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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Musser Georges

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

[ singularité technologique ] [ versatilité sémantique ]

création

Créativité: 18 choses que les gens créatifs font différemment des autres
La créativité opère de manière mystérieuse et souvent paradoxale. La pensée créative est une caractéristique stable qui définit certaines personnalités, mais elle peut aussi changer en fonction du contexte. On a souvent l'impression que l'inspiration et les idées naissent de nulle part et qu'elles disparaissent au moment où on a le plus besoin d'elles. La pensée créative nécessite une cognition complexe qui est néanmoins complètement différente du processus de réflexion.
La neuroscience nous propose une image très complexe de la créativité. Tels que les scientifiques le comprennent aujourd'hui, la créativité est bien plus complexe que la distinction entre les parties droite et gauche du cerveau nous aurait laissé penser (en théorie, le cerveau gauche serait rationnel et analytique tandis que le cerveau droit serait créatif et émotionnel). En fait, on pense que la créativité implique un certain nombre de processus cognitifs, de voies neuronales et d'émotions, et nous ne nous représentons pas encore totalement comment l'imagination fonctionne.
Psychologiquement parlant, les types de personnalités créatives sont difficiles à repérer, car elles sont en général complexes, paradoxales et qu'elles ont tendance à éviter l'habitude ou la routine. Le stéréotype de l'"artiste torturé" n'est pas infondé - les artistes peuvent vraiment être des personnes encore plus compliquées. Une étude a montré que la créativité implique qu'une multitude de traits, de comportements et d'influences sociales soient rassemblées en une seule et unique personne.
"C'est vraiment difficile pour les personnes créatives de se connaître, car le moi créatif est plus complexe que le moi non-créatif", a déclaré Scott Barry Kaufman, un psychologue de l'Université de New York qui a passé des années à faire des recherches sur la créativité, au Huffington Post. "Les choses qui ressortent le plus sont les paradoxes du moi créatif... Les personnes imaginatives ont des esprits plus désordonnés."
S'il n'existe pas de profil créatif "typique ", on trouve cependant des caractéristiques et des comportements révélateurs chez les personnes extrêmement créatives. Voici 18 choses qu'elles font différemment.
1) Ils rêvassent
Les personnes créatives le savent bien, malgré ce que leurs professeurs ont pu leur dire: rêvasser n'est pas une perte de temps.
Selon Kaufman et la psychologue Rebecca L. McMillan, co-auteurs d'un article intitulé "Ode à la rêverie positive constructive", laisser son esprit vagabonder peut faciliter le processus de "l'incubation créative". Et bien sûr, nous savons par expérience que nos meilleures idées ont souvent l'air de sortir de nulle part, quand nous avons l'esprit ailleurs.
Bien que rêvasser semble être un acte irréfléchi, une étude parue en 2012 suggérait que cela pourrait en fait nécessiter une grande activité du cerveau - rêvasser peut entraîner des connexions et des idées soudaines parce que cette activité est liée à notre capacité à retenir une information en période de distraction. Les neuroscientifiques ont aussi découvert que rêvasser implique les mêmes processus cognitifs que ceux associés à l'imagination et la créativité.
2) Ils observent tout ce qui est autour d'eux
Le monde appartient aux personnes créatives - elles voient des possibilités partout et recueillent constamment des informations qui deviennent un prétexte à l'expression créative. Comme disait Henry James, "rien n'est perdu chez un écrivain".
L'écrivain Joan Didion avait toujours un petit cahier sur elle, et elle écrivait ses observations sur les gens et les événements qui pourraient à terme lui permettre de mieux comprendre les complexités et les contradictions de son propre esprit:
"Quand nous enregistrons ce que nous voyons autour de nous, que ce soit scrupuleusement ou non, le dénominateur commun de tout ce que nous voyons est toujours, effrontément, l'implacable 'Je'", écrivait Didion dans son essai On Keeping A Notebook.
3) Ils travaillent aux heures qui les arrangent
Beaucoup de grands artistes affirment qu'ils travaillent mieux soit très tôt le matin soit tard le soir. Vladimir Nabokov commençait à écrire dès qu'il se levait, à 6 ou 7 heures du matin, et Frank Lloyd Wright avait l'habitude de se réveiller à 3 ou 4 heures du matin et de travailler pendant quelques heures avant de se recoucher. Quel que soit le moment de la journée, les individus très créatifs finissent souvent par trouver à quelle heure leur esprit se met en route, et organisent leurs journées en fonction de cela.
4) Ils prennent le temps d'être seuls
"Afin d'être ouverts à la créativité, nous devons avoir la capacité d'un usage constructif de la solitude. Nous devons dépasser la peur d'être seul", a écrit le psychologue existentiel américain Rollo May.
Les artistes et les personnes créatives sont souvent caractérisées comme des personnes solitaires, et bien que ce ne soit pas forcément le cas, la solitude peut être le secret qui leur permet de produire leurs plus belles oeuvres. Pour Kaufman, ceci est en lien avec le fait de rêvasser - nous avons besoin de moments de solitude, simplement pour permettre à nos esprits de vagabonder.
"Vous devez rester en connexion avec ce monologue intérieur afin de pouvoir l'exprimer", affirme-t-il. "Il est difficile de trouver cette voix créatrice en vous si vous ne restez pas en connexion avec vous-même et que vous ne réfléchissez pas à ce que vous êtes."
5) Ils contournent les obstacles de la vie.
Une grande partie des histoires et des chansons les plus emblématiques ont été inspirées par des douleurs poignantes et des chagrins déchirants - et le seul réconfort que l'on peut trouver dans ces épreuves, c'est qu'elles ont sans doute été à l'origine de créations artistiques majeures. Un nouveau domaine de psychologie appelé la croissance post-traumatique suggère que beaucoup de gens sont capables de transformer leurs épreuves et les traumatismes de leur enfance en un développement créatif important. Précisément, les chercheurs montrent que le traumatisme peut aider les gens à développer les domaines des relations interpersonnelles, de la spiritualité, de l'appréciation de la vie, ou encore de la force personnelle, et - ce qui importe le plus pour la créativité - leur permettre d'entrevoir de nouvelles possibilités de vie.
"Beaucoup de gens sont capables d'utiliser cela comme un moteur qui leur permet d'imaginer des perspectives différentes de la réalité", assure Kaufman. "Ce qu'il se passe, c'est que leur vision du monde comme étant un lieu sûr a été brisée à un moment de leur vie, les forçant à aller aux extrémités et voir les choses sous un nouveau jour - et cela favorise la créativité."
6) Ils sont à la recherche de nouvelles expériences
Les personnes créatives adorent s'exposer à de nouvelles expériences ou sensations et à de nouveaux états d'esprit - et cette ouverture est un indicateur important de la production créatrice.
"L'ouverture à l'expérience est toujours l'indicateur le plus fort de la réalisation créative", explique Kaufman. "Cela comprend beaucoup de facettes différentes, mais elles sont toutes reliées entre elles : la curiosité intellectuelle, la recherche du frisson, l'ouverture aux émotions, l'ouverture au fantasme. Ce qui les rassemble, c'est la quête d'une exploration cognitive et comportementale du monde, aussi bien votre monde intérieur et votre monde extérieur."
7) Ils "échouent"
La persévérance est presque une condition préalable au succès créatif, selon Kaufman. Faire un travail créatif est souvent décrit comme un processus qui consiste à échouer à maintes reprises jusqu'à ce que vous trouviez quelque chose qui convienne, et les personnes créatives - du moins celles qui réussissent - apprennent à ne pas considérer l'échec comme quelque chose de personnel. "Les personnes créatives échouent et celles qui sont vraiment douées échouent souvent", a écrit Steven Kotler, un contributeur de Forbes, dans un article sur le génie créatif d'Einstein.
8) Ils posent les bonnes questions
Les personnes créatives ont une curiosité insatiable - ils choisissent généralement de vivre la vie examinée, et même quand ils vieillissent, ils maintiennent une curiosité au sujet de la vie. Que ce soit au cours d'une conversation passionnée ou d'un moment de rêvasserie solitaire, les personnes créatives regardent le monde qui les entoure et veulent savoir pourquoi, et comment, les choses sont ainsi.
9) Ils observent les gens
Observateurs de nature et curieux d'en savoir plus sur la vie des autres, les personnes créatives aiment souvent observer les gens - et leurs meilleures idées peuvent provenir de cette activité.
"Marcel Proust a passé une grande partie de sa vie à observer les gens, et il écrivait ses observations qui ressortaient finalement dans ses livres", affirme Kaufman. "Pour beaucoup d'écrivains, observer les gens est très important ... Ils sont de très bons observateurs de la nature humaine."
10) Ils prennent des risques
Prendre des risques fait partie du travail créatif, et beaucoup de personnes créatives adorent prendre des risques dans de différents aspects de leurs vies.
"Il y a une connexion sérieuse et profonde entre la prise de risques et la créativité, qui est rarement prise en compte", a écrit Steven Kotler pour Forbes. "La créativité est l'action de produire quelque chose à partir de rien. Cela nécessite de rendre public ces paris que l'on a d'abord fait dans sa tête. Ce n'est pas un travail pour les timides. Du temps perdu, une réputation salie, de l'argent mal dépensé - tout cela découle d'une créativité qui est allée de travers."
11) Pour eux, tout devient une occasion de s'exprimer
Nietzsche estimait que la vie et le monde devraient être vus comme des oeuvres d'arts. Les personnes créatives ont peut-être plus tendance à voir le monde de cette façon, et à chercher constamment des occasions de s'exprimer dans la vie de tous les jours.
"L'expression créative est de l'expression individuelle", affirme Kaufman. "La créativité n'est rien de plus qu'une expression individuelle de vos besoins, de vos désirs et de votre singularité."
12) Ils réalisent leurs vraies passions
Les personnes créatives ont tendance à être intrinsèquement motivés - c'est-à-dire que leur motivation à agir vient d'un désir interne, plutôt que d'un désir de reconnaissance extérieure ou de récompense.
Les psychologues ont démontré que les personnes créatives trouvent leur énergie dans les activités difficiles, signe de leur motivation intrinsèque, et les chercheurs suggèrent que le fait de simplement penser à des raisons intrinsèques lorsqu'on fait une activité peut suffire à booster la créativité.
"Les créateurs éminents choisissent et deviennent passionnément impliqués dans des problèmes difficiles et risqués qui leur procure une sensation de pouvoir découlant de leur capacité à utiliser leurs talents", écrivent M.A. Collins and T.M. Amabile dans The Handbook of Creativity.
13) Ils sortent de leur propre tête
Kaufman soutient que l'autre objectif de la rêvasserie est de nous aider à sortir de nos propres perspectives limitées et d'explorer d'autres façons de penser, qui peuvent être un atout important pour le travail créatif.
"Rêvasser nous permet d'oublier le présent", explique Kaufman. "Le réseau cérébral associé à la rêvasserie est le même réseau cérébral qui est associé à la théorie de l'esprit - j'aime l'appeler 'le réseau cérébral de l'imagination' - cela vous permet d'imaginer votre futur, mais cela vous permet aussi d'imaginer ce qu'un autre est en train de penser."
Les chercheurs suggèrent aussi que provoquer la "distance psychologique" - c'est-à-dire, réfléchir à une question comme si elle était irréelle ou inconnue, ou alors sous la perspective d'une autre personne - peut stimuler la pensée créative.
14) Ils perdent la notion du temps.
Les personnes créatives se rendent compte que lorsqu'elles écrivent, dansent, peignent ou s'expriment d'une autre manière, elles entrent "dans la zone", c'est-à-dire "en transe", ce qui peut les aider à créer à un grand niveau. La transe est un état mental qui se produit quand un individu dépasse la pensée consciente pour atteindre un état plus intense de concentration facile et de sérénité. Quand une personne est dans cet état, elle ne craint quasiment aucune pression interne ou externe ni les distractions qui pourraient gêner sa performance.
Vous entrez en transe quand vous pratiquez une activité dans laquelle vous êtes bon mais qui vous met aussi au défi - comme tout projet créatif.
"[Les personnes créatives] ont trouvé la chose qu'ils aiment, mais ils ont aussi acquis la compétence qui leur permet d'entrer en transe", explique Kaufman. "L'état de transe nécessite une concordance entre votre compétence et la tâche ou l'activité dans laquelle vous vous êtes lancé."
15) Ils s'entourent de beauté.
Les personnes créatives ont tendance à avoir d'excellents goûts: ils aiment donc être entourés de beauté. Une étude récemment publiée dans le journal Psychologie de l'esthétique, créativité, et les arts montre que les musiciens - que ce soit des musiciens d'orchestre, des professeurs de musique ou des solistes - ont une haute sensibilité et une haute réceptivité à la beauté artistique.
16) Ils relient les points.
Si une chose distingue les personnes très créatives des autres, c'est bien la capacité d'entrevoir des possibilités là où les autres n'en voient pas - ou, dans d'autres termes, la vision. Beaucoup de grands artistes et d'écrivains ont déclaré que la créativité est simplement la capacité à relier des points que les autres n'auraient jamais pensé à relier.
Selon les dires de Steve Jobs:
"La créativité, c'est simplement établir des connexions entre les choses. Quand vous demandez aux personnes créatives comment elles ont réalisé telle ou telle chose, elles se sentent un peu coupables parce qu'elles ne l'ont pas vraiment réalisé, elles ont juste vu quelque chose. Cela leur a sauté aux yeux, tout simplement parce qu'elles sont capables de faire le lien entre les différences expériences qu'elles ont eu et de synthétiser les nouvelles choses.
17) Elles font bouger les choses.
La diversité des expériences, plus que n'importe quoi d'autre, est essentielle à la créativité, selon Kaufman. Les personnes créatives aiment faire bouger les choses, vivre de nouvelles choses, et surtout éviter tout ce qui rend la vie plus monotone ou ordinaire.
"Les personnes créatives ont une plus grande diversité d'expériences, et l'habitude est l'ennemi de la diversité des expériences", affirme Kaufman.
18) Ils consacrent du temps à la méditation.
Les personnes créatives saisissent la valeur d'un esprit clair et concentré - parce que leur travail en dépend. Beaucoup d'artistes, d'entrepreneurs, d'écrivains et autres créateurs, tels que David Lynch, se sont tournés vers la méditation afin d'avoir accès à leur état d'esprit le plus créatif.
Et la science soutient l'hypothèse qui affirme que la méditation peut réellement stimuler votre force intellectuelle de différentes manières. Une étude hollandaise parue en 2012 montrait que certaines techniques de méditation peuvent encourager la pensée créative. Et les pratiques de méditation ont aussi un impact sur la mémoire, la concentration et le bien-être émotionnel. Elles permettent aussi de réduire le stress et l'anxiété, et d'améliorer la clarté d'esprit - et ainsi conduire à de meilleures pensées créatives.

Auteur: Gregoire Carolyn

Info: The Huffington Post mars 2014

[ égoïsme ]

psychosomatique

Nous avons 2 cerveaux.

On se demande souvent pourquoi les gens ont des "boules" dans l'estomac avant d'aller sur scène ? Ou pourquoi un entretien d'emploi imminent peut causer des crampes intestinales ? Ainsi que : pourquoi les antidépresseur qui visent le cerveau causent la nausée ou un bouleversement abdominal chez des millions de personnes qui prennent de telles drogues ?

Les scientifiques disent que la raison de ces réactions est que notre corps a deux cerveaux : le familier, dans le crâne et, moins connus, mais extrêmement importants un autre dans l'intestin humain- Tout comme des jumeaux siamois, les deux cerveaux sont reliés ensemble ; quand l'un est affecté, l'autre aussi. Le cerveau de l'intestin, connu sous le nom de système nerveux entérique, est situé dans les gaines du tissu qui tapissent l'oesophage, l'estomac, le petit intestin et le colon. Si on le considère comme une simple entité, c'est un réseau de neurones, de neurotransmetteurs et de protéines qui zappent des messages entre eux, soutiennent des cellules comme celles du cerveau proprement dit et offrent des circuits complexes qui lui permettent d'agir indépendamment, d'apprendre, de se rappeler et, selon le dicton, de produire des sensations dans les intestins.

Le cerveau de l'intestin joue un rôle important dans le bonheur et la misère humains. Mais peu de gens savent qu'il existe indique le Dr. Michael Gershon, professeur d'anatomie et de biologie des cellules au centre médical presbytérien de Colombia à New York. Pendant des années, on a dit aux gens qui ont des ulcères, des problèmes pour avaler ou des douleurs abdominales chroniques que leurs problèmes étaient imaginaires ou, émotifs, c'est à dire simplement dans leurs têtes. Ces gens ont donc faits la navette entre divers psychiatres pour le traitement. Les médecins avaient raison en attribuant ces problèmes au cerveau dit le DR. Gershon, mais ils blâment le faux. Beaucoup de désordres gastro-intestinaux, comme le syndrome d'entrailles irritable proviennent des problèmes dans le propre cerveau de l'intestin, affirme-t'il. Les symptômes provenant des deux cerveaux - tendent à être confus : " Comme le cerveau peut déranger l'intestin, l'intestin peut également déranger le cerveau... si tu es enchaîné aux toilette avec un serre joint, tu seras aussi affecté."

Les détails de la façon dont le système nerveux entérique reflète le système nerveux central ont émergé ces dernières années, dit le Dr. Gershon, et c'est considéré comme un nouveau champ d'investigation appelé neuro-gastro-enterologie par la médecine. Ainsi, presque chaque substance qui aide à faire fonctionner et à commander le cerveau a donné des résultat dans l'intestin, dit Gershon. Les neurotransmetteurs principaux comme la sérotonine, dopamine, glutamate, nopépinéphrine et l'oxyde nitrique sont là. Deux douzaine de petites protéines cervicales, appelées les neuropeptides, sont dans l'intestin, comme les cellules principales du système immunitaire. Les Enkephalins, une classe d'opiacés normaux du corps, sont dans l'intestin et, constatation qui laisse les chercheurs perplexe, l'intestin est une riche source de benzodiazépines - la famille des produits chimiques psycho-actifs qui inclut des drogues toujours populaires telles que le Valium et le Xanax.

