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secours

Je suis assis à l'arrière d'un C17 de la RAAF sur le chemin du retour en Australie avec Craig et les étonnants membres de l'équipe australienne du ministère des Affaires étrangères et du Commerce, de la Police fédérale australienne et des Forces de défense australiennes. C'est maintenant la première occasion de s'arrêter et de réfléchir sur les événements extraordinaires des 8 derniers jours depuis que Craig et moi avons été déployés en tant que petite équipe AUSMAT à la rescousse dans les grottes de Tham Luang (Chang Rai) au nord de la Thaïlande.

Quand nous sommes arrivés sur le site, des plongeurs locaux comme Ben Reymenants et l'impressionnant quatuor britannique (John Volanthen, Rick Stanton, Jason Mallinson et Chris Jewell) avaient déjà effectué les plongées les plus extraordinaires à travers la grotte et posé la corde très robuste qui a rendu toutes les plongées ultérieures non seulement possibles, mais aussi sûres. On ne peut sous-estimer les efforts et l'habileté de ces gars pour ouvrir la voie. Suivre la ligne de quelqu'un d'autre est beaucoup plus facile que de trouver son propre chemin. Rick et John n'ont pas seulement trouvé les enfants et l'entraîneur vivants, mais ils ont communiqué la gravité de la situation au reste du monde. Les 4 Britanniques ont ensuite effectué d'autres plongées pour amener matériel et vivres aux joueurs de football, à l'entraîneur et aux quatre plongeurs de la marine thaïlandaise, ce qui a permis de se préparer et de subvenir à la suite du sauvetage.

Pendant ce temps sur le terrain, les Thaïlandais et la communauté internationale ont envoyé des essaims d'hommes et de femmes pour assurer la restauration, les communications, les médias et, bien sûr, d'énormes équipes d'ouvriers qui ont rempli la grotte de tonnes et de tonnes d'équipement pour essayer d'abaisser l'eau et soutenir les opérations de plongée. Je n'ai jamais rien vu de tel quant à la lutte de l'homme pour contrôler les forces naturelles des eaux de la mousson. Les travailleurs locaux et autres escaladeurs ont gréé la section sèche de la grotte avec des cordes pour simplifier le sauvetage et ont fouillé la brousse au-dessus pour trouver d'autres entrées de la grotte. Les équipes de forage ont tenté de traverser près d'un kilomètre de roche jusqu'à l'endroit où se trouvait les garçons. Pendant tout ce temps, 4 braves plongeurs de la Marine Thailandaise sont restés avec l'équipe des sangliers, sachant qu'ils étaient aussi en danger que les enfants.

Lorsque toutes les autres options semblèrent épuisées, la décision de sortir les garçons à la nage a été prise. Pour la sortie des enfants, les 4 plongeurs sauveteurs britanniques furent soutenus par Craig et moi ainsi que trois autres jeunes plongeurs très talentueux du Royaume-Uni (Connor, Josh et Jim) avec des plongeurs européens (Erik, Ivan, notre bon ami Claus et Nikko). La pression exercée sur ces gars était immense, ils n'ont jamais baissé les bras une seconde.

Lorsque les enfants et l'entraîneur étaient amenés dans la chambre 3, les équipes américaines de parachutistes, les plongeurs de l'AFP SRG, le CD australien, les plongeurs chinois et les médecins de la marine de l'armée thaïlandaise les évaluaient, avant de les emmener hors de la grotte vers un hôpital de campagne et les transférer ensuite dans l'immense hôpital du centre de Chang Rai. Sur le chemin du retour à la maison nous avons eu la chance de visiter les garçons, l'entraîneur et les Seals ainsi que tout le beau personnel médical et infirmier de l'hôpital

Je voulais écrire ceci afin de donner crédit à toutes les personnes impliquées d'une manière ou d'une autre. Craig et moi avons eu un coup de projecteur sur nos efforts et nous voulons faire comprendre que bien que nous soyons devenus le visage de ce sauvetage pour quelque raison que ce soit, tout le monde doit savoir que le rôle que nous avons joué ne fut ni plus ni moins important que les centaines (peut-être milliers) mentionnées. Un rôle donné comme beaucoup plus noble qu'il ne le fut en réalité. Nous nous considérons chanceux d'avoir eu des compétences pour pouvoir contribuer à ce merveilleux résultat.

Remerciements particuliers au NCCTRC et à l'AUSMAT, DFAT, au personnel de l'ambassade d'Australie en Thaïlande, à la police touristique thaïlandaise (nos protecteurs !), à la liaison locale, aux spéléologues locaux. Nos sincères condoléances à la famille de l'ex Navy Seal Saman Gunan, décédé au cours des opérations de sauvetage.

Chez nous, nous devons remercier nos familles d'avoir traité avec les médias et de l'inquiétude que nous leur avons causé (elles y sont habituées je le crains). À MedSTAR et au SA Ambulance Service pour l'aide et le soutien importants, en particulier les Drs James Doube et Andrew Pearce. À l'équipe des Services d'anesthésie spécialisée. A l'Association des plongeurs spéléo de l'île de Cave. L'Australie pour la gestion de la vague d'intérêt pour notre sport... L'équipe dirigeante de ce pays a a été incroyable, surtout notre meilleur pote John Dalla-Zuanna. A la communauté mondiale des spéléologues et plongeurs qui se sont comportés avec grâce et dignité et ont essayé d'expliquer quelques faits aux médias de temps en temps ! Enfin, aux milliers de sympathisants de Thaïlande et du monde entier, nous promettons d'avoir lu tous les messages !

