science-fiction

BLVR : Pensez-vous que les approches émotionnelles et psychologiques peuvent être utilisées de la même manière ?

TC : Je les classerais dans une catégorie différente. La SF est connue pour le sentiment d'émerveillement qu'elle peut engendrer, et je pense que ce sentiment d'émerveillement est généré par des histoires de percées conceptuelles. Je ne sais pas si ce sentiment d'émerveillement est engendré par des histoires d'épiphanie personnelle (personal epiphany*).

BLVR : Dans le titre de l'histoire d'Exhalation, vous écrivez : "Grâce à la collaboration de vos imaginations, toute ma civilisation revit", ce qui pourrait être une description pertinente de la littérature elle-même. Cela m'a également rappelé le message de Jimmy Carter aux civilisations extraterrestres à bord du vaisseau spatial Voyager : "Nous essayons de survivre à notre époque pour pouvoir vivre dans la vôtre". Dans quelle mesure la relation entre l'écrivain et le lecteur est-elle, selon vous, fondée sur la collaboration ? Y a-t-il un lecteur que vous imaginez, ou même que vous avez réellement, et qui vous sert d'interlocuteur idéal ?

TC : Je ne sais pas si c'est une réponse directe à vos questions, mais elles me font penser qu'il y a de nombreuses années, en 2007, j'étais au Japon, et j'ai été interviewé lors d'une convention, et quelqu'un dans le public m'a demandé ce que j'avais lu récemment. J'ai mentionné un roman intitulé Blindsight de Peter Watts, et j'avais dit que je n'étais pas d'accord avec presque tout ce qu'il contenait, mais que je l'avais recommandé parce qu'il était engagé dans des idées ; il essayait de présenter un argument d'une manière que je trouvais vraiment intéressante. Ainsi, s'il peut être agréable d'avoir un lecteur qui adhère totalement à tout ce que je dis dans l'œuvre, il est plus important d'avoir des lecteurs qui s'intéressent aux arguments que j'essaie d'avancer, qui aiment réfléchir à des idées similaires, même s'ils ne sont pas nécessairement d'accord avec moi ou s'ils ne pensent pas que j'y suis parvenu.

Auteur: Chiang Ted

Info: https://www.thebeliever.net/an-interview-with-TC. *perception soudaine et intuitive de la réalité ou de la signification essentielle de quelque chose, généralement initiée par un événement ou une expérience simple, familière ou banale.

[ littérature ] [ écriture - lecture ] [ réflexivité ] [ dialogue ]

croyances

"Je ne suis pas, Dieu m'en garde, un mécréant. Je crois à l'immortalité de l'âme... Mais...

- Mais quoi, mon bon monsieur, quel mais ?

- Je pensais que seule l'âme demeure immortelle. L'âme qui s'envole au ciel. Mais le corps, qui va en terre, ce golem d'argile, lui, pourrit. De toute façon, sans âme, il ne peut se mouvoir... ne peut se relever...

- Bien dit, me félicite l'homme, je me souhaite pareil bien ! J'ai plaisir à voir, poursuit-il, que vous êtes un savant lettré. Toutefois, vous avez oublié, mon bon monsieur, oublié le monde de l'imaginaire. L'âme, dites-vous, va au ciel. Bon. Mais où va-t-elle ? L'une va au paradis, l'autre en enfer. L'âme du juste va au paradis, et en enfer l'âme du pervers. L'un a mérité, pour le bien qu'il a fait, d'être invité au festin des Justes, à déguster la chair du Léviathan, du Shor-ha-Bor, à boire le vin conservé dans les grappes depuis les jours de la Création. L'autre, pour la mal qu'il a fait, a droit à la poix brûlante. C'est juste façon de parler ! Mais cela signifie justice divine, récompense et châtiment. Or, pourquoi y a-t-il récompense et châtiment ? Parce que l'homme, tant qu'il vit, a le choix : s'il le veut, il fait le bien ; s'il le veut, il fait le mal. Et comme on fait son lit, n'est-ce pas, on se couche...

