mental aveugle

Aphantasie - Hors de la vue, hors de l'esprit.

Fermez les yeux et imaginez que vous regardez la maison de votre enfance depuis la rue. Si vous pouvez en voir une représentation visuelle avec une certaine fidélité d'esprit, vous faites partie des 98 % de personnes qui peuvent visualiser. Si, comme moi, vous ne voyez que du noir, vous faites partie des 2 % de gens atteints d'une maladie appelée Aphantasie.

Quand je ferme les yeux, il n'y a pas d'images, de formes, de couleurs, de taches, de flous, de bouts. Rien. Je n'ai jamais vu un seul mouton sauter par-dessus une clôture. Toute ma vie, j'ai pensé que lorsque les gens disaient qu'ils pouvaient penser en images et visualiser des images, c'était métaphorique.

En tant que designer, c'est une révélation. Personnellement, ça change vraiment la donne.

Plutôt que de penser que je n'en avais pas la capacité, j'ai toujours supposé que personne ne voyait vraiment les moutons, ils pensaient juste à eux comme moi. Je me rappelle combien il était ridicule d'essayer de compter les moutons que je ne voyais pas.

L'apprentissage de l'aphantasie (un nouveau "machin" qui n'a pas encore d'entrée dans le dictionnaire) m'a obligé à me demander quels sont mes processus internes et comment je peux obtenir à peu près les mêmes résultats que quelqu'un qui peut visualiser. Tant de choses ont un sens maintenant, mais il y en a encore tant à comprendre. Avant d'entrer dans les détails, voici quelques symptômes de ce syndrome : 

-  Il n'y a aucun souvenir visuel pour quoi que ce soit, que ce soit un visage, un mot, l'endroit où j'ai laissé mes clés, un beau moment, l'enfance.

- Tout comme le passé ne peut être rappelé, je ne peux pas visualiser les événements futurs. Toutes ces techniques de visualisation du développement personnel que j'ai essayées au fil des ans et que je croyais inutiles...

- Il n'y a pas d'endroit agréable où aller. Quand on souffre, c'est un peu comme dans la scène de Chemical Burn du Fight Club, il faut juste rester avec la douleur. 

- Je rêve en images mais jamais avec une quelconque clarté. Même quand je me souviens des rêves, je ne peux pas me les remémorer. Je ne sais pas si la fidélité de mes rêves correspond à celle de quelqu'un qui n'a pas ma condition.

- Quand je rêve le jour, j'imagine des scénarios dans des détails abstraits et des nuages de pensées, ce qui est très difficile à comprendre et encore moins à expliquer.

- Les histoires fictives sont inutiles et n'ont aucun lien viscéral. Même enfant, je n'ai jamais pu me plonger dans des aventures de fiction. Je n'aurais pas été bon à l'école du dimanche.

- C'est une bénédiction de ne pas avoir de flashbacks d'événements traumatisants, mais ;

- C'est une malédiction de ne pas pouvoir évoquer des images d'êtres chers disparus. 

Il y a une myriade d'exemples qui peuvent être ajoutés à cette liste, mais vous avez compris. Mes paupières se ferment et le monde devient noir, ce qui m'a toujours semblé logique - c'est à cela que servent les paupières. Voir des images lorsque les yeux sont fermés ressemble à un super pouvoir qui devrait être pour une minorité exceptionnelle, et non l'inverse.

La voix de l'esprit

Depuis cette découverte, j'ai pu mettre certains points sur les i. Il y a quelques années, je me suis intéressé à la programmation neuro-linguistique (PNL), dont une partie consiste à comprendre les modalités sensorielles. Lorsque je me suis appliqué à moi-même ces techniques, le résultat fut que j'étais auditif. Bien sûr, étant donné que toute ma vie professionnelle avait été en tant que designer, je m'attendais à être visuel.

Alors comment une personne atteinte d'aphantasie peut-elle traiter des données et anticiper les résultats ? Pour moi, j'ai découvert que j'entends les résultats, mais que je ne les vois pas

Par exemple, j'ai eu un combat de boxe professionnelle il y a quelques années. J'ai toujours été en faveur du développement personnel et j'avais lu et entendu si souvent qu'il faut visualiser un résultat réussi que l'on veut atteindre. En l'occurrence, me voir victorieux avec les mains levées et sortir du ring en vainqueur. Rétrospectivement, je n'ai jamais rien vu, mais j'ai tout entendu.

En visualisant le combat, j'écoutais vraiment la foule, j'entendais mes entraîneurs me dire à quel point je m'en sortais bien entre les rounds, et surtout j'écoutais mes propres commentaires et affirmations internes pendant que je jouais mentalement l'événement. Lorsque je visualisais la victoire, je ne voyais rien, mais j'entendais ma propre voix mentale célébrer la victoire.

Oreilles visuelles

La mémoire et la capacité à se souvenir d'un moment, d'un événement ou d'une action sont cruciales. Lorsque quelqu'un d'autre a égaré ses clés, il peut voir où il les a laissées comme un souvenir à rappeler. Pour ce faire, je me souviens de ma voix mentale qui disait à l'époque " tes clés sont sur le bureau " lorsque je les y pose. Et quand j'ai besoin de les retrouver, je reviens à la dernière phrase de mes clés. Les fragments de langage sont un moyen de cloisonner les actions que j'ai prises et celles que je dois prendre.

Si j'assiste à un magnifique coucher de soleil, je ne puis en capturer un instantané mental, c'est plutôt comme un extrait sonore, et c'est surtout mon bavardage interne qui essaie d'enregistrer le moment et de le verbaliser via les détails. Je suis à la limite de l'obsession des couchers de soleil, ce qui frustre tous ceux avec qui je suis si l'un d'entre eux se trouve à proximité, car je dois me rendre à un point d'observation. "On les a tous vus..." mais comme je ne m'en souviens pas, j'ai besoin de les voir encore et encore.

Je suis un fervent iPhoneographe, ce qui n'est pas unique, mais pour moi, c'est une façon de gérer mon incapacité à capturer des images mentales. Lorsque je pars en voyage avec un partenaire, c'est inévitablement frustrant pour lui, car je dois m'arrêter si souvent pour saisir les moments. "Pourquoi ne pouvez-vous pas simplement profiter de l'instant présent ?", ce que je fais, mais si je ne le capture pas, je ne pourrai généralement plus jamais revoir cet endroit. Si je conduis et qu'une scène qui vaut la peine d'être capturée apparaît, ce ne sont pas mes yeux qui m'encouragent à m'arrêter, j'entends "Ce serait une super photo", alors j'ai appris à faire confiance à ma voix au-dessus de mes yeux, même pour les choses visuelles, et j'ai une vision de 20/20.

Le dilemme du designer

Je suis un designer qui est intrinsèquement visuel. J'ai commencé dans le design visuel et j'ai évolué vers le design de l'expérience utilisateur qui, je crois maintenant, est un artefact d'Aphantasia. Lorsque je parle à mes collègues designers, je n'arrive pas à croire qu'ils voient dans leur esprit à l'avance ce qu'ils exécutent ensuite dans Photoshop. Ils disposent d'un canevas mental sur lequel ils peuvent appliquer leurs visualisations. Cela va dans le sens de l'hyperphantasie.

Un collègue peut voir 20 versions du même graphique et être capable de les filtrer dans sa tête pour créer les 5 versions qu'il fera physiquement comme options de révision. Un autre collègue peut évoquer une seule instance d'un graphique mais être capable d'animer et de déplacer les éléments jusqu'à ce qu'il se arrête  la version qu'il va concevoir.

Mais la question est, que fait un Aphantasique ?.

Lorsque j'essaie de résoudre un problème d' expérience-design, je pense que c'est la réalité. Ce n'est pas une bonne description car il n'y a pas de vraie bonne manière d'articuler ce processus. Mais je le verbalise aussi en interne, et cela se fait en grande partie en jouant le rôle de l'utilisateur et en écoutant ce qu'il entendrait de son propre bavardage interne s'il faisait l'expérience du voyage que j'essaie de résoudre pour lui. Par exemple, s'ils rencontrent un problème pendant que je joue leur expérience de la conception, je les entends dire "ça ne marche pas" mais je ne vois pas comment, je dois le traduire de mon point de vue de concepteur puis le manifester à l'écran, sur papier ou autre.

J'ai toujours été un bon collaborateur dans le domaine du design, parce que j'ai eu besoin de l'être. Très souvent, les solutions aux problèmes viennent de moi, qui en parle et qui peint une image mentale d'un problème de ce que je "vois" pendant qu'un collègue crée cette image mentale et qu'ensemble, cela devient une solution. Une véritable conception collaborative, où le partage des connaissances conduit à une compréhension collective et à la résolution des problèmes.

Imagine que

On m'a interrogé sur mon imagination ? Je suis un vrai rêveur, mais une fois "hors fèeries", je ne suis pas vraiment sûr de ce qui se passe. C'est la chose la plus difficile à expliquer parce que je ne peux pas encore vraiment expliquer ce qui se passe quand je suis "loin". La meilleure description est que je sens les choses se passer dans ma tête. Les événements se déroulent et je ne suis pas mentalement vide, mais visuellement noir. Tout cela est assez étrange. Je ressens toujours les rêves comme des images, il semble donc que le conscient ait un filtre sur ce que l'inconscient peut faire passer en douce pendant le sommeil.

Bénédiction ou malédiction

L'un des aspects les plus troublants est de ne pas pouvoir voir ses proches. Mon frère a récemment quitté ce monde et malgré tous mes efforts, je ne puis voir son visage. Je ne peux même pas visualiser une photo de son visage, ou une représentation floue. Depuis, j'en ai parlé à ma mère, qui se couche tous les soirs avec une ou plusieurs photos de lui et peut s'en servir pour se souvenir de lui.

Je peux avoir un sentiment pour une personne et je peux décrire mon frère à quelqu'un. La façon dont il marchait par exemple, je peux la reproduire, mais c'est de mémoire. Parfois, je me sense dissonant au plan émotionnel, comme en vivant un  événement traumatisant comme une rupture. J'ai l'impression d'avancer rapidement et je me demande maintenant si c'est un cas de "loin des yeux, loin du cœur". Cette citation aide à résumer beaucoup de choses pour moi et mon expérience du monde.