Auteur: Harris Richard

Info: En compagnie de Craig Challen

[ solidarité internationale ]

 

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écriture

Le maître du roman policier Jussi Adler-Olsen confronte le Danemark à un des épisodes les plus sordides de son histoire moderne dans Dossier 64. Entretien avec un écrivain qui place le polar au service du devoir de mémoire.
Étaient-ils bien connus au Danemark, les sordides événements de la petite île de Sprogø, demande-t-on d’emblée à Jussi Adler-Olsen? "Well, disons qu’ils le sont maintenant", répond-il sans totalement parvenir à voiler la pointe de fierté qui teinte sa voix. Comprendre : les enquêtes du trio formé de Mørck, Assad et Rose, équipe spécialisée dans les cold cases (les cas non résolus), sont à ce point populaires qu’elles ont le pouvoir de transformer n’importe quel chapitre obscur ou oublié de l’histoire en sujet d’actualité. "Je suis heureux que plusieurs journalistes aient donné la parole à ces femmes depuis la parution du roman."
De 1922 à 1961, ce sont des milliers de femmes qui auront été isolées de force sur cette île alors accessible seulement par bateau, "un vrai Alcatraz", dit Adler-Olsen. Filles-mères, adolescentes à la santé mentale fragile, drop-outs en tous genres; ces jeunes marginales seront pour la plupart stérilisées, avec la bénédiction de l’État, afin de stopper la dissémination des "mauvais gènes" dont elles sont porteuses. De l’eugénisme pur déguisé en maintien de la paix sociale. Représentante fictionnelle de ces victimes dans le quatrième tome des enquêtes du département V, Nette verra son passé la happer de plein fouet, comme un boomerang rappliquant depuis une autre vie, malgré les nombreux efforts qu’elle avait déployés depuis la fin de son internement pour reléguer aux oubliettes ce sombre épisode de son existence.
"Quand j’étais jeune, la majorité des Danois ne savaient pas ce qui se passait sur cette île, se rappelle l’écrivain. Mon père, psychiatre, avait travaillé dans une des institutions chargées d’évaluer les femmes envoyées là-bas. J’avais 7 ou 8 ans quand il m’a parlé de cette île que nous voyions au loin quand nous passions en ferry-boat. Mon père discutait de tout très ouvertement, c’était tout un personnage, et il m’avait dit : “Les femmes qui sont enfermées sur cette île n’ont commis aucun crime, elles y sont seulement parce qu’elles ont peut-être couché à gauche, à droite.” Ça le rendait très honteux que certains de ses collègues aient usé de leurs pouvoirs pour mettre à l’écart des gens qu’ils jugeaient indésirables."
On aura compris que, pour Adler-Olsen, le polar peut et doit servir plus que le simple et pur objectif du divertissement. Intrigue haletante et devoir de mémoire ne sont pas mutuellement exclusifs, semble-t-il répéter tout au long de ce Dossier 64, dont on tourne fébrilement les pages comme il se doit, bien qu’en prenant peu à peu la mesure de cette horreur, jusque-là occultée par l’histoire officielle. Lire le souffle court, les fesses sur le bout de son siège, n’équivaut pas forcément à lire idiot.
Déterrer ce chapitre sombre du Danemark permet aussi à l’auteur de fustiger en douce la montée de l’extrême droite, qui tente de légitimer sa haine de l’étranger dans un discours sécuritaire. Parler du passé pour souligner ce que le présent a de dégoûtant, si vous préférez. "Je ne dirais pas que le Parti populaire danois [qui prône des frontières plus étanches à l’immigration] est un parti d’extrême droite, mais il tente tranquillement de changer notre définition de ce qui est acceptable dans le débat public et de ce qui ne l’est pas, note-t-il. Ce ne sont pas des fascistes à proprement parler, ils ne font pas que du mauvais, mais on peut voir les Chemises noires se profiler entre les lignes de leurs idées."
Hommage au père d’Adler-Olsen, Dossier 64 se lit donc aussi comme une mise en garde adressée à ses compatriotes danois. "Certaines de ces femmes vivent toujours et n’ont jamais été compensées par l’État, déplore-t-il. Je ne répéterai jamais assez que ce genre d’abominations ne doit jamais, jamais se reproduire. Mon livre est peut-être une sorte de mince compensation."
L’autre Mørck
"Je pense que le thème commun à toutes les histoires que je raconte, c’est l’abus de pouvoir."
Il n’y a qu’un pas à franchir entre cette analyse et le passé de Jussi Adler-Olsen, qui a vu, des ses yeux vu, la dureté de nombreuses institutions de santé mentale, dans lesquelles il a vécu avec sa famille et son psychiatre de père. "C’était des endroits merveilleux où grandir, entourés de lacs et de forêt", lance-t-il comme pour briser le cliché d’une enfance sinistre peuplée de personnages inquiétants. "Il y avait beaucoup de garçons de mon âge, on jouait au football ensemble, on organisait des carnavals. Mon père me disait au sujet des patients : “Tu dois réaliser qu’ils ont déjà été comme toi et moi, à une certaine époque.” J’ai appris très tôt à voir derrière la façade des gens et à me méfier de l’abus de pouvoir, ce qui me sert aujourd’hui quand j’écris des livres. Mon père était gentil, mais ils étaient nombreux les médecins sans empathie qui traitaient les patients comme de la merde."
Et Jussi Adler-Olsen, jamais à court d’anecdotes, de remonter jusqu’à l’origine du nom de son antihéros, le plus bourru des enquêteurs attachants, Carl Mørck. "J’avais 5 ou 6 ans et cet homme, qui était devenu complètement fou après avoir tué sa femme, est devenu mon meilleur ami. Il était très gentil… si on exclut le fait qu’il avait tué sa femme. Mon père disait, pour dédramatiser la situation : “Ils se battaient sa femme et lui comme chien et chat. Il était le chien et il a gagné.” La médication l’avait rendu raisonnable à nouveau. Je me promenais partout avec lui dans l’institution. Il s’appelait Mørck."
Quant aux critiques qui reprochent à Adler-Olsen d’avoir dépeint à trop gros traits son personnage du docteur Curt Wad, leader d’extrême droite, il réplique : "Hitler, W. Bush, Mussolini, Berlusconi se comportaient tous comme des caricatures, vous savez".
Roman sur le passé qui revient hanter le présent comme un cadavre qui remonterait à la surface d’une mer étale, Dossier 64 rappelle que le spectre de l’horreur guette toujours, même quand le soleil brille. "En temps normal, le Danemark, comme le Canada j’imagine, est un des plus merveilleux endroits où vivre. Et c’est précisément pour cette raison qu’il ne faut pas oublier, qu’il faut prendre soin de notre climat social. Tout ça est très fragile."

