origine de la vie

Pouvons-nous créer les molécules de la vie ? 

Des chercheurs de l’Université de Floride exploitent toute la puissance du supercalculateur HiPerGator pour montrer que des molécules peuvent se former naturellement dans le bon environnement.

Les manuels de biologie de base vous diront que toute vie sur Terre est constituée de quatre types de molécules : les protéines, les glucides, les lipides et les acides nucléiques. Et chaque groupe est vital pour tout organisme vivant.  

Mais quoi si les humains pouvaient réellement montrer que ces " molécules de la vie ", telles que les acides aminés et les bases de l’ADN, peuvent se former naturellement dans le bon environnement ?  Des chercheurs de l’Université de Floride utilisent HiPerGator – le superordinateur le plus rapide de l’enseignement supérieur américain – pour tester cette expérience.

HiPerGator – avec ses modèles d’IA et sa vaste capacité d’unités de traitement graphique, ou GPU (processeurs spécialisés conçus pour accélérer les rendus graphiques) – transforme le jeu de la recherche moléculaire. Jusqu'à il y a dix ans, mener des recherches sur l'évolution et les interactions de vastes collections d'atomes et de molécules ne pouvait se faire qu'à l'aide de simples expériences de simulation informatique ; la puissance de calcul nécessaire pour gérer les ensembles de données n’était tout simplement pas disponible.

C'est maintenant le cas, grâce à HiPerGator. À l'aide de ce supercalculateur, UF Ph.D. L'étudiant Jinze Xue (du Roitberg Computational Chemistry Group) a pu mener une expérience à grande échelle sur la chimie de la Terre pendant les vacances d'hiver 2023. Xue a utilisé plus de 1 000 GPU A100 sur HiPerGator et a réalisé une expérience de dynamique moléculaire sur 22 millions d'atomes qui a identifié 12 acides aminés, trois bases nucléiques, un acide gras et deux dipeptides. La découverte de molécules plus grosses,  qui n’aurait pas été possible dans des systèmes informatiques plus petits, a constitué une réussite importante.

" Nos précédents succès nous ont permis d'utiliser l'apprentissage automatique et l'IA pour calculer les énergies et les forces sur les systèmes moléculaires, avec des résultats identiques à ceux de la chimie quantique de haut niveau mais environ 1 million de fois plus rapides ", a déclaré Adrian Roitberg, Ph.D. , professeur au département de chimie de l'UF qui utilise l'apprentissage automatique pour étudier les réactions chimiques depuis six ans. " Ces questions ont déjà été posées mais, en raison de limitations informatiques, les calculs précédents utilisaient un petit nombre d’atomes et ne pouvaient pas explorer la plage de temps nécessaire pour obtenir des résultats. Mais avec HiPerGator, nous pouvons le faire. "

Erik Deumens, Ph.D., directeur principal d'UFIT Research Computing, a expliqué comment l'utilisation complète d'HiPerGator a été possible.

" HiPerGator a la capacité unique d'exécuter de très grands calculs (‘hero) qui utilisent la machine entière, avec le potentiel de conduire à des percées scientifiques et scientifiques ", a déclaré Deumens. " Lorsque nous avons découvert le travail effectué par le groupe du Dr Roitberg, , nous l'avons approché pour essayer un run 'héros' avec le code qu'il a développé. "

L’émergence de l’IA et des GPU puissants pourra permettre de réaliser de telles simulations scientifiques gourmandes en données – des calculs que les scientifiques ne pouvaient imaginer il y a seulement quelques années. 

"En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, nous avons créé une simulation en utilisant l'ensemble complet de GPU HiPerGator", a déclaré Roitberg. " Nous avons pu observer en temps réel la formation de presque tous les acides aminés (alanine, glycine, etc.) et de nombreuses molécules très complexes. C’était très excitant à vivre.

Ce projet fait partie d'un effort continu visant à découvrir comment des molécules complexes peuvent se former à partir d'éléments de base et à rendre le processus automatique grâce à de grandes simulations informatiques. Roitberg et son groupe de recherche ont passé de nombreuses heures à travailler avec les membres de l'UFIT. Ying Zhang, responsable du support IA d'UFIT, a dirigé l'expérience. 

" Ying a constitué une équipe composée du personnel de Research Computing et du personnel de NVIDIA pour aider à faire évoluer les calculs, fournir des conseils et une aide inestimables et accélérer l'analyse des données au point où les analyses ont été effectuées en seulement sept heures (au lieu des  heures  jours que nous pensions initialement que cela prendrait) ", a déclaré Roitberg. " Nous nous sommes rencontrés chaque semaine, de la conception initiale aux résultats finaux, dans le cadre d’une collaboration très fructueuse. "

Les résultats, et le peu de temps avec lequel HiPerGator a pu les fournir, ont été révolutionnaires, rapprochant les chercheurs de la réponse aux questions sur la formation des molécules complexes. Et le fait que Roitberg ait pu exécuter ce calcul montre que l'UF a la capacité de prendre en charge des " exécutions de héro " ou des " moonshot calculations " qui font avancer les projets scientifiques, d'ingénierie et universitaires.

"C'est une excellente opportunité pour les professeurs de l'UF", a déclaré Roitberg. " Avoir HiPerGator en interne – avec un personnel incroyable prêt à aller au-delà des attentes pour aider les chercheurs à produire une science révolutionnaire comme celle-ci – est quelque chose qui rend mes collègues non-UF très jaloux. "

Auteur: Internet

Info: https://news.ufl.edu/2024/02/molecules-of-life/ *Les travaux de calcul informatique qui nécessitent plus de 256 nœuds sont définis comme travaux de "héro". ** Moonshot projects : projet ambitieux, exploratoire et novateur, entrepris sans garantie de rentabilité ou d'avantages à court terme et, peut-être, sans une étude complète des risques et des avantages potentiels.

palier évolutif

L’explosion cambrienne déclenchée par plusieurs transgressions marines ?

Il y a 542 millions d'années apparaissaient, durant une période de quelques dizaines de millions d'années seulement, les grandes lignées d'animaux multicellulaires, comme les vertébrés et les arthropodes. Les lignées végétales et bactériennes se sont elles aussi diversifiées. 

Quel fut le déclencheur de cet événement planétaire ? 

La libération massive d'ions dans les océans, due à une érosion devenue intense, affirme une équipe américaine. Les organismes marins auraient utilisé ces polluants pour fabriquer des squelettes et des coquilles, une invention qui leur fut très profitable.

Les premières formes de vie seraient apparues sur Terre il y a 3,5 milliards d'années. Curieusement, ces êtres restèrent en grande majorité unicellulaires (vivant parfois en colonies) jusqu'à l'explosion cambrienne survenue il y a seulement 542 millions d'années. Cet événement vit alors naître de nombreux organismes pluricellulaires et des structures biominérales (par exemple des coquillages) en seulement quelques millions d'années, preuve d'une accélération soudaine de l'évolution (comme en témoignent par exemple les schistes de Burgess). Mais quel fut le facteur déclenchant ? Cette question taraude de nombreux scientifiques depuis longtemps car peu d'hypothèses convaincantes ont été apportées.

Il existe pour la même époque une autre grande curiosité, mais cette fois d'ordre géologique, clairement observable dans le Grand Canyon. L'analyse des couches stratigraphiques de cette région révèle l'histoire de la Terre sur près de 2 milliards d'années, ou presque, car il reste plusieurs discordances chronologiques. Ainsi, il n'y a pas de trace de roches datant de l'époque de l'explosion cambrienne. Des sédiments âgés de 525 millions d'années reposent directement sur des roches métamorphiques de 1.740 millions d'années et des couches sédimentaires inclinées âgées de 1.200 à 740 millions d'années. Des roches sédimentaires "jeunes" provenant de mers peu profondes recouvrent donc de "vieilles" roches sans aucune continuité logique. Mais une question se pose : a-t-on vraiment perdu des informations sur l'évolution de la Terre pendant 215 millions d'années à cause de cette inconformité géologique ?