Un avantage, cependant, est que les expériences négatives ne peuvent pas être revécues. Des images visuelles horribles, comme un récent accident de moto, ne reviennent jamais nous hanter. Une fois la chose vue, elle est automatiquement invisible.

Voir, c'est croire

Il existe de nombreux exemples de personnes dont un sens est diminué ou inexistant, ce qui encourage d'autres à se renforcer. Le savant qui pense aux nombres comme à des images et qui peut résoudre des équations mathématiques par l'image. Je n'ai pas encore appris exactement comment traiter et traduire l'information, mais je suis maintenant sur cette voie pour comprendre comment je fonctionne et pour développer cette capacité, tout en travaillant à supprimer le filtre et à ouvrir un tout nouveau monde à l'œil de l'esprit.

Auteur: Kappler Benny

Info: 9 janvier 2017. https://medium.com/@bennykappler/aphantasia-out-of-sight-out-of-mind-f2b1b4e5cc23. Trad Mg

[ imagination non-voyante ]

bêtise bipolaire

Il ne fait aucun doute que les IA sont biaisées. Mais beaucoup déclarent que ces problématiques de l'IA existent parce que nous humains sommes imparfaits, plus que les machines. "Les machines sont-elles condamnées à hériter des préjugés humains ?", titrent les journaux. "Les préjugés humains sont un énorme problème pour l'IA. Voilà comment on va arranger ça." Mais ces récits perpétuent une dangereuse erreur algorithmique qu'il faut éviter.

Oui, les humains sont subjectifs. Oui, malgré les efforts conscients et inconscients de ne pas l'être, nous faisons de la discrimination, nous stéréotypons et portons toutes sortes de jugements de valeur sur les gens, les produits et la politique. Mais nos préjugés ne sont pas correctement mesurés ou modélisés par les machines. Non, les tendances machine sont dues à la logique même de la collecte des données : le système binaire.

Le système binaire est la chaîne de 0 et 1 à la base de tous les systèmes informatiques. Cette méthode mathématique permet de réduire et de calculer efficacement les grands nombres et, deuxièmement, elle permet la conversion de l'alphabet et de la ponctuation en ASCII (American Standard Code for Information Interchange).

Mais ne vous laissez pas berner : Ces 0 et 1 ne signifient pas que la machine comprend le monde et les langages comme nous le faisons : "La plupart d'entre nous, la plupart du temps, suivons des instructions qui nous sont données par ordinateur plutôt que l'inverse ", explique l'historien des technologies George Dyson. Afin de pouvoir communiquer avec les ordinateurs, nous sommes ajustés et orientés vers leur logique, et non vers la nôtre.

Le système binaire réduit tout à des 0 et des 1 insignifiants, quand la vie et l'intelligence font fonctionner XY en tandem. lui rend la lecture et le traitement des données quantitatives plus pratiques, plus efficaces et plus rentables pour les machines. Mais c'est au détriment des nuances, de la richesse, du contexte, des dimensions et de la dynamique de nos langues, cultures, valeurs et expériences.

Il ne faut pas accabler ici les développeurs de la Silicon Valley pour ce système binaire biaisé - mais plutôt Aristote.

Le parti pris binaire d'Aristote
Si vous pensez à Aristote, vous pensez probablement au philosophe grec antique comme à un des pères fondateurs de la démocratie, et non comme l'ancêtre de siècles de logique mécanique et de méthodes scientifiques erronées. C'est cependant sa théorie du "dualisme", selon laquelle quelque chose est soit vrai soit faux, logique ou illogique, qui nous a mis dans cette situation délicate en premier lieu.

Vers 350 av. J.-C., Aristote voulut réduire et structurer la complexité du monde. Pour ce faire, il fit des emprunts à la Table des Opposés de Pythagore, dans laquelle deux éléments sont comparés :

fini, infini... impair, pair... un, beaucoup... droite, gauche... repos, mouvement... droit, tordu... etc.

Mais au lieu d'appliquer ce dualisme à la géométrie neutre comme l'avait fait Pythagore, Aristote l'appliqua aux personnes, aux animaux et à la société. Ce faisant, il conçut un patriarcat hiérarchique social polarisé clivant, enraciné dans ses valeurs internes et ses préjugés : Les objets qu'il ordonnait avoir plus de valeur devinrent des 1, et ceux de moindre importance des 0. En ce qui concerne les femmes, par exemple, il écrivit : "La relation de l'homme à la femme est par nature une relation de supérieur à inférieur et de souverain à gouverné."

Hélas, le système de classification hiérarchique d'Aristote a été implémenté dans l'IA, la pondérant en faveur d'hommes comme lui. Le système même sur lequel toute la technologie moderne est construite contient les artefacts du sexisme d'il y a 2 000 ans.

1 = vrai = rationnel = droit = masculin
0 = faux = émotionnel = gauche = féminin
Si Aristote avait créé la démocratie - et la démocratie est censée être une véritable représentation - femmes et gens de couleur auraient dû avoir un accès égal à l'éducation, avoir voix au chapitre dans les forums et avoir le droit de vote en 350 av. JC. Il n'aurait pas été nécessaire de se battre jusqu'en 1920 pour que le vote féminin soit ratifié aux Etats-Unis. Il n'y aurait pas eu d'esclavage et pas besoin du mouvement pour les droits civiques. Tout le monde aurait été classé et considéré comme égal dès le départ.

Le classement biaisé d'Aristote est maintenant verrouillé et renforcé par plus de 15 millions d'ingénieurs.
Aristote aurait dû lire les notes de son prédécesseur, Socrate. Selon les souvenirs de Platon, Socrate considérait les oracles féminins de Delphes comme "un guide essentiel du développement personnel et de l'état". De plus, dans le Symposium de Platon, Socrate se souvient de l'époque où il était l'élève de Diotima de Mantinea, une femme philosophe dont il tenait en haute estime l'intelligence. Dans le livre V, Socrate est crédité d'avoir suggéré que les femmes sont également qualifiées pour diriger et gouverner : "Il n'y a pas de pratique des gouverneurs d'une ville qui appartient à une femme parce qu'elle est une femme, ou à un homme parce qu'il est un homme."

Mais au lieu que les idées de Socrate sur l'égalité enracinent les idées occidentales sur l'intelligence, nous nous sommes retrouvés avec la logique d'Aristote et son classement biaisé sans être conscients de ses origines binaires et anti-démocratiques.

Mais ne blâmons pas seulement Aristote. Deux autres coquins ont contribué à ces problèmes sociaux et scientifiques : Descartes et Leibniz.

Descartes - philosophe français du XVIIe siècle qui a inventé l'expression "je pense, donc je suis" -, a implanté l'idée qu'un sujet n'a ni matière ni valeur autre que ce que le visiteur attribue et déduit. (S'il avait dit "Nous pensons, donc nous sommes", cela aurait mieux reflété comment nous sommes symbiotiquement informés par les perceptions les uns et des autres.)

En outre, Descartes a proposé une plus grande séparation de l'esprit du corps et des émotions dans son traité de 1641, Méditations sur la Première Philosophie. Il a soutenu que nos esprits sont dans le domaine du spirituel tandis que nos corps et nos émotions sont dans le domaine du physique, et que les deux royaumes ne peuvent pas s'influencer mutuellement. Ce qui a causé des problèmes en IA parce que maintenant nous empilons des unités d'émotions sur des couches de classification binaires d'une manière artificielle et non intégrée. Encore du binaire.

La logique déductive-inductive de Descartes, qu'il explora dans son discours sur la méthode de 1637, fut créée parce qu'il était désabusé par les méthodes non systématiques des scientifiques de son temps. Il fit valoir que les mathématiques ont été construites sur une "base solide", et a donc cherché à établir un nouveau système de vérité fondée sur Aristote 1 = vrai = valide, et 0 = faux = invalide. La différence étant qu'il a mis les lignes de la logique syllogistique d'Aristote au sein d'une structure arborescente. Structures arborescentes qui sont maintenant utilisées dans les réseaux neuronaux récurrents du NLP (Natural Language Processing)

Vint ensuite Leibniz, le philosophe et avocat allemand inventa le calcul indépendamment de son contemporain, Newton. Il créa le système binaire entre 1697 et 1701 afin d'obtenir des verdicts "oui/non" plus rapides et ainsi réduire les grands nombres en unités plus faciles à gérer de 0 et 1.

Contrairement aux autres, Leibniz était sinophile. En 1703, le prêtre jésuite Bouvet lui avait envoyé une copie du Yi King (le Livre des Changements), artefact culturel chinois dont l'origine remonte à 5.000 ans. Il était fasciné par les similitudes apparentes entre les lignes horizontales et les intervalles des hexagrammes du Yi King et les 0 et 1 des lignes verticales de son système binaire. Il interpréta faussement ces intervalles comme étant du vide (donc zéro) croyant (à tort) que les hexagrammes confirmaient que son système binaire était la bonne base pour un système logique universel.

Leibniz fit trois autres erreurs majeures. Tout d'abord, il a fit pivoter les hexagrammes de leurs positions horizontales naturelles vers les positions verticales pour les faire correspondre à ses lignes binaires. Deuxièmement, il les sépara du contexte des symboles chinois et des chiffres correspondants. Troisièmement, puisqu'il n'était pas chinois et qu'il ne comprenait pas l'héritage philosophique ou la langue, il supposa que les hexagrammes représentaient les nombres 0 et 1 lorsqu'ils représentent des énergies négatives et positives, Yin Yang, homme et femme. Erreurs qui signifient que Leibniz perdit beaucoup d'informations et de connaissances venant des codes du Yi King et de la vraie signification de ses hexagrammes.

Au lieu de créer un système universel cohérent, le système binaire de Leibniz renforça les modèles de pensée occidentale de Descartes amplifiant la base biaisée d'Aristote, nous verrouillant davantage, nous et les machines que nous avons créées, vers une logique non naturelle.

