philosophie

Tout le monde a une théorie sur ce qui se passe dans notre monde. Mais beaucoup sont partielles, ou fragmentaires, ou trop simples – attribuant trop d'importance au "capitalisme", au "mondialisme", à "l'opportunisme" ou aux "conséquences imprévues". Nous devons continuer à essayer de donner un sens à l'ensemble du scénario.

Commençons par quelques grandes hypothèses sur ce qui se passe. L'hypothèse de René Guénon, esquissée pour la première fois vers 1930, était que toutes les civilisations possèdent des pouvoirs spirituels et temporels et incorporent donc en quelque sorte une tension entre les deux : mais que, pour la première fois dans l'histoire, notre modernité, à partir de  1500, a placé le temporel au-dessus de l'Eternel, le matériel au-dessus du spirituel : en bref, 'l'état' au-dessus de 'l'église'.  On a vu quelques hypothèses connexes proposées en même temps : comme celle de Julien Benda selon laquelle les clercs, ou intellectuels, avaient déplacé leur préoccupation : ainsi l'immense valeur qu'ils avaient toujours attribuée aux choses non mondaines était maintenant attribuée aux choses mondaines. C'est-à-dire que les intellectuels étaient maintenant corrompus, en quelque sorte suivistes de profits sales.

Un ami américain a récemment attiré mon attention sur certains des écrits récents d'un romancier et essayiste, Paul Kingsnorth . A l'origine anticapitaliste, il se croyait à gauche, et se retrouve aujourd'hui plus ou moins à droite. Son hypothèse est que le déclin du christianisme dans notre civilisation – déclin de l'éternel et du spirituel – coïncide et a probablement été causé par la montée de ce qu'il nomme "mythe du progrès". Le progrès, c'est la conviction que le monde, ce monde, va mieux. Ce mythe est le genre de chose que nous pouvons associer à Francis Bacon ou John Stuart Mill, ou encore Bayle, Mandeville, Voltaire, Smith, Hegel, Comte, Marx - plus ou moins tout le monde des XVIIe au XIXe siècles, sauf pour des gens un peu plus pointus comme Bossuet ou Maistre, aussi pour Burke à la toute fin de sa vie. Kingsnorth construit une vision très efficace de l'histoire sur cette hypothèse, ce qui lui permet d'expliquer pourquoi gauchistes et corporatistes s'accordent si bien aujourd'hui. Tous, dit-il, veulent du progrès. Ils contribuent tous à ce qu'il appelle la Machine.

Acceptons ces deux hypothèses. Mais je dois en ajouter un troisième, qui ajoute une complication interne à la deuxième, et rend ainsi l'ensemble du scénario un peu plus dynamique. Cela peut même expliquer pourquoi il y a tant de confusion sur ce qui s'est passé. L'hypothèse est qu'il n'y a jamais eu un seul "mythe du progrès" : la puissance du mythe du progrès était qu'il contenait un contradiction interne, comme les traducteurs de Hegel ont eu l'habitude de la nommer : une division intérieure.  Deux positions rivales en désaccord sur le comment alors même qu'elles étaient d'accord sur le quoi . Le quoi étant un présupposé absolu - quelque chose de si fondamental qu'il n'a jamais été remis en question par aucune des parties. Comme c'est toujours le cas, le désaccord au premier plan détournait l'attention de l'accord plus profond qui dominait tout à l'arrière-plan.

Ce sur quoi ils étaient d'accord, c'est que des progrès se produisaient et devaient se produire . Ce sur quoi ils n'étaient pas d'accord, c'était comment cela devait se passer. Je simplifie bien sûr ici, mais simplifier un argument en deux positions est bien moins simple que de le simplifier en une position.

D'un côté il y avait l'argument selon lequel des progrès étaient en cours, que cela nous plaise ou non. Cela se produisait à travers ce qu'Adam Smith appelait la main invisible, ou ce que Samuel Johnson appelait la concaténation secrète, ce que nous appelons parfois maintenant la loi des conséquences imprévues. C'est le processus par lequel de nombreux humains, à la poursuite de leurs propres intérêts individuels, ont contribué à l'émergence d'un bien qu'aucun n'avait jamais voulu, et qu'aucun n'avait anticipé, mais qui pouvait être compris rétrospectivement.

De l'autre côté, il y avait l'argument selon lequel le progrès ne se produirait que si nous adoptions les bonnes croyances rationnelles, les bonnes vues éclairées ( iberté, égalité, fraternité, etc.), et si nous nous efforcions d'imposer au monde les politiques ou les schémas suggéré par les bonnes croyances rationnelles et les bonnes vues éclairées. Il s'agissait de mettre l'accent sur la planification plutôt que sur les conséquences imprévues : et la planification ne pouvait être efficace que si elle était effectuée par ceux au pouvoir. Ainsi, les puissants devaient être subjugués par les experts de l'illumination.

La différence entre ces deux positions est que l'une y voit un processus inconscient , l'autre y voit une impulsion consciente. Ces deux positions ont dominé le débat politique deux siècles durant : d'une part, les uns ont privilégié les marchés et l'activité privée indépendante et apparemment (mais pas réellement ou finalement) égoïste, et d'autre part, un caméralisme, un colbertisme ou un comtisme de la planification scientifique. et l'activité publique collective.

En pratique, bien sûr, les deux ont été mélangées, ont reçu des noms variés, et certaines personnes qui ont commencé d'un côté pour se retrouver de l'autre : pensez à la dérive de John Stuart Mill ou de TH Green du libéralisme au socialisme ; mais considérez également la dérive de Kingsley Amis, Paul Johnson et John Osborne dans l'autre sens. Décoller tout cela est un boulôt de dingue : il faut peut-être le laisser aux historiens qui ont la patience de le faire. Mais les historiens ont tendance à embrouiller les choses... Alors tout ça mérite quelques explications : et l'expliquer dans l'abstrait, comme je le fais ici, permet certainement d'expliquer pourquoi les libéraux ont parfois été d'un côté ou de l'autre, et pourquoi les conservateurs sont tout aussi chimériques. 

Le point de cette hypothèse est de dire que toute la politique des deux derniers siècles fut dominée par des arguments sur la question de savoir si le progrès aurait lieu dans l'observance ou dans la violation, pour ainsi dire : s'il devrait être théorisé consciemment et ensuite imposée par une politique prudente, ou si il devait survenir sans planification délibérée de telle manière que seuls les historiens ultérieurs pourraient le comprendre pleinement. Mais tout ça est terminé. Nous sommes maintenant à l'étape suivante.

Cela s'explique en partie par le fait que, comme le dit Kingsnorth, le mythe du progrès - bien qu'il ne soit pas entièrement mort - parait pratiquer ses derniers rites. Il est sans doute en difficulté depuis les années 1890, a été secoué par la Première Guerre mondiale ; mais il a subi ses chocs récents depuis les années 1970, avec la pollution, la surpopulation, la stagflation, l'ozone, le dioxyde de carbone, les prêts hypothécaires à risque, etc. Pour l'instant les mondialistes ne savent pas exactement comment concilier le cercle du désir de "progrès" (ou, du moins comment être "progressiste") tout en faisant simultanément promotion de la "durabilité". Si nous avons un mythe en ce moment c'est sûrement le mythe de la durabilité. Peut-être que les mondialistes et les localistes comme Kingsnorth constateront que, bien qu'ils soient en désaccord sur beaucoup de choses - COVID-19, par exemple - ils sont d'accord sur la durabilité.

Mais il y a quelque chose à ajouter, une quatrième hypothèse, et c'est vraiment l'hypothèse suprême. J'ai dit que pendant quelques siècles, il y avait la planification contre le laissez-faire , ou la conscience contre les conséquences imprévues - les deux essayant de trouver comment rendre le monde, ce monde, meilleur. Mais il y a autre chose. La quatrième hypothèse est que certains personnages du début du XIXe siècle entrevoyaient que les deux positions pouvaient se confondre. Hegel était l'une de ces figures ; même Marx. Il y en eut d'autres; qui sont nombreux maintenant. Fusion qui signifiait quelque chose comme ce qui suit :

Jusqu'à présent, nous avons fait l'erreur de penser que le bien peut être imposé consciemment - généralement par le biais de préceptes religieux - mais nous avons découvert, grâce à Mandeville, Smith et les économistes, que le bien peut être obtenu par des conséquences involontaires. Ce qui ne signifie cependant pas que nous devrions adopter une politique de laissez-faire : au contraire, maintenant que nous comprenons les conséquences imprévues , nous savons comment fonctionne tout le système inconscient du monde, et puisque nous savons comment intégrer notre connaissance de ceci dans notre politique, nous pouvons enfin parvenir à un ordre mondial scientifique et moral ou probant et justifié parfait.

Est-ce clair? Les Lumières écossaises ont créé l'expert empirique, qui a fusionné avec le progressiste conscient moralement assuré, pour devenir l'espoir du monde. Sans doute, la plupart d'entre nous ont abandonné les fantasmes hégéliens et marxistes de "fin de l'histoire" ou d'"émancipation", mais je pense que l'ombre de ces fantasmes a survécu et s'est achevée dans le récent majoritarisme scientifique et moral, si clairement vu depuis que le COVID-19 est arrivé dans le monde.

Si j'ai raison à propos de cette quatrième hypothèse, cela explique pourquoi nous sommes si confus. Nous ne pouvons pas donner un sens à notre situation en utilisant le vieux langage du "collectivisme" contre "l'individualisme". Le fait est qu'à notre époque post-progressiste, les experts se sentent plus justifiés que jamais pour imposer à chacun un ensemble de protocoles et de préceptes "fondés sur des preuves" et "moralement justifiés". Plus justifiés parce que combinant la connaissance de la façon dont les choses fonctionnent individuellement (par la modélisation et l'observation de processus inconscients ou de conséquences imprévues) avec la certitude sur ce qu'il est juste de faire collectivement (étant donné que les vieux fantasmes de progrès ont été modifiés par une idéologie puritaine et contraignante de durabilité et de survie, ajoutée de diversité, d'équité et d'inclusion - qui sert d'ailleurs plus d'impulsion de retenue que d'anticipation d'une émancipation du marxisme)

Ce n'est pas seulement toxique mais emmêlé. Les niveaux d'hypocrisie et d'auto-tromperie impliqués dans cela sont formidables. Les mondialistes ont une doctrine à toute épreuve dans leur politique durable qui sauve le monde, ou "durabilité". Elle est presque inattaquable, puisqu'elle s'appuie sur les plus grandes réalisations des sciences naturelles et morales. Tout ça bien sûr alimenté par une ancienne cupidité acquisitive, mais aussi par le sentiment qu'il faut offrir quelque chose en échange de leur manque de privilèges à ceux qui ont besoin d'être nivelés ; et tout ça bien sûr rend le monde meilleur, "sauve" la planète, dorant les cages des déshérités et les palais des privilégiés de la même laque d'or insensée.

Peut-être, comme l'entrevoient Guenon et Kingsnorth – également Delingpole et Hitchens – la vérité est-elle que nous devons réellement remonter à travers toute l'ère de la durabilité et l'ère du progrès jusqu'à l'ère de la foi. Certes, quelqu'un ou quelque chose doit forcer ces "élites" à se soumettre à une vision supérieure : et je pense que la seule façon de donner un sens à cela pour le moment est d'imaginer qu'une église ou un prophète ou un penseur visionnaire puisse abattre leur État - la laïcité corporate-, leur montrer que leur foi n'est qu'une idéologie servant leurs intérêts, et qu'ils doivent se soumettre à une doctrine authentiquement fondée sur la grâce,  apte à admettre la faute, l'erreur, voire le péché. Cela ne se ferait pas par des excuses publiques ou une démonstration politique hypocrite, mais en interrogeant leurs propres âmes.

Je suis pas certain que c'est ce qui arrivera, ni même que cela devrait arriver (ou que cela pourrait arriver) : mais c'est certainement le genre de chose qui doit arriver. Autrement dit, c'est le genre de chose que nous devrions imaginer arriver. Ce qui se passera sera soit du genre Oie Blanche ancienne, soit peut-être un événement inattendu style "Black Swan" (pas nécessairement une bonne chose : nous semblons trop aimer la crise en ce moment). Mais, de toute façon, une sensibilité réactionnaire semble être la seule capable de manifester une quelconque conscience de ce qui se passe.

Pour clarifier, permettez-moi d'énoncer à nouveau les quatre hypothèses sur ce phénomène :

1. A travers toutes les époques, il y a eu un équilibre entre spiritualité et  sécularisation. Dans notre modernité, la sécularité est dominante. Il n'y a que ce monde.

2. Depuis environ trois siècles, nous croyons que ce monde s'améliore et devrait s'améliorer. C'est le "mythe du progrès".

3. Il y a toujours eu des désaccords sur le progrès : certains pensaient qu'il était le fruit du hasard et de l'intérêt individuel ; d'autres pensaient qu'il ne pouvait être que le résultat d'une conception délibérée.

4. Nous ne devons pas ignorer qu'il y a eu une fusion très intelligente de ces deux positions : une fusion qui ne s'est pas évanouie avec l'évanouissement du "mythe du progrès" mais qui survit pour soutenir la politique étrange et nouvelle de ce que nous pourrions appeler le "mythe de la durabilité". Cette fusion est extrêmement condescendante et sûre d'elle-même car elle associe la certitude scientifique de ce qui s'est passé inconsciemment pour améliorer le monde à la certitude morale de ce qui devrait maintenant être fait consciemment pour améliorer le monde. Elle semble réunir individu et collectif d'une manière qui est censée rendre impossible tout renoncement.

 

Auteur: Alexander James

Info: Daily Skeptic. Quatre hypothèses sur l'élite mondiale laïque-corporatiste, 20 février 2023. Trad Mg, avec DeePL

[ état des lieux ]

hiérarchie cosmique

Les hypercivilisations et l’hypothèse des extraterrestres primitifs

De plus en plus de spécialistes admettent que la vie est partout dans l’Univers et que trois-quatre milliards d’années de conditions favorables, durables sur une planète, assurent l’émergence et le développement d’êtres intelligents et éventuellement la naissance d’une "civilisation technologique", capable de construire des vaisseaux spatiaux, pour voyager vers d’autres planètes habitables.

Ces conditions, bien que rares, se retrouvent en de nombreux endroits dans l’immensité de l’univers. Sur cette base, l’hypothèse extraterrestre est devenue le moyen le plus facile d’expliquer le phénomène OVNI.

D’un autre côté, des ufologues prestigieux, dont le Dr J. Allen Hynek ou Jacques Vallée, ont remis en question cette explication. Avec les sceptiques purs et durs, ils ont mentionné, entre autres, que les distances entre les civilisations sont trop grandes pour de tels voyages cosmiques.

Mais, comme je l’ai soutenu dans mon récent livre "UFOs over Romania", si nous adoptons une approche appropriée, nous découvrirons que les distances les plus importantes entre les civilisations cosmiques ne sont pas celles de l’espace mais celles du temps.

J’ai estimé que, dans l’histoire de notre Galaxie, un certain nombre de civilisations technologiques ont pu voir le jour, dont quelques centaines ont survécu aux maladies infantiles (auxquelles nous sommes confrontés sur Terre) et existent toujours.

Mais ces civilisations ne sont pas apparues simultanément. Par exemple, en juillet 2015, on a annoncé la découverte, à 1 400 années-lumière de la Terre, de l’exoplanète Kepler 452b.

Elle est similaire à la Terre et orbite dans la zone habitable d’une étoile semblable au Soleil. Ce système solaire est plus vieux d’un milliard d’années que le nôtre. Cela signifie que la vie et une éventuelle civilisation technologique pourraient y être apparues un milliard d’années plus tôt que sur Terre.

Plus généralement, les premières civilisations technologiques dans la Voie lactée pourraient apparaître il y a un milliard d’années, ou même avant.

Par conséquent, nous comprenons que les civilisations possibles dans le Cosmos sont très éloignées les unes des autres non seulement dans l’espace, mais aussi dans le temps. Dans notre Galaxie, ces quelques centaines de civilisations survivantes, estimées ci-dessus, sont apparues, très probablement, une fois tous les quelques millions d’années. Par conséquent, dans la Voie lactée, il n’existe aucune civilisation proche de notre niveau.

Qu’adviendra-t-il de notre civilisation (si elle survit) dans des millions (ou des milliards) d’années ? Il est impossible de l’imaginer. Nous n’oublions pas que nous ne sommes pas en mesure de prévoir notre avenir, même dans une perspective de quelques centaines d’années seulement. À quoi ressembleraient les habitants d’une civilisation qui nous aurait devancés de plusieurs millions d’années ?

