environ 5 % des tâches, les chercheurs ont découvert ce qu’ils ont appelé des " percées " : des progrès rapides et spectaculaires dans les performances à une certaine échelle seuil. Ce seuil variait en fonction de la tâche et du modèle.

Par exemple, les modèles avec relativement peu de paramètres (quelques millions seulement) ne pouvaient pas résoudre avec succès les problèmes d’addition à trois chiffres ou de multiplication à deux chiffres, mais pour des dizaines de milliards de paramètres, la précision a augmenté dans certains modèles. Des sauts similaires se sont produits pour d'autres tâches, notamment le décodage de l'alphabet phonétique international, le déchiffrement des lettres d'un mot, l'identification du contenu offensant dans les paragraphes de Hinglish (une combinaison d'hindi et d'anglais) et la génération d'un équivalent anglais similaire des proverbes kiswahili.

Mais les chercheurs se sont vite rendu compte que la complexité d’un modèle n’était pas le seul facteur déterminant. Certaines capacités inattendues pourraient être extraites de modèles plus petits avec moins de paramètres – ou entraînées sur des ensembles de données plus petits – si les données étaient de qualité suffisamment élevée. De plus, la façon dont une requête était formulée influençait l’exactitude de la réponse du modèle. Lorsque Dyer et ses collègues l'ont fait avec la tâche des emoji de film via un format à choix multiples, par exemple, l'amélioration de la précision était moins un saut soudain qu'une augmentation progressive avec plus de complexité. Et l'année dernière, dans un article présenté à NeurIPS , la réunion phare du domaine, des chercheurs de Google Brain ont montré comment un modèle invité à s'expliquer (une capacité appelée raisonnement en chaîne de pensée) pouvait résoudre correctement un problème de mots mathématiques, alors que le même le modèle sans cette invite ne pourrait pas.

Yi Tay, un scientifique de Google Brain qui a travaillé sur l'enquête systématique sur les percées, souligne des travaux récents suggérant que l'incitation à la chaîne de pensée modifie les courbes d'échelle et donc le point où l'émergence se produit. Dans leur article NeurIPS, les chercheurs de Google ont montré que l'utilisation d'invites de chaîne de pensée pouvait susciter des comportements émergents non identifiés dans l'étude BIG-bench. De telles invites, qui demandent au modèle d’expliquer son raisonnement, pourraient aider les chercheurs à commencer à étudier les raisons pour lesquelles l’émergence se produit.

Des découvertes récentes comme celles-ci suggèrent au moins deux possibilités pour expliquer pourquoi l'émergence se produit, a déclaré Ellie Pavlick, une informaticienne à l'Université Brown qui étudie les modèles informatiques du langage. La première est que, comme le suggèrent les comparaisons avec les systèmes biologiques, les modèles plus grands acquièrent effectivement spontanément de nouvelles capacités. "Il se peut très bien que le mannequin ait appris quelque chose de fondamentalement nouveau et différent qu'il n'aurait pas pu apprendre dans une taille plus petite", a-t-elle déclaré. "C'est ce que nous espérons tous, qu'un changement fondamental se produit lorsque les modèles sont étendus."

L’autre possibilité, moins sensationnelle, dit-elle, est que ce qui semble émerger pourrait plutôt être le point culminant d’un processus interne, axé sur les statistiques, qui fonctionne selon un raisonnement de type chaîne de pensée. Les grands LLM peuvent simplement apprendre des heuristiques hors de portée pour ceux qui disposent de moins de paramètres ou de données de moindre qualité.

Mais, a-t-elle déclaré, déterminer laquelle de ces explications est la plus probable dépend d’une meilleure compréhension du fonctionnement des LLM. "Comme nous ne savons pas comment ils fonctionnent sous le capot, nous ne pouvons pas dire laquelle de ces choses se produit."

Pouvoirs et pièges imprévisibles

Il y a un problème évident à demander à ces modèles de s’expliquer : ce sont des menteurs notoires. " Nous comptons de plus en plus sur ces modèles pour effectuer le travail de base ", a déclaré Ganguli, « mais je ne me contente pas de leur faire confiance. Je vérifie leur travail. Comme exemple parmi de nombreux exemples amusants, Google a présenté en février son chatbot IA, Bard. Le billet de blog annonçant le nouvel outil montre que Bard fait une erreur factuelle .

L’émergence conduit à l’imprévisibilité, et l’imprévisibilité – qui semble augmenter avec l’échelle – rend difficile pour les chercheurs d’anticiper les conséquences d’une utilisation généralisée.

" Il est difficile de savoir à l'avance comment ces modèles seront utilisés ou déployés ", a déclaré Ganguli. "Et pour étudier des phénomènes émergents, vous devez avoir un cas en tête, et vous ne saurez pas avant d'avoir étudié l'influence de l'échelle quelles capacités ou limitations pourraient survenir."

Dans une analyse des LLM publiée en juin dernier, les chercheurs d'Anthropic ont examiné si les modèles montreraient certains types de préjugés raciaux ou sociaux, un peu comme ceux précédemment rapportés dans les algorithmes non basés sur LLM utilisés pour prédire quels anciens criminels sont susceptibles d'en commettre un autre. crime. Cette étude a été inspirée par un paradoxe apparent directement lié à l’émergence : à mesure que les modèles améliorent leurs performances lors de leur mise à l’échelle, ils peuvent également augmenter la probabilité de phénomènes imprévisibles, y compris ceux qui pourraient potentiellement conduire à des biais ou à des dommages.

"Certains comportements nuisibles apparaissent brusquement dans certains modèles", a déclaré Ganguli. Il cite une analyse récente des LLM, connue sous le nom de BBQ benchmark, qui a montré que les préjugés sociaux émergent avec un très grand nombre de paramètres. " Les modèles plus grands deviennent brusquement plus biaisés. " Ne pas prendre en compte ce risque, a-t-il ajouté, pourrait mettre en péril les sujets de ces modèles.

Mais il propose un contrepoint : lorsque les chercheurs ont simplement dit au modèle de ne pas s’appuyer sur des stéréotypes ou des préjugés sociaux – littéralement en tapant ces instructions – le modèle était moins biaisé dans ses prédictions et ses réponses. Cela suggère que certaines propriétés émergentes pourraient également être utilisées pour réduire les biais. Dans un article publié en février, l'équipe d'Anthropic a fait état d'un nouveau mode " d'autocorrection morale ", dans lequel l'utilisateur incite le programme à être utile, honnête et inoffensif.