Le système binaire dans l'informatique moderne
Les classifications binaires d'Aristote sont donc maintenant évidentes dans tous les systèmes de données d'aujourd'hui, servant, préservant, propageant et amplifiant les biais partout dans les couches d'apprentissage machine.

Exemples de biais binaires dans les front-end utilisateur et le traitement des données :

glissement à droite = 1, glissement à gauche = 0
cliquer sur "like" sur Facebook = 1, pas cliquer sur like = 0
nos émotions complexes étant attribuées grossièrement comme positives = 1, négatives = 0 dans les cadres du NPL
convertir des paires d'objets comparés et leurs caractéristiques en 0 ou 1, par exemple pomme = 1, orange = 0, ou lisse = 1, bosselé = 0
lignes et colonnes pleines de 0 et de 1 dans des graphes géants "big data"
Mais le problème de la logique binaire est qu'elle ne permet pas de comprendre et de modéliser pourquoi et comment les gens ont choisi une option plutôt qu'une autre. Les machines enregistrent simplement que les gens ont fait un choix, et qu'il y a un résultat

Les machines sont donc étalonnées à partir de ces biais binaires, pas à partir des nôtres. Bien sûr, nous sommes remplis de nos propres défauts et faiblesses très humains, mais les cadres conceptuels informatiques existants sont incapables de corriger ces erreurs (et les ingénieurs n'écrivent que du code qui correspond aux limites de l'ancienne logique).

Heureusement, il existe une alternative. Les philosophies occidentales d'Aristote, de Descartes et de Leibniz sont opposées aux philosophies orientales, elles fondées sur l'équilibre naturel, la cohérence et l'intégration. Le concept chinois de Yin Yang, par exemple, met l'accent sur la dynamique égale et symbiotique du masculin et du féminin en nous et dans l'univers. Ces idées décrites dans le Yi King, que Leibniz n'a pas reconnues.

La nature rejette également le binaire. Des milliards d'années avant que le parti pris d'Aristote ne s'imprime dans la logique informatique occidentale, la nature codifiait l'intelligence comme la coexistence entrelacée de la femme X et de l'homme Y dans notre ADN. De plus, la recherche quantique a montré que les particules peuvent avoir des états de superposition enchevêtrés où elles sont à la fois 0 et 1 en même temps, tout comme le Yin Yang. La nature ne fonctionne pas en binaire, pas même avec les pigeons. Alors pourquoi le faisons-nous en informatique ?

Nous ne classons et ne qualifions pas nécessairement le monde qui nous entoure avec les préjugés hiérarchiques binaires d'Aristote. Mais la façon dont les données sont recueillies est noir (0) et blanc (1), avec des nuances de gris fournies par des pourcentages de ces données, alors que la nature et les philosophies orientales montrent que nos perceptions ne sont que vagues de couleurs mélangées ou arc-en-ciel.

Tant que nous n'aurons pas conçu des modes de catégorisation non binaires et plus holistiques en IA, les ordinateurs ne seront pas en mesure de modéliser l'image animée en technicolor de notre intelligence. Ce n'est qu'alors que les machines représenteront nos divers langages, raisonnements, valeurs, cultures, qualités et comportements humains.

Auteur: Twain Liu

Info: https://qz.com/1515889/aristotles-binary-philosophies-created-todays-ai-bias/?utm_source=facebook&utm_medium=partner-share&utm_campaign=partner-bbc

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legos protéiques

De nouveaux outils d’IA prédisent comment les blocs de construction de la vie s’assemblent

AlphaFold3 de Google DeepMind et d'autres algorithmes d'apprentissage profond peuvent désormais prédire la forme des complexes en interaction de protéines, d'ADN, d'ARN et d'autres molécules, capturant ainsi mieux les paysages biologiques des cellules.

Les protéines sont les machines moléculaires qui soutiennent chaque cellule et chaque organisme, et savoir à quoi elles ressemblent sera essentiel pour comprendre comment elles fonctionnent normalement et fonctionnent mal en cas de maladie. Aujourd’hui, les chercheurs ont fait un grand pas en avant vers cet objectif grâce au développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique capables de prédire les formes rdéployées et repliées non seulement des protéines mais aussi d’autres biomolécules avec une précision sans précédent.

Dans un article publié aujourd'hui dans Nature , Google DeepMind et sa société dérivée Isomorphic Labs ont annoncé la dernière itération de leur programme AlphaFold, AlphaFold3, capable de prédire les structures des protéines, de l'ADN, de l'ARN, des ligands et d'autres biomolécules, seuls ou liés ensemble dans différentes configurations. Les résultats font suite à une mise à jour similaire d'un autre algorithme de prédiction de structure d'apprentissage profond, appelé RoseTTAFold All-Atom, publié en mars dans Science .

Même si les versions précédentes de ces algorithmes pouvaient prédire la structure des protéines – une réussite remarquable en soi – elles ne sont pas allées assez loin pour dissiper les mystères des processus biologiques, car les protéines agissent rarement seules. "Chaque fois que je donnais une conférence AlphaFold2, je pouvais presque deviner quelles seraient les questions", a déclaré John Jumper, qui dirige l'équipe AlphaFold chez Google DeepMind. "Quelqu'un allait lever la main et dire : 'Oui, mais ma protéine interagit avec l'ADN.' Pouvez-vous me dire comment ?' " Jumper devrait bien admettre qu'AlphaFold2 ne connaissait pas la réponse.

Mais AlphaFold3 pourrait le faire. Avec d’autres algorithmes d’apprentissage profond émergents, il va au-delà des protéines et s’étend sur un paysage biologique plus complexe et plus pertinent qui comprend une bien plus grande diversité de molécules interagissant dans les cellules.

" On découvre désormais toutes les interactions complexes qui comptent en biologie ", a déclaré Brenda Rubenstein , professeure agrégée de chimie et de physique à l'Université Brown, qui n'a participé à aucune des deux études. " On commence à avoir une vision plus large."

Comprendre ces interactions est " fondamental pour la fonction biologique ", a déclaré Paul Adams , biophysicien moléculaire au Lawrence Berkeley National Laboratory qui n’a également participé à aucune des deux études. " Les deux groupes ont fait des progrès significatifs pour résoudre ce problème. "

Les deux algorithmes ont leurs limites, mais ils ont le potentiel d’évoluer vers des outils de prédiction encore plus puissants. Dans les mois à venir, les scientifiques commenceront à les tester et, ce faisant, ils révéleront à quel point ces algorithmes pourraient être utiles.

Progrès de l’IA en biologie

L’apprentissage profond est une variante de l’apprentissage automatique vaguement inspirée du cerveau humain. Ces algorithmes informatiques sont construits à l’aide de réseaux complexes de nœuds d’information (appelés neurones) qui forment des connexions en couches les unes avec les autres. Les chercheurs fournissent au réseau d’apprentissage profond des données d’entraînement, que l’algorithme utilise pour ajuster les forces relatives des connexions entre les neurones afin de produire des résultats toujours plus proches des exemples d’entraînement. Dans le cas des systèmes d'intelligence artificielle protéique, ce processus amène le réseau à produire de meilleures prédictions des formes des protéines sur la base de leurs données de séquence d'acides aminés.

AlphaFold2, sorti en 2021, a constitué une avancée majeure dans l’apprentissage profond en biologie. Il a ouvert la voie à un monde immense de structures protéiques jusque-là inconnues et est déjà devenu un outil utile pour les chercheurs qui cherchent à tout comprendre, depuis les structures cellulaires jusqu'à la tuberculose. Cela a également inspiré le développement d’outils supplémentaires d’apprentissage biologique profond. Plus particulièrement, le biochimiste David Baker et son équipe de l’Université de Washington ont développé en 2021 un algorithme concurrent appelé RoseTTAFold , qui, comme AlphaFold2, prédit les structures protéiques à partir de séquences de données.

Depuis, les deux algorithmes ont été mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités. RoseTTAFold Diffusion pourrait être utilisé pour concevoir de nouvelles protéines qui n’existent pas dans la nature. AlphaFold Multimer pourrait étudier l’interaction de plusieurs protéines. " Mais ce que nous avons laissé sans réponse ", a déclaré Jumper, " était : comment les protéines communiquent-elles avec le reste de la cellule ? "

Le succès des premières itérations d'algorithmes d'apprentissage profond de prédiction des protéines reposait sur la disponibilité de bonnes données d'entraînement : environ 140 000 structures protéiques validées qui avaient été déposées pendant 50 ans dans la banque de données sur les protéines. De plus en plus, les biologistes ont également déposé les structures de petites molécules, d'ADN, d'ARN et leurs combinaisons. Dans cette expansion de l'algorithme d'AlphaFold pour inclure davantage de biomolécules, " la plus grande inconnue ", a déclaré Jumper, "est de savoir s'il y aurait suffisamment de données pour permettre à l'algorithme de prédire avec précision les complexes de protéines avec ces autres molécules."

Apparemment oui. Fin 2023, Baker puis Jumper ont publié les versions préliminaires de leurs nouveaux outils d’IA, et depuis, ils soumettent leurs algorithmes à un examen par les pairs.

Les deux systèmes d'IA répondent à la même question, mais les architectures sous-jacentes de leurs méthodes d'apprentissage profond diffèrent, a déclaré Mohammed AlQuraishi , biologiste des systèmes à l'Université de Columbia qui n'est impliqué dans aucun des deux systèmes. L'équipe de Jumper a utilisé un processus appelé diffusion – technologie qui alimente la plupart des systèmes d'IA génératifs non basés sur du texte, tels que Midjourney et DALL·E, qui génèrent des œuvres d'art basées sur des invites textuelles, a expliqué AlQuraishi. Au lieu de prédire directement la structure moléculaire puis de l’améliorer, ce type de modèle produit d’abord une image floue et l’affine de manière itérative.

