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Comment l'IA comprend des trucs que personne ne lui lui a appris

Les chercheurs peinent à comprendre comment les modèles d'Intelligence artificielle, formés pour perroquetter les textes sur Internet, peuvent effectuer des tâches avancées comme coder, jouer à des jeux ou essayer de rompre un mariage.

Personne ne sait encore comment ChatGPT et ses cousins ​​de l'intelligence artificielle vont transformer le monde, en partie parce que personne ne sait vraiment ce qui se passe à l'intérieur. Certaines des capacités de ces systèmes vont bien au-delà de ce pour quoi ils ont été formés, et même leurs inventeurs ne savent pas pourquoi. Un nombre croissant de tests suggèrent que ces systèmes d'IA développent des modèles internes du monde réel, tout comme notre propre cerveau le fait, bien que la technique des machines soit différente.

"Tout ce que nous voulons faire avec ces systèmes pour les rendre meilleurs ou plus sûrs ou quelque chose comme ça me semble une chose ridicule à demander  si nous ne comprenons pas comment ils fonctionnent", déclare Ellie Pavlick de l'Université Brown,  un des chercheurs travaillant à combler ce vide explicatif.

À un certain niveau, elle et ses collègues comprennent parfaitement le GPT (abréviation de generative pretrained transformer) et d'autres grands modèles de langage, ou LLM. Des modèles qui reposent sur un système d'apprentissage automatique appelé réseau de neurones. De tels réseaux ont une structure vaguement calquée sur les neurones connectés du cerveau humain. Le code de ces programmes est relativement simple et ne remplit que quelques pages. Il met en place un algorithme d'autocorrection, qui choisit le mot le plus susceptible de compléter un passage sur la base d'une analyse statistique laborieuse de centaines de gigaoctets de texte Internet. D'autres algorithmes auto-apprenants supplémentaire garantissant que le système présente ses résultats sous forme de dialogue. En ce sens, il ne fait que régurgiter ce qu'il a appris, c'est un "perroquet stochastique", selon les mots d'Emily Bender, linguiste à l'Université de Washington. Mais les LLM ont également réussi à réussir l'examen pour devenir avocat, à expliquer le boson de Higgs en pentamètre iambique (forme de poésie contrainte) ou à tenter de rompre le mariage d'un utilisateurs. Peu de gens s'attendaient à ce qu'un algorithme d'autocorrection assez simple acquière des capacités aussi larges.

Le fait que GPT et d'autres systèmes d'IA effectuent des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été formés, leur donnant des "capacités émergentes", a surpris même les chercheurs qui étaient généralement sceptiques quant au battage médiatique sur les LLM. "Je ne sais pas comment ils le font ou s'ils pourraient le faire plus généralement comme le font les humains, mais tout ça mes au défi mes pensées sur le sujet", déclare Melanie Mitchell, chercheuse en IA à l'Institut Santa Fe.

"C'est certainement bien plus qu'un perroquet stochastique, qui auto-construit sans aucun doute une certaine représentation du monde, bien que je ne pense pas que ce soit  vraiment de la façon dont les humains construisent un modèle de monde interne", déclare Yoshua Bengio, chercheur en intelligence artificielle à l'université de Montréal.

Lors d'une conférence à l'Université de New York en mars, le philosophe Raphaël Millière de l'Université de Columbia a offert un autre exemple à couper le souffle de ce que les LLM peuvent faire. Les modèles avaient déjà démontré leur capacité à écrire du code informatique, ce qui est impressionnant mais pas trop surprenant car il y a tellement de code à imiter sur Internet. Millière est allé plus loin en montrant que le GPT peut aussi réaliser du code. Le philosophe a tapé un programme pour calculer le 83e nombre de la suite de Fibonacci. "Il s'agit d'un raisonnement en plusieurs étapes d'un très haut niveau", explique-t-il. Et le robot a réussi. Cependant, lorsque Millière a demandé directement le 83e nombre de Fibonacci, GPT s'est trompé, ce qui suggère que le système ne se contentait pas de répéter ce qui se disait sur l'internet. Ce qui suggère que le système ne se contente pas de répéter ce qui se dit sur Internet, mais qu'il effectue ses propres calculs pour parvenir à la bonne réponse.

Bien qu'un LLM tourne sur un ordinateur, il n'en n'est pas un lui-même. Il lui manque des éléments de calcul essentiels, comme sa propre mémoire vive. Reconnaissant tacitement que GPT seul ne devrait pas être capable d'exécuter du code, son inventeur, la société technologique OpenAI, a depuis introduit un plug-in spécialisé -  outil que ChatGPT peut utiliser pour répondre à une requête - qui remédie à cela. Mais ce plug-in n'a pas été utilisé dans la démonstration de Millière. Au lieu de cela, ce dernier suppose plutôt que la machine a improvisé une mémoire en exploitant ses mécanismes d'interprétation des mots en fonction de leur contexte -  situation similaire à la façon dont la nature réaffecte des capacités existantes à de nouvelles fonctions.

Cette capacité impromptue démontre que les LLM développent une complexité interne qui va bien au-delà d'une analyse statistique superficielle. Les chercheurs constatent que ces systèmes semblent parvenir à une véritable compréhension de ce qu'ils ont appris. Dans une étude présentée la semaine dernière à la Conférence internationale sur les représentations de l'apprentissage (ICLR), le doctorant Kenneth Li de l'Université de Harvard et ses collègues chercheurs en intelligence artificielle, Aspen K. Hopkins du Massachusetts Institute of Technology, David Bau de la Northeastern University et Fernanda Viégas , Hanspeter Pfister et Martin Wattenberg, tous à Harvard, ont créé leur propre copie plus petite du réseau neuronal GPT afin de pouvoir étudier son fonctionnement interne. Ils l'ont entraîné sur des millions de matchs du jeu de société Othello en alimentant de longues séquences de mouvements sous forme de texte. Leur modèle est devenu un joueur presque parfait.

Pour étudier comment le réseau de neurones encodait les informations, ils ont adopté une technique que Bengio et Guillaume Alain, également de l'Université de Montréal, ont imaginée en 2016. Ils ont créé un réseau de "sondes" miniatures pour analyser le réseau principal couche par couche. Li compare cette approche aux méthodes des neurosciences. "C'est comme lorsque nous plaçons une sonde électrique dans le cerveau humain", dit-il. Dans le cas de l'IA, la sonde a montré que son "activité neuronale" correspondait à la représentation d'un plateau de jeu d'Othello, bien que sous une forme alambiquée. Pour confirmer ce résultat, les chercheurs ont inversé la sonde afin d'implanter des informations dans le réseau, par exemple en remplaçant l'un des marqueurs noirs du jeu par un marqueur blanc. "En fait, nous piratons le cerveau de ces modèles de langage", explique Li. Le réseau a ajusté ses mouvements en conséquence. Les chercheurs ont conclu qu'il jouait à Othello à peu près comme un humain : en gardant un plateau de jeu dans son "esprit" et en utilisant ce modèle pour évaluer les mouvements. Li pense que le système apprend cette compétence parce qu'il s'agit de la description la plus simple et efficace de ses données pour l'apprentissage. "Si l'on vous donne un grand nombre de scripts de jeu, essayer de comprendre la règle qui les sous-tend est le meilleur moyen de les comprimer", ajoute-t-il.

Cette capacité à déduire la structure du monde extérieur ne se limite pas à de simples mouvements de jeu ; il apparaît également dans le dialogue. Belinda Li (aucun lien avec Kenneth Li), Maxwell Nye et Jacob Andreas, tous au MIT, ont étudié des réseaux qui jouaient à un jeu d'aventure textuel. Ils ont introduit des phrases telles que "La clé est dans le coeur du trésor", suivies de "Tu prends la clé". À l'aide d'une sonde, ils ont constaté que les réseaux encodaient en eux-mêmes des variables correspondant à "coeur" et "Tu", chacune avec la propriété de posséder ou non une clé, et mettaient à jour ces variables phrase par phrase. Le système n'a aucun moyen indépendant de savoir ce qu'est une boîte ou une clé, mais il a acquis les concepts dont il avait besoin pour cette tâche."