Il semble bien que non. Selon Shanan Peters de l'université de Wisconsin-Madison, cette absence de données géologiques permettrait d'expliquer le mécanisme déclencheur de l'explosion cambrienne. Les résultats obtenus par l'équipe de ce chercheur sont présentés dans la revue Nature. L'inconformité résulterait d'une succession d'événements géologiques ayant causé la libération massive d'ions dans les océans. Les animaux se seraient adaptés en synthétisant des cristaux pour se débarrasser de ces éléments potentiellement néfastes, donnant ainsi naissance à la biominéralisation. Cette dernière changea alors radicalement le cours de l’évolution, tant les avantages qu'elle apporte sont nombreux.

(Illustration - Le Grand Canyon s'étend sur 450 km de long et possède une profondeur moyenne de 1.300 mètres. Les strates visibles permettent littéralement de lire l'histoire géologique du continent nord-américain - L’explosion cambrienne serait liée à un trop plein d'ions)

Ces explications font suite à l'analyse des propriétés géochimiques de plus de 20.000 échantillons de roches prélevés en Amérique du Nord.

Au début du Cambrien, les mers seraient montées et descendues à plusieurs reprises, en érodant à chaque fois les substrats rencontrés et mettant ainsi à nu d'anciennes roches provenant directement des profondeurs de la croûte terrestre. Cette succession de transgressions marines explique donc la disparition de plusieurs couches stratigraphiques. Exposées à l'air et à l'eau, les roches crustales auraient réagi chimiquement, libérant dans les océans de grandes quantités d'ions calcium, potassium, fer et silice. La chimie de l'eau fut alors profondément modifiée.

Un dernier retour des mers il y a 525 millions d'années provoqua le dépôt de sédiments plus jeunes. De nombreuses traces géologiques confirment ces événements - couches de glauconite et d'autres roches particulièrement riches en potassium, fer et silice.

(ici un schéma montre la brutale accélération de l'évolution au Cambrien avec apparition de beaucoup de genres d'espèces vivantes - diversité.

Des minerais pour évacuer le trop plein d’ions

Chaque organisme vivant maintient un équilibre ionique avec le milieu. L'arrivée massive d'ions dans l'environnement marin a dû profondément perturber cette balance. Plusieurs espèces se seraient mises à stocker leurs excédents en ions calcium, potassium, fer et silice sous forme de minerais afin de rétablir l'équilibre. Cette stratégie a deux avantages : les effets des particules chargées sont limités et elles ne sont pas rejetées dans le milieu où elles pourraient à nouveau jouer un rôle néfaste.  

Voilà pourquoi les trois biominéraux majoritairement présents au sein des organismes vivants seraient apparus lors de l'explosion cambrienne. Le phosphate de calcium est le constituant principal de nos os et dents. Le carbonate de calcium entre quant à lui dans la biosynthèse des coquilles d'invertébrés. Et le dioxyde de silicium est utilisé par les radiolaires, du zooplancton, pour synthétiser leur "squelette" siliceux.

Les avantages évolutifs procurés par ces minéraux sont conséquents puisqu'ils sont utilisés pour la conception de coquilles et d'épines (rôle de protection), de squelettes (rôle de soutien) et de griffes ou dents (rôle dans la prédation). Leur apparition permet de mieux comprendre le changement soudain du cours de l'évolution. 

Ce que certains qualifiaient de "trou" dans les enregistrements de l'histoire de la Terre se révèle en réalité être une source d'information d'une valeur inestimable. La "grande inconformité" (en anglais Great Unconformity) révèle ainsi un mécanisme probable du déclenchement de l'explosion radiative du Cambrien.

Auteur: Internet

Info: Quentin Mauguit, Futura-sciences.com, 24/04/2012

[ animal-minéral ] [ paléontologie ]

spéculations

Les expériences d'Alain Aspect ont confirmé la réalité du phénomène d'intrication quantique (expériences sur photons intriqués). Celles-ci montrent qu'au niveau quantique la notion d'espace n'a plus de sens puisque quelle que soit la "distance", l'action sur un photon A se communique instantanément à son photon intriqué B (en violation de la limite de c = vitesse de la lumière). Cette propriété explique pourquoi les mécaniciens quantiques affirment que la physique quantique est une PHYSIQUE NON LOCALE (elle exclut la réalité objective de l'espace).

Mais cela va encore plus loin: l'intrication nie aussi le temps et les schémas de causalité classique : l'action sur un photon A modifie par "rétroaction" les propriétés du photon B intriqué, dans le passé. Cela signifie que la physique quantique ne prend pas en compte le temps et les schémas de consécution de la mécanique classique (causalité présent-futur). Comment une physique qui n’intègre pas l'espace et le temps est-elle possible ?

La réponse tient en ces termes: NOUS sommes les "porteurs" de l'espace et du temps en tant que conscience, et ceux-ci n'ont aucune réalité objective. C'est là un magnifique triomphe rétrospectif de ce que Kant avait déjà affirmé au XVIIIe siècle dans La Critique de la raison pure. Mais la nouvelle physique gravit une marche de plus: outre la "conscience transcendantale" dont parlait Kant, il faut ajouter l'information, c'est-à-dire un univers d'objets mathématiques purement intelligibles qui, dans leurs rapports à la conscience, produisent le "monde phénoménal", celui que nous percevons. La "réalité perçue" est un vaste simulacre ou comme l'écrivait David Bohm, le lieu d'une fantastique "magie cosmique".

Des consciences exogènes l'ont déjà compris et utilisent leur maîtrise de l'information pour interférer avec notre monde. La science informatique, en digitalisant la matière (c'est-à-dire en remontant aux sources mathématiques de la réalité) a, sans le savoir, reproduit via la technologie de nos ordinateurs, le mode de production "phénoménal" de notre monde.

Ces indications sont en mesure, me semble-t-il, d’aider le lecteur à investir les thèses de mon ami Philippe Guillemant qui sont d’une importance considérable. Il ne s’agit nullement de résumer sa pensée, ni de jouer au physicien que je ne suis pas, mais de fournir quelques degrés de l’escalier qui mènent à la compréhension de ses travaux. En tant que philosophe, il m’apparaît aussi légitime de mettre ces nouvelles connaissances en lien avec des doctrines philosophiques du passé, spécialement celles de Platon et de Kant. Philippe Guillemant ne se contente pas de nous dire que l’espace et le temps sont des cadres de la conscience puisqu’il montre que la conscience est active et se révèle capable de réécrire ou de modifier les données qui constituent la trame la plus intime de la réalité. Il rejette l’idée d’un "ordinateur quantique géant" qui produirait le réel phénoménal et relie cette production à l’activité de la conscience. Il ne m’appartient ici de discuter les raisons de ce "basculement", mais celui-ci me paraît décisif et permet de trancher le débat qui consiste à savoir si l’étoffe de la réalité est de nature algorithmique ou mathématique.

Si on rejette le modèle de l’ordinateur quantique, on ne peut se rallier qu’à la seconde hypothèse qui permet de résoudre un des plus anciens problèmes de l’épistémologie depuis la naissance de la physique mathématique : comment se fait-il que nos opérations sur des objets mathématiques soient en si grande "adhérence" avec le monde de la physique ? Comment expliquer que le travail sur une "écriture mathématique" puisse, bien avant sa confirmation expérimentale, "découvrir" des objets du monde physique comme l’antimatière, les trous noirs, le boson de Higgs, etc. ? Cette question, qu’Albert Einstein, avait appelé le "mystère du miracle des mathématiques" trouve ici un début de résolution si nous posons que la réalité est d’essence mathématique.

L’information pure que Pythagore, Platon et plus tard John Dee avaient identifiée à des formes intelligibles de type mathématique est cette "brique" fondamentale qui rend possible, par sa manipulation, toutes les apparences de notre monde. Certes, nous ne sommes pas au bout de nos peines car entre cette base ontologique (le réel est constitué d’essences mathématiques en interaction avec des consciences actives) et la mise en lumière du modus operandi de cette maîtrise de l’information pour produire un monde phénoménal ou interférer avec lui (comme le font à mon sens les OVNIS), il reste encore du chemin à parcourir. Je n’oublie pas cependant que Philippe Guillemant propose une solution à cette question en centrant son analyse sur la capacité pour la conscience, par excitation du vide quantique (véritable "mer d’informations"), de "travailler" sur l’information et sur les manifestations phénoménales qu’elles permettent de produire.