D'un point de vue technique, il n'y a pas de grand saut entre RoseTTAFold et RoseTTAFold All-Atom, a déclaré AlQuraishi. Baker n'a pas modifié massivement l'architecture sous-jacente de RoseTTAFold, mais l'a mise à jour pour inclure les règles connues des interactions biochimiques. L'algorithme n'utilise pas la diffusion pour prédire les structures biomoléculaires. Cependant, l'IA de Baker pour la conception de protéines le fait. La dernière itération de ce programme, connue sous le nom de RoseTTAFold Diffusion All-Atom, permet de concevoir de nouvelles biomolécules en plus des protéines.

" Le type de dividendes qui pourraient découler de la possibilité d'appliquer les technologies d'IA générative aux biomolécules n'est que partiellement réalisé grâce à la conception de protéines", a déclaré AlQuraishi. "Si nous pouvions faire aussi bien avec de petites molécules, ce serait incroyable." 

Évaluer la concurrence

Côte à côte, AlphaFold3 semble être plus précis que RoseTTAFold All-Atom. Par exemple, dans leur analyse dans Nature , l'équipe de Google a constaté que leur outil est précis à environ 76 % pour prédire les structures des protéines interagissant avec de petites molécules appelées ligands, contre une précision d'environ 42 % pour RoseTTAFold All-Atom et 52 % pour le meilleur. outils alternatifs disponibles.

Les performances de prédiction de structure d'AlphaFold3 sont " très impressionnantes ", a déclaré Baker, " et meilleures que celles de RoseTTAFold All-Atom ".

Toutefois, ces chiffres sont basés sur un ensemble de données limité qui n'est pas très performant, a expliqué AlQuraishi. Il ne s’attend pas à ce que toutes les prédictions concernant les complexes protéiques obtiennent un score aussi élevé. Et il est certain que les nouveaux outils d’IA ne sont pas encore assez puissants pour soutenir à eux seuls un programme robuste de découverte de médicaments, car cela nécessite que les chercheurs comprennent des interactions biomoléculaires complexes. Pourtant, " c'est vraiment prometteur ", a-t-il déclaré, et nettement meilleur que ce qui existait auparavant.

Adams est d'accord. "Si quelqu'un prétend pouvoir utiliser cela demain pour développer des médicaments avec précision, je n'y crois pas", a-t-il déclaré. " Les deux méthodes sont encore limitées dans leur précision, [mais] les deux constituent des améliorations spectaculaires par rapport à ce qui était possible. "

(Image gif, tournante, en 3D : AlphaFold3 peut prédire la forme de complexes biomoléculaires, comme cette protéine de pointe provenant d'un virus du rhume. Les structures prédites de deux protéines sont visualisées en bleu et vert, tandis que les petites molécules (ligands) liées aux protéines sont représentées en jaune. La structure expérimentale connue de la protéine est encadrée en gris.)

Ils seront particulièrement utiles pour créer des prédictions approximatives qui pourront ensuite être testées informatiquement ou expérimentalement. Le biochimiste Frank Uhlmann a eu l'occasion de pré-tester AlphaFold3 après avoir croisé un employé de Google dans un couloir du Francis Crick Institute de Londres, où il travaille. Il a décidé de rechercher une interaction protéine-ADN qui était " vraiment déroutante pour nous ", a-t-il déclaré. AlphaFold3 a craché une prédiction qu'ils testent actuellement expérimentalement en laboratoire. "Nous avons déjà de nouvelles idées qui pourraient vraiment fonctionner", a déclaré Uhlmann. " C'est un formidable outil de découverte. "

Il reste néanmoins beaucoup à améliorer. Lorsque RoseTTAFold All-Atom prédit les structures de complexes de protéines et de petites molécules, il place parfois les molécules dans la bonne poche d'une protéine mais pas dans la bonne orientation. AlphaFold3 prédit parfois de manière incorrecte la chiralité d'une molécule – l'orientation géométrique distincte " gauche " ou " droite " de sa structure. Parfois, il hallucine ou crée des structures inexactes.

Et les deux algorithmes produisent toujours des images statiques des protéines et de leurs complexes. Dans une cellule, les protéines sont dynamiques et peuvent changer en fonction de leur environnement : elles se déplacent, tournent et passent par différentes conformations. Il sera difficile de résoudre ce problème, a déclaré Adams, principalement en raison du manque de données de formation. " Ce serait formidable de déployer des efforts concertés pour collecter des données expérimentales conçues pour éclairer ces défis ", a-t-il déclaré.

Un changement majeur dans le nouveau produit de Google est qu'il ne sera pas open source. Lorsque l’équipe a publié AlphaFold2, elle a publié le code sous-jacent, qui a permis aux biologistes de reproduire et de jouer avec l’algorithme dans leurs propres laboratoires. Mais le code d'AlphaFold3 ne sera pas accessible au public.

 " Ils semblent décrire la méthode en détail. Mais pour le moment, au moins, personne ne peut l’exécuter et l’utiliser comme il l’a fait avec [AlphaFold2] ", a déclaré AlQuraishi. C’est " un grand pas en arrière. Nous essaierons bien sûr de le reproduire."

Google a cependant annoncé qu'il prenait des mesures pour rendre le produit accessible en proposant un nouveau serveur AlphaFold aux biologistes exécutant AlphaFold3. Prédire les structures biomoléculaires nécessite une tonne de puissance de calcul : même dans un laboratoire comme Francis Crick, qui héberge des clusters informatiques hautes performances, il faut environ une semaine pour produire un résultat, a déclaré Uhlmann. En comparaison, les serveurs plus puissants de Google peuvent faire une prédiction en 10 minutes, a-t-il déclaré, et les scientifiques du monde entier pourront les utiliser. "Cela va démocratiser complètement la recherche sur la prédiction des protéines", a déclaré Uhlmann.

Le véritable impact de ces outils ne sera pas connu avant des mois ou des années, alors que les biologistes commenceront à les tester et à les utiliser dans la recherche. Et ils continueront à évoluer. La prochaine étape de l'apprentissage profond en biologie moléculaire consiste à " gravir l'échelle de la complexité biologique ", a déclaré Baker, au-delà même des complexes biomoléculaires prédits par AlphaFold3 et RoseTTAFold All-Atom. Mais si l’histoire de l’IA en matière de structure protéique peut prédire l’avenir, alors ces modèles d’apprentissage profond de nouvelle génération continueront d’aider les scientifiques à révéler les interactions complexes qui font que la vie se réalise.

" Il y a tellement plus à comprendre ", a déclaré Jumper. "C'est juste le début."

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Info: https://www.quantamagazine.org/new-ai-tools-predict-how-lifes-building-blocks-assemble-20240508/ - Yasemin Saplakoglu, 8 mai 2024

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Les insectes et autres animaux ont une conscience, déclarent les experts

Un groupe d'éminents biologistes et philosophes a annoncé un nouveau consensus : il existe " une possibilité réaliste " que les insectes, les poulpes, les crustacés, les poissons et d'autres animaux négligés fassent l'expérience de la conscience.  

En 2022, des chercheurs du Bee Sensory and Behavioral Ecology Lab de l’Université Queen Mary de Londres ont observé des bourdons faire quelque chose de remarquable : ces petites créatures floues se livraient à une activité qui ne pouvait être décrite que comme un jeu. Une fois face à de minuscules boules de bois, les abeilles les poussent et les font tourner. Ce comportement n’avait aucun lien évident avec l’accouplement ou la survie, et n’était pas non plus récompensé par les scientifiques. Apparemment, c'était juste pour s'amuser.

L’étude sur les abeilles joueuses fait partie d’un ensemble de recherches citées aujourd’hui par un groupe d’éminents spécialistes de l’esprit animal, étayant une nouvelle déclaration qui étend le soutien scientifique à la conscience à un plus grand nombre d’animaux que ce qui avait été formellement reconnu auparavant. Depuis des décennies, les scientifiques s’accordent largement sur le fait que les animaux semblables à nous – les grands singes, par exemple – ont une expérience consciente, même si leur conscience diffère de la nôtre. Ces dernières années, cependant, les chercheurs ont commencé à reconnaître que la conscience pourrait également être répandue chez des animaux très différents de nous, notamment des invertébrés dotés d’un système nerveux complètement différent et bien plus simple.

La nouvelle déclaration, signée par des biologistes et des philosophes, adhère formellement à ce point de vue. On y lit notamment : " Les preuves empiriques indiquent au moins une possibilité réaliste d’expérience consciente chez tous les vertébrés (y compris tous les reptiles, amphibiens et poissons) et de nombreux invertébrés (y compris, au minimum, les mollusques céphalopodes, les crustacés décapodes et les insectes). " Inspiré par les résultats de recherches récentes décrivant des comportements cognitifs complexes chez ces animaux et chez d'autres animaux, le document représente un nouveau consensus et suggère que les chercheurs ont peut-être surestimé le degré de complexité neuronale requis pour la conscience.

La Déclaration de New York sur la conscience animale en quatre paragraphes a été dévoilée aujourd'hui, le 19 avril, lors d'une conférence d'une journée intitulée " La science émergente de la conscience animale " qui s'est tenue à l'Université de New York. Menée par la philosophe et spécialiste des sciences cognitives Kristin Andrews de l'Université York en Ontario, le philosophe et spécialiste de l'environnement Jeff Sebo de l'Université de New York et le philosophe Jonathan Birch de la London School of Economics and Political Science, la déclaration a jusqu'à présent été signée par 39 chercheurs, dont les psychologues Nicola Clayton et Irene Pepperberg, les neuroscientifiques Anil Seth et Christof Koch , le zoologiste Lars Chittka et les philosophes David Chalmers et Peter Godfrey-Smith .

La déclaration se concentre sur le type de conscience le plus fondamental, connu sous le nom de conscience phénoménale. En gros, si une créature a une conscience phénoménale, alors c'est " comme quelque chose " qu'être cette créature — une idée énoncée par le philosophe Thomas Nagel dans son essai influent de 1974, " Qu'est-ce que ça fait d'être une chauve-souris ? " Même si une créature est très différente de nous, écrit Nagel, " " Un organisme a fondamentalement des états mentaux conscients qui correspondent à ce qu'est cet organisme, si et seulement si. ... Nous pouvons appeler cela le caractère subjectif de l'expérience. Si une créature est ainsi consciente, elle a la capacité d’éprouver des sentiments tels que la douleur, le plaisir ou la faim, mais pas nécessairement des états mentaux plus complexes comme la conscience de soi.

