visionnaire

Nous sommes comme des fermiers abattant la clôture autour de notre maison pour du carburant alors que nous devrions utiliser les sources inépuisables de la nature, l'énergie-soleil, le vent et la marée. Je mettrais mon argent sur le soleil et l'énergie solaire. Quelle source d'énergie! J'espère que nous ne devons pas attendre que le pétrole et le charbon soient épuisés avant d'aborder cela.

Auteur: Edison Thomas

Info:

[ écologie ]

nature

Plus au large la mer était uniformément agitée et sa couleur verte se changeait en un bleu presque violet sur lequel le vent faisait courir capricieusement de blancs festons d'écume. Le ciel montrait le même désordre mobile et changeant : nuages blancs courant en tous sens, vastes espaces d'azur balayés par une lumière radieuse et aveuglante ; oiseaux de mer voltigeant, s'abattant sur les vagues, planant comme s'ils cherchaient à seconder de leur vol les rafales et les tourbillons du vent.

Auteur: Moravia Alberto

Info: Le mépris, J'ai Lu n°479, 1973, p.178

[ littérature ]

justice

Les Africains ne connaissent qu’un seul moyen pour rétablir l’équilibre infiniment changeant des circonstances. Il faut concéder une réparation. Comme l’eau qui afflue là où le niveau a baissé, ils cherchent à combler les trous creusés par le destin, et les motifs d’un acte ne les intéressent quasiment pas. Si quelqu’un surprend son ennemi en pleine nuit et lui tranche la gorge, ou si on écrase un passant imprudent en abattant un arbre, les conséquences sont les mêmes. La société a subi un préjudice qu’il faut réparer le mieux possible. L’Africain ne se soucie pas de la question de responsabilité ou d’intérêt, soit qu’il considère que cela risquerait de se révéler une tâche interminable, soit parce qu’il juge que cela ne le concerne pas. En revanche, il se plonge dans des calculs complexes pour déterminer comment un crime ou un accident sera réparé par un tel nombre de chèvres ou de moutons. 

Auteur: Blixen Karen

Info: La ferme africaine (Out of Africa), 1937, éditions Gallimard, 1942, coll. Folio, 2006

[ subsahara ] [ Afrique ] [ législation ] [ tribalisme ] [ pragmatisme ]

langage

Parler est facile, et tracer des mots sur la page,

en règle générale, est risquer peu de chose :

un ouvrage de dentellière, calfeutré,

paisible (on a pu même demander

à la bougie une clarté plus douce, plus trompeuse),

tous les mots sont écrits de la même encre,

"fleur" et "peur" par exemple sont presque pareils,

et j’aurai beau répéter "sang" du haut en bas

de la page, elle n’en sera pas tachée,

ni moi blessé.



Aussi arrive-t-il qu’on prenne ce jeu en horreur,

qu’on ne comprenne plus ce qu’on a voulu faire

en y jouant, au lieu de se risquer dehors

et de faire meilleur usage de ses mains.



Cela,

c’est quand on ne peut plus se dérober à la douleur,

qu’elle ressemble à quelqu’un qui approche

en déchirant les brumes dont on s’enveloppe,

abattant un à un les obstacles, traversant

la distance de plus en plus faible – si près soudain

qu’on ne voit plus que son mufle plus large

que le ciel.



Parler alors semble mensonge, ou pire : lâche

insulte à la douleur, et gaspillage

du peu de temps et de forces qui nous reste.

Auteur: Jaccottet Philippe

Info: Chant d’en bas Editions Gallimard, 1977. Parler, partie 1 sur 8

[ poème ] [ découragement ] [ causer ] [ facilité ] [ écriture ]

abrutissement

J'ai passé la journée à regarder les programmes [TV] pour mômes. Ça déversait ferme de la daube, dans les chirauds des petits enfants...
Bouffer le cerveau aux moins de douze ans, s'assurer qu'ils prennent l'habitude de boire ce qu'il faut de Coca par jour, pénétrer tous les crânes de gosses pour y enfoncer des mensonges : le bonheur, c'est être conforme, ça s'obtient en se payant des trucs et pour ça il faut obéir, rentrer dans tous les rangs, que rien ne dépasse de non monnayable, et surtout ne jamais faire chier, être convenable c'est être heureux et être le premier, y a pas mieux. Une société d'adultes s'abattant sur ses propres enfants, en tout cynisme, les détruisant avec ardeur. Puisque tout ce qui compte, au final, c'est de satisfaire le chef du dessus : as-tu bien vendu tes burgers tes CD tes DVD tes baskets tes sacs à dos tes figurines tes beaux t-shirts. Les as-tu vendus massivement, les as-tu vendus assez cher ? Que le chef du dessus soit content de tes résultats. Toute réflexion annexe sera taxée d'anachronisme et chassée d'un mouvement d'épaules.
Jamais propagande n'avait été mieux dispensée, et jamais propagande n'avait connu pareil cynisme. Même dans les pires bourrages de crâne, staliniens, hitlériens, sionistes ou palestiniens, catholiques ou scientologues, les professeurs avaient eux-mêmes été formatés, et croyaient en ce qu'ils dispensaient. On n'en était plus là, les directeurs de chaînes, les réalisateurs de clips, les producteurs de groupes, les cadres marketing, tous savaient pertinemment qu'ils escroquaient des innocents.