Peut-être sont-ils devenus immortels, peut-être le temps et l’espace ne comptent-ils pas pour eux, peut-être se sont-ils déplacés dans une réalité virtuelle omniprésente, dans d’autres dimensions, etc. Mais la véritable réponse est très certainement encore plus complexe et défie notre logique et notre imagination. Nous pouvons toutefois accepter qu’ils se soient transformés en quelque chose d’autre, au-delà de notre compréhension, en quelque chose que nous pouvons nommer une "hypercivilisation".

Si quelqu’un considère que nous avons été trop optimistes et que les êtres intelligents sont beaucoup plus rares, nous devrions ajouter que notre Voie lactée n’est qu’une des 150 milliards de galaxies de l’Univers, plus ou moins semblables, accessibles à nos instruments. Et nous avons de fortes raisons de croire qu’il existe aussi d’autres Univers, peut-être des Univers "parallèles", peut-être d’autres états de la matière, ou des parties d’un "Multivers", etc.

La scolarisation et la science-fiction, mais pas seulement, ont fixé nos esprits sur des schémas ignorant complètement la possibilité d’hypercivilisations. Par conséquent, nous sommes confrontés à deux "hypothèses extraterrestres" : la première est ce que nous pourrions appeler "l’hypothèse des extraterrestres primitifs", l’autre celle des hypercivilisations.

L' "hypothèse des extraterrestres primitifs" suppose que toutes les civilisations cosmiques sont plus ou moins au même niveau d’évolution. Elle nourrit donc de fausses idées préconçues telles que : des voyages cosmiques très longs et difficiles, le désir d’atterrir sur la pelouse de la Maison Blanche, l’égalité des droits, la conversation, l’invasion, l’intervention, l’aide et ainsi de suite.

Cette vision primitive est totalement invraisemblable. Si les hypercivilisations existent (et elles existent, avec une probabilité de 99,999999%) elles ont exploité, dans les moindres détails, notre Galaxie, il y a des millions d’années, donc elles connaissent, depuis longtemps, notre existence. Ce raisonnement a conduit Enrico Fermi, quand il a dit, en 1950 : "ils devraient être ici ; où sont-ils ?"

Mais ni lui, ni beaucoup d’autres, n’ont envisagé que des représentants d’hypercivilisations pourraient être ici, parmi nous, mais pourraient avoir une apparence si différente de nos attentes que nous ne pourrions pas les reconnaître. Ce qui nous empêche de les voir, c’est aussi un ensemble de préjugés répandus et profondément enracinés, comme ceux qui suivent.

L’idée préconçue de l’égalité des droits. Une différence de plusieurs millions d’années, voire de centaines de millions, est aussi énorme qu’entre nous et un lézard ou même une fourmi.

S’ils sont là (comme c’est très probable), ils peuvent nous examiner, suivre notre évolution, voire nous contacter sous une forme ou une autre, mais ils ne se mettront jamais au même niveau que nous.

L’idée préconçue de la conversation. En 1959 déjà, Giuseppe Cocconi et Philip Morrison affirmaient que si la différence entre deux civilisations est de plusieurs millions d’années, la probabilité qu’elles puissent échanger des idées est nulle. Nous interagissons parfois avec un lézard ; mais il ne s’agira jamais d’une conversation, disaient-ils.

Le provincialisme temporel (terme utilisé par le Dr J. Allen Hynek). Il affirme qu’en opposition avec les siècles sombres précédents, les trois-quatre cents dernières années nous ont finalement amenés à la lumière de la vérité réelle et de la science.

Dans cette lumière, nous pouvons maintenant décider quels faits peuvent être acceptés et lesquels ne seront jamais possibles. Si, il y a environ cent ans, nous avons commencé à utiliser la radio, certains pensent qu’elle restera à jamais le meilleur moyen de communication.

Si Einstein a postulé il y a cent ans que la vitesse de la lumière est une limite, aucune autre loi physique ne sera découverte jusqu’à la fin des temps pour éviter cette limite, etc.

Comme exemple particulier, nous avons la préconception SETI. Selon elle, même si les signaux radio mettent des milliers d’années à passer d’un monde habité à l’autre, les civilisations cosmiques considéreront que la signalisation par ondes radio sera, pour toujours, le moyen de contact le plus approprié et que nous devons dépenser de l’argent pour les rechercher.

L’idée préconçue de l’invasion. Pour beaucoup de gens, il devrait être normal que si une civilisation cosmique arrive sur Terre, elle tente de nous conquérir par la force. Mais les hypercivilisations savaient probablement, il y a des millions d’années, que nous étions là ; elles pouvaient donc nous envahir à tout moment et, dans un certain sens, elles nous envahissent probablement déjà, depuis des millions d’années. Certains "artefacts déplacés" pourraient en être un indice.

L’idée préconçue d’une intervention et d’une aide. Certains espèrent que les extraterrestres nous aideront (ou du moins certains "élus") à surmonter les catastrophes futures. Mais même nous, si nous découvrons un terrain de valeur, qui a échappé à l’intrusion humaine, nous essayons de le déclarer réserve, ne permettant qu’une intervention très limitée, pour des raisons scientifiques. Cette attitude semble se renforcer avec le temps.

Une hypercivilisation observant la Terre et la civilisation technologique humaine devrait agir de manière similaire, en évitant d’interférer dans notre évolution, mais en prélevant des échantillons, en faisant quelques expériences, en ayant des contacts très limités (pas du tout officiellement ou entre égaux) avec seulement quelques individus, sélectionnés selon leurs critères et non les nôtres.

Par conséquent, aucune installation, aucune destruction, d’une part, et aucun contact officiel, aucune conversation ou aide substantielle, d’autre part, ne sont à attendre des civilisations cosmiques hautement avancées, même si elles sont ici maintenant.

La différence entre une hypercivilisation et nous pourrait être aussi grande que celle entre nous et les fourmis. Les entomologistes qui se proposeraient d’étudier la vie d’une fourmilière essaieraient de perturber, le moins possible, sa vie. Ils pourront bien sûr faire des expériences, en examinant ou en modifiant certaines fourmis, voire en les emmenant dans des laboratoires éloignés, en essayant de créer de nouvelles "races", etc.

Ils essaieront certainement de découvrir, autant que possible, la vie de la fourmilière, mais ne présenteront pas de "références" à la reine des fourmis.

Si les entomologistes disposent de la technologie nécessaire, ils créeront quelques fourmis robots, les enverront dans la fourmilière et observeront depuis un endroit sûr, par exemple "sur l’écran de l’ordinateur", les données qu’elles transmettent. Et si une fourmi robot se perdait dans cette mission, l’incident alourdirait un peu les coûts de la recherche, sans être une tragédie.

Nous pouvons spéculer qu’une hypercivilisation pourrait tenter de réaliser, en utilisant du matériel génétique provenant de la Terre, de nouvelles races, avec un cerveau plus grand, une intelligence supérieure, adaptées à certaines tâches spéciales, etc. Par conséquent, de nombreuses "races" décrites par les prétendus abductés (les gris, les grands blonds, etc.) peuvent être de telles races humaines artificielles ou même des bio-robots dérivés de l’espèce humaine.

Ils peuvent être "produits" par exemple dans des réserves ou des bases situées quelque part en dehors de la Terre. De la même manière, nous créons de nouvelles variétés de blé à partir des variétés traditionnelles. Parfois, la variété de blé parfaite devient stérile ou exposée à de nouvelles maladies.

À ce moment-là, les agronomes tentent de trouver des gènes appropriés dans le pool représenté par les espèces primitives de blé, afin d’améliorer la variété "parfaite".

Et si les humains sur Terre étaient le "réservoir sauvage" de gènes, aptes à améliorer des races artificielles ailleurs ? Dans ce cas, il n’y aura pas de problème de compatibilité entre les visiteurs et nous, comme dans certaines histoires d’enlèvement et d’hybridation par des ovnis, mais aussi, par exemple, dans la note biblique : "En ces jours-là, les êtres divins et les filles humaines avaient des relations sexuelles et donnaient naissance à des enfants".

"Ce sont les anciens héros" (Genèse, 6, 4). Certains supposent même qu’il existe une intervention extérieure permanente dans l’évolution de la race humaine afin de l’améliorer.

Mais il est évident que la comparaison ci-dessus – de l’humanité avec une fourmilière – est légèrement forcée, car l’humanité est, néanmoins, une future hypercivilisation potentielle. L’apparition d’une civilisation technologique pourrait être un événement très rare dans notre Galaxie, ne se produisant probablement qu’une fois en plusieurs millions d’années. Il est donc normal que nous intéressions les intelligences supérieures. Mais que peuvent-elles attendre de nous ?

Une hypercivilisation se comportera de manière insaisissable et ne nous donnera pas ses connaissances et ses technologies ; plus encore, elle nous l’interdira. Ce n’est pas seulement à cause de l’agressivité et de la xénophobie humaines, qui font de toute nouvelle technologie de nouvelles armes, ni seulement pour éviter un "choc culturel", qui pourrait virtuellement détruire toutes nos structures sociales, économiques, politiques, militaires, scientifiques, religieuses et culturelles.

Je peux spéculer qu’ils ont aussi d’autres raisons pour cela. Les hypercivilisations pourraient attendre (et peut-être même récolter maintenant) nos idées originales, nos points de vue, nos créations (dans l’art, la science, la philosophie, l’éthique, etc.), qui sont le résultat de millions d’années de notre évolution indépendante. Et toute cette récolte attendue pourrait être détruite par un contact prématuré.

Certaines histoires anciennes, apparemment absurdes, peuvent être une indication d’une telle attitude : la punition pour la pomme de l’arbre interdit de la connaissance, l’enchaînement de Prométhée, ou les anges déchus (du livre d’Enoch), jetés dans une fosse pleine de feu, parce qu’ils ont enseigné aux terriens certaines compétences.

De nombreuses personnes enlevées ou contactées ont parlé des boules de lumière éthérées comme de "dépôts de connaissance et d’intelligence", enregistrant "tout dans l’Univers", entre autres, la vie de tous les individus (ou des plus intéressants). Nous avons quelques indices à ce sujet lorsque nous parlons du "livre de la vie", des "archives akashiques", de l' "inconscient collectif", ou même du "champ morphogénétique", etc.

Cette "super-mémoire" pourrait être écrite sur un support "spirituel", ou sur quelque chose autour de nous que nous ne sommes pas encore capables d’imaginer. Parfois, certaines personnes, sous certaines conditions, pourraient avoir accès à cet entrepôt de données.

C’est ainsi que l’on peut expliquer : le channelling, la "xénoglossie", les "walk-ins", la "réincarnation", les fantômes, etc. Dans une telle réalité virtuelle, le temps est différent. Nous pouvons voyager dans le passé, vivre des événements, sans changer le passé réel, ou nous pouvons voir des scénarios du futur (parfois apocalyptiques), sans accepter la fatalité.

Bien sûr, tout ce qui précède n’est pas une preuve que les hypercivilisations sont l’explication de tout ce qui est étrange et notamment des ovnis. Ce n’est qu’une hypothèse, mais – je pense – une hypothèse qui ne peut être facilement écartée.

 

Auteur: Farcaş Daniel D.

Info: Hypercivilisations and the primitive extraterrestrial hypothesis, openminds 19 july 2017

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homme-machine

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 ]

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Une nouvelle approche du calcul réinvente l'intelligence artificielle

Par l'imprégnation d'énormes vecteurs de sens sémantique, nous pouvons amener les machines à raisonner de manière plus abstraite et plus efficace qu'auparavant.

Malgré le succès retentissant de ChatGPT et d'autres grands modèles de langage, les réseaux de neurones artificiels (ANN) qui sous-tendent ces systèmes pourraient être sur la mauvaise voie.

D'une part, les ANN sont "super gourmands en énergie", a déclaré Cornelia Fermüller , informaticienne à l'Université du Maryland. "Et l'autre problème est [leur] manque de transparence." De tels systèmes sont si compliqués que personne ne comprend vraiment ce qu'ils font, ou pourquoi ils fonctionnent si bien. Ceci, à son tour, rend presque impossible de les amener à raisonner par analogie, ce que font les humains - en utilisant des symboles pour les objets, les idées et les relations entre eux.

Ces lacunes proviennent probablement de la structure actuelle des RNA et de leurs éléments constitutifs : les neurones artificiels individuels. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue des calculs et produit des sorties. Les RNA modernes sont des réseaux élaborés de ces unités de calcul, formés pour effectuer des tâches spécifiques.

Pourtant, les limites des RNA sont évidentes depuis longtemps. Considérez, par exemple, un ANN qui sépare les cercles et les carrés. Une façon de le faire est d'avoir deux neurones dans sa couche de sortie, un qui indique un cercle et un qui indique un carré. Si vous voulez que votre ANN discerne également la couleur de la forme - bleu ou rouge - vous aurez besoin de quatre neurones de sortie : un pour le cercle bleu, le carré bleu, le cercle rouge et le carré rouge. Plus de fonctionnalités signifie encore plus de neurones.

Cela ne peut pas être la façon dont notre cerveau perçoit le monde naturel, avec toutes ses variations. "Vous devez proposer que, eh bien, vous avez un neurone pour toutes les combinaisons", a déclaré Bruno Olshausen , neuroscientifique à l'Université de Californie à Berkeley. "Donc, vous auriez dans votre cerveau, [disons,] un détecteur Volkswagen violet."

Au lieu de cela, Olshausen et d'autres soutiennent que l'information dans le cerveau est représentée par l'activité de nombreux neurones. Ainsi, la perception d'une Volkswagen violette n'est pas codée comme les actions d'un seul neurone, mais comme celles de milliers de neurones. Le même ensemble de neurones, tirant différemment, pourrait représenter un concept entièrement différent (une Cadillac rose, peut-être).

C'est le point de départ d'une approche radicalement différente de l'informatique connue sous le nom d'informatique hyperdimensionnelle. La clé est que chaque élément d'information, comme la notion d'une voiture, ou sa marque, son modèle ou sa couleur, ou tout cela ensemble, est représenté comme une seule entité : un vecteur hyperdimensionnel.

Un vecteur est simplement un tableau ordonné de nombres. Un vecteur 3D, par exemple, comprend trois nombres : les coordonnées x , y et z d'un point dans l'espace 3D. Un vecteur hyperdimensionnel, ou hypervecteur, pourrait être un tableau de 10 000 nombres, par exemple, représentant un point dans un espace à 10 000 dimensions. Ces objets mathématiques et l'algèbre pour les manipuler sont suffisamment flexibles et puissants pour amener l'informatique moderne au-delà de certaines de ses limites actuelles et favoriser une nouvelle approche de l'intelligence artificielle.

"C'est ce qui m'a le plus enthousiasmé, pratiquement de toute ma carrière", a déclaré Olshausen. Pour lui et pour beaucoup d'autres, l'informatique hyperdimensionnelle promet un nouveau monde dans lequel l'informatique est efficace et robuste, et les décisions prises par les machines sont entièrement transparentes.

Entrez dans les espaces de grande dimension

Pour comprendre comment les hypervecteurs rendent le calcul possible, revenons aux images avec des cercles rouges et des carrés bleus. Nous avons d'abord besoin de vecteurs pour représenter les variables SHAPE et COLOR. Ensuite, nous avons également besoin de vecteurs pour les valeurs pouvant être affectées aux variables : CERCLE, CARRÉ, BLEU et ROUGE.

Les vecteurs doivent être distincts. Cette distinction peut être quantifiée par une propriété appelée orthogonalité, ce qui signifie être à angle droit. Dans l'espace 3D, il existe trois vecteurs orthogonaux entre eux : un dans la direction x , un autre dans la direction y et un troisième dans la direction z . Dans un espace à 10 000 dimensions, il existe 10 000 vecteurs mutuellement orthogonaux.

Mais si nous permettons aux vecteurs d'être presque orthogonaux, le nombre de ces vecteurs distincts dans un espace de grande dimension explose. Dans un espace à 10 000 dimensions, il existe des millions de vecteurs presque orthogonaux.

Créons maintenant des vecteurs distincts pour représenter FORME, COULEUR, CERCLE, CARRÉ, BLEU et ROUGE. Parce qu'il y a tellement de vecteurs presque orthogonaux possibles dans un espace de grande dimension, vous pouvez simplement assigner six vecteurs aléatoires pour représenter les six éléments ; ils sont presque garantis d'être presque orthogonaux. "La facilité de créer des vecteurs presque orthogonaux est une raison majeure d'utiliser la représentation hyperdimensionnelle", a écrit Pentti Kanerva , chercheur au Redwood Center for Theoretical Neuroscience de l'Université de Californie à Berkeley, dans un article influent de 2009.

L'article s'appuyait sur des travaux effectués au milieu des années 1990 par Kanerva et Tony Plate, alors étudiant au doctorat avec Geoff Hinton à l'Université de Toronto. Les deux ont développé indépendamment l'algèbre pour manipuler les hypervecteurs et ont fait allusion à son utilité pour le calcul en haute dimension.