" J'espère que celà attire une plus grande attention aux problèmes de la conscience non humaine et aux défis éthiques qui accompagnent la possibilité d'expériences conscientes bien au-delà de l'humain", a écrit Seth, neuroscientifique à l'Université du Sussex, dans un e-mail. " J'espère que cela suscitera des discussions, éclairera les politiques et les pratiques en matière de bien-être animal et galvanisera la compréhension et l'appréciation du fait que nous avons beaucoup plus en commun avec d'autres animaux qu'avec des choses comme ChatGPT. "

Une prise de conscience croissante

La déclaration a commencé à prendre forme l’automne dernier, à la suite de conversations entre Sebo, Andrews et Birch. " Nous parlions tous les trois de tout ce qui s'est passé au cours des 10 ou 15 dernières années dans la science de la conscience animale", se souvient Sebo. Nous savons maintenant, par exemple, que les poulpes ressentent de la douleur et que les seiches se souviennent des détails d'événements passés spécifiques. Des études sur les poissons ont montré que les labres (Labroides dimidiatus) semblent réussir une version du " test du miroir ", qui indique un certain degré d'auto-reconnaissance, et que les poissons zèbres montrent des signes de curiosité. Dans le monde des insectes, les abeilles présentent un comportement de jeu apparent, tandis que les mouches des fruits de la drosophile ont des habitudes de sommeil distinctes influencées par leur environnement social. Pendant ce temps, les écrevisses présentent des états de type anxiété – et ces états peuvent être modifiés par des médicaments anti-anxiété.

Ces signes, ainsi que d’autres, d’états de conscience chez des animaux qui ont longtemps été considérés comme moins conscients ont excité et interpellé les biologistes, les spécialistes des sciences cognitives et les philosophes de l’esprit. "Beaucoup de gens acceptent depuis un certain temps que, par exemple, les mammifères et les oiseaux sont soit conscients, soit très susceptibles de l'être, mais moins d'attention a été accordée aux autres taxons de vertébrés et en particulier d'invertébrés", a déclaré Sebo. Lors de conversations et de réunions, les experts ont largement convenu que ces animaux devaient avoir une conscience. Cependant, ce consensus nouvellement formé n’a pas été communiqué au grand public, notamment aux autres scientifiques et décideurs politiques. Les trois chercheurs ont donc décidé de rédiger une déclaration claire et concise et de la faire circuler parmi leurs collègues pour approbation. La déclaration n’est pas censée être exhaustive mais plutôt " indiquer où nous pensons que le domaine se trouve actuellement et où il se dirige ", a déclaré Sebo.

La nouvelle déclaration met à jour les efforts les plus récents visant à établir un consensus scientifique sur la conscience animale. En 2012, des chercheurs ont publié la Déclaration de Cambridge sur la conscience, qui affirmait qu'un grand nombre d'animaux non humains, y compris, mais sans s'y limiter, les mammifères et les oiseaux, ont " la capacité de manifester des comportements intentionnels " et que " les humains ne sont pas les seuls à posséder les substrats neurologiques " qui génèrent la conscience.

La nouvelle déclaration élargit la portée de son prédécesseur et est également rédigée avec plus de soin, a écrit Seth. " Elle n'essaie pas de faire de la science par diktat, mais souligne plutôt ce que nous devrions prendre au sérieux concernant la conscience animale et l'éthique pertinente, compte tenu des preuves et des théories dont nous disposons." Il a écrit qu’il n’était " pas favorable aux avalanches de lettres ouvertes et autres ", mais qu’il était finalement " parvenu à la conclusion que cette déclaration méritait vraiment d’être soutenue ".

Godfrey-Smith, philosophe des sciences à l'Université de Sydney qui a beaucoup travaillé avec les poulpes, estime que les comportements complexes que présentent ces créatures – notamment la résolution de problèmes, l'utilisation d'outils et le comportement de jeu – ne peuvent être interprétés que comme des indicateurs de conscience. "Elles ont cet engagement attentif avec les choses, avec nous et avec de nouveaux objets qui fait qu'il est très difficile de ne pas penser qu'il se passe beaucoup de choses à l'intérieur d'elles", a-t-il déclaré. Il a noté que des articles récents portant sur la douleur et les états oniriques chez les poulpes et les seiches " vont dans la même direction… ".

Même si de nombreux animaux mentionnés dans la déclaration ont un cerveau et un système nerveux très différents de ceux des humains, les chercheurs affirment que cela ne constitue pas nécessairement un obstacle à la conscience. Par exemple, le cerveau d’une abeille ne contient qu’environ un million de neurones, contre environ 86 milliards dans le cas des humains. Mais chacun de ces neurones d’abeille peut être structurellement aussi complexe qu’un chêne. Le réseau de connexions qu’ils forment est également incroyablement dense, chaque neurone en contactant peut-être 10 000 ou 100 000 autres. Le système nerveux d’une pieuvre, en revanche, est complexe à d’autres égards. Son organisation est hautement distribuée plutôt que centralisée ; un bras coupé peut présenter de nombreux comportements de l'animal intact.

(4 photos : Des recherches récentes sur l’esprit des animaux – notamment ceux des écrevisses, des poulpes, des serpents et des poissons – suggèrent que la conscience " peut exister dans une architecture neurale qui semble complètement étrangère " à la nôtre, a déclaré Peter Godfrey-Smith.)

Le résultat, a déclaré Andrews, est que "  nous n’avons peut-être pas besoin d’autant d’équipement que nous le pensions " pour atteindre la conscience. Elle note, par exemple, que même un cortex cérébral – la couche externe du cerveau des mammifères, censée jouer un rôle dans l’attention, la perception, la mémoire et d’autres aspects clés de la conscience – n’est peut-être pas nécessaire pour une conscience phénoménale plus simple comme celle ciblée dans la déclaration.

"Il y a eu un grand débat sur la question de savoir si les poissons sont conscients, et cela était en grande partie dû au fait qu'ils n'avaient pas les structures cérébrales que nous observons chez les mammifères", a-t-elle déclaré. "Mais quand vous regardez les oiseaux, les reptiles et les amphibiens, ils ont des structures cérébrales très différentes et des pressions évolutives différentes - et pourtant certaines de ces structures cérébrales, comme nous le constatons, font le même genre de travail qu'un cortex cérébral chez l'homme. " Godfrey-Smith est d’accord, notant que des comportements révélateurs de conscience " peuvent exister dans une architecture qui semble complètement étrangère à l’architecture des vertébrés ou des humains ".

Relations conscientes

Bien que la déclaration ait des implications pour le traitement des animaux, et en particulier pour la prévention de la souffrance animale, Sebo a noté que l'accent devrait aller au-delà de la douleur. Il ne suffit pas d'empêcher les animaux en captivité de ressentir des douleurs et des inconforts corporels, a-t-il déclaré. " Nous devons également leur offrir le type d’enrichissement et d’opportunités qui leur permettent d’exprimer leurs instincts, d’explorer leur environnement, de s’engager dans les systèmes sociaux et d’être par ailleurs le genre d’agents complexes qu’ils sont. "

Mais les conséquences de l’attribution du label " conscient " à un plus grand nombre d’animaux – en particulier à des animaux dont nous n’avons pas l’habitude de prendre en compte les intérêts – ne sont pas simples. Par exemple, notre relation avec les insectes peut être " inévitablement quelque peu antagoniste ", a déclaré Godfrey-Smith. Certains ravageurs dévorent les récoltes et les moustiques peuvent être porteurs de maladies. " L'idée selon laquelle nous pourrions simplement faire la paix avec les moustiques est une pensée très différente de l'idée selon laquelle nous pourrions faire la paix avec les poissons et les poulpes", a-t-il déclaré.

De même, peu d’attention est accordée au bien-être des insectes comme la drosophile, largement utilisés dans la recherche en biologie. " Dans la recherche, nous pensons au bien-être du bétail et des souris, mais nous ne pensons jamais au bien-être des insectes ", a déclaré Matilda Gibbons , qui étudie les bases neuronales de la conscience à l'Université de Pennsylvanie et a signé la déclaration.

Même si les organismes scientifiques ont créé certaines normes pour le traitement des souris de laboratoire, il n'est pas clair si la déclaration d'aujourd'hui mènera à de nouvelles normes pour le traitement des insectes. Mais les nouvelles découvertes scientifiques suscitent parfois de nouvelles politiques. La Grande-Bretagne, par exemple, a adopté une législation visant à accroître la protection des poulpes, des crabes et des homards après qu'un rapport de la London School of Economics  ait indiqué que ces animaux pouvaient ressentir de la douleur, de la détresse ou être blessés.

Bien que la déclaration ne fasse aucune mention de l’intelligence artificielle, la question d’une éventuelle conscience de l’IA préoccupe les chercheurs en conscience animale. "Il est très peu probable que les systèmes d'IA actuels soient conscients", a déclaré Sebo. Cependant, ce qu’il a appris sur l’esprit animal " me fait réfléchir et me donne envie d’aborder le sujet avec prudence et humilité ".

