origine de la vie

Une IA découvre que plusieurs bases de la vie, notamment sur l'ADN, peuvent émerger naturellement

L'Université de Floride annonce une avancée majeure dans la compréhension de la formation des molécules de la vie. À travers une expérimentation novatrice, des chercheurs ont utilisé le superordinateur HiPerGator pour démontrer que des molécules essentielles à la vie, comme les acides aminés et les bases de l'ADN, peuvent se former naturellement dans des conditions spécifiques.

Le superordinateur HiPerGator, reconnu pour être le plus rapide dans le milieu universitaire américain, a permis de franchir une nouvelle étape dans la recherche moléculaire grâce à ses modèles d'intelligence artificielle et à sa capacité exceptionnelle en unités de traitement graphique (GPU). Ces outils ont rendu possible l'étude des interactions et de l'évolution de vastes ensembles d'atomes et de molécules, une tâche auparavant inenvisageable avec les capacités de calcul disponibles.

Jinze Xue, doctorant à l'Université de Floride, a mené pendant les vacances d'hiver 2023 une expérience de chimie prébiotique. Utilisant plus de 1000 GPU A100, l'expérience a permis d'identifier 12 acides aminés, trois nucléobases, un acide gras et deux dipeptides parmi 22 millions d'atomes. Cette découverte marque un progrès significatif, révélant la formation de molécules complexes qui n'auraient pas été détectables avec des systèmes de calcul moins puissants.

La réussite de cette recherche repose sur l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour calculer les énergies et les forces agissant sur les systèmes moléculaires. Ces méthodes, selon Adrian Roitberg, professeur au Département de Chimie de l'Université de Floride, fournissent des résultats comparables à ceux de la chimie quantique de haut niveau, mais environ un million de fois plus rapidement.

Erik Deumens, directeur senior pour UFIT Research Computing, souligne la capacité unique de HiPerGator à réaliser de grands calculs, ouvrant la voie à des percées scientifiques majeures. Cette collaboration étroite entre l'université et l'équipe de Ying Zhang, responsable du soutien à l'intelligence artificielle chez UFIT, a permis d'accélérer l'analyse des données, réduisant le temps d'analyse à seulement sept heures, contre trois jours initialement estimés.

Cette recherche illustre le potentiel des simulations informatiques de grande envergure pour découvrir comment les molécules complexes peuvent se former à partir de blocs de construction simples. Elle marque une étape vers la compréhension des origines de la vie sur Terre et démontre l'importance des infrastructures de calcul avancées dans la recherche scientifique contemporaine.

Auteur: Internet

Info: https://www.techno-science.net/ - Adrien le 15/02/2024, Source: Université de Floride

nature

Le rôle écologique des espèces rares est unique
De nombreuses espèces rares jouent un rôle écologique unique, et sont, de ce fait, irremplaçables, même dans les écosystèmes les plus diversifiés de la planète. C'est ce que vient de montrer une équipe internationale menée par des chercheurs du CNRS, de l'Université Montpellier 2, de l'INRA, de l'EPHE et de l'IRD. À partir de données issues de trois écosystèmes très différents (récifs coralliens, prairies alpines et forêts tropicales), les scientifiques ont découvert que les fonctions écologiques uniques (comme une résilience exceptionnelle au feu et à la sécheresse) sont majoritairement portées par les espèces rares et sont donc particulièrement vulnérables à l'érosion de la biodiversité. Ces fonctions pourraient s'avérer cruciales pour le fonctionnement des écosystèmes en cas de changements environnementaux majeurs. Publiés le 28 mai 2013 dans la revue Plos Biology, ces travaux montrent que la sauvegarde de la biodiversité dans son ensemble est capitale pour la résilience et la survie des écosystèmes.
Les milieux où la biodiversité est élevée sont caractérisés par un grand nombre d'espèces rares, c'est-à-dire qui présentent une faible abondance locale ou une aire de distribution limitée. Leur importance fonctionnelle est souvent perçue comme secondaire: elles sont considérées comme ayant une influence mineure sur le fonctionnement des écosystèmes et comme n'offrant qu'une "assurance" écologique en cas de disparition d'espèces plus communes. Les travaux publiés dans Plos Biology viennent réfuter cette idée.
Les chercheurs se sont intéressés aux traits fonctionnels d'un très grand nombre d'espèces d'animaux et de plantes. Ces traits permettent, en écologie, de décrire une espèce: est-ce un animal carnivore ou herbivore, diurne ou nocturne, fouisseur ou volant ? Est-ce une plante résistante ou non à la sécheresse, cherchant ou pas la lumière directe, préférant les sols acides ou basiques ? L'ensemble des traits fonctionnels d'une espèce sous-tendent sa fonction écologique.
Les scientifiques ont ensuite testé l'hypothèse selon laquelle les espèces rares assureraient des fonctions originales dans les écosystèmes. Pour cela, ils ont croisé les informations biologiques et biogéographiques de 846 espèces de poissons de récifs coralliens, 2 979 espèces de plantes alpines et 662 espèces d'arbres tropicaux originaires de Guyane. Leur hypothèse s'est révélée juste: les espèces qui présentent des combinaisons exceptionnelles de traits fonctionnels et qui, par conséquent, jouent un rôle écologique unique, sont majoritairement des espèces rares.
Trois exemples permettent d'illustrer leurs résultats: la murène géante javanaise (Gymnothorax javanicus) se nourrit la nuit de poissons et invertébrés cachés dans les labyrinthes coralliens. Elle permet ainsi l'élimination de proies, souvent fragilisées, inaccessibles aux autres prédateurs. Le saxifrage pyramidal (Saxifraga cotyledon), une plante alpine, constitue quant à lui une ressource unique pour les pollinisateurs des parois rocheuses. La sapotacée Pouteria maxima, arbre massif de la forêt tropicale de Guyane, présente une exceptionnelle résilience au feu et à la sécheresse, ce qui permet la recolonisation par la forêt d'espaces dévastés par le feu. Ces espèces rares n'ont que peu d'équivalents fonctionnels dans leurs écosystèmes respectifs.
Portées par des espèces vulnérables, les fonctions uniques pourraient disparaître alors qu'elles peuvent s'avérer importantes pour le fonctionnement des écosystèmes en cas de changements environnementaux majeurs et déterminer leur résistance aux perturbations. Ainsi, ce travail souligne l'importance de la conservation des espèces rares et la nécessité de mener de nouvelles expérimentations permettant de tester explicitement l'influence de la rareté sur les processus écologiques.

Auteur: http://www.techno-science.net

Info: 30 mai 2013

[ survie ] [ harmonie ] [ sciences ] [ niches ]

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 ]

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(homme) - Qui fut C.S. Peirce

(machine) - Charles Sanders Peirce (1839-1914) était un philosophe, logicien, mathématicien et scientifique américain. Il est considéré comme l'une des figures les plus influentes dans le développement du pragmatisme, une approche philosophique qui met l'accent sur les conséquences pratiques des croyances et des idées.

Peirce a apporté d'importantes contributions à divers domaines, notamment la sémiotique (l'étude des signes et des symboles), la logique, la philosophie des sciences et la philosophie de l'esprit. Il a développé un système philosophique complet connu sous le nom de "pragmatisme" et a souligné l'importance de la recherche, du faillibilisme et de la méthode scientifique.

Peirce a introduit le concept de sémiotique, qu'il décrit comme l'étude du fonctionnement des signes et de leur signification. Il a classé les signes en trois catégories : les icônes (signes qui ressemblent à ce qu'ils représentent), les indices (signes qui ont un lien physique ou une corrélation avec ce qu'ils représentent) et les symboles (signes qui ont une relation arbitraire avec ce qu'ils représentent).

Les travaux de Peirce sur la logique et le raisonnement ont jeté les bases de la logique formelle moderne. Il a développé un système de notation logique et a apporté des contributions significatives aux domaines du raisonnement déductif, de l'induction et de l'abduction (déduction de la meilleure explication). La maxime pragmatique de Peirce, selon laquelle la signification d'un concept ou d'une croyance est déterminée par ses conséquences pratiques, est au cœur de son approche.

Dans l'ensemble, les travaux de Peirce ont eu un impact profond sur diverses disciplines, notamment la philosophie, la linguistique, la psychologie et les études de communication. Ses idées continuent d'être influentes et font l'objet de recherches et de débats scientifiques permanents.