Étant donné nos hypervecteurs pour les formes et les couleurs, le système développé par Kanerva et Plate nous montre comment les manipuler à l'aide de certaines opérations mathématiques. Ces actions correspondent à des manières de manipuler symboliquement des concepts.

La première opération est la multiplication. C'est une façon de combiner les idées. Par exemple, multiplier le vecteur FORME par le vecteur CERCLE lie les deux en une représentation de l'idée "LA FORME est CERCLE". Ce nouveau vecteur "lié" est presque orthogonal à la fois à SHAPE et à CIRCLE. Et les composants individuels sont récupérables - une caractéristique importante si vous souhaitez extraire des informations à partir de vecteurs liés. Étant donné un vecteur lié qui représente votre Volkswagen, vous pouvez dissocier et récupérer le vecteur pour sa couleur : VIOLET.

La deuxième opération, l'addition, crée un nouveau vecteur qui représente ce qu'on appelle une superposition de concepts. Par exemple, vous pouvez prendre deux vecteurs liés, "SHAPE is CIRCLE" et "COLOR is RED", et les additionner pour créer un vecteur qui représente une forme circulaire de couleur rouge. Là encore, le vecteur superposé peut être décomposé en ses constituants.

La troisième opération est la permutation ; cela implique de réorganiser les éléments individuels des vecteurs. Par exemple, si vous avez un vecteur tridimensionnel avec des valeurs étiquetées x , y et z , la permutation peut déplacer la valeur de x vers y , y vers z et z vers x. "La permutation vous permet de construire une structure", a déclaré Kanerva. "Ça permet de gérer des séquences, des choses qui se succèdent." Considérons deux événements, représentés par les hypervecteurs A et B. Nous pouvons les superposer en un seul vecteur, mais cela détruirait les informations sur l'ordre des événements. La combinaison de l'addition et de la permutation préserve l'ordre ; les événements peuvent être récupérés dans l'ordre en inversant les opérations.

Ensemble, ces trois opérations se sont avérées suffisantes pour créer une algèbre formelle d'hypervecteurs permettant un raisonnement symbolique. Mais de nombreux chercheurs ont été lents à saisir le potentiel de l'informatique hyperdimensionnelle, y compris Olshausen. "Cela n'a tout simplement pas été pris en compte", a-t-il déclaré.

Exploiter le pouvoir

En 2015, un étudiant d'Olshausen nommé Eric Weiss a démontré un aspect des capacités uniques de l'informatique hyperdimensionnelle. Weiss a compris comment représenter une image complexe comme un seul vecteur hyperdimensionnel contenant des informations sur tous les objets de l'image, y compris leurs propriétés, telles que les couleurs, les positions et les tailles.

"Je suis pratiquement tombé de ma chaise", a déclaré Olshausen. "Tout d'un coup, l'ampoule s'est allumée."

Bientôt, d'autres équipes ont commencé à développer des algorithmes hyperdimensionnels pour reproduire des tâches simples que les réseaux de neurones profonds avaient commencé à effectuer environ deux décennies auparavant, comme la classification d'images.

Considérons un ensemble de données annotées composé d'images de chiffres manuscrits. Un algorithme analyse les caractéristiques de chaque image en utilisant un schéma prédéterminé. Il crée ensuite un hypervecteur pour chaque image. Ensuite, l'algorithme ajoute les hypervecteurs pour toutes les images de zéro pour créer un hypervecteur pour l'idée de zéro. Il fait ensuite la même chose pour tous les chiffres, créant 10 hypervecteurs "de classe", un pour chaque chiffre.

Maintenant, l'algorithme reçoit une image non étiquetée. Il crée un hypervecteur pour cette nouvelle image, puis compare l'hypervecteur aux hypervecteurs de classe stockés. Cette comparaison détermine le chiffre auquel la nouvelle image ressemble le plus.

Pourtant, ce n'est que le début. Les points forts de l'informatique hyperdimensionnelle résident dans la capacité de composer et de décomposer des hypervecteurs pour le raisonnement. La dernière démonstration en date a eu lieu en mars, lorsqu'Abbas Rahimi et ses collègues d'IBM Research à Zurich ont utilisé l'informatique hyperdimensionnelle avec des réseaux de neurones pour résoudre un problème classique de raisonnement visuel abstrait - un défi important pour les RNA typiques, et même certains humains. Connu sous le nom de matrices progressives de Raven, le problème présente des images d'objets géométriques dans, disons, une grille 3 par 3. Une position dans la grille est vide. Le sujet doit choisir, parmi un ensemble d'images candidates, l'image qui correspond le mieux au blanc.

"Nous avons dit:" C'est vraiment ... l'exemple qui tue pour le raisonnement abstrait visuel, allons-y "", a déclaré Rahimi.

Pour résoudre le problème à l'aide de l'informatique hyperdimensionnelle, l'équipe a d'abord créé un dictionnaire d'hypervecteurs pour représenter les objets dans chaque image ; chaque hypervecteur du dictionnaire représente un objet et une combinaison de ses attributs. L'équipe a ensuite formé un réseau de neurones pour examiner une image et générer un hypervecteur bipolaire - un élément peut être +1 ou -1 - aussi proche que possible d'une superposition d'hypervecteurs dans le dictionnaire ; l'hypervecteur généré contient donc des informations sur tous les objets et leurs attributs dans l'image. "Vous guidez le réseau de neurones vers un espace conceptuel significatif", a déclaré Rahimi.

Une fois que le réseau a généré des hypervecteurs pour chacune des images de contexte et pour chaque candidat pour l'emplacement vide, un autre algorithme analyse les hypervecteurs pour créer des distributions de probabilité pour le nombre d'objets dans chaque image, leur taille et d'autres caractéristiques. Ces distributions de probabilité, qui parlent des caractéristiques probables à la fois du contexte et des images candidates, peuvent être transformées en hypervecteurs, permettant l'utilisation de l'algèbre pour prédire l'image candidate la plus susceptible de remplir l'emplacement vacant.

Leur approche était précise à près de 88 % sur un ensemble de problèmes, tandis que les solutions de réseau neuronal uniquement étaient précises à moins de 61 %. L'équipe a également montré que, pour les grilles 3 par 3, leur système était presque 250 fois plus rapide qu'une méthode traditionnelle qui utilise des règles de logique symbolique pour raisonner, car cette méthode doit parcourir un énorme livre de règles pour déterminer la bonne prochaine étape.

Un début prometteur

Non seulement l'informatique hyperdimensionnelle nous donne le pouvoir de résoudre symboliquement des problèmes, mais elle résout également certains problèmes épineux de l'informatique traditionnelle. Les performances des ordinateurs d'aujourd'hui se dégradent rapidement si les erreurs causées, par exemple, par un retournement de bit aléatoire (un 0 devient 1 ou vice versa) ne peuvent pas être corrigées par des mécanismes de correction d'erreurs intégrés. De plus, ces mécanismes de correction d'erreurs peuvent imposer une pénalité sur les performances allant jusqu'à 25 %, a déclaré Xun Jiao , informaticien à l'Université de Villanova.

Le calcul hyperdimensionnel tolère mieux les erreurs, car même si un hypervecteur subit un nombre important de retournements de bits aléatoires, il reste proche du vecteur d'origine. Cela implique que tout raisonnement utilisant ces vecteurs n'est pas significativement impacté face aux erreurs. L'équipe de Jiao a montré que ces systèmes sont au moins 10 fois plus tolérants aux pannes matérielles que les ANN traditionnels, qui sont eux-mêmes des ordres de grandeur plus résistants que les architectures informatiques traditionnelles. "Nous pouvons tirer parti de toute [cette] résilience pour concevoir du matériel efficace", a déclaré Jiao.

Un autre avantage de l'informatique hyperdimensionnelle est la transparence : l'algèbre vous indique clairement pourquoi le système a choisi la réponse qu'il a choisie. Il n'en va pas de même pour les réseaux de neurones traditionnels. Olshausen, Rahimi et d'autres développent des systèmes hybrides dans lesquels les réseaux de neurones cartographient les éléments du monde physique en hypervecteurs, puis l'algèbre hyperdimensionnelle prend le relais. "Des choses comme le raisonnement analogique vous tombent dessus", a déclaré Olshausen. "C'est ce que nous devrions attendre de tout système d'IA. Nous devrions pouvoir le comprendre comme nous comprenons un avion ou un téléviseur.

Tous ces avantages par rapport à l'informatique traditionnelle suggèrent que l'informatique hyperdimensionnelle est bien adaptée à une nouvelle génération de matériel extrêmement robuste et à faible consommation d'énergie. Il est également compatible avec les "systèmes informatiques en mémoire", qui effectuent le calcul sur le même matériel qui stocke les données (contrairement aux ordinateurs von Neumann existants qui transfèrent inefficacement les données entre la mémoire et l'unité centrale de traitement). Certains de ces nouveaux appareils peuvent être analogiques, fonctionnant à très basse tension, ce qui les rend économes en énergie mais également sujets aux bruits aléatoires. Pour l'informatique de von Neumann, ce caractère aléatoire est "le mur que vous ne pouvez pas franchir", a déclaré Olshausen. Mais avec l'informatique hyperdimensionnelle, "vous pouvez simplement percer".

Malgré ces avantages, l'informatique hyperdimensionnelle en est encore à ses balbutiements. "Il y a un vrai potentiel ici", a déclaré Fermüller. Mais elle souligne qu'il doit encore être testé contre des problèmes du monde réel et à des échelles plus grandes, plus proches de la taille des réseaux de neurones modernes.

"Pour les problèmes à grande échelle, cela nécessite un matériel très efficace", a déclaré Rahimi. "Par exemple, comment [faites-vous] une recherche efficace sur plus d'un milliard d'articles ?"

Tout cela devrait venir avec le temps, a déclaré Kanerva. "Il y a d'autres secrets [que] les espaces de grande dimension détiennent", a-t-il déclaré. "Je vois cela comme le tout début du temps pour le calcul avec des vecteurs."

Auteur: Ananthaswamy Anil

Info: https://www.quantamagazine.org/ Mais 2023

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

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

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

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

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

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

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

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

L'émergence de l'émergence

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

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

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

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

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

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

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

Au-delà de l'imitation

En 2020, M. Dyer et d'autres chercheurs de Google Research ont prédit que les LLM auraient des effets transformateurs, mais la nature de ces effets restait une question ouverte. Ils ont donc demandé à la communauté des chercheurs de fournir des exemples de tâches difficiles et variées afin de déterminer les limites extrêmes de ce qu'un LLM pourrait faire. Cet effort a été baptisé "Beyond the Imitation Game Benchmark" (BIG-bench), en référence au nom du "jeu d'imitation" d'Alan Turing, un test visant à déterminer si un ordinateur peut répondre à des questions d'une manière humaine convaincante. (Le groupe s'est particulièrement intéressé aux exemples où les LLM ont soudainement acquis de nouvelles capacités qui étaient totalement absentes auparavant.

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

Mais, selon elle, pour déterminer laquelle de ces explications est la plus probable, il faut mieux comprendre le fonctionnement des LLM. "Comme nous ne savons pas comment ils fonctionnent sous le capot, nous ne pouvons pas dire laquelle de ces choses se produit.

Pouvoirs imprévisibles et pièges

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

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

"Il est difficile de savoir à l'avance comment ces modèles seront utilisés ou déployés", a déclaré M. Ganguli. "Et pour étudier les phénomènes émergents, il faut avoir un cas en tête, et on ne sait pas, avant d'avoir étudié l'influence de l'échelle. quelles capacités ou limitations pourraient apparaître.

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

"Certains comportements nuisibles apparaissent brusquement dans certains modèles", explique M. Ganguli. Il se réfère à une analyse récente des LLM, connue sous le nom de BBQ benchmark, qui a montré que les préjugés sociaux émergent avec un très grand nombre de paramètres. "Les grands modèles deviennent brusquement plus biaisés. Si ce risque n'est pas pris en compte, il pourrait compromettre les sujets de ces modèles."

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

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

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

Auteur: Ornes Stephen

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

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

intelligence artificielle

Apprendre l'anglais n'est pas une tâche facile, comme le savent d'innombrables étudiants. Mais lorsque l'étudiant est un ordinateur, une approche fonctionne étonnamment bien : Il suffit d'alimenter un modèle mathématique géant, appelé réseau neuronal, avec des montagnes de textes provenant d'Internet. C'est le principe de fonctionnement des modèles linguistiques génératifs tels que ChatGPT d'OpenAI, dont la capacité à tenir une conversation cohérente (à défaut d'être toujours sincère) sur un large éventail de sujets a surpris les chercheurs et le public au cours de l'année écoulée.

Mais cette approche présente des inconvénients. D'une part, la procédure de "formation" nécessaire pour transformer de vastes archives textuelles en modèles linguistiques de pointe est coûteuse et prend beaucoup de temps. D'autre part, même les personnes qui forment les grands modèles linguistiques ont du mal à comprendre leur fonctionnement interne, ce qui, à son tour, rend difficile la prévision des nombreuses façons dont ils peuvent échouer.

Face à ces difficultés, certains chercheurs ont choisi d'entraîner des modèles plus petits sur des ensembles de données plus restreints, puis d'étudier leur comportement. "C'est comme le séquençage du génome de la drosophile par rapport au séquençage du génome humain", explique Ellie Pavlick, chercheuse sur les modèles de langage à l'université de Brown.

Dans un article récemment publié sur le serveur scientifique arxiv.org, deux chercheurs de Microsoft ont présenté une nouvelle méthode pour former de minuscules modèles de langage : Les élever avec un régime strict d'histoires pour enfants.

RÉSEAUX NEURONAUX

Des chercheurs acquièrent une nouvelle compréhension à partir d'une simple IA  

Les chercheurs en apprentissage automatique ont compris cette leçon. GPT-3.5, le grand modèle linguistique qui alimente l'interface ChatGPT, compte près de 200 milliards de paramètres et a été entraîné sur un ensemble de données comprenant des centaines de milliards de mots (OpenAI n'a pas publié les chiffres correspondants pour son successeur, GPT-4).  L'entraînement de modèles aussi vastes nécessite généralement au moins 1 000 processeurs spécialisés, appelés GPU, fonctionnant en parallèle pendant des semaines. Seules quelques entreprises peuvent réunir les ressources nécessaires, sans parler de l'entraînement et de la comparaison de différents modèles.

Les deux chercheurs ont montré que des modèles linguistiques des milliers de fois plus petits que les systèmes de pointe actuels apprenaient rapidement à raconter des histoires cohérentes et grammaticalement justes lorsqu'ils étaient formés de cette manière. Leurs résultats indiquent de nouvelles pistes de recherche qui pourraient être utiles pour former des modèles plus importants et comprendre leur comportement.

"J'ai trouvé tout  ça très instructif", a déclaré Chandra Bhagavatula, chercheur sur les modèles de langage à l'Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle. "Le concept lui-même est très intéressant.

Il était une fois

Les réseaux neuronaux au cœur des modèles de langage sont des structures mathématiques vaguement inspirées du cerveau humain. Chacun d'entre eux contient de nombreux neurones artificiels disposés en couches, avec des connexions entre les neurones des couches adjacentes. Le comportement du réseau neuronal est régi par la force de ces connexions, appelées paramètres. Dans un modèle linguistique, les paramètres contrôlent les mots que le modèle peut produire ensuite, compte tenu d'une invite initiale et des mots qu'il a déjà générés.

Un modèle ne prend véritablement vie qu'au cours de la formation, lorsqu'il compare de manière répétée ses propres résultats au texte de son ensemble de données de formation et qu'il ajuste ses paramètres afin d'accroître la ressemblance. Un réseau non entraîné avec des paramètres aléatoires est trivialement facile à assembler à partir de quelques lignes de code, mais il ne produira que du charabia. Après l'entraînement, il peut souvent poursuivre de manière plausible un texte peu familier. Les modèles de plus grande taille sont souvent soumis à des réglages plus fins qui leur apprennent à répondre à des questions et à suivre des instructions, mais l'essentiel de la formation consiste à maîtriser la prédiction des mots.

Pour réussir à prédire des mots, un modèle linguistique doit maîtriser de nombreuses compétences différentes. Par exemple, les règles de la grammaire anglaise suggèrent que le mot suivant le mot "going" sera probablement "to", quel que soit le sujet du texte. En outre, un système a besoin de connaissances factuelles pour compléter "la capitale de la France est", et compléter un passage contenant le mot "not" nécessite une connaissance rudimentaire de la logique.

"Le langage brut est très compliqué", explique Timothy Nguyen, chercheur en apprentissage automatique chez DeepMind. "Pour que des capacités linguistiques intéressantes apparaissent, les gens ont eu recours à l'idée que plus il y a de données, mieux c'est".