En termes évolutionnistes, il est assez clair que le corps a deux cerveaux, dit le Dr. David Wingate, professeur de science gastro-intestinale à l'université de Londres et conseiller à l'hôpital royal de Londres. Les premiers systèmes nerveux étaient des animaux non tubulaires qui collaient aux roches et attendaient le passage de nourriture. Le système limbique est souvent désignée sous le nom de "cerveau reptilien". Alors que la vie évoluait, les animaux ont eu besoin d'un cerveau plus complexe pour trouver la nourriture et un partenaire sexuel et ainsi ont développé un système nerveux central. Mais le système nerveux de l'intestin était trop important pour l'intégrer à cette nouvelle tête, même avec de longs raccordements sur tout le corps. Un rejeton à toujours besoin de manger et digérer de la nourriture à la naissance. Par conséquent, la nature semble avoir préservé le système nerveux entérique en tant que circuit indépendant.

Chez de plus grands animaux, il est simplement relié de manière vague au système nerveux central et peut la plupart du temps fonctionner seul, sans instructions de l'extérieur. C'est en effet l'image vue par les biologistes développementalistes. Une motte de tissus appelée la "crête neurale" se forme tôt dans l'embryogenese dit le DR.Gershon. Une section se transforme en système nerveux central. Un autre morceau émigre pour devenir le système nerveux entérique. Et postérieurieurement seulement les deux systèmes nerveux seront relié par l'intermédiaire d'une sorte de câble appelé le nerf "vagus". Jusque à relativement récemment, les gens ont pensé que les muscles et les nerfs sensoriels de l'intestin étaient câblés directement au cerveau et que le cerveau commandait l'intestin par deux voies qui augmentaient ou diminuaient les taux de l'activité. L'intestin étant un simple tube avec des réflexes. L'ennui est que personne ne pris la peine de compter les fibres de nerf dans l'intestin. Quand on l'a fait on fut étonné de constater que l'intestin contient 100 millions de neurones - plus que la moelle épinière.

Pourtant le conduit vagus n'envoie qu'environ deux mille fibres de nerf vers l'intestin. Le cerveau envoie des signaux à l'intestin en parlant à un nombre restreint de'"neurones de commande", qui envoient à leur tour des signaux aux neurones internes de l'intestin qui diffusent les messages. Les neurones et les inter neurones de commande sont dispersées dans deux couches de tissu intestinal appelées le plexus myenteric et le plexus subrmuscosal. ("le plexus solaire" est en fait un terme de boxe qui se réfère simplement aux nerfs de l'abdomen.) Ces neurones commandent et contrôlent le modèle de l'activité de l'intestin. Le nerf vagus modifie seulement le volume en changeant le taux de mise à feu. Les plexus contiennent également les cellules gliales qui nourrissent les neurones, les cellules pylônes impliquées dans des immuno-réactions, et "une barrière de sang cervical " qui maintient ces substances nocives loin des neurones importants. Ils ont des sondes pour les protéines de sucre, d'acidité et d'autres facteurs chimiques qui pourraient aider à surveiller le progrès de la digestion, déterminant comment l'intestin mélange et propulse son contenu. "Ce n'est pas une voie simple", Y sont employés des circuits intégrés complexes, pas différents du cerveau." Le cerveau de l'intestin et le cerveau de la tête agissent de la même manière quand ils sont privés d'informations venant du monde extérieur.

Pendant le sommeil, le cerveau de la tête produit des cycles de 90-minutes de sommeil lent, ponctué par des périodes de sommeil avec des mouvement d'oeil rapide (REM) où les rêves se produisent. Pendant la nuit, quand il n'a aucune nourriture, le cerveau de l'intestin produit des cycles 90-minute de lentes vagues de contractions des muscles, ponctuées par de courts gerbes de mouvements rapides des muscles, dit le Dr. Wingate. Les deux cerveaux peuvent donc s'influencer dans cet état. On a trouvé des patients présentant des problèmes d'entrailles ayant un sommeil REM anormal. Ce qui n'est pas contradictoire avec la sagesse folklorique qui voudrait que l'indigestion pousse au cauchemar. Alors que la lumière se fait sur les connexions entre les deux cerveaux, les chercheurs commencent à comprendre pourquoi les gens agissent et se sentent de telle manière.

Quand le cerveau central rencontre une situation effrayante, il libère les hormones d'effort qui préparent le corps combattre ou à se sauver dit le DR.Gershon. L'estomac contient beaucoup de nerfs sensoriels qui sont stimulés par cette montée chimique subite - ainsi surviennent les ballonnements. Sur le champ de bataille, le cerveau de la tête indique au cerveau d'intestin arrêter dit le DR.Gershon " Effrayé un animal en train de courir ne cesse pas de déféquer ". La crainte fait aussi que le nerf vagus au "monte le volume" des circuits de sérotonine dans l'intestin. Ainsi, trop stimulé, l'intestin impulse des vitesse élevés et, souvent, de la diarrhée. De même, des gens s'étouffent avec l'émotion. Quand des nerfs dans l'oesophage sont fortement stimulés, les gens peuvent éprouver des problèmes d'ingestion. Même le prétendu " Moment de Maalox " d'efficacité publicitaire peut être expliqué par les deux cerveaux agissant en interaction, dit le Dr. Jackie D. Wood, président du département de physiologie à l'université de l'Etat de l'Ohio à Columbus. Les signaux d'effort du cerveau de la tête peuvent changer la fonction de nerf entre l'estomac et l'oesophage, ayant pour résultat la brûlure d'estomac.

Dans les cas d'efforts extrême. le cerveau dominant semble protéger l'intestin en envoyant des signaux aux cellules pylônes immunologiques dans le plexus. Les cellules pylônes sécrètent l'histamine, la prostaglandine et d'autres agents qui aident à produire l'inflammation. "C'est protecteur. Si un animal est en danger et sujet au trauma, la substance sale dans les intestins est seulement à quelques cellules du reste du corps. En enflammant l'intestin, le cerveau amorce l'intestin pour la surveillance. Si la barrière se casse, l'intestin est prêt à faire les réparations ". Dit le DR. Wood. Malheureusement, ces produits chimiques libérés causent également la diarrhée et les crampes. Ceci explique également beaucoup d'interactions.."quand tu prends une drogue pour avoir des effets psychiques sur le cerveau, il est très probable que tu auras aussi des effets sur l'intestin. Réciproquement, les drogues développées pour le cerveau ont des utilisations pour l'intestin.

Par exemple, l'intestin est chargé avec la sérotonine des neurotransmetteur. Quand des récepteurs de pression de la doublure de l'intestin sont stimulés, la sérotonine est libérée et commence le mouvement réflexe du péristaltisme. Maintenant un quart des personnes prenant du Prozac ou des antidépresseur semblables ont des problèmes gastro- intestinaux comme la nausée, diarrhée et constipation. Ces drogues agissent sur la sérotonine, empêchant sa prise par les cellules cible de sorte qu'elle demeure plus abondante dans le système nerveux central. Dans une étude le DR.Gershon et ses collègues expliquent les effets secondaires du Prozac sur l'intestin. Ils ont monté une section de colon du cobaye sur un stand et ont mis un petit granule à l'extrémité de la "bouche". Le colon isolé fouette le granule vers le bas vers l'extrémité "anale" de la colonne, juste comme il le ferai à l'intérieur de l'animal. Quand les chercheurs ont mis un peu de Prozac dans le colon, le granule " y est entré dans la haute vitesse". La drogue a doublé la vitesse à laquelle le granule a traversé le colon, ce qui expliqueraient pourquoi certains ont la diarrhée. Le Prozac a été parfois utilisé à petites doses pour traiter la constipation chronique, a il ajouté. Mais quand les chercheurs ont augmenté la quantité de Prozac dans le colon du cobaye, le granule a cessé de se déplacer. Le DR Gershon dit que c'est pourquoi certains deviennent constipé avec cette drogue. Et parce que les nerfs sensoriels stimulés par Prozac peuvent également causer la nausée. Certains antibiotiques comme la crythromycine agissent sur des récepteurs d'intestin et produisent des oscillations. Certaines ont alors des crampes et des nausées. Des drogues comme la morphine et l'héroïne s'attachent aux récepteurs des opiacé de l'intestin, produisant la constipation. En effet, les deux cerveaux peuvent être intoxiqués aux opiacés. Les victimes des maladies d'Alzheimer et de Parkinson souffrent de constipation. Les nerfs dans leur intestin sont aussi malades que les cellules de nerf dans leurs cerveaux. Juste comme le cerveau central affecte l'intestin, le cerveau de l'intestin peut parler à la tête. La plupart des sensations d'intestin qui entrent dans la part consciente sont des choses négatives comme la douleur et le ballonnement.

Les gens ne s'attendent pas à sentir "du bon" venant de l'intestin... mais cela ne signifie pas que de tels signaux sont absents. Par conséquent, il y a la question intrigante : pourquoi l'intestin produit-il de la benzodiazépine ? Le cerveau humain contient des récepteurs pour la benzodiazépine, une drogue qui soulage l'inquiétude, suggérant que le corps produise sa propre source interne de la drogue, dit le Dr. Anthony Basile, neurochimiste au laboratoire de neurologie aux instituts nationaux de la santé a Bethesda. Il y a plusieurs années, dit-il, un scientifique italien a fait une découverte plus effrayante. Les patients présentant un disfonctionnement du foie tombèrent dans un coma profond. Le coma put être renversé, en quelques minutes, en donnant aux patients une drogue qui bloque la benzodiazépine. Quand le foie s'arrête, les substances habituellement neutralisées par le foie vont au cerveau. Certaines sont mauvaises, comme l'ammoniaque et les mercaptans, qui sont "les composés puants que les putois pulvérisent pour se défendre ". Mais une série de composés est également identique à la benzodiazépine. " Nous ne savons pas s'ils viennent de l'intestin lui-même, de bactéries dans l'intestin ou de la nourriture". dit. Le Dr Basile. Mais quand le foie s'arrête la benzodiazépine de l'intestin va directement au cerveau, mettant le patient dans le coma.

L'intérêt pour de telles interactions entre le cerveau d'intestin et celui de tête est énorme... Par exemple, beaucoup de personnes sont allergiques à certaines nourritures, comme les mollusques et les crustacés. C'est parce que les cellules pylônes dans l'intestin deviennent mystérieusement sensibilisées aux antigènes de la nourriture. La prochaine fois que l'antigène apparaît dans l'intestin ; les cellules pylônes appellent un programme, libérant des modulateurs chimiques, qui essaye d'éliminer la menace. La personne allergique se retrouve donc avec de la diarrhée et des crampes. Beaucoup de maladies auto-immunes comme la maladie de Krohn et les colites ulcérative peuvent impliquer le cerveau de l'intestin. Les conséquences peuvent être horribles, comme dans la maladie de Chagas, qui est provoquée par un parasite trouvé en Amérique du sud. Les infectés développent une réponse auto-immune des neurones de leur intestin. Leurs systèmes immunitaires détruit alors lentement leurs propres neurones intestinales. Quand assez de neurones sont mortes, les intestins éclatent littéralement.

Restent ces questions : Est ce que le cerveau de l'intestin apprend ? Pense - il pour lui-même ? L'intestin humain a été longtemps vu comme le réceptacle des bons et des mauvais sentiments. Des états peut-être émotifs du cerveau de la tête sont reflétés dans le cerveau de l'intestin, ou sont-ils ressentis que par ceux qui prêtent l'attention à elles. Le cerveau de l'intestin prend la forme de deux réseaux de raccordements neuraux dans la doublure de l'appareil gastro-intestinal, appelée le plexus myenteric et le plexus subrnucosal. Les nerfs sont fortement reliés ensemble et ont une influence directe sur des choses comme la vitesse de la digestion, le mouvement et des sécrétions de la muqueuses "comme-des-doigts" qui ligne les intestins et les contractions des différents genres de muscle dans les parois de l'intestin. Autoroute cerveau intestin à 2 voies : RUE Bidirectionnelle : L'intestin a son propre esprit, le système nerveux entérique. Juste comme le cerveau dans la tête, disent les chercheurs. Ce système envoie et reçoit des impulsions, enregistre, fait des expériences et répond aux émotions. Ses cellules nerveuse sont baignées et influencées par les mêmes neurotransmetteurs. L'intestin peut déranger le cerveau juste comme le cerveau peut déranger l'intestin. Diagramme des parois du petit intestin : un plan de coupe montre deux réseaux de nerfs qui composent le système nerveux entérique, ou "cerveau dans l'intestin". Le premier réseau, appelé le plexus submucosal, est juste sous la doublure muqueuse. le second, le plexus myenteric, se trouve entre les deux manteaux de muscle.

Auteur: Blakeslee Sandra

Info: New York Times 23 Janvier 1996

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homme-machine

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

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

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

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

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

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

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

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

L'émergence de l'émergence

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

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

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

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

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

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

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

Au-delà de l'imitation

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

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

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

Pouvoirs imprévisibles et pièges

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Ornes Stephen

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

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

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 ]

question

Réel ou imaginaire ? Comment votre cerveau fait la différence.

De nouvelles expériences montrent que le cerveau fait la distinction entre les images mentales perçues et imaginées en vérifiant si elles franchissent un "seuil de réalité".

(image - Nous confondons rarement les images qui traversent notre imagination avec des perceptions de la réalité, bien que les mêmes zones du cerveau traitent ces deux types d'images).

S'agit-il de la vraie vie ? S'agit-il d'un fantasme ?

Ce ne sont pas seulement les paroles de la chanson "Bohemian Rhapsody" de Queen. Ce sont aussi les questions auxquelles le cerveau doit constamment répondre lorsqu'il traite des flux de signaux visuels provenant des yeux et des images purement mentales issues de l'imagination. Des études de scintigraphie cérébrale ont montré à plusieurs reprises que le fait de voir quelque chose et de l'imaginer suscite des schémas d'activité neuronale très similaires. Pourtant, pour la plupart d'entre nous, les expériences subjectives qu'elles produisent sont très différentes.

"Je peux regarder par la fenêtre en ce moment même et, si je le veux, imaginer une licorne marchant dans la rue", explique Thomas Naselaris, professeur associé à l'université du Minnesota. La rue semblerait réelle et la licorne ne le serait pas. "C'est très clair pour moi", a-t-il ajouté. Le fait de savoir que les licornes sont mythiques n'entre guère en ligne de compte : Un simple cheval blanc imaginaire semblerait tout aussi irréel.

Alors pourquoi ne sommes-nous pas constamment en train d'halluciner ?" s'interroge Nadine Dijkstra, chercheuse postdoctorale à l'University College de Londres. Une étude qu'elle a dirigée, récemment publiée dans Nature Communications, apporte une réponse intrigante : Le cerveau évalue les images qu'il traite en fonction d'un "seuil de réalité". Si le signal passe le seuil, le cerveau pense qu'il est réel ; s'il ne le passe pas, le cerveau pense qu'il est imaginé.

Ce système fonctionne bien la plupart du temps, car les signaux imaginaires sont généralement faibles. Mais si un signal imaginé est suffisamment fort pour franchir le seuil, le cerveau le prend pour la réalité.

Bien que le cerveau soit très compétent pour évaluer les images dans notre esprit, il semble que "ce type de vérification de la réalité soit une lutte sérieuse", a déclaré Lars Muckli, professeur de neurosciences visuelles et cognitives à l'université de Glasgow. Les nouvelles découvertes soulèvent la question de savoir si des variations ou des altérations de ce système pourraient entraîner des hallucinations, des pensées envahissantes ou même des rêves.

"Ils ont fait un excellent travail, à mon avis, en prenant une question dont les philosophes débattent depuis des siècles et en définissant des modèles avec des résultats prévisibles et en les testant", a déclaré M. Naselaris.

Quand les perceptions et l'imagination se mélangent

L'étude de Dijkstra sur les images imaginées est née dans les premiers jours de la pandémie de Covid-19, lorsque les quarantaines et les fermetures d'usines ont interrompu son programme de travail. S'ennuyant, elle a commencé à parcourir la littérature scientifique sur l'imagination, puis a passé des heures à éplucher des documents pour trouver des comptes rendus historiques sur la façon dont les scientifiques ont testé un concept aussi abstrait. C'est ainsi qu'elle est tombée sur une étude réalisée en 1910 par la psychologue Mary Cheves West Perky.

Perky a demandé à des participants d'imaginer des fruits en regardant un mur vide. Pendant qu'ils le faisaient, elle a secrètement projeté des images extrêmement faibles de ces fruits - si faibles qu'elles étaient à peine visibles - sur le mur et a demandé aux participants s'ils voyaient quelque chose. Aucun d'entre eux n'a cru voir quelque chose de réel, mais ils ont commenté la vivacité de leur image imaginaire. "Si je n'avais pas su que j'imaginais, j'aurais cru que c'était réel", a déclaré l'un des participants.

La conclusion de Perky était que lorsque notre perception d'une chose correspond à ce que nous savons que nous imaginons, nous supposons qu'elle est imaginaire. Ce phénomène a fini par être connu en psychologie sous le nom d'effet Perky. "C'est un grand classique", déclare Bence Nanay, professeur de psychologie philosophique à l'université d'Anvers. Il est devenu en quelque sorte "obligatoire, lorsqu'on écrit sur l'imagerie, de donner son avis sur l'expérience Perky".

Dans les années 1970, le chercheur en psychologie Sydney Joelson Segal a ravivé l'intérêt pour les travaux de Perky en actualisant et en modifiant l'expérience. Dans une étude de suivi, Segal a demandé aux participants d'imaginer quelque chose, comme la ligne d'horizon de la ville de New York, pendant qu'il projetait faiblement quelque chose d'autre sur le mur, par exemple une tomate. Ce que les participants voyaient était un mélange de l'image imaginée et de l'image réelle, comme la ligne d'horizon de la ville de New York au coucher du soleil. Les résultats obtenus par Segal suggèrent que la perception et l'imagination peuvent parfois "se mélanger littéralement", a déclaré Nanay.