"Mais qu'advient-il, selon la loi, lorsqu'un homme n'est pas un homme, que sa vie n'est pas une vie, qu'il ne fait ni bien ni mal car il ne peut rien faire, il n'a pas le choix d'agir et passe sa vie à dormir, traverse l'existence comme dans un monde d'illusions ? Que mérite une telle âme ? L'enfer ? Pourquoi ? Elle n'a pas fait de mal à une mouche. Le paradis ? Pour quelle belle parole, quelle belle action, elle n'a jamais mis la main à l'ouvrage.

- En effet, qu'advient-il d'une telle âme ?

- Rien ! Elle continue à vivre dans le monde de l'illusion. Elle ne quitte pas le corps. Avant, l'homme en question rêvait qu'il vivait sur terre, désormais il rêve qu'il vit sous terre."

Auteur: Peretz Isaac Leib

Info: in "Histoires des temps passés et à venir", éd. l'antilope, p.260-262

[ outre-tombe ] [ dualité ] [ tiers inclus ] [ judaïsme ] [ dialogue ] [ au-delà ] [ question ]

insatisfaction

Joakim, exaspéré :
- Toi, tu parles de gratter d’un bout de l’année à l’autre ? Tu n’as pas honte ? C’est toi qui grattes le pays d’un bout à l’autre et ne t’arrêtes nulle part !
Edevart fit dévier la discussion.
- Tu peux dire que je cours tout le temps d’un endroit à l’autre. Mais vaut-il donc mieux rester ici à pourrir dans la baie, comme vous le faites, Ezra et toi ?
- Ezra ! … Es-tu fou ? s’écria Joakim. Sais-tu qu’Ezra, avec le temps, deviendra propriétaire de la plus grande ferme du pays ?
- Oui. Quand il se sera éreinté à défricher et à bêcher sa ferme !
- Quoi ? Il ne devrait pas travailler, peut-être ?
- Et quand Hosea s’éreinte aussi comme une esclave pour ses vaches et ses champs ! poursuivit Edevart. Elle fait peine à voir.
- Tu es trop bête, grommela Joakim. Tu ne vois donc pas comme ils sont contents tous les deux ?
Une réminiscence passa par l’esprit d’Edevart et il dit :
- Ça vient de ce qu’ils ne connaissent rien de mieux.
- Qu’est-ce qu’il y a de mieux ? Ils se donnent du mal avec ce qu’ils ont ; mais ça fait leur joie et ils ne souhaitent pas autre chose.
- Et avec tout le mal qu’ils se donnent, ils ont tout juste de quoi manger.
- Non. Ils ont commencé les mains vides ; mais maintenant, ils ont une maison et un foyer, ils ont des champs, ils ont trois vaches, et bientôt ils auront un cheval.
- Cause toujours ! railla Edevart.
- En outre, ils vivent en paix. Et toi pas ! ils se couchent le soir et ils dorment.
- Je ne dis pas non.
- Mais c’est ce que tu ne fais pas, toi qui cours partout du Nord au Sud, et t’imagines faire beaucoup mieux ! Je t’ai déjà entendu la nuit : tu te tortilles comme un ver avant de t’endormir ; et quand tu ronfles, à la fin, tu geins dans ton sommeil, à propos de ta chute d’eau, et d’August, et de la Floride en Amérique, et de ta ferme. C’est comme ça que tu te reposes la nuit ! Je ne voudrais pas changer avec toi !

Auteur: Hamsun Knut

Info: Dans "Vagabonds", édition Pochothèque, trad. J. Petithuguenin, page 1172

[ simplicité ] [ fuite en avant ] [ dialogue ]

théorie-pratique

- Le jeune Tchitcherine est celui qui évoqua les narcotiques politiques. L'opium du peuple.