Auteur: Tardif Dominic

Info: Jussi Adler-Olsen : Le polar et la mémoire, https://revue.leslibraires.ca, 07/04/2014

[ jeunesse ]

 

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pouvoir sémantique

La bataille pour le contrôle de votre esprit

Dans son roman dystopique classique 1984, George Orwell a écrit : "Si vous voulez une image du futur, imaginez une botte piétinant un visage humain - pour toujours." Cette image frappante a servi de symbole puissant pour le totalitarisme au 20e siècle. Mais comme l'a récemment observé Caylan Ford, avec l'émergence des passeports de santé numériques dans l'État de sécurité biomédicale, le nouveau symbole de la répression totalitaire n'est "pas une botte, mais un algorithme : sans émotion, imperméable à tout appel, façonnant silencieusement la biomasse.

Ces nouveaux mécanismes de surveillance et de contrôle numériques ne seront pas moins oppressifs parce que plus virtuels que physiques. Les applications de traçage des contacts, par exemple, ont proliféré avec au moins 120 applications diverses utilisées dans 71 États différents, et 60 autres mesures numériques de traçage des contacts ont été utilisées dans 38 pays. Rien ne prouve actuellement que les applications de recherche des contacts ou autres méthodes de surveillance numérique ont contribué à ralentir la propagation du covid ; mais comme pour beaucoup de nos politiques de lutte contre les pandémies, cela ne semble pas avoir dissuadé leur utilisation.

D'autres technologies de pointe ont été déployées dans le cadre de ce qu'un écrivain a appelé, avec un clin d'œil à Orwell, "réflexe de la piétaille", pour décrire la propension des gouvernements à abuser des pouvoirs d'urgence. Vingt-deux pays ont utilisé des drones de surveillance pour repérer les contrevenants aux règles du covid, d'autres ont déployé des technologies de reconnaissance faciale, vingt-huit pays ont eu recours à la censure d'Internet et treize pays ont eu recours à la coupure d'Internet pour gérer les populations pendant le covid. Au total, trente-deux pays ont eu recours à l'armée ou à des engins militaires pour faire respecter les règles, ce qui a entraîné des pertes humaines. En Angola, par exemple, la police a tiré et tué plusieurs citoyens alors qu'elle imposait un confinement.

Orwell a exploré le pouvoir que le langage a de façonner notre pensée, et notamment la capacité d'un langage négligé ou dégradé à la déformer. Il a exprimé ces préoccupations non seulement dans ses romans Animal Farm et 1984, mais aussi dans son essai classique, "Politics and the English Language", où il affirme que "si la pensée corrompt le langage, le langage peut aussi corrompre la pensée".

Le régime totalitaire décrit dans 1984 exige des citoyens qu'ils communiquent en Newspeak, une langue soigneusement contrôlée, à la grammaire simplifiée et au vocabulaire restreint, conçue pour limiter la capacité de l'individu à penser ou à exprimer des concepts subversifs tels que l'identité personnelle, l'expression personnelle et le libre arbitre. Avec cette abâtardissement du langage, des pensées complètes sont réduites à des termes simples ne véhiculant qu'un sens simpliste.  

Cette novlangue (newspeak)  élimine la possibilité de nuance, rendant impossible la considération et la communication des nuances de sens. Le Parti a également l'intention, avec les mots courts du Newspeak, de rendre le discours physiquement automatique et donc de rendre le discours largement inconscient, ce qui diminue encore la possibilité d'une pensée véritablement critique. Dans le  roman, le personnage Syme évoque son travail de rédaction de la dernière édition du dictionnaire du Newspeak :

"D'ici 2050 - probablement plus tôt - toute connaissance réelle de l'Oldspeak [anglais standard] aura disparu. Toute la littérature du passé aura été détruite. Chaucer, Shakespeare, Milton, Byron - n'existeront plus que dans des versions en novlangue, pas seulement transformées en quelque chose de différent, mais en réalité contradictoires avec ce qu'ils étaient. Même la littérature du Parti changera. Même les slogans changeront. Comment peut-on avoir un slogan comme "La liberté, c'est de l'esclavage" alors que le concept de liberté a été aboli ? Tout le climat de la pensée en sera différent. En fait, il n'y aura pas de pensée, telle que nous l'entendons aujourd'hui. L'orthodoxie signifie ne pas penser - ne pas avoir besoin de penser. L'orthodoxie, c'est l'inconscience."