L’émergence, a déclaré Ganguli, révèle à la fois un potentiel surprenant et des risques imprévisibles. Les applications de ces grands LLM prolifèrent déjà, donc une meilleure compréhension de cette interaction aidera à exploiter la diversité des capacités des modèles linguistiques.

"Nous étudions comment les gens utilisent réellement ces systèmes", a déclaré Ganguli. Mais ces utilisateurs bricolent aussi constamment. "Nous passons beaucoup de temps à discuter avec nos modèles", a-t-il déclaré, "et c'est en fait là que vous commencez à avoir une bonne intuition sur la confiance – ou son absence."

Auteur: Internet

Info: Quanta Magazine, Stephen Ornes, 16 mars 2023 - Les capacités imprévisibles des grands modèles d'IA Les grands modèles de langage tels que ChatGPT sont aujourd'hui suffisamment importants pour commencer à afficher des comportements surprenants et imprévisibles.

[ dépassement ]

nanomonde

La majeure partie de la vie sur Terre est en sommeil, après avoir activé un " frein d’urgence"

De nombreux microbes et cellules dorment profondément, attendant le bon moment pour s’activer. Les biologistes ont découvert une protéine largement répandue qui arrête brusquement l'activité d'une cellule et la réactive tout aussi rapidement.

(Photo : Lorsque les choses se compliquent, de nombreux microbes entrent en dormance. De nouvelles recherches ont découvert une protéine omniprésente qui arrête instantanément la production de protéines dans une cellule.)

Des chercheurs ont récemment rapporté la découverte d'une protéine naturelle, appelée Balon, qui peut stopper brutalement la production de nouvelles protéines par une cellule. Balon a été trouvé dans des bactéries qui hibernent dans le pergélisol arctique, mais il semble également être fabriqué par de nombreux autres organismes et pourrait être un mécanisme négligé de dormance dans l'arbre de vie.

Pour la plupart des formes de vie, la capacité de s’isoler est un élément essentiel pour rester en vie. Des conditions difficiles comme le manque de nourriture ou le froid peuvent apparaître de nulle part. Dans cette situation désastreuse, plutôt que de s’effondrer et de mourir, de nombreux organismes sont passés maîtres dans l’art de la dormance. Ils ralentissent leur activité et leur métabolisme. Puis, lorsque des temps meilleurs reviennent, ils se réaniment.

Rester assis dans un état de dormance est en fait la norme pour la majorité de la vie sur Terre : selon certaines estimations, 60 % de toutes les cellules microbiennes hibernent à un moment donné. Même dans les organismes dont le corps entier ne se met pas en dormance, comme la plupart des mammifères, certaines populations cellulaires se reposent et attendent le meilleur moment pour s'activer.

"Nous vivons sur une planète endormie", a déclaré Sergey Melnikov , biologiste moléculaire évolutionniste à l'Université de Newcastle. "La vie, c'est avant tout dormir."

Mais comment les cellules réussissent-elles cet exploit ? Au fil des années, les chercheurs ont découvert un certain nombre de " facteurs d’hibernation ", des protéines que les cellules utilisent pour induire et maintenir un état de dormance. Lorsqu’une cellule détecte une condition défavorable, comme la famine ou le froid, elle produit une série de facteurs d’hibernation pour arrêter son métabolisme.

Certains facteurs d’hibernation démantelent la machinerie cellulaire ; d'autres empêchent l'expression des gènes. Les plus importants, cependant, arrêtent le ribosome, la machine cellulaire chargée de fabriquer de nouvelles protéines. La fabrication de protéines représente plus de 50 % de la consommation d’énergie d’une cellule bactérienne en croissance. Ces facteurs d'hibernation jettent du sable dans les engrenages du ribosome, l'empêchant de synthétiser de nouvelles protéines et économisant ainsi de l'énergie pour les besoins de survie de base.

Plus tôt cette année, en publiant dans Nature, des chercheurs ont rapporté la découverte d' un nouveau facteur d'hibernation, qu'ils ont nommé Balon. Une protéine qui est étonnamment courante : une recherche de sa séquence génétique a révélé sa présence dans 20 % de tous les génomes bactériens catalogués. Et cela fonctionne d’une manière que les biologistes moléculaires n’avaient jamais vue auparavant.

(Photo : Karla Helena-Bueno a découvert un facteur d'hibernation courant lorsqu'elle a accidentellement laissé une bactérie arctique sur la glace pendant trop longtemps. " J'ai essayé d'explorer un coin de nature sous-étudié et j'ai trouvé quelque chose ", a-t-elle déclaré.)

Auparavant, tous les facteurs connus d'hibernation perturbant le ribosome fonctionnaient passivement : ils attendaient qu'un ribosome ait fini de construire une protéine, puis l'empêchaient d'en créer une nouvelle. Balon, cependant, tire sur le frein d'urgence. Il s'introduit dans chaque ribosome de la cellule, interrompant même les ribosomes actifs au milieu de leur travail. Avant Balon, les facteurs d'hibernation n'étaient observés que dans les ribosomes vides.

"Ce papier au sujet de Balon est incroyablement détaillé", a déclaré le biologiste évolutionniste Jay Lennon, qui étudie la dormance microbienne à l'Université d'Indiana et n'a pas participé à la nouvelle étude. "Cela enrichira notre vision du fonctionnement de la dormance."

Melnikov et son étudiante diplômée Karla Helena-Bueno ont découvert Balon chez Psychrobacter urativorans, une bactérie adaptée au froid, originaire des sols gelés et récoltée dans le pergélisol arctique. (Selon Melnikov, la bactérie a été découverte pour la première fois dans un paquet de saucisses congelées dans les années 1970, puis redécouverte par le célèbre génomiciste Craig Venter lors d'un voyage dans l'Arctique.) Ils étudient P. urativorans et d'autres microbes inhabituels pour caractériser la diversité des outils de construction de protéines utilisés dans tout le spectre de la vie et pour comprendre comment les ribosomes peuvent s'adapter aux environnements extrêmes.

Parce que la dormance peut être déclenchée par diverses conditions, notamment la famine et la sécheresse, les scientifiques poursuivent ces recherches avec un objectif pratique en tête : " Nous pouvons probablement utiliser ces connaissances pour concevoir des organismes capables de tolérer des climats plus chauds ", a déclaré Melnikov, " et donc résister au changement climatique. "

Présentation : Balon

Helena-Bueno a découvert Balon entièrement par hasard. Elle s'employait à amadouer qour que les P.Urativorans grandissent joyeusement en laboratoire. Au lieu de cela, elle a fait le contraire. Elle a laissé la culture dans un seau à glace pendant trop longtemps et a réussi à la soumettre à un choc froid. Au moment où elle se rappela de sa présence, les bactéries adaptées au froid étaient devenues dormantes.