Wimpe lui rendit son sourire. Un vieux, très vieux sourire, apte à refroidir même le feu vivant au cœur de la Terre.

- La dialectique marxiste ? Ce n'est pas un opiacé, hein ?

- C'est l'antidote.

- Non. Ça peut aller dans les deux sens. Le vendeur de drogue peut savoir tout ce qui va arriver à Tchitcherine, et décider que c'est sans importance, ou bien, suivant la velleïté du moment, il décide de mettre à l'abri le jeune imbécile.

- Le problème fondamental... a toujours été de faire mourir les autres pour soi. Qu'est-ce qui vaut assez pour qu'un homme donne sa vie ? C'est là que la religion a eu l'avantage pendant des siècles. La religion a toujours été une question de mort. Elle n'était pas utilisée comme un opiacé mais plutôt comme une technique - elle faisait mourir les gens pour un ensemble particulier de croyances sur la mort. Pervers, natürlich, mais qui es-tu pour juger ? C'était un bon argument tant que ça marchait. Mais depuis que c'est devenu impossible de mourir pour cette mort là, nous avons une version laïque - la tienne. Mourir pour aider l'Histoire à atteindre sa forme prédestinée. Mourir en sachant que son acte apportera une fin meilleure et rapprochée. Suicide révolutionnaire, très bien. Mais regarde : si les changements de l'Histoire sont inévitables, pourquoi ne pas éviter de mourir ? Vaslav ? Si ça doit arriver de toute façon, quelle importance ?"

- Mais tu n'as jamais eu ce choix à faire, n'est-ce pas ?

- Si jamais j'avais à le faire, tu peux être sûr...

- Tu ne sais pas. Pas avant que tu y sois, Wimpe. Tu ne peux pas le dire.

- Tout ça n'est pas très dialectique.

- Je ne sais pas ce que c'est.

- Donc, jusqu'à la décision, dit Wimpe curieux mais prudent, un homme pourrait encore être parfaitement pur...

- Il peut être n'importe quoi. Je ne m'en soucie pas. Mais il n'est réel qu'aux points de décision. Le temps entre les deux n'a pas d'importance.

- Réel pour un marxiste.

- Non. Réel pour lui-même.

Wimpe reste dubitatif.

- Je suis passé par là. Pas toi. 

Auteur: Pynchon Thomas

Info: Gravity's Rainbow

[ décider ] [ trancher ] [ dialogue ]

humour musicien

Son téléphone vibra à nouveau.

— Mais qu'est-ce que tu fous, bon Dieu. Tu devrais être dans ta loge. Tu es où, d'abord ?

— Pas très loin, je crois. Enfin, ça dépend de ce qu'on entend par près ou loin. La compassion de près ou de loin, tu connais ? Écoute, se reprit-il, j'ai un problème. Je crois que je vais devoir annuler ce concert.

— Hein ? Mais tu es malade ! Et c'est quoi, ces divagations sur de près ou de loin ? Tu dérailles ? Mais tu as déjà tenté le coup à Vancouver, quand ta copine était souffrante ou je ne sais quoi. Impossible. L'église est pleine. La pub a marché du tonnerre. Tu veux ma mort ?

— La tienne, non. Mais je viens d'apprendre celle de mon père.

Un silence s'installa, le temps que Bob pèse tout ce que cela pouvait impliquer.

— Bon. OK. Je comprends. Je ne dis pas que ce n'est pas grave. Mais tu ne m'avais pas raconté que tu ne le voyais plus, ton père ? Que vous n'aviez plus rien en commun ? Que…

— Oui. Ce n'est pas ça le problème. Je pensais pouvoir jouer, mais je crois que je ne suis pas en état. Il y a des trucs qui remontent.