"Une représentation de cette situation est donc enfouie dans le modèle", explique Belinda Li.

Les chercheurs s'émerveillent de voir à quel point les LLM sont capables d'apprendre du texte. Par exemple, Pavlick et sa doctorante d'alors, l'étudiante Roma Patel, ont découvert que ces réseaux absorbent les descriptions de couleur du texte Internet et construisent des représentations internes de la couleur. Lorsqu'ils voient le mot "rouge", ils le traitent non seulement comme un symbole abstrait, mais comme un concept qui a une certaine relation avec le marron, le cramoisi, le fuchsia, la rouille, etc. Démontrer cela fut quelque peu délicat. Au lieu d'insérer une sonde dans un réseau, les chercheurs ont étudié sa réponse à une série d'invites textuelles. Pour vérifier si le systhème ne faisait pas simplement écho à des relations de couleur tirées de références en ligne, ils ont essayé de le désorienter en lui disant que le rouge est en fait du vert - comme dans la vieille expérience de pensée philosophique où le rouge d'une personne correspond au vert d'une autre. Plutôt que répéter une réponse incorrecte, les évaluations de couleur du système ont évolué de manière appropriée afin de maintenir les relations correctes.

Reprenant l'idée que pour remplir sa fonction d'autocorrection, le système recherche la logique sous-jacente de ses données d'apprentissage, le chercheur en apprentissage automatique Sébastien Bubeck de Microsoft Research suggère que plus la gamme de données est large, plus les règles du système faire émerger sont générales. "Peut-être que nous nous constatons un tel bond en avant parce que nous avons atteint une diversité de données suffisamment importante pour que le seul principe sous-jacent à toutes ces données qui demeure est que des êtres intelligents les ont produites... Ainsi la seule façon pour le modèle d'expliquer toutes ces données est de devenir intelligent lui-même".

En plus d'extraire le sens sous-jacent du langage, les LLM sont capables d'apprendre en temps réel. Dans le domaine de l'IA, le terme "apprentissage" est généralement réservé au processus informatique intensif dans lequel les développeurs exposent le réseau neuronal à des gigaoctets de données et ajustent petit à petit ses connexions internes. Lorsque vous tapez une requête dans ChatGPT, le réseau devrait être en quelque sorte figé et, contrairement à l'homme, ne devrait pas continuer à apprendre. Il fut donc surprenant de constater que les LLM apprennent effectivement à partir des invites de leurs utilisateurs, une capacité connue sous le nom d'"apprentissage en contexte". "Il s'agit d'un type d'apprentissage différent dont on ne soupçonnait pas l'existence auparavant", explique Ben Goertzel, fondateur de la société d'IA SingularityNET.

Un exemple de la façon dont un LLM apprend vient de la façon dont les humains interagissent avec les chatbots tels que ChatGPT. Vous pouvez donner au système des exemples de la façon dont vous voulez qu'il réponde, et il obéira. Ses sorties sont déterminées par les derniers milliers de mots qu'il a vus. Ce qu'il fait, étant donné ces mots, est prescrit par ses connexions internes fixes - mais la séquence de mots offre néanmoins une certaine adaptabilité. Certaines personnes utilisent le jailbreak à des fins sommaires, mais d'autres l'utilisent pour obtenir des réponses plus créatives. "Il répondra mieux aux questions scientifiques, je dirais, si vous posez directement la question, sans invite spéciale de jailbreak, explique William Hahn, codirecteur du laboratoire de perception de la machine et de robotique cognitive à la Florida Atlantic University. "Sans il sera un meilleur universitaire." (Comme son nom l'indique une invite jailbreak -prison cassée-, invite à  moins délimiter-verrouiller les fonctions de recherche et donc à les ouvrir, avec les risques que ça implique) .

Un autre type d'apprentissage en contexte se produit via l'incitation à la "chaîne de pensée", ce qui signifie qu'on demande au réseau d'épeler chaque étape de son raisonnement - manière de faire qui permet de mieux résoudre les problèmes de logique ou d'arithmétique en passant par plusieurs étapes. (Ce qui rend l'exemple de Millière si surprenant  puisque le réseau a trouvé le nombre de Fibonacci sans un tel encadrement.)

En 2022, une équipe de Google Research et de l'École polytechnique fédérale de Zurich - Johannes von Oswald, Eyvind Niklasson, Ettore Randazzo, João Sacramento, Alexander Mordvintsev, Andrey Zhmoginov et Max Vladymyrov - a montré que l'apprentissage en contexte suit la même procédure de calcul de base que l'apprentissage standard, connue sous le nom de descente de gradient". 

Cette procédure n'était pas programmée ; le système l'a découvert sans aide. "C'est probablement une compétence acquise", déclare Blaise Agüera y Arcas, vice-président de Google Research. De fait il pense que les LLM peuvent avoir d'autres capacités latentes que personne n'a encore découvertes. "Chaque fois que nous testons une nouvelle capacité que nous pouvons quantifier, nous la trouvons", dit-il.

Bien que les LLM aient suffisamment d'angles morts et autres défauts pour ne pas être qualifiés d'intelligence générale artificielle, ou AGI - terme désignant une machine qui atteint l'ingéniosité du cerveau animal - ces capacités émergentes suggèrent à certains chercheurs que les entreprises technologiques sont plus proches de l'AGI que même les optimistes ne l'avaient deviné. "Ce sont des preuves indirectes que nous en sommes probablement pas si loin", a déclaré Goertzel en mars lors d'une conférence sur le deep learning à la Florida Atlantic University. Les plug-ins d'OpenAI ont donné à ChatGPT une architecture modulaire un peu comme celle du cerveau humain. "La combinaison de GPT-4 [la dernière version du LLM qui alimente ChatGPT] avec divers plug-ins pourrait être une voie vers une spécialisation des fonctions semblable à celle de l'homme", déclare Anna Ivanova, chercheuse au M.I.T.

Dans le même temps, les chercheurs s'inquiètent de voir leur capacité à étudier ces systèmes s'amenuiser. OpenAI n'a pas divulgué les détails de la conception et de l'entraînement de GPT-4, en partie du à la concurrence avec Google et d'autres entreprises, sans parler des autres pays. "Il y aura probablement moins de recherche ouverte de la part de l'industrie, et les choses seront plus cloisonnées et organisées autour de la construction de produits", déclare Dan Roberts, physicien théoricien au M.I.T., qui applique les techniques de sa profession à la compréhension de l'IA.

Ce manque de transparence ne nuit pas seulement aux chercheurs, il entrave également les efforts qui visent à comprendre les répercussions sociales de l'adoption précipitée de la technologie de l'IA. "La transparence de ces modèles est la chose la plus importante pour garantir la sécurité", affirme M. Mitchell.

Auteur: Musser Georges

Info: https://www.scientificamerican.com,  11 mai 2023. *algorithme d'optimisation utilisé dans l'apprentissage automatique et les problèmes d'optimisation. Il vise à minimiser ou à maximiser une fonction en ajustant ses paramètres de manière itérative. L'algorithme part des valeurs initiales des paramètres et calcule le gradient de la fonction au point actuel. Les paramètres sont ensuite mis à jour dans la direction du gradient négatif (pour la minimisation) ou positif (pour la maximisation), multiplié par un taux d'apprentissage. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit rempli. La descente de gradient est largement utilisée dans la formation des modèles d'apprentissage automatique pour trouver les valeurs optimales des paramètres qui minimisent la différence entre les résultats prédits et les résultats réels. Trad et adaptation Mg

[ singularité technologique ] [ versatilité sémantique ]

interrogation

Pourquoi cet univers ? Un nouveau calcul suggère que notre cosmos est typique.