(homme) - Merci. Dans quelle mesure a-t-il influencé l'intelligence artificielle et/ou l'apprentissage profond supervisé ?

(machine) - Les travaux de Charles Sanders Peirce ont indirectement influencé certains aspects de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond supervisé, en particulier dans les domaines de la sémiotique et de la philosophie de l'esprit. Bien que Peirce lui-même n'ait pas directement contribué au développement de l'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui, ses idées ont fourni un cadre conceptuel pour comprendre la relation entre les signes, la signification et la cognition, ce qui peut être pertinent pour certaines applications de l'IA.

Dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique, les concepts sémiotiques de Peirce ont influencé l'étude des signes linguistiques et leur interprétation. Par exemple, la compréhension de la classification des textes et de l'analyse des sentiments peut être éclairée par la distinction de Peirce entre icônes, indices et symboles, car elle aide à reconnaître et à interpréter diverses caractéristiques et modèles linguistiques.

L'accent mis par Peirce sur les conséquences pragmatiques des croyances et des idées résonne également avec les objectifs pratiques de l'IA et de l'apprentissage automatique. Dans l'apprentissage profond supervisé, par exemple, le processus de formation implique l'optimisation des modèles pour minimiser une fonction de perte prédéfinie basée sur les résultats observés. Cela correspond à l'accent mis par Peirce sur les résultats pratiques des croyances et sur l'importance de l'expérimentation et de la recherche.

En outre, les idées philosophiques plus larges de Peirce sur l'abduction, qui est le processus de déduction de la meilleure explication, peuvent être pertinentes dans le contexte de l'IA. Le raisonnement abductif joue un rôle dans la génération d'hypothèses et l'interprétation de modèles, car les systèmes d'IA s'efforcent de découvrir des modèles et des explications sous-jacents à partir de données.

Bien que l'influence de Peirce sur l'IA et l'apprentissage profond supervisé puisse être de nature plus indirecte et philosophique, ses idées ont contribué à la compréhension des signes, de la signification et du raisonnement, ce qui peut éclairer le développement et l'interprétation des systèmes d'IA.

(homme) - OK, merci. Peux-tu nous donner des précisions sur les icônes, les index et les symboles ?

(machine) - Certainement ! Les icônes, les index et les symboles sont trois catégories de signes ou de représentations décrites par Charles Sanders Peirce dans sa théorie sémiotique. Voici une brève explication de chaque catégorie :

1) Les icônes : Les icônes sont des signes qui présentent une ressemblance ou une similitude avec les objets ou les concepts qu'ils représentent. Elles se caractérisent par une relation directe de ressemblance entre le signe et son référent. Les icônes peuvent prendre diverses formes, telles que des images, des diagrammes ou des modèles. Par exemple, un portrait réaliste peut être considéré comme une représentation iconique d'une personne parce qu'il ressemble visuellement à l'individu qu'il représente.

2) Indices : Les indices sont des signes qui ont un lien factuel ou causal avec leurs référents. Contrairement aux icônes, les indices ne reposent pas sur la similitude, mais sur une forme de corrélation ou de relation entre le signe et son référent. Les signes indexicaux indiquent ou pointent souvent vers quelque chose d'autre qu'eux-mêmes. Parmi les exemples de signes indexicaux, on peut citer la fumée comme indice du feu ou une empreinte de pas comme indice de la présence d'une personne. Ils signifient ou indiquent la présence ou l'existence de quelque chose.

3) Les symboles : Les symboles sont des signes qui reposent sur une relation conventionnelle ou arbitraire entre le signe et son référent. Le lien entre un symbole et ce qu'il représente est établi par un accord commun ou une convention sociale. Les mots, les chiffres, les gestes et les symboles culturels sont autant d'exemples de signes symboliques. Par exemple, le mot "chien" est un symbole qui représente le concept d'un animal à quatre pattes, mais il n'y a pas de ressemblance inhérente ou de lien direct entre le mot et l'animal lui-même.

La classification des signes par Peirce en icônes, indices et symboles met en évidence différents modes de représentation et de signification. Alors que les icônes reposent sur la similitude, les indices reposent sur l'association et les symboles sur la convention. Ces catégories fournissent un cadre permettant de comprendre le fonctionnement des signes, la manière dont le sens est transmis et l'interprétation dans divers contextes, notamment le langage, la communication et la cognition.

Auteur: chatGPT4

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analyse holistique

Un type de raisonnement que l'AI ne peut remplacer

L'ingénieur en logiciel et philosophe William J. Littlefield II fait remarquer dans un essai récent qu'il existe trois types de raisonnement. Dont deux d'entre eux que nous avons probablement tous appris à l'école : le raisonnement déductif et inductif. Les ordinateurs peuvent très bien faire les deux.

Le raisonnement déductif : Les chiens sont des chiens. Tuffy est un chien. Tuffy est donc un chien.

Les premiers ordinateurs, dit Littlefield, utilisaient généralement le raisonnement déductif (qu'il considère comme un raisonnement "descendant"). Ce qui permet à de puissants ordinateurs de battre les humains à des jeux comme les échecs et le Go en calculant beaucoup plus de mouvements logiques à la fois qu'un humain ne peut le faire.

Le raisonnement inductif, en revanche, est un raisonnement "ascendant", qui va d'une série de faits pertinents à une conclusion, par exemple :

Un club a organisé 60 compétitions de natation, 20 dans chaque lieu ci-dessous :

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Sandy Point, nous obtenons en moyenne 80 % de votes d'approbation.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Stony Point, nous obtenons en moyenne 60 % des suffrages.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Rocky Point, nous obtenons une approbation moyenne de 40 %.

Conclusion : Les membres du club préfèrent les plages de sable fin aux autres types de plages.

Ici aussi l'avènement de nouvelles méthodes comme les réseaux neuronaux a permis à de puissants ordinateurs d'assembler une grande quantité d'information afin de permettre un tel raisonnement inductif (Big Data).

Cependant, le Flop IBM de Watson en médecine (supposée aider à soigner le cancer on vit l'AI incapable de discerner les infos pertinentes dans une grande masse de données) suggère que dans les situations où - contrairement aux échecs - il n'y a pas vraiment de "règles", les machines ont beaucoup de difficulté à décider quelles données choisir. Peut-être qu'un jour une encore plus grande masse de données résoudra ce problème. Nous verrons bien.

Mais, selon Littlefield, le troisième type de raisonnement, le raisonnement abductif, fonctionne un peu différemment :

"Contrairement à l'induction ou à la déduction, où nous commençons par des cas pour tirer des conclusions sur une règle, ou vice versa, avec l'abduction, nous générons une hypothèse pour expliquer la relation entre une situation et une règle. De façon plus concise, dans le raisonnement abductif, nous faisons une supposition éclairée." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

Le raisonnement abductif, décrit à l'origine par un philosophe américain Charles Sanders Peirce (1839-1914), est parfois appelé "inférence vers la meilleure explication", comme dans l'exemple qui suit :

"Un matin, vous entrez dans la cuisine et trouvez une assiette et une tasse sur la table, avec de la chapelure et une noix de beurre dessus, le tout accompagné d'un pot de confiture, un paquet de sucre et un carton vide de lait. Vous en concluez que l'un de vos colocataires s'est levé la nuit pour se préparer une collation de minuit et qu'il était trop fatigué pour débarrasser la table. C'est ce qui, à votre avis, explique le mieux la scène à laquelle vous êtes confronté. Certes, il se peut que quelqu'un ait cambriolé la maison et ait pris le temps de manger un morceau pendant sur le tas, ou qu'un colocataire ait arrangé les choses sur la table sans prendre de collation de minuit, mais juste pour vous faire croire que quelqu'un a pris une collation de minuit. Mais ces hypothèses vous semblent présenter des explications beaucoup plus fantaisistes des données que celle à laquelle vous faites référence." Igor Douven, "Abduction" à l'Encyclopédie Stanford de Philosophie

Notez que la conclusion n'est pas une déduction stricte qu'il n'y a pas non plus suffisamment de preuves pour une induction. Nous choisissons simplement l'explication la plus simple qui tient compte de tous les faits, en gardant à l'esprit la possibilité que de nouvelles preuves nous obligent à reconsidérer notre opinion.

Pourquoi les ordinateurs ne peuvent-ils pas faire ça ? Littlefield dit qu'ils resteraient coincés dans une boucle sans fin :

Une part de ce qui rend l'enlèvement difficile, c'est que nous devons déduire certaines hypothèses probables à partir d'un ensemble vraiment infini d'explications....