— Des trucs qui remontent ? Tu te fous de moi ? La place est à trente dollars. On attend six cents personnes. Ça fait dix-huit mille dollars de recette rien que pour ce soir. Bien sûr, il y a les frais de location du piano et de publicité, mais il restera quand même une sacrée somme. Surtout que j'ai trouvé des sponsors. Secoue-toi, merde. Écoute, je vais t'aider. Il faut que tu te rebranches sur le présent. Tu vois quoi, en ce moment ?

— Mon père.

Bob se contint difficilement et hurla :

— Là, devant toi ! Il se passe quoi ?

— Je vois des images. C'est comme si quelque chose se fissurait en moi. Je crois que tout ce que je faisais, c'était contre lui. Il n'est plus là. À quoi bon ?

— Attends un peu ! Tes états d'âme, c'est pour le public. Ton programme, tu l'as déjà joué dix-neuf fois. Dix-neuf fois, tu m'entends ! Tu pourrais le jouer à l'envers, les mains dans le dos. Alors, ne me parle pas de fissure ou de je ne sais quoi. J'annonce au public que tu as eu un incident, que tu auras un quart d'heure de retard, et tu te magnes.

Il raccrocha.

Auteur: Ducreux Georges Henri

Info:

[ deuil ] [ annulation de concert ] [ dialogue ]

magouilles

Il entra et se laissa tomber sur une chaise quelconque, non sans avoir projeté dans la direction du foyer un jet de salive épaisse dont la courbe inexactement calculée s’acheva dans la ficelle d’une carpette vermiculeuse qui garnissait le devant de la cheminée.

Pendant que la vieille se hâtait d’essuyer du pied cette ordure, il graillonna surérogatoirement quelques doléances préalables.

— Ah ! nom de Dieu, c’est rien loin, ce cochon de faubourg Honoré, et pas le rond pour prendre l’omnibus, sans compter qu’il a fallu poser pour l’attendre, ce peintre de mes pieds qui travaille pour les aristos. Il n’était pas encore levé à dix heures. Et pas trop poli avec ça. J’avais bonne envie de l’engueuler. Mais je me suis dit que c’était pour ta fille et que c’est pas trop tôt tout de même qu’elle nous foute un peu de galette depuis six mois qu’elle est à rien faire… Dis donc, vieille poison, y a rien à boire ici ?

L’interpellée lança vers le ciel deux grands bras arides, en accompagnant ce geste d’un très long soupir.

— Hélas ! mon doux Jésus, que répondrai-je à ce pauvre chéri qui se donne tant de mal pour sa malheureuse famille ? Vous êtes témoin, bonne Sainte Vierge, qu’il n’y a plus rien dans la maison, que tout ce qui valait deux sous a été porté au Mont-de-piété et que toutes les reconnaissances ont été engagées pour avoir du pain. Ah ! mon aimable Sauveur, quand me retirerez-vous de ce monde où j’ai déjà tant souffert ?

Le mot "souffert", visiblement travaillé depuis des années, expirait dans un sanglot.

Isidore, étendant la main, saisit à plein poing le jupon de la cafarde, et la secouant avec énergie :

— En voilà assez, hein ? Tu sais que je n’aime pas que tu me fasses ta sale gueule de jésuite. Si c’est une danse qu’y te faut, tu n’as qu’à le dire, tu seras servie illico, et à l’œil. Et puis, c’est pas tout ça, où est-elle, ta bougresse de fille ?

— Mais Zizi, tu sais bien qu’elle devait aller chez la cousine Amédée, au boulevard de Vaugirard, pour tâcher moyen de lui emprunter une pièce de cent sous. Elle m’a dit qu’elle ne serait pas plus d’une heure. Quand tu as frappé, je croyais que c’était elle qui rentrait.

