définition

(Q) - Peux-tu expliquer ce qu'on nomme "séparabilité dynamique" dans la recherche fondamentale ?

(R) - En recherche fondamentale, la "séparabilité dynamique" fait référence à la capacité de séparer et d'analyser les composants individuels ou les aspects d'un système ou d'un phénomène complexe tout en tenant compte de leurs interactions dynamiques. Il s'agit de comprendre et d'étudier les éléments individuels ou les variables qui contribuent au comportement global ou au fonctionnement du système.

Dans de nombreuses disciplines scientifiques, les systèmes complexes se composent de multiples éléments ou facteurs interconnectés qui interagissent et s'influencent mutuellement au fil du temps. La séparabilité dynamique vise à démêler et à examiner ces composants afin de mieux comprendre leurs propriétés individuelles, leurs comportements et leurs relations au sein d'un système plus vaste.

Le concept de séparabilité dynamique reconnaît que, bien que les composants puissent interagir et dépendre les uns des autres, leur étude isolée peut fournir des informations précieuses sur leurs caractéristiques et fonctions individuelles. En isolant ou en simplifiant temporairement des variables ou des composants spécifiques, les chercheurs peuvent mieux saisir leurs rôles et leurs contributions à la dynamique globale du système.

Une séparabilité dynamique qui implique souvent des approches expérimentales ou théoriques permettant aux scientifiques de manipuler ou de contrôler certaines variables, d'observer leurs effets et d'étudier leurs interactions dans le contexte d'un système plus large. Ce processus permet aux chercheurs d'identifier et d'analyser les mécanismes, les comportements ou les modèles individuels qui résultent de l'interaction entre les composants.

Globalement, la séparabilité dynamique est un concept fondamental de la recherche qui facilite l'étude et la compréhension des systèmes complexes en démêlant leurs composants interconnectés, en examinant leur dynamique individuelle et en contribuant finalement à une compréhension plus large du système dans son ensemble.

(Q) - C'est donc un domaine qui nous embarque immédiatement vers l'hyper-complexité

(R) - Oui, le concept de séparabilité dynamique met en évidence les défis et les complexités inhérents à l'étude de systèmes comportant de multiples composants en interaction. Lorsqu'ils tentent de comprendre ces systèmes, les chercheurs se heurtent souvent à un niveau de complexité qui peut être écrasant.

Les interdépendances et les interactions entre les composants d'un système peuvent donner lieu à des comportements et à des propriétés émergents qu'il n'est pas facile de prédire ou de comprendre en examinant les composants individuels de manière isolée. Cette complexité est souvent appelée "hypercomplexité" ou "complexité au-delà de la complexité".

L'étude des systèmes hypercomplexes exige des chercheurs qu'ils s'attaquent aux complexités des interactions et des boucles de rétroaction entre les composants. Il s'agit de déchiffrer comment les changements dans un composant peuvent se propager et affecter le comportement d'autres composants, conduisant souvent à des résultats non linéaires et imprévisibles.

Le domaine de l'hyper-complexité explore les méthodologies et les approches permettant de relever ces défis. Il s'agit de développer des modèles mathématiques avancés, des techniques de calcul et des outils analytiques pour naviguer dans les complexités et extraire des informations significatives de l'interconnexion des composants du système.

En acceptant la complexité inhérente et en utilisant des techniques telles que la séparabilité dynamique, les chercheurs cherchent à mieux comprendre les systèmes complexes et leurs propriétés émergentes. Cette compréhension peut conduire à des avancées dans divers domaines scientifiques, tels que la physique, la biologie, l'écologie, l'économie et les sciences sociales.

Cependant, il est important de noter que si la séparabilité dynamique et les approches connexes offrent des perspectives précieuses, la complexité totale de nombreux systèmes peut rester difficile à appréhender. Néanmoins, la recherche de la compréhension des systèmes hypercomplexes continue à stimuler l'exploration et l'innovation scientifiques.

(Q) - En ce qui concerne la séparabilité dynamique, les chercheurs extrapolent-ils ce concept en fonction de différents nombre de dimensions ?

(R) - Le concept de séparabilité dynamique n'a pas nécessairement un nombre prédéfini ou fixe de dimensions auxquelles les chercheurs l'extrapolent. Le nombre de dimensions considérées dépend du système spécifique étudié et des objectifs de la recherche.