Plusieurs termes dénigrants ont été déployés de manière répétée pendant la pandémie, des phrases dont la seule fonction était d'empêcher toute possibilité de pensée critique. Il s'agit, entre autres, des mots "négationniste du virus", "anti-vax" et "théoricien de la conspiration". Certains commentateurs vont sans doute déformer ce livre, et en particulier ce chapitre, en utilisant ces termes et d'autres similaires - des raccourcis tout faits qui évitent aux critiques la peine de lire le livre ou d'examiner de manière critique mes preuves ou mes arguments. Un bref commentaire sur chacun de ces termes peut être utile pour illustrer leur fonctionnement.

Le premier terme, "négationniste du covidien", nécessite peu d'attention. Ceux qui lancent cette accusation à toute personne critiquant notre réponse à la pandémie assimilent imprudemment le covid à l'Holocauste, ce qui suggère que l'antisémitisme continue d'infecter le discours à droite comme à gauche. Nous n'avons pas besoin de nous attarder sur cette phrase.

L'épithète " anti-vax ", déployé pour caractériser toute personne qui soulève des questions sur la campagne de vaccination de masse ou sur la sécurité et l'efficacité des vaccins covidés, fonctionne de la même manière comme un frein à la conversation plutôt que comme une étiquette descriptive précise. Lorsque les gens me demandent si je suis anti-vax parce que je conteste le mandat de vaccination, je ne peux que répondre que la question a autant de sens pour moi que la question "Dr. Kheriaty, êtes-vous 'pro-médication' ou 'anti-médication' ?". La réponse est évidemment contingente et nuancée : quel médicament, pour quel patient ou population de patients, dans quelles circonstances et pour quelles indications ? Il n'existe clairement pas de médicament, ni de vaccin d'ailleurs, qui soit toujours bon pour tout le monde, en toute circonstance et tout le temps.

En ce qui concerne le terme "conspirationniste", Agamben note que son utilisation sans discernement "témoigne d'une surprenante ignorance historique". Car quiconque est familier avec l'histoire sait que les récits des historiens retracent et reconstruisent les actions d'individus, de groupes et de factions travaillant dans un but commun pour atteindre leurs objectifs en utilisant tous les moyens disponibles. Il cite trois exemples parmi les milliers que compte l'histoire.

En 415 avant J.-C., Alcibiade déploya son influence et son argent pour convaincre les Athéniens de se lancer dans une expédition en Sicile, entreprise qui se révéla désastreuse et marqua la fin de la suprématie athénienne. En représailles, les ennemis d'Alcibiade engagent de faux témoins et conspirent contre lui pour le condamner à mort. 

En 1799, Napoléon Bonaparte viole son serment de fidélité à la Constitution de la République, renverse le directoire par un coup d'État, s'arroge les pleins pouvoirs et met fin à la Révolution. Quelques jours auparavant, il avait rencontré ses co-conspirateurs pour affiner leur stratégie contre l'opposition anticipée du Conseil des Cinq-Cents.

Plus près de nous, il mentionne la marche sur Rome de 25 000 fascistes italiens en octobre 1922. On sait que Mussolini prépara la marche avec trois collaborateurs, qu'il prit contact avec le Premier ministre et des personnalités puissantes du monde des affaires (certains affirment même que Mussolini rencontra secrètement le roi pour explorer d'éventuelles allégeances). Les fascistes avaient d’ailleurs répété leur occupation de Rome par une occupation militaire d'Ancône deux mois auparavant. 

D'innombrables autres exemples, du meurtre de Jules César à la révolution bolchévique, viendront à l'esprit de tout étudiant en histoire. Dans tous ces cas, des individus se réunissent en groupes ou en partis pour élaborer des stratégies et des tactiques, anticiper les obstacles, puis agir résolument pour atteindre leurs objectifs. Agamben reconnaît que cela ne signifie pas qu'il soit toujours nécessaire de recourir aux "conspirations" pour expliquer les événements historiques. "Mais quiconque qualifierait de "théoricien de la conspiration" un historien qui tenterait de reconstituer en détail les complots qui ont déclenché de tels événements ferait très certainement preuve de sa propre ignorance, voire de son idiotie."

Quiconque mentionnant "The Great Reset" en 2019 était accusé d'adhérer à une théorie du complot - du moins jusqu'à ce que le fondateur et président exécutif du Forum économique mondial, Klaus Schwab, publie en 2020 un livre exposant l'agenda du WEF avec le titre utile, Covid-19 : The Great Reset. Après de nouvelles révélations sur l'hypothèse de la fuite dans un laboratoire, le financement par les États-Unis de la recherche sur le principe du gain de fonction à l'Institut de virologie de Wuhan, les questions de sécurité des vaccins volontairement supprimés, et la censure coordonnée des médias et les campagnes de diffamation du gouvernement contre les voix dissidentes, il semble que la seule différence entre une théorie du complot et une nouvelle crédible aura été d'environ six mois.

Auteur: Kheriaty Aaron

Info: The Brownstone Institute, mai 2022

[ propagande numérique ] [ complotisme ]

 

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Ajouté à la BD par miguel

macromolécules

(Q) - Combien de protéines ont été identifiées à ce jour ?

(R) - À la date d'arrêt de mes connaissances, en septembre 2021, le nombre de protéines identifiées dans le protéome humain et dans divers organismes ne cesse de croître en raison des efforts de recherche continus. Il est difficile de fournir un chiffre exact car l'identification des protéines est un domaine actif de la recherche scientifique et de nouvelles protéines sont découvertes en permanence.

Toutefois, à cette époque, on estimait que le protéome humain se composait de dizaines de milliers de protéines. Le projet du protéome humain (HPP), une initiative de recherche internationale, vise à identifier et à caractériser toutes les protéines codées par le génome humain. Le HPP a réalisé des progrès significatifs dans la cartographie du protéome humain, mais une couverture complète est encore en cours.