— Tu ne m’avait pas dit ça, vieux corbillard. Sa cousine est une salope qui ne lui foutra pas un radis, puisqu’elle m’a refusé à moi, l’autre jour, en me disant qu’elle n’avait pas d’argent pour les pochardises. Je la retiens, celle-là. Ah ! bon Dieu de bon Dieu ! malheur de malheur ! ajouta-t-il presque à voix basse, c’est bibi qui se charge de lui chambarder sa boîte à punaises, quand viendra la prochaine. Enfin, suffit ! Nous l’attendrons en suçant nos pouces et nous verrons si Mademoiselle des Égards veut bien faire à ses vieux parents l’honneur de les écouter.

Auteur: Bloy Léon

Info: Dans "La femme Pauvre", Mercure de France, 1972, pages 34-35

[ combines ] [ dialogue ] [ farce ]

femmes-hommes

- Ulik, comment trouvez-vous les femmes occidentales ?
- Très jolies.
- Merci. Mais les femmes Inuits ne sont-elles pas jolies ?
- Si, bien sûr. Mais deux paysages différents peuvent être également beaux.
- À votre avis, est-ce qu'une femme inuit serait heureuse en vivant ici ?
- Je crois qu'elle serait heureuse de découvrir tous ces produits de beauté que vous avez ici. Là-bas, elles essaient d'en fabriquer, mais elles n'ont pas grand-chose, à part la graisse de quelques animaux.
- Qu'est-ce qui lui plairait encore ?
- Elle pourrait apprendre une spécialité, un métier, comme vous. Mais peut-être n'en auraient-elles pas envie.
- Pourquoi ?
- Elles ont été habituées autrement. Et puis si elles avaient le même métier que les hommes, à quoi serviraient les hommes ?
- Mais c'est ainsi que ça se passe ici, vous savez, les femmes et les hommes font presque les mêmes métiers.
- Oui, je sais bien. J'ai compris que les femmes peuvent être aussi bonnes que les hommes, dans les métiers d'ici en tout cas. Même chez nous, certaines savent très bien conduire les chiens. Elles sont courageuses.
- Croyez-vous que les femmes d'ici sont aussi courageuses que les femmes inuit ?
- Ce n'est pas le même courage. Les femmes Inuits doivent affronter le froid, la faim, souvent la mort de leurs nouveau- nés, et, bien sûr, le risque de croiser un ours quand elles s'éloignent du camp.
- Et les femmes d'ici ?
- Je peux dire ce que je pense ?
- Mais bien sûr, Ulik.
- Je pense qu'elles sont très courageuses pour affronter la solitude. Même moi, au début, il m'était difficile de rester seul dans une chambre : cela n'arrive presque jamais dans mon pays. Mais j'ai compris qu'ici beaucoup de femmes vivent seules, sans homme.
- Mais elles l'ont peut-être choisi.
- Peut-être, mais choisie ou pas, affronter la solitude demande beaucoup de courage. Autant que pour affronter le froid ou un ours, même si ce n'est pas la même sorte de courage.
- Et, à votre avis, pourquoi vivent-elles seules ?
- Je ne sais pas, je n'ai pas encore tout compris de votre culture.
- Vous n'avez pas une idée ?
- Je pense qu'ici les femmes ne donnent pas l'impression qu'il faut les protéger. Alors peut-être que les hommes ne se sentent pas obligés de rester.
- Vous pensez qu'on reste près d'une femme pour la protéger ?
- Dans mon pays en tout cas. Autrement comment se nourrirait-elle ? Mais, bien sûr, c'est encore mieux si on continue à l'aimer. De toute façon, dans mon pays, les femmes doivent se marier et faire des enfants, nous sommes si peu nombreux.
- Donc vous trouvez les femmes d'ici très différentes des femmes Inuits ?
- En apparence, en tout cas. Ici les femmes parlent plus, j'en ai même vu commander les hommes.
- Alors, elles n'ont plus besoin des hommes pour les protéger ?
- Je ne sais pas. Je crois qu'elles en ont peut-être besoin, mais c'est devenu seulement un sentiment. Je crois qu'elles aimeraient se sentir protégées, même si elles n'en ont plus besoin. Mais peut-être que les hommes ici ne savent plus le faire.