Deux physiciens ont calculé que l’univers a une entropie plus élevée – et donc plus probable – que d’autres univers possibles. Le calcul est " une réponse à une question qui n’a pas encore été pleinement comprise ".

(image : Les propriétés de notre univers – lisse, plat, juste une pincée d’énergie noire – sont ce à quoi nous devrions nous attendre, selon un nouveau calcul.)

Les cosmologues ont passé des décennies à chercher à comprendre pourquoi notre univers est si étonnamment vanille. Non seulement il est lisse et plat à perte de vue, mais il s'étend également à un rythme toujours plus lent, alors que des calculs naïfs suggèrent que – à la sortie du Big Bang – l'espace aurait dû se froisser sous l'effet de la gravité et détruit par une énergie noire répulsive.

Pour expliquer la planéité du cosmos, les physiciens ont ajouté un premier chapitre dramatique à l'histoire cosmique : ils proposent que l'espace se soit rapidement gonflé comme un ballon au début du Big Bang, aplanissant toute courbure. Et pour expliquer la légère croissance de l’espace après cette première période d’inflation, certains ont avancé que notre univers n’est qu’un parmi tant d’autres univers moins hospitaliers dans un multivers géant.

Mais maintenant, deux physiciens ont bouleversé la pensée conventionnelle sur notre univers vanille. Suivant une ligne de recherche lancée par Stephen Hawking et Gary Gibbons en 1977, le duo a publié un nouveau calcul suggérant que la clarté du cosmos est attendue plutôt que rare. Notre univers est tel qu'il est, selon Neil Turok de l'Université d'Édimbourg et Latham Boyle de l'Institut Perimeter de physique théorique de Waterloo, au Canada, pour la même raison que l'air se propage uniformément dans une pièce : des options plus étranges sont concevables, mais extrêmement improbable.

L'univers " peut sembler extrêmement précis, extrêmement improbable, mais eux  disent : 'Attendez une minute, c'est l'univers préféré' ", a déclaré Thomas Hertog , cosmologue à l'Université catholique de Louvain en Belgique.

"Il s'agit d'une contribution nouvelle qui utilise des méthodes différentes de celles utilisées par la plupart des gens", a déclaré Steffen Gielen , cosmologue à l'Université de Sheffield au Royaume-Uni.

La conclusion provocatrice repose sur une astuce mathématique consistant à passer à une horloge qui tourne avec des nombres imaginaires. En utilisant l'horloge imaginaire, comme Hawking l'a fait dans les années 70, Turok et Boyle ont pu calculer une quantité, connue sous le nom d'entropie, qui semble correspondre à notre univers. Mais l’astuce du temps imaginaire est une manière détournée de calculer l’entropie, et sans une méthode plus rigoureuse, la signification de la quantité reste vivement débattue. Alors que les physiciens s’interrogent sur l’interprétation correcte du calcul de l’entropie, beaucoup le considèrent comme un nouveau guide sur la voie de la nature quantique fondamentale de l’espace et du temps.

"D'une manière ou d'une autre", a déclaré Gielen, "cela nous donne peut-être une fenêtre sur la microstructure de l'espace-temps."

Chemins imaginaires

Turok et Boyle, collaborateurs fréquents, sont réputés pour avoir conçu des idées créatives et peu orthodoxes sur la cosmologie. L’année dernière, pour étudier la probabilité que notre Univers soit probable, ils se sont tournés vers une technique développée dans les années 1940 par le physicien Richard Feynman.

Dans le but de capturer le comportement probabiliste des particules, Feynman a imaginé qu'une particule explore toutes les routes possibles reliant le début à la fin : une ligne droite, une courbe, une boucle, à l'infini. Il a imaginé un moyen d'attribuer à chaque chemin un nombre lié à sa probabilité et d'additionner tous les nombres. Cette technique de " l’intégrale du chemin " est devenue un cadre puissant pour prédire le comportement probable d’un système quantique.

Dès que Feynman a commencé à faire connaître l’intégrale du chemin, les physiciens ont repéré un curieux lien avec la thermodynamique, la vénérable science de la température et de l’énergie. C'est ce pont entre la théorie quantique et la thermodynamique qui a permis les calculs de Turok et Boyle.

La thermodynamique exploite la puissance des statistiques afin que vous puissiez utiliser seulement quelques chiffres pour décrire un système composé de plusieurs éléments, comme les milliards de molécules d'air qui s'agitent dans une pièce. La température, par exemple – essentiellement la vitesse moyenne des molécules d’air – donne une idée approximative de l’énergie de la pièce. Les propriétés globales telles que la température et la pression décrivent un "  macrostate " de la pièce.

Mais ce terme de un macro-état est un compte rendu rudimentaire ; les molécules d’air peuvent être disposées d’un très grand nombre de manières qui correspondent toutes au même macroétat. Déplacez un peu un atome d’oxygène vers la gauche et la température ne bougera pas. Chaque configuration microscopique unique est appelée microétat, et le nombre de microétats correspondant à un macroétat donné détermine son entropie.

L'entropie donne aux physiciens un moyen précis de comparer les probabilités de différents résultats : plus l'entropie d'un macroétat est élevée, plus il est probable. Il existe bien plus de façons pour les molécules d'air de s'organiser dans toute la pièce que si elles étaient regroupées dans un coin, par exemple. En conséquence, on s’attend à ce que les molécules d’air se propagent (et restent dispersées). La vérité évidente selon laquelle les résultats probables sont probables, exprimée dans le langage de la physique, devient la célèbre deuxième loi de la thermodynamique : selon laquelle l’entropie totale d’un système a tendance à croître.

La ressemblance avec l'intégrale du chemin était indubitable : en thermodynamique, on additionne toutes les configurations possibles d'un système. Et avec l’intégrale du chemin, vous additionnez tous les chemins possibles qu’un système peut emprunter. Il y a juste une distinction assez flagrante : la thermodynamique traite des probabilités, qui sont des nombres positifs qui s'additionnent simplement. Mais dans l'intégrale du chemin, le nombre attribué à chaque chemin est complexe, ce qui signifie qu'il implique le nombre imaginaire i , la racine carrée de −1. Les nombres complexes peuvent croître ou diminuer lorsqu’ils sont additionnés, ce qui leur permet de capturer la nature ondulatoire des particules quantiques, qui peuvent se combiner ou s’annuler.

Pourtant, les physiciens ont découvert qu’une simple transformation peut vous faire passer d’un domaine à un autre. Rendez le temps imaginaire (un mouvement connu sous le nom de rotation de Wick d'après le physicien italien Gian Carlo Wick), et un second i entre dans l'intégrale du chemin qui étouffe le premier, transformant les nombres imaginaires en probabilités réelles. Remplacez la variable temps par l'inverse de la température et vous obtenez une équation thermodynamique bien connue.

Cette astuce de Wick a conduit Hawking et Gibbons à une découverte à succès en 1977, à la fin d'une série éclair de découvertes théoriques sur l'espace et le temps.

L'entropie de l'espace-temps

Des décennies plus tôt, la théorie de la relativité générale d’Einstein avait révélé que l’espace et le temps formaient ensemble un tissu unifié de réalité – l’espace-temps – et que la force de gravité était en réalité la tendance des objets à suivre les plis de l’espace-temps. Dans des circonstances extrêmes, l’espace-temps peut se courber suffisamment fortement pour créer un Alcatraz incontournable connu sous le nom de trou noir.

En 1973, Jacob Bekenstein a avancé l’hérésie selon laquelle les trous noirs seraient des prisons cosmiques imparfaites. Il a estimé que les abysses devraient absorber l'entropie de leurs repas, plutôt que de supprimer cette entropie de l'univers et de violer la deuxième loi de la thermodynamique. Mais si les trous noirs ont de l’entropie, ils doivent aussi avoir des températures et rayonner de la chaleur.