Ne voulant pas gaspiller la culture, les chercheurs ont quand même poursuivi leurs investigations initiales. Helena-Bueno a extrait les ribosomes des bactéries choquées par le froid et les a soumis à la cryo-EM. Abréviation de microscopie électronique cryogénique, la cryo-EM est une technique permettant de visualiser de minuscules structures biologiques à haute résolution. Helena-Bueno a vu une protéine coincée dans le site A du ribosome bloqué – la " porte " où les acides aminés sont livrés pour la construction de nouvelles protéines.

Helena-Bueno et Melnikov n'ont pas reconnu la protéine. En effet, cela n’avait jamais été décrit auparavant. Elle présentait une similitude avec une autre protéine bactérienne, importante pour le démontage et le recyclage des parties ribosomales, appelée Pelota de l'espagnol pour " balle ". Ils ont donc nommé la nouvelle protéine Balon, un mot espagnol pour " balle ".

"Contrairement à d’autres facteurs d’hibernation, Balon peut être inséré pour bloquer la croissance, puis rapidement éjecté comme une cassette."

La capacité de Balon à arrêter l'activité du ribosome est une adaptation essentielle pour un microbe soumis à un stress, a déclaré Mee-Ngan Frances Yap, microbiologiste à l'Université Northwestern qui n'a pas participé aux travaux. "Lorsque les bactéries se développent activement, elles produisent beaucoup de ribosomes et d'ARN", a-t-elle déclaré. " Lorsqu’elle est confrontée à un stress, une espèce peut avoir besoin d’arrêter la traduction " de l’ARN en nouvelles protéines pour commencer à économiser de l’énergie pendant une période d’hibernation potentiellement longue.

Notamment, le mécanisme de Balon est un processus réversible. Contrairement à d’autres facteurs d’hibernation, il peut être inséré pour bloquer la croissance, puis rapidement éjecté comme une cassette. Il permet à une cellule de se mettre rapidement en veille en cas d’urgence et de se réanimer tout aussi rapidement pour se réadapter à des conditions plus favorables.

Balon peut le faire car il s'accroche aux ribosomes d'une manière unique. Chaque facteur d'hibernation ribosomale découvert précédemment bloque physiquement le site A du ribosome, de sorte que tout processus de fabrication de protéines en cours doit être terminé avant que le facteur puisse s'attacher pour désactiver le ribosome. Balon, en revanche, se lie à proximité mais pas à travers le canal, ce qui lui permet d'aller et venir indépendamment de ce que fait le ribosome.

Malgré la nouveauté mécaniste de Balon, il s’agit d’une protéine extrêmement courante. Une fois identifié, Helena-Bueno et Melnikov ont trouvé des parents génétiques de Balon dans plus de 20 % de tous les génomes bactériens catalogués dans les bases de données publiques. Avec l'aide de Mariia Rybak , biologiste moléculaire à la branche médicale de l'Université du Texas, ils ont caractérisé deux de ces protéines bactériennes alternatives : une provenant du pathogène humain Mycobacterium tuberculosis, responsable de la tuberculose, et un autre chez Thermus thermophilus, qui vit dans le dernier endroit où on pourrait trouver P. urativorans, c'est-à-dire dans des bouches d'aération sous-marines ultra-chaudes. Les deux protéines se lient également au site A du ribosome, ce qui suggère qu'au moins certains de ces gènes apparentés agissent de la même manière que Balon chez d'autres espèces bactériennes.

Balon est notamment absent d' Escherichia coli et de Staphylococcus aureus, les deux bactéries les plus étudiées et les modèles de dormance cellulaire les plus largement utilisés. En se concentrant uniquement sur quelques organismes de laboratoire, les scientifiques ont raté une tactique d'hibernation largement répandue, a déclaré Helena-Bueno. "J'ai essayé d'explorer un coin de nature sous-étudié et j'ai trouvé quelque chose."

Tout le monde hiberne

Chaque cellule a besoin de pouvoir se mettre en veille et d’attendre son moment. La bactérie modèle de laboratoire E. coli possède cinq modes d'hibernation distincts, a déclaré Melnikov, chacun étant suffisant à lui seul pour permettre au microbe de survivre à une crise." La plupart des microbes sont affamés ", explique Ashley Shade, microbiologiste à l'université de Lyon, qui n'a pas participé à la nouvelle étude. " Ils vivent en constant état de manque. Ils ne se dédoublent pas et ne vivent pas leur meilleure vie ".

Mais la dormance est également nécessaire en dehors des périodes de famine. Même chez les organismes, comme la plupart des mammifères, dont le corps entier n’est pas complètement endormi, les populations cellulaires individuelles doivent attendre le meilleur moment pour s’activer. Les ovocytes humains dorment pendant des décennies en attendant d’être fécondés. Les cellules souches humaines naissent dans la moelle osseuse, puis restent au repos, attendant que le corps les appelle pour se développer et se différencier. Les fibroblastes du tissu nerveux, les lymphocytes du système immunitaire et les hépatocytes du foie entrent tous dans des phases dormantes, inactives et sans division et se réactivent plus tard.

"Ce n'est pas quelque chose qui est propre aux bactéries ou aux archées", a déclaré Lennon. " Chaque organisme de l’arbre de vie a une manière de mettre en œuvre cette stratégie. Ils peuvent suspendre leur métabolisme.

Les ours hibernent. Les virus de l'herpès se lysogénisent. Les vers forment un stade Dauer. Les insectes entrent en diapause. Les amphibiens estivent. Les oiseaux entrent en torpeur. Tous ces mots désignent exactement la même chose : un état de dormance que les organismes peuvent inverser lorsque les conditions sont favorables.

"Avant l'invention de l'hibernation, la seule façon de vivre était de continuer à grandir sans interruption", a déclaré Melnikov. "Mettre la vie sur pause est un luxe."

C'est aussi une sorte d'assurance à l'échelle de la population. Certaines cellules poursuivent leur dormance en détectant les changements environnementaux et en réagissant en conséquence. Cependant, de nombreuses bactéries utilisent une stratégie stochastique. "Dans des environnements fluctuant de manière aléatoire, si vous ne vous mettez pas parfois en dormance, il y a un risque que la population entière disparaisse" à la suite de rencontres aléatoires avec des catastrophes, a déclaré Lennon. Même dans les cultures d' E. coli les plus saines, les plus heureuses et à la croissance la plus rapide, entre 5 % et 10 % des cellules seront néanmoins dormantes. Ce sont les survivants désignés qui survivront si quelque chose arrivait à leurs cousins ​​plus actifs et plus vulnérables.