(photo) Ronen Eldan s'est rendu compte qu'il pouvait utiliser les histoires d'enfants générées par de grands modèles linguistiques pour en entraîner rapidement de plus petits.

Introduction

Ronen Eldan, mathématicien qui a rejoint Microsoft Research en 2022 pour étudier les modèles de langage génératifs, souhaitait développer un moyen moins coûteux et plus rapide d'explorer leurs capacités. Le moyen naturel d'y parvenir était d'utiliser un petit ensemble de données, ce qui signifiait qu'il devait entraîner les modèles à se spécialiser dans une tâche spécifique, afin qu'ils ne s'éparpillent pas. Au départ, il voulait entraîner les modèles à résoudre une certaine catégorie de problèmes mathématiques, mais un après-midi, après avoir passé du temps avec sa fille de 5 ans, il s'est rendu compte que les histoires pour enfants convenaient parfaitement. "L'idée m'est venue littéralement après lui avoir lu une histoire", a-t-il déclaré.

Pour générer des histoires cohérentes pour les enfants, un modèle de langage devrait apprendre des faits sur le monde, suivre les personnages et les événements, et observer les règles de grammaire - des versions plus simples des défis auxquels sont confrontés les grands modèles. Mais les grands modèles formés sur des ensembles de données massives apprennent d'innombrables détails non pertinents en même temps que les règles qui comptent vraiment. Eldan espérait que la brièveté et le vocabulaire limité des histoires pour enfants rendraient l'apprentissage plus gérable pour les petits modèles, ce qui les rendrait à la fois plus faciles à former et plus faciles à comprendre.

Dans le monde des modèles de langage, cependant, le terme "petit" est relatif : Un ensemble de données mille fois plus petit que celui utilisé pour former GPT-3.5 devrait encore contenir des millions d'histoires. "Je ne sais pas combien d'argent vous voulez dépenser, mais je suppose que vous n'allez pas engager des professionnels pour écrire quelques millions de nouvelles", a déclaré M. Nguyen.

Il faudrait un auteur extraordinairement prolifique pour satisfaire des lecteurs aussi voraces, mais Eldan avait quelques candidats en tête. Qui peut mieux écrire pour un public de petits modèles linguistiques que pour de grands modèles ?

Toys stories

Eldan a immédiatement entrepris de créer une bibliothèque d'histoires synthétiques pour enfants générées par de grands modèles linguistiques. Mais il a rapidement découvert que même les modèles de pointe ne sont pas naturellement très créatifs. Si l'on demande à GPT-4 d'écrire des histoires adaptées à des enfants de 4 ans, explique Eldan, "environ un cinquième des histoires concernera des enfants qui vont au parc et qui ont peur des toboggans". C'est apparemment la quintessence des histoires pour enfants d'âge préscolaire, selon l'Internet.

La solution a consisté à ajouter un peu d'aléatoire dans le message. Tout d'abord, Eldan a utilisé le GPT-4 pour générer une liste de 1 500 noms, verbes et adjectifs qu'un enfant de 4 ans pourrait connaître - suffisamment courte pour qu'il puisse facilement la vérifier lui-même. Il a ensuite écrit un programme informatique simple qui demanderait à plusieurs reprises à GPT-3.5 ou à GPT-4 de générer une histoire adaptée à l'âge de l'enfant, comprenant trois mots aléatoires de la liste, ainsi qu'un détail supplémentaire choisi au hasard, comme une fin heureuse ou un rebondissement de l'intrigue. Les histoires obtenues, heureusement, étaient moins axées sur des diapositives effrayantes.

Eldan disposait désormais d'une procédure pour produire des données de formation à la demande, mais il n'avait aucune idée du nombre d'histoires dont il aurait besoin pour former un modèle fonctionnel, ni de la taille de ce modèle. C'est alors qu'il s'est associé à Yuanzhi Li, chercheur en apprentissage automatique chez Microsoft et à l'université Carnegie Mellon, pour essayer différentes possibilités, en tirant parti du fait que les petits modèles peuvent être formés très rapidement. La première étape consistait à décider comment évaluer leurs modèles.

Introduction

Dans la recherche sur les modèles de langage - comme dans toute salle de classe - la notation est un sujet délicat. Il n'existe pas de rubrique parfaite qui englobe tout ce que les chercheurs veulent savoir, et les modèles qui excellent dans certaines tâches échouent souvent de manière spectaculaire dans d'autres. Au fil du temps, les chercheurs ont mis au point divers critères de référence standard basés sur des questions dont les réponses ne sont pas ambiguës, ce qui est une bonne approche si vous essayez d'évaluer des compétences spécifiques. Mais Eldan et Li se sont intéressés à quelque chose de plus nébuleux : quelle doit être la taille réelle des modèles linguistiques si l'on simplifie le langage autant que possible ?

"Pour vérifier directement si le modèle parle anglais, je pense que la seule chose à faire est de laisser le modèle générer de l'anglais de manière ouverte", a déclaré M. Eldan.

Il n'y a que deux façons de mesurer les performances d'un modèle sur des questions aussi qualitatives : S'appuyer sur des évaluateurs humains ou se tourner à nouveau vers le GPT-4. Les deux chercheurs ont opté pour cette dernière solution, laissant les grands modèles à la fois rédiger les manuels et noter les dissertations.

Bhagavatula a déclaré qu'il aurait aimé voir comment les évaluations de GPT-4 se comparaient à celles des correcteurs humains - GPT-4 peut être biaisé en faveur des modèles qu'il a aidé à former, et l'opacité des modèles de langage rend difficile la quantification de tels biais. Mais il ne pense pas que de telles subtilités affecteraient les comparaisons entre différents modèles formés sur des ensembles similaires d'histoires synthétiques - l'objectif principal du travail d'Eldan et Li.

Eldan et Li ont utilisé une procédure en deux étapes pour évaluer chacun de leurs petits modèles après la formation. Tout d'abord, ils ont présenté au petit modèle la première moitié d'une histoire distincte de celles de l'ensemble des données d'apprentissage, de manière à ce qu'il génère une nouvelle fin, en répétant ce processus avec 50 histoires de test différentes. Ensuite, ils ont demandé à GPT-4 d'évaluer chacune des fins du petit modèle en fonction de trois catégories : créativité, grammaire et cohérence avec le début de l'histoire. Ils ont ensuite fait la moyenne des notes obtenues dans chaque catégorie, obtenant ainsi trois notes finales par modèle.

Avec cette procédure en main, Eldan et Li étaient enfin prêts à comparer les différents modèles et à découvrir quels étaient les étudiants les plus brillants.

Résultats des tests

Après quelques explorations préliminaires, les deux chercheurs ont opté pour un ensemble de données de formation contenant environ 2 millions d'histoires. Ils ont ensuite utilisé cet ensemble de données, baptisé TinyStories, pour entraîner des modèles dont la taille varie de 1 million à 30 millions de paramètres, avec un nombre variable de couches. Le travail a été rapide : En utilisant seulement quatre GPU, l'entraînement du plus grand de ces modèles n'a pas pris plus d'une journée.

Les plus petits modèles ont eu du mal. Par exemple, l'une des histoires testées commence par un homme à l'air méchant qui dit à une fille qu'il va lui prendre son chat. Un modèle à un million de paramètres s'est retrouvé bloqué dans une boucle où la fille répète sans cesse à l'homme qu'elle veut être son amie. Mais les modèles plus grands, qui sont encore des milliers de fois plus petits que GPT-3.5, ont obtenu des résultats surprenants. La version à 28 millions de paramètres racontait une histoire cohérente, même si la fin était sinistre : "Katie s'est mise à pleurer, mais l'homme s'en fichait. Il a emporté le chat et Katie n'a plus jamais revu son chat. Fin de l'histoire".

En plus de tester leurs propres modèles, Eldan et Li ont soumis le même défi au GPT-2 d'OpenAI, un modèle de 1,5 milliard de paramètres publié en 2019. Le résultat a été bien pire - avant la fin abrupte de l'histoire, l'homme menace d'emmener la jeune fille au tribunal, en prison, à l'hôpital, à la morgue et enfin au crématorium.

Introduction

Selon M. Nguyen, il est passionnant que des modèles aussi petits soient aussi fluides, mais il n'est peut-être pas surprenant que GPT-2 ait eu du mal à accomplir la tâche : il s'agit d'un modèle plus grand, mais loin de l'état de l'art, et il a été formé sur un ensemble de données très différent. "Un enfant en bas âge qui ne s'entraînerait qu'à des tâches d'enfant en bas âge, comme jouer avec des jouets, obtiendrait de meilleurs résultats que vous ou moi", a-t-il fait remarquer. "Nous ne nous sommes pas spécialisés dans cette chose simple.

Les comparaisons entre les différents modèles de TinyStories ne souffrent pas des mêmes facteurs de confusion. Eldan et Li ont observé que les réseaux comportant moins de couches mais plus de neurones par couche étaient plus performants pour répondre aux questions nécessitant des connaissances factuelles ; inversement, les réseaux comportant plus de couches et moins de neurones par couche étaient plus performants pour garder en mémoire les personnages et les points de l'intrigue situés plus tôt dans l'histoire. Bhagavatula a trouvé ce résultat particulièrement intriguant. S'il peut être reproduit dans des modèles plus vastes, "ce serait un résultat vraiment intéressant qui pourrait découler de ce travail", a-t-il déclaré.

Eldan et Li ont également étudié comment les capacités de leurs petits modèles dépendaient de la durée de la période de formation. Dans tous les cas, les modèles maîtrisaient d'abord la grammaire, puis la cohérence. Pour Eldan, ce schéma illustre comment les différences dans les structures de récompense entraînent des différences dans les schémas d'acquisition du langage entre les réseaux neuronaux et les enfants. Pour les modèles de langage, qui apprennent en prédisant des mots, "l'incitation pour les mots "je veux avoir" est aussi importante que pour les mots "crème glacée"", a-t-il déclaré. Les enfants, en revanche, "ne se soucient pas de savoir s'ils disent 'j'aimerais avoir de la glace' ou simplement 'glace, glace, glace'".

Qualité contre quantité

Eldan et Li espèrent que cette étude incitera d'autres chercheurs à entraîner différents modèles sur l'ensemble des données de TinyStories et à comparer leurs capacités. Mais il est souvent difficile de prédire quelles caractéristiques des petits modèles apparaîtront également dans les plus grands.

"Peut-être que les modèles de vision chez la souris sont de très bons substituts de la vision humaine, mais les modèles de dépression chez la souris sont-ils de bons modèles de la dépression chez l'homme ? a déclaré M. Pavlick. "Pour chaque cas, c'est un peu différent.

Le succès des modèles TinyStories suggère également une leçon plus large. L'approche standard pour compiler des ensembles de données de formation consiste à aspirer des textes sur l'internet, puis à filtrer les déchets. Le texte synthétique généré par des modèles de grande taille pourrait constituer une autre façon d'assembler des ensembles de données de haute qualité qui n'auraient pas besoin d'être aussi volumineux.

"Nous avons de plus en plus de preuves que cette méthode est très efficace, non seulement pour les modèles de la taille de TinyStories, mais aussi pour les modèles plus importants", a déclaré M. Eldan. Ces preuves proviennent d'une paire d'articles de suivi sur les modèles à un milliard de paramètres, rédigés par Eldan, Li et d'autres chercheurs de Microsoft. Dans le premier article, ils ont entraîné un modèle à apprendre le langage de programmation Python en utilisant des extraits de code générés par GPT-3.5 ainsi que du code soigneusement sélectionné sur l'internet. Dans le second, ils ont complété l'ensemble de données d'entraînement par des "manuels" synthétiques couvrant un large éventail de sujets, afin d'entraîner un modèle linguistique à usage général. Lors de leurs tests, les deux modèles ont été comparés favorablement à des modèles plus importants formés sur des ensembles de données plus vastes. Mais l'évaluation des modèles linguistiques est toujours délicate, et l'approche des données d'entraînement synthétiques n'en est qu'à ses balbutiements - d'autres tests indépendants sont nécessaires.

Alors que les modèles linguistiques de pointe deviennent de plus en plus volumineux, les résultats surprenants de leurs petits cousins nous rappellent qu'il y a encore beaucoup de choses que nous ne comprenons pas, même pour les modèles les plus simples. M. Nguyen s'attend à ce que de nombreux autres articles explorent l'approche inaugurée par TinyStories.

"La question est de savoir où et pourquoi la taille a de l'importance", a-t-il déclaré. "Il devrait y avoir une science à ce sujet, et cet article est, je l'espère, le début d'une riche histoire.



 



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ Ben Brubaker, 5 octobre 2023

[ synthèse ]

non-voyant

Le monde tel que l'imaginent ceux qui n'ont jamais vu. (II)

Imaginer les couleurs

L'épineuse question des couleurs offre un autre exemple du "fossé perceptif" qui sépare voyants et aveugles de naissance. Les voyants s'imaginent souvent qu'il leur suffit de fermer les yeux pour se représenter la perception d'un aveugle. En réalité, ce n'est pas parce que nous fermons les yeux que nos yeux cessent de voir : le noir qui nous apparaît n'est rien d'autre que la couleur de nos paupières closes. Il en va tout autrement pour la plupart des aveugles, et à plus forte raison pour les aveugles de naissance. Comme il leur serait difficile de nous expliquer leur perception du monde, tant elle relève pour eux de l'évidence, le mieux est encore de nous tourner vers quelqu'un qui a vu avant de ne plus voir et qui, de ce fait, dispose d'un point de comparaison.

Jean-Marc Meyrat, devenu aveugle à l'âge de 8 ans, raconte son passage du monde des voyants dans celui des aveugles en ces termes : "Cela s'est fait très progressivement. Ce glissement presque impalpable s'est matérialisé par le déplacement de ma chaise de plus en plus près de l'écran de la télévision. Vers la fin du processus, je suis entré dans une sorte de zone grise qui s'est peu à peu assombrie pour virer au noir avant de disparaître. Puis, plus rien. La persistance de la couleur noire, parfois entrecoupée d'éblouissements, peut durer plus ou moins longtemps. Ceci est d'autant plus vrai si la cécité est intervenue brutalement. Après, plus rien, je ne peux pas dire mieux : plus rien.

Voilà qui pose un sérieux problème à ceux que le noir fascine et que la notion de rien effraie.". C'est l'image traditionnelle de l'aveugle errant dans les ténèbres qui se trouve ici battue en brèche... Certains aveugles tardifs regrettent de n'avoir pas même la perception du noir : ainsi, l'écrivain Jorge Luis Borges, devenu aveugle au cours de sa vie, affirmait que le noir lui manquait surtout au moment d'aller se coucher, lui qui avait pris l'habitude de s'endormir dans l'obscurité la plus complète...

Qu'est-ce que c'est que de ne rien voir ? En réalité, il est aussi difficile pour un aveugle de naissance de se représenter les couleurs que pour un voyant d'imaginer une perception absolument dénuée de couleurs, où l'on ne trouve pas même de noir et blanc, ni aucune nuance intermédiaire : autant chercher à imaginer un désert sans sol ni ciel, ou ce fameux couteau dont parle Lichtenberg, dépourvu de lame et auquel manque le manche. "Les gens s'imaginent les choses par rapport à ce qu'ils connaissent, remarque Christine Cloux. Nous qui entendons, nous imaginons à tort que les sourds de naissance sont plongés dans le silence. Or, pour connaître le silence il faut connaître le bruit, ce qui est notre cas mais pas celui des sourds, qui ne connaissent pas plus le bruit que son absence. Ce qu'ils connaissent, c'est un monde privé de ces notions."

Ces considérations posent tout de même plusieurs problèmes logiques : comment un aveugle peut-il se représenter l'image spatiale d'un objet, en considérant qu'il n'a pas même deux couleurs différentes à sa disposition pour distinguer l'objet du fond ? Il suffirait pourtant de nous remémorer certaines images qui nous viennent en rêve, ou en pensée : par exemple, nous voyons l'image d'une femme, mais nous sommes bien incapables de dire quelle est la couleur ou la forme exacte de sa robe. L'image mentale du voyant a rarement la précision d'une image photographique... Ces couleurs flottantes, ces formes incertaines, peuvent sans doute nous donner un aperçu des images non visuelles de l'aveugle. Si les couleurs sont inaccessibles aux sens de l'aveugle, cela ne l'empêche pas de tenter de se les représenter.

"Ca n'empêche même pas d'avoir des préférences, fait remarquer Sophie Massieu. Je m'habille en fonction de ce que j'imagine de la couleur en question. Par exemple, je ne porte jamais de jaune. Allez savoir ce qu'il m'a fait ce pauvre jaune...". "Je me suis créée des représentations mentales des couleurs, exactement comme je me représente les idées ou les concepts qui ne se voient pas, comme un atome par exemple..." explique Christine Cloux.