"La raison pour laquelle c'est important, c'est que lorsque nous sommes confrontés à des problèmes complexes, une partie de la façon dont nous les résolvons consiste à bricoler. Nous jouons en essayant plusieurs approches, en gardant notre propre système de valeurs fluide pendant que nous cherchons des solutions potentielles. Plus précisément, nous générons des hypothèses. Où 'un ordinateur peut être coincé dans une boucle sans fin, itérant sur des explications infinies, nous utilisons nos systèmes de valeurs pour déduire rapidement quelles explications sont à la fois valables et probables. Peirce savait que le raisonnement abductif était au cœur de la façon dont nous nous attaquons à de nouveaux problèmes ; il pensait en particulier que c'était la façon dont les scientifiques découvrent les choses. Ils observent des phénomènes inattendus et génèrent des hypothèses qui expliquent pourquoi ils se produisent." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

En d'autres termes, le raisonnement abductif n'est pas à proprement parler une forme de calcul, mais plutôt une supposition éclairée - une évaluation des probabilités fondée sur l'expérience. Il joue un rôle important dans la création d'hypothèses dans les sciences :

"Par exemple, un élève peut avoir remarqué que le pain semble se moisir plus rapidement dans la boîte à pain que dans le réfrigérateur. Le raisonnement abductif amène le jeune chercheur à supposer que la température détermine le taux de croissance des moisissures, comme l'hypothèse qui correspondrait le mieux aux données probantes, si elle est vraie.
Ce processus de raisonnement abductif est vrai qu'il s'agisse d'une expérience scolaire ou d'une thèse de troisième cycle sur l'astrophysique avancée. La pensée abductive permet aux chercheurs de maximiser leur temps et leurs ressources en se concentrant sur une ligne d'expérimentation réaliste.
L'enlèvement est considéré comme le point de départ du processus de recherche, donnant une explication rationnelle, permettant au raisonnement déductif de dicter le plan expérimental exact." Maryn Shuttleworth, "Abductive Reasining" Chez Explorable.com

Comme on peut le voir, le raisonnement abductif fait appel à une certaine créativité parce que l'hypothèse suggérée doit être développée comme une idée et non seulement additionnée à partir d'informations existantes. Et la créativité n'est pas quelque chose que les ordinateurs font vraiment.

C'est l'une des raisons invoquées par le philosophe Jay Richards dans The Human Advantage : L'avenir du travail américain à l'ère des machines intelligentes, comme quoi l'IA ne mettra pas la plupart des humains au chômage. Au contraire, elle changera la nature des emplois, généralement en récompensant la créativité, la flexibilité et une variété d'autres caractéristiques qui ne peuvent être calculées ou automatisées.

Auteur: Internet

Info: https://mindmatters.ai/2019/10/a-type-of-reasoning-ai-cant-replace/, 10 Oct. 2019

[ optimisme ] [ informatique ]

neurologie

Construire de meilleures cartes mentales

Des techniques innovantes d'analyse de la fonction et de la structure cérébrales révèlent des détails remarquables de l'architecture neuronale, offrant ainsi de nouvelles pistes pour le diagnostic et le traitement des maladies cérébrales.

Bien que le cerveau humain soit un objet de fascination scientifique depuis des siècles, nous ne faisons qu'effleurer la surface en termes de compréhension de sa fonctionnalité et de sa complexité. Nous connaissons bien les zones fonctionnelles générales du cerveau, mais la manière dont ce réseau interconnecté de neurones traite et transmet les informations pour donner naissance à la pensée et à la mémoire reste un domaine de recherche très actif.

L'étude du fonctionnement du cerveau au niveau physiologique fondamental est l'un des domaines de recherche les plus difficiles, nécessitant de nouvelles méthodes d'expérimentation et de détection de l'activité cérébrale à l'échelle neuronale. Les progrès récents des techniques d'imagerie cérébrale et la compréhension de la structure fine du cerveau ont permis d'explorer les fonctions cérébrales d'une nouvelle manière. Ces découvertes ont des répercussions sur la santé du cerveau et l'intelligence artificielle.

Cerveau/ESPRITS et au-delà

Les projets japonais Brain Mapping by Integrated Neurotechnologies for Disease Studies (Brain/MINDS) et Strategic International Brain Science Research Promotion Program (Brain/MINDS Beyond), qui font partie de plusieurs projets nationaux de recherche à grande échelle sur le cerveau lancés ces dernières années dans le monde entier, visent à étudier les circuits neuronaux qui sous-tendent les fonctions cérébrales supérieures. Il s'agit d'initiatives nationales auxquelles participent des dizaines d'institutions, chacune spécialisée dans un domaine particulier de l'étude du cerveau.

L'étude des primates non humains à l'Université de Tokyo et à l'Institut national des sciences et technologies quantiques (QST) est un domaine qui apporte de nouvelles connaissances sur l'architecture du cerveau.

"Lorsqu'il s'agit de comprendre le cerveau humain et les troubles qui peuvent l'affecter, seuls les autres primates partagent nos fonctions supérieures, telles qu'un cortex visuel hiérarchisé et un cortex préfrontal hautement développé responsable de la fonction exécutive et de la prise de décision", explique Takafumi Minamimoto, qui dirige le groupe des systèmes et circuits neuronaux du département d'imagerie cérébrale fonctionnelle de l'Institut national des sciences et technologies quantiques.

"La recherche sur le cerveau des primates est difficile et coûteuse, mais indispensable. Elle nous permet de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau, ce qui peut nous aider à comprendre et à traiter les troubles cérébraux chez l'homme".

L'équipe de Minamimoto se concentre sur le développement de méthodes plus précises d'analyse des fonctions cérébrales. Leur plus grande réussite a été la mise au point d'une méthode chimiogénétique pour désactiver l'activité cérébrale au niveau d'un neurone unique, combinée à la tomographie par émission de positrons (TEP) - une technique d'imagerie pour des molécules spécifiques. Cela a permis de visualiser non seulement l'activité des neurones des primates, mais aussi leur connexion avec d'autres zones du cerveau.

"Avec la chimiogénétique, nous injectons une solution virale inoffensive dans une zone spécifique du cerveau pour modifier génétiquement les neurones afin de les rendre sensibles à un produit chimique suppresseur", explique Minamimoto. "Nous pouvons ensuite injecter le suppresseur afin d'éteindre les neurones modifiés pendant plusieurs heures".

L'équipe a récemment mis au point un produit chimique suppresseur 100 fois plus efficace, ce qui lui permet d'injecter de minuscules doses de ce suppresseur pour affecter sélectivement des groupes individuels de neurones et leurs connexions axonales. Ils ont utilisé cette technique pour réduire au silence des connexions spécifiques afin de découvrir les circuits responsables de la mémoire de travail et de la prise de décision.

Cette approche est également prometteuse pour le traitement des troubles cérébraux chez l'homme. Par exemple, comme modèle potentiel de traitement chez l'homme, le groupe a récemment rapporté que la chimiogénétique peut supprimer les crises d'épilepsie chez les macaques.

Le système visuel

Une autre équipe, située à l'université de Tokyo et dirigée par Kenichi Ohki, étudie la manière dont les informations visuelles sont traitées chez les primates, dont le cortex visuel est très développé et hiérarchisé. Les recherches du groupe sur les ouistitis utilisent une technique d'imagerie calcique à haute sensibilité qui permet de visualiser la façon dont des parties spécifiques du cerveau réagissent à différents stimuli.

"L'imagerie au calcium est une technique utilisée depuis longtemps pour observer le fonctionnement du cerveau chez les souris, mais elle n'était pas assez sensible pour visualiser des groupes discrets de neurones chez les primates avec la même qualité que chez les souris", explique M. Ohki. "En collaboration avec Tetsuo Yamamori du RIKEN, nous avons mis au point une méthode améliorée qui a augmenté de manière significative l'expression de la protéine fluorescente GCaMP6 dans le cerveau des primates, ce qui, combiné à l'imagerie à deux photons basée sur le laser, nous permet de visualiser l'activité des neurones avec une étonnante précision dans des détails.