En ce sens, la dormance est une stratégie de survie face aux catastrophes mondiales. C'est pourquoi Helena-Bueno étudie l'hibernation. Elle s'intéresse aux espèces qui pourraient rester stables malgré le changement climatique, à celles qui pourraient se rétablir et aux processus cellulaires, comme l'hibernation assistée par Balon, qui pourraient aider.

Plus fondamentalement, Melnikov et Helena-Bueno espèrent que la découverte de Balon et son omniprésence aideront les gens à recadrer ce qui est important dans la vie. Nous dormons tous fréquemment et beaucoup d’entre nous l’apprécient beaucoup. "Nous passons un tiers de notre vie à dormir, mais nous n'en parlons pas du tout", a déclaré Melnikov. Au lieu de nous plaindre de ce qui nous manque lorsque nous dormons, peut-être pourrions-nous le vivre comme un processus qui nous relie à toute vie sur Terre, y compris les microbes qui dorment au plus profond du pergélisol arctique.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Dan Samorodnitski, 5 juin 2024

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source du vivant

Comment la vie (et la mort) naissent du désordre

On a longtemps pensé que la vie obéissait à ses propres règles. Mais alors que des systèmes simples montrent des signes de comportement réaliste, les scientifiques se demandent si cette apparente complexité n'est pas simplement une conséquence de la thermodynamique.

Quelle est la différence entre physique et biologie ? Prenez une balle de golf et un boulet de canon et déposez-les au sommet de la Tour de Pise. Les lois de la physique vous permettent de prédire leurs trajectoires avec autant de précision que vous pourriez le souhaiter.

Maintenant, refaites la même expérience, mais remplacez le boulet de canon par un pigeon.

Les systèmes biologiques ne défient pas les lois physiques, bien sûr, mais celles-ci ne semblent pas non plus pouvoir les prédire. En revanche, ils sont orientés vers un objectif : survivre et se reproduire. On peut dire qu’ils ont un but – ou ce que les philosophes appellent traditionnellement une téléologie – qui guide leur comportement.De la même manière, la physique nous permet désormais de prédire, à partir de l’état de l’univers un milliardième de seconde après le Big Bang, ce à quoi il ressemble aujourd’hui. Mais personne n’imagine que l’apparition des premières cellules primitives sur Terre a conduit de manière prévisible à la race humaine. Il semble qu'il n'y ait pas de loi qui dicte le cours de l’évolution.

La téléologie et la contingence historique de la biologie, a déclaré le biologiste évolutionniste Ernst Mayr, la rendent uniques qui parmi les sciences. Ces deux caractéristiques découlent peut-être du seul principe directeur général de la biologie : l’évolution. Qui dépend du hasard et des aléas, mais la sélection naturelle lui donne l’apparence d’une intention et d’un but. Les animaux ne sont pas attirés vers l’eau par une attraction magnétique, mais par leur instinct, leur intention de survivre. Les jambes servent, entre autres, à nous emmener à l'eau.

Mayr affirmait que ces caractéristiques rendent la biologie exceptionnelle – une loi en soi. Mais les développements récents en physique hors équilibre, en science des systèmes complexes et en théorie de l’information remettent en question cette vision.

Une fois que nous considérons les êtres vivants comme des agents effectuant un calcul – collectant et stockant des informations sur un environnement imprévisible – les capacités et les considérations telles que la réplication, l’adaptation, l’action, le but et la signification peuvent être comprises comme découlant non pas d’une improvisation évolutive, mais comme d'inévitables corollaires aux lois physiques. En d’autres termes, il semble y avoir une sorte de physique selon laquelle les choses font des choses et évoluent pour faire des choses. Le sens et l’intention – considérés comme les caractéristiques déterminantes des systèmes vivants –  émergeant naturellement à travers les lois de la thermodynamique et de la mécanique statistique.

En novembre dernier, des physiciens, des mathématiciens et des informaticiens se sont réunis avec des biologistes évolutionnistes et moléculaires pour discuter – et parfois débattre – de ces idées lors d'un atelier à l'Institut de Santa Fe au Nouveau-Mexique, la Mecque de la science des " systèmes complexes ". La question était  : à quel point la biologie est-elle spéciale (ou non) ?

Il n’est guère surprenant qu’il n’y ait pas eu de consensus. Mais un message qui est ressorti très clairement est que, s’il existe une sorte de physique derrière la téléologie et l’action biologiques, elle a quelque chose à voir avec le même concept qui semble s’être installé au cœur de la physique fondamentale elle-même : l’information.

Désordre et démons

La première tentative d’introduire l’information et l’intention dans les lois de la thermodynamique a eu lieu au milieu du XIXe siècle, lorsque la mécanique statistique fut inventée par le scientifique écossais James Clerk Maxwell. Maxwell a montré comment l’introduction de ces deux ingrédients semblait permettre de réaliser des choses que la thermodynamique proclamait impossibles.

Maxwell avait déjà montré comment les relations mathématiques prévisibles et fiables entre les propriétés d’un gaz – pression, volume et température – pouvaient être dérivées des mouvements aléatoires et inconnaissables d’innombrables molécules secouées frénétiquement par l’énergie thermique. En d’autres termes, la thermodynamique – la nouvelle science du flux de chaleur, qui unissait les propriétés de la matière à grande échelle comme la pression et la température – était le résultat de la mécanique statistique à l’échelle microscopique des molécules et des atomes.

Selon la thermodynamique, la capacité à extraire du travail utile des ressources énergétiques de l’univers est en constante diminution. Les poches d’énergie diminuent, les concentrations de chaleur s’amenuisent. Dans tout processus physique, une certaine énergie est inévitablement dissipée sous forme de chaleur inutile, perdue au milieu des mouvements aléatoires des molécules. Ce caractère aléatoire est assimilé à la quantité thermodynamique appelée entropie – une mesure du désordre – qui est toujours croissante. C'est la deuxième loi de la thermodynamique. Finalement, l’univers en entier sera réduit à un fouillis uniforme et ennuyeux : un état d’équilibre, dans lequel l’entropie est maximisée et où rien de significatif ne se reproduira plus jamais.

Sommes-nous vraiment condamnés à ce triste sort ? Maxwell était réticent à y croire et, en 1867, il entreprit, comme il le disait, de " faire un trou " dans la deuxième loi. Son objectif était de commencer avec une boîte emplie de molécules désordonnée qui s'agitaient de manière aléatoire, puis de séparer les molécules rapides des molécules lentes, réduisant ainsi l'entropie.