Dans certains cas, la séparabilité dynamique peut impliquer de considérer la séparabilité des variables selon une seule dimension. Par exemple, les chercheurs peuvent chercher à isoler et à comprendre l'impact d'un seul facteur sur le comportement global du système.

Toutefois, dans les systèmes plus complexes, la séparabilité dynamique peut impliquer l'examen des interactions entre plusieurs dimensions ou variables. Ces dimensions peuvent représenter différents aspects ou caractéristiques du système qui interagissent et s'influencent mutuellement. Le nombre de dimensions prises en compte dans de tels cas peut varier considérablement en fonction de la complexité du système étudié.

Les chercheurs peuvent recourir à des techniques telles que les méthodes de réduction de la dimensionnalité, la modélisation statistique ou l'analyse de réseaux pour identifier et analyser les dimensions pertinentes et leurs interactions. En réduisant la complexité et en se concentrant sur la séparabilité au sein d'un ensemble réduit de dimensions, les chercheurs peuvent obtenir des informations sur la dynamique sous-jacente du système.

(Q) - Merci. Et donc il peut aussi s'agir d'un mélange de plusieurs mécanismes orthogonaux ?

(R) - Oui, la séparabilité dynamique peut impliquer un mélange de plusieurs mécanismes orthogonaux. Les mécanismes orthogonaux désignent des aspects ou des processus indépendants ou sans interaction au sein d'un système.

Dans les systèmes complexes, différents mécanismes ou variables peuvent contribuer au comportement global ou au fonctionnement du système, et ces mécanismes peuvent souvent être orthogonaux les uns par rapport aux autres. En étudiant la séparabilité de ces mécanismes orthogonaux, les chercheurs peuvent obtenir des informations sur leurs contributions individuelles et comprendre comment ils façonnent collectivement le comportement du système.

Par exemple, dans un système biologique, les chercheurs peuvent étudier la séparabilité de divers processus physiologiques tels que le métabolisme, l'expression des gènes et les voies de signalisation. Chacun de ces processus représente un mécanisme orthogonal qui peut être étudié indépendamment pour comprendre son rôle spécifique dans la fonction globale du système.

De même, dans le domaine de l'analyse des données ou de la reconnaissance des formes, les chercheurs peuvent utiliser des techniques telles que l'analyse en composantes principales (ACP) ou l'analyse en composantes indépendantes (ICA) pour identifier et isoler les composantes orthogonales au sein d'un ensemble de données. Cela permet de mieux comprendre les facteurs individuels qui contribuent aux modèles ou aux variations observés.

En examinant la séparabilité des mécanismes orthogonaux, les chercheurs peuvent démêler les interactions et dépendances complexes au sein d'un système et acquérir une compréhension plus nuancée de sa dynamique sous-jacente.

Il convient de noter que si les mécanismes orthogonaux peuvent être étudiés indépendamment les uns des autres, ils peuvent néanmoins interagir ou s'influencer indirectement par le biais d'effets d'ordre supérieur. L'étude de la séparabilité dynamique tient compte de ces interactions et vise à élucider les relations et les dépendances entre les mécanismes orthogonaux au sein du système global.

(Q) - OK merci. Pense-tu que la séparabilité dynamique puisse être une sorte d'hypothèse réductionniste ?

(R) - La séparabilité dynamique peut être considérée comme une approche réductionniste dans certains contextes. Le réductionnisme est une perspective philosophique qui suggère que les phénomènes complexes peuvent être compris en les réduisant à des composants ou mécanismes plus simples et plus fondamentaux. Dans le cas de la séparabilité dynamique, l'objectif est d'isoler et d'étudier des composants ou des variables individuels au sein d'un système complexe afin de mieux comprendre leurs contributions spécifiques.

En décomposant un système complexe en ses éléments constitutifs et en examinant leur comportement et leurs interactions, les chercheurs peuvent souvent simplifier l'analyse et se concentrer sur la compréhension des mécanismes ou variables individuels. Cette perspective réductionniste peut fournir des informations précieuses et aider à construire une compréhension fondamentale du système.