Stephen Hawking, sceptique, a tenté de prouver que Bekenstein avait tort, en se lançant dans un calcul complexe du comportement des particules quantiques dans l'espace-temps incurvé d'un trou noir. À sa grande surprise, il découvrit en 1974 que les trous noirs rayonnaient effectivement. Un autre calcul a confirmé l'hypothèse de Bekenstein : un trou noir a une entropie égale au quart de la surface de son horizon des événements – le point de non-retour pour un objet tombant.

Dans les années qui suivirent, les physiciens britanniques Gibbons et Malcolm Perry, puis plus tard Gibbons et Hawking, arrivèrent au même résultat dans une autre direction . Ils ont établi une intégrale de chemin, additionnant en principe toutes les différentes manières dont l'espace-temps pourrait se plier pour former un trou noir. Ensuite, ils ont fait tourner le trou noir, marquant l'écoulement du temps avec des nombres imaginaires, et ont scruté sa forme. Ils ont découvert que, dans la direction du temps imaginaire, le trou noir revenait périodiquement à son état initial. Cette répétition semblable au jour de la marmotte dans un temps imaginaire a donné au trou noir une sorte de stase qui leur a permis de calculer sa température et son entropie.

Ils n’auraient peut-être pas fait confiance aux résultats si les réponses n’avaient pas correspondu exactement à celles calculées précédemment par Bekenstein et Hawking. À la fin de la décennie, leur travail collectif avait donné naissance à une idée surprenante : l’entropie des trous noirs impliquait que l’espace-temps lui-même était constitué de minuscules morceaux réorganisables, tout comme l’air est constitué de molécules. Et miraculeusement, même sans savoir ce qu’étaient ces " atomes gravitationnels ", les physiciens ont pu compter leurs arrangements en regardant un trou noir dans un temps imaginaire.

"C'est ce résultat qui a laissé une très profonde impression sur Hawking", a déclaré Hertog, ancien étudiant diplômé et collaborateur de longue date de Hawking. Hawking s'est immédiatement demandé si la rotation de Wick fonctionnerait pour autre chose que les trous noirs. "Si cette géométrie capture une propriété quantique d'un trou noir", a déclaré Hertog, "alors il est irrésistible de faire la même chose avec les propriétés cosmologiques de l'univers entier."

Compter tous les univers possibles

Immédiatement, Hawking et Gibbons Wick ont ​​fait tourner l’un des univers les plus simples imaginables – un univers ne contenant rien d’autre que l’énergie sombre construite dans l’espace lui-même. Cet univers vide et en expansion, appelé espace-temps " de Sitter ", a un horizon au-delà duquel l’espace s’étend si rapidement qu’aucun signal provenant de cet espace ne parviendra jamais à un observateur situé au centre de l’espace. En 1977, Gibbons et Hawking ont calculé que, comme un trou noir, un univers de De Sitter possède également une entropie égale au quart de la surface de son horizon. Encore une fois, l’espace-temps semblait comporter un nombre incalculable de micro-états.

Mais l’entropie de l’univers réel restait une question ouverte. Notre univers n'est pas vide ; il regorge de lumière rayonnante et de flux de galaxies et de matière noire. La lumière a provoqué une expansion rapide de l'espace pendant la jeunesse de l'univers, puis l'attraction gravitationnelle de la matière a ralenti les choses pendant l'adolescence cosmique. Aujourd’hui, l’énergie sombre semble avoir pris le dessus, entraînant une expansion galopante. "Cette histoire d'expansion est une aventure semée d'embûches", a déclaré Hertog. "Il n'est pas si facile d'obtenir une solution explicite."

Au cours de la dernière année, Boyle et Turok ont ​​élaboré une solution aussi explicite. Tout d'abord, en janvier, alors qu'ils jouaient avec des cosmologies jouets, ils ont remarqué que l'ajout de radiations à l'espace-temps de De Sitter ne gâchait pas la simplicité requise pour faire tourner l'univers par Wick.

Puis, au cours de l’été, ils ont découvert que la technique résisterait même à l’inclusion désordonnée de matière. La courbe mathématique décrivant l’histoire plus complexe de l’expansion relevait toujours d’un groupe particulier de fonctions faciles à manipuler, et le monde de la thermodynamique restait accessible. "Cette rotation de Wick est une affaire trouble lorsque l'on s'éloigne d'un espace-temps très symétrique", a déclaré Guilherme Leite Pimentel , cosmologiste à la Scuola Normale Superiore de Pise, en Italie. "Mais ils ont réussi à le trouver."

En faisant tourner Wick l’histoire de l’expansion en montagnes russes d’une classe d’univers plus réaliste, ils ont obtenu une équation plus polyvalente pour l’entropie cosmique. Pour une large gamme de macroétats cosmiques définis par le rayonnement, la matière, la courbure et une densité d'énergie sombre (tout comme une plage de températures et de pressions définit différents environnements possibles d'une pièce), la formule crache le nombre de microétats correspondants. Turok et Boyle ont publié leurs résultats en ligne début octobre.

Les experts ont salué le résultat explicite et quantitatif. Mais à partir de leur équation d’entropie, Boyle et Turok ont ​​tiré une conclusion non conventionnelle sur la nature de notre univers. "C'est là que cela devient un peu plus intéressant et un peu plus controversé", a déclaré Hertog.

Boyle et Turok pensent que l'équation effectue un recensement de toutes les histoires cosmiques imaginables. Tout comme l'entropie d'une pièce compte toutes les façons d'arranger les molécules d'air pour une température donnée, ils soupçonnent que leur entropie compte toutes les façons dont on peut mélanger les atomes de l'espace-temps et se retrouver avec un univers avec une histoire globale donnée. courbure et densité d’énergie sombre.

Boyle compare le processus à l'examen d'un gigantesque sac de billes, chacune représentant un univers différent. Ceux qui ont une courbure négative pourraient être verts. Ceux qui ont des tonnes d'énergie sombre pourraient être des yeux de chat, et ainsi de suite. Leur recensement révèle que l’écrasante majorité des billes n’ont qu’une seule couleur – le bleu, par exemple – correspondant à un type d’univers : un univers globalement semblable au nôtre, sans courbure appréciable et juste une touche d’énergie sombre. Les types de cosmos les plus étranges sont extrêmement rares. En d’autres termes, les caractéristiques étrangement vanille de notre univers qui ont motivé des décennies de théorie sur l’inflation cosmique et le multivers ne sont peut-être pas étranges du tout.

"C'est un résultat très intrigant", a déclaré Hertog. Mais " cela soulève plus de questions que de réponses ".

Compter la confusion

Boyle et Turok ont ​​calculé une équation qui compte les univers. Et ils ont fait l’observation frappante que des univers comme le nôtre semblent représenter la part du lion des options cosmiques imaginables. Mais c’est là que s’arrête la certitude.

Le duo ne tente pas d’expliquer quelle théorie quantique de la gravité et de la cosmologie pourrait rendre certains univers communs ou rares. Ils n’expliquent pas non plus comment notre univers, avec sa configuration particulière de parties microscopiques, est né. En fin de compte, ils considèrent leurs calculs comme un indice permettant de déterminer quels types d’univers sont préférés plutôt que comme quelque chose qui se rapproche d’une théorie complète de la cosmologie. "Ce que nous avons utilisé est une astuce bon marché pour obtenir la réponse sans connaître la théorie", a déclaré Turok.

Leurs travaux revitalisent également une question restée sans réponse depuis que Gibbons et Hawking ont lancé pour la première fois toute l’histoire de l’entropie spatio-temporelle : quels sont exactement les micro-états que compte l’astuce bon marché ?

"L'essentiel ici est de dire que nous ne savons pas ce que signifie cette entropie", a déclaré Henry Maxfield , physicien à l'Université de Stanford qui étudie les théories quantiques de la gravité.