Toutes les études visant à reproduire les résultats de Perky n'ont pas abouti. Certaines d'entre elles ont impliqué des essais répétés pour les participants, ce qui a brouillé les résultats : Une fois que les gens savent ce que vous essayez de tester, ils ont tendance à modifier leurs réponses en fonction de ce qu'ils pensent être correct, a déclaré Naselaris.

Sous la direction de Steve Fleming, expert en métacognition à l'University College London, Dijkstra a donc mis au point une version moderne de l'expérience qui permet d'éviter ce problème. Dans leur étude, les participants n'ont jamais eu l'occasion de modifier leurs réponses car ils n'ont été testés qu'une seule fois. Les travaux ont permis de modéliser et d'examiner l'effet Perky et deux autres hypothèses concurrentes sur la manière dont le cerveau distingue la réalité de l'imagination.

Quand imagination et perception se mélangent

L'étude de Dijkstra sur les images imaginées est née dans les premiers jours de la pandémie de Covid-19, lorsque les quarantaines et les fermetures d'usines ont interrompu son programme de travail. S'ennuyant, elle a commencé à consulter la littérature scientifique sur l'imagination, puis a passé des heures à éplucher les journaux pour trouver des comptes rendus historiques sur la façon dont les scientifiques ont testé un concept aussi abstrait. C'est ainsi qu'elle est tombée sur une étude réalisée en 1910 par la psychologue Mary Cheves West Perky.

Perky a demandé à des participants d'imaginer des fruits en regardant un mur vide. Pendant qu'ils le faisaient, elle a secrètement projeté des images extrêmement faibles de ces fruits - si faibles qu'elles étaient à peine visibles - sur le mur et a demandé aux participants s'ils voyaient quelque chose. Aucun d'entre eux n'a cru voir quelque chose de réel, mais ils ont commenté la vivacité de leur image imaginaire. "Si je n'avais pas su que j'imaginais, j'aurais cru que c'était réel", a déclaré l'un des participants.

La conclusion de Perky était que lorsque notre perception d'une chose correspond à ce que nous savons que nous imaginons, nous supposons qu'elle est imaginaire. Ce phénomène a fini par être connu en psychologie sous le nom d'effet Perky. "C'est un grand classique", déclare Bence Nanay, professeur de psychologie philosophique à l'université d'Anvers. Il est devenu en quelque sorte "obligatoire, lorsqu'on écrit sur l'imagerie, de donner son avis sur l'expérience Perky".

Dans les années 1970, le chercheur en psychologie Sydney Joelson Segal a ravivé l'intérêt pour les travaux de Perky en actualisant et en modifiant l'expérience. Dans une étude de suivi, Segal a demandé aux participants d'imaginer quelque chose, comme la ligne d'horizon de la ville de New York, pendant qu'il projetait faiblement quelque chose d'autre sur le mur, par exemple une tomate. Ce que les participants voyaient était un mélange de l'image imaginée et de l'image réelle, comme la ligne d'horizon de la ville de New York au coucher du soleil. Les résultats obtenus par Segal suggèrent que la perception et l'imagination peuvent parfois "se mélanger littéralement", a déclaré Nanay.

Toutes les études visant à reproduire les résultats de Perky n'ont pas abouti. Certaines d'entre elles ont impliqué des essais répétés pour les participants, ce qui a brouillé les résultats : Une fois que les gens savent ce que vous essayez de tester, ils ont tendance à modifier leurs réponses en fonction de ce qu'ils pensent être correct, a déclaré Naselaris.

Sous la direction de Steve Fleming, expert en métacognition à l'University College London, Dijkstra a donc mis au point une version moderne de l'expérience qui permet d'éviter ce problème. Dans leur étude, les participants n'ont jamais eu l'occasion de modifier leurs réponses car ils n'ont été testés qu'une seule fois. Les travaux ont permis de modéliser et d'examiner l'effet Perky et deux autres hypothèses concurrentes sur la manière dont le cerveau distingue la réalité de l'imagination.

Réseaux d'évaluation

L'une de ces hypothèses alternatives affirme que le cerveau utilise les mêmes réseaux pour la réalité et l'imagination, mais que les scanners cérébraux d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) n'ont pas une résolution suffisamment élevée pour permettre aux neuroscientifiques de discerner les différences dans la manière dont les réseaux sont utilisés. L'une des études de Muckli, par exemple, suggère que dans le cortex visuel du cerveau, qui traite les images, les expériences imaginaires sont codées dans une couche plus superficielle que les expériences réelles.

Avec l'imagerie cérébrale fonctionnelle, "nous plissons les yeux", explique Muckli. Dans chaque équivalent d'un pixel d'un scanner cérébral, il y a environ 1 000 neurones, et nous ne pouvons pas voir ce que fait chacun d'entre eux.

L'autre hypothèse, suggérée par des études menées par Joel Pearson à l'université de Nouvelle-Galles du Sud, est que les mêmes voies cérébrales codent à la fois pour l'imagination et la perception, mais que l'imagination n'est qu'une forme plus faible de la perception.

Pendant le confinement de la pandémie, Dijkstra et Fleming ont recruté des participants pour une étude en ligne. Ils ont demandé à 400 participants de regarder une série d'images statiques et d'imaginer des lignes diagonales s'inclinant vers la droite ou vers la gauche. Entre chaque essai, ils devaient évaluer la vivacité de l'image sur une échelle de 1 à 5. Ce que les participants ne savaient pas, c'est qu'au cours du dernier essai, les chercheurs ont lentement augmenté l'intensité d'une faible image projetée de lignes diagonales - inclinées soit dans la direction que les participants devaient imaginer, soit dans la direction opposée. Les chercheurs ont ensuite demandé aux participants si ce qu'ils voyaient était réel ou imaginé.

Dijkstra s'attendait à trouver l'effet Perky, c'est-à-dire que lorsque l'image imaginée correspondait à l'image projetée, les participants considéreraient la projection comme le produit de leur imagination. Au lieu de cela, les participants étaient beaucoup plus enclins à penser que l'image était réellement présente.

Pourtant, il y avait au moins un écho de l'effet Perky dans ces résultats : Les participants qui pensaient que l'image était là la voyaient plus clairement que les participants qui pensaient qu'il s'agissait de leur imagination.

Dans une deuxième expérience, Dijkstra et son équipe n'ont pas présenté d'image lors du dernier essai. Mais le résultat a été le même : les personnes qui considéraient que ce qu'elles voyaient était plus vivant étaient également plus susceptibles de le considérer comme réel.

Ces observations suggèrent que l'imagerie dans notre esprit et les images réelles perçues dans le monde se mélangent, a déclaré Mme Dijkstra. "Lorsque ce signal mixte est suffisamment fort ou vif, nous pensons qu'il reflète la réalité. Il est probable qu'il existe un seuil au-delà duquel les signaux visuels semblent réels au cerveau et en deçà duquel ils semblent imaginaires, pense-t-elle. Mais il pourrait également s'agir d'un continuum plus graduel.

Pour savoir ce qui se passe dans un cerveau qui tente de distinguer la réalité de l'imagination, les chercheurs ont réanalysé les scanners cérébraux d'une étude antérieure au cours de laquelle 35 participants avaient imaginé et perçu avec vivacité diverses images, allant de l'arrosoir au coq.

Conformément à d'autres études, ils ont constaté que les schémas d'activité dans le cortex visuel étaient très similaires dans les deux scénarios. "L'imagerie vive ressemble davantage à la perception, mais il est moins évident de savoir si la perception faible ressemble davantage à l'imagerie", a déclaré M. Dijkstra. Il y a des indices selon lesquels le fait de regarder une image faible pourrait produire un schéma similaire à celui de l'imagination, mais les différences n'étaient pas significatives et doivent être examinées de manière plus approfondie.

(image photo - Les scanners des fonctions cérébrales montrent que les images imaginées et perçues déclenchent des schémas d'activité similaires, mais que les signaux sont plus faibles pour les images imaginées (à gauche).

Ce qui est clair, c'est que le cerveau doit être capable de réguler avec précision la force d'une image mentale pour éviter la confusion entre l'imaginaire et la réalité. "Le cerveau doit faire preuve d'un grand sens de l'équilibre", explique M. Naselaris. "Dans un certain sens, il va interpréter l'imagerie mentale aussi littéralement que l'imagerie visuelle.

Les chercheurs ont découvert que l'intensité du signal pouvait être lue ou régulée dans le cortex frontal, qui analyse les émotions et les souvenirs (entre autres fonctions). Mais on ne sait pas encore exactement ce qui détermine la vivacité d'une image mentale ou la différence entre l'intensité du signal d'imagerie et le seuil de réalité. Il pourrait s'agir d'un neurotransmetteur, de modifications des connexions neuronales ou de quelque chose de totalement différent, a déclaré Naselaris.

Il pourrait même s'agir d'un sous-ensemble de neurones différent et non identifié qui fixe le seuil de réalité et détermine si un signal doit être dévié vers une voie pour les images imaginées ou une voie pour les images réellement perçues - une découverte qui relierait parfaitement la première et la troisième hypothèse, a déclaré Muckli.

Même si les résultats sont différents des siens, qui soutiennent la première hypothèse, Muckli apprécie leur raisonnement. Il s'agit d'un "article passionnant", a-t-il déclaré. C'est une "conclusion intrigante".

Selon Peter Tse, professeur de neurosciences cognitives au Dartmouth College, l'imagination est un processus qui va bien au-delà de la simple observation de quelques lignes sur un fond bruyant. L'imagination, dit-il, c'est la capacité de regarder ce qu'il y a dans votre placard et de décider ce que vous allez faire pour le dîner, ou (si vous êtes les frères Wright) de prendre une hélice, de la coller sur une aile et de l'imaginer en train de voler.

Les différences entre les résultats de Perky et ceux de Dijkstra pourraient être entièrement dues à des différences dans leurs procédures. Mais elles laissent également entrevoir une autre possibilité : nous pourrions percevoir le monde différemment de nos ancêtres.

L'étude de Mme Dijkstra ne portait pas sur la croyance en la réalité d'une image, mais plutôt sur le "sentiment" de la réalité. Les auteurs supposent qu'en raison de la banalisation des images projetées, des vidéos et autres représentations de la réalité au XXIe siècle, notre cerveau a peut-être appris à évaluer la réalité d'une manière légèrement différente qu'il y a un siècle.

Même si les participants à cette expérience "ne s'attendaient pas à voir quelque chose, ils s'y attendaient quand même plus que si vous étiez en 1910 et que vous n'aviez jamais vu de projecteur de votre vie", a déclaré M. Dijkstra. Le seuil de réalité est donc probablement beaucoup plus bas aujourd'hui que par le passé, de sorte qu'il faut peut-être une image imaginée beaucoup plus vive pour franchir le seuil et troubler le cerveau.

Une base pour les hallucinations

Ces résultats soulèvent la question de savoir si le mécanisme pourrait s'appliquer à un large éventail de conditions dans lesquelles la distinction entre l'imagination et la perception disparaît. M. Dijkstra suppose, par exemple, que lorsque les gens commencent à s'endormir et que la réalité commence à se confondre avec le monde des rêves, leur seuil de réalité pourrait s'abaisser. Dans des cas comme la schizophrénie, où il y a une "rupture générale de la réalité", il pourrait y avoir un problème d'étalonnage, a déclaré M. Dijkstra.

"Dans la psychose, il se peut que l'imagerie soit si bonne qu'elle atteigne le seuil, ou que le seuil soit décalé", a déclaré Karolina Lempert, professeur adjoint de psychologie à l'université Adelphi, qui n'a pas participé à l'étude. Certaines études ont montré que les personnes qui ont des hallucinations présentent une sorte d'hyperactivité sensorielle, ce qui suggère que le signal de l'image est augmenté. Mais des recherches supplémentaires sont nécessaires pour établir le mécanisme par lequel les hallucinations apparaissent, a-t-elle ajouté. "Après tout, la plupart des personnes qui font l'expérience d'images vivantes n'ont pas d'hallucinations.

Nanay pense qu'il serait intéressant d'étudier les seuils de réalité des personnes souffrant d'hyperphantasie, une imagination extrêmement vive qu'elles confondent souvent avec la réalité. De même, il existe des situations dans lesquelles les personnes souffrent d'expériences imaginées très fortes qu'elles savent ne pas être réelles, comme dans le cas d'hallucinations sous l'effet de drogues ou de rêves lucides. Dans des conditions telles que le syndrome de stress post-traumatique, les gens "commencent souvent à voir des choses qu'ils ne voulaient pas voir", et cela leur semble plus réel que cela ne devrait l'être, a déclaré M. Dijkstra.

Certains de ces problèmes peuvent être liés à des défaillances des mécanismes cérébraux qui aident normalement à faire ces distinctions. Dijkstra pense qu'il serait utile d'étudier les seuils de réalité des personnes atteintes d'aphantasie, l'incapacité d'imaginer consciemment des images mentales.

Les mécanismes par lesquels le cerveau distingue ce qui est réel de ce qui est imaginaire pourraient également être liés à la manière dont il distingue les images réelles des images factices (inauthentiques). Dans un monde où les simulations se rapprochent de la réalité, il sera de plus en plus difficile de faire la distinction entre les vraies et les fausses images, a déclaré M. Lempert. "Je pense que cette question est plus importante que jamais.

Mme Dijkstra et son équipe s'efforcent à présent d'adapter leur expérience pour qu'elle fonctionne dans un scanner cérébral. "Maintenant que le confinement est terminé, je veux à nouveau examiner des cerveaux", a-t-elle déclaré.

Elle espère enfin découvrir s'il est possible de manipuler ce système pour rendre l'imagination plus réelle. Par exemple, la réalité virtuelle et les implants neuronaux font actuellement l'objet de recherches pour des traitements médicaux, notamment pour aider les aveugles à retrouver la vue. La capacité de rendre les expériences plus ou moins réelles, dit-elle, pourrait être très importante pour ces applications.

Cela n'a rien d'extraordinaire, étant donné que la réalité est une construction du cerveau.

"Sous notre crâne, tout est inventé", explique Muckli. "Nous construisons entièrement le monde, dans sa richesse, ses détails, ses couleurs, ses sons, son contenu et son excitation. ... Il est créé par nos neurones".

Cela signifie que la réalité d'une personne sera différente de celle d'une autre, a déclaré M. Dijkstra : "La frontière entre l'imagination et la réalité n'est pas si solide.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ Yasemin Saplakoglu, Staff Writer, May 24, 2023

[ intellection ]

dichotomie

Un nouvel opus magnum postule l'existence d'un lien mathématique caché, semblable à la connexion entre l'électricité et le magnétisme.

En 2018, alors qu'il s'apprêtait à recevoir la médaille Fields, la plus haute distinction en mathématiques, Akshay Venkatesh avait un morceau de papier dans sa poche. Il y avait inscrit un tableau d'expressions mathématiques qui, depuis des siècles, jouent un rôle clé dans la théorie des nombres.

Bien que ces expressions aient occupé une place prépondérante dans les recherches de Venkatesh au cours de la dernière décennie, il les gardait sur lui non pas comme un souvenir de ce qu'il avait accompli, mais comme un rappel de quelque chose qu'il ne comprenait toujours pas.

Les colonnes du tableau étaient remplies d'expressions mathématiques à l'allure énigmatique : À l'extrême gauche se trouvaient des objets appelés périodes, et à droite, des objets appelés fonctions L, qui pourraient être la clé pour répondre à certaines des questions les plus importantes des mathématiques modernes. Le tableau suggérait une sorte de relation entre les deux. Dans un livre publié en 2012 avec Yiannis Sakellaridis, de l'université Johns Hopkins, Venkatesh avait trouvé un sens à cette relation : Si on leur donne une période, ils peuvent déterminer s'il existe une fonction L associée.

Mais ils ne pouvaient pas encore comprendre la relation inverse. Il était impossible de prédire si une fonction L donnée avait une période correspondante. Lorsqu'ils ont examiné les fonctions L, ils ont surtout constaté un certain désordre.

C'est pourquoi Venkatesh a gardé le papier dans sa poche. Il espérait que s'il fixait la liste suffisamment longtemps, les traits communs de cette collection apparemment aléatoire de fonctions L lui apparaîtraient clairement. Au bout d'un an, ce n'était pas le cas.

"Je n'arrivais pas à comprendre le principe qui sous-tendait ce tableau", a-t-il déclaré.

2018 fut une année importante pour Venkatesh à plus d'un titre. En plus de recevoir la médaille Fields, il a également quitté l'université de Stanford, où il se trouvait depuis une dizaine d'années, pour rejoindre l'Institute for Advanced Study à Princeton, dans le New Jersey.

Sakellaridis et lui ont également commencé à discuter avec David Ben-Zvi, un mathématicien de l'université du Texas, à Austin, qui passait le semestre à l'institut. Ben-Zvi avait construit sa carrière dans un domaine parallèle des mathématiques, en étudiant le même type de questions sur les nombres que Sakellaridis et Venkatesh, mais d'un point de vue géométrique. Lorsqu'il a entendu Venkatesh parler de cette table mystérieuse qu'il emportait partout avec lui, Ben-Zvi a presque immédiatement commencé à voir une nouvelle façon de faire communiquer les périodes et les fonctions L entre elles.

Ce moment de reconnaissance a été à l'origine d'une collaboration de plusieurs années qui s'est concrétisée en juillet dernier, lorsque Ben-Zvi, Sakellaridis et Venkatesh ont publié un manuscrit de 451 pages. L'article crée une traduction dans les deux sens entre les périodes et les fonctions L en refondant les périodes et les fonctions L en termes d'une paire d'espaces géométriques utilisés pour étudier des questions fondamentales en physique.