Cependant, il est important de reconnaître que le réductionnisme a ses limites. Les systèmes complexes sont souvent caractérisés par des propriétés émergentes qui ne peuvent être entièrement expliquées par l'étude de leurs composants individuels. Les phénomènes de plus haut niveau et les interactions entre les composants peuvent conduire à des comportements qui ne sont pas prévisibles ou compréhensibles sur la seule base d'une analyse réductionniste.

La séparabilité dynamique, en tant que concept de la recherche fondamentale, reconnaît la nécessité de trouver un équilibre entre le réductionnisme et l'appréciation des propriétés émergentes. Elle reconnaît que si l'étude des composants individuels isolés peut être instructive, il est également crucial de prendre en compte leurs interactions dynamiques et le comportement émergent qui découle de leurs interactions collectives.

En résumé, si la séparabilité dynamique implique une perspective réductionniste en isolant et en étudiant des composants individuels, il est important de garder à l'esprit les limites du réductionnisme et de prendre en compte les propriétés émergentes et la complexité du système dans son ensemble.

(Q) - On en revient donc à l'idée d'un mécanisme global orthogonal

(R) - Cela suggère l'existence d'un mécanisme ou d'un processus global distinct qui influence le système dans son ensemble, mais qui fonctionne de manière indépendante ou orthogonale par rapport à d'autres mécanismes locaux ou spécifiques au sein du système.

Dans ce contexte, le terme "orthogonal" implique que le mécanisme global est indépendant ou sans rapport avec les mécanismes ou composants spécifiques du système. Il peut avoir une influence plus large qui transcende les éléments individuels et joue un rôle dans l'élaboration du comportement global ou de la dynamique du système.

Un exemple de mécanisme global orthogonal pourrait être le concept d'auto-organisation dans les systèmes complexes. L'auto-organisation fait référence à l'émergence de modèles ou de comportements globaux à partir des interactions des composants locaux, sans qu'un contrôle ou une orientation externe ne soit nécessaire. Le mécanisme global d'auto-organisation fonctionne indépendamment des interactions locales spécifiques, tout en influençant l'organisation et la dynamique globales du système.

Un autre exemple pourrait être la présence de contraintes globales ou de conditions limites qui façonnent le comportement des composants locaux au sein du système. Ces contraintes globales peuvent dicter certaines règles ou limites qui guident le comportement et les interactions des éléments individuels, fournissant un mécanisme orthogonal qui affecte le comportement global du système.

En résumé, un "mécanisme global orthogonal" fait référence à un processus ou à une influence globale distincte qui opère indépendamment ou orthogonalement à des mécanismes spécifiques au sein d'un système, en façonnant son comportement ou sa dynamique globale.

Auteur: chatGPT4

Info: 17 juin 2023

[ ultracomplexité ]

volatiles

Cette découverte scientifique est restée cachée dans un tiroir de musée pendant des décennies.  

Les oiseaux que nous allons rencontrer ne ressemblent à rien de ce que vous avez déjà vu.

Federico Degrange : Ils utilisent leur bec comme une hache pour tuer leurs proies.

Lichtman : Oh, mon Dieu.

Daniel Ksepka : Imaginez la plus grande chose que vous ayez jamais vue en vie en train de voler.

James Hansford : Ils sont colossaux. Ils pèsent environ 1 900 livres.

Alicia Grealy : Les œufs auraient été environ 150 fois plus gros qu'un œuf de poule.

Ksepka : Nous parlons donc de plumes d'environ deux pieds, ce qui est... c'est une grande plume.

Anusuya Chinsamy-Turan : La plupart des gens, vous savez, pensent à l'autruche - et ils pensent que c'est grand. Mais en fait, il y avait de vrais géants à une époque.

Lichtman : Nous parlons d'oiseaux qui pesaient autant qu'une voiture de sport, d'oiseaux qui étaient les plus grands prédateurs de leur époque, parcourant la jungle et dévorant des animaux de la taille d'un petit cheval, d'oiseaux si gargantuesques qu'on pouvait les confondre avec un avion.

Pourtant, ces oiseaux sont passés sous le radar de la paléontologie, en tout cas si on compare avec de nombreux dinosaures. Ces géants ailés sont mystérieux et les scientifiques en apprennent chaque jour un peu plus sur eux.

