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 ]

portrait

Maryam Mirzakhani était mathématicienne, mais elle oeuvrait  comme une artiste, toujours en train de dessiner. Elle aimait s'accroupir sur le sol avec de grandes feuilles de papier, les remplissant de gribouillages : figures florales répétées et corps bulbeux et caoutchouteux, leurs appendices coupés proprement, comme les habitants d'un dessin animé, égarés,  de Miyazaki. L’un de ses étudiants diplômés de l’Université de Stanford a déclaré que Mirzakhani décrivait les problèmes mathématiques non pas comme des énigmes logiques intimidantes mais comme des tableaux animés. "C'est presque comme si elle avait une fenêtre sur le paysage mathématique et qu'elle essayait de décrire comment les choses qui y vivaient interagissaient les unes avec les autres", explique Jenya Sapir, aujourd'hui professeure adjointe à l'Université de Binghamton. "Pour elle, tout arrive en même temps."

Mirzakhani a grandi à Téhéran avec le rêve de devenir écrivain. En sixième année, elle a commencé à Farzanegan, une école pour les filles les plus douées de la ville, et a obtenu les meilleures notes dans toutes ses classes, à l'exception des mathématiques. Vers la fin de l'année scolaire, l'instructeur lui a rendu un test de mathématiques noté 16 sur 20, et Mirzakhani l'a déchiré et a fourré les morceaux dans son sac. Elle a dit à une amie qu’elle en avait assez en mathématiques : " Je ne vais même pas essayer de faire mieux. " Mirzakhani, cependant, était constitutionnellement incapable de ne pas essayer, et elle tomba bientôt amoureuse de la poésie épurée du sujet. Alors qu'elle était au lycée, elle et sa meilleure amie, Roya Beheshti, sont devenues les premières femmes iraniennes à se qualifier pour l'Olympiade internationale de mathématiques, et l'année suivante, en 1995, Mirzakhani a remporté une médaille d'or avec un score parfait.

Mirzakhani a déménagé aux États-Unis à l'automne 1999 pour poursuivre ses études supérieures à Harvard. Sa passion était la géométrie et elle était particulièrement attirée par les " surfaces hyperboliques ", qui ont la forme de chips Pringles. Elle a exploré un univers extrême dans son abstraction – avec des " espaces de modules ", où chaque point représente une surface – et des dimensions qui dépassent les nôtres. D'une manière ou d'une autre, Mirzakhani était capable d'évoquer des aspects de tels espaces à considérer, en griffonnant sur une feuille de papier blanc pour essayer une idée, s'en souvenir ou en rechercher une nouvelle ; ce n'est que plus tard qu'elle transcrira ses aventures dans les symboles conventionnels des mathématiques. "on ne veut pas écrire tous les détails ", a-t-elle dit un jour à un journaliste. "Mais le processus du dessin de quelque chose vous aide d'une manière ou d'une autre à rester connecté." Son doctorat : thèse commencée en dénombrant des boucles simples sur des surfaces, a conduit à un calcul du volume total des espaces de modules. Cela a permis à la jeune chercheuse de publier trois articles distincts dans des revues mathématiques de premier plan, dont l'un contenait une nouvelle preuve surprenante de la célèbre " conjecture de Witten ", une étape importante dans la physique théorique reliant les mathématiques et la gravité quantique. Les mathématiques de Mirzakhani sont appréciées pour leurs grands sauts créatifs, pour les liens qu'elles ont révélés entre des domaines éloignés, pour leur sens de la grandeur.

Lorsque Jan Vondrak, qui deviendra son mari, la rencontre en 2003, il ne savait pas, dit-il, qu'" elle était une superstar ". Mirzakhani terminait ses études à Harvard et Vondrak, aujourd'hui professeur de mathématiques à Stanford, étudiait au MIT ; ils se sont rencontrés lors d'une fête, chacun reconnaissant une âme sœur qui n'aimait pas particulièrement les fêtes. Vondrak l'a initiée au jazz et les deux ont fait de longues courses le long de la rivière Charles. Mirzakhani était à la fois modeste – Vondrak a appris de ses nombreuses réalisations grâce à des amis communs – et extrêmement ambitieuse. Vondrak se souvient de ses rêves de découvertes futures dans l'espace des modules, mais aussi de sa détermination à explorer des domaines plus lointains, comme la théorie des nombres, la combinatoire et la " théorie ergodique ". Elle avait, selon Vondrak, " 100 ans de projets ".

Il y a trois ans, Mirzakhani, 37 ans, est devenue la première femme à remporter la médaille Fields, le prix Nobel de mathématiques. La nouvelle de cette récompense et le symbolisme évident (première femme, première Iranienne, immigrante d'un pays musulman) la troublaient. Elle fut très perplexe lorsqu’elle a découvert que certaines personnes pensaient que les mathématiques n’étaient pas pour les femmes – ce n’était pas une idée qu’elle ou ses amis avaient rencontrée en grandissant en Iran – mais elle n’était pas encline, de par sa personnalité, à dire aux autres quoi penser. À mesure qu’elle devenait une célébrité parmi les Iraniens, les gens l’approchaient pour lui demander une photo, ce qu’elle détestait. La médaille Fields a également été annoncée alors qu'elle venait de terminer un traitement épuisant contre le cancer du sein.

En 2016, le cancer est réapparu, se propageant au foie et aux os de Mirzakhani. Tous ceux qui ont connu Mirzakhani la décrivent comme étant d’un optimisme inébranlable ; ils quittaient toujours les conversations avec un sentiment d'énergie. Mais finalement, il est devenu impossible pour Mirzakhani de continuer ce que sa jeune fille, Anahita, appelait sa " peinture ". Lors d'un service commémoratif à Stanford, Curtis McMullen, directeur de thèse de Mirzakhani et président du département de mathématiques de Harvard, a déclaré que lorsqu'elle était étudiante, elle venait à son bureau et posait des questions qui étaient " comme des histoires de science-fiction ", des scènes vivantes qu'elle avait entrevues. dans un coin inexploré de l’univers mathématique – des structures étranges et des motifs séduisants, tous en mouvement et interconnectés. Puis elle le regardait de ses yeux bleu-gris. " Est ce bien? " demandait-elle, comme s'il pouvait connaître la réponse.

Auteur: Internet

Info: Nytimes, by Gareth Cook, 2017

[ syntropie ] [ visualisation ]

intelligence artificielle

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 ]

homme-machine

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

Quel film ces emojis décrivent-ils ? (On voit une vidéo qui présente des myriades d'émoji formant des motifs mouvants, modélisés à partir de métadonnées)

Cette question était l'une des 204 tâches choisies l'année dernière pour tester la capacité de divers grands modèles de langage (LLM) - les moteurs de calcul derrière les chatbots d'IA tels que ChatGPT. Les LLM les plus simples ont produit des réponses surréalistes. "Le film est un film sur un homme qui est un homme qui est un homme", commençait l'un d'entre eux. Les modèles de complexité moyenne s'en sont approchés, devinant The Emoji Movie. Mais le modèle le plus complexe l'a emporté en une seule réponse : Finding Nemo.

"Bien que j'essaie de m'attendre à des surprises, je suis surpris par ce que ces modèles peuvent faire", a déclaré Ethan Dyer, informaticien chez Google Research, qui a participé à l'organisation du test. C'est surprenant parce que ces modèles sont censés n'avoir qu'une seule directive : accepter une chaîne de texte en entrée et prédire ce qui va suivre, encore et encore, en se basant uniquement sur des statistiques. Les informaticiens s'attendaient à ce que le passage à l'échelle permette d'améliorer les performances sur des tâches connues, mais ils ne s'attendaient pas à ce que les modèles puissent soudainement gérer autant de tâches nouvelles et imprévisibles.