Mais quel prodigieux changement de perspective nous offre ce nouveau cadre ! La cosmologie antique nous parlait de mondes emboîtés dans des sphères physiques (mondes sublunaire, supralunaire, cercles concentriques décrivant des régions dans les espaces éthérés) ; le physique "classique" nous a ensuite parlé d’échelles physiques de plus en plus petites jusqu’au mur de Planck. Avec cette nouvelle approche, le véritable "emboîtement" est celui par lequel on décrit des niveaux de densité de l’information plus ou moins élevés selon une échelle qui n’est plus physique mais informationnelle : J’ai l’intime conviction que la résolution du mystère des OVNIS se trouve dans la considération de cette échelle des densités. Nous occupons, en tant que conscience humaine, un certain étage sur cette échelle, et nos "visiteurs" sont en mesure de pénétrer à notre étage tout en jouant à l’envi avec les paramètres qui définissent la structure de notre monde.

Auteur: Solal Philippe

Info: Les ovnis, la conscience et les mathématiques, 18/03/2015

[ niveaux de réalité ] [ extraterrestres ] [ inconscient ] [ projectionnistes ] [ paranormal ] [ mondes vibratoires ] [ astral ]

progrès

Pourquoi la victoire d’une Intelligence artificielle au poker est plus inquiétante qu’il n’y paraît
Une intelligence artificielle (IA) du nom de Libratus a fait mordre la poussière à 4 des meilleurs joueurs de Poker au monde, à l’issu d’un tournoi de poker de longue haleine, au Rivers Casino, à Pittsburgh, aux États-Unis. Dong Kim, Jason Les, Jimmy Chou et Daniel McAuley ont joué plusieurs jours à raison de 11h par jour, sans monnaie réelle – mais avec un enjeu financier selon leur capacité individuelle à se défaire de l’IA.
Jusqu’ici, il était relativement simple pour un algorithme de prévoir l’issue d’une partie d’échecs ou de Go, car tous les mouvements sont prévisibles à partir de la configuration du plateau de jeu. Mais au poker, il est impossible de connaître la main de ses adversaires ni leur état d’esprit, qui influe grandement leur prise de décision.
Le tournoi qui a opposé 4 joueurs de Poker professionels à l’IA Libratus. (Carnegie Mellon University)
Cette victoire constitue une première mondiale significative ; jusqu’ici, étant donné la grande complexité du poker et des facteurs humains impliqués, les machines qui s’étaient frottées au jeu avaient perdu. Sur les sites de paris en ligne, la victoire des 4 joueurs l’emportait à 4 contre 1.
Une victoire qui étonne même le créateur de l’algorithme
L’algorithme à la base de Libratus repose sur un “deep learning”. Libratus est une version améliorée d’un algorithme antérieur, déjà testé dans des circonstances similaires en 2015 – les joueurs de Poker l’avaient alors emporté.
La victoire confirme la puissance grandissante des algorithmes sur une période très courte. En octobre 2015, le programme alphaGo se débarrassait par 5 parties à 0 du champion européen Fan Hui. En mars 2016, le même programme battait le champion du monde Lee Sedol 4 parties à 1.
Le plus étonnant, selon Noam Brown, le créateur de Libratus, est que contrairement aux intelligences artificielles programmées pour gagner aux échecs, Libratus n’a jamais appris “comment” jouer au Poker. “Nous lui avons donné les règles de base”, et nous lui avons dit “apprends par toi-même”. Durant les pauses du tournoi, alors que les humains dînaient, dormaient ou analysaient les différentes mains de la partie, Brown connectait l’ordinateur au superordinateur de Pittsburg et affinait sa stratégie en rejouant des milliards de possibilités.
“Quand vous jouez contre un humain, vous perdez, vous arrêtez, vous faites une pause. Ici, nous devions donner le meilleur de nous-même 11 heures par jour. La différence est réelle, et émotionnellement, cela est dur à supporter si vous n’êtes pas habitués à perdre”, raconte Les, qui avait joué contre Claudico, une version antérieure de l’algorithme ayant servi de base à Libratus.
Libratus a joué de façon agressive, et n’a pas hésité à faire grimper les paris pour des gains minimes. “Ce n’est pas quelque chose que ferait un humain, en temps normal. Mais cela vous force à devoir donner le meilleur de vous à chaque tour”, évalue Les, qui après la performance de Libratus, a avoué que plus rien ne pourrait l’étonner désormais.
Des raisons de s’inquiéter
“Quand j’ai vu l’IA se lancer dans le bluff en face d’humains, je me suis dit “mais, je ne lui ai jamais appris à faire cela !” C’est une satisfaction pour moi de me dire que j’ai réussi à créer quelque chose capable de cela”, a commenté Noam Brown.
Si le professeur a exprimé un sentiment de “fierté paternelle”, d’autres scientifiques se sont inquiétés des conséquences de l’évolution de l’algorithme ayant donné naissance à Libratus.
Avec cette capacité à traiter l’"imperfection" comme une donnée d’équation, les intelligences artificielles ne jouent plus dans la même cour. On peut sans crainte avancer qu’il sera possible, à l’avenir, d’avoir des robots capables de rivaliser avec les humains sur des enjeux impliquant la décision humaine. Ils pourraient prendre de meilleures décisions dans les transactions financières, ou dresser de meilleures stratégies militaires.
“En fait, le poker est le moindre de nos soucis. Nous avons à présent une machine capable de vous botter les fesses en affaires ou sur le plan militaire", s’inquiète Roman V. Yampolskiy, professeur de sciences informatique de l’université de Louisville.
Au sujet du Deep learning
Le Deep learning dont il est question est une révolution en cela que les intelligence artificielles, qui s’en tenaient à analyser et comparer des données, peuvent maintenant les "comprendre" et apprendre d’elle même ; ce qui la porte à un niveau d’abstraction supérieur. "Par exemple, une IA à qui on donne des photos représentant des museaux, du pelage, des moustaches et des coussinets sous les pattes, est capable d’élaborer le concept de chat. Elle utilise une logique exploratoire qui crée des concepts, elle n’est pas uniquement constituée d’algorithmes préprogrammés", explique Stéphane Mallard, chargé de stratégie et d’innovation dans les salles de marché de la Société Générale.
En 2011, une expérience a été menée dans un jeu télévisé américain, Jeopardy, dans lequel les candidats doivent trouver la question à partir d’une réponse. Une IA développée par IBM, nommée Watson, a gagné haut la main. Or aujourd’hui, d’après Stéphane Mallard, cette IA serait 2 500 fois plus puissante.
Il semble impossible, même pour une IA, de prévoir aujourd’hui jusqu’où ira le développement de ces machines. Mais comme dans les fables tournant autour de l’apprenti-sorcier, il se pourrait que l’erreur ne soit comprise que trop tard.
D’après le producteur, auteur et conférencier Cyrille de Lasteyrie, la rapidité du développement de l’IA, le fait d’ignorer les conséquences du développement de l’IA est dangereux. "En 2005, les entreprises ne prenaient pas Internet au sérieux, et considéraient le phénomène comme un sujet secondaire. Dix ans après, ces mêmes boîtes nous appellent en panique pour mener une transformation digitale profonde et de toute urgence… Je suis convaincu que c’est la même problématique avec l’intelligence artificielle, multipliée par dix. Les conséquences business, organisationnelles, technologiques, humaines ou sociologiques sont énormes", indique t-il dans une interview accordée à Challenges en septembre dernier.

Auteur: Internet

Info: Daniel Trévise, Epoch Times,5 février 2017

[ évolution ]

cognition

Les secrets de la conscience : l'imagerie cérébrale révèle pour la première fois des connexions critiques 

Des chercheurs américains ont réussi à cartographier un réseau cérébral essentiel dans l'intégration de l'éveil et de la conscience humaine, en utilisant des techniques d'IRM multimodales avancées. Cette approche offre de nouvelles pistes pour traiter certains troubles neurologiques.