En son cœur, l’entropie résume l’ignorance. Pour un gaz constitué de molécules, par exemple, les physiciens connaissent la température – la vitesse moyenne des particules – mais pas ce que fait chaque particule ; l'entropie du gaz reflète le nombre d'options.

Après des décennies de travaux théoriques, les physiciens convergent vers une vision similaire pour les trous noirs. De nombreux théoriciens pensent aujourd'hui que la zone de l'horizon décrit leur ignorance de ce qui s'y trouve, de toutes les façons dont les éléments constitutifs du trou noir sont disposés de manière interne pour correspondre à son apparence extérieure. (Les chercheurs ne savent toujours pas ce que sont réellement les microétats ; les idées incluent des configurations de particules appelées gravitons ou cordes de la théorie des cordes.)

Mais lorsqu’il s’agit de l’entropie de l’univers, les physiciens se sentent moins sûrs de savoir où se situe leur ignorance.

En avril, deux théoriciens ont tenté de donner à l’entropie cosmologique une base mathématique plus solide. Ted Jacobson , physicien à l'Université du Maryland réputé pour avoir dérivé la théorie de la gravité d'Einstein de la thermodynamique des trous noirs, et son étudiant diplômé Batoul Banihashemi ont explicitement défini l'entropie d'un univers de Sitter (vacant et en expansion). Ils ont adopté la perspective d’un observateur au centre. Leur technique, qui consistait à ajouter une surface fictive entre l'observateur central et l'horizon, puis à rétrécir la surface jusqu'à ce qu'elle atteigne l'observateur central et disparaisse, a récupéré la réponse de Gibbons et Hawking selon laquelle l'entropie est égale à un quart de la surface de l'horizon. Ils ont conclu que l’entropie de De Sitter compte tous les microétats possibles à l’intérieur de l’horizon.

Turok et Boyle calculent la même entropie que Jacobson et Banihashemi pour un univers vide. Mais dans leur nouveau calcul relatif à un univers réaliste rempli de matière et de rayonnement, ils obtiennent un nombre beaucoup plus grand de microétats – proportionnels au volume et non à la surface. Face à ce conflit apparent, ils spéculent que les différentes entropies répondent à des questions différentes : la plus petite entropie de De Sitter compte les microétats d'un espace-temps pur délimité par un horizon, tandis qu'ils soupçonnent que leur plus grande entropie compte tous les microétats d'un espace-temps rempli d'espace-temps. matière et énergie, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’horizon. "C'est tout un shebang", a déclaré Turok.

En fin de compte, régler la question de savoir ce que comptent Boyle et Turok nécessitera une définition mathématique plus explicite de l’ensemble des microétats, analogue à ce que Jacobson et Banihashemi ont fait pour l’espace de Sitter. Banihashemi a déclaré qu'elle considérait le calcul d'entropie de Boyle et Turok " comme une réponse à une question qui n'a pas encore été entièrement comprise ".

Quant aux réponses plus établies à la question " Pourquoi cet univers ? ", les cosmologistes affirment que l’inflation et le multivers sont loin d’être morts. La théorie moderne de l’inflation, en particulier, est parvenue à résoudre bien plus que la simple question de la douceur et de la planéité de l’univers. Les observations du ciel correspondent à bon nombre de ses autres prédictions. L'argument entropique de Turok et Boyle a passé avec succès un premier test notable, a déclaré Pimentel, mais il lui faudra trouver d'autres données plus détaillées pour rivaliser plus sérieusement avec l'inflation.

Comme il sied à une grandeur qui mesure l’ignorance, les mystères enracinés dans l’entropie ont déjà servi de précurseurs à une physique inconnue. À la fin des années 1800, une compréhension précise de l’entropie en termes d’arrangements microscopiques a permis de confirmer l’existence des atomes. Aujourd'hui, l'espoir est que si les chercheurs calculant l'entropie cosmologique de différentes manières peuvent déterminer exactement à quelles questions ils répondent, ces chiffres les guideront vers une compréhension similaire de la façon dont les briques Lego du temps et de l'espace s'empilent pour créer l'univers qui nous entoure.

"Notre calcul fournit une énorme motivation supplémentaire aux personnes qui tentent de construire des théories microscopiques de la gravité quantique", a déclaré Turok. "Parce que la perspective est que cette théorie finira par expliquer la géométrie à grande échelle de l'univers."

 

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Info: https://www.quantamagazine.org/ - Charlie Wood, 17 nov 2022

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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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Des physiciens observent une transition de phase quantique "inobservable"

Mesure et l'intrication ont toutes deux une saveur non locale "étrange". Aujourd'hui, les physiciens exploitent cette nonlocalité pour sonder la diffusion de l'information quantique et la contrôler.

La mesure est l'ennemi de l'intrication. Alors que l'intrication se propage à travers une grille de particules quantiques - comme le montre cette simulation - que se passerait-il si l'on mesurait certaines des particules ici et là ? Quel phénomène triompherait ?

En 1935, Albert Einstein et Erwin Schrödinger, deux des physiciens les plus éminents de l'époque, se disputent sur la nature de la réalité.

Einstein avait fait des calculs et savait que l'univers devait être local, c'est-à-dire qu'aucun événement survenant à un endroit donné ne pouvait affecter instantanément un endroit éloigné. Mais Schrödinger avait fait ses propres calculs et savait qu'au cœur de la mécanique quantique se trouvait une étrange connexion qu'il baptisa "intrication" et qui semblait remettre en cause l'hypothèse de localité d'Einstein.

Lorsque deux particules sont intriquées, ce qui peut se produire lors d'une collision, leurs destins sont liés. En mesurant l'orientation d'une particule, par exemple, on peut apprendre que sa partenaire intriquée (si et quand elle est mesurée) pointe dans la direction opposée, quel que soit l'endroit où elle se trouve. Ainsi, une mesure effectuée à Pékin pourrait sembler affecter instantanément une expérience menée à Brooklyn, violant apparemment l'édit d'Einstein selon lequel aucune influence ne peut voyager plus vite que la lumière.

Einstein n'appréciait pas la portée de l'intrication (qu'il qualifiera plus tard d'"étrange") et critiqua la théorie de la mécanique quantique, alors naissante, comme étant nécessairement incomplète. Schrödinger défendit à son tour la théorie, dont il avait été l'un des pionniers. Mais il comprenait le dégoût d'Einstein pour l'intrication. Il admit que la façon dont elle semble permettre à un expérimentateur de "piloter" une expérience autrement inaccessible est "plutôt gênante".

Depuis, les physiciens se sont largement débarrassés de cette gêne. Ils comprennent aujourd'hui ce qu'Einstein, et peut-être Schrödinger lui-même, avaient négligé : l'intrication n'a pas d'influence à distance. Elle n'a pas le pouvoir de provoquer un résultat spécifique à distance ; elle ne peut distribuer que la connaissance de ce résultat. Les expériences sur l'intrication, telles que celles qui ont remporté le prix Nobel en 2022, sont maintenant devenues monnaie courante.

Au cours des dernières années, une multitude de recherches théoriques et expérimentales ont permis de découvrir une nouvelle facette du phénomène, qui se manifeste non pas par paires, mais par constellations de particules. L'intrication se propage naturellement dans un groupe de particules, établissant un réseau complexe de contingences. Mais si l'on mesure les particules suffisamment souvent, en détruisant l'intrication au passage, il est possible d'empêcher la formation du réseau. En 2018, trois groupes de théoriciens ont montré que ces deux états - réseau ou absence de réseau - rappellent des états familiers de la matière tels que le liquide et le solide. Mais au lieu de marquer une transition entre différentes structures de la matière, le passage entre la toile et l'absence de toile indique un changement dans la structure de l'information.

"Il s'agit d'une transition de phase dans l'information", explique Brian Skinner, de l'université de l'État de l'Ohio, l'un des physiciens qui a identifié le phénomène en premier. "Les propriétés de l'information, c'est-à-dire la manière dont l'information est partagée entre les choses, subissent un changement très brutal.