Ce faisant, il réalise un rêve de longue date dans le cadre d'une vaste initiative de recherche en mathématiques appelée "programme Langlands". Les mathématiciens qui travaillent sur des questions dans le cadre de ce programme cherchent à jeter des ponts entre des domaines disparates pour montrer comment des formes avancées de calcul (d'où proviennent les périodes) peuvent être utilisées pour répondre à des questions ouvertes fondamentales en théorie des nombres (d'où proviennent les fonctions L), ou comment la géométrie peut être utilisée pour répondre à des questions fondamentales en arithmétique.

Ils espèrent qu'une fois ces ponts établis, les techniques pourront être portées d'un domaine mathématique à un autre afin de répondre à des questions importantes qui semblent insolubles dans leur propre domaine.

Le nouvel article est l'un des premiers à relier les aspects géométriques et arithmétiques du programme, qui, pendant des décennies, ont progressé de manière largement isolée. En créant ce lien et en élargissant effectivement le champ d'application du programme Langlands tel qu'il a été conçu à l'origine, le nouvel article fournit un cadre conceptuel unique pour une multitude de connexions mathématiques.

"Il unifie un grand nombre de phénomènes disparates, ce qui réjouit toujours les mathématiciens", a déclaré Minhyong Kim, directeur du Centre international des sciences mathématiques d'Édimbourg, en Écosse.

Connecter eulement  

Le programme Langlands a été lancé par Robert Langlands, aujourd'hui professeur émérite à l'Institute for Advanced Study. Il a débuté en 1967 par une lettre manuscrite de 17 pages adressée par Langlands, alors jeune professeur à l'université de Princeton, à Andre Weil, l'un des mathématiciens les plus connus au monde. Langlands proposait d'associer des objets importants du calcul, appelés formes automorphes, à des objets de l'algèbre, appelés groupes de Galois. Les formes automorphes sont une généralisation des fonctions périodiques telles que le sinus en trigonométrie, dont les sorties se répètent à l'infini lorsque les entrées augmentent. Les groupes de Galois sont des objets mathématiques qui décrivent comment des entités appelées champs (comme les nombres réels ou rationnels) changent lorsqu'on leur ajoute de nouveaux éléments.

Les paires comme celle entre les formes automorphes et les groupes de Galois sont appelées dualités. Elles suggèrent que différentes classes d'objets se reflètent l'une l'autre, ce qui permet aux mathématiciens d'étudier l'une en fonction de l'autre.

Des générations de mathématiciens se sont efforcées de prouver l'existence de la dualité supposée de Langlands. Bien qu'ils n'aient réussi à l'établir que pour des cas limités, même ces cas limités ont souvent donné des résultats spectaculaires. Par exemple, en 1994, lorsque Andrew Wiles a démontré que la dualité proposée par Langlands était valable pour une classe particulière d'exemples, il a prouvé le dernier théorème de Fermat, l'un des résultats les plus célèbres de l'histoire des mathématiques.

En poursuivant le programme de Langlands, les mathématiciens l'ont également élargi dans de nombreuses directions.

L'une de ces directions a été l'étude de dualités entre des objets arithmétiques apparentés, mais distincts, de ceux qui intéressaient Langlands. Dans leur livre de 2012, Sakellaridis et Venkatesh ont étudié une dualité entre les périodes, qui sont étroitement liées aux formes automorphes, et les fonctions L, qui sont des sommes infinies attachées aux groupes de Galois. D'un point de vue mathématique, les périodes et les L-fonctions sont des objets d'espèces totalement différentes, sans traits communs évidents.

Les périodes sont devenues des objets d'intérêt mathématique dans les travaux d'Erich Hecke dans les années 1930.

Les fonctions L sont des sommes infinies utilisées depuis les travaux de Leonhard Euler au milieu du 18e siècle pour étudier des questions fondamentales sur les nombres. La fonction L la plus célèbre, la fonction zêta de Riemann, est au cœur de l'hypothèse de Riemann, qui peut être considérée comme une prédiction sur la répartition des nombres premiers. L'hypothèse de Riemann est sans doute le plus important problème non résolu en mathématiques.

Langlands était conscient des liens possibles entre les fonctions L et les périodes, mais il les considérait comme une question secondaire dans son projet de relier différents domaines des mathématiques.

"Dans un article, [Langlands] considérait que l'étude des périodes et des fonctions L ne valait pas la peine d'être étudiée", a déclaré M. Sakellaridis.

Bienvenue dans la machine

Bien que Robert Langlands n'ait pas insisté sur le lien entre les périodes et les fonctions L, Sakellaridis et Venkatesh les considéraient comme essentiels pour élargir et approfondir les liens entre des domaines mathématiques apparemment éloignés, comme l'avait proposé Langlands.

Dans leur livre de 2012, ils ont développé une sorte de machine qui prend une période en entrée, effectue un long calcul et produit une fonction L. Cependant, toutes les périodes ne produisent pas des L-fonctions correspondantes, et la principale avancée théorique de leur livre était de comprendre lesquelles le font. (Ce travail s'appuie sur des travaux antérieurs d'Atsushi Ichino et de Tamotsu Ikeda à l'université de Kyoto).

Mais leur approche avait deux limites. Premièrement, elle n'explique pas pourquoi une période donnée produit une fonction L donnée. La machine qui transforme l'une en l'autre était une boîte noire. C'était comme s'ils avaient construit un distributeur automatique qui produisait souvent de manière fiable quelque chose à manger chaque fois que vous mettiez de l'argent, sauf qu'il était impossible de savoir ce que ce serait à l'avance, ou si la machine mangerait l'argent sans distribuer d'en-cas.

Dans tous les cas, vous deviez déposer votre argent - votre période - puis "faire un long calcul et voir quelle fonction L vous obteniez parmi un zoo de fonctions", a déclaré M. Venkatesh.

La deuxième chose qu'ils n'ont pas réussi à faire dans leur livre, c'est de comprendre quelles fonctions L ont des périodes associées. Certaines en ont. D'autres non. Ils n'ont pas réussi à comprendre pourquoi.

Ils ont continué à travailler après la publication du livre, en essayant de comprendre pourquoi la connexion fonctionnait et comment faire fonctionner la machine dans les deux sens - non seulement en obtenant une fonction L à partir d'une période, mais aussi dans l'autre sens.

En d'autres termes, ils voulaient savoir que s'ils mettaient 1,50 $ dans le distributeur automatique, cela signifiait qu'ils allaient recevoir un sachet de Cheetos. De plus, ils voulaient pouvoir dire que s'ils tenaient un sachet de Cheetos, cela signifiait qu'ils avaient mis 1,50 $ dans le distributeur automatique.

Parce qu'elles relient des objets qui, à première vue, n'ont rien en commun, les dualités sont puissantes. Vous pourriez fixer un alignement d'objets mathématiques pendant une éternité sans percevoir la correspondance entre les fonctions L et les périodes.

"La manière dont elles sont définies et données, cette période et cette fonction L, n'a rien d'évident", explique Wee Teck Gan, de l'université nationale de Singapour.

Pour traduire des choses superficiellement incommensurables, il faut trouver un terrain d'entente. L'un des moyens d'y parvenir pour des objets tels que les fonctions L et les périodes, qui trouvent leur origine dans la théorie des nombres, est de les associer à des objets géométriques.

Pour prendre un exemple ludique, imaginez que vous avez un triangle. Mesurez la longueur de chaque côté et vous obtiendrez un ensemble de nombres qui vous indiquera comment écrire une fonction L. Prenez un autre triangle et, au lieu de mesurer les longueurs, regardez les trois angles intérieurs - vous pouvez utiliser ces angles pour définir une période. Ainsi, au lieu de comparer directement les fonctions L et les périodes, vous pouvez comparer les triangles qui leur sont associés. On peut dire que les triangles "indexent" les L-fonctions et les périodes - si une période correspond à un triangle avec certains angles, alors les longueurs de ce triangle correspondent à une L-fonction correspondante.

Si une période correspond à un triangle avec certains angles, les longueurs de ce triangle correspondent à une fonction L. "Cette période et cette fonction L, il n'y a pas de relation évidente dans la façon dont elles vous sont données. L'idée était donc que si vous pouviez comprendre chacune d'entre elles d'une autre manière, d'une manière différente, vous pourriez découvrir qu'elles sont très comparables", a déclaré M. Gan.

Dans leur ouvrage de 2012, Sakellaridis et Venkatesh ont réalisé une partie de cette traduction. Ils ont trouvé un moyen satisfaisant d'indexer des périodes en utilisant un certain type d'objet géométrique. Mais ils n'ont pas pu trouver une façon similaire de penser aux fonctions L.

Ben-Zvi pensait pouvoir le faire.

Le double marteau de Maxwell

Alors que les travaux de Sakellaridis et Venkatesh se situaient légèrement à côté de la vision de Langlands, Ben-Zvi travaillait dans un domaine des mathématiques qui se situait dans un univers totalement différent - une version géométrique du programme de Langlands.

Le programme géométrique de Langlands a débuté au début des années 1980, lorsque Vladimir Drinfeld et Alexander Beilinson ont suggéré une sorte de dualité de second ordre. Drinfeld et Beilinson ont proposé que la dualité de Langlands entre les groupes de Galois et les formes automorphes puisse être interprétée comme une dualité analogue entre deux types d'objets géométriques. Mais lorsque Ben-Zvi a commencé à travailler dans le programme géométrique de Langlands en tant qu'étudiant diplômé à l'université de Harvard dans les années 1990, le lien entre le programme géométrique et le programme original de Langlands était quelque peu ambitieux.

"Lorsque le programme géométrique de Langlands a été introduit pour la première fois, il s'agissait d'une séquence d'étapes psychologiques pour passer du programme original de Langlands à cet énoncé géométrique qui semblait être un tout autre genre d'animal", a déclaré M. Ben-Zvi.

En 2018, lorsque M. Ben-Zvi a passé une année sabbatique à l'Institute for Advanced Study, les deux parties se sont rapprochées, notamment dans les travaux publiés la même année par Vincent Lafforgue, chercheur à l'Institut Fourier de Grenoble. Pourtant, M. Ben-Zvi prévoyait d'utiliser son séjour sabbatique de 2018 à l'IAS pour effectuer des recherches sur l'aspect géométrique du programme Langlands. Son plan a été perturbé lorsqu'il est allé écouter un exposé de Venkatesh.

"Mon fils et la fille d'Akshay étaient des camarades de jeu, et nous étions amis sur le plan social, et j'ai pensé que je devrais assister à certaines des conférences qu'Akshay a données au début du semestre", a déclaré Ben-Zvi.

Lors de l'une de ces premières conférences, Venkatesh a expliqué qu'il fallait trouver un type d'objet géométrique capable d'indexer à la fois les périodes et les fonctions L, et il a décrit certains de ses récents progrès dans cette direction. Il s'agissait d'essayer d'utiliser des espaces géométriques issus d'un domaine des mathématiques appelé géométrie symplectique, que Ben-Zvi connaissait bien pour avoir travaillé dans le cadre du programme géométrique de Langlands.

"Akshay et Yiannis ont poussé dans une direction où ils ont commencé à voir des choses dans la géométrie symplectique, et cela m'a fait penser à plusieurs choses", a déclaré M. Ben-Zvi.

L'étape suivante est venue de la physique.

Pendant des décennies, les physiciens et les mathématiciens ont utilisé les dualités pour trouver de nouvelles descriptions du fonctionnement des forces de la nature. Le premier exemple, et le plus célèbre, est celui des équations de Maxwell, écrites pour la première fois à la fin du XIXe siècle, qui relient les champs électriques et magnétiques. Ces équations décrivent comment un champ électrique changeant crée un champ magnétique, et comment un champ magnétique changeant crée à son tour un champ électrique. Ils peuvent être décrits conjointement comme un champ électromagnétique unique. Dans le vide, "ces équations présentent une merveilleuse symétrie", a déclaré M. Ben-Zvi. Mathématiquement, l'électricité et le magnétisme peuvent changer de place sans modifier le comportement du champ électromagnétique commun.

Parfois, les chercheurs s'inspirent de la physique pour prouver des résultats purement mathématiques. Par exemple, dans un article de 2008, les physiciens Davide Gaiotto et Edward Witten ont montré comment les espaces géométriques liés aux théories quantiques des champs de l'électromagnétisme s'intègrent dans le programme géométrique de Langlands. Ces espaces sont présentés par paires, une pour chaque côté de la dualité électromagnétique : les espaces G hamiltoniens et leur dual : Les espaces Ğ hamiltoniens (prononcés espaces G-hat).

Ben-Zvi avait pris connaissance de l'article de Gaiotto-Witten lors de sa publication, et il avait utilisé le cadre physique qu'il fournissait pour réfléchir à des questions relatives à la géométrie de Langlands. Mais ce travail - sans parler de l'article de physique qui l'a motivé - n'avait aucun lien avec le programme original de Langlands.

Jusqu'à ce que Ben-Zvi se retrouve dans le public de l'IAS en train d'écouter Venkatesh. Il a entendu Venkatesh expliquer qu'à la suite de leur livre de 2012, lui et Sakellaridis en étaient venus à penser que la bonne façon géométrique d'envisager les périodes était en termes d'espaces Hamiltoniens G. Mais Venkatesh a admis qu'ils ne savaient pas quel type d'objet géométrique associer aux L-fonctions. 

Cela a mis la puce à l'oreille de Ben-Zvi. Une fois que Sakellaridis et Venkatesh ont relié les périodes aux espaces G hamiltoniens, les objets géométriques duaux des fonctions L sont devenus immédiatement clairs : les espaces Ğ dont Gaiotto et Witten avaient dit qu'ils étaient les duaux des espaces G. Pour Ben-Zvi, toutes ces dualités, entre l'arithmétique, la géométrie et la physique, semblaient converger. Même s'il ne comprenait pas toute la théorie des nombres, il était convaincu que tout cela faisait partie d'une "grande et belle image".

To G or Not to Ğ

Au printemps 2018, Ben-Zvi, Sakellaridis et Venkatesh se sont rencontrés régulièrement au restaurant du campus de l'Institute for Advanced Study ; pendant quelques mois, ils ont cherché à savoir comment interpréter les données extraites des L-fonctions comme une recette pour construire des Ğ-espaces hamiltoniens. Dans l'image qu'ils ont établie, la dualité entre les périodes et les fonctions L se traduit par une dualité géométrique qui prend tout son sens dans le programme géométrique de Langlands et trouve son origine dans la dualité entre l'électricité et le magnétisme. La physique et l'arithmétique deviennent des échos l'une de l'autre, d'une manière qui se répercute sur l'ensemble du programme de Langlands.

"On pourrait dire que le cadre original de Langlands est maintenant un cas particulier de ce nouveau cadre", a déclaré M. Gan.

En unifiant des phénomènes disparates, les trois mathématiciens ont apporté une partie de l'ordre intrinsèque à la relation entre l'électricité et le magnétisme à la relation entre les périodes et les fonctions L.

"L'interprétation physique de la correspondance géométrique de Langlands la rend beaucoup plus naturelle ; elle s'inscrit dans cette image générale des dualités", a déclaré Kim. "D'une certaine manière, ce que [ce nouveau travail] fait est un moyen d'interpréter la correspondance arithmétique en utilisant le même type de langage.

Le travail a ses limites. Les trois mathématiciens prouvent en particulier  la dualité entre les périodes et les fonctions L sur des systèmes de nombres qui apparaissent en géométrie, appelés champs de fonctions, plutôt que sur des champs de nombres - comme les nombres réels - qui sont le véritable domaine d'application du programme de Langlands.

"L'image de base est censée s'appliquer aux corps de nombres. Je pense que tout cela sera finalement développé pour les corps de nombres", a déclaré M. Venkatesh.

Même sur les champs de fonctions, le travail met de l'ordre dans la relation entre les périodes et les fonctions L. Pendant les mois où Venkatesh a transporté un imprimé dans sa poche, lui et Sakellaridis n'avaient aucune idée de la raison pour laquelle ces fonctions L devraient être celles qui sont associées aux périodes. Aujourd'hui, la relation est logique dans les deux sens. Ils peuvent la traduire librement en utilisant un langage commun.

"J'ai connu toutes ces périodes et j'ai soudain appris que je pouvais retourner chacune d'entre elles et qu'elle se transformait en une autre que je connaissais également. C'est une prise de conscience très choquante", a déclaré M. Venkatesh.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org. Kevin Hartnett, contributing Writer, October 12, 2023 https://www.quantamagazine.org/echoes-of-electromagnetism-found-in-number-theory-20231012/?mc_cid=cc4eb576af&mc_eid=78bedba296

[ fonction L p-adique ] [ fonction périodique ]

dichotomie

De quoi l'espace-temps est-il réellement fait ?

L'espace-temps pourrait émerger d'une réalité plus fondamentale. La découverte de cette réalité pourrait débloquer l'objectif le plus urgent de la physique

Natalie Paquette passe son temps à réfléchir à la manière de faire croître une dimension supplémentaire. Elle commence par de petits cercles, dispersés en tout point de l'espace et du temps - une dimension en forme de boucle, qui se referme sur elle-même. Puis on rétrécit ces cercles, de plus en plus petits, en resserrant la boucle, jusqu'à ce qu'une curieuse transformation se produise : la dimension cesse de sembler minuscule et devient énorme, comme lorsqu'on réalise que quelque chose qui semble petit et proche est en fait énorme et distant. "Nous réduisons une direction spatiale", explique Paquette. "Mais lorsque nous essayons de la rétrécir au-delà d'un certain point, une nouvelle et grande direction spatiale émerge à la place."