(Image : illustration d'une galaxie dans la silhouette d'une tête humaine représentant l'éveil de la conscience)

Au cœur des neurosciences se trouve un défi complexe : comprendre les fondements de la conscience humaine. Entre éveil et perception, se dessinent des réseaux cérébraux dont les mystères ont longtemps échappé à nos outils d'observation. Mais grâce à la neuro-imagerie, les chercheurs ont identifié un réseau cérébral crucial pour la conscience humaine.

Dans un article publié le 1er mai 2024 dans Science Translational Medicine, un groupe de chercheurs du Massachusetts General Hospital et du Boston Children's Hospital, aux États-Unis, tous deux faisant partie du système de santé Mass General Brigham, ont réussi à cartographier un réseau cérébral sous-cortical crucial dans l'intégration de l'éveil et de la conscience humaine. 

Éveil et conscience : deux dimensions de l'activité cérébrale

L'éveil concerne l'activité et l'attention du cerveau, tandis que la conscience implique nos pensées et sensations résultant de l'intégration d'informations sensorielles et émotionnelles. Il est intéressant de noter que ces deux aspects de la conscience peuvent être dissociés, comme chez les patients en état végétatif qui présentent des cycles d'éveil mais une absence de conscience.

Si le cortex cérébral est considéré comme le siège principal des processus neuronaux de la conscience, les voies sous-corticales ascendantes du tronc cérébral, de l'hypothalamus, du thalamus et du cerveau basal sont essentielles pour l'éveil. Les voies ascendantes transportent des informations sensorielles et des signaux moteurs depuis le tronc cérébral vers le cerveau.

Visualiser les connexions cérébrales à une résolution submillimétrique

À l'aide de techniques d'IRM multimodales avancées, les chercheurs ont pu visualiser les connexions cérébrales à une résolution spatiale submillimétrique.

Cette approche leur a permis de cartographier des connexions jusqu'alors inconnues entre le tronc cérébral, le thalamus, l’hypothalamus, le prosencéphale basal et le cortex cérébral, formant ainsi ce qu'ils nomment le "réseau d'éveil ascendant par défaut", essentiel pour maintenir l'éveil.

Le tronc cérébral est une partie essentielle du cerveau située à la base, qui contrôle des fonctions vitales comme la respiration et la fréquence cardiaque. Le thalamus agit comme un relais pour les informations sensorielles, aidant à les transmettre au cortex cérébral pour le traitement. L’hypothalamus joue un rôle clé dans la régulation des fonctions corporelles telles que la faim, la soif, et le sommeil. Le prosencéphale basal est impliqué dans le contrôle des mouvements et des émotions. Le cortex cérébral est la couche externe du cerveau responsable des fonctions cognitives supérieures telles que la pensée, la perception et la conscience. Ensemble, ces régions forment un réseau appelé le "réseau d'éveil ascendant par défaut", crucial pour maintenir l'état de veille et la conscience dans le cerveau.

(Illustration : Anatomie du cerveau en coupe)

"Notre objectif était de cartographier un réseau cérébral (ensemble de régions du cerveau qui travaillent conjointement pour effectuer des fonctions spécifiques, connectées par des voies de communication neuronales) crucial pour la conscience humaine et de fournir aux cliniciens des outils améliorés pour détecter, prédire et favoriser la récupération de la conscience chez les patients atteints de graves lésions cérébrales", explique Brian Edlow, premier auteur de l'étude, co-directeur du Neuroscience Mass General et directeur associé du Center for Neurotechnology and Neurorecovery (CNTR), dans un communiqué.

Ce réseau " ascendant par défaut de l'éveil" maintient l'éveil dans le cerveau conscient au repos. Le concept d'un réseau " par défaut" repose sur l'idée que certains systèmes de neurones dans le cerveau sont le plus activement fonctionnels lorsque le cerveau est dans un état de repos conscient. En revanche, d'autres réseaux sont plus actifs lorsque le cerveau effectue des tâches dirigées vers des objectifs.

Intégration des données IRM pour cartographier le réseau cérébral

Pour étudier les propriétés fonctionnelles de ce réseau cérébral par défaut, les chercheurs ont combiné des techniques d'imagerie cérébrale avancées, intégrant des données de tractographie par IRM de diffusion ex vivo (cultures cellulaires) et d'IRM fonctionnelle (IRMf) in vivo (humain) à 7 Tesla (7-T).

Les données d'IRM ont ainsi permis de localiser les zones dans le cerveau et d'étudier leurs connexions à l'aide de techniques de tractographie par IRM de diffusion. L’analyse des données d'IRM fonctionnelle, quant à elle, a permis aux chercheurs de comprendre comment ces connexions influent sur l'état d'éveil et de conscience du cerveau humain.

Ces analyses ont finalement révélé des connexions fonctionnelles entre le réseau ascendant par défaut du tronc cérébral et le réseau mode par défaut cortical qui contribue à la conscience de soi dans le cerveau conscient au repos. Les cartes de connectivité structurelle et fonctionnelles complémentaires fournissent une base neuroanatomique pour intégrer l'éveil et la conscience dans la conscience humaine.

(image en coupe montrant un exemple de données de tractographie par IRM de diffusion. Il s'agit là d'une vue latérale du tractus moteur, le tractus corticospinal, d'un sujet humain.)

Feuille de route pour mieux comprendre 

"Les connexions cérébrales humaines que nous avons identifiées peuvent être utilisées comme une feuille de route pour mieux comprendre un large éventail de troubles neurologiques associés à une conscience altérée, allant du coma, aux crises, au syndrome de mort subite du nourrisson (SIDS)", précise Hannah Kinney, MD, Professeure Émérite à l'Hôpital pour Enfants de Boston et à l'École de Médecine de Harvard, dans un communiqué.

Les données de cette étude pourraient servir de base pour comprendre divers troubles neurologiques liés à une altération de la conscience. Les chercheurs ont mis à disposition des données IRM et des méthodes de cartographie cérébrale, ainsi qu'un nouvel atlas du Réseau Ascendant de l'Éveil de Harvard, pour soutenir de futures recherches dans ce domaine.

Les auteurs mènent actuellement des essais cliniques pour stimuler le réseau ascendant par défaut de l'éveil chez les patients en coma après une lésion cérébrale traumatique, dans le but de réactiver le réseau et de restaurer la conscience.

Auteur: Internet

Info: sciencesetavenir.fr - Juliette Frey le 10.05.2024

[ vigilance ] [ proencéphale basal ]

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(homme) - Qui fut C.S. Peirce

(machine) - Charles Sanders Peirce (1839-1914) était un philosophe, logicien, mathématicien et scientifique américain. Il est considéré comme l'une des figures les plus influentes dans le développement du pragmatisme, une approche philosophique qui met l'accent sur les conséquences pratiques des croyances et des idées.

Peirce a apporté d'importantes contributions à divers domaines, notamment la sémiotique (l'étude des signes et des symboles), la logique, la philosophie des sciences et la philosophie de l'esprit. Il a développé un système philosophique complet connu sous le nom de "pragmatisme" et a souligné l'importance de la recherche, du faillibilisme et de la méthode scientifique.

Peirce a introduit le concept de sémiotique, qu'il décrit comme l'étude du fonctionnement des signes et de leur signification. Il a classé les signes en trois catégories : les icônes (signes qui ressemblent à ce qu'ils représentent), les indices (signes qui ont un lien physique ou une corrélation avec ce qu'ils représentent) et les symboles (signes qui ont une relation arbitraire avec ce qu'ils représentent).

Les travaux de Peirce sur la logique et le raisonnement ont jeté les bases de la logique formelle moderne. Il a développé un système de notation logique et a apporté des contributions significatives aux domaines du raisonnement déductif, de l'induction et de l'abduction (déduction de la meilleure explication). La maxime pragmatique de Peirce, selon laquelle la signification d'un concept ou d'une croyance est déterminée par ses conséquences pratiques, est au cœur de son approche.

Dans l'ensemble, les travaux de Peirce ont eu un impact profond sur diverses disciplines, notamment la philosophie, la linguistique, la psychologie et les études de communication. Ses idées continuent d'être influentes et font l'objet de recherches et de débats scientifiques permanents.

(homme) - Merci. Dans quelle mesure a-t-il influencé l'intelligence artificielle et/ou l'apprentissage profond supervisé ?