Plus récemment, un autre trio d'équipes a tenté d'observer cette transition de phase en action. Elles ont réalisé une série de méta-expériences pour mesurer comment les mesures elles-mêmes affectent le flux d'informations. Dans ces expériences, ils ont utilisé des ordinateurs quantiques pour confirmer qu'il est possible d'atteindre un équilibre délicat entre les effets concurrents de l'intrication et de la mesure. La découverte de la transition a lancé une vague de recherches sur ce qui pourrait être possible lorsque l'intrication et la mesure entrent en collision.

L'intrication "peut avoir de nombreuses propriétés différentes, bien au-delà de ce que nous avions imaginé", a déclaré Jedediah Pixley, théoricien de la matière condensée à l'université Rutgers, qui a étudié les variations de la transition.

Un dessert enchevêtré

L'une des collaborations qui a permis de découvrir la transition d'intrication est née autour d'un pudding au caramel collant dans un restaurant d'Oxford, en Angleterre. En avril 2018, Skinner rendait visite à son ami Adam Nahum, un physicien qui travaille actuellement à l'École normale supérieure de Paris. Au fil d'une conversation tentaculaire, ils se sont retrouvés à débattre d'une question fondamentale concernant l'enchevêtrement et l'information.

Tout d'abord, un petit retour en arrière. Pour comprendre le lien entre l'intrication et l'information, imaginons une paire de particules, A et B, chacune dotée d'un spin qui peut être mesuré comme pointant vers le haut ou vers le bas. Chaque particule commence dans une superposition quantique de haut et de bas, ce qui signifie qu'une mesure produit un résultat aléatoire - soit vers le haut, soit vers le bas. Si les particules ne sont pas intriquées, les mesurer revient à jouer à pile ou face : Le fait d'obtenir pile ou face avec l'une ne vous dit rien sur ce qui se passera avec l'autre.

Mais si les particules sont intriquées, les deux résultats seront liés. Si vous trouvez que B pointe vers le haut, par exemple, une mesure de A indiquera qu'il pointe vers le bas. La paire partage une "opposition" qui ne réside pas dans l'un ou l'autre membre, mais entre eux - un soupçon de la non-localité qui a troublé Einstein et Schrödinger. L'une des conséquences de cette opposition est qu'en mesurant une seule particule, on en apprend plus sur l'autre. "La mesure de B m'a d'abord permis d'obtenir des informations sur A", a expliqué M. Skinner. "Cela réduit mon ignorance sur l'état de A."

L'ampleur avec laquelle une mesure de B réduit votre ignorance de A s'appelle l'entropie d'intrication et, comme tout type d'information, elle se compte en bits. L'entropie d'intrication est le principal moyen dont disposent les physiciens pour quantifier l'intrication entre deux objets ou, de manière équivalente, la quantité d'informations sur l'un stockées de manière non locale dans l'autre. Une entropie d'intrication nulle signifie qu'il n'y a pas d'intrication ; mesurer B ne révèle rien sur A. Une entropie d'intrication élevée signifie qu'il y a beaucoup d'intrication ; mesurer B vous apprend beaucoup sur A.

Au cours du dessert, Skinner et Nahum ont poussé cette réflexion plus loin. Ils ont d'abord étendu la paire de particules à une chaîne aussi longue que l'on veut bien l'imaginer. Ils savaient que selon l'équation éponyme de Schrödinger, l'analogue de F = ma en mécanique quantique, l'intrication passerait d'une particule à l'autre comme une grippe. Ils savaient également qu'ils pouvaient calculer le degré d'intrication de la même manière : Si l'entropie d'intrication est élevée, cela signifie que les deux moitiés de la chaîne sont fortement intriquées. Si l'entropie d'intrication est élevée, les deux moitiés sont fortement intriquées. Mesurer la moitié des spins vous donnera une bonne idée de ce à quoi vous attendre lorsque vous mesurerez l'autre moitié.

Ensuite, ils ont déplacé la mesure de la fin du processus - lorsque la chaîne de particules avait déjà atteint un état quantique particulier - au milieu de l'action, alors que l'intrication se propageait. Ce faisant, ils ont créé un conflit, car la mesure est l'ennemi mortel de l'intrication. S'il n'est pas modifié, l'état quantique d'un groupe de particules reflète toutes les combinaisons possibles de hauts et de bas que l'on peut obtenir en mesurant ces particules. Mais la mesure fait s'effondrer un état quantique et détruit toute intrication qu'il contient. Vous obtenez ce que vous obtenez, et toutes les autres possibilités disparaissent.

Nahum a posé la question suivante à Skinner : Et si, alors que l'intrication est en train de se propager, tu mesurais certains spins ici et là ? Si tu les mesurais tous en permanence, l'intrication disparaîtrait de façon ennuyeuse. Mais si tu les mesures sporadiquement, par quelques spins seulement, quel phénomène sortira vainqueur ? L'intrication ou la mesure ?

L'ampleur avec laquelle une mesure de B réduit votre ignorance de A s'appelle l'entropie d'intrication et, comme tout type d'information, elle se compte en bits. L'entropie d'intrication est le principal moyen dont disposent les physiciens pour quantifier l'intrication entre deux objets ou, de manière équivalente, la quantité d'informations sur l'un stockées de manière non locale dans l'autre. Une entropie d'intrication nulle signifie qu'il n'y a pas d'intrication ; mesurer B ne révèle rien sur A. Une entropie d'intrication élevée signifie qu'il y a beaucoup d'intrication ; mesurer B vous apprend beaucoup sur A.

Au cours du dessert, Skinner et Nahum ont poussé cette réflexion plus loin. Ils ont d'abord étendu la paire de particules à une chaîne aussi longue que l'on veut bien l'imaginer. Ils savaient que selon l'équation éponyme de Schrödinger, l'analogue de F = ma en mécanique quantique, l'intrication passerait d'une particule à l'autre comme une grippe. Ils savaient également qu'ils pouvaient calculer le degré d'intrication de la même manière : Si l'entropie d'intrication est élevée, cela signifie que les deux moitiés de la chaîne sont fortement intriquées. Si l'entropie d'intrication est élevée, les deux moitiés sont fortement intriquées. Mesurer la moitié des spins vous donnera une bonne idée de ce à quoi vous attendre lorsque vous mesurerez l'autre moitié.

Ensuite, ils ont déplacé la mesure de la fin du processus - lorsque la chaîne de particules avait déjà atteint un état quantique particulier - au milieu de l'action, alors que l'intrication se propageait. Ce faisant, ils ont créé un conflit, car la mesure est l'ennemi mortel de l'intrication. S'il n'est pas modifié, l'état quantique d'un groupe de particules reflète toutes les combinaisons possibles de hauts et de bas que l'on peut obtenir en mesurant ces particules. Mais la mesure fait s'effondrer un état quantique et détruit toute intrication qu'il contient. Vous obtenez ce que vous obtenez, et toutes les autres possibilités disparaissent.

Nahum a posé la question suivante à Skinner : Et si, alors que l'intrication est en train de se propager, on mesurait certains spins ici et là ? Les mesurer tous en permanence ferait disparaître toute l'intrication d'une manière ennuyeuse. Mais si on en mesure sporadiquement quelques spins seulement, quel phénomène sortirait vainqueur ? L'intrication ou la mesure ?

Skinner, répondit qu'il pensait que la mesure écraserait l'intrication. L'intrication se propage de manière léthargique d'un voisin à l'autre, de sorte qu'elle ne croît que de quelques particules à la fois. Mais une série de mesures pourrait toucher simultanément de nombreuses particules tout au long de la longue chaîne, étouffant ainsi l'intrication sur une multitude de sites. S'ils avaient envisagé cet étrange scénario, de nombreux physiciens auraient probablement convenu que l'intrication ne pouvait pas résister aux mesures.