Auteur: Despentes Virginie

Info: Teen Spirit, p. 42-43

[ consumérisme ] [ société ] [ consommation ]

homme-machine

Quand la plupart des gens pensent aux risques potentiels de l'intelligence artificielle et du machine learning, leur esprit va immédiatement vers "Terminator" - cet avenir où les robots, selon une vision dystopique, marcheraient dans les rues en abattant tous les humains sur leur passage.

Mais en réalité, si l'IA a le potentiel de semer le chaos et la discorde, la manière dont cela peut se produire est moins excitante qu'un "Skynet" réel. Les réseaux d'IA qui peuvent créer de fausses images et de fausses vidéos - connues dans l'industrie sous le nom de "deepfakes" - impossibles à distinguer du réel, qui pourraient engendrer des risques.

Qui pourrait oublier cette vidéo du président Obama ? Inventée et produite par un logiciel d'intelligence artificielle, une vidéo quasi impossible à distinguer de vraies images.

Eh bien, dans une récente présentation des capacités de l'IA dans un avenir pas si lointain, un chroniqueur de TechCrunch a mis en avant une étude présentée à une conférence importante de l'industrie en 2017. Les chercheurs y expliquent comment un réseau d'opposition générationnelle (Generative Adversarial Network) - l'une des deux variétés courantes d'opérateur de machine learning - a résisté aux intentions de ses programmeurs et a commencé à produire des cartes synthétiques après avoir reçu l'ordre de faire correspondre des photographies aériennes aux cartes routières correspondantes.

L'objectif de l'étude était de créer un outil permettant d'adapter plus rapidement les images satellites aux cartes routières de Google. Mais au lieu d'apprendre à transformer les images aériennes en cartes, l'opérateur de machine learning a appris à coder les caractéristiques de la carte sur les données visuelles de la carte topographique.

L'objectif était de permettre à l'opérateur d'interpréter les caractéristiques de l'un ou l'autre type de carte et de les faire correspondre aux caractéristiques de l'autre. Mais ce sur quoi l'opérateur était noté (entre autres choses), c'était la proximité de correspondance d'une carte aérienne par rapport à l'original et la clarté de la carte topographique.

Il n'a donc pas appris à faire l'une à partir de l'autre. Il a appris à coder subtilement les caractéristiques de l'une dans les "modèles de bruit" de l'autre. Les détails de la carte aérienne sont secrètement inscrits dans les données visuelles réelles de la carte des rues : des milliers de petits changements de couleur que l'œil humain ne remarquera pas, mais que l'ordinateur peut facilement détecter.

En fait, l'ordinateur est si bon à glisser ces détails dans les plans qu'il a appris à encoder n'importe quelle carte aérienne dans n'importe quel plan de rues ! Il n'a même pas besoin de faire attention à la "vraie" carte routière - toutes les données nécessaires à la reconstitution de la photo aérienne peuvent être superposées sans danger à une carte routière complètement différente, comme l'ont confirmé les chercheurs :

Cette pratique d'encodage des données en images n'est pas nouvelle ; il s'agit d'une science établie appelée stéganographie, et elle est utilisée tout le temps pour, disons, filigraner des images ou ajouter des métadonnées comme les réglages de caméra. Mais un ordinateur qui crée sa propre méthode stéganographique pour éviter d'avoir à apprendre à exécuter la tâche à accomplir c'est plutôt nouveau.

Au lieu de trouver un moyen d'accomplir une tâche qui dépassait ses capacités, l'opérateur de machine learning a développé sa propre méthode pour tricher.

On pourrait facilement prendre cela comme un pas vers l'idée "les machines deviennent plus intelligentes", mais la vérité est que c'est presque le contraire. La machine, qui n'est pas assez intelligente pour faire le travail difficile de convertir ces types d'images sophistiqués les unes avec les autres, a trouvé un moyen de tricher que les humains ont de la peine à détecter. Cela pourrait être évité avec une évaluation plus rigoureuse des résultats de l'opérateur, et il ne fait aucun doute que les chercheurs vont poursuivre dans cette voie.

Et même si ces chercheurs sophistiqués ont failli ne pas le détecter, qu'en est-il de notre capacité à différencier les images authentiques de celles qui fabriquées par simulation informatique ?

Auteur: Internet

Info: Zero Hedges 4 janvier 2018

[ vrai du faux ]