Imaginez une petite créature – le physicien William Thomson l'appellera plus tard, au grand désarroi de Maxwell, un démon – qui peut voir chaque molécule individuelle dans la boîte. Le démon sépare la boîte en deux compartiments, avec une porte coulissante dans le mur entre eux. Chaque fois qu'il aperçoit une molécule particulièrement énergétique s'approcher de la porte depuis le compartiment de droite, il l'ouvre pour la laisser passer. Et chaque fois qu’une molécule lente et "froide " s’approche par la gauche, il la laisse passer également. Enfin, il dispose d'un compartiment de gaz froid à droite et de gaz chaud à gauche : un réservoir de chaleur sur lequel on peut puiser pour effectuer des travaux, compenser, etc.

Cela n'est possible que pour deux raisons. Premièrement, le démon possède plus d’informations que nous : il peut voir toutes les molécules individuellement, plutôt que de se limiter à des moyennes statistiques. Et deuxièmement, il a une intention : un plan pour séparer le chaud du froid. En exploitant intentionnellement ses connaissances, il peut défier les lois de la thermodynamique.

Du moins, semble-t-il. Il a fallu cent ans pour comprendre pourquoi le démon de Maxwell ne peut en fait vaincre la deuxième loi et éviter le glissement inexorable vers un équilibre mortel et universel. Et la raison montre qu’il existe un lien profond entre la thermodynamique et le traitement de l’information – ou en d’autres termes, le calcul. Le physicien germano-américain Rolf Landauer a montré que même si le démon peut recueillir des informations et déplacer la porte (sans friction) sans coût d'énergie, il reste quand même quelque chose à payer. Parce qu'il ne peut pas y avoir une mémoire illimitée de chaque mouvement moléculaire, il faut occasionnellement effacer sa mémoire – oublier ce qu'il a vu et recommencer – avant de pouvoir continuer à récolter de l'énergie. Cet acte d’effacement d’informations a un prix inévitable : il dissipe de l’énergie, et donc augmente l’entropie. Tous les gains réalisés contre la deuxième loi grâce au travail astucieux du démon sont annulés par cette " limite de Landauer " : le coût fini de l'effacement de l'information (ou plus généralement, de la conversion de l'information d'une forme vers une autre).

Les organismes vivants ressemblent plutôt au démon de Maxwell. Alors qu’un récipient empli de produits chimiques en interactions finira par dépenser son énergie pour tomber dans une stase et un équilibre ennuyeux, les systèmes vivants évitent collectivement l’état d’équilibre du non vivant depuis l’origine de la vie il y a environ trois milliards et demi d’années. Ils récupèrent l’énergie de leur environnement pour maintenir cet état de non-équilibre, et ils le font avec " une intention ". Même les simples bactéries se déplacent avec " intention " vers les sources de chaleur et de nutrition. Dans son livre de 1944, Qu'est-ce que la vie ?, le physicien Erwin Schrödinger l’a exprimé en disant que les organismes vivants se nourrissent d’ " entropie négative ".

Ils y parviennent, explique Schrödinger, en capturant et en stockant des informations. Certaines de ces informations sont codées dans leurs gènes et transmises d’une génération à l’autre : un ensemble d’instructions pour continuer de récolter l’entropie négative. Schrödinger ne savait pas où les informations sont conservées ni comment elles sont codées, mais son intuition selon laquelle elles sont écrites dans ce qu'il nomme un " cristal apériodique* " a inspiré Francis Crick, lui-même physicien de formation, et James Watson lorsqu'en 1953, ils pensèrent comment l'information génétique peut être codée dans la structure moléculaire de la molécule d'ADN.

Un génome est donc, au moins en partie, un enregistrement des connaissances utiles qui ont permis aux ancêtres d'un organisme – jusqu'à un passé lointain – de survivre sur notre planète. Selon David Wolpert, mathématicien et physicien de l'Institut de Santa Fe qui a organisé le récent atelier, et son collègue Artemy Kolchinsky, le point clé est que les organismes bien adaptés sont corrélés à cet environnement. Si une bactérie nage de manière fiable vers la gauche ou la droite lorsqu’il y a une source de nourriture dans cette direction, elle est mieux adaptée et s’épanouira davantage qu’une bactérie qui nage dans des directions aléatoires et ne trouve donc la nourriture que par hasard. Une corrélation entre l’état de l’organisme et celui de son environnement implique qu’ils partagent des informations en commun. Wolpert et Kolchinsky affirment que c'est cette information qui aide l'organisme à rester hors équilibre, car, comme le démon de Maxwell, il peut adapter son comportement pour extraire le travail des fluctuations de son environnement. S’il n’acquérait pas cette information, l’organisme retrouverait progressivement cet équilibre : il mourrait.

Vue sous cet angle, la vie peut être considérée comme un calcul visant à optimiser le stockage et l’utilisation d’informations significatives. Et la vie s’avère extrêmement efficace dans ce domaine. La résolution par Landauer de l'énigme du démon de Maxwell a fixé une limite inférieure absolue à la quantité d'énergie requise par un calcul à mémoire finie : à savoir le coût énergétique de l'oubli. Les meilleurs ordinateurs d’aujourd’hui gaspillent bien plus d’énergie que cela, consommant et dissipant généralement plus d’un million de fois plus. Mais selon Wolpert, " une estimation très prudente de l’efficacité thermodynamique du calcul total effectué par une cellule est qu’elle n’est qu’environ 10 fois supérieure à la limite de Landauer ".

L’implication, dit-il, est que " la sélection naturelle s’est énormément préoccupée de minimiser le coût thermodynamique du calcul. Elle fera tout son possible pour réduire la quantité totale de calculs qu’une cellule doit effectuer. En d’autres termes, la biologie (à l’exception peut-être de nous-mêmes) semble prendre grand soin de ne pas trop réfléchir au problème de la survie. Cette question des coûts et des avantages de l'informatique tout au long de la vie, a-t-il déclaré, a été largement négligée en biologie jusqu'à présent.

Darwinisme inanimé

Ainsi, les organismes vivants peuvent être considérés comme des entités qui s’adaptent à leur environnement en utilisant l’information pour récolter de l’énergie et échapper à l’équilibre. On pensera ce qu'on veut de cette phrase mais on remarquera qu'elle ne dit rien sur les gènes et l’évolution, que Mayr, comme de nombreux biologistes, pensait subordonnés à une intention et des but biologiques.