"Selon Ehud Altman, physicien spécialiste de la matière condensée à l'université de Californie à Berkeley, "il y avait une sorte de folklore selon lequel les états très intriqués sont très fragiles".

Mais Nahum, qui réfléchit à cette question depuis l'année précédente, n'est pas de cet avis. Il imaginait que la chaîne s'étendait dans le futur, instant après instant, pour former une sorte de clôture à mailles losangées. Les nœuds étaient les particules, et les connexions entre elles représentaient les liens à travers lesquels l'enchevêtrement pouvait se former. Les mesures coupant les liens à des endroits aléatoires. Si l'on coupe suffisamment de maillons, la clôture s'écroule. L'intrication ne peut pas se propager. Mais jusque là, selon Nahum, même une clôture en lambeaux devrait permettre à l'intrication de se propager largement.

Nahum a réussi à transformer un problème concernant une occurrence quantique éphémère en une question concrète concernant une clôture à mailles losangées. Il se trouve qu'il s'agit d'un problème bien étudié dans certains cercles - la "grille de résistance vandalisée" - et que Skinner avait étudié lors de son premier cours de physique de premier cycle, lorsque son professeur l'avait présenté au cours d'une digression.

"C'est à ce moment-là que j'ai été vraiment enthousiasmé", a déclaré M. Skinner. "Il n'y a pas d'autre moyen de rendre un physicien plus heureux que de montrer qu'un problème qui semble difficile est en fait équivalent à un problème que l'on sait déjà résoudre."

Suivre l'enchevêtrement

Mais leurs plaisanteries au dessert n'étaient rien d'autre que des plaisanteries. Pour tester et développer rigoureusement ces idées, Skinner et Nahum ont joint leurs forces à celles d'un troisième collaborateur, Jonathan Ruhman, de l'université Bar-Ilan en Israël. L'équipe a simulé numériquement les effets de la coupe de maillons à différentes vitesses dans des clôtures à mailles losangées. Ils ont ensuite comparé ces simulations de réseaux classiques avec des simulations plus précises mais plus difficiles de particules quantiques réelles, afin de s'assurer que l'analogie était valable. Ils ont progressé lentement mais sûrement.

Puis, au cours de l'été 2018, ils ont appris qu'ils n'étaient pas les seuls à réfléchir aux mesures et à l'intrication.

Matthew Fisher, éminent physicien de la matière condensée à l'université de Californie à Santa Barbara, s'était demandé si l'intrication entre les molécules dans le cerveau pouvait jouer un rôle dans notre façon de penser. Dans le modèle que lui et ses collaborateurs étaient en train de développer, certaines molécules se lient occasionnellement d'une manière qui agit comme une mesure et tue l'intrication. Ensuite, les molécules liées changent de forme d'une manière qui pourrait créer un enchevêtrement. Fisher voulait savoir si l'intrication pouvait se développer sous la pression de mesures intermittentes - la même question que Nahum s'était posée.

"C'était nouveau", a déclaré M. Fisher. "Personne ne s'était penché sur cette question avant 2018.

Dans le cadre d'une coopération universitaire, les deux groupes ont coordonné leurs publications de recherche l'un avec l'autre et avec une troisième équipe étudiant le même problème, dirigée par Graeme Smith de l'université du Colorado, à Boulder.

"Nous avons tous travaillé en parallèle pour publier nos articles en même temps", a déclaré M. Skinner.

En août, les trois groupes ont dévoilé leurs résultats. L'équipe de Smith était initialement en désaccord avec les deux autres, qui soutenaient tous deux le raisonnement de Nahum inspiré de la clôture : Dans un premier temps, l'intrication a dépassé les taux de mesure modestes pour se répandre dans une chaîne de particules, ce qui a entraîné une entropie d'intrication élevée. Puis, lorsque les chercheurs ont augmenté les mesures au-delà d'un taux "critique", l'intrication s'est arrêtée - l'entropie d'intrication a chuté.

La transition semblait exister, mais il n'était pas évident pour tout le monde de comprendre où l'argument intuitif - selon lequel l'intrication de voisin à voisin devait être anéantie par les éclairs généralisés de la mesure - s'était trompé.

Dans les mois qui ont suivi, Altman et ses collaborateurs à Berkeley ont découvert une faille subtile dans le raisonnement. "On ne tient pas compte de la diffusion (spread) de l'information", a déclaré M. Altman.

Le groupe d'Altman a souligné que toutes les mesures ne sont pas très informatives, et donc très efficaces pour détruire l'intrication. En effet, les interactions aléatoires entre les particules de la chaîne ne se limitent pas à l'enchevêtrement. Elles compliquent également considérablement l'état de la chaîne au fil du temps, diffusant effectivement ses informations "comme un nuage", a déclaré M. Altman. Au bout du compte, chaque particule connaît l'ensemble de la chaîne, mais la quantité d'informations dont elle dispose est minuscule. C'est pourquoi, a-t-il ajouté, "la quantité d'intrication que l'on peut détruire [à chaque mesure] est ridiculement faible".

En mars 2019, le groupe d'Altman a publié une prépublication détaillant comment la chaîne cachait efficacement les informations des mesures et permettait à une grande partie de l'intrication de la chaîne d'échapper à la destruction. À peu près au même moment, le groupe de Smith a mis à jour ses conclusions, mettant les quatre groupes d'accord.

La réponse à la question de Nahum était claire. Une "transition de phase induite par la mesure" était théoriquement possible. Mais contrairement à une transition de phase tangible, telle que le durcissement de l'eau en glace, il s'agissait d'une transition entre des phases d'information - une phase où l'information reste répartie en toute sécurité entre les particules et une phase où elle est détruite par des mesures répétées.

C'est en quelque sorte ce que l'on rêve de faire dans la matière condensée, a déclaré M. Skinner, à savoir trouver une transition entre différents états. "Maintenant, on se demande comment on le voit", a-t-il poursuivi.

 Au cours des quatre années suivantes, trois groupes d'expérimentateurs ont détecté des signes du flux distinct d'informations.

Trois façons de voir l'invisible

Même l'expérience la plus simple permettant de détecter la transition intangible est extrêmement difficile. "D'un point de vue pratique, cela semble impossible", a déclaré M. Altman.

L'objectif est de définir un certain taux de mesure (rare, moyen ou fréquent), de laisser ces mesures se battre avec l'intrication pendant un certain temps et de voir quelle quantité d'entropie d'intrication vous obtenez dans l'état final. Ensuite, rincez et répétez avec d'autres taux de mesure et voyez comment la quantité d'intrication change. C'est un peu comme si l'on augmentait la température pour voir comment la structure d'un glaçon change.

Mais les mathématiques punitives de la prolifération exponentielle des possibilités rendent cette expérience presque impensablement difficile à réaliser.

L'entropie d'intrication n'est pas, à proprement parler, quelque chose que l'on peut observer. C'est un nombre que l'on déduit par la répétition, de la même manière que l'on peut éventuellement déterminer la pondération d'un dé chargé. Lancer un seul 3 ne vous apprend rien. Mais après avoir lancé le dé des centaines de fois, vous pouvez connaître la probabilité d'obtenir chaque chiffre. De même, le fait qu'une particule pointe vers le haut et une autre vers le bas ne signifie pas qu'elles sont intriquées. Il faudrait obtenir le résultat inverse plusieurs fois pour en être sûr.