Il est important de noter que le nombre de protéines identifiées varie en fonction de l'organisme étudié. Il existe des millions de séquences de protéines connues dans divers organismes, y compris les humains, les animaux, les plantes, les bactéries et les virus.

Comme mes connaissances ne sont pas à jour, je recommande de se référer à la littérature scientifique actuelle ou à des bases de données telles que UniProt ou Protein Data Bank (PDB) pour obtenir les informations les plus précises et les plus récentes sur le nombre de protéines identifiées.

(Q) - Comment les protéines sont-elles classées ?

(R) - Les protéines sont classées en fonction de divers critères, notamment leur structure, leur fonction et leurs relations évolutives. Voici quelques méthodes de classification des protéines couramment utilisées :

1 Classification structurelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs caractéristiques structurelles. Le système de classification structurelle le plus courant est la classification structurelle des protéines (SCOP) ou la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily). Ces systèmes classent les protéines dans des hiérarchies en fonction de leur pliage global, de l'organisation des domaines et des motifs structurels.

2 Classification fonctionnelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs fonctions biologiques. Cette classification est souvent large et englobe des catégories fonctionnelles telles que les enzymes, les transporteurs, les récepteurs, les protéines structurelles, les protéines de signalisation et bien d'autres encore. Les systèmes de classification fonctionnelle sont généralement basés sur le rôle de la protéine dans les processus cellulaires.

3 Classification basée sur l'homologie : Les protéines peuvent être classées sur la base de leurs relations évolutives et de leurs similitudes de séquence. Cette classification repose sur la comparaison des séquences protéiques et l'identification des protéines homologues qui partagent un ancêtre commun. Elle est généralement réalisée à l'aide d'algorithmes tels que BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) ou HMM (Hidden Markov Models).

4 Classification selon l'ontologie des gènes (GO) : L'ontologie des gènes est un système de classification largement utilisé qui attribue des annotations fonctionnelles aux protéines sur la base de trois catégories : fonction moléculaire, processus biologique et composant cellulaire. Les termes GO fournissent un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines et leur implication dans les processus biologiques.

5 Classification par famille et par super-famille : Les protéines peuvent être classées en familles et superfamilles sur la base de caractéristiques structurelles et séquentielles communes. Les familles de protéines sont constituées de protéines présentant une grande similitude de séquence et partageant souvent des relations fonctionnelles et évolutives. Les superfamilles englobent des familles de protéines apparentées qui partagent des similitudes structurelles et fonctionnelles, mais qui peuvent avoir divergé au cours de l'évolution.

These are just a few examples of protein classification methods, and there are other specialized systems based on specific properties or research areas. It's important to note that proteins can belong to multiple classification categories simultaneously, as they can have similar structures, functions, or evolutionary origins. Classification systems serve as useful tools for organizing and understanding the vast diversity of proteins found in living organisms.

(Q) - Il y a donc une sorte de classification complexe et intriquée, n'est-ce pas ?

 (R) - Oui, la classification des protéines peut en effet être complexe en raison des divers facteurs pris en compte et des interrelations entre les différents systèmes de classification. Les protéines sont des molécules très diverses, dotées de caractéristiques uniques, et leur classification reflète cette complexité.

Les différentes méthodes de classification se recoupent et se complètent souvent, ce qui permet une compréhension globale de la structure, de la fonction et de l'évolution des protéines. Par exemple, les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH prennent en compte l'organisation globale des plis et des domaines des protéines, tandis que les systèmes de classification fonctionnelle se concentrent sur les rôles et les activités biologiques des protéines. La classification basée sur l'homologie tient compte des relations évolutives et des similitudes de séquence, et la classification par ontologie génique fournit un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines.

En outre, les protéines peuvent appartenir à plusieurs catégories au sein d'un système de classification. Par exemple, une protéine peut avoir une structure spécifique et être classée dans un pli particulier, tout en faisant partie d'une famille de protéines sur la base de la similarité des séquences et des caractéristiques fonctionnelles. Cette classification multidimensionnelle permet aux chercheurs d'explorer différents aspects des protéines et de mieux comprendre leurs propriétés et leurs relations.

Dans l'ensemble, la nature complexe de la classification des protéines reflète la nature complexe des protéines elles-mêmes et les efforts déployés pour organiser et comprendre leurs divers attributs. Ces systèmes de classification fournissent des cadres pour l'étude des protéines et facilitent la communication et le partage des connaissances entre les chercheurs dans ce domaine.

(Q) - Peut-on dire qu'il y a aussi, dans ces différentes classifications, quelque chose qui pourrait ressembler à un pôle phénétique et à un pôle cladistique ?

(R) - Oui, dans le domaine de la classification des protéines, il y a des éléments qui peuvent être associés aux approches phénétiques (aussi connues sous le nom de taxonomie numérique) et cladistiques.

Classification phénétique : La classification phénétique met l'accent sur les similitudes et les différences globales entre les protéines, souvent sur la base d'une analyse numérique ou statistique de leurs caractéristiques. Elle se concentre sur des traits ou des caractéristiques quantifiables et vise à regrouper les protéines sur la base d'une ressemblance globale. Dans le contexte de la classification des protéines, les approches phénétiques peuvent impliquer le regroupement des protéines sur la base de mesures de similarité telles que l'alignement des séquences, l'alignement structurel ou la comparaison d'autres propriétés physicochimiques.