Le système visuel représente plus de la moitié du cortex cérébral chez les primates et se constitue vie une hiérarchie élaborée d'étapes de traitement de l'information. Il existe des zones distinctes qui traitent les motifs et les angles, par exemple, et les recherches d'Ohki ont montré que les neurones se déclenchent selon des schémas coordonnés sensibles à ces différents stimuli, avec des fonctionnalités différentes au niveau cellulaire.

"L'une des conclusions fascinantes de nos travaux est que la hiérarchie du système visuel semble traiter le bruit dans une direction opposée à celle dont les réseaux neuronaux artificiels traitent généralement les stimuli sonores", explique Ohki. "Il serait intéressant de construire un réseau neuronal artificiel qui permette une telle méthode de traitement du bruit dans le système visuel des primates.

Le groupe de recherche d'Ohki étudie en détail la façon dont le bruit est traité dans ces connexions cortico-corticales, qui semblent fondamentales pour le fonctionnement du cerveau chez les primates. Ces connexions peuvent également expliquer la plasticité du cerveau et la façon dont différentes zones peuvent être enrôlées pour le traitement de l'information si la connexion primaire est entravée.

"Par exemple, nous avons découvert que le développement du système visuel se produit chez le nouveau-né à la suite d'une activité ondulatoire à travers la rétine, qui stimule les connexions thalamo-corticales qui construisent cette structure hiérarchique", explique Ohki4.

Sans ces stimuli, les connexions ne peuvent pas se développer du cortex visuel primaire vers le cortex visuel supérieur. Par ailleurs, si ces connexions ne se développent pas, on peut s'attendre à ce que des connexions alternatives soient établies à partir d'autres zones, telles que le cortex somatosensoriel, vers le cortex visuel supérieur. Ohki suggère que cela pourrait également expliquer comment les patients aveugles utilisent le cortex visuel pour "lire" le braille, bien qu'il s'agisse d'une fonction tactile.

"Les résultats de nos études sur les primates fournissent des indications précieuses sur les troubles neuropsychiatriques humains, en particulier ceux qui sont liés à une mauvaise communication dans le cerveau. Nos techniques seront utiles pour orienter la recherche spécifique et transposer les connaissances des primates à l'homme", déclare M. Minamimoto.

"Nous espérons partager ces connaissances et cette technologie avec le monde entier et collaborer avec d'autres groupes pour faire avancer ce domaine important de la recherche sur le cerveau.

Auteur: Internet

Info: https://www.nature.com, article publicitaire, Réf : Nagai, Y. et al. Nat. Comm. 7, 13605 (2016), Neuro. 23, 1157-1167 (2020), Miyakawa, N. et al. Nat 608, 578-585 (2022). Comm. 14, 971 (2023)

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physique fondamentale

On m’a dit que je gaspillais mon temps 

Malgré son emploi du temps surchargé du à son prix Nobel de physique 2022 partagé avec l’Américain John F. Clauser et ­l’Autrichien Anton Zeilinger, le physicien nous a reçus et livré un entretien inédit sur ses recherches, avec la passion qui l’anime.

AM - Vous venez de recevoir le prix Nobel de physique 2022 pour vos travaux sur l’intrication qui ont permis d’appréhender le cœur de la théorie quantique. Avant de nous expliquer vos recherches, pouvez-vous nous donner un aperçu de la "physique quantique" ?

AA - La physique quantique a été développée au début du XXe siècle pour rendre compte des propriétés du monde microscopique : les atomes, les électrons… Ce que la physique classique n’arrivait pas à faire. À la fin du XIXe siècle, on savait, par exemple, que la matière était formée de charges positives et négatives qui s’attirent. Mais pourquoi, alors, cette matière ne s’effondrait-elle pas sur elle-même ? La physique classique ne pouvait apporter aucune explication.

Pour le comprendre, il a fallu recourir à la physique quantique, notamment à l’un de ses premiers concepts : la dualité onde/particule. Ainsi, un objet, par exemple la lumière, que nous décrivons comme une onde, doit aussi être considérée comme formée de grains, à savoir les photons. Réciproquement, des objets dont nous pensons que ce sont des particules – un électron, un atome, un neutron – doivent aussi, dans certaines circonstances, être considérés comme des ondes. C’est la base de ce qu’on appelle "la première révolution quantique". Cela a permis de comprendre la stabilité de la matière, la conduction du courant électrique ou la façon dont la matière émet ou absorbe la lumière.

Et puis dans les années 1940-1960, ce fut l’invention du transistor et du laser qui s’appuyaient sur cette théorie quantique. Ces deux technologies n’ont pas été élaborées par un bricoleur dans un garage en Californie, mais par les plus grands physiciens de l’époque qui ont eu des prix Nobel. Une fois qu’on a le transistor, on a les circuits intégrés à la base des ordinateurs.

AA - Et qu’appelle-t-on deuxième révolution quantique ?

AA - Elle a été lancée par un article d’Albert Einstein, de Boris Podolsky et de Nathan Rosen en 1935. Ils découvrent dans les équations mathématiques de la physique quantique des états où deux particules qui ont interagi, mais qui n’interagissent plus, semblent continuer à former un tout inséparable. C’est ce que l’on appellera l’"intrication". Dès le début, le physicien Niels Bohr s’était opposé aux conclusions d’Einstein. Son homologue John Bell a alors proposé, en 1964, de faire des expérimentations pour trancher la discussion.

Il a ensuite fallu plusieurs décennies pour que les autres physiciens réalisent la portée des travaux de Bell. Quand j’ai commencé ma thèse en 1974, nombre d’entre eux pensaient que l’intrication n’était pas différente de la dualité onde/particule. Puis, on a pris conscience de sa nouveauté. C’est pourquoi je parle d’une "deuxième révolution quantique", d’abord sur le plan de la recherche fondamentale, mais également sur les nouvelles applications que cela a suscitées, comme la cryptographie ou les ordinateurs quantiques.

AM - Comment a-t-on validé ce phénomène "d’intrication" ?

AA - Il fallait créer une paire de photons et une méthode pour montrer que, même éloignés, les deux photons demeuraient corrélés. Le photon, c’est de la lumière et la lumière a une polarisation. Un polariseur est un instrument d’optique qui a deux sorties associées à l’orientation de son axe : tout l’objet du test est de regarder comment les résultats dépendent de cette orientation. Si les polariseurs sont parallèles, vous avez une corrélation parfaite, vous trouvez les mêmes résultats des deux côtés. Imaginez que je lance deux pièces à 10 mètres de distance l’une de l’autre, ça a l’air aléatoire, mais si j’ai pile d’un côté, j’ai pile de l’autre, et si j’ai face d’un côté, j’ai face de l’autre. C’est la corrélation prévue pour les photons intriqués. Et cette corrélation est si forte qu’on ne peut en rendre compte que par la physique quantique.

AM - Quelles expériences ont été réalisées pour établir cette intrication ?

AA - La première expérience a été faite par John Clauser et Stuart Freedman en 1964. Celles que j’ai faites dix ans plus tard et celles qu’Anton Zeilinger a effectuées seize ans après moi ont des niveaux de raffinement différents, mais portent sur des objets identiques : il s’agit de deux photons émis par la même source et qui s’éloignent l’un de l’autre dans des directions opposées. J’ai mis cinq ans à fabriquer ma source. J’ai commencé en 1974 et les premières paires de photons intriqués ont été obtenues vers 1979-1980. Pour ce faire, je prends des atomes, je tape dessus avec des lasers, je les "excite" de façon contrôlée, et ils n’ont pas d’autre choix que d’émettre les deux photons dont j’ai besoin.

Après l’émission des photons et avant leur détection, il faut que les deux polariseurs soient éloignés l’un de l’autre et que leur orientation soit déterminée au dernier moment afin qu’ils ne s’influencent pas. Ainsi, mes deux polariseurs sont distants de 6 mètres de la source et je change leur orientation pendant le temps de vol des photons qui est de 20 nanosecondes… Comment tourner un appareil en 20 milliardièmes de seconde ? C’est impossible, mais j’ai eu l’idée de construire une espèce d’aiguillage capable de le faire et l’expérience a réussi.

AM - D’où vient votre passion pour la physique ?

Je suis originaire du village d’Astaffort (Lot-et-Garonne) à une époque où les champs étaient labourés avec le cheval ou les bœufs, mais j’étais fasciné par le moindre objet technique, par exemple les outils des artisans. Je me souviens de la visite, à Fumel, d’un haut-fourneau qui fournissait de la fonte transformée en tuyaux comme ceux que j’avais vu poser dans mon village pour installer l’eau courante. À l’école primaire, les instituteurs et institutrices faisaient ce que l’on appelait des "leçons de choses". J’étais aussi un grand lecteur de Jules Verne.