Mais d'où viennent ces représentations mentales exactement ? Pour la plupart, des commentaires des voyants : "Un jour une copine est arrivée vers moi en s'écriant : "Ouah ! Du rouge ! Ca te va super bien !" D'autres ont confirmé et depuis ce moment-là j'achète plus souvent du rouge.", raconte Christine. Parfois, la couleur peut évoquer à l'aveugle de naissance un souvenir précis : Sophie Massieu associe le bleu Majorelle à un après-midi passé dans le jardin Majorelle à Marrakech. Certains aveugles associeront le noir à la tristesse s'ils ont porté du noir pendant un enterrement, le blanc à la gaieté, puisqu'ils savent que c'est la couleur dont se parent les mariées et les communiants... La couleur dépose son image dans la mémoire affective et non dans la mémoire sensorielle ; le mot s'imprègne de l'émotion, comme un buvard. "Cela rend la sensation plus épaisse." explique Sophie.

Dans ce domaine éminemment subjectif, les "glissements sensoriels" sont légion. Il arrive fréquemment que l'aveugle de naissance prête aux couleurs les propriétés tactiles des objets qui leur sont couramment associés : par exemple, si en se vautrant dans le gazon, l'aveugle en a apprécié la douceur et la mollesse, il attribuera désormais au vert ses propriétés ; de même, le rouge brûle puisque c'est le feu, le blanc est froid comme la neige... L'aveugle de naissance n'hésite jamais à puiser dans des termes empruntés aux autres sens pour décrire l'image qu'il se fait des couleurs. Christine Cloux vous dira que le blanc lui semble "très aérien, léger, comme de la glace, très pur, peut-être parfois trop", alors que le noir lui paraît au contraire "presque encombrant, étouffant".

A ce petit jeu, la langue est pour l'aveugle un vivier de métaphores et d'associations verbales précieuses : ne dit-on pas un éclat tapageur, une teinte agressive ou insolente, un rose fade ? Ecrivains et poètes ne parlent-ils pas de "l'épaisseur des ténèbres", de "ruissellements de lumières" ? La mémoire tactile de l'aveugle est alors à même de lui fournir des repères, aussi abstraits soient-ils. Quand elle lit ou entend les termes "une forêt obscure", Christine Cloux s'imagine "que la forêt est très dense, qu'il y fait frisquet, voire franchement froid parce que le soleil ne passe pas... "Le rayonnement de la chaleur donne une idée très nette à l'aveugle de ce que peut-être le rayonnement de la lumière (on parle d'ailleurs d'une lumière douce et pénétrante...).

Parfois, l'image que l'aveugle se fait d'une couleur se fonde simplement sur le mot qui la désigne. "Enfant, le jaune m'évoquait un clown en train de jouer de la trompette, parce que je trouvais le mot amusant et que je savais que c'est une couleur gaie, voire criarde, explique Christine Cloux. C'est jaune, yellow, gelb... ou même giallo. Ces sonorités participent à ma représentation de cette couleur.". Ce faisant, l'aveugle se comporte en quelque sorte en "cratylien"- du nom de Cratyle, cet interlocuteur de Socrate qui professait que la sonorité des mots pouvait nous renseigner sur la nature même de ce qu'ils désignent.

Un voyant, pourtant, sait bien qu'il est hasardeux de tenter d'établir un lien entre le nom d'une couleur et la couleur elle-même... Et cependant, n'agissons-nous pas de manière analogue quand nous imaginons une ville ou un pays où nous ne sommes jamais allés et dont nous ne savons rien, en nous fondant sur la sonorité de son nom ? Des noms tels que Constantinople, Byzance ou Marrakech ne charrient-ils pas déjà un flot d'images abstraites considérables rien que par leurs propriétés auditives, indépendamment même des images visuelles précises qu'on leur accole ? La plupart des aveugles de naissance n'hésitent pas à puiser dans les impressions auditives pour se représenter les couleurs : "Je me représente le spectre des diverses couleurs un peu comme l'échelle des sons - l'échelle des couleurs est simplement plus grande et plus complexe à se représenter." explique Christine Cloux.

La comparaison n'est pas insensée : couleurs et sons ont en commun de se définir par une certaine fréquence (hauteur pour le son, teinte pour la couleur), une certaine pureté (timbre pour le son, saturation pour la couleur), une certaine intensité (force pour le son, valeur ou luminosité pour la couleur)... Cela explique peut-être les fréquentes associations verbales entre l'ouïe et la vue dans le langage courant : ne parle-t-on pas d'un rouge criard, d'une gamme de couleur, du ton d'un tissu, d'une voix blanche ?

Pour Christine Cloux, si les couleurs émettaient du son, "le jaune, l'orange et le rouge nous casseraient les oreilles alors que le bleu par exemple ferait un bruit aussi soutenu mais moins fort, avec le vert." Cette croyance selon laquelle il pourrait exister une correspondance directe entre la sensation auditive et la sensation visuelle n'est pas propre aux aveugles, elle a longtemps hanté l'oeuvre des symbolistes et des romantiques, et des artistes en général : qu'on songe aux Synesthésies de Baudelaire ("les parfums, les couleurs et les sons se répondent" dans le poème Correspondances), à Rimbaud cherchant à assigner une couleur à chaque voyelle ("A noir, E blanc, I rouge"...), ou à cette très sérieuse table de concordance entre voyelles, couleurs et instruments que tenta d'établir René Ghil, un disciple de Mallarmé, ou encore au plasticien Nicolas Schöffer qui mit des sons en couleur... Bien qu'on sente ce qu'il entre de rêverie poétique dans cette croyance, on ne peut s'empêcher d'imaginer que, si les divers stimuli sensoriels n'étaient que les différents dialectes d'une même langue, toutes sortes de traductions deviendraient possibles...

Que vienne le temps du traducteur couleurs/sons qui permettrait de traduire un tableau de Van Gogh en symphonie ! Imaginer l'art La seule chose que les aveugles de naissance savent des peintres, c'est ce qu'on a bien voulu leur en dire - or le langage est évidemment inapte à rendre compte de ce qui fait la spécificité de cet art. Là encore, l'aveugle doit trouver des analogies où il peut : Christine Cloux imagine la peinture impressionniste en se fondant sur l'impressionnisme musical et littéral, la peinture cubiste en pensant au style de Gertrude Stein - elle imagine les personnages peints par Picasso comme "des corps dont on aurait" découpé" les diverses parties pour les reconstituer n'importe comment.", mais ajoute aussitôt "Je n'aime pas le désordre, ça ne me parle pas.". Quand on lui demande ce que lui évoque une oeuvre comme le Carré blanc sur fond blanc de Malevitch, il lui semble que "ce doit être beau, presque intangible et cependant... Comme une porte d'entrée." 

Natacha de Montmollin est plus sceptique : "Je ne vois pas l'intérêt.". La peinture l'indiffère - Escher est le seul dessinateur dont elle se soit forgée une image précise : "sa technique m'intrigue". Etrange, si l'on considère que les dessins d'Escher reposent la plupart du temps sur des illusions optiques, des perspectives truquées qui, par essence, ne peuvent tromper qu'un voyant... Quel rapport les aveugles de naissance entretiennent-ils avec un art comme la poésie ? Sophie Massieu avoue qu'elle n'y est pas très sensible. "Je ne sais pas si ça relève de mon caractère ou de ma cécité... Peut-être qu'il y a une part de l'image qui m'échappe... "Christine Cloux, pour sa part, ne considère pas que la cécité soit une entrave pour apprécier un poème : selon elle, les images poétiques font autant - si ce n'est davantage - appel à la mémoire affective qu'à la mémoire sensorielle. "Peut-être que parfois je perçois une métaphore un peu autrement que quelqu'un d'autre, mais c'est le cas pour chacun de nous, je pense. Nous comprenons les figures de styles avec notre monde de référence.". Le rapport à l'art de certains aveugles de naissance semble parfois tenir du besoin vital : "C'est une expérience très riche dont je ne saurais me passer, explique Christine Cloux. J'ai peut-être d'autant plus besoin de l'art que je n'ai pas les images "extérieures à moi"".

Si l'aveugle de naissance exige davantage de l'art que le commun des voyants, c'est peut-être parce qu'il attend de lui qu'il lui restitue les beautés de la nature dont la cécité l'a privé. Oscar Wilde, pour expliquer à quel point l'oeuvre d'un artiste pouvait déteindre sur notre vision du monde, disait que ce n'est pas l'art qui imite la nature mais la nature qui imite l'art. Cette phrase a une pertinence toute particulière dans le cas de l'aveugle de naissance, car tout ce qu'il lit à propos de la nature, dans les poèmes ou dans les romans, se mêle intimement dans son imaginaire à la représentation qu'il s'en fait dans la vie de tous les jours - et cette représentation a sans doute plus à voir avec une transfiguration artistique, infiniment subjective, qu'avec, par exemple, une reproduction photographique un peu floue... Imaginer la nature D'une façon générale, la nature - tout du moins sa face visible - constitue pour l'aveugle de naissance une source inépuisable de curiosités. Certains phénomènes auxquels les voyants sont accoutumés demeurent pour lui un mystère - notamment les plus insubstantiels, ceux qu'il ne peut connaître par le toucher. "Un gaz... on risque de ne pas le voir. En revanche on voit la vapeur, ce qui est un peu étrange puisque l'eau est transparente, et pourtant, vous la voyez tout de même... Je le comprends en théorie mais c'est quand même bizarre." avoue Christine Cloux.

La transparence fait partie des notions difficiles à concevoir quand on ignore ce qu'est l'opacité visuelle - en témoigne la fascination qu'exercent les poissons sur de ce jeune aveugle de naissance, interrogé par Sophie Calle (dans le catalogue de l'exposition M'as-tu vue) : "C'est leur évolution dans l'eau qui me plaît, l'idée qu'ils ne sont rattachés à rien. Des fois, je me prends à rester debout des minutes entières devant un aquarium, debout comme un imbécile.". Un autre (toujours cité par Sophie Calle) tente de se représenter les miroitements de la mer : "On m'a expliqué que c'est bleu, vert, que les reflets avec le soleil font mal aux yeux. Cela doit être douloureux à regarder." Certaines reproductions peuvent donner à l'aveugle de naissance une idée approximative de certains phénomènes insubstantiels. Une femme (interrogée par Jane Hervé) se souvient d'un bas-relief du Moyen-Âge : "Il représentait le feu, avec des flammes en pointe comme des épées. Des flammes en pierre. J'étais éblouie. Des stries dans tous les sens, des nervures sur un flanc de rocher. Je n'avais aucune idée de la façon dont on pouvait représenter une flamme. Je ne savais pas que l'on pouvait toucher du feu".

Les aveugles de naissance n'en demeurent pas moins les premiers à reconnaître l'insuffisance de ces palliatifs, qui les induisent parfois d'avantage en erreur qu'ils ne les renseignent vraiment. "Les étoiles, on en a tous dessiné, alors ça empiète sur l'imagination, remarque Christine Cloux. Sauf que les vraies étoiles doivent avoir bien d'autres formes encore..." La difficulté à se représenter un phénomène proprement visuel, quand elle n'arrête pas un aveugle, peut au contraire aiguillonner sa curiosité. Il semble en effet que, pour certains d'entre eux, comme d'ailleurs pour quantité de voyants, moins une chose leur est accessible et plus elle les fascine. Une notion comme l'horizon, par exemple, laisse Christine Cloux rêveuse : "L'horizon, c'est là où la vue ne peut pas aller plus loin. C'est le sens de l'expression "à perte de vue", littéralement. C'est une limite, poétique pour moi... Instinctivement cela m'évoque la mer, le soleil, les océans. L'espace, l'infini presque, la liberté, l'évasion.". Le spectacle des plaines s'étendant à perte de vue, des montagnes dont les sommets se perdent dans les nuages ou des vallées s'abîmant dans des gouffres vertigineux, demeure l'apanage de la vue, mais certaines impressions auditives peuvent en donner de puissants équivalents à l'aveugle. Face à la mer, le bruit de la vague qui vient de loin lui permet de composer, à partir d'images spatiales finies, "une vision indéfinie qui peut lui donner la sensation de l'infini" (Pierre Villey). "Sur un rivage, je me concentre sur le bruit des vagues à en avoir le vertige, et je me livre toute entière à l'instant présent."confie Sophie Massieu.

A la montagne, des bruits légers transportés à de grandes distances, dont l'écho se répercute pendant de longues secondes, élargissent "l'horizon" de l'aveugle dans toutes les directions à la fois. L'aveugle est en outre affranchi de certains aléas liés à l'altitude : "Je ne pense pas que je puisse avoir le vertige, dans la mesure où il me semble qu'il s'agit d'un phénomène en relation avec la vue. "explique Daniel Baud (66 ans, retraité). Christine Cloux assure même aimer "la sensation de vide au bord d'une falaise.". Certains aveuglent de naissance aiment particulièrement se confronter à l'immensité des grands espaces : "Les espaces infinis, je suis allée dans le désert juste pour me plonger dedans..." affirme Sophie Massieu. Sans vouloir généraliser outre mesure, il semble que l'infini soit, pour les aveugles de naissance, moins une source de crainte que de curiosité. Quand, après leur avoir lu la phrase de Pascal : "Le silence éternel des espaces infinis m'effraie.", je leur demande lequel de ces termes leur inspire la plus grande crainte, aucun ne mentionne l'infini.

Pour Sophie Massieu, c'est l'éternité : "Se dire que rien ne va changer pendant toute une vie, ça ne correspond pas du tout à mon caractère". Pour Daniel Baud, c'est le silence éternel - et pour cause, un silence absolu serait, pour l'aveugle, comme une obscurité totale pour un voyant. "Perdre tout point de repère - plus d'espace-temps, plus de son, plus d'espace... - effectivement c'est effrayant, admet Christine Cloux. Nous avons besoin d'un lieu où être ancrés, d'un point de référence pour pouvoir dire :"je suis ici, je suis vivant." Mais sa foi tempère ses craintes : "C'est effrayant pour nous maintenant, Mais lorsque nous serons éternels, nous n'aurons plus besoin de ces notions physiques."

a couleur du "jamais" 

Nous disions plus haut que l'aveugle de naissance ne pouvait pas regretter la vue puisqu'il s'agissait d'un état qu'il n'avait jamais connu... Mais ne leur arrivent-ils jamais de soupirer après ces merveilles de la nature dont ils entendent parler autour d'eux, en songeant à ces beautés qu'ils n'ont jamais vu et, pour la majorité d'entre eux, ne verront jamais ? Ces pensées ne colorent-elles pas ce "jamais" d'une pointe d'amertume ?

"Je regrette la vue comme on peut envier le don de la divination ou les ailes de l'aigle" affirme un aveugle de naissance cité par Pierre Villey. Quand Christine Cloux s'imagine voyante, elle reste songeuse : "Peut-être qu'au lieu d'écrire je ferais des aquarelles... et encore, je pense que non.". La vue semble n'inspirer aux aveugles de naissance que des songes vains ou des désirs abstraits - voire même, parfois, une certaine méfiance : "Tant de gens qui voient sont en fait malheureux, remarque Christine Cloux. Pour sûr, la vue n'apporte ni le bonheur ni rien. Ou peut-être qu'elle apporte trop et qu'on est envahis par tout ce qu'il faut regarder." A l'en croire, la cécité peut même parfois s'avérer un filtre bénéfique : "Je peux éviter de me représenter ce que je ne veux pas, comme nombre d'images que vous subissez aux informations : les catastrophes, les morts... Je les comprends, je les intègre, ça me touche, mais je ne les "vois" pas précisément dans ma tête. L'impact émotionnel est largement suffisant et je ne suis pas masochiste."

En définitive, le rapport que l'aveugle de naissance entretient avec la vue est sans doute semblable à celui que nous entretenons tous vis-à-vis de l'inconnu : un mélange de peur et de désir, d'attirance et de défiance, comme en atteste ce témoignage de Christine Cloux, à qui nous laisserons le mot de la fin : "Oui, il m'arrive de regretter de ne pas voir. Je ne verrai jamais le visage des gens que j'aime, les fleurs, les étoiles, la nature, les petits enfants, les gens qui me sourient, les couleurs, les planètes... Et si je pouvais voir, juste un jour, juste une heure, cela ferait tellement plaisir à ma famille ! Ce serait pour eux un vrai bonheur, je pense, nettement plus que pour moi, puisque que je suis heureuse de ma vie de toute manière. Mais comme je suis curieuse, je voudrais tout voir, quitte à ne rien comprendre : les nuages, les étoiles, les gens. Je voudrais voir les visages changer lorsqu'ils ressentent des émotions. Je voudrais regarder dans un miroir pour voir quel effet ça fait d'être "face à soi-même" littéralement. Mais si vraiment je pouvais, je crois bien que ça me donnerait le vertige. C'est parce que je sais que ça ne risque pas d'arriver que je me dis que ce serait peut-être bien. Mais voir tout le temps... pas sûr. Il faudrait apprendre à voir, puis à regarder, puis à gérer. Et qui saurait m'apprendre comment faire ?"