Classification cladistique : La classification cladistique, quant à elle, est basée sur les relations évolutives et les ancêtres partagés. Elle cherche à identifier des groupes monophylétiques (clades) qui comprennent un ancêtre commun et tous ses descendants. La cladistique repose sur l'analyse phylogénétique, qui consiste à comparer des séquences de protéines ou d'autres données moléculaires pour reconstruire des arbres ou des réseaux évolutifs. Les cladogrammes qui en résultent décrivent les relations évolutives entre les protéines et peuvent aider à les classer en groupes sur la base de leur histoire évolutive.

Dans la pratique, les approches phénétiques et cladistiques sont souvent utilisées en combinaison, en exploitant différents types de données et d'analyses pour obtenir une compréhension plus complète de la classification des protéines. Les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH, par exemple, intègrent à la fois les principes phénétiques et cladistiques. Ils prennent en compte les similitudes structurelles (aspect phénétique) mais visent également à refléter les relations évolutives et les ancêtres partagés (aspect cladistique) en regroupant les protéines dans des catégories hiérarchiques basées sur leurs plis, leurs domaines et leurs connexions évolutives.

En intégrant à la fois les perspectives phénétiques et cladistiques, les systèmes de classification des protéines peuvent saisir à la fois les similitudes et les différences globales entre les protéines (pôle phénétique) et leur histoire évolutive et leurs liens de parenté (pôle cladistique). Cela permet d'obtenir un cadre de classification plus nuancé et plus informatif dans le domaine de la science des protéines.

(Q) - ok merci : existe-t-il aussi une classification tridimensionnelle ?

(R) - Oui, il existe une classification tridimensionnelle (3D) des protéines basée sur leurs propriétés structurelles. La classification 3D consiste à classer les protéines en fonction de leurs structures tridimensionnelles plutôt qu'en fonction de leur séquence ou de leurs similitudes fonctionnelles. Ce type de classification est particulièrement pertinent en biologie structurale et en modélisation moléculaire.

Dans la classification 3D, les protéines sont regroupées en fonction de leur pli global, de l'arrangement des éléments structurels secondaires et de l'arrangement spatial des atomes. Elle tient compte de la disposition et de l'orientation spécifiques des domaines protéiques, des motifs et d'autres caractéristiques structurelles.

La classification structurelle des protéines (SCOP) et la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily), que j'ai mentionnées précédemment, fournissent des classifications hiérarchiques qui incluent des informations structurelles en 3D. Ces classifications classent les protéines dans différentes catégories en fonction de leur pliage global et de leur organisation structurelle.

En outre, d'autres méthodes et algorithmes, tels que les outils d'alignement structurel, peuvent être utilisés pour comparer les structures des protéines et identifier les similitudes et les différences. Ces approches aident à regrouper ou à classer les protéines en groupes structurels 3D, ce qui permet aux chercheurs d'analyser et de comprendre les relations entre les structures des protéines d'une manière plus détaillée.

La classification 3D des protéines fournit des informations précieuses sur la diversité structurelle et les relations entre les protéines. Elle est particulièrement utile pour étudier la fonction des protéines, les mécanismes d'action, les interactions protéine-protéine et la conception de médicaments. En considérant les aspects tridimensionnels de la structure des protéines, les chercheurs peuvent mieux comprendre comment la structure des protéines est liée à la fonction et aux relations évolutives.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ machine-homme ] [ chimie ] [ taxinomies ] [ typologies ]

 

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nord-sud

L’Âge de la colère Parfois, après une longue attente, apparaît un livre qui écorche l’esprit du temps, brillant comme un diamant fou. Age of Anger, de Pankaj Mishra, auteur aussi du livre fondateur From the Ruins of Empire, pourrait bien en être le dernier avatar.

Pensez à ce livre comme à une ultime arme – conceptuelle – mortelle, fichée dans les cœurs et les esprits d’une population dévastée d’adolescents cosmopolites déracinés 1 qui s’efforcent de trouver leur véritable vocation, au fur et à mesure que nous traversons péniblement la plus longue période – le Pentagone dirait infinie – de guerres mondiales ; une guerre civile mondiale – que dans mon livre 2007 Globalistan j’ai appelée " Liquid War " : Guerre nomade.

L’auteur, Mishra, est un pur produit, subtil, de East-meets-West 2. Il soutient, pour l’essentiel, qu’il est impossible de comprendre le présent si nous ne reconnaissons pas la prégnance souterraine de la nostalgie du mal du pays, qui contredit l’idéal du libéralisme cosmopolite, incarné dans une " société commerciale universelle d’individus rationnels, conscients de leurs intérêts personnels ", conceptualisée par les Lumières via Montesquieu, Adam Smith, Voltaire et Kant.

Le vainqueur de l’histoire est finalement le récit aseptisé des Lumières bienveillantes. La tradition du rationalisme, de l’humanisme, de l’universalisme et de la démocratie libérale était censée avoir toujours été la norme. Il était " manifestement trop déconcertant ", écrit Mishra, " de reconnaître que la politique totalitaire cristallisait des courants idéologiques – racisme scientifique, rationalisme chauvin, impérialisme, technicisme, politique esthétisée, utopie, ingénierie sociale " qui bouleversaient déjà l’Europe à la fin du XIXe siècle. Ainsi, évoquant " le regard furtif en arrière, au-dessus de l’épaule, vers la terreur primitive ", de T.S. Eliot –, qui a finalement conduit l’Ouest à se dresser contre Le Reste du Monde –, nous devons regarder les précurseurs. Fracasser le Palais de Cristal

Entre en scène Eugène Onéguine de Pouchkine, " le premier d’une grande lignée d’hommes inutiles dans la fiction russe ", avec son chapeau de Bolivar, tenant une statue de Napoléon et un portrait de Byron, allégorie de la Russie essayant de rattraper l’Occident, " une jeunesse spirituellement déchaînée avec une conception quasi-byronienne de la liberté, encore pleine du romantisme allemand ". Les meilleurs critiques des Lumières devaient être Allemands et Russes, derniers venus à la modernité politico-économique. Deux ans avant de publier ses étonnants Carnets du sous-sol, Dostoïevski, dans sa tournée en Europe occidentale, voyait déjà une société dominée par la guerre de tous contre tous, où la plupart étaient condamnés à être perdants.