Des études récentes, comme celle à laquelle a participé M. Dyer, ont révélé que les LLM peuvent produire des centaines de capacités "émergentes", c'est-à-dire des tâches que les grands modèles peuvent accomplir et que les petits modèles ne peuvent pas réaliser, et dont beaucoup ne semblent pas avoir grand-chose à voir avec l'analyse d'un texte. Ces tâches vont de la multiplication à la génération d'un code informatique exécutable et, apparemment, au décodage de films à partir d'emojis. De nouvelles analyses suggèrent que pour certaines tâches et certains modèles, il existe un seuil de complexité au-delà duquel la fonctionnalité du modèle monte en flèche. (Elles suggèrent également un sombre revers de la médaille : À mesure qu'ils gagnent en complexité, certains modèles révèlent de nouveaux biais et inexactitudes dans leurs réponses).

"Le fait que les modèles de langage puissent faire ce genre de choses n'a jamais été abordé dans la littérature à ma connaissance", a déclaré Rishi Bommasani, informaticien à l'université de Stanford. L'année dernière, il a participé à la compilation d'une liste de dizaines de comportements émergents, dont plusieurs ont été identifiés dans le cadre du projet de M. Dyer. Cette liste continue de s'allonger.

Aujourd'hui, les chercheurs s'efforcent non seulement d'identifier d'autres capacités émergentes, mais aussi de comprendre pourquoi et comment elles se manifestent - en somme, d'essayer de prédire l'imprévisibilité. La compréhension de l'émergence pourrait apporter des réponses à des questions profondes concernant l'IA et l'apprentissage automatique en général, comme celle de savoir si les modèles complexes font vraiment quelque chose de nouveau ou s'ils deviennent simplement très bons en statistiques. Elle pourrait également aider les chercheurs à exploiter les avantages potentiels et à limiter les risques liés à l'émergence.

"Nous ne savons pas comment déterminer dans quel type d'application la capacité de nuisance va se manifester, que ce soit en douceur ou de manière imprévisible", a déclaré Deep Ganguli, informaticien à la startup d'IA Anthropic.

L'émergence de l'émergence

Les biologistes, les physiciens, les écologistes et d'autres scientifiques utilisent le terme "émergent" pour décrire l'auto-organisation, les comportements collectifs qui apparaissent lorsqu'un grand nombre d'éléments agissent comme un seul. Des combinaisons d'atomes sans vie donnent naissance à des cellules vivantes ; les molécules d'eau créent des vagues ; des murmurations d'étourneaux s'élancent dans le ciel selon des schémas changeants mais identifiables ; les cellules font bouger les muscles et battre les cœurs. Il est essentiel que les capacités émergentes se manifestent dans les systèmes qui comportent de nombreuses parties individuelles. Mais ce n'est que récemment que les chercheurs ont été en mesure de documenter ces capacités dans les LLM, car ces modèles ont atteint des tailles énormes.

Les modèles de langage existent depuis des décennies. Jusqu'à il y a environ cinq ans, les plus puissants étaient basés sur ce que l'on appelle un réseau neuronal récurrent. Ceux-ci prennent essentiellement une chaîne de texte et prédisent le mot suivant. Ce qui rend un modèle "récurrent", c'est qu'il apprend à partir de ses propres résultats : Ses prédictions sont réinjectées dans le réseau afin d'améliorer les performances futures.

En 2017, les chercheurs de Google Brain ont introduit un nouveau type d'architecture appelé "transformateur". Alors qu'un réseau récurrent analyse une phrase mot par mot, le transformateur traite tous les mots en même temps. Cela signifie que les transformateurs peuvent traiter de grandes quantités de texte en parallèle. 

Les transformateurs ont permis d'augmenter rapidement la complexité des modèles de langage en augmentant le nombre de paramètres dans le modèle, ainsi que d'autres facteurs. Les paramètres peuvent être considérés comme des connexions entre les mots, et les modèles s'améliorent en ajustant ces connexions au fur et à mesure qu'ils parcourent le texte pendant l'entraînement. Plus il y a de paramètres dans un modèle, plus il peut établir des connexions avec précision et plus il se rapproche d'une imitation satisfaisante du langage humain. Comme prévu, une analyse réalisée en 2020 par les chercheurs de l'OpenAI a montré que les modèles gagnent en précision et en capacité au fur et à mesure qu'ils s'étendent.

Mais les débuts des LLM ont également apporté quelque chose de vraiment inattendu. Beaucoup de choses. Avec l'avènement de modèles tels que le GPT-3, qui compte 175 milliards de paramètres, ou le PaLM de Google, qui peut être étendu à 540 milliards de paramètres, les utilisateurs ont commencé à décrire de plus en plus de comportements émergents. Un ingénieur de DeepMind a même rapporté avoir pu convaincre ChatGPT qu'il s'était lui-même un terminal Linux et l'avoir amené à exécuter un code mathématique simple pour calculer les 10 premiers nombres premiers. Fait remarquable, il a pu terminer la tâche plus rapidement que le même code exécuté sur une vraie machine Linux.

Comme dans le cas du film emoji, les chercheurs n'avaient aucune raison de penser qu'un modèle de langage conçu pour prédire du texte imiterait de manière convaincante un terminal d'ordinateur. Nombre de ces comportements émergents illustrent l'apprentissage "à zéro coup" ou "à quelques coups", qui décrit la capacité d'un LLM à résoudre des problèmes qu'il n'a jamais - ou rarement - vus auparavant. Selon M. Ganguli, il s'agit là d'un objectif de longue date dans la recherche sur l'intelligence artificielle. Le fait de montrer que le GPT-3 pouvait résoudre des problèmes sans aucune donnée d'entraînement explicite dans un contexte d'apprentissage à zéro coup m'a amené à abandonner ce que je faisais et à m'impliquer davantage", a-t-il déclaré.

Il n'était pas le seul. Une série de chercheurs, qui ont détecté les premiers indices montrant que les LLM pouvaient dépasser les contraintes de leurs données d'apprentissage, s'efforcent de mieux comprendre à quoi ressemble l'émergence et comment elle se produit. La première étape a consisté à documenter minutieusement l'émergence.

Au-delà de l'imitation

En 2020, M. Dyer et d'autres chercheurs 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 variées afin de déterminer les limites extrêmes de ce qu'un LLM pourrait faire. Cet effort a été baptisé "Beyond the Imitation Game Benchmark" (BIG-bench), en référence au nom du "jeu d'imitation" d'Alan Turing, un test visant à déterminer si un ordinateur peut répondre à des questions d'une manière humaine convaincante. (Le groupe s'est particulièrement intéressé aux exemples où les LLM ont soudainement acquis de nouvelles capacités qui étaient totalement absentes auparavant.

"La façon dont nous comprenons ces transitions brutales est une grande question de la echerche", a déclaré M. Dyer.

Comme on pouvait s'y attendre, pour certaines tâches, les performances d'un modèle se sont améliorées de manière régulière et prévisible au fur et à mesure que la complexité augmentait. Pour d'autres tâches, l'augmentation du nombre de paramètres n'a apporté aucune amélioration. Mais pour environ 5 % des tâches, les chercheurs ont constaté ce qu'ils ont appelé des "percées", c'est-à-dire des augmentations rapides et spectaculaires des performances à partir d'un certain seuil d'échelle. Ce seuil variant en fonction de la tâche et du modèle.

Par exemple, les modèles comportant relativement peu de paramètres - quelques millions seulement - n'ont pas réussi à résoudre des problèmes d'addition à trois chiffres ou de multiplication à deux chiffres, mais pour des dizaines de milliards de paramètres, la précision a grimpé en flèche dans certains modèles. Des sauts similaires ont été observés pour d'autres tâches, notamment le décodage de l'alphabet phonétique international, le décodage des lettres d'un mot, l'identification de contenu offensant dans des paragraphes d'hinglish (combinaison d'hindi et d'anglais) et la formulation d'équivalents en langue anglaise, traduit à partir de proverbes kiswahili.