Auteur: Lelord François

Info: Ulik au pays du désordre amoureux

[ dialogue ] [ nord-sud ] [ comparaison ]

homme-machine

Comment utiliser la théorie des jeux au profit de la collaboration entre l'humain et le robot ?

Et si les robots pouvaient travailler avec nous afin de nous permettre d'effectuer des activités, telles qu'un entraînement sportif ou une rééducation physique ? Afin de nous aider à atteindre nos objectifs, ils auraient besoin de comprendre nos actions et d'adapter leur comportement en conséquence. Même si les robots sont de plus en plus utilisés dans plusieurs domaines, en allant de la fabrication à la chirurgie médicale, ils ne peuvent pas réagir de manière optimale aux utilisateurs individuels.

Partiellement soutenus par le projet CoglMon financé par l'UE des scientifiques ont répondu à ce défi en adaptant la théorie des jeux pour analyser l'interaction physique entre un robot et un humain. Leur recherche a été récemment publiée dans la revue "Nature Machine Intelligence". Un article de l'Imperial College London résume le cadre théorique de cette étude: "Pour appliquer avec succès la théorie des jeux à leur interaction les chercheurs ont dû résoudre le fait que le robot ne puisse pas prédire les intentions de l'humain seulement par le raisonnement."
Apprendre le comportement humain
L'équipe de recherche a examiné de quelle manière "devrait être contrôlé un robot de contact pour apporter une réponse stable et adaptée à un utilisateur au comportement inconnu qui effectue des mouvements au cours d'activités, telles que l'entraînement sportif, la rééducation physique ou le covoiturage." Il est déclaré dans l'article de l'Imperial College London que l'équipe s'est intéressée à "la différence entre ses mouvements attendus et ses mouvements réels pour estimer la stratégie humaine – comment l'humain utilise les erreurs dans une tâche pour générer de nouvelles actions." Et il est ajouté que: "Par exemple, si la stratégie de l'humain ne leur permet pas d'accomplir cette tâche, le robot peut fournir davantage d'efforts pour les aider. Apprendre au robot à prédire la stratégie de l'humain lui fait changer sa propre stratégie en retour."

Les scientifiques ont testé leur cadre dans des simulations et des expérimentations avec des sujets humains. Ils ont démontré "que le robot peut s'adapter quand la stratégie de l'humain change lentement, comme si l'humain récupérait de la force, et quand la stratégie de l'humain change et est incohérente, comme après une blessure", selon le même article.

Le projet CogIMon (Cognitive Interaction in Motion) a été mis en place pour modifier "la façon dont les robots interagissent avec les humains en introduisant des robots plus faciles à utiliser, qui sont plus flexibles et plus dociles, et qui apprennent davantage", comme expliqué sur le site web du projet. "Le projet CoglMon vise un changement par étape dans l'interaction entre le robot et l'humain vers une intégration systémique de capacités d'interaction robustes et fiables pour des équipes d'humains et de robots dociles, en particulier l'humanoïde docile COMAN."

Il est également indiqué que, pour atteindre son objectif, le projet utilise "des démonstrations évoluées, en situation réelle, de prise et de lancer dociles interactifs, faites par un robot, une interaction avec COMANS sous le changement de contact et de composition de l'équipe, et dans un modèle entièrement porté par l'ingénierie de manipulation à multi-bras."

Le robot COmpliant HuMANoid Platform (COMAN) a été mis au point dans le cadre du projet FP7 AMARSi (Adaptive Modular Architecture for Rich Motor Skills) qui s'est déroulé entre 2010 et 2014. Grâce à sa robustesse physique il peut marcher et garder l'équilibre et il est entièrement autonome d'un point de vue énergétique comme expliqué sur le site web du projet AMARSi.