Paquette, physicien théoricien à l'université de Washington, n'est pas le seul à penser à cette étrange sorte de transmutation dimensionnelle. Un nombre croissant de physiciens, travaillant dans différents domaines de la discipline avec des approches différentes, convergent de plus en plus vers une idée profonde : l'espace - et peut-être même le temps - n'est pas fondamental. Au contraire, l'espace et le temps pourraient être émergents : ils pourraient découler de la structure et du comportement de composants plus fondamentaux de la nature. Au niveau le plus profond de la réalité, des questions comme "Où ?" et "Quand ?" n'ont peut-être aucune réponse. "La physique nous donne de nombreux indices selon lesquels l'espace-temps tel que nous le concevons n'est pas la chose fondamentale", déclare M. Paquette.

Ces notions radicales proviennent des derniers rebondissements de la chasse à la théorie de la gravité quantique, qui dure depuis un siècle. La meilleure théorie des physiciens sur la gravité est la relativité générale, la célèbre conception d'Albert Einstein sur la façon dont la matière déforme l'espace et le temps. Leur meilleure théorie sur tout le reste est la physique quantique, qui est d'une précision étonnante en ce qui concerne les propriétés de la matière, de l'énergie et des particules subatomiques. Les deux théories ont facilement passé tous les tests que les physiciens ont pu concevoir au cours du siècle dernier. On pourrait penser qu'en les réunissant, on obtiendrait une "théorie du tout".

Mais les deux théories ne s'entendent pas bien. Demandez à la relativité générale ce qui se passe dans le contexte de la physique quantique, et vous obtiendrez des réponses contradictoires, avec des infinis indomptés se déchaînant sur vos calculs. La nature sait comment appliquer la gravité dans des contextes quantiques - cela s'est produit dans les premiers instants du big bang, et cela se produit encore au cœur des trous noirs - mais nous, les humains, avons encore du mal à comprendre comment le tour se joue. Une partie du problème réside dans la manière dont les deux théories traitent l'espace et le temps. Alors que la physique quantique considère l'espace et le temps comme immuables, la relativité générale les déforme au petit déjeuner.

D'une manière ou d'une autre, une théorie de la gravité quantique devrait concilier ces idées sur l'espace et le temps. Une façon d'y parvenir serait d'éliminer le problème à sa source, l'espace-temps lui-même, en faisant émerger l'espace et le temps de quelque chose de plus fondamental. Ces dernières années, plusieurs pistes de recherche différentes ont toutes suggéré qu'au niveau le plus profond de la réalité, l'espace et le temps n'existent pas de la même manière que dans notre monde quotidien. Au cours de la dernière décennie, ces idées ont radicalement changé la façon dont les physiciens envisagent les trous noirs. Aujourd'hui, les chercheurs utilisent ces concepts pour élucider le fonctionnement d'un phénomène encore plus exotique : les trous de ver, connexions hypothétiques en forme de tunnel entre des points distants de l'espace-temps. Ces succès ont entretenu l'espoir d'une percée encore plus profonde. Si l'espace-temps est émergent, alors comprendre d'où il vient - et comment il pourrait naître de n'importe quoi d'autre - pourrait être la clé manquante qui ouvrirait enfin la porte à une théorie du tout.

LE MONDE DANS UN DUO DE CORDES

Aujourd'hui, la théorie candidate à la gravité quantique la plus populaire parmi les physiciens est la théorie des cordes. Selon cette idée, les cordes éponymes sont les constituants fondamentaux de la matière et de l'énergie, donnant naissance à la myriade de particules subatomiques fondamentales observées dans les accélérateurs de particules du monde entier. Elles sont même responsables de la gravité - une particule hypothétique porteuse de la force gravitationnelle, un "graviton", est une conséquence inévitable de la théorie.

Mais la théorie des cordes est difficile à comprendre : elle se situe dans un territoire mathématique que les physiciens et les mathématiciens ont mis des décennies à explorer. Une grande partie de la structure de la théorie est encore inexplorée, des expéditions sont encore prévues et des cartes restent à établir. Dans ce nouveau domaine, la principale technique de navigation consiste à utiliser des dualités mathématiques, c'est-à-dire des correspondances entre un type de système et un autre.

La dualité évoquée au début de cet article, entre les petites dimensions et les grandes, en est un exemple. Si vous essayez de faire entrer une dimension dans un petit espace, la théorie des cordes vous dit que vous obtiendrez quelque chose de mathématiquement identique à un monde où cette dimension est énorme. Selon la théorie des cordes, les deux situations sont identiques : vous pouvez aller et venir librement de l'une à l'autre et utiliser les techniques d'une situation pour comprendre le fonctionnement de l'autre. "Si vous gardez soigneusement la trace des éléments fondamentaux de la théorie, dit Paquette, vous pouvez naturellement trouver parfois que... vous pourriez faire croître une nouvelle dimension spatiale."

Une dualité similaire suggère à de nombreux théoriciens des cordes que l'espace lui-même est émergeant. L'idée a germé en 1997, lorsque Juan Maldacena, physicien à l'Institute for Advanced Study, a découvert une dualité entre une théorie quantique bien comprise, connue sous le nom de théorie des champs conforme (CFT), et un type particulier d'espace-temps issu de la relativité générale, appelé espace anti-de Sitter (AdS). Ces deux théories semblent très différentes : la CFT ne comporte aucune gravité, tandis que l'espace AdS intègre toute la théorie de la gravité d'Einstein. Pourtant, les mêmes mathématiques peuvent décrire les deux mondes. Lorsqu'elle a été découverte, cette correspondance AdS/CFT a fourni un lien mathématique tangible entre une théorie quantique et un univers complet comportant une gravité.

Curieusement, l'espace AdS dans la correspondance AdS/CFT comportait une dimension de plus que la CFT quantique. Mais les physiciens se sont délectés de ce décalage, car il s'agissait d'un exemple parfaitement élaboré d'un autre type de correspondance conçu quelques années plus tôt par les physiciens Gerard 't Hooft de l'université d'Utrecht aux Pays-Bas et Leonard Susskind de l'université de Stanford, connu sous le nom de principe holographique. Se fondant sur certaines des caractéristiques particulières des trous noirs, Gerard 't Hooft et Leonard Susskind soupçonnaient que les propriétés d'une région de l'espace pouvaient être entièrement "codées" par sa frontière. En d'autres termes, la surface bidimensionnelle d'un trou noir contiendrait toutes les informations nécessaires pour savoir ce qui se trouve dans son intérieur tridimensionnel, comme un hologramme. "Je pense que beaucoup de gens ont pensé que nous étions fous", dit Susskind. "Deux bons physiciens devenusdingues".

De même, dans la correspondance AdS/CFT, la CFT quadridimensionnelle encode tout ce qui concerne l'espace AdS à cinq dimensions auquel elle est associée. Dans ce système, la région entière de l'espace-temps est construite à partir des interactions entre les composants du système quantique dans la théorie des champs conforme. Maldacena compare ce processus à la lecture d'un roman. "Si vous racontez une histoire dans un livre, il y a les personnages du livre qui font quelque chose", dit-il. "Mais tout ce qu'il y a, c'est une ligne de texte, non ? Ce que font les personnages est déduit de cette ligne de texte. Les personnages du livre seraient comme la théorie [AdS] globale. Et la ligne de texte est la [CFT]."

Mais d'où vient l'espace de l'espace AdS ? Si cet espace est émergent, de quoi émerge-t-il ? La réponse est un type d'interaction spécial et étrangement quantique dans la CFT : l'intrication, une connexion à longue distance entre des objets, corrélant instantanément leur comportement de manière statistiquement improbable. L'intrication a beaucoup troublé Einstein, qui l'a qualifiée d'"action étrange à distance".

Connaîtrons-nous un jour la véritable nature de l'espace et du temps ?

 Pourtant, malgré son caractère effrayant, l'intrication est une caractéristique essentielle de la physique quantique. Lorsque deux objets interagissent en mécanique quantique, ils s'intriquent généralement et le resteront tant qu'ils resteront isolés du reste du monde, quelle que soit la distance qui les sépare. Dans des expériences, les physiciens ont maintenu l'intrication entre des particules distantes de plus de 1 000 kilomètres et même entre des particules au sol et d'autres envoyées vers des satellites en orbite. En principe, deux particules intriquées pourraient maintenir leur connexion sur des côtés opposés de la galaxie ou de l'univers. La distance ne semble tout simplement pas avoir d'importance pour l'intrication, une énigme qui a troublé de nombreux physiciens pendant des décennies.

Mais si l'espace est émergent, la capacité de l'intrication à persister sur de grandes distances n'est peut-être pas si mystérieuse - après tout, la distance est une construction. Selon les études de la correspondance AdS/CFT menées par les physiciens Shinsei Ryu de l'université de Princeton et Tadashi Takayanagi de l'université de Kyoto, l'intrication est ce qui produit les distances dans l'espace AdS en premier lieu. Deux régions d'espace proches du côté AdS de la dualité correspondent à deux composantes quantiques hautement intriquées de la CFT. Plus elles sont intriquées, plus les régions de l'espace sont proches les unes des autres.

Ces dernières années, les physiciens en sont venus à soupçonner que cette relation pourrait également s'appliquer à notre univers. "Qu'est-ce qui maintient l'espace ensemble et l'empêche de se désagréger en sous-régions distinctes ? La réponse est l'intrication entre deux parties de l'espace", déclare Susskind. "La continuité et la connectivité de l'espace doivent leur existence à l'intrication quantique-mécanique". L'intrication pourrait donc sous-tendre la structure de l'espace lui-même, formant la chaîne et la trame qui donnent naissance à la géométrie du monde. "Si l'on pouvait, d'une manière ou d'une autre, détruire l'intrication entre deux parties [de l'espace], l'espace se désagrégerait", déclare Susskind. "Il ferait le contraire de l'émergence. Il désémergerait."

Si l'espace est fait d'intrication, l'énigme de la gravité quantique semble beaucoup plus facile à résoudre : au lieu d'essayer de rendre compte de la déformation de l'espace de manière quantique, l'espace lui-même émerge d'un phénomène fondamentalement quantique. Susskind pense que c'est la raison pour laquelle une théorie de la gravité quantique a été si difficile à trouver en premier lieu. "Je pense que la raison pour laquelle elle n'a jamais très bien fonctionné est qu'elle a commencé par une image de deux choses différentes, [la relativité générale] et la mécanique quantique, et qu'elle les a mises ensemble", dit-il. "Et je pense que l'idée est qu'elles sont beaucoup trop étroitement liées pour être séparées puis réunies à nouveau. La gravité n'existe pas sans la mécanique quantique".

Pourtant, la prise en compte de l'espace émergent ne représente que la moitié du travail. L'espace et le temps étant si intimement liés dans la relativité, tout compte rendu de l'émergence de l'espace doit également expliquer le temps. "Le temps doit également émerger d'une manière ou d'une autre", déclare Mark van Raamsdonk, physicien à l'université de Colombie-Britannique et pionnier du lien entre intrication et espace-temps. "Mais cela n'est pas bien compris et constitue un domaine de recherche actif".

Un autre domaine actif, dit-il, consiste à utiliser des modèles d'espace-temps émergent pour comprendre les trous de ver. Auparavant, de nombreux physiciens pensaient que l'envoi d'objets à travers un trou de ver était impossible, même en théorie. Mais ces dernières années, les physiciens travaillant sur la correspondance AdS/CFT et sur des modèles similaires ont trouvé de nouvelles façons de construire des trous de ver. "Nous ne savons pas si nous pourrions le faire dans notre univers", dit van Raamsdonk. "Mais ce que nous savons maintenant, c'est que certains types de trous de ver traversables sont théoriquement possibles". Deux articles - l'un en 2016 et l'autre en 2018 - ont conduit à une rafale de travaux en cours dans ce domaine. Mais même si des trous de ver traversables pouvaient être construits, ils ne seraient pas d'une grande utilité pour les voyages spatiaux. Comme le souligne Susskind, "on ne peut pas traverser ce trou de ver plus vite qu'il ne faudrait à [la lumière] pour faire le chemin inverse."

Si les théoriciens des cordes ont raison, alors l'espace est construit à partir de l'intrication quantique, et le temps pourrait l'être aussi. Mais qu'est-ce que cela signifie vraiment ? Comment l'espace peut-il être "fait" d'intrication entre des objets, à moins que ces objets ne soient eux-mêmes quelque part ? Comment ces objets peuvent-ils s'enchevêtrer s'ils ne connaissent pas le temps et le changement ? Et quel type d'existence les choses pourraient-elles avoir sans habiter un espace et un temps véritables ?

Ces questions frisent la philosophie, et les philosophes de la physique les prennent au sérieux. "Comment diable l'espace-temps pourrait-il être le genre de chose qui pourrait être émergent ?" demande Eleanor Knox, philosophe de la physique au King's College de Londres. Intuitivement, dit-elle, cela semble impossible. Mais Knox ne pense pas que ce soit un problème. "Nos intuitions sont parfois catastrophiques", dit-elle. Elles "ont évolué dans la savane africaine en interagissant avec des macro-objets, des macro-fluides et des animaux biologiques" et ont tendance à ne pas être transférées au monde de la mécanique quantique. En ce qui concerne la gravité quantique, "Où sont les objets ?" et "Où vivent-ils ?" ne sont pas les bonnes questions à poser", conclut Mme Knox.

Il est certainement vrai que les objets vivent dans des lieux dans la vie de tous les jours. Mais comme Knox et bien d'autres le soulignent, cela ne signifie pas que l'espace et le temps doivent être fondamentaux, mais simplement qu'ils doivent émerger de manière fiable de ce qui est fondamental. Prenons un liquide, explique Christian Wüthrich, philosophe de la physique à l'université de Genève. "En fin de compte, il s'agit de particules élémentaires, comme les électrons, les protons et les neutrons ou, plus fondamental encore, les quarks et les leptons. Les quarks et les leptons ont-ils des propriétés liquides ? Cela n'a aucun sens... Néanmoins, lorsque ces particules fondamentales se rassemblent en nombre suffisant et montrent un certain comportement ensemble, un comportement collectif, alors elles agiront d'une manière qui ressemble à un liquide."

Selon Wüthrich, l'espace et le temps pourraient fonctionner de la même manière dans la théorie des cordes et d'autres théories de la gravité quantique. Plus précisément, l'espace-temps pourrait émerger des matériaux que nous considérons habituellement comme vivant dans l'univers - la matière et l'énergie elles-mêmes. "Ce n'est pas que nous ayons d'abord l'espace et le temps, puis nous ajoutons de la matière", explique Wüthrich. "Au contraire, quelque chose de matériel peut être une condition nécessaire pour qu'il y ait de l'espace et du temps. Cela reste un lien très étroit, mais c'est juste l'inverse de ce que l'on aurait pu penser à l'origine."

Mais il existe d'autres façons d'interpréter les dernières découvertes. La correspondance AdS/CFT est souvent considérée comme un exemple de la façon dont l'espace-temps pourrait émerger d'un système quantique, mais ce n'est peut-être pas vraiment ce qu'elle montre, selon Alyssa Ney, philosophe de la physique à l'université de Californie, à Davis. "AdS/CFT vous donne cette capacité de fournir un manuel de traduction entre les faits concernant l'espace-temps et les faits de la théorie quantique", dit Ney. "C'est compatible avec l'affirmation selon laquelle l'espace-temps est émergent, et une certaine théorie quantique est fondamentale." Mais l'inverse est également vrai, dit-elle. La correspondance pourrait signifier que la théorie quantique est émergente et que l'espace-temps est fondamental, ou qu'aucun des deux n'est fondamental et qu'il existe une théorie fondamentale encore plus profonde. L'émergence est une affirmation forte, dit Ney, et elle est ouverte à la possibilité qu'elle soit vraie. "Mais, du moins si l'on s'en tient à AdS/CFT, je ne vois toujours pas d'argument clair en faveur de l'émergence."

Un défi sans doute plus important pour l'image de la théorie des cordes de l'espace-temps émergent est caché à la vue de tous, juste au nom de la correspondance AdS/CFT elle-même. "Nous ne vivons pas dans un espace anti-de Sitter", dit Susskind. "Nous vivons dans quelque chose de beaucoup plus proche de l'espace de Sitter". L'espace de Sitter décrit un univers en accélération et en expansion, comme le nôtre. "Nous n'avons pas la moindre idée de la façon dont [l'holographie] s'y applique", conclut M. Susskind. Trouver comment établir ce type de correspondance pour un espace qui ressemble davantage à l'univers réel est l'un des problèmes les plus urgents pour les théoriciens des cordes. "Je pense que nous allons être en mesure de mieux comprendre comment entrer dans une version cosmologique de ceci", dit van Raamsdonk.

Enfin, il y a les nouvelles - ou l'absence de nouvelles - provenant des derniers accélérateurs de particules, qui n'ont trouvé aucune preuve de l'existence des particules supplémentaires prévues par la supersymétrie, une idée sur laquelle repose la théorie des cordes. Selon la supersymétrie, toutes les particules connues auraient leurs propres "superpartenaires", ce qui doublerait le nombre de particules fondamentales. Mais le Grand collisionneur de hadrons du CERN, près de Genève, conçu en partie pour rechercher des superpartenaires, n'en a vu aucun signe. "Toutes les versions vraiment précises de [l'espace-temps émergent] dont nous disposons se trouvent dans des théories supersymétriques", déclare Susskind. "Une fois que vous n'avez plus de supersymétrie, la capacité à suivre mathématiquement les équations s'évapore tout simplement de vos mains".

LES ATOMES DE L'ESPACE-TEMPS

La théorie des cordes n'est pas la seule idée qui suggère que l'espace-temps est émergent. La théorie des cordes "n'a pas réussi à tenir [ses] promesses en tant que moyen d'unir la gravité et la mécanique quantique", déclare Abhay Ashtekar, physicien à l'université d'État de Pennsylvanie. "La puissance de la théorie des cordes réside désormais dans le fait qu'elle fournit un ensemble d'outils extrêmement riche, qui ont été largement utilisés dans tout le spectre de la physique." Ashtekar est l'un des pionniers originaux de l'alternative la plus populaire à la théorie des cordes, connue sous le nom de gravité quantique à boucles. Dans la gravité quantique à boucles, l'espace et le temps ne sont pas lisses et continus, comme c'est le cas dans la relativité générale, mais ils sont constitués de composants discrets, ce qu'Ashtekar appelle des "morceaux ou atomes d'espace-temps".