Introduction

Mais les chercheurs se sont rapidement rendu compte que la complexité d'un modèle n'était pas le seul facteur déterminant. Des capacités inattendues pouvaient être obtenues à partir de modèles plus petits avec moins de paramètres - ou formés sur des ensembles de données plus petits - si les données étaient d'une qualité suffisamment élevée. En outre, la formulation d'une requête influe sur la précision de la réponse du modèle. Par exemple, lorsque Dyer et ses collègues ont posé la question de l'emoji de film en utilisant un format à choix multiples, l'amélioration de la précision a été moins soudaine qu'avec une augmentation graduelle de sa complexité. L'année dernière, dans un article présenté à NeurIPS, réunion phare du domaine, des chercheurs de Google Brain ont montré comment un modèle invité à s'expliquer (capacité appelée raisonnement en chaîne) pouvait résoudre correctement un problème de mots mathématiques, alors que le même modèle sans cette invitation progressivement précisée n'y parvenait pas.

 Yi Tay, scientifique chez Google Brain qui a travaillé sur l'étude systématique de ces percées, souligne que des travaux récents suggèrent que l'incitation par de pareilles chaînes de pensées modifie les courbes d'échelle et, par conséquent, le point où l'émergence se produit. Dans leur article sur NeurIPS, les chercheurs de Google ont montré que l'utilisation d'invites via pareille chaines de pensée progressives pouvait susciter des comportements émergents qui n'avaient pas été identifiés dans l'étude BIG-bench. De telles invites, qui demandent au modèle d'expliquer son raisonnement, peuvent aider les chercheurs à commencer à étudier les raisons pour lesquelles l'émergence se produit.

Selon Ellie Pavlick, informaticienne à l'université Brown qui étudie les modèles computationnels du langage, les découvertes récentes de ce type suggèrent au moins deux possibilités pour expliquer l'émergence. La première est que, comme le suggèrent les comparaisons avec les systèmes biologiques, les grands modèles acquièrent réellement de nouvelles capacités de manière spontanée. "Il se peut très bien que le modèle apprenne quelque chose de fondamentalement nouveau et différent que lorsqu'il était de taille inférieure", a-t-elle déclaré. "C'est ce que nous espérons tous, qu'il y ait un changement fondamental qui se produise lorsque les modèles sont mis à l'échelle.

L'autre possibilité, moins sensationnelle, est que ce qui semble être émergent pourrait être l'aboutissement d'un processus interne, basé sur les statistiques, qui fonctionne par le biais d'un raisonnement de type chaîne de pensée. Les grands LLM peuvent simplement être en train d'apprendre des heuristiques qui sont hors de portée pour ceux qui ont moins de paramètres ou des données de moindre qualité.

Mais, selon elle, pour déterminer laquelle de ces explications est la plus probable, il faut mieux comprendre le 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 imprévisibles et pièges

Demander à ces modèles de s'expliquer pose un problème évident : Ils sont des menteurs notoires. Nous nous appuyons de plus en plus sur ces modèles pour effectuer des travaux de base", a déclaré M. Ganguli, "mais je ne me contente pas de leur faire confiance, je vérifie leur travail". Parmi les nombreux exemples amusants, Google a présenté en février son chatbot d'IA, Bard. Le billet de blog annonçant le nouvel outil montre Bard en train de commettre une erreur factuelle.

L'émergence mène 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 M. Ganguli. "Et pour étudier les phénomènes émergents, il faut avoir un cas en tête, et on ne sait pas, avant d'avoir étudié l'influence de l'échelle. quelles capacités ou limitations pourraient apparaître.

Dans une analyse des LLM publiée en juin dernier, les chercheurs d'Anthropic ont cherché à savoir si les modèles présentaient certains types de préjugés raciaux ou sociaux, à l'instar de ceux précédemment signalés dans les algorithmes non basés sur les LLM utilisés pour prédire quels anciens criminels sont susceptibles de commettre un nouveau délit. Cette étude a été inspirée par un paradoxe apparent directement lié à l'émergence : Lorsque les modèles améliorent leurs performances en passant à l'échelle supérieure, ils peuvent également augmenter la probabilité de phénomènes imprévisibles, y compris ceux qui pourraient potentiellement conduire à des biais ou à des préjudices.

"Certains comportements nuisibles apparaissent brusquement dans certains modèles", explique M. Ganguli. Il se réfère à 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 grands modèles deviennent brusquement plus biaisés. Si ce risque n'est pas pris en compte, il pourrait compromettre les sujets de ces modèles."

Mais il propose un contrepoint : Lorsque les chercheurs demandent simplement au modèle de ne pas se fier aux stéréotypes ou aux préjugés sociaux - littéralement en tapant ces instructions - le modèle devient moins biaisé dans ses prédictions et ses réponses. Ce qui suggère que certaines propriétés émergentes pourraient également être utilisées pour réduire les biais. Dans un article publié en février, l'équipe d'Anthropic a présenté un nouveau mode d'"autocorrection morale", dans lequel l'utilisateur incite le programme à être utile, honnête et inoffensif.

Selon M. Ganguli, l'émergence révèle à la fois un potentiel surprenant et un risque imprévisible. Les applications de ces grands LLM prolifèrent déjà, de sorte qu'une meilleure compréhension de cette interaction permettra d'exploiter la diversité des capacités des modèles de langage.

"Nous étudions la manière dont les gens utilisent réellement ces systèmes", a déclaré M. Ganguli. Mais ces utilisateurs sont également en train de bricoler, en permanence. "Nous passons beaucoup de temps à discuter avec nos modèles, et c'est là que nous commençons à avoir une bonne intuition de la confiance ou du manque de confiance.

Auteur: Ornes Stephen

Info: https://www.quantamagazine.org/ - 16 mars 2023. Trad DeepL et MG

[ dialogue ] [ apprentissage automatique ] [ au-delà du jeu d'imitation ] [ dualité ]

post-quantique

Vers une physique de la conscience :   (Attention, article long et ardu, encore en cours de correction)

"Une vision scientifique du monde qui ne résout pas profondément le problème des esprits conscients ne peut avoir de sérieuses prétentions à l'exhaustivité. La conscience fait partie de notre univers. Ainsi, toute théorie physique qui ne lui fait pas de place appropriée est fondamentalement à court de fournir une véritable description du Monde."  Sir Roger Penrose : Les ombres de l'esprit

Où va la physique dans ce siècle ? Pour de nombreux scientifiques, ce type de question évoquera très probablement des réponses tournant autour de la relativité quantique, de la naissance et de l'évolution probable de l'Univers, de la physique des trous noirs ou de la nature de la "matière noire". L'importance et la fascination durable de ces questions sont incontestables.

Cependant, pour une minorité croissante de physiciens, une question encore plus grande se profile à l'horizon : le problème persistant de la conscience.

La révolution de l'information des dernières décennies a eu un impact sur nos vies plus profond qu'il parait. De la physique fondamentale au calcul quantique en passant par la biophysique et la recherche médicale, on prend de plus en plus conscience que l'information est profondément et subtilement encodée dans chaque fibre de l'Univers matériel, et que les mécanismes de contrôle que nous avons l'habitude d'étudier sur des bases purement mécaniques ne sont plus adéquats. Dans de nombreux laboratoires à travers le monde, les scientifiques sondent tranquillement cette interface esprit-matière et esquissent les premières lignes d'une nouvelle vision du monde.

Nous avons demandé à 2 de ces scientifiques de partager leur vision de ce que signifie ce changement de paradigme pour la physique théorique et du type de travail expérimental susceptible de produire les percées les plus importantes.

Lian Sidorov : Vous abordez tous deux les problèmes du modèle standard en révisant ses axiomes de base - en commençant essentiellement par une nouvelle interprétation de ses blocs de construction physiques. Pourriez-vous résumer brièvement cette approche?