 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Dan Falk  19 avril 2024

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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 ]

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Une nouvelle approche du calcul réinvente l'intelligence artificielle

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Entrez dans les espaces de grande dimension

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Exploiter le pouvoir

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Un début prometteur

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Ananthaswamy Anil

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

[ machine learning ]

non-voyant

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

Imaginer les couleurs

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

a couleur du "jamais" 

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

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

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

Auteur: Molard Arthur

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

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

parapsychologie

Le pays des aveugles de Koestler (II) (première partie ici)

La section précédente a peut-être donné au lecteur un sentiment de déjà-vu, parce que tout à l'heure j'ai mentionné un autre type de "théorie du filtre" liée à l'évolution. Je me réfère à la théorie néo-darwinienne selon laquelle la substance héréditaire dans les cellules germinales est protégée par une barrière quasi inviolable contre les influences en provenance de l'extérieur. Le "presque" se réfère à l'exception des rayons cosmiques, de la chaleur et des produits chimiques nocifs, qui pourraient pénétrer la barrière et causer des mutations dans les gènes. La plupart d'entre elles sont nuisibles, mais de temps en temps il y a des coups de chance, et cela, grâce à la sélection naturelle, permet à la roue de l'évolution de continuer sa marche. Hors cela, toute possibilité qu'une caractéristique acquise devienne héréditaire est empêchée par cette barrière. Le lamarckisme qui postulait que des améliorations bénéfiques pour les corps ou les compétences acquises par les parents pourraient être transmises à la descendance, doit être écarté comme superstition scientifique. Telle est la doctrine néo-darwinienne. Et pourtant, certains phénomènes évolutifs, cités à maintes reprises dans la littérature, semblent indiquer obstinément un facteur d'évolution lamarckienne.

Un exemple simple en est la peau sur la plante de nos pieds, qui est beaucoup plus épaisse que partout ailleurs. Si l'épaississement s'était produit pendant que le bébé a appris à marcher, il n'y aurait pas de problème. Mais l'épaississement est hérité, le bébé est né avec. Également curieuses sont les callosités innées sur le genou du chameau, et les épaississements bulbeux sur le cul de l'autruche, un à l'avant et un à l'arrière. Ils sont aussi, comme la peau de nos semelles, déjà présents dans l'embryon et sont incontestablement des caractéristiques héritées. Pourtant, en conformité avec le dogme dominant, on nous demande de croire que l'avènement de ces callosités à l'endroit exact où l'animal en a besoin est dû au hasard pur - comme le scarabée apparaissant à la fenêtre de Jung. On pourrait presque remplacer l'ESP par l'IAC (hérédité des caractères acquis) et voir émerger le même schéma d'arguments, et les mêmes passions quasi théologiques qui les accompagnent. Les lamarckiens se sont retrouvés dans une situation similaire à celle des parapsychologues : ils ont été incapables de produire une expérience reproductible. Les cas de IAC apparents dans le règne animal étaient rares, les phénomènes étaient capricieux, chaque cas apparemment net permettait des interprétations différentes et en dernier recours, à des accusations de fraude. En outre, bien que les lamarckiens étaient convaincus que IAC avait lieu, ils furent incapables d'en fournir une explication physiologique - comme les parapsychologues sont incapables de fournir une explication physique de l'ESP.

Ce curieux parallèle semble avoir échappé à l'attention des lamarckiens et des parapsychologues - Je n'ai pas vu mentionné dans la littérature. Peut-être qu'une hérésie c'est assez pour un seul homme. Paul Kammerer partageait les deux à la fois, et pourtant, lui aussi, semble n'avoir pas été au courant de la connexion entre eux. Portons l'analogie un peu plus loin. Dans "The Ghost in the Machine" et "The Case of the Midwife Toad", j'ai examiné les raisons d'un mécontentement croissant avec la théorie néo-darwinienne chez les biologistes contemporains, qui croient que la théorie reflète une partie de l'image, mais pas l'ensemble du tableau, et qui maintiennent que l'évolution des espèces est le résultat combiné d'un éventail de facteurs étiologiques connus, la plupart d'entre eux restant inconnus.

L'héritage de Darwin, et une forme modifiée de l'héritage de Lamarck, peuvent-être deux de ces facteurs à des extrémités opposées du spectre, avec un champ limité d'application à la fois. La IAC Lamarckienne serait un évènement relativement rare - pour la même raison que les phénomènes ESP sont rares: le fonctionnement des filtres de protection. Ceux-ci ne constitueraient pas la barrière absolue prévue par la théorie orthodoxe, mais un des mécanismes sélectifs, pour protéger le matériel héréditaire contre la "floraison et la confusion bourdonnante" des incursions biochimiques qui, autrement, feraient des ravages mettant en cause la continuité et la stabilité de l'espèce. Car si toutes les expériences des ancêtres laissaient des traces héréditaires à leur descendance, le résultat serait inévitablement un chaos de formes et un bordel des instincts. Mais cela ne signifie pas que nous devions exclure la possibilité que certaines modifications bien définies, adaptations intentionnelles - comme les callosités de l'autruche - qui ont été acquises génération après génération, finissent par passer à travers le filtre pour conduire à des changements dans la chimie des gènes en les rendant héréditaires. Il semble très peu probable que le filogenia ne doive posséder aucun souvenir.

La biochimie n'exclut pas la possibilité ci-dessus, et l'insistance presque fanatique de son rejet n'est qu'un exemple de plus de l'intolérance dogmatique de l'orthodoxie scientifique. (Mais : un membre éminent de l'établissement, le professeur Waddington, a effectivement proposé il y a quelques années un modèle provisoire pour l'IAC, ce qui indique que, au stade actuel de la biochimie un tel processus est envisageable.) Il nous faut faire ici une dernière excursion en physique - mais cette fois d'un genre très élémentaire.

Sur l'ombre du bureau en face de moi il y a l'ombre d'un cendrier. De manière ordinaire, il est tout à fait un objet sensible, solide, un tout en soi, sans "non-sens quantique" à son sujet. Mais quand je le soulève, je sens son poids, ce qui signifie qu'il est soumis à une influence assez mystérieuse que nous appelons le champ gravitationnel de la Terre. Et quand je le pousse, il résiste. Ceci est en partie dû au frottement contre le bureau, mais en partie aussi à l'inertie du cendrier massif. Maintenant, l'inertie est définie, selon la première loi du mouvement de Newton, comme la tendance d'un corps à préserver son état de repos ou de mouvement uniforme dans une direction donnée. Mais, si je devais suspendre ce cendrier par un fil au plafond, et en faire une réplique du pendule de Foucault aux Invalides à Paris, le plan de ses oscillations ne resterait pas figé dans la direction donnée, selon le principe que l'inertie nécessite, mais il tournerait lentement, complétant un tour en vingt-quatre heures.

Nous expliquons que c'est causé par la rotation de la terre, et que le pendule cendrier ne fait que préserver sa direction par rapport aux étoiles fixes, donc tout va bien. Toutefois, étant donné que tout mouvement est relatif, nous sommes en droit de considérer la terre comme au repos, avec des étoiles fixes tournant autour d'elle - comme l'imaginaient les anciens, et si c'est le cas, pourquoi les mouvements de mon cendrier doivent-ils être régis par les étoiles, et pas par la terre au-dessous ?

Le même argument s'applique à l'aplatissement des pôles de la terre, ainsi qu'à la force de Coriolis qui soi-disant dévie les missiles, les avions à réaction et les alizés de leur droite inertielle. Tous ces exemples semblent démontrer que la rotation de la terre est absolue et non relative. Ce paradoxe fut souligné par Bishop Berkeley, puis par le physicien allemand Ernst Mach (qui donna nom aux unités de vitesse supersonique). La réponse de Mach c'est que nous sommes en effet en droit de considérer la terre comme au repos, et d'expliquer les phénomènes que nous attribuons à sa rotation, comme causés en quelque sorte par les étoiles fixes et les galaxies - donc, par la masse de l'univers qui nous entoure.

Selon cette théorie, connue comme principe de Mach, c'est l'univers qui nous entoure qui détermine la direction du pendule de Foucault, et régit ainsi les forces d'inertie de la planète responsables de l'aplatissement des pôles. Einstein a repris le principe de Mach et a postulé que l'inertie des corps terrestres n'est qu'une autre manifestation de la gravité, non causé par les étoiles en tant que telles, mais plutôt de leur rotations. C'est la théorie qui prévaut aujourd'hui.

Donc comment la rotation des étoiles donne de l'inertie à mon cendrier reste une pure conjecture. L'inertie est le plus tangible, terre-à-terre, des phénomènes de notre vie quotidienne: vous l'éprouvez chaque fois que vous poussez un meuble. Et pourtant, il a maintenant été démontré que sa résistance aux déplacements est due au fait que nous sommes entouré par la masse en rotation de l'univers.

En 1927, Bertrand Russell, qui souscrivait néanmoins à la relativité einsteinienne, s'est senti poussé à protester ainsi : - On fait valoir que "rotation absolue" peut être remplacée par une "rotation par rapport aux étoiles fixes". Ce qui est formellement correct, mais dire que cette influence vient des étoiles de l'astronomie est scientifiquement incroyable. Whitehead écrit dans la même veine: Il est difficile de prendre au sérieux l'idée que ces phénomènes internes sur terre soient dus à l'influence d'étoiles dans le ciel. Je ne puis me résoudre à croire qu'une petite étoile scintillant dans sa tournée dirige le pendule de Foucault lors de l'exposition de Paris de 1851.

Ainsi, même mon cendrier est un holon, après tout. Ce n'est pas seulement un cendrier ombre sur un bureau ombre Eddington, mais d'une certaine façon, à laquelle ni Einstein ni Mach ne se hasardèrent à donner une explication causale, ses propriétés d'inertie sont reliées à la masse entière de l'univers qui l'entoure. On pourrait aussi bien l'appeler cendrier Mirandole, en se rappelant le passage cité plus tôt: premièrement, il y a l'unité dans les choses où chaque objet est en harmonie avec lui-même, se compose de lui-même, et est cohérent avec lui-même. Deuxièmement, il y a l'unité selon lequel une créature est unie avec les autres, et toutes les parties du monde constituent un tout. C'est le principe même du holon.

Nous avons entendu un choeur entier de lauréats du Nobel de physique nous informer que la matière était morte, de même pour la causalité et le déterminisme. Si c'est le cas, laissez-nous leur donner une sépulture décente, avec un requiem de musique électronique. Il est temps pour nous de tirer les leçons d'un XXe siècle de sciences post-mécanistes et de sortir du carcan que le XIXe siècle matérialiste a imposé à notre perspective philosophique. Paradoxalement, si cette perspective était restée aux côtés de la science moderne elle-même, au lieu de trainer avec un siècle de retard, nous aurions été libérés de cette camisole de force il y a bien longtemps. Il a été dit que la science sait de plus en plus sur de moins en moins. Mais cela s'applique uniquement au processus de spécialisation. On serait tout aussi fondés à dire que nous savons de moins en moins sur de plus en plus.