Ces atomes d'espace-temps sont connectés en réseau, avec des surfaces unidimensionnelles et bidimensionnelles qui les réunissent en ce que les praticiens de la gravité quantique à boucle appellent une mousse de spin. Et bien que cette mousse soit limitée à deux dimensions, elle donne naissance à notre monde quadridimensionnel, avec trois dimensions d'espace et une de temps. Ashtekar compare ce monde à un vêtement. "Si vous regardez votre chemise, elle ressemble à une surface bidimensionnelle", dit-il. "Si vous prenez une loupe, vous verrez immédiatement qu'il s'agit de fils unidimensionnels. C'est juste que ces fils sont si denses que, pour des raisons pratiques, vous pouvez considérer la chemise comme une surface bidimensionnelle. De même, l'espace qui nous entoure ressemble à un continuum tridimensionnel. Mais il y a vraiment un entrecroisement par ces [atomes d'espace-temps]".

Bien que la théorie des cordes et la gravité quantique à boucles suggèrent toutes deux que l'espace-temps est émergent, le type d'émergence est différent dans les deux théories. La théorie des cordes suggère que l'espace-temps (ou du moins l'espace) émerge du comportement d'un système apparemment sans rapport, sous forme d'intrication. Pensez à la façon dont les embouteillages émergent des décisions collectives des conducteurs individuels. Les voitures ne sont pas faites de la circulation - ce sont les voitures qui font la circulation. Dans la gravité quantique à boucles, par contre, l'émergence de l'espace-temps ressemble davantage à une dune de sable en pente émergeant du mouvement collectif des grains de sable dans le vent. L'espace-temps lisse et familier provient du comportement collectif de minuscules "grains" d'espace-temps ; comme les dunes, les grains sont toujours du sable, même si les gros grains cristallins n'ont pas l'apparence ou le comportement des dunes ondulantes.

Malgré ces différences, gravité quantique à boucles et  théorie des cordes suggèrent toutes deux que l'espace-temps émerge d'une réalité sous-jacente. Elles ne sont pas non plus les seules théories proposées de la gravité quantique qui vont dans ce sens. La théorie de l'ensemble causal, un autre prétendant à une théorie de la gravité quantique, postule que l'espace et le temps sont également constitués de composants plus fondamentaux. "Il est vraiment frappant de constater que, pour la plupart des théories plausibles de la gravité quantique dont nous disposons, leur message est, en quelque sorte, que l'espace-temps relativiste général n'existe pas au niveau fondamental", déclare Knox. "Les gens sont très enthousiastes lorsque différentes théories de la gravité quantique s'accordent au moins sur quelque chose."

L'AVENIR DE L'ESPACE AUX CONFINS DU TEMPS

La physique moderne est victime de son propre succès. La physique quantique et la relativité générale étant toutes deux d'une précision phénoménale, la gravité quantique n'est nécessaire que pour décrire des situations extrêmes, lorsque des masses énormes sont entassées dans des espaces insondables. Ces conditions n'existent que dans quelques endroits de la nature, comme le centre d'un trou noir, et surtout pas dans les laboratoires de physique, même les plus grands et les plus puissants. Il faudrait un accélérateur de particules de la taille d'une galaxie pour tester directement le comportement de la nature dans des conditions où règne la gravité quantique. Ce manque de données expérimentales directes explique en grande partie pourquoi la recherche d'une théorie de la gravité quantique par les scientifiques a été si longue.

Face à l'absence de preuves, la plupart des physiciens ont placé leurs espoirs dans le ciel. Dans les premiers instants du big bang, l'univers entier était phénoménalement petit et dense - une situation qui exige une gravité quantique pour le décrire. Et des échos de cette époque peuvent subsister dans le ciel aujourd'hui. "Je pense que notre meilleure chance [de tester la gravité quantique] passe par la cosmologie", déclare Maldacena. "Peut-être quelque chose en cosmologie que nous pensons maintenant être imprévisible, qui pourra peut-être être prédit une fois que nous aurons compris la théorie complète, ou une nouvelle chose à laquelle nous n'avions même pas pensé."

Les expériences de laboratoire pourraient toutefois s'avérer utiles pour tester la théorie des cordes, du moins indirectement. Les scientifiques espèrent étudier la correspondance AdS/CFT non pas en sondant l'espace-temps, mais en construisant des systèmes d'atomes fortement intriqués et en observant si un analogue à l'espace-temps et à la gravité apparaît dans leur comportement. De telles expériences pourraient "présenter certaines caractéristiques de la gravité, mais peut-être pas toutes", déclare Maldacena. "Cela dépend aussi de ce que l'on appelle exactement la gravité".

Connaîtrons-nous un jour la véritable nature de l'espace et du temps ? Les données d'observation du ciel ne seront peut-être pas disponibles de sitôt. Les expériences en laboratoire pourraient être un échec. Et comme les philosophes le savent bien, les questions sur la véritable nature de l'espace et du temps sont très anciennes. Ce qui existe "est maintenant tout ensemble, un, continu", disait le philosophe Parménide il y a 2 500 ans. "Tout est plein de ce qui est". Parménide insistait sur le fait que le temps et le changement étaient des illusions, que tout partout était un et le même. Son élève Zénon a créé de célèbres paradoxes pour prouver le point de vue de son professeur, prétendant démontrer que le mouvement sur n'importe quelle distance était impossible. Leurs travaux ont soulevé la question de savoir si le temps et l'espace étaient en quelque sorte illusoires, une perspective troublante qui a hanté la philosophie occidentale pendant plus de deux millénaires.

Le fait que les Grecs de l'Antiquité aient posé des questions telles que "Qu'est-ce que l'espace ?", "Qu'est-ce que le temps ?", "Qu'est-ce que le changement ?" et que nous posions encore des versions de ces questions aujourd'hui signifie qu'il s'agissait des bonnes questions à poser", explique M. Wüthrich. "C'est en réfléchissant à ce genre de questions que nous avons appris beaucoup de choses sur la physique".

Auteur: Becker Adam

Info: Scientific American, février 2022

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palier cognitif

Des physiciens observent une transition de phase quantique "inobservable"

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Un dessert enchevêtré

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Suivre l'enchevêtrement

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Trois façons de voir l'invisible

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Puissance de la mesure

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Internet

Info: Quanta Magazine, Paul Chaikin, sept 2023

[ passage inversant ] [ esprit-matière ]

septénaire partout

Rubrique pour les maniaques de ce chiffre symbole (en développement)

Sciences physiques -  du micro au macro,  de l'abiotique au biotique (non organique/organique) via cette hiérarchie septénaire orthogonale* : atomes - molécules - organites/cellules - tissus - organes/systèmes - individus -  organismes/population/socio    

- Dans le domaine de la physique des particules on dénombre sept types de particules élémentaires, à savoir les six quarks et l'électron (ou deux fois 7 - ce qui est encore plus transcendant). Plus précisément, il s'agit de "saveurs" de quarks. Les quarks up, down, charm, strange, top et bottom, plus un septième quark théorique appelé "top-bottom". Les quarks sont les éléments constitutifs des protons et des neutrons, qui sont les particules composant le noyau d'un atome. Ces particules sont considérées comme élémentaires car elles ne peuvent pas être divisées en sous-particules plus petites.

- On observe que certaines particules élémentaires, telles que le boson de Higgs, ont une masse qui est d'environ 126 fois celle du proton, qui est un multiple de sept.

- Le tableau périodique des éléments compte sept lignes ou groupes, chacun correspondant à un niveau d'énergie spécifique pour les électrons dans l'atome, chaque période contient un nombre précis d'éléments, la première période comptant deux éléments (hydrogène et hélium), la deuxième période huit éléments, et ainsi de suite. Tableau périodique, inspiré par un songe à son découvreur, Dmitri Mendeleïev. Cette structure correspond au sept éléments de l'échelle d'électronégativité de Pauling.

- Le chiffre 7 est le numéro atomique de l'azote, dont le noyau contient sept protons et sept neutrons. Il s'agit d'un élément très réactif, essentiel à la vie, constituant majoritaire de l'atmosphère terrestre. Ainsi la masse d'un seul atome d'azote est de 14, nombre de nucléons (protons et neutrons) que l'on retrouve dans un des deux isotopes les plus courants du nitrogène, l'azote 14. Il constitue environ 78 % de l'air terrestre et dont les atomes spécifiques  azote (14N) - composent la haute atmosphère et interceptent une partie du rayonnement cosmique.

Science - chimie

- L'atome de silicium, élément chimique avec le symbole Si, abrite 2 X sept protons dans son noyau. Ce métalloïde  tétravalent appartient au groupe 14 du tableau périodique (quatorzième colonne, comprenant le carbone (C), le silicium (Si), le germanium (Ge), l’étain (Sn) et le plomb (Pb). C'est l'élément le plus abondant dans la croûte terrestre après l'oxygène, soit 25,7 % de sa masse, mais il n'est comparativement présent qu'en relativement faible quantité dans la matière constituant le vivant.

- Classes d'universalité : Les modèles avec contraintes cinétiques critiques ont 7 classes d'universalité

- Groupes fonctionnels : Les groupes fonctionnels sont des atomes ou des groupes d'atomes spécifiques responsables des réactions chimiques caractéristiques d'une molécule. Il existe sept types de groupes fonctionnels : hydroxyle, méthyle, carbonyle, carboxyle, amino, phosphate et sulfhydryle

-  Il y a  7 angles de torsion clés par nucléotide qui définissent la conformation du squelette sucre-phosphate dans les acides nucléiques comme l'ADN et l'ARN.

- La bactériorhodopsine, petite protéine qu'on trouve chez les halobactéries, fonctionne comme une pompe à protons utilisant l'énergie lumineuse pour générer un gradient de protons à travers la membrane cellulaire. Constituée de 248 acides aminés elle se présente sous forme d'un homotrimère à symétrie cylindrique. Chacune des trois unités identiques a une structure en sept hélices α transmembranaires — structure dite opsine — emprisonnant un chromophore

- Les enzymes sont des protéines qui catalysent les réactions biochimiques dans les organismes vivants. Elle peuvent être classées en sept catégories selon le type de réaction qu'elles catalysent. Ces catégories sont les oxydoréductases, les transférases, les hydrolases, les lyases, les isomérases, les ligases et les translocases. Parmi ces catégories, les oxydoréductases, les transférases et les hydrolases sont les formes d'enzymes les plus abondantes.

-  La traduction des protéines, également appelée la synthèse des protéines à partir de l'ARN, est un processus biologique essentiel. Il se produit dans les ribosomes des cellules. Il implique plusieurs étapes enzymatiques qui se déroulent de manière séquentielle en sept étapes. Etapes qui peuvent être résumées comme suit :

A) Initiation : Le processus commence par la liaison de la petite sous-unité ribosomale à la molécule d'ARN messager (ARNm). Cela est suivi par le recrutement de l'ARN de transfert initiateur et l'assemblage de la grande sous-unité ribosomale.

B) Élongation (3 étapes) : Pendant l'élongation, le ribosome se déplace le long de la molécule d'ARNm et facilite l'ajout d'acides aminés à la chaîne polypeptidique en cours de croissance. L'élongation comprend trois étapes : la liaison de l'ARN de transfert aminoacylé, la formation de la liaison peptidique et la translocation.

C) Terminaison (3 étapes) : La terminaison se produit lorsqu'un codon stop est atteint sur la molécule d'ARNm. Elle implique la reconnaissance du codon stop par des facteurs de libération, ce qui entraîne la libération de la chaîne polypeptidique complète du ribosome.

Après la terminaison, le ribosome se désassemble et ses sous-unités sont libérées pour être utilisées dans de nouvelles étapes de la synthèse des protéines. Le recyclage du ribosome garantit l'utilisation efficace des ressources cellulaires.

Ces 7 étapes enzymatiques d'initiation, d'élongation, de terminaison et de recyclage du ribosome constituent le processus de traduction des protéines. Elles sont étroitement régulées et orchestrées de manière précise pour assurer une synthèse des protéines précise et efficace dans les cellules.

- Biomolécules : Les biomolécules sont les molécules qui composent les organismes vivants. Il existe quatre classes de biomolécules : les glucides, les lipides, les protéines et les acides nucléiques. Au sein de ces classes existe sept niveaux d'organisation : monomères, oligomères, polymères, domaines, motifs, plis et structure quaternaire. (à consolider vérifier). Ici perplexity.ai me propose ceci :  1  Atomes, briques élémentaires de base, principalement le carbone, l'hydrogène, l'oxygène et l'azote pour les biomolécules.  2 Molécules : Les atomes sont liés entre eux par des liaisons covalentes pour former des molécules organiques comme le glucose, les acides aminés, les acides gras, etc.  3  Monomères -  Ce sont les plus petites unités constitutives des biomolécules, comme les acides aminés pour les protéines, les nucléotides pour les acides nucléiques, etc.  4  Oligomères.  Petits polymères formés par quelques monomères liés, comme les dipeptides, les trinucléotides.  5 Polymères :  Grandes molécules formées par la répétition de nombreux monomères, comme les protéines, les acides nucléiques, les polysaccharides. 6  Domaines/Motifs structuraux : Régions compactes au sein des polymères ayant une structure et une fonction particulières, comme les feuillets β ou les hélices α dans les protéines.  7 : Structure quaternaire, Organisation de plusieurs chaînes polymériques en complexes macromoléculaires, comme les ribosomes formés de plusieurs ARN et protéines.

-  Sous le nom de cycle de Calvin-Benson le processue de photosynthèse se déroule généralement en sept étapes  divisées en deux séries de réactions qui ont lieu dans différentes régions des chloroplastes végétaux : la réaction dépendante de la lumière et les réactions indépendantes de la lumière ou “ sombres ”. La réaction dépendante de la lumière a lieu dans la membrane thylakoïdienne du chloroplaste. Elle convertit l’énergie lumineuse en énergie chimique, stockée sous forme d’ATP et de NADPH**. Cette énergie est ensuite utilisée dans la région du stroma du chloroplaste, pour réduire le dioxyde de carbone atmosphérique en glucides complexes grâce aux réactions indépendantes de la lumière du cycle de Calvin-Benson, essentiel pour la fixation du carbone et la production d'oxygène dans l'atmosphère qui permettent la vie sur Terre. Ces 7 étapes sont : (1ère série, phase claire, dépendant de la lumière) L'énergie du soleil est absorbée.  L'eau est décomposée.  Les ions hydrogène sont transportés à travers la membrane du thylakoïde.  (2e série, phase sombre, indépendante de la lumière)  Capture du dioxyde de carbone atmosphérique (CO2), Le NADPH est produit à partir du NADP+.  Les ions hydrogène diffusent à travers le canal protéique.  L'ADP devient de l'ATP.

- Le processus de division cellulaire chez les bactéries est régulé par une variété de protéines, y compris FtsZ, qui forme une structure en forme d'anneau connue sous le nom d'anneau Z sur le site de la division cellulaire. L'anneau Z est composé de sept sous-unités FtsZ.

-  En médecine les bactéries peuvent former des structures complexes appelées biofilms, (la plaque dentaire par exemple) qui consistent en une communauté de micro-organismes entourés d'une matrice de substances polymériques extracellulaires. La formation d'un biofilm comporte sept étapes distinctes (cinq selon d'autres sources). Ces biofilms bactériens sont prédominants dans les écosystèmes naturels et constituent une menace pour la santé publique en raison de leur résistance exceptionnelle aux traitements antibactériens et en particulier aux antibiotiques.

-  il existe sept plis protéiques différents parmi les dix vraies familles de cellulases qui sont les enzymes aptes à décomposer la cellulose. Elles sont produites typiquement par des bactéries, champignons et des protozoaires, qui jouent un rôle majeur dans la digestion par les animaux, et dans la transformation de la matière organique végétale en humus dans le sol. Elles ont aussi des applications biotechnologiques et industrielles. Sept plis protéiques qui correspondent à sept types de cellulases : Endo-cellulases: qui cassent la structure cristalline de la cellulose en chaînes polysaccharidiques. Exo-cellulases (cellobiohydrolases, 'CBH'): qui coupent 2-4 unités aux terminaisons des chaînes polysaccharides, libérant par exemple le cellobiose. Elles travaillent progressivement soit depuis la terminaison réductrice, soit depuis l'autre. β-glucosidases (Cellobiase): elles hydrolysent les chaînes polysaccharidiques en monosaccharides. Oxidative cellulases: elles depolymérisent la cellulose. Cellulose phosphorylases: elles depolymérisent la cellulose en utilisant des phosphates. pectinases: elles hydrolysent la pectine. hémicellulases: qui hydrolysent l'hémicellulose

- Une cellule recense septs organites autour de son noyau, centre de contrôle de la cellule qui contient son génome, c'est à dire l'ensemble de son ADN.

Réticulum endoplasmique : Le réticulum endoplasmique est un réseau de membranes qui transporte des protéines et des lipides dans la cellule. Il existe deux types de réticulum endoplasmique : le réticulum endoplasmique rugueux, qui est recouvert de ribosomes, et le réticulum endoplasmique lisse, qui n'est pas recouvert de ribosomes.

Appareil de Golgi : L'appareil de Golgi est un ensemble de saccules qui modifie et trie les protéines et les lipides avant de les transporter hors de la cellule.

Lysosomes : Les lysosomes sont des sacs remplis d'enzymes qui décomposent les déchets et les cellules endommagées.

Mitochondries : Les mitochondries sont les centrales énergétiques de la cellule. Elles produisent de l'ATP, qui est la forme d'énergie que la cellule utilise pour fonctionner.