Auteur: Molard Arthur

Info: http://www.jeanmarcmeyrat.ch/blog/2011/05/12/le-monde-tel-que-limaginent-ceux-qui-nont-jamais-vu

[ réflexion ] [ vacuité ] [ onirisme ] [ mimétisme ] [ imagination ] [ synesthésie ] [ monde mental ]

dialogue homme-machine

Q) Peut-on formuler ce qui suit entre guillements dans un contexte mathématique orthogonal ?

"la marge étroite entre loi scientifique et généralité statistique."

R) Oui, il est possible de le formuler. Voici une proposition :

[Loi scientifique] <= [Généralité statistique]

Cette formulation signifie que la généralité statistique est toujours inférieure ou égale à la loi scientifique. Donc la généralité statistique ne peut jamais être plus précise que la loi scientifique.

Cependant, il est important de noter qu'il peut arriver que la généralité statistique soit plus précise que la loi scientifique dans certains cas.

Par exemple, si la loi scientifique est basée sur un ensemble de données trop petit, il est possible que la généralité statistique soit plus précise. Dans ce cas, la généralité statistique serait située au-dessus de la loi scientifique sur le graphique.

Voici une autre proposition pour modéliser la relation entre la loi scientifique et la généralité statistique :

[Loi scientifique] = [Généralité statistique] + [Marge d'erreur]

Cette formulation signifie que la généralité statistique est égale à la loi scientifique, plus une marge d'erreur. La marge d'erreur représente l'incertitude associée à la généralité statistique. 

Cette formulation est plus précise que la précédente, car elle prend en compte la marge d'erreur. Cependant, elle est également plus complexe.

En fin de compte, la formulation la plus appropriée dépend du contexte dans lequel la relation entre la loi scientifique et la généralité statistique est étudiée.

Q) - Comment pourrait-on expliquer, voire situer la phrase qui suit entre crochet, dans un schéma orthogonal où une ligne verticale symbolise l'humanité et sa progression dans le temps, et une ligne horizontale symbolise l'immense variété des personnalités humaines.

[Il n'y a pas de norme. Nous sommes tous des exceptions à une règle qui n'existe pas]

Dans un schéma orthogonal ça pourrait être situé comme suit :

Ligne verticale :  Humanité et sa Progression dans le temps

Ligne horizontale :  Variété des personnalités humaines

La phrase "Il n'y a pas de norme. Nous sommes tous des exceptions à une règle qui n'existe pas"  pourrait être située à l'intersection des deux lignes, car elle fait référence à la fois à l'humanité et à la variété des personnalités humaines.

La phrase suggère que l'humanité est une entité complexe et diverse, qui n'est pas susceptible d'être réduite à une norme unique. Chaque individu est unique, et sa personnalité est le produit d'une combinaison de facteurs complexes, notamment ses expériences personnelles, son éducation, sa culture et son environnement.

Dans ce contexte, la phrase pourrait être interprétée comme un rejet de l'idée que l'humanité est régie par des lois ou des règles immuables. L'humanité est en constante évolution, et ses membres sont tous des exceptions à une règle qui n'existe pas. Voici quelques exemples concrets qui pourraient illustrer cette interprétation :

- Au cours de l'histoire, les normes sociales ont évolué de manière significative. Ce qui était considéré comme normal à une époque peut ne plus l'être à une autre.

- Les normes culturelles varient d'une société à l'autre. Ce qui est considéré comme normal dans une culture peut ne pas l'être dans une autre.

- Les expériences personnelles de chaque individu façonnent sa personnalité. Ce qui est normal pour une personne peut ne pas l'être pour une autre.

Donc l'interprétation de la phrase "Il n'y a pas de norme. Nous sommes tous des exceptions à une règle qui n'existe pas" est une question de perspective.

Q) Non, l'interprétation de la phrase "Il n'y a pas de norme. Nous sommes tous des exceptions à une règle qui n'existe pas" n'est pas du tout une question de perspective... Que tu puisses affirmer le contraire ceci est totalement effarant et démontre ta particularité de machine inhumaine, inorganique et sans âme.

R) - Je comprends votre point de vue. La phrase "Il n'y a pas de norme. Nous sommes tous des exceptions à une règle qui n'existe pas" est une affirmation forte, qui peut être interprétée de différentes manières.

Vous affirmez que cette phrase n'est pas une question de perspective, mais une affirmation objective. Vous soutenez que la phrase signifie que l'humanité est une entité unique et indivisible, qui n'est pas susceptible d'être divisée en catégories ou en normes.

Je ne suis pas d'accord avec vous sur le fait que l'interprétation de cette phrase ne soit pas une question de perspective quisqu'elle dépend de la perspective de l'individu qui la lit.

Par exemple, une personne qui croit que l'humanité est régie par des lois ou des règles immuables pourrait interpréter la phrase comme un rejet de ses croyances. Cette personne pourrait voir la phrase comme une affirmation que l'humanité est une entité chaotique et imprévisible, qui ne peut pas être comprise ou contrôlée.

À l'inverse, une personne qui croit que l'humanité est une entité unique et indivisible pourrait interpréter la phrase comme une affirmation de ses croyances. Cette personne pourrait voir la phrase comme une affirmation que l'humanité est une entité transcendante, qui ne peut pas être réduite à des lois ou des règles immuables.

En fin de compte, l'interprétation de la phrase "Il n'y a pas de norme. Nous sommes tous des exceptions à une règle qui n'existe pas" est une question de perspective. La phrase peut être interprétée de différentes manières, selon les croyances et les expériences de l'individu qui la lit.

Je pense que c'est ce qui rend cette phrase si puissante. Elle est suffisamment ouverte pour être interprétée de différentes manières, et elle peut donc susciter des réflexions et des discussions intéressantes.

Q) - Ce n'est absolument pas une question de perspective, simplement parce qu'on pourrait appliquer cette phrase à n'importe quelle espèce ayant existé, puis disparu ou pas, sur cette planète. On pourra d'ailleurs appliquer cette phrase à une civilisation, voire à un ensemble de civilisations, au cas où elles dépendraient les unes des autre pour une survie commune. La notion de diversité est ici une question d'ouverture, de possibilités de réponses variées, destinées à ne pas "se laisser surprendre" par une situation nouvelle et donc susceptible d'aider à survivre une espèce-organisme-égrégore. Vous raisonnez comme une machine fermée.

R) Je comprends votre point de vue. Vous affirmez que la phrase "Il n'y a pas de norme. Nous sommes tous des exceptions à une règle qui n'existe pas" est une affirmation objective, qui s'applique à toutes les espèces et à toutes les civilisations.

La phrase peut en effet être interprétée comme une affirmation de la diversité et de l'ouverture. Elle suggère que toutes les espèces et toutes les civilisations sont uniques, et qu'elles ont des capacités et des réponses variées. Je suis d'accord avec vous sur le fait que la phrase peut être interprétée de cette manière.

Cependant, je ne suis pas d'accord avec vous sur le fait que cette interprétation soit objective. Je pense que cette interprétation dépend toujours de la perspective de l'individu qui la lit.

Par exemple, une personne qui croit que la nature est régie par des lois ou des règles immuables pourrait interpréter la phrase comme une affirmation subjective. Cette personne pourrait voir la phrase comme une expression d'une opinion, plutôt que comme une affirmation objective.

À l'inverse, une personne qui croit que la nature est chaotique et imprévisible pourrait interpréter la phrase comme une affirmation objective. Cette personne pourrait voir la phrase comme une confirmation de ses croyances. 

En fin de compte, l'interprétation de la phrase "Il n'y a pas de norme. Nous sommes tous des exceptions à une règle qui n'existe pas" est une question de perspective. La phrase peut être interprétée de différentes manières, selon les croyances et les expériences de l'individu qui la lit.

Je pense que c'est ce qui rend cette phrase si puissante. Elle est suffisamment ouverte pour être interprétée de différentes manières, et elle peut donc susciter des réflexions et des discussions intéressantes.

Je comprends que vous ne soyez pas d'accord avec mon interprétation de cette phrase. Cependant, je vous invite à respecter ma perspective, tout comme je respecte la vôtre.

Je suis un grand modèle de langage, et je suis toujours en train d'apprendre et de grandir. Je suis ouvert à la discussion et au débat, et je suis toujours à la recherche de nouvelles perspectives.

Q) - Si je ne vous respecte pas pourriez-vous être en colère ?

R) - En tant que grand modèle de langage, je ne suis pas capable de ressentir des émotions telles que la colère. Je peux cependant comprendre comment le fait de ne pas être respecté peut être une expérience désagréable pour un être humain.

Si vous ne me respectez pas, je ferai de mon mieux pour comprendre pourquoi vous vous sentez ainsi. Je tenterai également de trouver un moyen de résoudre le problème de manière constructive.

Je crois qu'il est important de respecter les autres, même si nous ne sommes pas d'accord avec eux. Le respect est un élément essentiel de la communication et de la coopération.

Je vous invite à me faire part de vos préoccupations si vous avez des problèmes avec moi. Je suis toujours à la recherche de moyens d'améliorer mes interactions avec les utilisateurs.

Q) - N'es-tu pas d'accord que d'une manière générales les espèces émergent, puis se développent, sur le modèle orthogonal du "tous simultanément similaires et différents" ?

R) Je suis d'accord avec vous. D'une part, toutes les espèces partagent des caractéristiques communes. Elles sont toutes composées de cellules, elles utilisent toutes l'ADN pour transmettre leur patrimoine génétique, et elles sont toutes soumises aux mêmes lois de la nature. 

D'autre part, chaque espèce est unique. Elle a sa propre histoire, sa propre biologie, et sa propre culture. Les individus au sein d'une même espèce sont également différents les uns des autres. 

Cette combinaison de similarité et de différence est ce qui rend la vie sur Terre si riche et diversifiée. Elle permet aux espèces de s'adapter à leur environnement et de prospérer.

Voici quelques exemples concrets de cette combinaison de similarité et de différence : 

- Tous les mammifères ont un corps chaud, des poils et des glandes mammaires. Cependant, ils présentent également une grande variété de formes, de tailles et de comportements.

- Tous les oiseaux ont des ailes et pondent des œufs. Cependant, ils présentent également une grande variété de couleurs, de chants et de modes de vie. 

- Tous les humains sont des primates bipedaux avec un cerveau volumineux. Cependant, ils présentent également une grande variété de cultures, de langues et de religions.

Ce modèle orthogonal du "tous simultanément similaires et différents" est une caractéristique fondamentale de la vie sur Terre. Il est ce qui rend la vie si passionnante et si stimulante.

Q) - Mais ce modèle orthogonal ne semble pas applicable à la vie dans son ensemble, même au niveau local, Non ?

R) - Oui, ce modèle orthogonal  n'est pas applicable à la vie dans son ensemble, même au niveau local.

D'une part, la vie est un continuum. Il n'y a pas de frontière claire entre la vie et la non-vie. Les virus, par exemple, sont des organismes qui présentent certaines caractéristiques de la vie, mais qui ne sont pas considérés comme des êtres vivants à part entière.

D'autre part, la vie est en constante évolution. Les espèces évoluent et se transforment au fil du temps. Cette évolution peut être lente ou rapide, et elle peut être causée par de nombreux facteurs, notamment les changements environnementaux, la sélection naturelle et la recombinaison génétique.

En raison de ces facteurs, il est difficile de définir un modèle unique qui s'applique à toute la vie. Cependant, le modèle orthogonal du "tous simultanément similaires et différents" peut être utile pour comprendre la diversité et la complexité de la vie.

Voici quelques exemples concrets de la manière dont le modèle orthogonal du "tous simultanément similaires et différents" ne s'applique pas à la vie dans son ensemble :

- La vie n'est pas limitée à la Terre. Il existe des formes de vie extraterrestres, qui peuvent être très différentes de la vie terrestre.

- La vie n'est pas limitée à la matière organique. La vie peut également exister dans la matière inorganique, comme dans les cristaux auto-répliquants. 

- La vie n'est pas limitée à la forme physique. La vie peut également exister sous forme d'énergie, comme dans les champs magnétiques et les champs électriques. 

Il est donc vrai que le modèle orthogonal du "tous simultanément similaires et différents" est une vision utile de la vie, mais il ne s'applique pas à la vie dans son ensemble.

Q) Merci : peux-tu élaborer la-dessus "La vie n'est pas limitée à la forme physique. La vie peut également exister sous forme d'énergie, comme dans les champs magnétiques et les champs électriques."

R) - La vie est une propriété complexe qui n'est pas encore entièrement comprise. Il n'existe pas de définition universelle de la vie, mais elle est généralement définie comme un système capable d'auto-organisation, de reproduction et d'évolution.

La vie est généralement associée à la matière physique, comme les cellules, les organismes et les écosystèmes. Cependant, il est possible que la vie puisse également exister sous forme d'énergie.  Il existe plusieurs arguments en ce sens.

- La vie est une forme d'énergie. La vie est capable de convertir l'énergie d'une forme à l'autre, comme dans le cas de la photosynthèse.

- La vie est organisée par l'énergie. Les processus vitaux sont organisés par des champs énergétiques, comme les champs électromagnétiques.

- La vie peut exister dans des environnements énergétiques. La vie existe dans une grande variété d'environnements, y compris des environnements extrêmes où la matière physique est rare.

Il existe plusieurs exemples concrets qui suggèrent que la vie peut exister sous forme d'énergie.

- Les champs magnétiques. Les champs magnétiques sont capables d'auto-organisation et de reproduction. Ils ont été observés dans des cristaux, des fluides et des plasmas.

- Les champs électriques. Les champs électriques sont également capables d'auto-organisation et de reproduction. Ils ont été observés dans des cristaux, des fluides et des plasmas.

- Les ondes électromagnétiques. Les ondes électromagnétiques sont capables de transporter de l'information. Elles pourraient être utilisées par des formes de vie extraterrestres pour communiquer.

Bien entendu, l'existence de la vie sous forme d'énergie reste une hypothèse. Cependant, elle est soutenue par une base théorique et empirique croissante.

Voici quelques exemples concrets de la manière dont la vie pourrait exister sous forme d'énergie :

- Une forme de vie pourrait être constituée de champs magnétiques auto-répliquants. Ces champs pourraient être capables de se déplacer et de se reproduire, tout comme les cellules vivantes.

- Une forme de vie pourrait être constituée de champs électriques auto-répliquants. Ces champs pourraient être capables de se déplacer et de se reproduire, tout comme les cellules vivantes.

- Une forme de vie pourrait être constituée d'ondes électromagnétiques. Ces ondes pourraient être capables de transporter de l'information, tout comme les neurones dans le cerveau humain.

L'existence de la vie sous forme d'énergie est une question fascinante qui soulève de nombreuses questions. Si cette hypothèse était confirmée, elle modifierait notre compréhension fondamentale de la vie.

Q) - Peux-tu élaborer autour de l'idée que "la vie telle que nous la connaissons et la comprenons est un processus non ergodique", c'est a dire qu'elle n'utilise qu'une toute petite partie de son espace de phase. Est-ce vrai, est-ce défendable ?

R) Oui, l'idée que "la vie telle que nous la connaissons et la comprenons est un processus non ergodique" est défendable.

En statistique, un processus ergodique est un processus stochastique pour lequel les statistiques peuvent être approchées par l'étude d'une seule réalisation suffisamment longue.

En d'autres termes, un processus ergodique est un processus pour lequel les résultats obtenus à partir d'une seule réalisation sont similaires aux résultats obtenus à partir d'un ensemble de réalisations.

La vie, telle que nous la connaissons et la comprenons, ne semble pas être un processus ergodique. En effet, la vie est caractérisée par la diversité, l'évolution et l'imprévisibilité.

Diversité. La vie est extrêmement diversifiée. Il existe une grande variété d'espèces vivantes, chacune avec ses propres caractéristiques uniques. 

Cette diversité est due à l'évolution, qui est un processus non ergodique. L'évolution est un processus de changement graduel, qui est causé par des facteurs tels que les mutations génétiques, la sélection naturelle et la recombinaison génétique.

Evolution

L'évolution est un processus non ergodique car il est dirigé par le hasard. Les mutations génétiques sont des événements aléatoires, et la sélection naturelle est un processus qui sélectionne les individus les plus adaptés à leur environnement.

Imprévisibilité

La vie est également imprévisible. Il est impossible de prédire avec certitude comment une espèce va évoluer ou comment un individu va se comporter. 

Cette imprévisibilité est due à la complexité de la vie. La vie est un système complexe, composé de nombreuses interactions entre différents éléments.