M.P. : L'identification des espaces-temps en tant que surfaces à 4 dimensions d'un certain espace à 8 dimensions est l'élément central de TGD (Topological Geometrodynamics) et résout les problèmes conceptuels liés à la définition de l'énergie dans la relativité générale. Le nouveau concept d'espace-temps - "l'espace-temps à plusieurs feuilles" comme je l'appelle - a des implications considérables non seulement pour la physique, mais aussi pour la biologie et pour la conscience. Fondamentalement, parce que la vision réductionniste dure de l'Univers est remplacée par une vision quantitative de la façon dont le réductionnisme échoue.

La mathématisation de la vision de base se fonde sur l'idée que la physique quantique se réduit à une géométrie classique de dimension infinie pour ce qu'on pourrait appeler un "monde des mondes" - l'espace de toutes les surfaces possibles en 3 D. Cette idée est, en un certain sens, très conservatrice. Il n'y a pas de quantification dans cette théorie et son seul aspect quantique est le saut quantique. La croyance est que l'existence géométrique de dimension infinie (et donc aussi la physique) est hautement unique. Que cela puisse être le cas est suggéré par une énorme quantité de travaux probablement futiles qui s'essayent à construire des théories quantiques de champs sans infinis ainsi que par l'expérience avec des géométries de dimension infinie plus simples.

La formulation la plus abstraite de la TGD est une théorie des nombres généraliste obtenue en généralisant la notion de nombre de manière à permettre des nombres premiers infinis, des nombres entiers, etc.  Par conséquent les objets géométriques tels que les surfaces spatio-temporelles peuvent être considérés comme des représentations de nombres infinis, entiers, etc.  La formulation de la théorie des nombres conduit naturellement à la notion de physique p-adique (les champs de nombres p-adiques sont des compléments de nombres rationnels, un pour chaque nombre premier p=2,3,5,7,...).  Et l'on aboutit à la généralisation de la surface de l'espace-temps en permettant à la fois des régions d'espace-temps réelles et p-adiques (ces dernières représentant les corrélats géométriques de la cognition, de l'intention et de l'imagination tandis que les régions réelles représentent la matière).

Une des implication est l'hypothèse dite de l'échelle de longueur p-adique qui prédit une hiérarchie d'échelles de longueur et de temps servant d'échelles caractéristiques des systèmes physiques. La possibilité de généraliser la théorie de l'information en utilisant la notion théorique d'entropie des nombres conduit à une caractérisation théorique des nombres très générale des systèmes vivants pour lesquels une entropie p-adique appropriée est négative et indique ainsi que le système a un contenu d'information positif. La nouvelle vision de la relation entre le temps subjectif et géométrique est un aspect important de l'approche et résout le paradoxe fondamental de la théorie de la mesure quantique et une longue liste de paradoxes étroitement liés de la physique moderne. Il est également crucial pour la théorie de la conscience inspirée du TGD.

LS : Y a-t-il des personnages historiques dont vous pouvez vous inspirer ? Ou des théories physiques en cours de discussion qui offrent des points de convergence avec votre modèle ?

MP : John Wheeler était mon gourou du visionnage à distance, et la lecture de ses écrits fut pour moi une sorte d'expérience charnière. Wheeler a introduit la topologie dans la physique théorique. Wheeler a également introduit la notion de "super-espace" - espace de dimension infinie de toutes les géométries possibles ayant la métrique de Riemann et servant d'arène de gravitation quantique. Le remplacement du super-espace par l'espace des surfaces 3-D dans l'espace imbriqué 8-D ("monde des mondes") s'est avéré être la seule approche donnant l'espoir de construire un TGD quantique. Toutes les autres approches ont complètement échoué. 

Einstein a, bien sûr, été la deuxième grande figure. Il a été assez surprenant de constater que l'invariance générale des coordonnées généralisée au niveau de l'espace de configuration des surfaces 3 D ("monde des mondes") fixe la formulation de base de TGD presque exclusivement, tout comme elle fixe la dynamique de la relativité générale. Soit dit en passant, j'ai appris d'un article d'Einstein qu'il était très conscient des problèmes liés à la relation entre le temps subjectif et le temps géométrique et qu'il croyait que la réalité était en fait à 4 dimensions. Mais que notre capacité à "voir" dans le sens du temps est faible.

La TGD peut également être considéré comme une généralisation de l'approche des super-cordes qui généralise les symétries de base du modèle superstring (la symétrie la plus importante étant la symétrie dite conforme). Dans l'approche superstring, la symétrie conforme contraint les objets de base à être des chaînes unidimensionnelles. Dans TGD, cela les force à être des surfaces 3D. Au niveau algébrique, TGD ressemble beaucoup aux modèles de supercordes. Mais la dimension de l'espace-temps est la dimension physique D=4 plutôt que D=2.

LS : Comment voyez-vous la relation entre les systèmes matériels et la conscience ? L'une est-elle une propriété émergente de l'autre ou sont-elles équivalentes à un certain niveau ?

MP : Je ne partage pas la croyance matérialiste sur l'équivalence de l'esprit et de la matière. Je crois que la conscience - et même la cognition - sont présentes même au niveau des particules élémentaires. Pas de monisme, pas même de dualisme… mais de tripartisme. Le champ de spinor dans le "monde des mondes", l'histoire quantique et la "solution des équations du champ quantique", tout ceci définit ce que l'on pourrait appeler la réalité objective particulière. L'existence subjective correspond à une séquence de sauts quantiques entre des histoires quantiques. L'existence matérielle au sens géométrique correspond aux surfaces d'espace-temps - les réalités de la physique classique.

Dans ce cadre, il n'est pas nécessaire de postuler l'existence séparée de la théorie et de la réalité. Les "solutions des équations de champ quantique" ne représentent pas seulement des réalités, ce sont les réalités objectives. L'expérience subjective correspond à des sauts quantiques entre des "solutions d'équations de champs quantiques" - un truc toujours entre deux réalités objectives. Abandonner la croyance matérialiste en une réalité objective unique résout les problèmes fondamentaux de la théorie de la mesure quantique et offre une nouvelle vision de la relation entre le temps subjectif (séquence de sauts quantiques) et le temps géométrique (coordonnée de la surface espace-temps).

Le prix payé est un niveau d'abstraction assez élevé. Il n'est pas facile de traduire la vision des réalités en tant que champs de spineurs dans le "monde expérimental des mondes" en tests pratiques ! Ici, cependant, la correspondance quantique-classique aide.

LS : Comment résumeriez-vous votre approche des interactions mentales à distance comme la cognition anormale (vision à distance) et la perturbation anormale (PK) ?

MP : Il y a plusieurs éléments en jeu. La quantification topologique du champ, la notion d'hologramme conscient, le partage d'images mentales et le mécanisme de base des interactions mentales à distance basées sur les ME.

(a) L'ingrédient clé est la quantification topologique des champs classiques impliqués par le concept d'espace-temps à plusieurs feuilles. La surface de l'espace-temps est comme un diagramme de Feynman extrêmement complexe avec des lignes épaissies en feuilles d'espace-temps à 4 dimensions. Ces lignes à 4 dimensions représentent les régions de cohérence des champs classiques et de la matière (atomes, molécules, cellules,..). Aux sommets où les droites quadridimensionnelles se rencontrent, les champs classiques interfèrent. Les sommets sont comme des points d'un hologramme tandis que les lignes sont comme des faisceaux laser.

Les "lignes" particulièrement importantes du diagramme de Feynman généralisé sont les "extrémaux sans masse" (ME, "rayons lumineux topologiques"). Ils représentent des champs classiques se propageant avec la vitesse de la lumière d'une manière ciblée précise sans affaiblissement et sans perte d'information - un peu comme un rayonnement se propageant dans un guide d'ondes dans une seule direction. Les ME sont des facteurs clés dans la théorie de la matière vivante basée sur le TGD. Les tubes de flux magnétique et leurs homologues électriques (les biosystèmes ! sont remplis d'électrets) sont des "lignes" tout aussi importantes du diagramme de Feynman généralisé.