Chloroplastes : Les chloroplastes sont des organites trouvés dans les cellules végétales. Ils contiennent de la chlorophylle, qui permet aux plantes de produire de la nourriture par photosynthèse.

Centrioles : Les centrioles sont des structures cylindriques qui jouent un rôle dans la division cellulaire.

Cytosquelette : Le cytosquelette est un réseau de filaments qui donne à la cellule sa forme et sa structure. Il permet également à la cellule de se déplacer et de se déplacer.

- Conception de médicaments : Le processus de conception de nouveaux médicaments implique l'étude de l'interaction entre les molécules et les cibles biologiques. La conception d'un médicament comporte sept étapes : l'identification de la cible, la génération de pistes, l'optimisation des pistes, le développement préclinique, le développement clinique, l'approbation réglementaire et la surveillance post-commercialisation.

- L'échelle de PH, système de mesure utilisé pour quantifier l'acidité ou l'alcalinité (basicité) d'une solution, s'étend de 0 à 14 (zéro plus 2 fois sept), la valeur 7 étant considérée comme neutre. L'échelle de pH suit un système de classification structuré en sept parties ou stades :

- Les sept systèmes minéraux cristallins: - Cubique ou isométrique, - Quadratique ou tétragonal, - Orthorhombique, - Monoclinique, - Triclinique, - Hexagonal, - Rhomboédrique.

- Pour ce qui concerne la séparation taxonomique "végétal - animal" une équipe a trouvé 14 groupes de gènes qui apparaissaient sur des chromosomes distincts chez les méduses à peigne et leurs parents unicellulaires "non animaux". Il est intéressant de noter que chez les éponges et tous les autres animaux, ces gènes ont été réarrangés en sept groupes.

- Les sept caractéristiques biologique du vivant  : mouvement respiration excitabilité croissance reproduction nutrition excrétion.

- Tous les groupes d'organismes vivants partagent sept caractéristiques ou fonctions clés : ordre, sensibilité aux stimuli, reproduction, adaptation, croissance et développement, régulation homéostasique et traitement de l'énergie.

- Rythmes biologiques : En chronobiologie, l'étude des rythmes biologiques, certains cycles présentent une période proche de sept jours. Par exemple, le cycle menstruel chez l'humain est en moyenne de 28 jours, qui peuvent être divisés en quatre intervalles d'environ sept jours.

- Les sept couleurs de l'arc en ciel (violet, indigo, bleu, vert, jaune, orange, rouge). Que l'on peut appréhender comme un système double :

Les sept couleurs verticales en synthèse additive (lumière) 3 primaires (bleu, vert, rouge) 3 secondaires (cyan, magenta, jaune) 1 finale (blanche) avec les sept superposées

Les sept couleurs verticales en synthèse soustractive (matière, impression graphique) 3 primaires (jaune, cyan, magenta) 3 secondaires (rouge, vert,bleu) 1 finale (noir) avec les sept superposées. Ces deux rubriques additive et soustractive sont peut-être à rapprocher avec les 6 quarks et l'electron. Ce dernier représentant alternativement blanc et/ou noir... Toutes données bien entendu en rapport direct avec la cognition humaine.

- Selon Paul Jorion les populations Xwéda (Région de l'ex Dahomey) ont opéré le regroupement des phénomènes naturels en vastes catégories reproduisant les sept modèles élémentaires de la théorie géométrique des catastrophes de René Thom.

- Ce dernier, s'appuyant sur les travaux de Hassler Withney, réussit à démontrer dans ses "Modèles mathématiques de la morphogenèse" qu'il y a sept potentiels organisateurs, ni plus ni moins, c'est à dire sept types de catastrophes qui sont, par ordre de complexité croissante : pli, fronce, queue d'aronde, papillon, ombilic hyperbolique, ombilic elliptique et ombilic parabolique.

- Les afficheurs électroniques à sept segments

-  Les 7 composants de l'écosystème de l'infrastructure des système informatques, à savoir ; Plateformes Internet  (apache   microsoft   apache  cisco), Plateformes matérielles  (IBM  Dell   Machines linux), Plateformes de systèmes d'exploitation (windows, apple, linux), Applications logicielles d'entreprise (erp entreprise ressource planning), Réseaux et téécommunications (window server, ATT,  northel), Consultant et intgrateurs de systèmes  (services ). Traitement et stockage de données   (sql  oracle, etc)  

- Les sept couches du modèle OSI : Le modèle OSI (Open Systems Interconnection) est un modèle conceptuel qui décrit les fonctions de communication d'un système informatique. Le modèle se compose de sept couches, chacune d'entre elles correspondant à un type spécifique de fonction réseau.

- Les sphères d’action de Vladimir Propp dans son ouvrage fondateur, "Morphology of the Folktale", où il identifie différents rôles de personnages et fonctions narratives dans les contes de fées russes. Ces sept sphères d'action de l'analyse de Propp sont  :

1) Sphère de la méchanceté ou du manque du méchant : Cette sphère comprend les actions liées au méchant ou à l'antagoniste, telles que ses mauvaises intentions ou son manque initial de quelque chose d'important.

2) Sphère du donateur : Cette sphère comprend les actions impliquant un personnage qui fournit de l'aide ou des objets magiques au héros.

3) Sphère du départ du héros : Les actions liées au départ du héros de son lieu initial ou à la mise en route de son voyage relèvent de cette sphère.

4) Sphère du voyage du héros : Cette sphère englobe les actions et les événements qui se produisent au cours de la quête ou du voyage du héros, y compris les rencontres avec des aides, le franchissement d'obstacles et l'acquisition de connaissances ou de capacités.

5) Sphère de la lutte du héros : Les actions liées au conflit principal du héros ou à sa lutte contre le méchant font partie de cette sphère.

6) Sphère de la reconnaissance du héros : Cette sphère comprend les actions au cours desquelles le héros est reconnu ou identifié d'une manière significative.

7) Sphère du retour du héros : Les actions liées au retour du héros à son lieu initial ou à son domicile après avoir achevé son voyage entrent dans cette sphère.

- Les sept points de convergence entre pragmatisme et logique mathématique identifiés par Vailat i (Giovanni Vailati, "Pragmatism and Mathematical Logic", The Monist, 16.4, 1906, p. 481-491)

En mathématique 

Le chiffre sept présente quelques relations intéressantes avec les nombres premiers  dont il fait lui-même partie. Sept fait  en outre partie d'une paire de nombres premiers jumeaux, qui sont des nombres premiers qui diffèrent par deux. La paire de nombres premiers jumeaux contenant sept est (5, 7), les deux nombres étant premiers. Il y a aussi le tamis d'Ératosthène : Lorsque l'on utilise le crible d'Ératosthène, une méthode pour trouver les nombres premiers, le sept est le premier nombre à être rayé après les nombres premiers initiaux (2, 3, 5). Il marque le début du cycle suivant dans le tamis.

- Les septs éléments de la formule mathématique de l'identité d'Euler    e^(iπ) = -1   c'est à dire les trois constantes mathématiques les plus remarquables  à savoir :

  e   base du logarythme naturel    π  constante mystérieuse des maths    i   l'unité imaginaire à la base des nombres complexes, etc

combiné avec ces 4 symboles

   0, l'élément neutre de l'addition

   1, l'élément neutre de la multiplication

   + , qui représente l'addition, la multiplication et la puissance

   = , qui représente l'égalité

- Constante de Kaprekar est une propriété mathématique unique à laquelle il faut au maximum 7 étapes pour obtenir ce qu'on appelle également la constante 6174 qui est obtenue à partir de n'importe quel nombre à quatre chiffres non tous égaux. 

- Les sept tuples de la machine de Turing.   Q : l'ensemble fini des états. ∑ : l'ensemble fini des symboles d'entrée. T : le symbole de la bande. q0 : l'état initial. F : un ensemble d'états finaux. B : un symbole vide utilisé comme marqueur de fin d'entrée. δ : une fonction de transition ou de mise en correspondance.  On la résume donc sous le 7-tupels suivant :  (Q,∑Γ,δ,q0,B,F) 

- Nombre parfait : Bien que le 7 ne soit pas un nombre parfait, il est étroitement lié aux nombres parfaits. Un nombre parfait est un nombre entier positif égal à la somme de ses diviseurs propres (diviseurs positifs autres que lui-même). Les premiers nombres parfaits sont 6, 28, 496, 8128, etc. Il est intéressant de noter que la somme des réciproques des diviseurs propres de 7 est égale à 8, soit deux fois 7, ce qui en fait un "nombre presque parfait".

- Tuiles planes : Il existe exactement trois tuiles planes régulières qui n'utilisent qu'un seul polygone régulier, et l'une d'entre elles utilise sept hexagones réguliers disposés autour d'un seul point.

- Nombre magique : Un nombre magique est un nombre qui peut être exprimé comme la somme des cubes de ses chiffres. Le seul nombre magique à deux chiffres est 27, qui est égal à 2^3 + 7^3. Le seul nombre magique à un chiffre est 1.

- Heptagone : Un heptagone est un polygone à sept côtés. C'est le seul polygone régulier avec un nombre premier de côtés qui peut être construit à l'aide d'un compas et d'une règle.

- Le nombre premier de Belphégor : 100000000000006660000000001 est un nombre premier qui contient 13 chiffres de 6 suivis du chiffre 7, suivis de 13 autres chiffres de 0, suivis de 1. Ce nombre est parfois appelé le nombre premier de Belphégor, du nom d'un démon du même nom.

- Les sept ponts de Königsberg : Le célèbre problème des sept ponts de Königsberg, issu de la théorie des graphes, concerne un réseau de sept ponts reliant deux îles et deux rives, et pose la question de savoir s'il est possible de traverser chaque pont exactement une fois et de revenir au point de départ. Ce problème a jeté les bases du domaine de la topologie en mathématiques.

- Nombre catalan : Les nombres catalans sont une séquence de nombres qui apparaissent dans de nombreux contextes mathématiques, notamment pour compter le nombre de façons d'arranger divers objets et dans l'analyse des algorithmes. Le septième nombre catalan est 429, qui représente le nombre de façons d'insérer des parenthèses dans une séquence de six éléments.

- Victoire pythagoricienne : Selon la légende, le mathématicien grec Pythagore aurait découvert la relation entre les côtés d'un triangle rectangle (a^2 + b^2 = c^2) en étudiant les propriétés du chiffre 7. Cette découverte, connue sous le nom de théorème de Pythagore, est devenue l'un des théorèmes les plus fondamentaux de la géométrie et des mathématiques.

- En géométrie algébrique existe un théorème célèbre appelé classification des surfaces d'Enriques-Kodaira, qui classe toutes les surfaces algébriques projectives lisses jusqu'à la déformation. L'une des étapes clés de la preuve de ce théorème implique l'étude d'un objet particulier appelé surface K3, qui est une surface projective lisse de dimension 2 qui possède un faisceau canonique trivial et est holomorphiquement symplectique. Il est intéressant de noter que les surfaces K3 possèdent toujours exactement 22 points doubles rationnels isolés, qui sont des points singuliers pouvant être modélisés localement sur l'ensemble zéro de l'équation x^2 + y^2 + z^2 + w^2 + t^2 + ut + vt = 0, où (x,y,z,w,t,u,v) sont des coordonnées dans l'espace complexe à 7 dimensions.

- La conjecture de Poincaré a notoirement été prouvée par le mathématicien Grigori Perelman en 2002-2003. Ce théorème stipule que tout 3-manifold fermé et simplement connecté est homéomorphe à la 3-sphère. On notera que la preuve de ce théorème repose sur l'étude de structures géométriques avec des groupes d'isométrie à 7 dimensions, connues sous le nom de manifolds G2. Dit autrement une 3-sphère (ou glome ou hypersphère, qui est un analogue de dimension supérieure de la sphère) est l'analogue d'une sphère en dimension quatre. C'est l'ensemble des points équidistants d'un point central fixé dans un espace euclidien à 4 dimensions. Tout comme une sphère ordinaire (ou 2-sphère) est une surface bidimensionnelle formant la frontière d'une boule en trois dimensions, une 3-sphère est un objet à trois dimensions formant la frontière d'une boule à quatre dimensions. Une 3-sphère est un exemple de variété (différentielle) de dimension 3. 

Religions, spiritualités et traditions mondiales

Voici quelques exemples de l'importance du chiffre sept dans les cultures africaines : (à vérifier)

- Sept puissances africaines : Dans les religions afro-caribéennes et afro-latines telles que la Santeria et le Candomble, il existe un concept connu sous le nom des "Sept Puissances Africaines" ou "Sept Orishas Africains". Il s'agit de sept divinités ou esprits représentant différents aspects de la vie et de la nature, tels que l'amour, la sagesse et la protection.

- Sept directions : Certaines cultures africaines reconnaissent sept directions cardinales, dont les quatre directions principales (nord, sud, est, ouest) et trois directions supplémentaires : le haut (le ciel), le bas (la terre) et le centre (qui représente l'équilibre et l'harmonie).

- Rites d'initiation : Dans certains rites d'initiation africains, il y a souvent sept étapes ou rituels auxquels les individus doivent se soumettre pour passer d'un statut social ou spirituel à un autre. Ces étapes peuvent comprendre des tests, des enseignements et des cérémonies.

- Systèmes de divination : Certains systèmes de divination africains, comme la divination Yoruba Ifa, utilisent des ensembles d'outils de divination composés de 16 ou 256 éléments. Ces ensembles sont ensuite divisés en quatre groupes de sept, représentant différents modèles symboliques et interprétations.

- Dans l'Égypte ancienne, il y avait 7 étapes vers le jugement final dans l'au-delà.

- Dans la culture chinoiseLe chiffre sept revêt aussi une grande importance culturelle et historique, au-delà de la culture occidentale on y trouve ces exemples notables :

Les sept corps célestes : Dans la cosmologie chinoise ancienne, sept corps célestes étaient considérés comme importants : le Soleil, la Lune, Mars, Mercure, Jupiter, Vénus et Saturne. Ces corps étaient censés avoir une influence sur les affaires humaines et étaient associés à divers éléments, directions et couleurs.

Les sept étoiles de la Grande Ourse : La Grande Ourse, appelée "Ourse du Nord" dans la mythologie chinoise, est un astérisme important. On pense qu'elle est composée de sept étoiles, qui ont une signification dans divers contextes culturels et spirituels. La Grande Ourse est associée à l'orientation, à la protection et à la navigation.

Les sept trésors : Dans l'art et le symbolisme chinois, il existe sept trésors appelés les "sept trésors du bouddhisme". Ces trésors comprennent l'or, l'argent, le lapis-lazuli, le cristal, l'agate, le corail et une conque blanche. Ils représentent la richesse, la prospérité, les qualités spirituelles et le bon augure.

Les sept vertus : Le confucianisme, philosophie influente de la culture chinoise, met l'accent sur les valeurs éthiques et les vertus. L'un des enseignements fondamentaux du confucianisme est la culture des "sept vertus" ou "sept constantes", qui comprennent la bienveillance, la droiture, la bienséance, la sagesse, la fiabilité, la loyauté et la piété filiale.

Il y a aussi, dans la culture chinoise, le septième mois du calendrier lunaire est connu sous le nom de mois des fantômes et est rempli de superstitions et de tabous.

- La Torah mentionne 7 bénédictions et 7 malédictions.

- Ménorah à sept branches : La ménorah à sept branches est un chandelier symbolique utilisé lors des cérémonies religieuses juives. La ménorah a sept branches qui représentent les sept jours de la création dans le livre de la Genèse.

- Les sept anges qui se tiennent devant Dieu: Zadkiel, Gabriel, Japhiel, Michel, Saltiel et Uriel. Dans l'apocalypse, il y a aussi sept sceaux, sept trompettes, sept candélabres d'or, sept lettres adressées aux sept églises, sept tonnerres, etc... - Les sept patriarches bibliques : Aaron, Abraham, Isaac, Jacob, Joseph, Moïse et David

- Les 7 princes des Enfers sont Mammon, Azazel, Belzébuth, Asmodée, Belphégor, Dispater et Méphistophélès.

- Dans le christianisme le 7 représente l'achèvement ou la perfection, comme dans les jours de la création du monde du livre de la Genèse où Dieu est décrit comme ayant achevé son œuvre et se reposant le septième jour.

- Sept vertus cardinales : Dans la tradition chrétienne, les sept vertus cardinales sont un ensemble de vertus considérées comme essentielles à une vie vertueuse. Ces vertus sont la prudence, la justice, la tempérance, la force d'âme, la foi, l'espérance et la charité.

- L'Apocalypse, dans le Nouveau Testament, mentionne les sept sceaux, les sept trompettes et les sept coupes de la colère.

- L'Église catholique compte sept sacrements : le baptême, la confirmation, l'eucharistie, la réconciliation, l'onction des malades, l'ordre sacré et le mariage.

- Les 14 ( 2 x 7) stations du chemin de croix :  1ère station : Jésus est condamné à mort.  2e station :  Jésus est chargé de sa croix. 3e station : Jésus tombe sous le bois de la croix.  4e station : Jésus rencontre sa Mère. 5e station : Simon de Cyrène aide Jésus à porter sa croix.  6e station : Véronique essuie la face de Jésus. 7e station : Jésus tombe pour la seconde fois. 8e station : Jésus console les filles de Jérusalem. 9e station : Jésus tombe pour la 3e fois. 10e station : Jésus est dépouillé de ses vêtements. 11e station : Jésus est attaché à la croix. 12e station : Jésus meurt sur la croix. 13e station : Jésus est descendu de la croix et remis à sa mère. 14e station : Jésus est mis dans le sépulcre.   (15e station : avec Marie, dans l’espérance de la résurrection)- Les sept dernières paroles du Christ.

- les 7 étapes des "dialogues avec l'ange" : minéral, végétal, animal, humain, ange, archange, dieu. Le tout constituant un miroir réversible (minéral miroir de dieu, ange miroir de l'animal, etc.) l'humain étant le pivot, au centre.