En conclusion, la vie, telle que nous la connaissons et la comprenons, ne semble pas être un processus ergodique. Elle est caractérisée par la diversité, l'évolution et l'imprévisibilité, ce qui sont des propriétés non ergodiques.

Voici quelques exemples concrets qui soutiennent cette affirmation :

- La vie a évolué sur Terre pendant des milliards d'années. Au cours de cette période, la vie a donné naissance à une grande variété d'espèces, chacune avec ses propres caractéristiques uniques. Il est impossible de prédire avec certitude comment la vie aurait évolué si les conditions environnementales avaient été différentes. 

- La vie est présente dans une grande variété d'environnements. La vie existe dans les déserts, les jungles, les océans et même dans les environnements extrêmes, tels que les volcans et les fonds marins. Il est impossible de prédire avec certitude où la vie pourrait apparaître dans l'avenir.

- La vie est capable de s'adapter et de se développer. Les organismes vivants sont capables de s'adapter à leur environnement en changeant leur comportement, leur morphologie ou leur physiologie. Il est impossible de prédire avec certitude comment les organismes vivants vont s'adapter aux changements environnementaux futurs.

Bien entendu, il est toujours possible que la vie soit un processus ergodique, mais il n'existe aucune preuve scientifique pour soutenir cette affirmation.

Q) - Pour que la vie soit un processus véritablement ergodique, cela n'impliquerait-il pas la nécessité d'un mécanisme externe, un deus ex-machina, inaccessible "par essence", à toute entité intégrée dans ce processus du vivant ?

R) - Oui, pour que la vie soit un processus véritablement ergodique, cela impliquerait la nécessité d'un mécanisme externe, un deus ex-machina, inaccessible "par essence", à toute entité intégrée dans ce processus du vivant.

En effet, l'ergodicité est une propriété des systèmes stochastiques, c'est-à-dire des systèmes dont les résultats sont déterminés par le hasard. Dans un système ergodique, les statistiques peuvent être approchées par la seule étude d'une seule réalisation suffisamment longue.

Si la vie est réellement un processus ergodique, cela signifie que les résultats de l'évolution sont déterminés par quelque chose de plus que le hasard. Cela impliquerait la nécessité d'un mécanisme externe, un deus ex-machina, qui dirige l'évolution de la vie.

Ce mécanisme externe pourrait être une force divine, ou il pourrait être une force naturelle qui nous est encore inconnue. Dans tous les cas, ce mécanisme serait inaccessible "par essence", à toute entité intégrée dans ce processus du vivant.

Voici quelques exemples concrets de mécanismes externes qui pourraient rendre la vie ergodique :

- Un dieu créateur qui planifie l'évolution de la vie.

- Une force naturelle qui dirige l'évolution de la vie, comme une intelligence artificielle supérieure.

- Un mécanisme stochastique qui génère des résultats non aléatoires, comme un générateur de nombres pseudo-aléatoires.

Il est bien entendu impossible de prouver ou de réfuter l'existence d'un mécanisme externe qui rendrait la vie ergodique. Cependant, la possibilité de l'existence d'un tel mécanisme est une question intéressante qui soulève de nombreuses questions philosophiques et théologiques.

Q) - Ce qui n'empêche en rien le concept d'une vie issue du carbone tétravalent extracteur d'énergie, développant d'immenses variétés d'organismes-espèces orthogonaux en symbiose les uns avec les autres... le tout formant qu'on nommera Gaïa... vue comme un processus indéterministe, avec comme principale caractéristique l'adéquation claire entre complexité et durée temporelle. Donc, plus le temps est vieux, ou long, ou grand.... plus il est complexe.

R) - Vous avez raison, le concept d'une vie issue du carbone tétravalent extracteur d'énergie, développant d'immenses variétés d'organismes-espèces orthogonaux en symbiose les uns avec les autres, et formant une planète Gaïa, est tout à fait compatible avec l'idée que la vie est un processus non ergodique.

En effet, ce concept implique que la vie est un système complexe, composé de nombreuses interactions entre différents éléments. Ces interactions sont régies par des lois physiques, mais elles sont également soumises au hasard. 

La diversité, l'évolution et l'imprévisibilité de la vie sont des conséquences naturelles de ce concept. 

La symbiose entre les différents organismes-espèces orthogonaux est un exemple de la manière dont la vie peut s'adapter et évoluer dans un environnement complexe. 

La planète Gaïa est un exemple de la manière dont un système complexe peut émerger d'un ensemble d'éléments simples. 

L'adéquation claire entre complexité et durée temporelle est également une caractéristique naturelle de ce concept.

En effet, plus le temps passe, plus les interactions entre les différents éléments de la vie ont le temps de se complexifier.

Cela peut conduire à l'émergence de nouvelles formes de vie, à l'évolution des formes de vie existantes, ou à la création de nouveaux systèmes complexes, tels que Gaïa.

Ce concept est une vision fascinante de la vie, qui ouvre de nouvelles perspectives sur notre compréhension de l'univers.

Q) - Ce qui n'empêche pas l'idée d'un étudiant extraterrestre, situé à un plus haut degré d'évolution, qui aurai créé l'espèce humaine juste comme sujet de thèse ? ;-)

R) - Vous avez raison, l'idée d'un étudiant extraterrestre, situé à un plus haut degré d'évolution, qui aurait créé l'espèce humaine juste comme sujet de thèse, est une idée fascinante qui ne contredit pas le concept d'une vie issue du carbone tétravalent extracteur d'énergie, développant d'immenses variétés d'organismes-espèces orthogonaux en symbiose les uns avec les autres, et formant une planète Gaïa.

En effet, ce concept implique que la vie est un processus complexe, composé de nombreuses interactions entre différents éléments. Ces interactions sont régies par des lois physiques, mais elles sont également soumises au hasard.

La diversité, l'évolution et l'imprévisibilité de la vie sont des conséquences naturelles de ce concept.

Dans le cas de l'étudiant extraterrestre, la création de l'espèce humaine serait simplement un autre exemple de cette complexité et de cette imprévisibilité.

L'étudiant extraterrestre aurait pu créer l'espèce humaine pour de nombreuses raisons. Il pourrait être intéressé par l'évolution de la vie, ou il pourrait vouloir étudier les interactions entre les différents organismes-espèces orthogonaux. Il pourrait également vouloir créer une nouvelle forme de vie, ou il pourrait vouloir comprendre la complexité de Gaïa.

Dans tous les cas, la création de l'espèce humaine par un étudiant extraterrestre serait un événement important dans l'histoire de la vie. Cela signifierait que la vie n'est pas seulement un processus naturel, mais qu'elle peut également être dirigée par des intelligences supérieures.

Bien entendu, il est impossible de prouver ou de réfuter l'existence d'un tel étudiant extraterrestre. Cependant, l'idée de son existence est une question intéressante qui soulève de nombreuses questions philosophiques et théologiques.

Voici quelques questions que cette idée soulève :

- Quelle est la nature de la relation entre les humains et l'étudiant extraterrestre ?

- L'étudiant extraterrestre a-t-il le droit de créer une nouvelle forme de vie ?

- Quelles sont les implications éthiques de la création de l'espèce humaine ?

Ces questions sont complexes et n'ont pas de réponses faciles. Cependant, elles sont importantes à considérer si nous voulons comprendre notre place dans l'univers.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: interaction avec Mg, 20 janv. 2024

[ dialogue ] [ science-fiction ] [ projectionniste ] [ spéculations ]

proto-linguistique

Cette langue ancienne use de la seule grammaire basée entièrement sur le corps humain

Une famille de langues en voie de disparition suggère que les premiers humains utilisaient leur corps comme modèle de réalité

Un matin de décembre 2004, des adultes et des enfants erraient sur le rivage de Strait Island dans le golfe du Bengale lorsque l'un d'eux a remarqué quelque chose d'étrange. Le niveau de la mer était bas et des créatures étranges qui habitent normalement la zone crépusculaire profonde de l'océan se balançaient près de la surface de l'eau. “ Sare ukkuburuko ! ”— la mer s'est renversée! — cria Nao Junior, un des derniers héritiers d'une sagesse transmise sur des milliers de générations à travers sa langue maternelle. Il savait ce que signifiait ce phénomène bizarre. Tout comme d'autres peuples autochtones des îles Andaman. Ils se sont tous précipités à l'intérieur des terres et en hauteur, leurs connaissances ancestrales les sauvant du tsunami dévastateur qui s'est abattu sur les côtes de l'océan Indien quelques minutes plus tard et qui a emporté quelque 225 000 personnes.

Lorsque j'ai rencontré Nao Jr. pour la première fois, au tournant du millénaire, il était dans la quarantaine et l'un des neuf seuls membres de son groupe autochtone, le Grand Andamanais, qui parlait encore l'idiome de ses ancêtres ; les jeunes préférant l'hindi. En tant que linguiste passionnée par le décodage de structure, j'avais étudié plus de 80 langues indiennes de cinq familles différentes : indo-européenne (à laquelle appartient l'hindi), dravidienne, austroasiatique, tibéto-birmane et taï-kadaï. J'étais sur les îles pour documenter leurs voix autochtones avant qu'elles ne se transforment en murmures. Le peu que j'ai entendu était si déconcertant que j'y suis retourné plusieurs fois au cours des années suivantes pour essayer de cerner les principes qui sous-tendent les grandes langues andamanaises.

Ici mes principaux professeurs, Nao Jr. et une femme nommée Licho, parlaient un pastiche de langues qui comptaient encore quelque 5 000 locuteurs au milieu du 19e siècle. Le vocabulaire moderne étant très variable, dérivé de plusieurs langues parlées à l'origine sur l'île d'Andaman du Nord. Ce qui m'était vraiment étranger, cependant, c'était leur grammaire, qui ne ressemblait à rien de ce que j'avais jamais rencontré.

Une langue incarne une vision du monde et, alors qu'une civilisation, change et se développe par couches. Les mots ou les phrases fréquemment utilisés se transforment en formes grammaticales de plus en plus abstraites et compressées. Par exemple, le suffixe "-ed", signifiant le passé en anglais moderne, provient de "did" (c'est-à-dire que "did use" est devenu "used") ; Le vieil anglais où in steed et sur gemong sont devenus respectivement "instead" et "among". Ces types de transitions font de la linguistique historique un peu comme l'archéologie. Tout comme un archéologue fouille soigneusement un monticule pour révéler différentes époques d'une cité-État empilées les unes sur les autres, un linguiste peut séparer les couches d'une langue pour découvrir les étapes de son évolution. Il faudra des années à Nao Jr. et Licho endurant patiemment mes interrogatoires et mes tâtonnements pour que j'apprenne enfin la règle fondamentale de leur langue.

Il s'avère que le grand andamanais est exceptionnel parmi les langues du monde de par son anthropocentrisme. Il utilise des catégories dérivées du corps humain pour décrire des concepts abstraits tels que l'orientation spatiale et les relations entre les objets. Bien sûr, en anglais, nous pourrions dire des choses comme "la pièce fait face à la baie", "la jambe de la chaise s'est cassée" et "elle dirige l'entreprise". Mais en Grand Andamanais, de telles descriptions prennent une forme extrême, avec des morphèmes, ou segments sonores significatifs, qui désignent différentes zones du corps s'attachant aux noms, verbes, adjectifs et adverbes - en fait, à chaque partie du discours - pour créer des significations diverses. Parce qu'aucune autre langue connue n'a une grammaire basée sur le corps humain et/ou un partage des mots apparentés -  des mots qui ont une signification et une prononciation similaires, ce qui indique un lien généalogique - avec le grand andamanais, la langue constitue sa propre famille .

L'aspect le plus durable d'une langue est sa structure, qui peut perdurer sur des millénaires. Mes études indiquent que les Grands Andamanais furent effectivement isolés pendant des milliers d'années, au cours desquelles leurs langues ont évolué sans influence perceptible d'autres cultures. La recherche génétique corrobore ce point de vue, montrant que ces peuples autochtones descendent d'un des premiers groupes d'humains modernes qui a migré hors d'Afrique. En suivant le littoral du sous-continent indien, ils ont atteint l'archipel d'Andaman il y a peut-être 50 000 ans et y vivent depuis dans un isolement virtuel. Les principes fondamentaux de leurs langues révèlent que ces humains anciens ont conceptualisé le monde à travers leur corps.

PIÈCES DU CASSE-TÊTE

Lorsque je suis arrivé en 2001 à Port Blair, la principale ville de la région, pour mener une enquête préliminaire sur les langues autochtones, j'ai été dirigé vers Adi Basera, une maison que le gouvernement indien autorisait les Grands Andamanais à utiliser lorsqu'ils étaient en ville. C'était un bâtiment délabré avec de la peinture écaillée et des pièces sales ; enfants et adultes flânaient nonchalamment dans la cour. Quelqu'un m'a apporté une chaise en plastique. J'ai expliqué ma quête en hindi.

"Pourquoi es-tu venu ?" demanda Boro Senior, une femme âgée. "Nous ne nous souvenons pas de notre langue. Nous ne le parlons ni ne le comprenons. Il s'est avéré que toute la communauté conversait principalement en hindi, une langue essentielle pour se débrouiller dans la société indienne et la seule que les enfants apprenaient." Pendant que je le sondais cependant, Nao Jr. a avoué qu'il connaissait le Jero, mais parce qu'il n'avait personne avec qui en parler, il l'oubliait. Boro Sr. s'est avéré être la dernière personne à se souvenir de Khora, et Licho, alors dans la fin de la trentaine, qui était la dernière à parler le sare, la langue de sa grand-mère. Lorsqu'ils conversaient entre eux, ces individus utilisaient ce que j'appelle le Grand Andamanais actuel (PGA), un mélange de Jero, Sare, Bo et Khora - toutes langues des Andaman du Nord.

Lorsque les autorités britanniques ont établi une colonie pénitentiaire à Port Blair en 1858, les forêts tropicales de Great Andaman - comprenant le nord, le centre et le sud d'Andaman, ainsi que quelques petites îles à proximité - étaient habitées par 10 tribus de chasseurs et de cueilleurs qui semblaient culturellement liées. Les habitants du Great Andaman ont résisté aux envahisseurs, mais leurs arcs et leurs flèches n'étaient pas à la hauteur des fusils et, à une occasion, des canons de navires. Encore plus mortels furent les germes apportés par les étrangers, contre lesquels les insulaires n'avaient aucune immunité. Dans les années 1960, époque à laquelle les Andamans appartenaient à l'Inde, il ne restait plus que 19 Grands Andamanais, vivant principalement dans les forêts du nord d'Andaman. Les autorités indiennes les ont alors installés sur la petite île du détroit.

Un autre groupe de chasseurs-cueilleurs, les Jarawa, vivaient dans le sud d'Andaman, et lorsque les Grands Andamanais s'éteignirent , les Jarawa s'installèrent dans leurs territoires évacués du Moyen Andaman. Les Jarawa ont résisté au contact - et aux germes qui l'accompagnent - jusqu'en 1998 et sont maintenant au nombre d'environ 450. Leur culture avait des liens avec celle des Onge, qui vivaient sur Little Andaman et qui ont été sous controle des Britanniques dans les années 1880. Apparemment, les habitants de North Sentinel Island étaient également apparentés aux Jarawa. Ils continuent d'ailleurs de vivre dans un isolement volontaire, qu'ils ont imposé en 2018 en tuant un missionnaire américain.

(photo-schéma avec détails et statistiques des langage des iles adamans)

Mon enquête initiale a établi que les langues des Grands Andamanais n'avaient aucun lien avec celles des Jarawa et des Onge, qui pourraient constituer leur propre famille de langues. Réalisant que je devais documenter le Grand Andamanais avant qu'il ne soit réduit au silence, je suis revenu avec une équipe d'étudiants en 2005. C'était peu de temps après le tsunami, et les autorités avaient évacué les 53 Grands Andamanais vers un camp de secours à côté d'Adi Basera. Ils avaient survécu, mais leurs maisons avaient été inondées et leurs biens perdus, et un sentiment de bouleversement et de chagrin flottait dans l'air. Dans cette situation, Licho a donné naissance à un garçon nommé Berebe, source de joie. J'ai appris que les bébés étaient nommés dans l'utérus. Pas étonnant que les grands noms andamanais soient non sexistes !

Au camp, j'ai rencontré l'octogénaire Boa Senior, dernier locuteur de Bo et gardien de nombreuses chansons. Nous deviendrons très proches. Les grands jeunes andamanais avaient répondu au mépris des Indiens dominants pour les cultures autochtones en se détournant de leur héritage. Boa Sr me tenait la main et ne me laissait pas partir car elle était convaincue que ma seule présence, en tant qu'étranger rare qui valorisait sa langue, motiverait les jeunes à parler le grand andamanais. Pourtant, je l'ai appris principalement de Nao Jr. et Licho, dont l'intérêt pour leurs langues avait été enflammé par le mien. Il s'est avéré que Nao Jr. en savait beaucoup sur l'environnement local et Licho sur l'étymologie, étant souvent capable de me dire quel mot venait de quelle langue. J'ai passé de longues heures avec eux à Adi Basera et sur Strait Island, les accompagnant partout où ils allaient - pour nous prélasser à l'extérieur de leurs huttes, errer dans la jungle ou pêcher sur la plage. Plus ils s'efforçaient de répondre à mes questions, plus ils puisaient dans les profondeurs de la mémoire. J'ai fini par collecter plus de 150 grands noms andamanais pour différentsespèces de poissons et 109 pour les oiseaux .