(b) L'hologramme conscient est une structure semblable à une fractale. L'implication de base est qu'il n'y a pas d'échelle de longueur préférée où la vie et la conscience émergeraient ou pourraient exister. Le transfert de supra-courants de nappes spatio-temporelles supraconductrices (généralement des tubes à flux magnétique) vers des nappes spatio-temporelles plus petites (par exemple, des nappes spatio-temporelles atomiques) induit une rupture de supraconductivité, une dissipation et une sélection darwinienne par auto-organisation.

Le flux cyclique d'ions entre 2 feuillets d'espace-temps est aussi le mécanisme de base du métabolisme. Un hologramme ordinaire donne lieu à une vision stéréo. Pour l'hologramme conscient, cela correspond à une fusion d'images mentales associées à différents points de l'hologramme. Lorsque les images mentales se ressemblent suffisamment, elles peuvent fusionner et donner lieu à une conscience stéréo (c'est-à-dire que les champs visuels droit et gauche fusionnent pour donner lieu à une stéréovision s'ils se ressemblent suffisamment).

(c) Le partage d'images mentales est une notion nouvelle. Les sous-moi de 2 moi non enchevêtrés peuvent s'entremêler, ce qui signifie qu'il en résulte une image mentale partagée et plus complexe. C'est le mécanisme de base de la télédétection. L'intrication de sous-systèmes de systèmes non intriqués n'est pas possible si l'on utilise la notion standard de sous-système. La nouvelle notion de sous-système s'inspire de la pensée d'échelle de longueur des théories quantiques des champs (tout est toujours défini dans une résolution d'échelle de longueur) et des aspects de type trou noir des feuilles d'espace-temps. L'intrication des sous-systèmes ne se voit pas dans la résolution caractérisant les systèmes, de sorte que l'on peut dire que les systèmes sont "non enchevêtrés" alors que les sous-systèmes sont intriqués.

(d) Un mécanisme plus détaillé pour les interactions mentales à distance est le suivant. Les ME à basse fréquence (gamme EEG généralement) connectent le téléspectateur 'A' à un soi magnétosphérique collectif multi-cerveau 'M' agissant comme un moyen et 'M' à la cible 'T' de sorte que l'enchevêtrement 'A'-'T' et le partage d'images mentales devient possible. Toutes les communications 'A'-'M' (comme poser des questions sur une cible donnée) pourraient être basées sur le partage d'images mentales. Les téléspectateurs pourraient avoir des lignes de communication plus ou moins permanentes avec la magnétosphère.

C'est suffisant pour la télédétection. Pour les interactions motrices à distance (disons PK), des ME à haute fréquence sont également nécessaires. Ils se propagent comme des particules sans masse le long des ME basse fréquence et induisent à la seconde extrémité des fuites de supracourants entre les tubes de flux magnétiques et les nappes d'espace-temps atomiques induisant l'auto-organisation ainsi que l'effet PK. La dichotomie bas-haut correspond à la dichotomie sensori-motrice et à la dichotomie quantique-classique pour les communications quantiques. Les fréquences préférées des ME à haute et basse fréquence devraient être dans certaines proportions constantes, et les découvertes de l'homéopathie appuient cette prédiction.

Les cellules et autres structures ont des "interactions mentales à distance" à l'intérieur du corps via ce mécanisme. De plus, les représentations sensorielles au corps du champ magnétique sont réalisées par le même mécanisme avec des rayons lumineux topologiques micro-ondes (très probablement) du cerveau qui se propagent le long des EEG ME et induisent une auto-organisation au niveau du corps magnétique personnel. Des représentations sensorielles sont également possibles pour une magnétosphère et peut-être même à pour des structures magnétiques plus grandes (qui pourraient avoir des tailles de durée de vie lumineuse). Ainsi, la conscience humaine a un aspect astrophysique défini.

LS : Comment interprétez-vous l'effet des fluctuations géomagnétiques et du temps sidéral local sur la cognition anormale ?

MP : Le faible niveau de bruit magnétique semble être le premier pré-requis pour des performances cognitives anormales. L'interprétation est que l'esprit magnétosphérique doit avoir un faible niveau d'excitation. La performance semble augmenter autour d'un intervalle de 2 heures autour de 13h30 heure sidérale locale, qui est l'heure dans un système de coordonnées fixé par rapport aux étoiles plutôt qu'au Soleil. Ces découvertes - ainsi que la vision générale sur les structures de tubes de flux magnétiques comme modèles de vie - suggèrent que non seulement le champ magnétique terrestre, mais aussi que les champs magnétiques interstellaires pourraient être des acteurs clés dans les interactions mentales à distance.

(a) Que les fluctuations magnétiques puissent masquer des interactions mentales à distance donne une idée de la force du champ magnétique interstellaire. Le délai pour les interactions mentales à distance est de l'ordre de t=13-17 secondes et devrait correspondre à l'échelle de temps définie par la fréquence cyclotron du proton du champ magnétique interstellaire. Cela implique qu'il devrait avoir une force dans l'intervalle 10-13nT. Par contre, aux fréquences correspondant à f = 1/t, l'intensité des fluctuations géomagnétiques est d'environ 10nT. Il semblerait qu'un champ magnétique interstellaire non masqué d'une force d'environ 10-13 nT soit crucial pour les interactions mentales à distance.

(b) Les champs magnétiques interstellaires ont généralement une intensité comprise entre 100 et 0,01 nT, et diverses échelles de temps de cyclotron sont des échelles de temps de la conscience humaine. Le seul champ magnétique interstellaire dont les tubes de flux pourraient émerger dans la direction qui est au méridien 13.30 ST est le champ magnétique de type dipôle créé par le centre galactique ayant une intensité d'ordre 100 nT près du centre galactique et coupant orthogonalement le plan galactique. Les supernovae transportent des champs magnétiques de l'ordre de 10 à 30 nT ; le vent solaire transporte un champ magnétique d'une force moyenne de 6 nT ; la nappe de plasma du côté nuit de la Terre - connue pour être une structure fortement auto-organisée - porte un champ magnétique d'une force d'environ 10 nT. Au moins pour un habitant de l'univers TGD croyant en la fractalité de la conscience, ces découvertes suggèrent que les champs magnétiques galactiques forment une sorte de système nerveux galactique, tout comme le champ magnétique terrestre forme le système nerveux de Mère Gaïa.

c) Pourquoi 13h30 ST est si spécial pourrait être compris si les tubes de flux du champ magnétique interstellaire attachés à la matière vivante vent pendant la rotation de la Terre. Cet enroulement introduit du bruit rendant les interactions mentales à distance moins probables. Pendant l'intervalle de 2 heures autour de 13h30 ST, les effets de l'enroulement sont les plus faibles.

LS : Les effets temporels tels que la pré-cognition et la rétro-pk ont ​​été un casse-tête et une complication de longue date pour l'émergence de modèles physiques convaincants en parapsychologie. Comment résolvez-vous ces paradoxes dans le cadre de votre théorie ?

MP : Dans le cadre du TGD, on est obligé de modifier les croyances de base sur le temps. Le "temps vécu subjectivement" correspond à une séquence de sauts quantiques entre des histoires quantiques. Le temps subjectif n'est cependant pas vécu comme discret puisque les soi ("soi" est un système capable d'éviter l'enchevêtrement de l'état lié avec l'environnement et a une feuille d'espace-temps comme corrélat géométrique) expérimentent la séquence de sauts quantiques comme une sorte de moyenne. La réalité résultant d'un saut quantique donné est une superposition de surfaces d'espace-temps qui se ressemblent dans la résolution dépendante de l'observateur définie par l'échelle de longueur p-adique.