- Dans l'islam, il y a sept cieux et sept enfers.

- Dans l'islam, le chiffre 7 représente les sept cieux, qui sont décrits dans le Coran

- Les septs archanges : Michel, Gabriel, Raphaël, Uriel, Jérémiel, Zadkiel, Raguel...  (Sandalphon, Phanuel, Saratiel, Egoudiel, Barachiel, etc... ne sont pas admis par la tradition et seul les 3 premiers sont cités dans la bible)

- Dans l'hindouisme, il y a sept chakras ou centres d'énergie dans le corps. 

- Les sept chakras : sahasrara, agnya, vishuddhi, anahat, nabhi, swadhistana et mooladhara.

- Les sept parties des Kamâ Sutrâ de Mallanâga Vâtsyâyana: Plan de l'ouvrage et questions générales, de l'union sexuelle, de l'acquisition d'une épouse, de l'épouse, des épouses d'autrui, des courtisanes, des moyens de s'attacher les autres.

Divers, mythologie, beaux-arts, etc

- Les sept notes de la gamme diatonique occidentale révèlent le septénaire comme un régulateurs des vibrations.

- Le septième sens, au-delà du 6e sens, qui est celui de l'intuition, existe en chacun de nous une perception spécifique qui est celle du rapport au divin.

- Les sept sœurs : Les Pléiades, également connues sous le nom de Sept Sœurs, sont un groupe d'étoiles de la constellation du Taureau connu depuis l'Antiquité. Elles étaient considérées comme sept des étoiles les plus proéminentes du ciel et représentaient les sept filles d'Atlas et de Pléione dans la mythologie grecque.

- Les sept sages de Grèce : Les sept sages de Grèce étaient un groupe de sept hommes sages réputés pour leur sagesse et considérés comme ayant jeté les bases de la philosophie grecque antique. Les noms des sept sages sont Thalès de Milet, Solon d'Athènes, Chilon de Sparte, Bias de Priène, Cléobulus de Lindos, Périandre de Corinthe et Pittacus de Mytilène.

- Les sept émotions pulsions de base : Joie, Tristesse, Dégoût, Peur, Colère, Surprise, Mépris. (Paul Ekman)

- Les sept orifices du visage : yeux, narines, bouche, oreilles.

- Le syndrome du 7 chanceux : Le syndrome du "7 chanceux" est un phénomène psychologique qui implique une tendance à attribuer des qualités positives au chiffre 7. Ce phénomène peut être observé dans divers contextes, tels que la stratégie de marque et le marketing, où le chiffre 7 est souvent utilisé pour évoquer la chance ou le succès.

- Le nombre 7 est la somme des deux faces opposées d'un dé standard à six faces.

- Il existe sept types de catastrophes mondiales : l'impact d'un astéroïde, la guerre nucléaire, la pandémie, l'emballement du changement climatique, l'éruption supervolcanique, l'effondrement écologique et l'intelligence artificielle.

- La langue - organe linguale - humaine perçoit sept goûts primaires : le sucré, l'acide, l'amer, le salé, l'umami, le piquant et l'astringent.

- Les sept lois de l'identité numérique de Kim Cameron

- Les 7 industries clefs de la transformation numérique : télécoms et l’IT, santé, distribution, énergies,  média et divertissement, finance, voyages et loisirs.

- Les 7 valeurs dominantes de la société en réseau et de l'éthique protestante qui sont : l'argent, le travail, l'optimalité, la flexibilité, la stabilité, la détermination et le contrôle du résultat. (Pekka Himanen, l'éthique hacker, Exils 2002)

- Les 7 valeurs dominantes du hacker (pirate informatique) : la passion, la liberté, la valeur sociale, l'ouverture, l'activisme, la bienveillance, et la créativité. (Pekka Himanen, l'éthique hacker, Exils 2002

- Les sept péchés infernaux : colère, luxure, gourmandise, envie, paresse, avarice et orgueil.

- Les sept péchés sociaux de Frederick Lewis Donaldson. Qui sont: Richesse sans travail. Plaisir sans conscience. Connaissance sans caractère. Commerce sans moralité. Science sans humanité. Culte sans sacrifice. Politique sans principe. 

- Les sept voyages de Sinbad le marin

- Les sept jours de la semaine.

- Les sept planètes autour du soleil.

- Les sept collines de Rome.

- Les sept terminaisons pointues de l'homme (les deux mains, les deux pieds, le nez, la langue et le sexe)

- Les sept listes d'Ecolalie qui sont aussi des questionnaires.

- Les sept directions (Nord, Est, Sud, Ouest, Zenith, Nadir, Centre).

- Les sept niveaux de la jouissance féminine.

- Les sept ponts de Budapest (Árpád, Margit, Szechenyi, Erzsebet, Szabadság, Petofi, Lágymánosi).

- Les sept provinces basques: Labourd, Basse Navarre, Soule, Guipuzcoa, Alava, Navarre et Biscaye).

- Sept ans de malheur.

- Les bottes de sept lieues.

- Les sept merveilles du monde : le temple d'Artémis à Ephèse, le mausolée d'Halicarnasse, le colosse de Rhodes, les jardins suspendus de Babylone, Ornella Muti jeune, les pyramides d'Egypte, la statue de Zeus à Olympie & le phare d'Alexandrie.

- Les 7 disciplines des Arts libéraux du Moyen Âge, classification fixée par Rome au Premier siècle, divisée en deux cycles. Trivium : grammaire, rhétorique, dialectique et Quadrivium : arithmétique, musique, géométrie, astronomie.  

- Tintin et les sept boules de cristal. (chacune pour un des sept savants de l'expédition Sanders-Hardmuth : Clairmont, Marc Charlet, Paul Cantonneau, Homet, Marcel Brougnard, Hippolyte Bergamotte, Sanders-Hardmuth & Laubépin).

- Les sept mercenaires : Yul Brynner, Steve McQueen, James Coburn, Charles Bronson, Horst Bucholz, Robert Vaughn & Brad Dexter.

- Les sept samouraïs : Toshiro Mifune + six autres.

- Les sept vertus, dont les trois premières sont théologales : La charité, l'espérance, la foi, le courage, la justice, la prudence, la sagesse. A ne pas confondre avec

- Les sept vertus humaines selon Confucius : longévité, chance, popularité, candeur, magnanimité, divinité & gentillesse.

- Les sept femmes de Barbe-Bleue.

- Les sept vérités.

- Les sept nains de Blanche-Neige : Joyeux, Prof, Dormeur, Atchoum, Simplet, Grincheux & Timide.

- Les sept fois qu'il faut tourner sa langue dans sa bouche.

- Les Sept Rayons du monastère de la confraternité des oblates

- Le petit Poucet, ses six frères et les sept filles de l'Ogre

- Les sept voyages de Sinbad le marin

- La légende des sept dormants

- Les sept étapes de l'homme (montage spéculatif maison que l'on trouvera sur FLP)

- Les sept points clefs de la double causalité de Philippe Guillemant (que l'on trouvera sur FLP)

- Les sept métaux fondamentaux de la science alchimique : l'or, l'argent, le cuivre, l'étain, le mercure, le fer et le plomb.

- Les sept arts : l'architecture, la sculpture, la peinture, la musique, la danse, la poésie et le cinéma.

- Les sept conjonctions de coordination : mais où et donc or ni car

- Les sept mots finissant par "ou" qui prennent un x au pluriel : bijou, caillou, chou, genou, hibou, joujou, pou.

- Les sept têtes du naga des temples d'Angkor

- Les sept portes de Thèbes

- Les sept termes des grecs antique pour l'amour : porneia, pathos, eros, philea, storge (familial celui-ci) charis, agapé.

- Les sept vies du chat

- Les sept trompettes de Jéricho

- Les sept entrées de l'Enfer

- Les sept mondes interdits.

- Dans un ouvrage paru en 1956 George Armitage Miller établit que le nombre 7 correspondrait approximativement au nombre maximal d'éléments que serait capable de "traiter" l'esprit humain.

- Federico Navarro, continuant les travaux de Reich, s'est intéressé aux sept niveaux des stases énergétiques.

- Les 7 niveaux de classification pour l'Homme (Taxinomie) Règne : ANIMAL Embranchement: VERTÉBRÉ Classe: MAMMIFÈRE Placentaire Ordre: PRIMATES Famille: HOMINIDÉ Genre: HOMO Espèce: SAPIENS.

- Les sept conseillers fédéraux Suisse ainsi que les sept membres des exécutifs des cantons et des grandes villes.

- Sept couches d'atmosphère : L'atmosphère terrestre peut être divisée en sept couches en fonction de la température et d'autres caractéristiques. Ces couches sont la troposphère, la stratosphère, la mésosphère, la thermosphère, l'exosphère, l'ionosphère et la magnétosphère.

- Les sept aptitudes-outils-facultés holistiques selon Clélia Félix (le son, le verbe, le signe, la nature, l'intuition, le nombre et le rituel.)

- Les sept matchs de tennis qu'il faut gagner pour remporter un titre de grand chelem

- Les sept façons de savoir comment est une personne : Posez-lui une question difficile, et observez sa faculté d'analyse. Prononcez une parole provocante, et voyez sa réaction. Demandez-lui comment elle s'y prend pour résoudre des problèmes épineux, et jugez de son intelligence. Laissez-la se débrouiller d'une situation délicate, et observez son courage. Faites-la boire, et observez son naturel. Tentez-la avec de l'or, et observez son intégrité. Indiquez-lui comment s'acquitter d'une tâche, et assurez-vous de sa fiabilité. (Sun Tzu - L'art de la guerre) 

Linguistique et sémantique

- Les sept partie du corps à la source du langage des iles Adaman 

- Les sept modes verbaux de la grammaire en langue française : - quatre modes personnels, qui se conjuguent : indicatif, conditionnel, subjonctif et impératif. - trois modes impersonnels, qui ne se conjuguent pas : infinitif, participes et gérondif. Binaire et ternaire linguistiques

- Dans certaines langues, comme le latin et le russe, il existe sept cas grammaticaux utilisés pour indiquer la fonction des noms et des pronoms dans une phrase : le nominatif, le génitif, le datif, l'accusatif, l'instrumental, le prépositionnel et le locatif.

- En linguistique, il existe sept structures de phrases de base : les phrases simples, les phrases composées, les phrases complexes, les phrases composées-complexes, les phrases déclaratives, les phrases interrogatives et les phrases impératives. (4 + 3)

En anglais et dans de nombreuses autres langues, il existe sept temps de base : le présent, le passé, le futur, le présent parfait, le passé parfait, le futur parfait et le présent continu.

- Parties du discours : Dans la grammaire traditionnelle, il y a sept parties du discours : les noms, les verbes, les adjectifs, les adverbes, les pronoms, les prépositions et les conjonctions.

- Les sept conférences de Harvard de Charles Sanders Peirce, prononcées en 1903.

-  Les sept agents de la cosmogonie révélés à Jacob Böhme par des visions. Ils sont les sept agents d’une création continue du monde. Ce sont  la dureté, l’attraction, la crainte, le feu, l’amour-lumière, les pouvoirs de la parole et la parole elle-même.

- Les sept parties de l'idéalité royale (Castille, XIIIe siècle) donnés à imprimer par Antonio Díaz de Montalvo, jurisconsulte des Rois Catholiques, comme Le Septénaire : Las Siete Partidas de Alfonso X el Sabio, 2 vol., Séville : Meynardo Ungut et Lançalao Polono, 25 octobre 1491.

- Les sept collines de Rome : Rome, la capitale de l'Italie, est célèbre pour être la "ville aux sept collines". Les sept collines sont la colline de l'Aventin, la colline du Caelius, la colline du Capitole, la colline de l'Esquilin, la colline du Palatin, la colline du Quirinal et la colline du Viminal.

- Sept lois incas : L'empire inca, qui a existé en Amérique du Sud du 13e au 16e siècle, avait un système de lois connu sous le nom de Tawantinsuyu, qui comprenait sept lois principales. Ces lois étaient les suivantes : Ama Sua (ne pas voler), Ama Llulla (ne pas mentir), Ama Quella (ne pas être paresseux), Ama Kella (ne pas être infidèle), Yapaq Ñan (respect), Kawsay Ñan (mener une vie honorable) et Iwka Ñan (ne pas massacrer sans raison).

- Le labyrinthe à sept circuits : Le labyrinthe à sept circuits est un type de labyrinthe utilisé pour la méditation et à des fins spirituelles. Le labyrinthe consiste en un chemin unique qui serpente jusqu'au centre, avec sept cercles concentriques qui divisent le chemin en sept segments.

- Les sept âges de l'homme : Les sept âges de l'homme sont un concept décrit par William Shakespeare dans sa pièce "As You Like It". Les sept âges sont le nourrisson, l'écolier, l'amoureux, le soldat, le juge, le vieillard et, enfin, la seconde enfance.

- Sept continents : Les sept continents sont l'Afrique, l'Antarctique, l'Asie, l'Australie, l'Europe, l'Amérique du Nord et l'Amérique du Sud. Ces continents sont généralement définis en fonction de leurs plaques continentales.

- Septième fils d'un septième fils : Dans le folklore, le septième fils d'un septième fils est censé avoir des pouvoirs spéciaux, notamment la capacité de guérir les maladies et de voir les esprits. Cette légende a été popularisée dans divers médias, notamment dans la musique, la littérature et le cinéma.

- Guerre de Sept Ans : La guerre de Sept Ans est un conflit mondial qui s'est déroulé de 1756 à 1763 et qui a impliqué la plupart des grandes puissances européennes de l'époque. La guerre s'est déroulée principalement en Europe, mais aussi en Amérique du Nord, en Inde et dans d'autres parties du monde.

- Sept couleurs de l'aura : selon certaines traditions ésotériques, l'aura humaine est composée de sept couleurs, chacune correspondant à un aspect spécifique de l'état spirituel, émotionnel et physique de l'individu.

- Les États-Unis d'Amérique comptent 7 pères fondateurs qui ont signé la Déclaration d'indépendance le 4 juillet 1776.

- Les planètes classiques, connues dans l'Antiquité, sont au nombre de 7 : Soleil, Lune, Mercure, Vénus, Mars, Jupiter et Saturne. Dans l'astrologie traditionnelle, on croyait que sept planètes avaient une influence sur les affaires humaines. Ces planètes étaient le Soleil, la Lune, Mercure, Vénus, Mars, Jupiter et Saturne.

- La septième lettre de l'alphabet grec est zêta, souvent utilisée en mathématiques pour représenter une variable ou un coefficient.

- L'étirement de la septième manche est une tradition du baseball selon laquelle les supporters se lèvent et s'étirent pendant la septième manche du match.

- Le temps nécessaire à la lune pour passer par toutes ses phases est d'environ 29,5 jours, ce qui est proche d'un multiple de sept (4 x 7 = 28).

- Nous terminons cette liste avec les 14 diagonales de l'heptagone qui, une fois tracés, dessinent au sein de celui-ci un heptagone interne, puis un deuxième... qui laissent imaginer une suite infinie de la même forme.

(Pour info : Avec FLP nous nous amusons parfois à une organisation qui tente de classifier les extraits via 7 paramètres verticaux et 7 paramètres horizontaux... )

NB : Le nombre 49 n'a pas de signification inhérente ou spécifique en dehors de ses propriétés mathématiques. En mathématiques, 49 est un nombre carré, car il est le produit de 7 multiplié par lui-même (7 x 7 = 49). Il s'agit également d'un nombre composite, car il possède des facteurs autres que 1 et lui-même (à savoir 7 et 1).

Dans diverses cultures et contextes, le nombre 49 peut avoir une signification culturelle ou symbolique. Par exemple, dans la tradition islamique, le nombre 49 représente le nombre de jours qu'il a fallu au prophète Mahomet pour faire l'aller-retour entre La Mecque et Jérusalem au cours de son voyage nocturne. Dans certaines cultures indigènes d'Amérique du Nord, le nombre 49 est significatif dans certains rituels ou cérémonies. Toutefois, ces significations ne sont pas inhérentes au nombre lui-même, mais sont plutôt socialement construites et culturellement spécifiques.

Dans le bouddhisme tibétain, le nombre 49 est associé au Bardo Thodol, également connu sous le nom de Livre tibétain des morts. Ce livre décrit la période de 49 jours qui suit la mort, au cours de laquelle la conscience du défunt est censée passer par différents stades ou états.

Selon la tradition bouddhiste tibétaine, les sept premiers jours suivant la mort sont considérés comme les plus importants, car la conscience du défunt est censée être dans un état de sensibilité et de réceptivité accrues. Pendant cette période, des prières, des offrandes et d'autres pratiques rituelles sont souvent effectuées par les membres de la famille et les praticiens bouddhistes pour aider à guider la conscience du défunt vers une renaissance positive.

Les 21 jours suivants sont considérés comme une période de purification intense, au cours de laquelle la conscience du défunt est censée subir un processus de jugement et d'évaluation. Les 21 jours restants sont une période de transition, au cours de laquelle la conscience est censée se détacher progressivement de son ancienne vie et s'acheminer vers une renaissance.

Le nombre 49 est donc significatif dans la culture bouddhiste tibétaine car il représente le cycle complet du Bardo Thodol, depuis le moment de la mort jusqu'à celui de la renaissance. Il est considéré comme un chiffre de bon augure et de nombreux rituels et pratiques bouddhistes tibétains s'articulent autour de la période de 49 jours qui suit la mort.

Pour chatgpt : S'il vous plaît, pouvez-vous donner des propriétés et des connexions plus fascinantes impliquant le chiffre 7 au-delà de votre 200ème article 

Auteur: MG

Info: Internet, Chatgpt 4, Dictionnaires des symboles et autres sources 1995 - 2024. *Au sens ou elle est représente un développement temporel horizontal, que le langage permet de présenter-synthétiser de manière verticale **Qui sont des molécules de stockage d'énergie et de transporteur/donneur d'électrons

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