À Londres, en 1862, à l’Exposition internationale au Palais de Cristal, Dostoïevski eut une illumination : " Vous prenez conscience d’une idée colossale […] qu’il y a ici la victoire et le triomphe. Vous commencez même vaguement à avoir peur de quelque chose. " Tout stupéfié qu’il était, Dostoïevski, plutôt astucieux, a pu observer comment la civilisation matérialiste était tout autant renforcée par son glamour que par sa domination militaire et maritime.

La littérature russe a finalement cristallisé le crime de hasard comme le paradigme de l’individualité savourant son identité et affirmant sa volonté – thème repris plus tard, au milieu du XXe siècle, par l’icône de la Beat Generation William Burroughs, qui prétendait que tirer au hasard était son frisson ultime.

Le chemin avait été tracé pour que le festin des mendiants commence à bombarder le Palais de Cristal – même si, comme Mishra nous le rappelle : " Les intellectuels du Caire, de Calcutta, de Tokyo et de Shanghai lisaient Jeremy Bentham, Adam Smith, Thomas Paine, Herbert Spencer et John Stuart Mill " pour comprendre le secret de la bourgeoisie capitaliste en perpétuelle expansion.

Et ceci après que Rousseau, en 1749, a posé la pierre angulaire de la révolte moderne contre la modernité, aujourd’hui éparpillée dans un désert où les échos se répondent, le Palais de Cristal est de facto implanté dans des ghettos luisants partout dans le monde.

Le Bwana des Lumières : lui mort, Missié

Mishra crédite l’idée de son livre à Nietzsche, en commentant la querelle épique entre l’envieux plébéien Rousseau et Voltaire, l’élitiste serein – qui a salué la Bourse de Londres, quand elle est devenue pleinement opérationnelle, comme l’incarnation laïque de l’harmonie sociale.

Mais ce fut Nietzsche qui finit par devenir l’acteur central, en tant que féroce détracteur du capitalisme libéral et du socialisme, faisant de la promesse séduisante de Zarathoustra un Saint Graal attractif pour les bolcheviks – Lénine le haïssait –, le gauchiste Lu Xun en Chine , les fascistes, anarchistes, féministes et hordes d’esthètes mécontents.

Mishra nous rappelle également comment " les anti-impérialistes asiatiques et les barons voleurs américains empruntent avec empressement " à Herbert Spencer, " le premier penseur véritablement mondial " qui a inventé le mantra de " la survie du plus apte " après avoir lu Darwin.

Nietzsche était le cartographe ultime du ressentiment. Max Weber a prophétiquement décrit le monde moderne comme une " cage de fer " dont seul un leader charismatique peut permettre l’évasion. De son côté, l’icône anarchiste Mikhaïl Bakounine avait déjà, en 1869, conceptualisé le révolutionnaire coupant " tout lien avec l’ordre social et avec tout le monde civilisé […] Il est son ennemi impitoyable et continue de l’habiter avec un seul but : Détruire ".

S’échappant du " cauchemar de l’histoire " du suprême moderniste James Joyce – en réalité la cage de fer de la modernité – une sécession, viscéralement militante, hors " d’une civilisation fondée sur un progrès éternel sous l’administration des libéraux-démocrates " est en train de faire rage, hors de contrôle, bien au-delà de l’Europe.

Des idéologies, qui pourraient être radicalement opposées, ont néanmoins grandi en symbiose avec le tourbillon culturel de la fin du XIXe siècle, depuis le fondamentalisme islamique, le sionisme et le nationalisme hindou jusqu’au bolchevisme, au nazisme, au fascisme et à l’impérialisme réaménagé.

Dans les années trente, le brillant et tragique Walter Benjamin, avait non seulement prophétisé la Seconde Guerre mondiale mais aussi la fin de la partie, alors qu’il était déjà en train d’alerter sur la propre aliénation de l’humanité, enfin capable " d’expérimenter sa propre destruction comme un plaisir esthétique du premier ordre ". La version pop actuelle en live-streaming, style bricolage, comme ISIS, essaie de se présenter comme la négation ultime des piétés de la modernité néolibérale.

L’ère du ressentiment

Tissant les fils savoureux de la politique et de la littérature par pollinisation croisée, Mishra prend son temps pour poser la scène du Grand Débat entre ces masses mondiales en développement, dont les vies sont forgées par " l’histoire largement reconnue de la violence " de l’Occident atlantiste, et des élites modernes nomades (Bauman) tirant profit du rendement de la partie – sélective – du monde qui a fait les percées cruciales depuis les Lumières dans la science, la philosophie, l’art et la littérature.

Cela va bien au-delà d’un simple débat entre l’Orient et l’Occident. Nous ne pouvons pas comprendre la guerre civile mondiale actuelle, ce " mélange intense d’envie, de sentiment d’humiliation et d’impuissance post-moderniste et post-vérité ", si nous n’essayons pas de " démanteler l’architecture conceptuelle et intellectuelle des gagnants de l’histoire en Occident ", issue du triomphalisme des exploits de l’histoire anglo-américaine. Même au summum de la Guerre froide, le théologien américain Reinhold Niebuhr se moquait des " ternes fanatiques de la civilisation occidentale " dans leur foi aveugle selon laquelle toute société est destinée à évoluer exactement comme une poignée de nations occidentales – parfois – l’ont fait.