(machine) - Les travaux de Charles Sanders Peirce ont indirectement influencé certains aspects de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond supervisé, en particulier dans les domaines de la sémiotique et de la philosophie de l'esprit. Bien que Peirce lui-même n'ait pas directement contribué au développement de l'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui, ses idées ont fourni un cadre conceptuel pour comprendre la relation entre les signes, la signification et la cognition, ce qui peut être pertinent pour certaines applications de l'IA.

Dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique, les concepts sémiotiques de Peirce ont influencé l'étude des signes linguistiques et leur interprétation. Par exemple, la compréhension de la classification des textes et de l'analyse des sentiments peut être éclairée par la distinction de Peirce entre icônes, indices et symboles, car elle aide à reconnaître et à interpréter diverses caractéristiques et modèles linguistiques.

L'accent mis par Peirce sur les conséquences pragmatiques des croyances et des idées résonne également avec les objectifs pratiques de l'IA et de l'apprentissage automatique. Dans l'apprentissage profond supervisé, par exemple, le processus de formation implique l'optimisation des modèles pour minimiser une fonction de perte prédéfinie basée sur les résultats observés. Cela correspond à l'accent mis par Peirce sur les résultats pratiques des croyances et sur l'importance de l'expérimentation et de la recherche.

En outre, les idées philosophiques plus larges de Peirce sur l'abduction, qui est le processus de déduction de la meilleure explication, peuvent être pertinentes dans le contexte de l'IA. Le raisonnement abductif joue un rôle dans la génération d'hypothèses et l'interprétation de modèles, car les systèmes d'IA s'efforcent de découvrir des modèles et des explications sous-jacents à partir de données.

Bien que l'influence de Peirce sur l'IA et l'apprentissage profond supervisé puisse être de nature plus indirecte et philosophique, ses idées ont contribué à la compréhension des signes, de la signification et du raisonnement, ce qui peut éclairer le développement et l'interprétation des systèmes d'IA.

(homme) - OK, merci. Peux-tu nous donner des précisions sur les icônes, les index et les symboles ?

(machine) - Certainement ! Les icônes, les index et les symboles sont trois catégories de signes ou de représentations décrites par Charles Sanders Peirce dans sa théorie sémiotique. Voici une brève explication de chaque catégorie :

1) Les icônes : Les icônes sont des signes qui présentent une ressemblance ou une similitude avec les objets ou les concepts qu'ils représentent. Elles se caractérisent par une relation directe de ressemblance entre le signe et son référent. Les icônes peuvent prendre diverses formes, telles que des images, des diagrammes ou des modèles. Par exemple, un portrait réaliste peut être considéré comme une représentation iconique d'une personne parce qu'il ressemble visuellement à l'individu qu'il représente.

2) Indices : Les indices sont des signes qui ont un lien factuel ou causal avec leurs référents. Contrairement aux icônes, les indices ne reposent pas sur la similitude, mais sur une forme de corrélation ou de relation entre le signe et son référent. Les signes indexicaux indiquent ou pointent souvent vers quelque chose d'autre qu'eux-mêmes. Parmi les exemples de signes indexicaux, on peut citer la fumée comme indice du feu ou une empreinte de pas comme indice de la présence d'une personne. Ils signifient ou indiquent la présence ou l'existence de quelque chose.

3) Les symboles : Les symboles sont des signes qui reposent sur une relation conventionnelle ou arbitraire entre le signe et son référent. Le lien entre un symbole et ce qu'il représente est établi par un accord commun ou une convention sociale. Les mots, les chiffres, les gestes et les symboles culturels sont autant d'exemples de signes symboliques. Par exemple, le mot "chien" est un symbole qui représente le concept d'un animal à quatre pattes, mais il n'y a pas de ressemblance inhérente ou de lien direct entre le mot et l'animal lui-même.

La classification des signes par Peirce en icônes, indices et symboles met en évidence différents modes de représentation et de signification. Alors que les icônes reposent sur la similitude, les indices reposent sur l'association et les symboles sur la convention. Ces catégories fournissent un cadre permettant de comprendre le fonctionnement des signes, la manière dont le sens est transmis et l'interprétation dans divers contextes, notamment le langage, la communication et la cognition.

Auteur: chatGPT4

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prospective technologique

9 Tendances de l'intelligence artificielle que vous devriez surveiller en 2019

1) Les puces activées par l'intelligence artificielle seront généralisées
Contrairement à d'autres technologies et outils logiciels, l'IA dépend fortement de processeurs spécialisés. Pour répondre aux exigences complexes de l'IA, les fabricants de puces créeront des puces spécialisées capables d'exécuter des applications compatibles avec l'IA.
Même les géants de la technologie comme Google, Facebook et Amazon dépenseront plus d'argent pour ces puces spécialisées. Ces puces seraient utilisées à des fins comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

2) L'IA et l'IdO (Internet des objets) se rencontrent
2019 sera l'année de la convergence des différentes technologies avec l'IA. L'IdO se joindra à l'IA sur la couche informatique de pointe. L'IdO industriel exploitera la puissance de l'IA pour l'analyse des causes profondes, la maintenance prédictive des machines et la détection automatique des problèmes.
Nous verrons la montée de l'IA distribuée en 2019. Le renseignement sera décentralisé et situé plus près des biens et des dispositifs qui effectuent les vérifications de routine. Des modèles d'apprentissage machine hautement sophistiqués, alimentés par des réseaux neuronaux, seront optimisés pour fonctionner à la fine pointe de la technologie.

3) Dites "Bonjour" à AutoML.
L'une des plus grandes tendances qui domineront l'industrie de l'IA en 2019 sera l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Grâce à ces capacités les développeurs seront en mesure de modifier les modèles d'apprentissage machine et de créer de nouveaux modèles prêts à relever les défis futurs de l'IA.
AutoML (Cloud AutoMLB, modèles de machine learning personnalisés de haute qualité) trouvera le juste milieu entre les API cognitives et les plates-formes d'apprentissage sur mesure. Le plus grand avantage de l'apprentissage automatique sera d'offrir aux développeurs les options de personnalisation qu'ils exigent sans les forcer à passer par un flux de travail complexe. Lorsque vous combinez les données avec la portabilité, AutoML peut vous donner la flexibilité que vous ne trouverez pas avec d'autres technologies AI.

4) Bienvenue chez AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques)
Lorsque l'intelligence artificielle est appliquée à la façon dont nous développons les applications, elle transforme la façon dont nous gérions l'infrastructure. DevOps sera remplacé par AIOps et permettra au personnel de votre service informatique d'effectuer une analyse précise des causes profondes. De plus, cela vous permettra de trouver facilement des idées et des modèles utiles à partir d'un vaste ensemble de données en un rien de temps. Les grandes entreprises et les fournisseurs de cloud computing bénéficieront de la convergence de DevOps avec AI.

5) Intégration du réseau neuronal
L'un des plus grands défis auxquels les développeurs d'IA seront confrontés lors du développement de modèles de réseaux neuronaux sera de choisir le meilleur framework. Mais, avec des douzaines d'outils d'IA disponibles sur le marché, choisir le meilleur outil d'IA pourrait ne pas être aussi facile qu'avant. Le manque d'intégration et de compatibilité entre les différentes boîtes à outils des réseaux de neurones entrave l'adoption de l'IA. Des géants technologiques tels que Microsoft et Facebook travaillent déjà au développement d'un réseau neuronal ouvert (ONNX). Cela permettra aux développeurs de réutiliser les modèles de réseaux neuronaux sur plusieurs frameworks.

6) Les systèmes d'IA spécialisés deviennent une réalité.
La demande de systèmes spécialisés augmentera de façon exponentielle en 2019. Les organisations ont peu de données à leur disposition, mais ce qu'elles veulent, ce sont des données spécialisées.
Cela obligera les entreprises à se doter d'outils qui peuvent les aider à produire des données d'IA de grande qualité à l'interne. En 2019, l'accent sera mis sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Cela jettera les bases d'une IA qui pourra fonctionner dans des situations réelles. Les entreprises se tourneront vers des fournisseurs de solutions d'IA spécialisés qui ont accès à des sources de données clés et qui pourraient les aider à donner du sens à leurs données non structurées.