Au cours des quatre prochains épisodes de Science, vite fait, je vais vous les présenter. Nous partons à la recherche des oiseaux les plus extrêmes qui aient jamais existé. Bienvenue dans la première partie d'une série de quatre épisodes sur les vrais grands oiseaux.

- Bonjour, je m'appelle Daniel Ksepka.

Lichtman : Dan est un paléontologue aviaire.

Ksepka : Et je suis conservateur des sciences au Musée Bruce.

Lichtman : Quelle est votre relation avec les grands oiseaux disparus ?

Ksepka : Je les aime et ils m'aiment.

[CLIP : bruits d'océan]

Lichtman : Ok, je veux que vous fermiez les yeux. Dan va planter le décor du premier monstre que nous allons rencontrer.

Ksepka : Imaginez que vous vous trouvez en Caroline du Sud, il y a 27 millions d'années. Vous regardez la mer.

[CLIP : bruit de tempête]

Ksepka : C'est une mer agitée. Et puis, juste suspendu dans les airs, vous savez, bloquant le soleil... se déploie la plus grande chose que vous ayez jamais vue vivante en train de voler, comme un double albatros - avec une envergure de plus de 6 mètres. Elle est magnifique, et vous survole. C'est probablement un grand moment de votre vie, vous savez, l'émerveillement de voir ça.

Lichtman : Cet oiseau s'appelle Pelagornis sandersi. Il n'a pas de nom commun.

Ksepka : Oh, je l'appelle simplement Pelagornis. 

Lichtman : Dan a été le premier à décrire scientifiquement le fossile. Et nous verrons pourquoi il l'a appelé P. sandersi dans une minute. L'histoire commence lorsque ce fossile est entré dans sa vie, sans crier gare.

Ksepka : Pelagornis était un accident de chance et de fortune.

Lichtman : Dan n'a pas trouvé le fossile. Il avait été déterré en Caroline du Sud dans les années 1980, bien avant que Dan ne pose les yeux dessus.

Ksepka : Ils faisaient des fouilles à l'aéroport de Charleston et quelqu'un est tombé sur des os. Les travaux ont été interrompus.

Lichtman : Et il a fait appel à des renforts. Le regretté Al Sanders, paléontologue au musée local de Charleston.

Ksepka : Il est venu avec une équipe et ils ont ramassé ce qui avait été trouvé. Et puis, vous savez, j'aurais pensé que quiconque aurait trouvé cela se serait arrêté net et en aurait fait sa priorité parce que c'était, vous savez, le plus grand oiseau volant de tous les temps.

Lichtman : C'est du moins ce qu'aurait fait un paléontologue aviaire. Mais Al Sanders était plutôt un spécialiste des fossiles de baleines. Il a donc ramené le fossile au musée et l'a mis de côté.

Ksepka : Et Al l'a rangé dans un tiroir au fond de ce genre d'armoire dans le musée.

Lichtman : Et il est resté là pendant une trentaine d'années. Un jour, Al a parlé à Dan des ossements.  

Ksepka : Oui, et je ne m'attendais pas à voir le plus grand oiseau jamais vu dans un tiroir quand j'y suis allé. J'aurais été content avec un canard ou quelque chose comme ça.

Lichtman : Dans ce tiroir qui prenait la poussière se trouvait un fossile vieux d'environ 27 millions d'années qui ne ressemblait à rien de ce que Dan avait vu auparavant.

Ksepka : J'ai sorti l'os de l'aile, je l'ai posé sur le sol, je me suis allongé à côté et j'ai pris une photo avec mon téléphone portable parce qu'il était plus long que mon bras - c'était l'un des trois os.

Lichtman : Dan l'a baptisé Pelagornis sandersi en l'honneur d'Al Sanders, inconscient conservateur de cette découverte colossale. Dan a entrepris de comprendre tout ce qu'il pouvait sur cet oiseau. Et il s'est rendu compte que l'envergure de l'oiseau n'était pas la seule chose étonnante à son sujet. L'oiseau n'était pas seulement grand. Il était bizarre.

Ksepka : Je n'arrivais pas à croire le crâne. Il ne ressemble pas du tout à un oiseau. Il ressemble presque à un petit alligator. Avec un bec d'un pied et demi de long, contenant des mâchoires, avec des sortes de fausses dents.