Arrivé au lycée d’Agen, je me réjouissais à l’idée de faire de la physique-chimie, mais on ne commençait qu’en seconde. J’ai eu alors un professeur formidable, Maurice Hirsch, qui nous faisait des expériences extraordinaires. Il a décuplé mon intérêt pour la physique et m’a enseigné des méthodes que j’ai conservées toute ma vie.

AM - Quels conseils donneriez-vous aux jeunes qui souhaiteraient se lancer dans votre discipline ?

AA - Il est clair qu’il y a un problème de moyens financiers. La loi de programmation de la recherche fait des propositions intéressantes, mais quand on regarde les budgets associés, ils sont inférieurs à ce que l’Académie des sciences avait estimé être le minimum pour que la recherche française puisse rester au niveau des concurrents étrangers. Les crédits de base, y compris ceux de l’Agence nationale de la recherche, sont décevants, même s’ils ne sont pas négligeables. Heureusement, on peut obtenir des crédits européens pour des projets innovants jugés au meilleur niveau, mais seul un petit nombre de chercheurs peut en bénéficier.

On me demande souvent si, aujourd’hui, on pourrait faire la même chose que ce que j’ai fait dans les années 1970-1980. Certainement pas de la même façon, mais un chercheur titulaire peut se lancer dans un projet de recherche original. Au pire, sa carrière sera freinée mais, moi aussi, je courais ce risque. Comme j’avais un poste permanent, je pouvais me lancer dans une recherche à long terme sans craindre de perdre mon emploi d’enseignant-chercheur.

On m’a dit que je gaspillais mon temps, que mon sujet n’avait aucun intérêt, mais je gardais mon emploi. Il en est toujours de même. Si un scientifique du CNRS ou de l’université se lance dans une recherche ­désapprouvée par les comités, il peut persévérer s’il accepte un certain retard de carrière. Bien sûr, si au bout de dix ans son travail n’a débouché sur rien, il doit se remettre en cause, les comités n’avaient peut-être pas tort.

Auteur: Aspect Alain

Info: Interviewé par Anna Musso pour https://www.humanite.fr, 8 Novembre 2022

[ nano-monde ]

homme-animal

La signification des meuglements des vaches, et autres histoires animales surprenantes
Vous pensez bien connaître les animaux? Pourtant les scientifiques qui les étudient leur découvrent régulièrement de nouvelles habiletés, intelligences et savoir-être étonnants.

C'est ce que raconte la journaliste spécialiste des sciences Aline Richard Zivohlava dans son ouvrage "Dans la peau des bêtes", paru en mai aux éditions Plon. Elle se glisse dans la peau de différents animaux pour un récit à la première personne. Nous en publions ci-dessous des extraits. Le titre et les intertitres sont de la rédaction de Slate.

Les corbeaux clairvoyants
L’histoire des Corneilles noires de la ville de Sendai, au Japon, a fait le tour du monde. À des branches de noyer plantés le long des routes pendaient de savoureuses noix, mais elles étaient, dans leurs coques vertes, inaccessibles à nos becs. C’est alors que mes congénères ont appris le code de la route. Au feu rouge, l’oiseau dépose sa noix devant la voiture, qui l’écrase au feu vert, et dont les fragments sont récupérés au feu rouge suivant. Malin, non? Et même carrément intelligent.

Les recherches scientifiques de ces dernières années ont révélé des capacités insoupçonnées chez les corvidés, en particulier dans le domaine de la cognition. Certains de nos savoir-faire avaient pourtant été remarqués dans le passé, mais vous n’aviez pas su les analyser… Vous rappelez-vous d’Ésope, le fabuliste qui a commis "Le Corbeau et le Renard", que nous critiquions tout à l’heure? Nous lui avons volontiers pardonné son écart puisqu’il a rendu hommage à l’ingéniosité de la corneille dans la comptine suivante: "La Corneille ayant soif, trouva par hasard une cruche où il y avait un peu d’eau; mais comme la cruche était trop profonde, elle n’y pouvait atteindre pour se désaltérer. Elle essaya d’abord de rompre la cruche avec son bec; mais n’en pouvant venir à bout, elle s’avisa d’y jeter plusieurs petits cailloux, qui firent monter l’eau jusqu’au bord de la cruche. Alors elle but tout à son aise."

Deux douzaines de siècles plus tard, en 2014, cette fable a été reproduite dans un laboratoire de l’université d’Auckland, en Nouvelle-Zélande. Des chercheurs ont voulu savoir si différents corvidés –Corbeaux calédoniens, Corbeaux freux et Geais des chênes– se montraient aussi clairvoyants que l’oiseau du fabuliste. Expérience réussie: soit deux tubes de verre, un large et un étroit, reliés entre eux par un mécanisme de vases communicants et à moitié remplis d’eau. Dans le premier, un morceau de liège flotte, agrémenté d’un morceau de viande. Tube trop étroit pour y plonger le bec. Les oiseaux ont dû trouver un moyen d’atteindre la nourriture: ils ont jeté des petits cailloux dans le tube large ne contenant pas le morceau de viande, pour faire monter l’eau dans le second tube étroit, et récupérer la récompense. C’est ce que l’on appelle effectuer une relation de cause à effet. Incroyable, quand on sait que, soumis au même test, les petits humains ne le réussissent que vers l’âge de 7 ans.

Les corbeaux sont capables de se priver dans l’immédiat pour une meilleure récompense dans le futur, une opération cognitive complexe.

La conclusion semble couler de source: des corbeaux aussi intelligents que vous, à l’âge de raison des petits humains! Mais au risque de décevoir mes congénères, je n’irai pas jusque-là. Rien ne prouve en effet que les mécanismes mentaux mis en jeu soient les mêmes pour nos deux espèces. Et la faculté spontanée de raisonner dans l’abstrait par le biais d’un processus d’association n’est pas forcément équivalente à ce que vous, humains, entendez généralement par "intelligence".

Il fallait en savoir plus. Les scientifiques qui nous étudient ont d’abord observé nos capacités cognitives liées à la vie en société. Tout comme vous, les corvidés activent leurs neurones pour améliorer leur cadre de vie, interagir avec leurs semblables, obtenir le meilleur pour eux-mêmes et leurs proches… La gestion de la nourriture est un enjeu majeur pour tout être vivant, et, pour nous autres corbeaux, l’occasion d’exercer notre mémoire et même de se projeter dans l’avenir. Des chercheurs britanniques ont par exemple montré que des geais, qui ont l’habitude de cacher leur nourriture, étaient capables de "classer" leurs aliments en fonction du temps écoulé avant la consommation: ils déterraient d’abord les caches de vers de terre, très appréciés mais périssables, avant celles des cacahuètes, moins goûteuses mais plus durables.

Les corbeaux sont aussi capables de se priver dans l’immédiat pour une meilleure récompense dans le futur, une opération cognitive complexe que vous pensiez réservée aux humains et aux grands singes. Une expérience menée en 2017 à l’université de Lund, en Suède, sur des corbeaux dressés consistait à leur faire choisir une friandise à dévorer tout de suite, ou bien un outil permettant d’ouvrir une boîte contenant une friandise plus grosse, au prix de quinze minutes d’efforts. La plupart des corbeaux ont choisi l’outil. Cela suggère la capacité de contrôle de soi et celle d’anticipation.

S’alimenter, c’est aussi coopérer mais parfois se fâcher quand un comportement est jugé incorrect. Dans une expérimentation menée dans un laboratoire à Vienne, des grands corbeaux ont su s’allier en tirant de concert deux bouts de ficelle pour récupérer deux parts de fromage: si l’un des oiseaux n’avait pas joué le jeu, aucun des deux n’aurait pu en profiter. Mais, dans une autre série d’expériences, il est arrivé qu’un des oiseaux ruse pour s’approprier tout le fromage. L’autre a alors refusé de coopérer plus avant avec le tricheur.