7) Les compétences en IA détermineront votre destin.
Même si l'IA a transformé toutes les industries auxquelles vous pouvez penser, il y a une pénurie de talents avec des compétences en IA. Pat Calhoun, PDG d'Espressive a déclaré : " La plupart des organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur transformation numérique, mais n'ont pas les développeurs, les experts en IA et les linguistes pour développer leurs propres solutions ou même former les moteurs des solutions préconçues pour tenir leurs promesses ".
Rahul Kashyap, PDG d'Awake Security, ajoute : "Avec autant de solutions'AI-powered' disponibles pour répondre à une myriade de préoccupations commerciales, il est temps que les entreprises deviennent plus intelligentes sur ce qui se passe dans la 'boîte noire' de leurs solutions AI". La façon dont les algorithmes d'IA sont formés, structurés ou informés peut conduire à des différences significatives dans les résultats, poursuit-il. La bonne équation pour une entreprise ne sera pas la bonne pour une autre."

8) L'IA tombera dans de mauvaises mains
Tout comme une pièce de monnaie à deux faces, l'IA a un côté positif et un côté négatif. Les professionnels de la sécurité informatique utiliseront l'intelligence artificielle pour détecter rapidement les activités malveillantes. Vous pouvez réduire les faux positifs de 90 % à l'aide d'algorithmes de réponse et d'apprentissage machine pilotés par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle tombera entre de mauvaises mains et les cybercriminels aux desseins malveillants en abuseront pour réaliser leurs objectifs. Avec l'automatisation, les armées de cyberattaquants peuvent lancer des attaques mortelles avec plus de succès. Cela obligera les entreprises à combattre le feu par le feu et à investir dans des solutions de sécurité alimentées par l'IA capables de les protéger contre de telles attaques.

9) Transformation numérique alimentée par l'IA
En 2019, l'IA sera partout. Des applications Web aux systèmes de soins de santé, des compagnies aériennes aux systèmes de réservation d'hôtels et au-delà, nous verrons des nuances de l'IA partout et elle sera à l'avant-garde de la transformation numérique.
Tung Bui, président du département informatique et professeur à l'Université d'Hawaii a déclaré : "Contrairement à la plupart des prédictions et des discussions sur la façon dont les véhicules et les robots autonomes finiront par affecter le marché du travail - ceci est vrai mais prendra du temps pour des raisons institutionnelles, politiques et sociales - je soutiens que la tendance principale en IA sera une accélération dans la transformation numérique, rendant plus intelligent les systèmes commerciaux existants".

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019

analyse holistique

Un type de raisonnement que l'AI ne peut remplacer

L'ingénieur en logiciel et philosophe William J. Littlefield II fait remarquer dans un essai récent qu'il existe trois types de raisonnement. Dont deux d'entre eux que nous avons probablement tous appris à l'école : le raisonnement déductif et inductif. Les ordinateurs peuvent très bien faire les deux.

Le raisonnement déductif : Les chiens sont des chiens. Tuffy est un chien. Tuffy est donc un chien.

Les premiers ordinateurs, dit Littlefield, utilisaient généralement le raisonnement déductif (qu'il considère comme un raisonnement "descendant"). Ce qui permet à de puissants ordinateurs de battre les humains à des jeux comme les échecs et le Go en calculant beaucoup plus de mouvements logiques à la fois qu'un humain ne peut le faire.

Le raisonnement inductif, en revanche, est un raisonnement "ascendant", qui va d'une série de faits pertinents à une conclusion, par exemple :

Un club a organisé 60 compétitions de natation, 20 dans chaque lieu ci-dessous :

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Sandy Point, nous obtenons en moyenne 80 % de votes d'approbation.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Stony Point, nous obtenons en moyenne 60 % des suffrages.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Rocky Point, nous obtenons une approbation moyenne de 40 %.

Conclusion : Les membres du club préfèrent les plages de sable fin aux autres types de plages.

Ici aussi l'avènement de nouvelles méthodes comme les réseaux neuronaux a permis à de puissants ordinateurs d'assembler une grande quantité d'information afin de permettre un tel raisonnement inductif (Big Data).

Cependant, le Flop IBM de Watson en médecine (supposée aider à soigner le cancer on vit l'AI incapable de discerner les infos pertinentes dans une grande masse de données) suggère que dans les situations où - contrairement aux échecs - il n'y a pas vraiment de "règles", les machines ont beaucoup de difficulté à décider quelles données choisir. Peut-être qu'un jour une encore plus grande masse de données résoudra ce problème. Nous verrons bien.

Mais, selon Littlefield, le troisième type de raisonnement, le raisonnement abductif, fonctionne un peu différemment :

"Contrairement à l'induction ou à la déduction, où nous commençons par des cas pour tirer des conclusions sur une règle, ou vice versa, avec l'abduction, nous générons une hypothèse pour expliquer la relation entre une situation et une règle. De façon plus concise, dans le raisonnement abductif, nous faisons une supposition éclairée." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

Le raisonnement abductif, décrit à l'origine par un philosophe américain Charles Sanders Peirce (1839-1914), est parfois appelé "inférence vers la meilleure explication", comme dans l'exemple qui suit :

"Un matin, vous entrez dans la cuisine et trouvez une assiette et une tasse sur la table, avec de la chapelure et une noix de beurre dessus, le tout accompagné d'un pot de confiture, un paquet de sucre et un carton vide de lait. Vous en concluez que l'un de vos colocataires s'est levé la nuit pour se préparer une collation de minuit et qu'il était trop fatigué pour débarrasser la table. C'est ce qui, à votre avis, explique le mieux la scène à laquelle vous êtes confronté. Certes, il se peut que quelqu'un ait cambriolé la maison et ait pris le temps de manger un morceau pendant sur le tas, ou qu'un colocataire ait arrangé les choses sur la table sans prendre de collation de minuit, mais juste pour vous faire croire que quelqu'un a pris une collation de minuit. Mais ces hypothèses vous semblent présenter des explications beaucoup plus fantaisistes des données que celle à laquelle vous faites référence." Igor Douven, "Abduction" à l'Encyclopédie Stanford de Philosophie

Notez que la conclusion n'est pas une déduction stricte qu'il n'y a pas non plus suffisamment de preuves pour une induction. Nous choisissons simplement l'explication la plus simple qui tient compte de tous les faits, en gardant à l'esprit la possibilité que de nouvelles preuves nous obligent à reconsidérer notre opinion.

Pourquoi les ordinateurs ne peuvent-ils pas faire ça ? Littlefield dit qu'ils resteraient coincés dans une boucle sans fin :

Une part de ce qui rend l'enlèvement difficile, c'est que nous devons déduire certaines hypothèses probables à partir d'un ensemble vraiment infini d'explications....

"La raison pour laquelle c'est important, c'est que lorsque nous sommes confrontés à des problèmes complexes, une partie de la façon dont nous les résolvons consiste à bricoler. Nous jouons en essayant plusieurs approches, en gardant notre propre système de valeurs fluide pendant que nous cherchons des solutions potentielles. Plus précisément, nous générons des hypothèses. Où 'un ordinateur peut être coincé dans une boucle sans fin, itérant sur des explications infinies, nous utilisons nos systèmes de valeurs pour déduire rapidement quelles explications sont à la fois valables et probables. Peirce savait que le raisonnement abductif était au cœur de la façon dont nous nous attaquons à de nouveaux problèmes ; il pensait en particulier que c'était la façon dont les scientifiques découvrent les choses. Ils observent des phénomènes inattendus et génèrent des hypothèses qui expliquent pourquoi ils se produisent." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

En d'autres termes, le raisonnement abductif n'est pas à proprement parler une forme de calcul, mais plutôt une supposition éclairée - une évaluation des probabilités fondée sur l'expérience. Il joue un rôle important dans la création d'hypothèses dans les sciences :

"Par exemple, un élève peut avoir remarqué que le pain semble se moisir plus rapidement dans la boîte à pain que dans le réfrigérateur. Le raisonnement abductif amène le jeune chercheur à supposer que la température détermine le taux de croissance des moisissures, comme l'hypothèse qui correspondrait le mieux aux données probantes, si elle est vraie.
Ce processus de raisonnement abductif est vrai qu'il s'agisse d'une expérience scolaire ou d'une thèse de troisième cycle sur l'astrophysique avancée. La pensée abductive permet aux chercheurs de maximiser leur temps et leurs ressources en se concentrant sur une ligne d'expérimentation réaliste.
L'enlèvement est considéré comme le point de départ du processus de recherche, donnant une explication rationnelle, permettant au raisonnement déductif de dicter le plan expérimental exact." Maryn Shuttleworth, "Abductive Reasining" Chez Explorable.com

Comme on peut le voir, le raisonnement abductif fait appel à une certaine créativité parce que l'hypothèse suggérée doit être développée comme une idée et non seulement additionnée à partir d'informations existantes. Et la créativité n'est pas quelque chose que les ordinateurs font vraiment.