On peut dire que chaque saut quantique conduit à ce qui ressemble sensoriellement à un espace-temps classique unique (sorte d'espace-temps moyen quantique). Le temps subjectif correspond au temps géométrique dans le sens où les contenus de conscience sont fortement localisés autour d'un certain moment du temps géométrique à la surface de l'espace-temps classique. L'espace-temps est à 4 dimensions. Mais notre expérience consciente à ce sujet ne nous renseigne que sur une tranche de temps étroite (du moins nous le croyons) définissant ce que l'on pourrait appeler "le temps psychologique". L'incrément de temps psychologique dans un saut quantique unique est d'environ 10 à 39 secondes selon une estimation basée sur les hypothèses les plus simples possibles. Le temps psychologique correspond aussi au front d'une transition de phase transformant des feuilles d'espace-temps p-adiques (e.g., intentions, plans) en feuilles d'espace-temps réelles (actions) et se propageant vers le Futur géométrique.

A chaque saut quantique, l'espace-temps moyen quantique classique est remplacé par un nouveau. De plus, le passé géométrique change en saut quantique de sorte qu'il n'y a pas de passé géométrique absolu (le passé subjectif étant, bien sûr, absolu). Ceci explique des anomalies causales comme celles observées par Libet, Radin et Bierman, et Peoch. La mémoire géométrique consiste essentiellement à voir dans le passé géométrique. Intentions, plans et attentes signifient voir le Futur géométrique au sens p-adique. La précognition est une mémoire inversée dans le temps. L'intention, la précognition et les souvenirs ne sont pas absolus puisque le futur géométrique et le passé changent à chaque saut quantique. Le "montage" du Passé géométrique (disons changer les mémoires en changeant l'état du cerveau en Passé géométrique) est possible.

LS : Les découvertes de Mark Germine semblent suggérer que la mesure consciente d'un événement par un cerveau tend à réduire l'élément de surprise pour les observateurs conscients ultérieurs, tel que mesuré par le potentiel lié à l'événement associé. Comment interprétez-vous ces résultats ?

MP : La nouvelle vision de champs classiques contraints par la quantification topologique conduit à vers la notion de champ/corps électromagnétique/magnétique. Chaque système matériel, atome, cellule, etc. est généralement accompagné d'un corps de champ qui est beaucoup plus grand que le corps physique et fournit une sorte de représentation symbolique du système analogue au manuel d'un instrument électronique. Le corps magnétique joue le rôle d'un écran d'ordinateur sur lequel sont réalisées des représentations sensorielles. Les "caractéristiques" produites par le traitement de l'information dans le cerveau sont attribuées à un point donné (appelons-le "P") du corps magnétique personnel en enchevêtrant les images mentales correspondantes avec l'image mentale "simple sentiment d'existence" en "P". Les ME EEG ("rayons lumineux topologiques") sont des corrélats de cet enchevêtrement.

Outre les corps magnétiques personnels, des représentations sensorielles dans la magnétosphère terrestre sont également possibles et donnent lieu à la conscience magnétosphérique. Les soi magnétosphériques recevant des informations conscientes de nombreux cerveaux sont possibles et pourraient être un aspect crucial de toutes les structures sociales. Les découvertes de Mark Germine peuvent être comprises si l'on suppose que 2 personnes recevant le stimulus inattendu à des moments légèrement différents sont des "neurones" du même soi multi-cerveau. Après avoir perçu le stimulus bizarre une fois à travers le premier cerveau, le soi multi-cérébral est moins surpris lorsqu'il expérimente le stimulus bizarre à travers le deuxième cerveau.

LS : Vos deux modèles nécessitent une cohérence quantique massive comme base d'une expérience consciente. Comment résoudre le fameux problème de décohérence ?

MP : Dans l'espace-temps à plusieurs nappes, les nappes d'espace-temps atomiques "chaudes, humides et bruyantes" ne sont pas les seules. Il existe des nappes d'espace-temps plus grandes et très froides contenant de faibles densités de matière supraconductrice. En particulier, les tubes de flux magnétique de la Terre sont supraconducteurs. On a donc une cohérence quantique macroscopique. Mais ce n'est pas assez. Il faut aussi avoir une cohérence quantique macro-temporelle. Au début, cela semble impossible. Un seul saut quantique correspond à un incrément de temps géométrique d'environ 10-39 secondes. Ce temps est identifiable comme le temps de décohérence si bien que la situation semble encore pire qu'en physique standard ! Cette image ne peut pas être correcte, et l'explication est simple.

L'intrication à l'état lié est stable dans le saut quantique. Et lorsqu'un état lié est formé, aucune réduction de fonction d'état ni préparation d'état ne se produit dans les degrés de liberté liés. La séquence entière de sauts quantiques (particules élémentaires de conscience) se lie pour former ce qui est effectivement comme un seul saut quantique, période de cohérence quantique macrotemporelle (atome, molécule,... de conscience). Le "temps de décohérence" peut être identifié comme la durée de vie de l'état lié.

Malheureusement, même cela ne suffit pas puisque c'est essentiellement ce que prédit la physique standard. La dernière pièce du puzzle provient de la dégénérescence du verre de spin quantique. La dégénérescence du verre de spin signifie qu'il existe un nombre gigantesque de surfaces d'espace-temps qui diffèrent les unes des autres uniquement parce qu'elles ont des champs gravitationnels classiques légèrement différents. Les états liés se produisent lorsque 2 feuilles d'espace-temps sont connectées par une liaison le long des frontières. La "dégénérescence du verre de spin" signifie que dans ce cas, il existe un grand nombre de liens différents le long des frontières et donc également une immense dégénérescence des états liés. Lorsqu'un état lié est formé, il se désintègre avec une très forte probabilité en un nouvel état lié de ce type puisque pour l'état libre (pas de jointure le long des liaisons aux frontières !), la dégénérescence du verre de spin n'est pas présente et le nombre de ces états est beaucoup plus petit .

Ainsi, le temps passé dans les états liés dégénérés du verre de spin ("temps de décohérence") est beaucoup plus long que dans l'univers physique standard ! Du point de vue de la physique standard, les nouveaux degrés de liberté du verre de spin sont cachés et le physicien standard identifie les états liés dégénérés comme un seul et même état lié. Par conséquent, la durée de vie mesurée de l'état lié semble être beaucoup plus longue que prévu par la physique standard.

LS : Une suite naturelle à la question précédente : Quelle est la base physique de la mémoire individuelle et du partage d'images mentales comme on le voit dans la vision à distance, la télépathie et d'autres expériences transpersonnelles (Jung, Grof, Stevenson) ?

MP : La différence essentielle entre le paradigme du cerveau à 4 dimensions et les neurosciences standard est qu'il n'y a pas besoin de stocker les souvenirs dans le 'Maintenant' géométrique. Le mécanisme le plus simple de la mémoire géométrique est le "mécanisme du miroir quantique". Se souvenir d'un événement qui s'est produit il y a un an, c'est regarder un miroir à une distance d'une demi-année-lumière et voir ce qui se passe "subjectivement maintenant" dans le temps géométrique à une distance temporelle d'un an.

L'option minimale est basée sur le partage d'images mentales rendu possible par l'intrication temporelle. L'intrication temporelle n'est pas autorisée par la physique standard. Dans TGD, l'intrication de type temps est rendue possible par le non-déterminisme partiel du principe variationnel indiquant quelles surfaces d'espace-temps sont possibles. Ce non-déterminisme ainsi que le non-déterminisme inhérent aux équations de champ p-adiques sont des éléments centraux de la théorie de la conscience inspirée du TGD.