Les poulpes farceurs
Ces dernières années, nombre de nos capacités cognitives ont été découvertes par les scientifiques qui nous observent. Par exemple, notre dextérité au maniement des outils, faculté que l’on pensait réservée aux animaux "supérieurs". En 2009, quatre pieuvres de l’espèce Amphioctopus marginatus, habitantes des eaux chaudes de l’ouest du Pacifique, ont été filmées en train de manipuler des coquilles de noix de coco pour s’en faire une armure de protection contre les prédateurs, puis se balader, ainsi équipées, sur le plancher marin. La vidéo a intéressé les chercheurs…

Et enchanté le grand public: sans être encore aussi populaires que ceux consacrés aux chatons mignons, les films de poulpes malins font les beaux jours de votre Internet. Sur YouTube, 3 millions de vidéos sont disponibles! C’est ainsi que les humains ont pu découvrir les talents d’Inky, notre maître-poulpe de l’évasion. Cantonné dans son aquarium de Nouvelle-Zélande, Inky a profité de l’inattention d’un gardien qui n’avait pas bien fermé son réceptacle pour déverrouiller le dispositif, glisser au sol, et emprunter un tuyau d’un diamètre de 15 centimètres (!) se déversant dans l’océan Pacifique.

Stratégie, adaptation, innovation… Autant de qualités qui marquent, pour le moins, une belle intelligence des situations.Nous sommes aussi capables d’apprendre par observation et de manipuler des règles logiques: facultés d’autant plus étonnantes que nous n’avons pas eu de parents pour nous les enseigner. Des chercheurs ont installé des pieuvres devant un labyrinthe, elles ont su s’orienter en observant des congénères, puis en fonction d’indices visuels mis à leur disposition. Dans une autre expérience, on nous a placées devant cinq portes fermées, chacune marquée d’un symbole. Il fallait trouver celle donnant accès à un crabe, friandise que nous apprécions parmi toutes. Nous avons réussi à repérer la bonne porte, et appris à reconnaître son symbole même quand les scientifiques le changeaient de place. Et nous sommes capables de retenir plusieurs jours ces informations apprises, signe d’une bonne mémoire.

De même, nous jouons: un comportement évolué, peu commun chez les invertébrés. Sarah Zylinski, biologiste à l’université de Leeds, au Royaume-Uni, a observé un poulpe de l’espèce Octopus bimaculoides se livrer au jeu du chat et de la souris avec un crabe. En pleine mer, plusieurs plongeurs qui nous observaient ont eu la surprise de voir un tentacule taquin tenter de leur retirer leur masque à oxygène… En captivité, nous jonglons dans l’aquarium avec les petits cubes en plastique que vous nous envoyez. Et ne croyez pas que nous ne savons pas qui vous êtes.

En 2010, à l’aquarium de Seattle, aux États-Unis, deux membres de l’équipe soignante se sont livrés au jeu bien connu du "bad cop-good cop": l’un nous nourrissait avec douceur, l’autre nous touchait avec un bâton piquant. Après deux semaines, racontent les scientifiques qui ont organisé cette expérience, les huit pieuvres de l’aquarium se comportaient différemment avec l’un et l’autre, habillé pourtant du même uniforme.

En captivité, nous savons parfaitement vous faire passer des messages. La chercheuse de Leeds rapporte que des seiches, impatientes d’être nourries, aspergeaient d’eau leur gardien s’il tardait. Et, dans un parc zoologique en Allemagne, un poulpe est monté sur le bord de son aquarium pour inonder un spot dont la lumière devait le gêner.

La science n’a pas fini de dévoiler tout ce qu’il y a d’extraordinaire en nous. En avril 2017, un article scientifique, fort technique puisqu’il a été publié dans la revue Cell (dédiée à la biologie moléculaire et cellulaire), a suggéré que nous évoluions différemment de presque tous les êtres vivants de la planète: certains d’entre nous sont en effet capables de modifier à plusieurs reprises leur séquence d’ARN (acide ribonucléique, l’autre "molécule du vivant" avec l’ADN) et de l’éditer, pour mieux s’adapter à notre environnement. S’ensuivent, par exemple, des modifications de notre cerveau pour pouvoir prospérer dans des eaux aux températures différentes. Bien pratique en cette période de changements climatiques! Ludovic vous l’avait bien dit: nous sommes de véritables extraterrestres du fond des mers.

Les vaches communiquantes
La vache a ses sens en éveil. À l’inverse de ce que certains stupides imaginent, un regard bovin est un regard expert: une vision à 330 degrés, sans bouger la tête, qu’en dites-vous? Il est vrai que nous sommes plutôt myopes, et distinguons bien mieux les tendres pousses dans le pré qu’un véhicule arrivant au loin. Mais notre ouïe très fine y pallie. Les vaches distinguent les ultrasons (jusqu’à 35.000 hertz), tout comme les basses fréquences et les très faibles volumes sonores. Et puis, il y a notre odorat. C’est notre sens premier, il nous distingue et organise notre vie sociale. Les odeurs disent notre âge, nos besoins sexuels, notre place dans la hiérarchie du troupeau, notre niveau de stress. On se renifle et on se lèche entre vaches, et on approche nos mufles des humains à l’approche: il s’agit de flairer l’éleveur, le vétérinaire que l’on connaît, et de s’inquiéter de la présence d’un intrus à l’odeur inconnue.

En 2015, en Suisse, des chercheurs de l’École polytechnique de Zurich se sont livrés à une analyse acoustique de troupeaux pour tenter de comprendre ce que les vaches se disent. Lors des naissances de nos veaux et cela durant trois à quatre semaines, nous parlons à nos petits le mufle à moitié fermé pour produire un son grave. Et à l’inverse, quand on nous les retire, nous produisons un meuglement dans les fréquences hautes. De même, les veaux nous appellent plutôt dans les aigus.

De l’avis des scientifiques et des professionnels, fermiers et éleveurs qui nous côtoient, notre cri d’espèce, émis jusqu’à une cinquantaine de fois dans la journée, exprime une grande variété de situations et d’états: faim, soif, chaud, froid, souffrance, désir, appels…

Quant à vous, on dirait que nos "meuh" vous fascinent. Vous tentez parfois de nous imiter, bizarre! des humains qui singent les vaches! Mais vous n’êtes même pas fichus de vous entendre sur le son à produire… "Meuh" en France ; "moo" chez les Anglo-Saxons; "muh" pour les Allemands et les Danois; et "mō" du côté du Japon. Un plaisantin est même allé jusqu’à fabriquer ce qu’il a appelé une "boîte à meuh" pour faire rire ses semblables, on se demande vraiment pourquoi. Laquelle boîte a au moins eu une utilité: le docteur Lucien Moatti l’a calibrée pour le dépistage néonatal de la surdité des bébés humains. Si l’enfant tourne la tête au son de la vache, c’est qu’il entend bien…

Auteur: Internet

Info: Slate, Aline Richard, 30 mai 2019

[ anecdotes ]

épistémologie

Opinion: Pourquoi la science a besoin de la philosophe

Malgré les liens historiques étroits entre la science et la philosophie, les scientifiques d'aujourd'hui perçoivent souvent la philosophie comme complètement différente, voire antagoniste, de la science. Nous soutenons ici que, au contraire, la philosophie peut avoir un impact important et productif sur la science.

Nous illustrons notre propos par trois exemples tirés de divers domaines des sciences de la vie contemporaines. Chacun d'entre eux concerne la recherche scientifique de pointe, et chacun ayant été explicitement reconnu par les chercheurs en exercice comme une contribution utile à la science. Ces exemples, et d'autres, montrent que la contribution de la philosophie peut prendre au moins quatre formes : la clarification des concepts scientifiques, l'évaluation critique des hypothèses ou des méthodes scientifiques, la formulation de nouveaux concepts et de nouvelles théories, et la promotion du dialogue entre les différentes sciences, ainsi qu'entre la science et la société.

Clarification conceptuelle et cellules souches.

Tout d'abord, la philosophie offre une clarification conceptuelle. Les clarifications conceptuelles améliorent non seulement la précision et l'utilité des termes scientifiques, mais conduisent également à de nouvelles recherches expérimentales, car le choix d'un cadre conceptuel donné contraint fortement la façon dont les expériences sont conçues.