C'est l'une des raisons invoquées par le philosophe Jay Richards dans The Human Advantage : L'avenir du travail américain à l'ère des machines intelligentes, comme quoi l'IA ne mettra pas la plupart des humains au chômage. Au contraire, elle changera la nature des emplois, généralement en récompensant la créativité, la flexibilité et une variété d'autres caractéristiques qui ne peuvent être calculées ou automatisées.

Auteur: Internet

Info: https://mindmatters.ai/2019/10/a-type-of-reasoning-ai-cant-replace/, 10 Oct. 2019

[ optimisme ] [ informatique ]

sexualité

La culotte peut-elle être chaude et la tête froide ?

Est-il possible qu'une femme soit physiquement excitée sans s'en apercevoir ? A la vue de films érotiques qui les font abondamment mouiller, la majorité des femmes prétendent que ces films les laissent "de glace". Mépris du corps ? Déni du désir ?

Si on demande aux femmes quels scénarios les excitent, elles ont tendance à minorer. Faudrait pas avoir l'air trop "salope". Officiellement, donc, les femmes - pour leur majorité - n'aiment pas l'idée de se retrouver au lit avec trois hommes, ni de se faire payer par un bel inconnu pour le rejoindre dans une chambre d'hôtel, ni les plans hardcore, ni la sodomie, etc.

Fatiguée d'entendre toujours le même discours, la chercheuse américaine Meredith Chivers invente un appareil à mesurer l'excitation et découvre que les femmes sont excitées... même lorsqu'elles affirment le contraire. Ces femmes mentent-elles ? "Non", répond Meredith Chivers, qui part du principe que ses cobayes sont de bonne foi lorsqu'elles passent le test. Dans ce cas, comment expliquer un tel aveuglement ? S'agit-il d'un refus inconscient de ses propres émois, conditionné par l'éducation ? Ou d'une plus grande "capacité" de faire la part des choses entre les manifestations physiologiques et l'excitation mentale ? Plusieurs hypothèses sont possibles.

EXCITÉE SANS LE SAVOIR

La première hypothèse repose sur l'idée d'une disparité fonctionnelle entre le pénis et le vagin. En d'autres termes : il est cliniquement possible que la femme soit excitée sans le savoir. Dans Le Secret des femmes*, Elisa Brune et Yves Ferroul l'expliquent ainsi : "Un clitoris peut être gorgé de sang et gonflé en érection sans que sa propriétaire en soit le moins du monde au courant. Situation impossible pour un pénis dont l'aspect crie son état sur tous les toits. Raison, sans doute, pour laquelle excitation mentale et excitation physiologique sont plus étroitement liées chez l'homme que chez la femme. Raison aussi pour laquelle la probabilité de masturbation spontanée est plus grande chez les garçons que chez les filles. Une érection visible, d'un côté, va induire un comportement de curiosité et de renforcement de l'excitation, alors qu'une érection invisible, de l'autre côté, va laisser le champ ouvert à une multitude de ressentis différents : excitation, ou gêne, ou malaise, ou incompréhension, ou saute d'humeur, ou inconscience pure et simple. Est-ce pour cela que 54 % des hommes disent penser au sexe au moins une fois par jour, contre seulement 19 % des femmes ?" "On peut donc être excitée, poursuivent-elles, sans le savoir, et ce même lorsqu'on baigne dans une ambiance sexuelle. Lorsqu'on soumet des hommes et des femmes à des stimuli pornographiques, les réponses physiologiques sont équivalentes en rapidité et en intensité (mesurée par l'augmentation du débit sanguin dans les organes génitaux qui lui-même induit la lubrification chez la femme). À cette différence près que les femmes déclarent souvent ne ressentir aucune excitation (là où les hommes sont parfaitement conscients de ce qui se passe)." Pour Elisa Brune et Yves Ferroul, il est physiologiquement possible pour une femme de rester sourde aux appels lancés depuis sa culotte. Mais cette surdité est-elle une bonne chose ? Culturellement, les femmes sont éduquées à nier leurs désirs. Si elles se bouchent les oreilles, refusant d'entendre ce que le corps leur dit, faut-il se contenter de dire "C'est comme ça ?". Ou faut-il inciter les filles à se fier plus à leurs sensations physiques qu'à la morale répressive ambiante?

DÉSOLANTE PSYCHOLOGIE ÉVOLUTIONNISTE

La question est difficile car il se peut fort que les sécrétions vaginales n'aient POUR DE VRAI rien à voir avec l'excitation mentale. "On a déjà constaté des vagins lubrifiés lors de viols, ce qui ne veut pas dire pour autant qu'il y avait consentement ou plaisir, raconte Elisa Brune. La paroi vaginale répond du tac au tac lorsqu'on a besoin d'elle, quel que soit le scénario." Le problème avec cette hypothèse-là, c'est qu'elle est récupérée par des adeptes de la psychologie évolutionniste et détournée à leur profit : ils affirment que la "vasocongestion réflexe" du vagin (le fait que les femmes se mettent à mouiller dès qu'elles sont confrontées à des corps nus ou des situations sexuelles) "pourrait être le résultat d'une adaptation évolutive rendant la femelle apte au coït plus rapidement, c'est à-dire indistinctement à la moindre alerte, ce qui la protègerait des blessures en cas de sollicitation brutale." Idée rancie, sous-tendue par une idéologie scientiste qui ramène systématiquement le désir à sa seule dimension biologique.

Il est toujours désolant de constater que les résultats de recherche qui devraient nous amener à poser de vraies questions sur ce que nous sommes (ou ce que nous voulons) sont mises au profit d'un discours -rabâché ad nauseam- réduisant la sexualité à n'être qu'un instinct primal, puis qu'un programme génétique, hérité du Pléistocène. C'est le même discours que celui qui consiste à dire : la pornographie est une drogue, puisqu'elle réduit notre self-contrôle ; les hommes sont naturellement des violeurs polygames attirés par le rapport taille-hanche de 0,7 ; les femmes sont naturellement des harpies frigides, possessives et monogames... Il est désolant de constater que ce discours, désespérant car rempli de mépris envers la complexité humaine, reste la réponse à tout lorsque nous sommes confrontés à des données étranges. Pourquoi les femmes s'excitent-elles sur les bonobos qui copulent et pas les hommes ?

OUVRIR DE NOUVELLES PISTES

Dans un article datant du 21 mars 2014, le chercheur Martin Baker (1) avance : "Lorsque Meredith a fait cette curieuse découverte, elle avait bien conscience que ça ne collait pas avec la doxa. La doxa veut que les mâles humains soient excités par le fait de multiplier leurs partenaires et que les femelles humaines, au contraire, ne soient excitées que par la tendresse et l'amour. Le problème que soulève la contradiction entre ce qui les excite physiquement et ce qu'elles prétendent devrait pourtant nous encourager à ouvrir de nouvelles pistes de réflexion sur la sexualité."