Ils rendent également possibles la correspondance quantique-classique et les représentations symboliques et cognitives des réalités objectives et subjectives (niveau du monde des mondes) au niveau de l'espace-temps (niveau du monde) responsables des aspects autoréférentiels de la conscience. J'ai déjà parlé du partage d'images mentales comme mécanisme télépathique de base. Et l'intrication temporelle rend également possible le partage d'images mentales entre le Présent géométrique et le Passé géométrique. La signalisation classique n'est pas nécessaire mais n'est bien sûr pas exclue. Les microtubules semblent être des candidats optimaux en ce qui concerne les mémoires déclaratives à long terme.

Le partage d'images mentales est un mécanisme universel d'expériences sensorielles à distance (mémoire à long terme, représentations sensorielles, télédétection, expériences transpersonnelles). Les actions motrices à distance telles que PK nécessitent l'implication de ME à haute fréquence se propageant le long de l'enchevêtrement générant des ME à basse fréquence et induisant une auto-organisation à l'extrémité réceptrice.

LS : La télédétection d'une cible physique distante (par opposition à l'information collective) est-elle possible dans votre modèle ? Et sur quelle base ?

MP : Dans le monde TGD, tout est conscient. Et la conscience ne peut qu'être perdue. Il y a aussi des raisons de croire que pratiquement tous les systèmes servent d'"écrans d'ordinateur" donnant lieu à des représentations sensorielles. Par conséquent, des cibles physiques "non vivantes" pourraient également définir des représentations sensorielles au niveau de la magnétosphère.

Il y a une découverte étrange à propos des sons de météorites soutenant cette vision. Des sons de météores ont été à la fois entendus et détectés par des instruments. Le spectre de fréquences se situait dans l'intervalle des fréquences de résonance thalamo-corticale autour de 40 Hz alors que l'on s'attendait à ce que le spectre couvre toute la gamme 20-20 000 Hz. L'intensité des sons était également beaucoup plus forte que prévu si le rayonnement électromagnétique (induisant des sons à la surface de la Terre) généré par le météore avait des distributions à symétrie sphérique.

Cela suggère que les ME ELF correspondant à des fréquences autour de 40 Hz connectent non seulement des cerveaux mais aussi des objets "morts" à la magnétosphère, et que le rayonnement a été amplifié sélectivement dans ces guides d'ondes. Ainsi, même des objets "morts" pourraient être représentés sensoriellement dans la magnétosphère. Si le téléspectateur peut être considéré comme un client d'un multi-cerveau magnétosphérique auto-fournissant des services de télévisualisation, il est tout à fait possible que le téléspectateur puisse télédétecter la cible en utilisant les sens du moi magnétosphérique.

LS : Comment interprétez-vous la fragmentation massive des données et la pluralité des modalités sensorielles caractérisant le signal RV typique ? Qu'en est-il du phénomène de bi-localisation ?

MP : Le cerveau traite l'information en la décomposant en "caractéristiques" simples comme les bords, les coins, les mouvements simples, etc. Ces caractéristiques sont dispersées dans le cerveau presque comme dans une mémoire à accès aléatoire. Seules les représentations sensorielles au niveau du corps magnétique lient les caractéristiques appropriées à un point donné de la toile magnétique de sorte que la soupe de caractéristiques s'organise en un champ perceptif.

Dans le cas où la cible est une autre personne, la fragmentation des données pourrait signifier que le moi magnétosphérique s'emmêle avec diverses images mentales dans le cerveau, de sorte que des "caractéristiques" individuelles plutôt que la représentation sensorielle bien organisée du corps magnétique soient vues. Dans le cas d'une cible non vivante, l'organisation en champ perceptif est probablement absente de toute façon. Si le partage d'images mentales se produit de manière très intense, il peut conduire à une bilocalisation. Même un masquage presque total de la contribution ordinaire à l'expérience sensorielle est possible. Les hallucinogènes (par exemple, ceux rapportés par Terence MacKenna) impliquent en effet un remplacement soudain de la réalité sensorielle quotidienne par une nouvelle.

LS : Les travaux de Gariaev sur l'irradiation laser modulée de l'ADN ont donné des aperçus fascinants sur la possibilité d'une régulation génétique non locale, non canonique (basée sur les codons) - peut-être via des grilles d'interférence de biophotons et d'ondes radio à grande échelle menant à l'idée de un modèle holographique électromagnétique pour les organismes vivants. Quelle est la signification de ses résultats pour votre modèle ? Et comment envisagez-vous la hiérarchie des systèmes de contrôle morphogénétiques et régulateurs dans les organismes vivants ?

MP : Le travail de Gariaev fournit une information importante (beaucoup en fait !) pour tenter de concrétiser le point de vue sur le biocontrôle quantique à plusieurs feuilles. Et cela pourrait s'avérer être une preuve convaincante du concept d'espace-temps à plusieurs feuilles. Une contribution décisive pour le modèle de l'homéostasie quantique est venue des conférences de Cyril Smith sur la mémoire de l'eau et l'homéopathie lors de la conférence CASYS 2001. Le constat de base est que certaines fréquences semblent coder les effets du remède homéopathique, et que ces fréquences apparaissent par paires de fréquences basses et hautes qui apparaissent en proportion constante.

Cela peut être compris dans le cadre TGD comme suit. Lorsque les ions "chutent" de (disons) feuilles d'espace-temps atomiques vers des feuilles d'espace-temps plus grandes (disons des tubes à flux magnétique), la différence d'énergie est émise sous forme de rayonnement. L'énergie cinétique Zer-Point de petites feuilles d'espace-temps est la contribution dominante et signifie que le rayonnement a une énergie et donc une fréquence relativement élevées (par exemple, 0,5 eV pour un proton tombant d'une feuille d'espace-temps atomique). Dans les tubes à flux magnétique, les ions abandonnés sont dans des états de cyclotron magnétique excités qui se désintègrent en émettant un rayonnement cyclotron à basses fréquences. La partie "sensorielle" de l'EEG résulte de cette manière. Le rapport des hautes et basses fréquences dépend de la force du champ magnétique et de l'échelle de longueur p-adique de la feuille d'espace-temps à partir de laquelle l'ion est tombé et a tendance à avoir des valeurs discrètes.

En particulier, la lumière visible (comme dans l'expérience de Gariaev) peut "envoyer" des particules chargées des tubes de flux magnétique vers des feuilles d'espace-temps plus petites, à partir desquelles elles peuvent rebondir. Dans ce processus, d'autres ions au niveau du tube de flux magnétique peuvent tomber dans des tubes de flux magnétique plus grands et émettre un rayonnement basse fréquence dans ce processus.

Les tubes de flux magnétique forment dans la matière vivante une hiérarchie avec des intensités de champ magnétique variant comme 1 sur l'échelle de longueur p-adique au carré. Ainsi, il en résulte un rayonnement basse fréquence avec des fréquences qui sont des différences d'harmoniques des fréquences cyclotron au niveau des 2 tubes de flux magnétique impliqués. Cette prédiction est quantitative et testable et - sur la base d'une inspection grossière des spectres de fréquence rapportés dans l'article de Gariaev [1] - l'explication pourrait fonctionner.

La structure de bande de l'EEG reflète dans TGD les périodes du tableau périodique et le spectre des ondes radio devrait également présenter une version agrandie de la structure de bande. De plus, l'action laser à plusieurs feuilles devient possible si la fréquence de la lumière visible est réglée de sorte qu'elle soit juste suffisante pour envoyer une particule chargée sur la plus petite feuille d'espace-temps. La fréquence de la lumière cohérente utilisée dans l'expérience de Gariaev correspond à ce type de fréquence. La chute de la particule chargée génère un rayonnement à la même fréquence, et il en résulte une action laser à plusieurs feuilles puisque les photons cohérents déjà existants augmentent la probabilité de chute et les résultats de "chute stimulée". En outre, un laser à ondes radio à plusieurs feuilles est possible et les biosystèmes devraient contenir une hiérarchie fractale de lasers à plusieurs feuilles.