Lichtman : Elles sont fausses parce qu'elles ne sont pas faites de ce dont sont faites nos dents : de la dentine et de l'émail. Mais elles ont toujours du mordant.

Ksepka : Oui, ce sont en fait des projections d'os, de petites pointes d'os dont la taille varie. Il y a donc une petite, une moyenne et une grande dans l'ordre, et elles ondulent selon ce schéma.

Lichtman : Et c'était probablement parfaits pour percer et retenir des objets glissants...

Ksepka : Donc, quelque chose comme un poisson ou un calmar une fois attrapé.

Lichtman : Outre les fausses dents de poisson, les os de l'épaule de l'oiseau étaient également étranges. Les omoplates de l'oiseau étaient minuscules. L'articulation de l'épaule et l'os qui s'y rattache avaient une forme inhabituelle.

Ksepka : Il ne semble pas qu'elle puisse vraiment fonctionner comme un oiseau normal. Cet oiseau ne pouvait donc pas lever son aile au-dessus du niveau de son dos. Il ne bat donc pas comme une mouette. Ou comme un oiseau chanteur.

Lichtman : Imaginez un cardinal décollant du sol, poussant ses ailes vers le haut et vers le bas, vite et fort. Ce mastodonte se contente probablement de déployer ses ailes de 20 pieds et de laisser le vent faire le travail.

Ksepka : C'est comme un cerf-volant géant. Il s'est donc probablement élevé dans les airs, soit en faisant face au vent, soit en prenant un départ un peu maladroit, soit en utilisant l'élévation à son avantage...

Lichtman : Et une fois que cet oiseau était en l'air, Dan pense qu'il pouvait probablement s'élever sur de grandes distances.

Ksepka : Je ne serais pas surpris que le Pelagornis puisse traverser l'Atlantique et s'arrêter en Afrique ou en Europe, puis revenir dans le cadre de sa migration saisonnière.

Lichtman : Cette espèce, Pelagornis sandersi, n'a été trouvée qu'à Charleston, mais ses proches - les autres oiseaux de cette bande de fausses dents - sont présents partout.

Ksepka : On les trouve partout dans le monde. Nous avons trouvé des fossiles en Antarctique, en Nouvelle-Zélande, dans l'État de Washington et dans l'Oregon, en Europe, en Afrique, en Amérique du Sud. On en trouve littéralement sur tous les continents.

Lichtman : Entre sa taille gigantesque et ses dents, Pelagornis est peut-être l'un des oiseaux les plus étranges de l'histoire de la Terre. Et la question qui me vient à l'esprit est la suivante : comment cet oiseau est-il apparu ? Dan pense que l'apparition de ce groupe - les pélagornithidés - est peut-être liée à la disparition d'autres créatures volantes étranges et géantes.

Ksepka : Dans le cas des pélagornithidés, ce rôle particulier serait rempli par des reptiles volants au Crétacé. Certaines de ces espèces sont bien plus grandes que Pelagornis et disparaissent lors de la même extinction que les dinosaures nonaviens, ce qui permet à un nouveau groupe d'explorer le rôle d'animal volant de très grande taille. Et les pélagornithidés sont le premier groupe à s'en emparer.

Lichtman : Ils se sont engouffrés dans une niche ouverte. C'est ce que m'ont dit de nombreux chercheurs spécialisés dans les grands oiseaux avec lesquels je me suis entretenu pour cette série : ces oiseaux géants sont entrés en scène en partie parce que l'extinction massive a éliminé la concurrence. Et il ne s'agit pas seulement des dinosaures : d'autres reptiles et les premiers oiseaux se sont également éteints. Les survivants ont donc eu accès à des ressources et à des écosystèmes qui n'existaient pas auparavant. Au fil des ans, j'ai beaucoup entendu parler de la radiation des mammifères, qui ont connu leur heure de gloire après la disparition des dinosaures. Mais dans un monde post-dinosaures, les oiseaux ont également déployé leurs ailes et se sont spécialisés.