Jusqu’où cette image peut-elle alors nous mener ? Les gènes perfectionnés par la sélection naturelle sont sans aucun doute au cœur de la biologie. Mais se pourrait-il que l’évolution par sélection naturelle ne soit en elle-même qu’un cas particulier d’un impératif plus général vers une fonction et un but apparent qui existe dans l’univers purement physique ? ça commence à ressembler à cela.

L’adaptation a longtemps été considérée comme la marque de l’évolution darwinienne. Mais Jeremy England, du Massachusetts Institute of Technology, a soutenu que l'adaptation à l'environnement peut se produire même dans des systèmes non vivants complexes.

L’adaptation a ici une signification plus spécifique que l’image darwinienne habituelle d’un organisme bien équipé pour survivre. L’une des difficultés de la vision darwinienne est qu’il n’existe aucun moyen de définir un organisme bien adapté sauf rétrospectivement. Les " plus aptes " sont ceux qui se sont révélés meilleurs en termes de survie et de réplication, mais on ne peut pas prédire ce qu'implique les conditions physiques. Les baleines et le plancton sont bien adaptés à la vie marine, mais d’une manière qui n’a que peu de relations évidentes entre eux.

La définition anglaise de " l'adaptabilité " est plus proche de celle de Schrödinger, et même de celle de Maxwell : une entité bien adaptée peut absorber efficacement l'énergie d'un environnement imprévisible et fluctuant. C'est comme la personne qui garde l'équilibre sur un navire qui tangue alors que d'autres tombent parce qu'elle sait mieux s'adapter aux fluctuations du pont. En utilisant les concepts et les méthodes de la mécanique statistique dans un contexte de non-équilibre, England et ses  collègues soutiennent que ces systèmes bien adaptés sont ceux qui absorbent et dissipent l'énergie de l'environnement, générant ainsi de l'entropie.

Les systèmes complexes ont tendance à s’installer dans ces états bien adaptés avec une facilité surprenante, a déclaré England :  "La matière qui fluctue thermiquement se modèle souvent spontanément via des formes qui absorbent bien le travail d'un environnement qui varie dans le temps."

Rien dans ce processus n’implique une adaptation progressive à l’environnement par le biais des mécanismes darwiniens de réplication, de mutation et d’héritage des traits. Il n'y a aucune réplication du tout. "Ce qui est passionnant, c'est que cela signifie que lorsque nous donnons un aperçu physique des origines de certaines des structures d'apparence adaptée que nous voyons, il n'est pas nécessaire qu'elles aient eu des parents au sens biologique habituel", a déclaré England. " On peut expliquer l'adaptation évolutive à l'aide de la thermodynamique, même dans des cas intrigants où il n'y a pas d'auto-réplicateurs et où la logique darwinienne s'effondre " - à condition que le système en question soit suffisamment complexe, polyvalent et sensible pour répondre aux fluctuations de son environnement.

Mais il n’y a pas non plus de conflit entre l’adaptation physique et l’adaptation darwinienne. En fait, cette dernière peut être considérée comme un cas particulier de la première. Si la réplication est présente, alors la sélection naturelle devient la voie par laquelle les systèmes acquièrent la capacité d'absorber le travail – l'entropie négative de Schrödinger – de l'environnement. L’auto-réplication est en fait un mécanisme particulièrement efficace pour stabiliser des systèmes complexes, et il n’est donc pas surprenant que ce soit ce que la biologie utilise. Mais dans le monde non vivant où la réplication ne se produit généralement pas, les structures dissipatives bien adaptées ont tendance à être très organisées, comme les ondulations de sable et les dunes cristallisant à partir de la danse aléatoire du sable soufflé par le vent. Vue sous cet angle, l’évolution darwinienne peut être considérée comme un exemple spécifique d’un principe physique plus général régissant les systèmes hors équilibre.

Machines à prévoir

Cette image de structures complexes s’adaptant à un environnement fluctuant nous permet également de déduire quelque chose sur la manière dont ces structures stockent l’information. En bref, tant que de telles structures – qu’elles soient vivantes ou non – sont obligées d’utiliser efficacement l’énergie disponible, elles sont susceptibles de devenir des " machines à prédiction ".

C'est presque une caractéristique déterminante de la vie que les systèmes biologiques changent d'état en réponse à un signal moteur provenant de l'environnement. Quelque chose se passe ; vous répondez. Les plantes poussent vers la lumière ; elles produisent des toxines en réponse aux agents pathogènes. Ces signaux environnementaux sont généralement imprévisibles, mais les systèmes vivants apprennent de leur expérience, stockant des informations sur leur environnement et les utilisant pour orienter leurs comportements futurs. (Photo : les gènes, sur cette image, donnent simplement les éléments essentiels de base à usage général.)

La prédiction n’est cependant pas facultative. Selon les travaux de Susanne Still de l'Université d'Hawaï, de Gavin Crooks, anciennement du Lawrence Berkeley National Laboratory en Californie, et de leurs collègues, prédire l'avenir semble essentiel pour tout système économe en énergie dans un environnement aléatoire et fluctuant.

Still et ses collègues démontrent que le stockage d'informations sur le passé qui n'ont aucune valeur prédictive pour l'avenir a un coût thermodynamique. Pour être le plus efficace possible, un système doit être sélectif. S'il se souvient sans discernement de tout ce qui s'est passé, il subit un coût énergétique important. En revanche, s'il ne prend pas la peine de stocker la moindre information sur son environnement, il aura constamment du mal à faire face aux imprévus. "Une machine thermodynamiquement optimale doit équilibrer la mémoire et la prédiction en minimisant sa nostalgie - les informations inutiles sur le passé", a déclaré un co-auteur, David Sivak, maintenant à l'Université Simon Fraser à Burnaby, en Colombie-Britannique. En bref, il doit être capable de récolter des informations significatives, celles qui sont susceptibles d'être utiles à la survie future.

On pourrait s’attendre à ce que la sélection naturelle favorise les organismes qui utilisent efficacement l’énergie. Mais même les dispositifs biomoléculaires individuels, comme les pompes et les moteurs de nos cellules, devraient, d’une manière ou d’une autre, tirer les leçons du passé pour anticiper l’avenir. Pour acquérir leur remarquable efficacité, dit Still, ces appareils doivent " implicitement construire des représentations concises du monde qu’ils ont rencontré jusqu’à présent,  afin de pouvoir anticiper ce qui va arriver ".

Thermodynamique de la mort

Même si certaines de ces caractéristiques fondamentales de traitement de l'information des systèmes vivants existent déjà, en l'absence d'évolution ou de réplication, grâce à cette thermodynamique de non-équilibre, on pourrait imaginer que des caractéristiques plus complexes - l'utilisation d'outils, par exemple, ou la coopération sociale - doivent émerger à un certain moment de l'évolution.