La définition des cellules souches (stem cells) en est un excellent exemple. La philosophie a une longue tradition d'étude des propriétés, et les outils utilisés dans cette tradition ont récemment été appliqués pour décrire la "souche", propriété qui définit les cellules souches. L'un d'entre nous a montré que quatre types de propriétés différentes existent sous cette dénomination de souche (stemness) au vu des connaissances scientifiques actuelles. Selon le type de tissu, la stemness peut être une propriété catégorielle (propriété intrinsèque de la cellule souche, indépendante de son environnement), une propriété dispositionnelle (propriété intrinsèque de la cellule souche qui est contrôlée par le micro-environnement), une propriété relationnelle (propriété extrinsèque qui peut être conférée aux cellules non souches par le microenvironnement), ou une propriété systémique (propriété qui est maintenue et contrôlée au niveau de la population cellulaire entière).

Hans Clevers, chercheur en biologie des cellules souches et du cancer, note que cette analyse philosophique met en lumière d'importants problèmes sémantiques et conceptuels en oncologie et en biologie des cellules souches ; il suggère également que cette analyse soit facilement applicable à l'expérimentation. En effet, au-delà de la clarification conceptuelle, ce travail philosophique a des applications dans le monde réel, comme l'illustre le cas des cellules souches cancéreuses en oncologie.

Les recherches visant à développer des médicaments ciblant soit les cellules souches cancéreuses, soit leur microenvironnement, reposent en fait sur différents types de souches et sont donc susceptibles d'avoir des taux de réussite différents selon le type de cancer. En outre, elles pourraient ne pas couvrir tous les types de cancer, car les stratégies thérapeutiques actuelles ne tiennent pas compte de la définition systémique de la souche. Déterminer le type de souche présent dans chaque tissu et chaque cancer est donc utile pour orienter le développement et le choix des thérapies anticancéreuses. Dans la pratique, ce cadre a conduit à la recherche de thérapies anticancéreuses qui combinent le ciblage des propriétés intrinsèques des cellules souches cancéreuses, de leur microenvironnement et des points de contrôle immunitaires afin de couvrir tous les types possibles de souches.

En outre, ce cadre philosophique a récemment été appliqué à un autre domaine, l'étude des organoïdes (tissus en 3D dérivés de cellules souches, sont capables de s'auto-organiser et de reproduire certaines fonctions d'un organe.). Dans une revue systémique des données expérimentales sur les organoïdes provenant de diverses sources, Picollet-D'hahan et al. ont caractérisé la capacité à former des organoïdes comme une propriété dispositionnelle. Ils ont pu alors affirmer que pour accroître l'efficacité et la reproductibilité de la production d'organoïdes, actuellement un défi majeur dans le domaine, les chercheurs doivent mieux comprendre la partie intrinsèque de la propriété dispositionnelle qui est influencée par le microenvironnement. Pour distinguer les caractéristiques intrinsèques des cellules qui ont une telle disposition, ce groupe développe actuellement des méthodes de génomique fonctionnelle à haut débit, permettant d'étudier le rôle de pratiquement tous les gènes humains dans la formation des organoïdes.

Immunogénicité et microbiome.

En complément de son rôle dans la clarification conceptuelle, la philosophie peut contribuer à la critique des hypothèses scientifiques et peut même être proactive dans la formulation de théories nouvelles, testables et prédictives qui aident à définir de nouvelles voies pour la recherche empirique.

Par exemple, une critique philosophique du cadre du cadre immunitaire du soi et du non-soi a conduit à deux contributions scientifiques importantes. Tout d'abord, elle a servi de base à la formulation d'un nouveau cadre théorique, la théorie de la discontinuité de l'immunité, qui complète les modèles antérieurs du non-soi et du danger en proposant que le système immunitaire réagisse aux modifications soudaines des motifs antigéniques. Cette théorie éclaire de nombreux phénomènes immunologiques importants, notamment les maladies auto-immunes, les réponses immunitaires aux tumeurs et la tolérance immunologique à des ligands exprimés de façon chronique. La théorie de la discontinuité a été appliquée à une multitude de questions, aidant à explorer les effets des agents chimiothérapeutiques sur l'immunomodulation dans le cancer et expliquant comment les cellules tueuses naturelles modifient constamment leur phénotype et leurs fonctions grâce à leurs interactions avec leurs ligands** d'une manière qui assure la tolérance aux constituants corporels. La théorie permet également d'expliquer les conséquences des vaccinations répétées chez les personnes immunodéprimées et propose des modèles mathématiques dynamiques de l'activation immunitaire. Collectivement, ces diverses évaluations empiriques illustrent comment des propositions d'inspiration philosophique peuvent conduire à des expériences inédites, ouvrant ainsi de nouvelles voies de recherche.

Deuxièmement, la critique philosophique a contribué, avec d'autres approches philosophiques, à la notion selon laquelle tout organisme, loin d'être un soi génétiquement homogène, est une communauté symbiotique abritant et tolérant de multiples éléments étrangers (notamment des bactéries et des virus), qui sont reconnus mais non éliminés par son système immunitaire. La recherche sur l'intégration symbiotique et la tolérance immunitaire a des conséquences considérables sur notre conception de ce qui constitue un organisme individuel, qui est de plus en plus conceptualisé comme un écosystème complexe dont les fonctions clés, du développement à la défense, la réparation et la cognition, sont affectées par les interactions avec les microbes.

Influence sur les sciences cognitives.

L'étude de la cognition et des neurosciences cognitives offre une illustration frappante de l'influence profonde et durable de la philosophie sur la science. Comme pour l'immunologie, les philosophes ont formulé des théories et des expériences influentes, aidé à lancer des programmes de recherche spécifiques et contribué à des changements de paradigme. Mais l'ampleur de cette influence est bien plus importante que dans le cas de l'immunologie. La philosophie a joué un rôle dans le passage du behaviorisme au cognitivisme et au computationnalisme dans les années 1960. La théorie de la modularité de l'esprit, proposée par le philosophe Jerry Fodor, a peut-être été la plus visible. Son influence sur les théories de l'architecture cognitive peut difficilement être dépassée. Dans un hommage rendu après le décès de Fodor en 2017, l'éminent psychologue cognitif James Russell a parlé dans le magazine de la British Psychological Society de "psychologie cognitive du développement BF (avant Fodor) et AF (après Fodor) ".

La modularité renvoie à l'idée que les phénomènes mentaux résultent du fonctionnement de multiples processus distincts, et non d'un seul processus indifférencié. Inspiré par les résultats de la psychologie expérimentale, par la linguistique chomskienne et par les nouvelles théories computationnelles de la philosophie de l'esprit, Fodor a théorisé que la cognition humaine est structurée en un ensemble de modules spécialisés de bas niveau, spécifiques à un domaine et encapsulés sur le plan informationnel, et en un système central de plus haut niveau, général à un domaine, pour le raisonnement abductif, l'information ne circulant que verticalement vers le haut, et non vers le bas ou horizontalement (c'est-à-dire entre les modules). Il a également formulé des critères stricts de modularité. Aujourd'hui encore, la proposition de Fodor définit les termes d'une grande partie de la recherche empirique et de la théorie dans de nombreux domaines des sciences cognitives et des neurosciences, y compris le développement cognitif, la psychologie de l'évolution, l'intelligence artificielle et l'anthropologie cognitive. Bien que sa théorie ait été révisée et remise en question, les chercheurs continuent d'utiliser, de peaufiner et de débattre de son approche et de sa boîte à outils conceptuelle de base.

La philosophie et la science partagent les outils de la logique, de l'analyse conceptuelle et de l'argumentation rigoureuse. Cependant, les philosophes peuvent utiliser ces outils avec des degrés de rigueur, de liberté et d'abstraction théorique que les chercheurs praticiens ne peuvent souvent pas se permettre dans leurs activités quotidiennes.

La tâche des fausses croyances constitue un autre exemple clé de l'impact de la philosophie sur les sciences cognitives. Le philosophe Daniel Dennett a été le premier à concevoir la logique de base de cette expérience comme une révision d'un test utilisé pour évaluer la théorie de l'esprit, la capacité d'attribuer des états mentaux à soi-même et aux autres. Cette tâche teste la capacité d'attribuer à autrui des croyances que l'on considère comme fausses, l'idée clé étant que le raisonnement sur les croyances fausses d'autrui, par opposition aux croyances vraies, exige de concevoir les autres personnes comme ayant des représentations mentales qui divergent des siennes et de la façon dont le monde est réellement. Sa première application empirique remonte à 1983 , dans un article dont le titre, "Beliefs About Beliefs : Representation and Constraining Function of Wrong Beliefs in Young Children's Understanding of Deception", est en soi un hommage direct à la contribution de Dennett.