Il est beaucoup plus difficile de déduire l'entropie d'intrication d'une chaîne de particules mesurées. L'état final de la chaîne dépend de son histoire expérimentale, c'est-à-dire du fait que chaque mesure intermédiaire a abouti à une rotation vers le haut ou vers le bas. Pour accumuler plusieurs copies du même état, l'expérimentateur doit donc répéter l'expérience encore et encore jusqu'à ce qu'il obtienne la même séquence de mesures intermédiaires, un peu comme s'il jouait à pile ou face jusqu'à ce qu'il obtienne une série de "têtes" d'affilée. Chaque mesure supplémentaire rend l'effort deux fois plus difficile. Si vous effectuez 10 mesures lors de la préparation d'une chaîne de particules, par exemple, vous devrez effectuer 210 ou 1 024 expériences supplémentaires pour obtenir le même état final une deuxième fois (et vous pourriez avoir besoin de 1 000 copies supplémentaires de cet état pour déterminer son entropie d'enchevêtrement). Il faudra ensuite modifier le taux de mesure et recommencer.

L'extrême difficulté à détecter la transition de phase a amené certains physiciens à se demander si elle était réellement réelle.

"Vous vous fiez à quelque chose d'exponentiellement improbable pour le voir", a déclaré Crystal Noel, physicienne à l'université Duke. "Cela soulève donc la question de savoir ce que cela signifie physiquement."

Noel a passé près de deux ans à réfléchir aux phases induites par les mesures. Elle faisait partie d'une équipe travaillant sur un nouvel ordinateur quantique à ions piégés à l'université du Maryland. Le processeur contenait des qubits, des objets quantiques qui agissent comme des particules. Ils peuvent être programmés pour créer un enchevêtrement par le biais d'interactions aléatoires. Et l'appareil pouvait mesurer ses qubits.

Le groupe a également eu recours à une deuxième astuce pour réduire le nombre de répétitions - une procédure technique qui revient à simuler numériquement l'expérience parallèlement à sa réalisation. Ils savaient ainsi à quoi s'attendre. C'était comme si on leur disait à l'avance comment le dé chargé était pondéré, et cela a permis de réduire le nombre de répétitions nécessaires pour mettre au point la structure invisible de l'enchevêtrement.

Grâce à ces deux astuces, ils ont pu détecter la transition d'intrication dans des chaînes de 13 qubits et ont publié leurs résultats à l'été 2021.

"Nous avons été stupéfaits", a déclaré M. Nahum. "Je ne pensais pas que cela se produirait aussi rapidement."

À l'insu de Nahum et de Noel, une exécution complète de la version originale de l'expérience, exponentiellement plus difficile, était déjà en cours.

À la même époque, IBM venait de mettre à niveau ses ordinateurs quantiques, ce qui leur permettait d'effectuer des mesures relativement rapides et fiables des qubits à la volée. Jin Ming Koh, étudiant de premier cycle à l'Institut de technologie de Californie, avait fait une présentation interne aux chercheurs d'IBM et les avait convaincus de participer à un projet visant à repousser les limites de cette nouvelle fonctionnalité. Sous la supervision d'Austin Minnich, physicien appliqué au Caltech, l'équipe a entrepris de détecter directement la transition de phase dans un effort que Skinner qualifie d'"héroïque".

 Après avoir demandé conseil à l'équipe de Noel, le groupe a simplement lancé les dés métaphoriques un nombre suffisant de fois pour déterminer la structure d'intrication de chaque historique de mesure possible pour des chaînes comptant jusqu'à 14 qubits. Ils ont constaté que lorsque les mesures étaient rares, l'entropie d'intrication doublait lorsqu'ils doublaient le nombre de qubits - une signature claire de l'intrication qui remplit la chaîne. Les chaînes les plus longues (qui impliquaient davantage de mesures) ont nécessité plus de 1,5 million d'exécutions sur les appareils d'IBM et, au total, les processeurs de l'entreprise ont fonctionné pendant sept mois. Il s'agit de l'une des tâches les plus intensives en termes de calcul jamais réalisées à l'aide d'ordinateurs quantiques.

Le groupe de M. Minnich a publié sa réalisation des deux phases en mars 2022, ce qui a permis de dissiper tous les doutes qui subsistaient quant à la possibilité de mesurer le phénomène.

"Ils ont vraiment procédé par force brute", a déclaré M. Noel, et ont prouvé que "pour les systèmes de petite taille, c'est faisable".

Récemment, une équipe de physiciens a collaboré avec Google pour aller encore plus loin, en étudiant l'équivalent d'une chaîne presque deux fois plus longue que les deux précédentes. Vedika Khemani, de l'université de Stanford, et Matteo Ippoliti, aujourd'hui à l'université du Texas à Austin, avaient déjà utilisé le processeur quantique de Google en 2021 pour créer un cristal de temps, qui, comme les phases de propagation de l'intrication, est une phase exotique existant dans un système changeant.

En collaboration avec une vaste équipe de chercheurs, le duo a repris les deux astuces mises au point par le groupe de Noel et y a ajouté un nouvel ingrédient : le temps. L'équation de Schrödinger relie le passé d'une particule à son avenir, mais la mesure rompt ce lien. Ou, comme le dit Khemani, "une fois que l'on introduit des mesures dans un système, cette flèche du temps est complètement détruite".

Sans flèche du temps claire, le groupe a pu réorienter la clôture à mailles losangiques de Nahum pour accéder à différents qubits à différents moments, ce qu'ils ont utilisé de manière avantageuse. Ils ont notamment découvert une transition de phase dans un système équivalent à une chaîne d'environ 24 qubits, qu'ils ont décrite dans un article publié en mars.

Puissance de la mesure

Le débat de Skinner et Nahum sur le pudding, ainsi que les travaux de Fisher et Smith, ont donné naissance à un nouveau sous-domaine parmi les physiciens qui s'intéressent à la mesure, à l'information et à l'enchevêtrement. Au cœur de ces différentes lignes de recherche se trouve une prise de conscience croissante du fait que les mesures ne se contentent pas de recueillir des informations. Ce sont des événements physiques qui peuvent générer des phénomènes véritablement nouveaux.

"Les mesures ne sont pas un sujet auquel les physiciens de la matière condensée ont pensé historiquement", a déclaré M. Fisher. Nous effectuons des mesures pour recueillir des informations à la fin d'une expérience, a-t-il poursuivi, mais pas pour manipuler un système.

En particulier, les mesures peuvent produire des résultats inhabituels parce qu'elles peuvent avoir le même type de saveur "partout-tout-enmême-temps" qui a autrefois troublé Einstein. Au moment de la mesure, les possibilités alternatives contenues dans l'état quantique s'évanouissent, pour ne jamais se réaliser, y compris celles qui concernent des endroits très éloignés dans l'univers. Si la non-localité de la mécanique quantique ne permet pas des transmissions plus rapides que la lumière comme le craignait Einstein, elle permet d'autres exploits surprenants.

"Les gens sont intrigués par le type de nouveaux phénomènes collectifs qui peuvent être induits par ces effets non locaux des mesures", a déclaré M. Altman.

L'enchevêtrement d'une collection de nombreuses particules, par exemple, a longtemps été considéré comme nécessitant au moins autant d'étapes que le nombre de particules que l'on souhaitait enchevêtrer. Mais l'hiver dernier, des théoriciens ont décrit un moyen d'y parvenir en beaucoup moins d'étapes grâce à des mesures judicieuses. Au début de l'année, le même groupe a mis l'idée en pratique et façonné une tapisserie d'enchevêtrement abritant des particules légendaires qui se souviennent de leur passé. D'autres équipes étudient d'autres façons d'utiliser les mesures pour renforcer les états intriqués de la matière quantique.

Cette explosion d'intérêt a complètement surpris Skinner, qui s'est récemment rendu à Pékin pour recevoir un prix pour ses travaux dans le Grand Hall du Peuple sur la place Tiananmen. (Skinner avait d'abord cru que la question de Nahum n'était qu'un exercice mental, mais aujourd'hui, il n'est plus très sûr de la direction que tout cela prend.)

"Je pensais qu'il s'agissait d'un jeu amusant auquel nous jouions, mais je ne suis plus prêt à parier sur l'idée qu'il n'est pas utile."

Auteur: Internet

Info: Quanta Magazine, Paul Chaikin, sept 2023

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