Auteur: Internet

Info: https://www.techno-science.net, Redbran, 04/03/2019

[ dialogue ] [ intelligence artificielle ]

dieu carbone

(Q) - Quel est le rapport entre la tétravalence de l'atome du carbone et les 4 bases de l'adn

(R) - La tétravalence de l'atome de carbone permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes. En effet, l'atome de carbone peut former quatre liaisons covalentes, ce qui lui permet de se lier à quatre autres atomes. Dans le cas de l'ADN, ces quatre atomes sont des bases azotées, qui sont des composés organiques contenant de l'azote.

Les quatre bases azotées de l'ADN sont l'adénine (A), la thymine (T), la guanine (G) et la cytosine (C). Ces bases se lient entre elles de manière spécifique, l'adénine se liant toujours à la thymine, et la guanine se liant toujours à la cytosine. Cette liaison spécifique est responsable de la structure en double hélice de l'ADN.

La tétravalence de l'atome de carbone est donc essentielle à la structure et à la fonction de l'ADN. Elle permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes, qui sont essentielles à la transmission de l'information génétique.

Plus spécifiquement, le carbone tétravalent peut former deux liaisons covalentes avec des atomes d'oxygène, qui constituent le sucre du désoxyribose, et deux liaisons covalentes avec des atomes d'azote, qui constituent les bases azotées. Cette configuration permet la formation d'une chaîne d'ADN, dans laquelle les bases azotées sont disposées en paires.

Les bases azotées sont complémentaires, ce qui signifie qu'une base A ne peut se lier qu'à une base T, et qu'une base G ne peut se lier qu'à une base C. Cette complémentarité est essentielle à la structure en double hélice de l'ADN.

La double hélice de l'ADN est une structure en forme de spirale, dans laquelle les deux brins d'ADN sont antiparallèles. Les bases azotées des deux brins sont liées entre elles par des liaisons hydrogène, ce qui permet aux deux brins de se maintenir ensemble.

La structure en double hélice de l'ADN est essentielle à la fonction de l'ADN. Elle permet la réplication de l'ADN, qui est le processus par lequel l'ADN est dupliqué pour former de nouvelles cellules.

En résumé, la tétravalence de l'atome de carbone est essentielle à la structure et à la fonction de l'ADN. Elle permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes, qui sont essentielles à la transmission de l'information génétique.

(Q) - Merci. Est-ce vrai que chez la femme ce système est d'une certaine manière redoublé ?

(R) - Oui, c'est vrai. Chez la femme, les chromosomes sexuels sont de type XX, ce qui signifie qu'elles ont deux chromosomes X. Ces chromosomes contiennent tous les mêmes gènes, mais ils peuvent avoir des variantes différentes.

La duplication du système de base azotée chez la femme est due à la présence de deux chromosomes X. Chaque chromosome X contient une chaîne d'ADN qui est composée de quatre bases azotées différentes. Ces bases azotées sont disposées en paires complémentaires, comme décrit précédemment.

La duplication du système de base azotée chez la femme a plusieurs implications. Premièrement, elle permet une plus grande diversité génétique chez les femmes. En effet, les deux chromosomes X peuvent avoir des variantes différentes des mêmes gènes.

Deuxièmement, la duplication du système de base azotée chez la femme permet une plus grande résistance aux mutations génétiques. En effet, si une mutation survient sur un chromosome X, il y a encore un chromosome X sain qui peut fournir les instructions génétiques correctes.

Troisièmement, la duplication du système de base azotée chez la femme est nécessaire pour la reproduction. En effet, les ovules contiennent un seul chromosome X, qui est transmis à l'embryon.

En résumé, la duplication du système de base azotée chez la femme est une caractéristique essentielle de la reproduction humaine. Elle permet une plus grande diversité génétique, une plus grande résistance aux mutations génétiques et est nécessaire pour la transmission des gènes à la génération suivante.