Eh bien, ne comptez pas là-dessus. Ces comportements, généralement considérés comme du domaine exclusif de la niche évolutive très avancée qui comprend les primates et les oiseaux, peuvent être imités dans un modèle simple constitué d'un système de particules en interaction. L’astuce est que le système est guidé par une contrainte : il agit de manière à maximiser la quantité d’entropie (dans ce cas, définie en termes de différents chemins possibles que les particules pourraient emprunter) qu’il génère dans un laps de temps donné. 

La maximisation de l’entropie a longtemps été considérée comme une caractéristique des systèmes hors équilibre. Mais le dispositif-système de ce modèle obéit à une règle qui lui permet de maximiser l’entropie sur une fenêtre de temps fixe qui s’étend dans le futur. En d’autres termes, il fait preuve de prévoyance. En effet, le modèle examine tous les chemins que les particules pourraient emprunter et les oblige à adopter le chemin qui produit la plus grande entropie. En gros, c’est généralement la voie qui laisse ouverte le plus grand nombre d’options quant à la manière dont les particules pourraient se déplacer ultérieurement. (mis en italique par Mg)

On pourrait dire que le système de particules éprouve une sorte de besoin de préserver sa liberté d’action future, et que ce besoin guide son comportement à tout moment. Les chercheurs qui ont développé le modèle – Alexander Wissner-Gross de l’Université Harvard et Cameron Freer, mathématicien du Massachusetts Institute of Technology – appellent cela une " force entropique causale ". Dans les simulations informatiques de configurations de particules en forme de disque se déplaçant dans des contextes particuliers, cette force crée des résultats qui suggèrent étrangement l’intelligence.

Dans un cas, un grand disque a pu " utiliser " un petit disque pour extraire un deuxième petit disque d’un tube étroit – un processus qui ressemblait à l’utilisation d’un outil. Libérer le disque augmentait l'entropie du système. Dans un autre exemple, deux disques placés dans des compartiments séparés ont synchronisé leur comportement pour tirer un disque plus grand vers le bas afin qu'ils puissent interagir avec lui, donnant ainsi l'apparence d'une coopération sociale.

Bien entendu, ces simples agents en interaction bénéficient d’un aperçu de l’avenir. La vie, en règle générale, ne le fait pas. Alors, dans quelle mesure est-ce pertinent pour la biologie ? Ce n’est pas clair, même si Wissner-Gross a déclaré qu’il travaillait actuellement à établir " un mécanisme pratique et biologiquement plausible pour les forces entropiques causales ". En attendant, il pense que cette approche pourrait avoir des retombées pratiques, offrant un raccourci vers l’intelligence artificielle. " Je prédis qu'un moyen plus rapide d'y parvenir sera de d'abord  identifier un tel comportement, puis de travailler à rebours à partir des principes et contraintes physiques, plutôt que de travailler vers l'avant à partir de techniques de calcul ou de prédiction particulières ", a-t-il déclaré. En d’autres termes, trouvez d’abord un système qui fait ce que vous voulez qu’il fasse, puis déterminez comment il le fait.

Le vieillissement est également traditionnellement considéré comme un trait dicté par l’évolution. Les organismes ont une durée de vie qui crée des opportunités de reproduction, raconte l'histoire, sans inhiber les perspectives de survie de la progéniture du fait que les parents restent trop longtemps et se disputent les ressources. Cela semble sûrement faire partie de l'histoire, mais Hildegard Meyer-Ortmanns, physicienne à l'Université Jacobs de Brême, en Allemagne, pense qu'en fin de compte, le vieillissement est un processus physique et non biologique, régi par la thermodynamique de l'information.

Ce n’est certainement pas simplement une question d’usure. "La plupart des matériaux souples dont nous sommes constitués sont renouvelés avant d'avoir la chance de vieillir", a déclaré Meyer-Ortmanns. Mais ce processus de renouvellement n'est pas parfait. La thermodynamique de la copie de l'information dicte qu'il doit y avoir un compromis entre précision et énergie. Un organisme dispose d’une réserve d’énergie limitée, donc les erreurs s’accumulent nécessairement avec le temps. L’organisme doit alors dépenser une énergie de plus en plus importante pour réparer ces erreurs. Le processus de renouvellement finit par produire des copies trop défectueuses pour fonctionner correctement ; la mort suit.

Les preuves empiriques semblent le confirmer. On sait depuis longtemps que les cellules humaines en culture semblent capables de se répliquer au maximum 40 à 60 fois (appelée limite de Hayflick ) avant de s'arrêter et de devenir sénescentes. Et des observations récentes sur la longévité humaine suggèrent qu'il pourrait y avoir une raison fondamentale pour laquelle les humains ne peuvent pas survivre bien au-delà de 100 ans .

Il y a un corollaire à ce besoin apparent de systèmes prédictifs, organisés et économes en énergie qui apparaissent dans un environnement fluctuant hors d’équilibre. Nous sommes nous-mêmes système de ce genre, comme le sont tous nos ancêtres jusqu’à la première cellule primitive. Et la thermodynamique hors équilibre semble nous dire que c’est exactement ce que fait la matière dans de telles circonstances. En d’autres termes, l’apparition de la vie sur une planète comme la Terre primitive, imprégnée de sources d’énergie telles que la lumière du soleil et l’activité volcanique qui maintiennent les choses hors d’équilibre, ressemble moins à un événement extrêmement improbable, comme de nombreux scientifiques l’ont supposé, mais pratiquement inévitable. En 2006, Eric Smith et feu Harold Morowitz de l'Institut de Santa Fe ont soutenu que la thermodynamique des systèmes hors équilibre rend l'émergence de systèmes organisés et complexes beaucoup plus probable sur une Terre prébiotique loin de l'équilibre qu'elle ne le serait si les ingrédients chimiques bruts étaient juste assis dans un " petit étang chaud " (comme le disait Charles Darwin) en mijotant doucement.

Au cours de la décennie qui a suivi la première apparition de cet argument, les chercheurs ont ajouté des détails et des perspectives à l’analyse. Les qualités qu’Ernst Mayr considérait comme essentielles à la biologie – le sens et l’intention – pourraient émerger comme une conséquence naturelle des statistiques et de la thermodynamique. Et ces propriétés générales peuvent à leur tour conduire naturellement à quelque chose comme la vie.