Et cela – ironie ! – tandis que le culte internationaliste libéral du progrès imitait le rêve marxiste de la révolution internationaliste.

Dans sa préface de 1950 aux Origines du totalitarisme – un méga best-seller ressuscité –, Hannah Arendt nous a essentiellement dit d’oublier la restauration éventuelle du Vieil ordre mondial. Nous avons été condamnés à voir l’histoire se répéter, " l’itinérance à une échelle sans précédent, l’absence de racines à une profondeur sans précédent ".

Pendant ce temps, comme Carl Schorske l’a noté dans son spectaculaire Fin-de-Siècle à Vienne : Politique et Culture, l’érudition américaine a " coupé le lien de conscience " entre le passé et le présent, carrément aseptisé l’Histoire, des siècles de guerre civile, de ravage impérial, de génocide et d’esclavage en Europe et en Amérique ont ainsi tout simplement disparu. Seul le récit TINA (il n’y a pas d’alternative) a été autorisé, voici comment les atlantistes, avec le privilège de la raison et l’autonomie de la personne, ont fait le monde moderne.

Entre maintenant en scène Jalal Al-e-Ahmad, né en 1928 dans le sud pauvre de Téhéran, et l’auteur de Westoxification (1962), un texte majeur de référence sur l’idéologie islamiste, où il écrit que " l’Érostrate de Sartre tire au revolver, avec les yeux bandés, sur les gens dans la rue ; le protagoniste de Nabokov précipite sa voiture dans la foule ; et l’Étranger, Meursault, tue quelqu’un en réaction à un mauvais coup de soleil ". Vous pouvez parler d’un croisement mortel – l’existentialisme rencontre les bidonvilles de Téhéran pour souligner ce que Hanna Arendt a appelé la " solidarité négative ".

Arrive ensuite Abu Musab al-Suri, né en 1958 – un an après Osama ben Laden – dans une famille de la classe moyenne dévote, à Alep. C’est Al-Suri, et non l’Égyptien Al-Zawahiri, qui a conçu une stratégie de djihad mondial sans leader dans The Global Islamic Resistance Call, basée sur des cellules isolées et des opérations individuelles. Al-Suri était le " choc des civilisations " de Samuel Huntington appliqué à al-Qaïda. Mishra le définit comme le " Michel Bakounine du monde musulman ".

Cette " syphilis des passions révolutionnaires

Répondant à cette ridicule affaire néo-hégélienne de " fin de l’histoire ", après la Guerre froide, Allan Bloom a averti que le fascisme pourrait être l’avenir ; et John Gray a télégraphié le retour des " forces primordiales, nationalistes et religieuses, fondamentalistes et bientôt, peut-être, malthusiennes ".

Et cela nous amène à expliquer pourquoi les porteurs exceptionnels de l’humanisme et du rationalisme des Lumières ne peuvent expliquer l’agitation géopolitique actuelle – de ISIS au Brexit et à Trump. Ils ne peuvent jamais arriver à penser quelque chose de plus sophistiqué que l’opposition binaire de libre et non libre ; les mêmes clichés occidentaux du XIXe siècle sur le non-Occident ; et la diabolisation incessante de cet éternel Autre arriéré : l’islam. De là la nouvelle " longue guerre " (terminologie du Pentagone) contre l’islamofascisme. Ils ne pourraient jamais comprendre, comme le souligne Mishra, les implications de cette rencontre d’esprits dans une prison de Supermax au Colorado entre l’auteur de l’attentat d’Oklahoma City, l’Américain pur jus Timothy McVeigh et le cerveau de la première attaque contre le World Trade Center, Ramzi Yousef (musulman normal, père pakistanais, mère palestinienne).

Ils ne peuvent pas comprendre comment les concepteurs d’ISIS arrivent à enrégimenter, en ligne, un adolescent insulté et blessé d’une banlieue parisienne ou d’un bidonville africain et le convertir en narcissique – baudelairien ? – dandy fidèle à une cause émergente, pour laquelle il vaut la peine de se battre. Le parallèle entre le bricolage djihadiste et le terrorisme russe du XIXe siècle – incarnant la " syphilis des passions révolutionnaires ", comme l’a décrit Alexander Herzen – est étrange.

Le principal ennemi du djihad de bricolage n’est pas même chrétien; c’est le shi’ite apostat. Les viols massifs, les meurtres chorégraphiés, la destruction de Palmyre, Dostoïevski avait déjà tout identifié. Comme le dit Mishra, " il est impossible pour les Raskolnikov modernes de se dénier quoi que ce soit, mais il leur est possible de justifier tout ".

Il est impossible de résumer tous les feux croisés rhizomatiques – salut à Deleuze et Guattari – déployés à l’Âge de la colère. Ce qui est clair, c’est que pour comprendre la guerre civile mondiale actuelle, la réinterprétation archéologique du récit hégémonique de l’Occident des 250 dernières années est essentielle. Sinon, nous serons condamnés, comme des gnomes de Sisyphe, à supporter non seulement le cauchemar récurrent de l’Histoire, mais aussi son coup de fouet perpétuel.

Auteur: Escobar Pepe

Info: Février 2017, CounterPunch. Beaucoup d'idées sont tirées de son ouvrage : Globalistan, How the Globalized World is Dissolving into Liquid War, Nimble Books, 2007

[ vingt-et-unième siècle ]

 

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homme-machine

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

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

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

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

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

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

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

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

L'émergence de l'émergence

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

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

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

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

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

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

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

Au-delà de l'imitation

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

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

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

Pouvoirs imprévisibles et pièges

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Ornes Stephen

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

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