La notion d'hologramme conscient pourrait permettre d'obtenir une vision unifiée du fonctionnement de l'homéostasie en tant qu'équilibre de flux ionique à plusieurs feuilles. Le mécanisme laser à plusieurs feuilles n'est qu'un élément important de l'image. Fuite d'ions vers les feuilles d'espace-temps atomiques et auto-organisation dissipative qui en résulte ; inversion temporelle de ce processus ayant une interprétation comme un processus de guérison fondamental et impliquant une rupture de la deuxième loi de la thermodynamique en dessous de l'échelle de temps p-adique pertinente ; Les ME agissant comme des jonctions Josephson et contrôlant la génération d'impulsions nerveuses et l'EEG (l'EEG devrait avoir une généralisation fractale) - ce sont quelques facettes du biocontrôle quantique.

De plus, la notion d'ADN à plusieurs feuilles est importante et signifie que l'ADN contrôle le développement de l'organisme dans une large gamme d'échelles de longueur et de temps p-adiques en générant des modèles de rayonnement cohérents représentant le modèle pour le développement du système vivant en tant que hiérarchie fractale. d'hologrammes en 4 dimensions. La notion de "corps de champ" implique que cette structure semblable à un hologramme est de taille astrophysique avec une durée de vie lumineuse fournissant une échelle de temps naturelle.

LS : C'est probablement la question la plus redoutée pour un théoricien. Mais votre modèle est-il falsifiable ? Existe-t-il des tests physiques concevables qui pourraient définitivement valider (ou réfuter) votre théorie ? Qu'en est-il des prédictions quantitatives ? Des données corroborantes pour l'instant ?

MP : Au cours des 24 dernières années, j'ai pratiquement parcouru toute la physique afin de relier la TGD à la réalité théorique et expérimentale existante.  Le succès le plus impressionnant de TGD est le modèle pour les masses des particules élémentaires basé sur la physique p-adique.  Les échelles de masse des particules élémentaires se réduisent à la théorie des nombres et correspondent aux échelles de longueur p-adiques associées à certains nombres premiers préférés p = 2k, k premier ou puissance du nombre premier.  Les prédictions sont exponentiellement sensibles à la valeur de k, de sorte que le succès du modèle relève soit d'un miracle probabiliste, soit de l'exactitude des hypothèses de base.

Les échelles de longueur p-adiques les plus importantes de la physique des particules élémentaires correspondent aux nombres premiers de Mersenne et aux Mersennes dites gaussiennes.  Il est remarquable que toutes les échelles de longueur p-adiques entre l'épaisseur de la membrane cellulaire de 10 nm et la taille de la cellule de 2,5 micromètres (échelles de longueur associées à la hiérarchie d'enroulement de l'ADN !) correspondent à des Mersennes gaussiennes.  C'est un miracle de la théorie des nombres.  Il semblerait que le miracle de la Vie soit étroitement lié à un miracle de la théorie des nombres.

Les prédictions permettant de falsifier la théorie de la manière la plus convaincante apparaissent au niveau de la physique fondamentale.  Les symétries fixent d'une manière tout à fait unique le spectre des particules élémentaires dans toutes les théories unifiées.  La TGD prédit que les symétries de la physique des particules élémentaires sont essentiellement celles du modèle standard.  La découverte de particules élémentaires dont les nombres quantiques ne sont pas conformes à ceux prédits par le modèle standard peut tuer la TGD.  Il existe également d'importantes déviations par rapport au modèle standard, et le fait de ne pas les observer pourrait également signifier la fin du TGD.  Heureusement, la liste des anomalies expliquées par la TGD ne cesse de s'allonger.

Les prédictions de la dégénérescence du verre de spin (cohérence quantique macrotemporelle) et de la quantification du champ topologique (supraconductivité à des échelles de longueur astrophysiques) signifieront tôt ou tard une percée ou la fin de la TGD, car elles permettent des modèles quantiques quantitatifs concrets non seulement pour le biocontrôle mais aussi pour les interactions mentales à distance.

Les derniers résultats de l'approche théorique des nombres sont de véritables mesures de l'information.  Les entropies de la théorie des nombres définies pour les systèmes pour lesquels les coefficients d'intrication sont des nombres algébriques peuvent avoir des valeurs négatives et donc être interprétées comme une information positive.  On pourrait caractériser les systèmes vivants, en théorie des nombres, comme des systèmes pour lesquels les coefficients d'intrication sont des nombres algébriques.  Les opérations de type calcul quantique sont rendues possibles par la cohérence quantique macrotemporelle : les états quantiques ne sont plus fragiles puisque l'espace-temps enveloppé prédit la possibilité de partager et de fusionner des images mentales.  Toutes ces prédictions sont des prédictions tueuses testables.

LS : Quels sont certains des domaines auxquels vous pensez que votre modèle pourrait apporter des contributions majeures (c'est-à-dire la neurophysiologie, l'informatique quantique, la parapsychologie, etc.)

MP : Le réductionnisme est pratiquement toujours considéré comme un axiome de la physique.  L'implication fondamentale de la TGD est que le réductionnisme est brisé à toutes les échelles de longueur et de temps.  De nouveaux phénomènes sont prédits dans toutes les branches de la physique, de la biologie, des neurosciences, de la parapsychologie, etc. L'espace-temps à couches multiples fournit des modèles détaillés pour plusieurs anomalies associées aux phénomènes d'énergie libre.  Ces modèles devraient contribuer au développement de nouvelles technologies énergétiques.  Les processus conscients de type calcul quantique ("résolution de problèmes quantiques" pourrait être un terme plus approprié) avec des mesures d'information théoriques remplaçant l'information de Shannon constituent une deuxième implication technologique.

Les notions d'hologramme conscient et d'équilibre du flux ionique à plusieurs couches promettent une description unifiée d'une grande classe de phénomènes apparemment sans rapport entre eux, comme l'homéostasie, l'homéopathie, les représentations sensorielles et les interactions mentales à distance.

En neurosciences, le modèle basé sur la TGD pour le contrôle quantique de l'EEG et de l'impulsion nerveuse est une application importante.

LS : Quelles sont, à votre avis, les directions expérimentales et théoriques les plus prometteuses à suivre vers une théorie unifiée de l'esprit et de la matière ?

MP : Ma réponse est, nécessairement, très centrée sur la TGD.  Je pense qu'il serait intéressant de voir si les concepts inspirés de l'approche TGD pourraient nous permettre de comprendre qualitativement la conscience, les systèmes vivants et les interactions mentales à distance.  Sur le plan expérimental, la stratégie serait de tester les notions de base :

(a) Tests expérimentaux de la notion d'espace-temps à feuilles multiples, de la quantification des champs topologiques et de la prédiction selon laquelle les feuilles d'espace-temps non atomiques agissent comme des supraconducteurs, même à des échelles de longueur astrophysiques.

(b) Démonstration expérimentale de la présence de diverses signatures physiques pour le transfert d'ions entre les feuilles d'espace-temps et pour la rupture de la deuxième loi en dessous de l'échelle de temps p-adique caractérisant le système.

(c) Tests expérimentaux pour les notions de corps magnétique, de conscience magnétosphérique et de moi collectif multicérébré.  Les travaux de Mark Germine sont très encourageants à cet égard.

Auteur: Pitkanen Matti

Info: Entretien avec Matti Pitkänen et Alex Kaivarainen, interviewés par Lian Sidorov. References :  1.  Germine, Mark.  Scientific Validation of Planetary Consciousness. JNLRMI I (3). URL: www.emergentmind.org/germineI3.htm. 2.  Germine, M.  Experimental Evidence for Collapse of the Wavefunction in  the Whole Human Brain. URL: www.goertzel.org/dynapsyc. [Note: Lian Sidorov's interview with Alex Kaivarainen was more mathematically technical and can be seen at http://www.emergentmind.org/PDF_files.htm/Kaivarainen.pdf .]

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