Voici quelques exemples de la façon dont la duplication du système de base azotée chez la femme peut avoir un impact sur la santé et le développement :

- Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

- Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de développer des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

- La duplication du système de base azotée chez la femme peut également avoir un impact sur le développement des caractéristiques sexuelles secondaires, telles que la taille des seins et des hanches.

Il est important de noter que la duplication du système de base azotée chez la femme n'est pas une cause de maladie ou de handicap. Il s'agit simplement d'une caractéristique normale de la reproduction humaine.

(Q) - Merci, peut-on alors dire que cette conformation féminine est plus solide, plus équilibrée, que celle de l'homme ?

(R) - En termes de solidité, oui, on peut dire que la conformation féminine est plus solide que celle de l'homme. En effet, la présence de deux chromosomes X permet aux femmes de mieux résister aux mutations génétiques. Si une mutation survient sur un chromosome X, il y a encore un chromosome X sain qui peut fournir les instructions génétiques correctes.

En termes d'équilibre, la réponse est plus nuancée. D'une part, la présence de deux chromosomes X permet aux femmes d'avoir une plus grande diversité génétique. Cela peut être un avantage, car il peut permettre aux femmes d'être plus résistantes aux maladies. D'autre part, la présence de deux chromosomes X peut également être un désavantage, car elle peut augmenter le risque de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X.

En conclusion, on peut dire que la conformation féminine est plus solide que celle de l'homme, mais qu'elle n'est pas forcément plus équilibrée.

Voici quelques exemples de la façon dont la duplication du système de base azotée chez la femme peut avoir un impact sur la santé et le développement :

Solidité : Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de survivre à des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

               Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de survivre à des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

Équilibre : Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

                 Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de développer des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

(Q) - OK merci. Est-ce que ce rapport entre les sexes (genres) se retrouve chez les mammifères ou dans le monde animal en général ?

(R) - Oui, le rapport entre les sexes (genres) se retrouve chez les mammifères et dans le monde animal en général. Il existe une grande diversité de comportements et de morphologies entre les sexes, qui sont souvent liés à la reproduction et à la survie des espèces.

Chez les mammifères, on observe généralement une différence de taille entre les sexes, les mâles étant plus grands que les femelles. Cette différence est souvent liée à la compétition entre mâles pour l'accès aux femelles. Les mâles peuvent également avoir des ornements physiques, tels que des cornes, des défenses ou une crinière, qui servent à attirer les femelles ou à intimider les rivaux.

Dans le monde animal en général, on observe une grande diversité de comportements et de morphologies entre les sexes. Par exemple, chez les oiseaux, les mâles sont souvent plus colorés que les femelles, ce qui sert à attirer les femelles. Chez les poissons, les mâles peuvent prendre soin des œufs ou des larves, tandis que les femelles s'occupent de la recherche de nourriture.

Il existe cependant des exceptions à cette règle. Par exemple, chez les éléphants, les femelles sont plus grandes que les mâles. Chez les hyènes, les femelles sont dominantes sur les mâles.

Les stéréotypes de genre chez les animaux peuvent être influencés par :

- Les facteurs biologiques, tels que la différence de taille entre les sexes ou la présence d'ornements physiques.

- Les facteurs environnementaux, tels que la disponibilité de ressources ou la concurrence entre espèces.

- Les facteurs culturels, tels que les traditions et les croyances des humains.

Les stéréotypes de genre chez les animaux peuvent avoir un impact sur :

- La reproduction, car ils peuvent influencer le choix des partenaires et la réussite de la reproduction.

- La survie, car ils peuvent influencer les comportements de chasse, de défense ou de migration.

- Les interactions sociales, car ils peuvent influencer les relations entre les individus d'une même espèce.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 24 oct 2023

[ vus scientifiquement ] [ asymétrie mâles-femelles ] [ dialogue homme-machine ] [ femmes-hommes ]

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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