La tâche des fausses croyances représente une expérience marquante dans divers domaines des sciences cognitives et des neurosciences, avec de vastes applications et implications. Il s'agit notamment de tester les stades du développement cognitif chez les enfants, de débattre de l'architecture de la cognition humaine et de ses capacités distinctes, d'évaluer les capacités de la théorie de l'esprit chez les grands singes, de développer des théories de l'autisme en tant que cécité de l'esprit (selon lesquelles les difficultés à réussir la tâche des fausses croyances sont associées à cette maladie), et de déterminer quelles régions particulières du cerveau sont associées à la capacité de raisonner sur le contenu de l'esprit d'une autre personne .

La philosophie a également aidé le domaine des sciences cognitives à éliminer les hypothèses problématiques ou dépassées, contribuant ainsi à l'évolution de la science. Les concepts de l'esprit, de l'intelligence, de la conscience et de l'émotion sont utilisés de manière omniprésente dans différents domaines, avec souvent peu d'accord sur leur signification. L'ingénierie de l'intelligence artificielle, la construction de théories psychologiques des variables de l'état mental et l'utilisation d'outils neuroscientifiques pour étudier la conscience et l'émotion nécessitent des outils conceptuels pour l'autocritique et le dialogue interdisciplinaire - précisément les outils que la philosophie peut fournir.

La philosophie - parfois représentée par la lettre grecque phi - peut contribuer à faire progresser tous les niveaux de l'entreprise scientifique, de la théorie à l'expérience. Parmi les exemples récents, citons les contributions à la biologie des cellules souches, à l'immunologie, à la symbiose et aux sciences cognitives.  

La philosophie et la connaissance scientifique.

Les exemples ci-dessus sont loin d'être les seuls : dans les sciences de la vie, la réflexion philosophique a joué un rôle important dans des questions aussi diverses que l'altruisme évolutif , le débat sur les unités de sélection, la construction d'un "arbre de vie", la prédominance des microbes dans la biosphère, la définition du gène et l'examen critique du concept d'innéité. De même, en physique, des questions fondamentales comme la définition du temps ont été enrichies par les travaux des philosophes. Par exemple, l'analyse de l'irréversibilité temporelle par Huw Price et les courbes temporelles fermées par David Lewis ont contribué à dissiper la confusion conceptuelle en physique.

Inspirés par ces exemples et bien d'autres, nous considérons que la philosophie et la science se situent sur un continuum. La philosophie et la science partagent les outils de la logique, de l'analyse conceptuelle et de l'argumentation rigoureuse. Cependant, les philosophes peuvent utiliser ces outils avec des degrés de minutie, de liberté et d'abstraction théorique que les chercheurs praticiens ne peuvent souvent pas se permettre dans leurs activités quotidiennes. Les philosophes possédant les connaissances scientifiques pertinentes peuvent alors contribuer de manière significative à l'avancement de la science à tous les niveaux de l'entreprise scientifique, de la théorie à l'expérimentation, comme le montrent les exemples ci-dessus.

Mais comment, en pratique, faciliter la coopération entre chercheurs et philosophes ? À première vue, la solution pourrait sembler évidente : chaque communauté devrait faire un pas vers l'autre. Pourtant, ce serait une erreur de considérer cette tâche comme facile. Les obstacles sont nombreux. Actuellement, un nombre important de philosophes dédaignent la science ou ne voient pas la pertinence de la science pour leur travail. Même parmi les philosophes qui privilégient le dialogue avec les chercheurs, rares sont ceux qui ont une bonne connaissance de la science la plus récente. À l'inverse, peu de chercheurs perçoivent les avantages que peuvent leur apporter les idées philosophiques. Dans le contexte scientifique actuel, dominé par une spécialisation croissante et des demandes de financement et de résultats de plus en plus importantes, seul un nombre très limité de chercheurs a le temps et l'opportunité d'être au courant des travaux produits par les philosophes sur la science, et encore moins de les lire.

 Pour surmonter ces difficultés, nous pensons qu'une série de recommandations simples, assez facile à mettre en œuvre, peuvent aider à combler le fossé entre la science et la philosophie. La reconnexion entre la philosophie et la science est à la fois hautement souhaitable et plus réalisable en pratique que ne le suggèrent les décennies d'éloignement qui les séparent.

1) Laisser plus de place à la philosophie dans les conférences scientifiques. Il s'agit d'un mécanisme très simple permettant aux chercheurs d'évaluer l'utilité potentielle des idées des philosophes pour leurs propres recherches. Réciproquement, davantage de chercheurs pourraient participer à des conférences de philosophie, en développant les efforts d'organisations telles que l'International Society for the History, Philosophy, and Social Studies of Biology, la Philosophy of Science Association et la Society for Philosophy of Science in Practice.

2) Accueillir des philosophes dans des laboratoires et des départements scientifiques. Il s'agit d'un moyen efficace (déjà exploré par certains des auteurs et d'autres) pour les philosophes d'apprendre la science et de fournir des analyses plus appropriées et bien fondées, et pour les chercheurs de bénéficier d'apports philosophiques et de s'acclimater à la philosophie en général. C'est peut-être le moyen le plus efficace d'aider la philosophie à avoir un impact rapide et concret sur la science.

3) Co-superviser des doctorants. La co-supervision de doctorants par un chercheur et un philosophe est une excellente occasion de rendre possible l'enrichissement mutuel des deux domaines. Elle facilite la production de thèses qui sont à la fois riches sur le plan expérimental et rigoureuses sur le plan conceptuel et, ce faisant, elle forme la prochaine génération de philosophes-scientifiques.

4) Créer des programmes d'études équilibrés en science et en philosophie qui favorisent un véritable dialogue entre elles. De tels programmes existent déjà dans certains pays, mais leur développement devrait être une priorité absolue. Ils peuvent offrir aux étudiants en sciences une perspective qui les rend plus aptes à relever les défis conceptuels de la science moderne et fournir aux philosophes une base solide de connaissances scientifiques qui maximisera leur impact sur la science. Les programmes d'enseignement des sciences peuvent inclure un cours d'histoire des sciences et de philosophie des sciences. Les programmes de philosophie pourraient inclure un module de sciences.

5) Lire science et philosophie. La lecture des sciences est indispensable à la pratique de la philosophie des sciences, mais la lecture de la philosophie peut également constituer une grande source d'inspiration pour les chercheurs, comme l'illustrent certains des exemples ci-dessus. Par exemple, les clubs de lecture où les contributions scientifiques et philosophiques sont discutées constituent un moyen efficace d'intégrer la philosophie et la science.

6) Ouvrir de nouvelles sections consacrées aux questions philosophiques et conceptuelles dans les revues scientifiques. Cette stratégie serait un moyen approprié et convaincant de suggérer que le travail philosophique et conceptuel est continu avec le travail expérimental, dans la mesure où il est inspiré par celui-ci, et peut l'inspirer en retour. Cela rendrait également les réflexions philosophiques sur un domaine scientifique particulier beaucoup plus visibles pour la communauté scientifique concernée que lorsqu'elles sont publiées dans des revues de philosophie, qui sont rarement lues par les scientifiques.

Nous espérons que les mesures pratiques exposées ci-dessus encourageront une renaissance de l'intégration de la science et de la philosophie. En outre, nous soutenons que le maintien d'une allégeance étroite à la philosophie renforcera la vitalité de la science. La science moderne sans la philosophie se heurtera à un mur : le déluge de données dans chaque domaine rendra l'interprétation de plus en plus difficile, négligence et ampleur ampleur de l'histoire risquent de séparer davantage les sous-disciplines scientifiques, et l'accent mis sur les méthodes et les résultats empiriques entraînera une formation de moins en moins approfondie des étudiants. Comme l'a écrit Carl Woese : "une société qui permet à la biologie de devenir une discipline d'ingénierie, qui permet à la science de se glisser dans le rôle de modifier le monde vivant sans essayer de le comprendre, est un danger pour elle-même." Nous avons besoin d'une revigoration de la science à tous les niveaux, une revigoration qui nous rende les bénéfices de liens étroits avec la philosophie.

Auteur: Internet

Info: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02269657/document. " janvier 2020. Publication collective de Lucie Laplane, Paolo Mantovani, Ralph Adolphs, Hasok Chang, Alberto Mantovani, Margaret McFall-Ngai, Carlo Rovelli, Elliott Sober, et Thomas Pradeua. Trad Mg

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