Cela vaut tout autant pour la procédure de l'unification de la matière et de l'énergie que pour les particules et les ondes, tout ceci dans le delta conceptuel d'une rivière qui se déplace majestueusement dans un océan d'abstractions. Plus la science acquiert des connaissances précises, plus les symboles qu'elle utilise deviennent insaisissables. La chasse au quark commence à ressembler à une quête mystique dans un nuage d'inconnaissance. La science se révèle être la réalisation la plus glorieuse de l'esprit humain - et sa défaite la plus alléchante. Nous sommes devenus bien plus malins depuis Pic de la Mirandole, mais pas beaucoup plus sages quand il s'agit de savoir ce que tout cela signifie. Une fois ceci reconnu, nous pourrions devenir plus réceptifs aux phénomènes qui nous entourent et que de manière unilatérale la science physique nous fait ignorer, pour sentir le courant qui souffle au travers des fentes de l'édifice de la causalité; et accorder plus d'attention aux évènements confluentiels, comprendre les phénomènes paranormaux dans notre concept de normalité, et se rendre compte que nous vivons dans le "royaume des aveugles".

Les conséquences d'un tel changement de conscience ne sont pas prévisibles, et on ne peut s'empêcher de sympathiser avec la déclaration du professeur H. H. Price comme quoi la "recherche psychique est l'une des branches les plus importantes d'enquête que l'esprit humain ait entrepris"; il semble important "de mettre en lumière toute nouvelle sur la nature de la personnalité humaine et sa position dans l'univers", et en même le temps "cela transformera les perspectives et fondations intellectuelles dont dépend toute notre civilisation actuelle".

Ce sont des mots forts d'un professeur d'Oxford en philosophie, mais je ne pense pas qu'il exagère. Ce qu'ils impliquent c'est un plaidoyer pour faire de la parapsychologie, et plus généralement de l'étude de ce que j'ai appelé les "évènements confluentiels" avec un substrat académique respectable et attrayant pour les étudiants, tant professionnels qu'en matières facultatives. Une fois qu'il y aura autant de chercheurs brillants engagés dans ce domaine comme cela existe maintenant pour l'étude de comportements de rats, une percée pourra être en vue. Dans la science-fiction, il est tenu pour acquis que la communication télépathique et la manipulation de la matière psychokinétique seront monnaie courante dans un avenir pas trop lointain, et la science-fiction s'est avéré être une prophétesse étonnamment fiable. Une autre de ses hypothèses courantes est que des êtres intelligents d'autres planètes de l'univers ont une maîtrise avancée de ces méthodes. Il est également possible, cependant, que dans ce domaine particulier, nous soyons une espèce sous-privilégiée - avec nos handicaps propres.

Le grand dessein de l'évolution vers des formes supérieures de l'unité dans la diversité n'exclut pas monstres et autres ratés biologiques, ni leurs évolutions pathologiques. Je ne pense pas que l'univers soit une institution charitable, mais nous devons vivre en lui et en tirer le meilleur parti. Les limites de notre matériel biologique nous condamnent peut-être au simple rôle de spectateurs devant la serrure de l'éternité. Mais au moins, retirons ce qui, devant ou dans la serrure, limite encore notre point de vue. [Note : Dans la vaste littérature sur la parapsychologie contemporaine, j'ai été particulièrement impressionné par les écrits de deux femmes - Rosalind Heywood, à qui ce livre est dédié, et Renee Haynes, auteur de The Hidden Springs et le roi philosophe, et rédactrice en cheffe du Journal de la Society for Psychical Research.

En écrivant cet essai sur un champ où même les anges craignent de marcher, j'ai avancé avec grande prudence, essayant surtout m'en tenir aux résultats expérimentaux de recherche en laboratoire, omettant toutes les soi-disant "preuves anecdotiques" - c'est-à-dire les manifestations spontanées de phénomènes parapsychologiques de la vie courante qui ne constituent pas des preuves au sens strict. En relisant ces pages avant impression, je sentais que ces limites self-imposées donnent lieu à une certaine partialité, et j'ai demandé à Renee Haynes de rétablir l'équilibre sous la forme d'un post-scriptum. Je lui suis donc reconnaissant d'avoir ajouté ainsi une saveur Yin Yang à mon austère travail.

(Post-scriptum par Renee Haynes)

M. Koestler nous a donné un exposé lucide de données modernes comme l'espace, le temps, la matière, la causalité, la neurophysiologie et la recherche psychique. Une remarquable synthèse en émerge. Son concept de "Janus-faced holons" pourrait bien se révéler comme un vrai stimulant pour notre génération comme le fut l'Elan Vital de Bergson pour les penseurs de la première partie du 20ème siècle. Il est à la fois gratifiant et grandiose être mandé pour écrire l'épilogue d'un tel travail, surtout afin qu'il suscite une discussion ultérieure. Si cet épilogue touche parfois à l'argumentaire, j'espère qu'on me le pardonnera.

J'ai été impressionné par la description de M. Koestler de la physique contemporaine. Avec ses termes infiniment abstraits, ses interactions mathématiques vérifiables, son univers visible, la danse de l'énergie, les choses prévisible et les folies imprévisibles, tantôt ici, tantôt là, maintenant nulle part et ensuite de retour, explosant tout le réseau propre à la pensée de Newton. C'est par ailleurs un exemple fascinant de synchronicité que deux physiciens et parapsychologues en viennent à utiliser le terme psi pour indiquer ce qui est encore inconnu; un curieux flash verbal qui pourrait servir à indiquer un terrain d'entente entre les deux disciplines. Pour moi, cependant, comme pour beaucoup d'autres, l'imagerie mathématique qui vient naturellement au calculateur est beaucoup plus difficile à comprendre, à rapporter à l'expérience de vie, que celle donnée par l'impact immédiat des sens.

Il est plus facile pour des gens comme nous de penser dans l'idiome d'une perception "ordinaire", ce processus monnaie courante, que dans le langage de formules algébriques, quelle que soit leur vérité et leur élégance. C'est par l'imagerie de la vue, l'ouïe, le toucher, l'odorat, la température, que la connaissance paranormale, comme la mémoire, apparait souvent dans l'esprit conscient (souvent, mais pas toujours. Ce peut être une impression soudaine que quelque chose s'est passé, ou pas plus qu'une impulsion inexplicable pour agir, courir hors d'une maison qui sera bientôt bombardé, ou entreprendre une tâche fastidieuse de voyage en cross-country pour voir un enfant à l'école, qui se révèle être tout à coup, dangereusement malade. (Cf. Cf. Arm Bridge, Moments of Knowing. London, 1970)

Pour cette raison, je tiens à souligner la valeur des phénomènes spontanés à la recherche psychique. Aussi déroutants, irremplaçables, uniques et personnels que de tels évènements puissent être, fait est qu'ils ne se produisent, que des hallucinations, certaines impressions de veille ou des rêves d'apparence réelle peuvent être mis en corrélation avec des évènements objectifs inconnus à la personne concernée, très éloignée ou il y a longtemps ou pas encore adoptée, a été maintes fois dit clairement, à la fois avant et après l'enquête systématique qui a débuté dans les années 1880. Même maintenant, bien sûr, de tels évènements sont souvent rejetés au mieux comme "anecdotiques", ou comme racontars de vieilles femmes, voire comme absurdités superstitieuses. De même, ce rapport tout à fait exact que les habitants de St. Kilda attrapèrent un rhume que quand un navire vint, fait rapporté par le Dr Johnson comme étant contraire à tout bon sens, ne fut accepté comme un état de fait que quand la théorie des germes de la maladie furent mis en place. Beaucoup de cas spontanés du paranormal - prise de conscience télépathique, "apparitions" perçues alors que la personne "vue" se trouvait en danger ou en train de mourir, apparition soudaine d'une douleur inexplicable au moment où est vécue de façon inattendue par une personne aimée au loin - ont été vérifié et selon des normes de preuve acceptables par une cour de justice. Tout cela donne du poids à un nombre toujours plus grand d'autres cas qui, bien que le narrateur ne le sache pas, tombent dans le même schéma, comme le Dr Louisa Rhine et d'autres l'ont fait remarquer. (Cf. Louisa Rhine, Hidden Channels of the Mind. London, 1962, and G. W. Lambert's Foreword to Andrew MacKenzie, Ghosts and Apparitions. London, 1971.)

La perception extra-sensorielle Spontanée se produit très certainement non seulement chez les humains, qui ont des mots pour décrire leurs expériences, mais chez les animaux, dont les sentiments ne peuvent être évalués que par leur apparence et leur comportement. Ce n'est pas toujours facile à interpréter parce que beaucoup d'entre eux ont des pouvoirs sensoriels qui nous manquent. Des rats adultes, par exemple, peuvent "sentir" les rayons X. Des bébés rongeurs d'une autre race ont été montré comme pouvant communiquer par ultrasons avec leurs mères, comme les dauphins de tous âges le font parfois les uns avec les autres. Ainsi comme il aurait été facile et faux - de produire une explication paranormale à cet épisode observé dans "la maison de l'attaché militaire américain d'une capitale étrangère non identifié". Le chien de la famille, hurlant et gémissant et "de toute évidence en souffrance, semblait être dans un vrai combat contre un ennemi dans le coin de la pièce". Les planchers furent enlevés et on trouva "un dispositif de transmission radio pour toutes les conversations dans la chambre". Lorsqu'il était allumé, il produisait un son trop aigu pour que l'oreille humaine l'entende, mais qui tourmentait le chien.