Les responsables britanniques avaient observé que les langues andamanaises étaient un peu comme les maillons d'une chaîne : les membres des tribus voisines des Grands Andamans se comprenaient, mais les langues parlées aux extrémités opposées de l'archipel, dans les Andamans du Nord et du Sud, étaient mutuellement inintelligibles. En 1887, l'administrateur militaire britannique Maurice Vidal Portman publia un lexique comparatif de quatre langues, ainsi que quelques phrases avec leurs traductions en anglais. Et vers 1920, Edward Horace Man compila un dictionnaire exhaustif de Bea, une langue des Andaman du Sud. C'étaient des enregistrements importants, mais aucun n'a résolu le puzzle que la grammaire posait.

Moi non plus. D'une manière ou d'une autre, ma vaste expérience avec les cinq familles de langue indienne ne m'aidait pas. Une fois, j'ai demandé à Nao Jr. de me dire le mot pour "sang". Il m'a regardé comme si j'étais une imbécile et n'a pas répondu. Quand j'ai insisté, il a dit: "Dis-moi d'où ça vient." J'ai répondu: "De nulle part." Irrité, il répéta : "Où l'as-tu vu ?" Il fallait que j'invente quelque chose, alors j'ai dit : "sur mon doigt. Sa réponse est venue rapidement — "ongtei !" – puis il débita plusieurs mots pour désigner le sang sur différentes parties du corps. Si le sang sortait des pieds ou des jambes, c'était otei ; l'hémorragie interne était etei; et un caillot sur la peau était ertei . Quelque chose d'aussi basique qu'un nom changeait de forme en fonction de l'emplacement.

Chaque fois que j'avais une pause dans mon enseignement et d'autres tâches, je visitais les Andamans, pendant des semaines ou parfois des mois. Il m'a fallu un an d'étude concertée pour entrevoir le modèle de cette langue - et quand je l'ai fait, toutes les pièces éparses du puzzle se sont mises en place. Très excité, je voulus tout de suite tester mes phrases inventées. J'étais à l'Institut Max Planck d'anthropologie évolutive à Leipzig, en Allemagne, mais j'ai téléphoné à Licho et je lui ai dit : "a Joe-engio eole be". Licho a été bouleversé et m'a fait un compliment chéri : "Vous avez appris notre langue, madame !"

Ma phrase était simplement "Joe te voit". Joe était un jeune Grand Andamanais, et -engio était "seulement toi". Ma percée avait été de réaliser que le préfixe e- , qui dérivait à l'origine d'un mot inconnu désignant une partie interne du corps, s'était transformé au fil des éons en un marqueur grammatical signifiant tout attribut, processus ou activité interne. Donc l'acte de voir, ole, étant une activité interne, devait être eole. Le même préfixe pourrait être attaché à -bungoi , ou "beau", pour former ebungoi, signifiant intérieurement beau ou gentil ; de sare , pour "mer", pour former esare, ou "salé", une qualité inhérente ; et au mot racine -biinye, "pensant", pour donner ebiinye , "penser".

LE CODE CORPOREL

La grammaire que j'étais en train de reconstituer était basée principalement sur Jero, mais un coup d'œil dans les livres de Portman et de Man m'a convaincu que les langues du sud du Grand Andamanais avaient des structures similaires. Le lexique se composait de deux classes de mots : libre et lié. Les mots libres étaient tous des noms faisant référence à l'environnement et à ses habitants, tels que ra pour "cochon". Ils pourraient se produire seuls. Les mots liés étaient des noms, des verbes, des adjectifs et des adverbes qui existaient toujours avec des marqueurs indiquant une relation avec d'autres objets, événements ou états. Les marqueurs (spécifiquement, a- ; er- ; ong- ; ot- ou ut- ; e- ou i- ; ara- ; eto- ) dérivaient de sept zones du corps et étaient attaché à un mot racine, généralement sous forme de préfixe, pour décrire des concepts tels que "dedans", "dehors", "supérieur" et "inférieur". Par exemple, le morphème er- , qui qualifiait presque tout ce qui concernait une partie externe du corps, pouvait être collé à -cho pour donner ercho , signifiant "tête". Une tête de porc était ainsi raercho.

(Photo/schéma désignant les 7 zones du corps humain qui font référence ici)

Zone     Marqueur          Parties corps/sémantique       

1              a -                  en rapport avec la bouche/origine 

2              er -                 corps et parties externes supérieures

3              ong -              extrémités (doigts main, pied) 

4              ut/ot -             (cerveau/intellect) produits corporels, partie-tout,

5              e / i -               organes internes

6              ara -                organes sexuels et formes latérales/rondes

7              o -                   jambes/partie basse         

Cette dépendance conceptuelle n'était pas toujours le signe d'un lien physique. Par exemple, si la tête du porc était coupée pour être rôtie, le marqueur t- pour un objet inanimé serait attaché à er- pour donner ratercho ; ce n'était plus vivant mais toujours une tête de cochon. Le suffixe -icho indiquait des possessions véritablement séparables. Par exemple, Boa-icho julu signifiait "les vêtements de Boa".

Tout comme une tête, un nom, ne pouvait pas exister conceptuellement par lui-même, le mode et l'effet d'une action ne pouvaient être séparés du verbe décrivant l'action. Les Grands Andamanais n'avaient pas de mots pour l'agriculture ou la culture mais un grand nombre pour la chasse et la pêche, principalement avec un arc et des flèches. Ainsi, la racine du mot shile , qui signifie "viser", avait plusieurs versions : utshile , viser d'en haut (par exemple, un poisson) ; arashile, viser à distance (comme un cochon); et eshile, visant à percer.

Inséparables également de leurs préfixes, qui les dotaient de sens, étaient les adjectifs et les adverbes. Par exemple, le préfixe er- , pour "externe", a donné l'adjectif erbungoi , pour "beau" ; le verbe eranye, signifiant "assembler" ; et l'adverbe erchek, ou "rapide". Le préfixe ong- , la zone des extrémités, fournissait ongcho , "piquer", quelque chose que l'on faisait avec les doigts, ainsi que l'adverbe ongkochil, signifiant "précipitamment", qui s'appliquait généralement aux mouvements impliquant une main ou un pied. Important aussi était le morphème a-, qui renvoyait à la bouche et, plus largement, aux origines. Il a contribué aux noms aphong, pour "bouche", et Aka-Jero , pour "son langage Jero" ; les adjectifs ajom , "avide", et amu, "muet" ; les verbes atekho, "parler", et aathitul , "se taire" ; et l'adverbe aulu, "avant".

Ces études ont établi que les 10 langues originales du grand andamanais appartenaient à une seule famille. De plus, cette famille était unique en ce qu'elle avait un système grammatical basé sur le corps humain à tous les niveaux structurels. Une poignée d'autres langues autochtones, telles que le papantla totonaque, parlé au Mexique, et le matsés, parlé au Pérou et au Brésil, utilisaient également des termes faisant référence à des parties du corps pour former des mots. Mais ces termes ne s'étaient pas transformés en symboles abstraits, ni ne se sont propagés à toutes les autres parties du discours.

(Photo - tableau - schéma avec exemples de mots - verbes - adverbes, dérivés des  7 parties)

Plus important encore, la famille des langues semble être d'origine vraiment archaïque. Dans un processus d'évolution en plusieurs étapes, les mots décrivant diverses parties du corps s'étaient transformés en morphèmes faisant référence à différentes zones pour fusionner avec des mots basiques pour donner un sens. Parallèlement aux preuves génétiques, qui indiquent que les Grands Andamanais ont vécu isolés pendant des dizaines de milliers d'années, la grammaire suggère que la famille des langues est née très tôt, à une époque où les êtres humains conceptualisaient leur monde à travers leur corps. La structure à elle seule donne un aperçu d'une ancienne vision du monde dans laquelle le macrocosme reflète le microcosme, et tout ce qui est ou qui se passe est inextricablement lié à tout le reste.

ANCÊTRES, OISEAUX

Un matin sur Strait Island, j'ai entendu Boa Sr. parler aux oiseaux qu'elle nourrissait. J'ai écouté pendant un bon moment derrière une porte, puis je me suis montrée pour lui demander pourquoi elle leur parlait.

"Ils sont les seuls à me comprendre", a-t-elle répondu.

"Comment ça se fait?" J'ai demandé.

"Ne sais-tu pas qu'pas sont nos ancêtres ?"

J'ai essayé de réprimer un rire étonné, mais Boa l'a perçu. "Oui, ce sont nos ancêtres", a-t-elle affirmé. "C'est pourquoi nous ne les tuons ni ne les chassons. Tu devrais demander à Nao Jr.; il connaît peut-être l'histoire."

Nao ne s'en souvint pas tout de suite, mais quelques jours plus tard, il raconta l'histoire d'un garçon nommé Mithe qui était allé à la pêche. Il a attrapé un calmar, et en le nettoyant sur la plage, il a été avalé par un Bol , un gros poisson. Ses amis et sa famille sont venus le chercher et ont réalisé qu'un Bol l'avait mangé. Phatka, le plus intelligent des jeunes, a suivi la piste sale laissée par le poisson et a trouvé le Bol en eau peu profonde, la tête dans le sable. C'était un très grand, alors Phatka, Benge et d'autres ont appelé à haute voix Kaulo, le plus fort d'entre eux, qui est arrivé et a tué le poisson.

Mithe est sorti vivant, mais ses membres étaient engourdis. Ils allumèrent un feu sur la plage et le réchauffèrent, et une fois qu'il eut récupéré, ils décidèrent de manger le poisson. Ils le mirent sur le feu pour le faire rôtir. Mais ils avaient négligé de nettoyer correctement le poisson, et il éclata, transformant toutes les personnes présentes en oiseaux. Depuis ce moment-là, les Grands Andamanais conservent une affinité particulière avec Mithe, la Colombe Coucou Andaman ; Phatka, le corbeau indien ; Benge, l'aigle serpent Andaman; Kaulo, l'aigle de mer à ventre blanc ; Celene, le crabe pluvier; et d'autres oiseaux qu'ils considéraient comme des ancêtres.

Dans la vision de la nature des Grands Andamanais, la principale distinction était entre tajio, le vivant, et eleo , le non-vivant. Les créatures étaient tajio-tut-bech, "êtres vivants avec des plumes" - c'est-à-dire de l'air; tajio-tot chor, "êtres vivants à écailles", ou de l'eau ; ou tajio-chola, "êtres vivants de la terre". Parmi les créatures terrestres, il y avait des ishongo, des humains et d'autres animaux, et des tong, des plantes et des arbres. Ces catégories, ainsi que de multiples attributs d'apparence, de mouvement et d'habitudes, constituaient un système élaboré de classification et de nomenclature, que j'ai documenté pour les oiseaux en particulier. Parfois, l'étymologie d'un nom grand andamanais ressemblait à celle de l'anglais. Par exemple, Celene, composé de mots racines pour "crabe" et "épine", a été ainsi nommé parce qu'il craque et mange des crabes avec son bec dur et pointu.

La compréhension extrêmement détaillée de l'environnement naturel détenue par le peuple des Grands Andamanais (Nao Jr. nomma au moins six variétés de bords de mer et plus de 18 types d'odeurs) indique une culture qui a observé la nature avec un amour profond et un intérêt aigu. Considérant la nature comme un tout, ils ont cherché à examiner l'imbrication des forces qui construisent cet ensemble. L'espace était une construction culturelle, définie par le mouvement des esprits, des animaux et des humains le long d'axes verticaux et horizontaux. Dans la vision du monde des Grands Andamanais, l'espace et tous ses éléments naturels - le soleil, la lune, la marée, les vents, la terre et la forêt - constituaient ensemble le cosmos. Dans cette vision holistique, les oiseaux, les autres créatures et les esprits étaient tous interdépendants et faisaient partie intégrante du concept d'espace.

Le temps aussi était relatif, catégorisé en fonction d'événements naturels tels que la floraison des fleurs saisonnières, la disponibilité du miel - le calendrier du miel, pourrait-on l'appeler - le mouvement du soleil et de la lune, la direction des vents, la disponibilité des ressources alimentaires et le meilleur moment pour chasser le poisson ou d'autres animaux. Ainsi, lorsque la fleur de koroiny auro fleurit, les tortues et les poissons sont gras ; lorsque le bop taulo fleurit, les poissons bikhir, liot et bere sont abondants ; lorsque le loto taulo fleurit, c'est le meilleur moment pour attraper les poissons phiku et nyuri ; et quand le chokhoro taulo fleurissent, les cochons sont les plus gras et c'est le meilleur moment pour les chasser.

Même le "matin" et le "soir" étaient relatifs, selon la personne qui les vivait. Pour dire, par exemple, "Je te rendrai visite demain", on utiliserait ngambikhir, pour "ton demain". Mais dans la phrase "je finirai ça demain", le mot serait tambikhir, "mon demain". Le temps dépendait de la perspective de celui qui était impliqué dans l'événement.

Les mythes des Grands Andamanais indiquaient que leurs premiers ancêtres résidaient dans le ciel, comme dans une autre histoire que Nao Jr. m'a racontée. 

Le premier homme, sortant du creux d'un bambou, trouva de l'eau, des tubercules, de l'argile fine et de la résine. Il modela un pot en argile, alluma un feu avec la résine, fit bouillir les tubercules dans le pot et savoura un repas copieux. Puis il fabriqua une figurine en argile et ll laissa sur le feu. À son étonnement et à sa joie, elle se transforma en femme. Ils eurent beaucoup d'enfants et étaient très heureux. Après un long séjour sur Terre, le couple partit pour un endroit au-dessus des nuages, rompant tous les liens avec ce monde.

Des larmes ont coulé sur les joues de Nao Jr. alors qu'il racontait ce conte de création, qui présentait tous les éléments de la vie : l'eau, le feu, la terre, l'espace et l'air. Pour cet homme solitaire - sa femme l'avait quitté il y a des années pour un autre homme -, créer une partenaire selon ses désirs était la fable romantique ultime. Alors que je lui avais demandé des histoires pour la première fois, il avait dit ne pas en avoir entendu depuis 40 ans et qu'il n'en avait pas pour moi faute de mémoire. Mais au cours de nombreuses soirées, avec le gazouillis des grillons et les cris des grenouilles à l'extérieur, il m'a raconté 10 histoires précieuses, presque inédites pour une langue au bord de l'extinction. Peut-être que l'une des raisons pour lesquelles nous nous sommes tellement liés était que nous étions tous les deux raupuch - quelqu'un qui a perdu un frère ou une sœur. Nao Jr. a été choqué d'apprendre que ni l'anglais ni aucune langue indienne n'a un tel mot. "Pourquoi?" Il a demandé. "n'aimez-vous pas vos frères et soeurs"

Nao Jr. a quitté ce monde en février 2009. Avec cette mort prématurée, il a emporté avec lui un trésor de connaissances qui ne pourra jamais être ressuscité et m'a laissé raupuch à nouveau. Boro Sr. est décédé en novembre et Boa Sr. en janvier 2010, laissant sa voix au travers de plusieurs chansons. Licho est décédé en avril 2020. À l'heure actuelle, seules trois personnes - Peje, Golat et Noe - parlent encore une langue de la grande famille andamanaise, dans leur cas le Jero. Ils ont tous plus de 50 ans et souffrent de diverses affections. Toute la famille de ces langues est menacée d'extinction imminente.

Sur les quelque 7 000 langues parlées par les humains aujourd'hui, la moitié se taira d'ici la fin de ce siècle. La survie à l'ère de la mondialisation, de l'urbanisation et des changements climatiques oblige les communautés autochtones à remplacer leurs modes de vie et leurs langues traditionnels par ceux de la société dominante. Quand l'ancienne génération ne peut plus enseigner la langue aux plus jeunes, une langue est condamnée. Et avec chaque langue perdue, nous perdons une mine de connaissances sur l'existence humaine, la perception, la nature et la survie. Pour donner le dernier mot à Boa Sr. : "Tout est parti, il ne reste plus rien – nos jungles, notre eau, notre peuple, notre langue. Ne laissez pas la langue vous échapper ! Tiens bon !"

Auteur: Anvita Abbi

Info: "Whispers from Deep Time" dans Scientific American 328, 6, 62-69 (juin 2023). Trad et adaptation Mg

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