Après quoi, Martin Baker propose son analyse : "Nos corps réagissent à certaines images et, ce faisant, nos corps nous encouragent à définir ce qu'est le sexe et la sexualité suivant des critères physiologiques... Nous sommes des créatures remplies de désir pour le sexe, mais également remplies d'attirance pour le désir lui-même. Quand nous grandissons, nous devenons conscient de la possibilité du sexe. Nous apprenons à identifier les réponses physiologiques de nos corps aux possibilités sexuelles. Nous apprenons également à nous définir en fonction de ces réponses : il y a des choses qui nous excitent et d'autres pas. Cela fonde notre identité (sexuelle, mais pas que). Nous apprenons à comprendre qui nous sommes en comparant ce qui nous excite avec ce qui excite les autres et à voir le monde comme un champ ouvert d'interdits ou de possibilités. Ainsi se construit notre univers fantasmatique, à la croisée du corps, du moi et des normes culturelles. Les trois sont nécessaires et il serait intéressant de réfléchir sur la sexualité entendue comme le résultat d'une interaction entre ces trois univers.

Auteur: Giard Agnès

Info: 25 janv. 2015

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proto-biologie

Suzan Mazur : Donc, avec cette donation, vous allez tenter de déterminer les principes généraux de la vie. Comment définissez-vous la vie ?

C W : C'est le problème, nous ne pouvons pas. Nous n'avons pas encore répondu aux questions centrales sur l'origine de la vie. Nous devons encore obtenir des preuves plus directes de ce que j'appelle une condition pré-Darwinienne, une condition progénote de la vie. C'est l'une des choses sur lesquelles nous travaillons, en essayant d'obtenir autant de preuves directes que possible. Évidemment, comme il s'agit d'un stade de l'évolution qui s'est déroulé il y a trois milliards d'années ou plus, nous n'allons pas obtenir beaucoup de preuves directes. Nous pouvons obtenir des archives fossiles, mais elles ne sont pas fiables. Il faut déduire tout ce qu'on peut de l'analyse intelligente et perspicace des données de la séquence du génome.

SM : Que considérez-vous comme l'évolution ?

CW : L'évolution est en fait ce que la biologie devrait être. Qu'est-ce que la biologie ? Est-ce une description de formes sous le microscope ? Cela ne peut pas être cela. L'évolution est un processus. C'est le processus que nous appelons maintenant biologie, et  qui est très statique. L'évolution, en revanche, est dynamique. Et nous devons comprendre quelles sont les règles que suit cette dynamique.

Alfred North Whitehead disait qu'en biologie et dans d'autres domaines, nous n'avons pas affaire à une procession de formes (ce qui résume le point de vue de Lazcano), nous avons affaire à la forme ou aux formes du processus. C'est dans cette distinction que réside l'essence même de l'institut d'astrobiologie de l'Illinois. Nous allons réellement étudier l'origine évolutive de la vie. Toute personne ayant une intuition biologique peut sentir - que la vie est un processus évolutif. Comme je l'ai dit, ce n'est pas seulement une procession de formes.

SM : Avez-vous des inquiétudes concernant la création d'une protocellule ?

CW : Oh oui. Il y en a, comme vous le savez, Craig Venter bat le tambour sur ce sujet tout le temps, juste pour être à l'avant-garde. Le pouvoir.

SM : Il y a aussi les chercheurs de Harry Lonsdale, qui l'abordent de manière ascendante. David Deamer, scientifique à l'origine de la vie à l'Université de Santa Cruz, par exemple, dit qu'il prévoit de fabriquer une protocellule d'ici une dizaine d'années.

CW : Bonne chance.

SM : ça vous préoccupe, la protocellule ?

CW : Je suis préoccupé par les scientifiques qui pensent qu'ils sont Dieu quand il s'agit de biologie. Les scientifiques devraient essayer d'étudier les expériences que la nature a déjà faites sous la forme du processus d'évolution.

SM : Vous avez décrit la "déconnexion entre les darwinistes, qui avaient pris le contrôle de l'évolution, et les microbiologistes, qui ne trouvaient aucune utilité à la sélection naturelle darwinienne." Avez-vous quelque chose à dire sur la récente décision du Huffington Post de bloquer la publication de la réponse du microbiologiste James Shapiro au darwiniste Jerry Coyne suite à la récente attaque de Coyne sur la pensée de Shapiro concernant un rôle réduit de la sélection naturelle dans l'évolution ?

CW : Je pense que c'est immoral. La science doit être libre d'examiner ce qu'elle voit. Si vous dites que tout le monde doit suivre la ligne darwinienne, ce n'est pas de la science libre. Le Huffington Post est passé de droite/gauche à gauche/droite. Je ne sais pas où il est maintenant. Cela n'appartient pas à la science.

Je pense que Shapiro a le doigt sur l'avenir. Il voit que nous devrions étudier la régulation. L'épigénétique est très importante.

SM : Vous avez également remarqué que la pensée de Darwin sur la descendance commune est "principalement fondée sur l'analogie" et que l'évolution qui émerge maintenant ne découle pas de Darwin. Je vous cite "Il me semble qu'une biologie future ne peut être construite dans les superstructures conceptuelles du passé. L'ancienne superstructure doit être remplacée par une nouvelle pour que les problèmes holistiques puissent émerger comme le nouveau courant dominant de la biologie". Vous attendriez-vous à ce que Darwin suive la voie de Freud si la biologie entre dans le monde non linéaire et que l'évolution est redéfinie ?

CW : Cela pourrait bien être le cas. J'ai longtemps soutenu, jusqu'à la fin du XXe siècle, que le problème du processus d'évolution est un problème antérieur à son époque. Darwin a essayé d'obtenir un crédit personnel en faisant irruption avec ça à un certain moment. La pensée conceptuelle sur l'évolution a d'abord été établie par des gens comme Buffon et le propre grand-père de Darwin, Erasmus Darwin - que Darwin ne mentionne jamais dans l'Origine des espèces, sauf dans une note de bas de page lorsqu'il y fut contraint, dans la troisième édition, de l'ajouter au bas de la préface.

Il l'a nommé d'une manière dédaigneuse. Disant en gros, oh oui, beaucoup de gens ont pensé à cela et a nommé des gens comme Buffon et Lamarck. Mais il n'a pas nommé son propre grand-père, Erasmus Darwin, sauf pour dire que son grand-père avait les mêmes idées fausses que Lamarck et Goethe. Et il n'a pas dit quelles étaient ces idées ou ce qu'il leur reprochait. Il voulait se distancer de son grand-père autant qu'il le pouvait.

SM : J'ai été intrigué par l'interview que vous avez donné au magazine Wired il y a quelques années où vous avez parlé de "l'interaction distribuée" agissant au sein de diverses communautés en réseau de la vie précoce avant la cellule moderne. Et puis vous avez dit que cette dynamique pré-darwinienne se retrouve dans la société. Je me demandais si vous vouliez dire que nous continuons en quelque sorte à reconstituer notre ancien passé organisationnel ?

CW : Non, je ne pense pas que nous tournons dans les mêmes cercles. Il s'agit d'une spirale toujours plus grande, parce que c'est ainsi que l'on peut définir un système complexe dynamique.

SM : Nigel Goldenfeld a fait des conférences sur les "trois régimes dynamiques". Fait-il référence à ce que vous avez décrit dans votre article de 2006 - une faible évolution communautaire, une puissante évolution communautaire et une évolution individuelle ?

CW : Oui, je crois qu'il le fait. Je suis presque sûr que c'est le cas. Et dans un article que j'ai écrit sur les archées, je parle de l'évolution de l'individualité. Il y avait un stade communautaire au départ. C'est ce que j'appelle habituellement le progénote. J'utilise le terme "trois domaines". J'ai écrit quelque chose en 2004 pour Microbiology and Molecular Biology Review. Freeman Dyson a été séduit par ce texte et a demandé la permission de l'utiliser dans un article qu'il a écrit pour la New York Review of Books. Nigel essaie de définir pour les physiciens ce que sont ces trois domaines. C'est l'un des rares points sur lesquels je diffère de Nigel Goldenfeld. C'est un amicale différent dans nos dialogues.

SM : C'est merveilleux que vous fassiez ces percées sans rencontrer trop d'hostilité de la part de la communauté de la biologie classique.

CW : Mais je n'ai pas détrôné l'hégémonie de la culture de Darwin.

Auteur: Woese Carl

Info: interviewé par Suzan Mazur, 4 October 2012, https://www.scoop.co.nz/. Trad Mg

[ triade ] [ pré-mémétique ] [ apprentis sorciers ] [ changement de paradigme ] [ éthique ] [ prébiotique ]