Mais il y a tout de même, bien authentifiés, des cas de comportement animaux qui semblent seulement donner sens qu'en termes de paranormal. Comme le chien ou le chat domestique qui, pris dans un panier fermé en voiture ou en train sur de longues distances, revient par le plus direct des cross-countries à la maison. Il y a ce récent rapport de la presse française d'un chien appartenant à un ouvrier qui l'avait quitté avec sa famille alors qu'il avait été envoyé dans une autre partie du pays pour une affectation temporaire. Le chien disparut de la maison et plus tard, mince et épuisé, il retrouvait son maître dans un endroit où il n'avait jamais été auparavant. Il y a aussi ces épisodes fréquents dans lesquels chiens ou les chats semblent être au courant de ce qui se passe à distance et deviennent surexcités dans leurs chenils au moment précis où leurs propriétaires commencent leur voyage de retour de vacances. Quelle que soit la distance. Il y a encore cet autre parallèle à faire entre les humains et les autres êtres vivants.

Comme JD Carthy l'a dit: "les animaux ne réagissent pas automatiquement à un signal, mais seulement si leur motivation est grande. Un animal repu ne réagit pas à un appel alimentaire. "M. Koestler a noté un angle différent (p.128 et suivantes) Que cela s'applique à l'homme ainsi que les animaux, dans la vie ordinaire que dans des conditions expérimentales. Ainsi, dans une rue animée d'un petit garçon d'un tour mécanique remarquerez marques de voitures, spécialiste de l'urbanisme de la circulation, une femme anxieuse de se croiser avec un enfant fatigué le mépris collectif impersonnel des pilotes pour ceux pied sur. En est de même de la perception extrasensorielle. En cela aussi, les gens deviennent très conscients de ce qui concerne eux-mêmes et leurs sentiments personnels. Pour évoquer une réponse instantanée forte de toute créature vivante un signal, sensorielle ou extra-sensorielle, doit être pertinente, pertinents aux besoins biologiques, à un stress émotionnel, à ce que Gerard Manley Hopkins appelé paysage intérieur.

C'est bien sûr pourquoi les expériences reproductibles dans la recherche psychique sont si difficiles à atteindre. L'intérêt qui pousse les gens à y participer est érodé par la répétition mécanique ennuyeuse, et l'effet de déclin qui se manifeste, tôt ou tard, en conformité avec les tempéraments, les humeurs et les relations personnelles des personnes concernées. Mis à part l'ennui cumulatif qu'elles engendrent par ailleurs, les expériences avec les cartes, les dés, des lumières et ainsi de suite ne tiennent pas compte de l'ambiance au sein de laquelle fonctionne l'esprit humain. Comme on l'a fait remarquer, "la cognition Paranormale est symbolique d'une manière associative; ainsi, M. Jones pourrait être impliqué dans un rêve ou la cognition paranormale parle d'un lion parce qu'il vit près du zoo, a un tempérament de lion ou une relation appelée Leo.

Pour des cartes à deviner avec un pack ordinaire le percipient pour marquer un coup direct dois dire littéralement "le dix de pique". La remarque "Dix hommes honnêtes" [qui appellent un chat un chat] serait considérée comme totalement hors de propos. Le premier groupe d'expériences au Laboratoire de rêve du Centre Maimonides Medical, * 1 résumée aux pages 37-8, allait dans le sens en vue de corriger cette difficulté, mais leurs résultats, bien que suggestifs, étaient difficiles à évaluer. C'est en partie parce que le pouvoir de visualiser varie donc considérablement d'une personne à une autre. Certaines personnes ont une mémoire photographique, un certain sélective, certains peuvent se rappeler le nom, mais pas les apparences des choses. En plus de tout ça tout le monde perçoit et exprime ses sentiments à travers un réseau d'associations, d'images et de symboles uniques à sa propre personne, d'autres découlent de son modèle de culture, la plupart des événements de sa vie individuelle. Une série d'expériences plus tard * en utilisant des cibles moins spécifiques - et pas seulement des images mais des sujets généraux tels que les religions d'Extrême-Orient, les productions artistiques des schizophrènes, la naissance d'un bébé, toutes illustrées pour l'agent par des vues et des bruits - semble avoir contourné certains des problèmes précédents. Il semble que cette méthode ait vraiment été couronnée de succès dans la communication télépathique sur l'humeur et la qualité d'une expérience. 

Cette question de la qualité par opposition à la mesure dans la recherche psychique comme dans de nombreux autres sujets me semble émerger avec de plus en plus d'urgence. On ne peut pas l'ignorer simplement parce qu'il est mal à l'aise et que c'est difficile à traiter. C'est pertinent pour la science, la philosophie, et tout le concept de synchronicité. Mais (parce que c'est tellement plus facile d'accumuler et de quantifier des données que de réfléchir sur leur signification) les notions de qualité et de sens qui comptent le plus pour les hommes ont tendance à être balayés. C'est une des raisons pourquoi ce livre est si précieux. Il se bat avec sens, intègre des faits.

Pourtant, je tiens à souligner le thème encore plus. La mesurable et le calculable peuvent servir la qualité, mais en diffèrent en nature. "Le son du cor le soir au fond des bois", "L'écume des mers périlleuses dans les terres désolées féeriques", "une profonde et troublante noirceur" - ces phrases peuvent être comprises et expérimentées instantanément en ce sens, mais elles ne sont pas susceptibles d'une analyse scientifique ou de quantification.

De même, vous ne pouvez pas avoir une tonne d'amour (en dépit de la façon dont les filles l'utilisent pour signer leurs lettres), soit un mètre de haine ou un gallon de pétrole de crainte, mais l'amour, la haine et la crainte sont tout aussi réels qu'une tonne de farine, une aune de toile ou d'un gallon d'essence, plus réel en effet, parce qu'ils ont une signification immédiate, ce ne sont pas de simples actions comme faire du pain cas ou remplir un oreiller. C'est une qualité, signifiant, qui clignote comme une étoile filante via la synchronicité, de même que, curieusement, à l'autre bout du spectre psychophysique, ça s'enflamme à travers des phénomènes de poltergeist "maisons hantées" *** maintenant considérés comme un effet de chaos profond ou la misère humaine s'exprime via un mode psychokinétique pas encore compris. Ainsi, grotesque, effrayant maintenant, les bruits, les pluies de pierres, les bouteilles brisées, les ampoules qui explosent, la modification violente inexplicable d'un équipement électrique symbolisent et exprimer plus directement que les mots ou la musique ou la peinture le conflit intérieur et l'agitation de la personne autour de laquelle tout ceci se produit.

Jung interprète ces phénoménal - comme les détonations chez Freud - comme des cas extrêmes de liens "transpsychiques" de causalité. Dans la vie quotidienne, ils se manifestent bien sûr de façon moins spectaculaire. Je décide d'écrire une phrase et le fonctionnement électrique de mon cerveau, le fonctionnement moteur de mes muscles exécutent cette décision via une chaîne traçable de causes physiques, mais c'était ma décision qui a établi le processus en cours. Il est en outre possible que de telles décisions puissent avoir des effets directs sur des processus biologiques qui ne sont pas en contact physique avec le corps du décideur, comme suggéré dans un article récent de John L. Randall sur "les phénomènes psi et théorie biologique" ****, qui fait référence à des travaux expérimentaux testant les effets psychokinétiques sur l'activité enzymatique, sur les paramécies, sur la croissance des plantes, et sur la cicatrisation des lésions chez la souris. Il fournit par ailleurs la jolie définition suivante générale: "Un phénomène psi est dite avoir eu lieu lorsque des informations sont transmises vers un système physique sans utilisation d'aucune forme connue d'énergie physique."

n peut ainsi distinguer entre différents niveaux: conscience de décision; phénomènes de type poltergeist engendré dans les couches subconscientes de la psyché, et enfin la synchronicité et les coïncidences significatives produites par l'esprit opérant à un autre niveau, inconcevable. Dans ce contexte, je pense qu'il me faut exprimer mon désaccord avec M. Koestler sur ce "sentiment océanique" et son " concept dominant" que "tout est un et un est tout" qui "fait écho à travers des écrits des mystiques chrétiens" (p.108).

Je suis sûre que cela arrive, et que, comme il l'écrit, il s'agit d'un passage vers le haut de la spirale de la conscience symbiotique de l'enfant, l'époque dorée du "temps du rêve" du primitif. Mais je ne pense pas que tous les mystiques, chrétiens ou non, partagent cette conception dominante, et le sentiment d'unité avec l'anima mundi que cela sous tende. Ils sont enflammés par une joie presque intolérable, mais ne sont pas engloutis en elle. Il ne peut y avoir de perception sans percepteur, et le contemplatif se perçoit lui-même suffisamment bien pour savoir s'il se réjouit. C'est comme si le coucher du soleil, ou la chaine de montagnes ou la nuit des étoiles qui les avaient mis en admiration se manifestaient comme étant en vie et les regardaient en retour. Il y a cette mémoire d'une remarque sobre de Francis Bacon, avocat, homme politique, essayiste et chercheur, qui évoqua pour la première fois des méthodes expérimentales pour tester en Angleterre la cognition paranormale. "J'aimerai plutôt croire toutes les fables du Talmud et du Coran que penser toute cette trame universelle sans esprit", un esprit qui est plus qu'un ordinateur mathématique et plus qu'un vaste système nerveux automatique, qui animerait tout ce qui est, aussi efficace et aussi inconscient de lui-même qu'une saine digestion.

Auteur: Koestler Arthur

Info: Internet et Roots of coïncidence. *M. Ullman et S. Krippner, études de rêves et de télépathie. Parapsychology Foundation, New York, 1970. **Stanley Krippner et autres, "bombardement sensoriel à longue distance, une étude de l'ESP dans les rêves." JASPR, vol. 65, n ° 4, Octobre 1971. *** Cf. ARG Owen, peut-on expliquer le Poltergeist? New York, 1964. ** "L'affaire Poltergeist Rosenheim", une communication lue par le Dr Hans Bender, le 11e Congrès annuel de l'Association de parapsychologie de Freiburg, Septembre 1968. Voir aussi JSPR., Vol. 46, n ° 750, Décembre 1970. **** SPR, vol. 46, n ° 749, Septembre 1971.

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