Dans le même temps, les astronomes nous ont montré combien de mondes existent – ​​selon certaines estimations, ils se chiffrent en milliards – en orbite autour d’autres étoiles de notre galaxie. Beaucoup sont loin de l’équilibre, et au moins quelques-uns ressemblent à la Terre. Et les mêmes règles s’appliquent sûrement là aussi. 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/how-life-and-death-spring-from-disorder-20170126/ Philip Ball, 26 janv 2017 (Trad Mg) *Un cristal apériodique est comme un papier peint dont le motif se répète à grande échelle, mais avec des irrégularités subtiles. Il n'y a pas de motif exact qui se répète à l'infini, mais il y a tout de même un ordre caché dans sa structure.  Comme le Penrose tiling: un pavage avec des formes de pentagones et de losanges,  qui vient des artisans du Moyen-Orient.  Pavage qui ne peut  se répéter à l'infini de manière classique, mais possède un ordre à grande échelle. On peut le diviser en grandes "tuiles" qui se répètent, mais les motifs à l'intérieur de ces tuiles ne s'alignent pas parfaitement. C'est un exemple de cristal apériodique appelé "quasi-cristal". En bref c'est un ordre à grande échelle, mais sans motif répétitif exact à l'infini. (Voir aussi le lien avec les dialogues avec l'ange "aller vers le nouveau")

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oeillade

L'oeil est capable du clin. Le clin est la base même de la spécificité de l'oeil. Il n'existe pas, en effet, de clin d'oreille, ni de clin de nez. Le clin d'oeil sert à marquer subrepticement une complicité tacite entre deux ou plusieurs chenapans. Il permet aussi au dragueur de se faire connaître avec une relative retenue et une certaine discrétion qu'on ne retrouve pas dans la main au panier.

Auteur: Desproges Pierre

Info: Dictionnaire superflu à l'usage de l'élite et des bien nantis

[ furtivité ] [ finesse ]

légume

... l'endive est fade jusqu'à l'exubérance.

Sa forme, qu'on peut qualifier de n'importe quoi, genre machin, est fade.

Sa couleur, tirant sur rien, avec des reflets indescriptibles à force d'inexistence, est fade. Son odeur, rappelant à l'amnésique qu'il a tout oublié, est fade.

Son goût, puisque, dit-on, de nombreux pénitents mystiques préfèrent en manger plutôt que de crapahuter sur les genoux jusqu'à Saint Jacques de Compostelle, atteint dans la fadeur gastronomique, des sommets que le rock mondial frôle à peine dans la pauvreté créatrice.

L'endive, en tant que vivante apologie herbacée de la fadeur, est l'ennemie de l'homme qu'elle maintient au rang de quelconque avec des frénésies mitigées, des rêves éteints sitôt rêvés, et même des pinces à vélo.

Auteur: Desproges Pierre

Info: Dictionnaire superflu à l'usage de l'élite et des bien nantis

[ Cichorium intybus ] [ insipide ] [ humour ]

survie

Le problème quand nous somme pauvres, c'est que ça prend tout notre temps.

Auteur: Coupland Douglas

Info: Joueur _ 1

[ flux tendu ]

absorbé

Les gens qui écoutent des chansons sont comme ceux qui lisent des romans : pendant quelques minutes, quelques heures, quelqu'un d'autre arrive à pénétrer dans leur cerveau et à détourner la partie qui réfléchit sans arrêt. Un bon livre ou une bonne chanson kidnappe ta voix intérieure et prend le contrôle. Et quand un artiste prend le contrôle, tu es libre pendant un moment de quitter ton corps pour devenir quelqu'un d'autre.

Auteur: Coupland Douglas

Info: Joueur _ 1

[ absent ] [ attention captée ]

femmes-par-homme

Pour créer la femme, Dieu s'est inspiré de la contrebasse : une petite tête sur un long cou, un encombrement maximal, elle ne vibre que lorsque vous lui frottez le ventre, et émet un son qui couvre tout.

Auteur: Süskind Patrick

Info: La Contrebasse

[ analogie ] [ vacherie ] [ instrument de musique ]

compositeur

[…] Mozart, comparé à des centaines de ses contemporains aujourd’hui oubliés bien à tort, il n’a pas inventé le fil à couper le beurre ; et précisément parce que c’était un petit prodige et qu’il s’est mis à composer dès l’âge de huit ans, il était naturellement au bout du rouleau dans les moindres délais. Et le principal coupable dans l’affaire, c’est son père, voilà le scandale. Moi, jamais mon fils si j’en avais un … et il pourrait bien être dix fois plus doué que Mozart, car ça n’a rien d’extraordinaire, qu’un enfant compose ; n’importe quel enfant compose, si vous le dressez comme un singe, ce n’est pas un tour de force, mais c’est torturer l’enfant, c’est le maltraiter d’une façon qui est aujourd’hui punie par la loi, et à juste titre, car on doit respecter la liberté de l’enfant. Bon, ça c’est une chose. Et l’autre chose c’est qu’à l’époque où Mozart composait, il n’existait encore pratiquement rien. Beethoven, Schubert, Schumann, Weber, Chopin, Wagner, Strauss, Leoncavallo, Brahms, Verdi, Tchaïkovski, Bartok, Stravinski… je ne peux pas vous énumérer tout ce qui, à l’époque… Quatre-vingt-quinze pour cent de la musique qu’aujourd’hui tout le monde connaît par cœur et doit connaître, sans même parler d’un professionnel comme moi, eh bien à l’époque elle n’existait pas ! Elle n’est venue qu’après Mozart ! Mozart n’en avait pas la moindre idée ! … La seule chose bien qu’il y avait à l’époque, hein, la seule, c’était Bach, et il était complètement oublié, vu qu’il était protestant, et c’est nous qui avons dû d’abord le redécouvrir. Et c’est pour ça que la situation, pour Mozart, à l’époque, était incomparablement plus simple. Il avait le champ libre. On pouvait se ramener, la gueule enfarinée, et jouer et composer sans s’en faire, pratiquement à sa guise. Et puis les gens, à l’époque, étaient bon public. Dans ce temps-là, j’aurais été un virtuose mondialement connu. Mais ça, Mozart n’a jamais voulu en convenir.

Auteur: Süskind Patrick

Info: La Contrebasse, Le livre de poche, 2022, pages 62-64

[ critique ] [ surévalué ] [ virginité historique ]

compositeur

Wagner comme musicien (je parle point de vue technique, hein), je dirais qu'il a le niveau du bac.

Auteur: Süskind Patrick

Info: La Contrebasse, Le livre de poche, 2022, page 58

[ critique ] [ vacherie ] [ musique ]