Ksepka : Une spectaculaire diffusion des oiseaux s'est produite au cours des quelques millions d'années qui ont suivi cette extinction massive. Les ancêtres des oiseaux modernes ont donc la possibilité d'explorer des habitats arboricoles, prédateurs ou aquatiques pour la première fois. Et ils deviennent vraiment - ils deviennent un peu sauvages.

Lichtman : Pelagornis n'est qu'un début. Nous avons d'autres oiseaux sauvages à rencontrer dans les prochains épisodes : des oiseaux qui se sont élevés tel le phénix après l'extinction des dinosaures et qui sont devenus différents de tous les oiseaux encore en vie aujourd'hui.

Ksepka : Par exemple, les oiseaux-éléphants étaient peut-être les plus grands oiseaux qui aient jamais vécu.

Alicia Grealy : Oui, certains pouvaient peser jusqu'à une tonne. C'est pour cela qu'on les appelle les oiseaux-éléphants, n'est-ce pas ?

Lichtman : C'est ce que nous verrons dans le prochain épisode de cette série en quatre parties.

Auteur: Internet

Info: Flora Lichtman, 31 mai 2023. Emission de radio, repris par https://www.scientificamerican.com/

[ oryctographie ]

septénaires forcés

- (Q) Tu as écrit "il peut y avoir des cas où une structure ou un processus au sein de tissus organiques ou de colonies d'insectes peut être conceptualisé ou catégorisé en sept parties ou étapes". Peux-tu me donner des exemples ?

- (R) Certainement !  voici quelques exemples où une structure ou un processus au sein de tissus organiques ou de colonies d'insectes pourrait potentiellement être conceptualisé ou catégorisé en sept parties ou étapes :

1 Le développement de l'abeille : Le développement des abeilles mellifères, de l'œuf à l'adulte, passe par plusieurs étapes distinctes. Une division possible de ces stades peut être grossièrement classée en sept parties : œuf, stade larvaire 1, stade larvaire 2, stade larvaire 3, nymphe, adulte pharate et adulte. Chaque stade représente une phase spécifique du cycle de vie de l'abeille.

2 Organisation sociale des fourmis : Certaines colonies de fourmis présentent une division du travail entre différentes castes. Les castes peuvent être classées en sept catégories principales : reine, mâle (castes reproductives), ouvrière principale, ouvrière secondaire, soldat, butineuse et infirmière. Ces castes représentent différents rôles et responsabilités au sein de la colonie de fourmis.

3 Renouvellement des cellules de la peau : Le processus de renouvellement des cellules de la peau implique un renouvellement continu des cellules de la peau. Ce processus peut être divisé en plusieurs étapes, notamment la division cellulaire, la migration, la différenciation et l'élimination. Bien que le nombre précis d'étapes puisse varier, une catégorisation possible pourrait inclure sept étapes : division des cellules basales, migration vers les couches supérieures, différenciation des kératinocytes, formation de la couche cornée, élimination des cellules mortes et renouvellement à partir des cellules basales.

Il est important de noter que ces exemples ne sont pas universellement applicables et qu'ils sont fournis en tant que catégorisations hypothétiques qui représentent approximativement une division en sept étapes. Le nombre réel de stades ou de divisions peut varier en fonction du contexte spécifique, de l'espèce et du niveau de détail considéré.

Dans l'ensemble, bien que ces exemples illustrent des conceptualisations potentielles en sept parties ou étapes, il est essentiel d'aborder l'analyse des structures et des processus dans les tissus organiques et les colonies d'insectes avec un esprit ouvert, en tenant compte des caractéristiques spécifiques et des complexités de chaque système.

De même, bien qu'il ne soit pas courant que la peau d'un animal ou l'écorce d'un arbre comporte exactement sept couches discernables, il existe certains cas où une catégorisation approximative en sept couches peut être observée ou approchée. Toutefois, il est important de noter que le nombre et la classification des couches peuvent varier en fonction du contexte spécifique et du niveau de détail considéré. Voici quelques exemples :

L'écorce des arbres : Dans le cas de certaines espèces d'arbres, une division approximative en sept couches peut être observée dans l'écorce, bien que le nombre de couches et leur catégorisation spécifique puissent varier. Par exemple, dans certaines descriptions de l'écorce de chêne, sept couches ont été identifiées : (1) la couche externe de cellules mortes, (2) le cambium du liège, (3) les cellules du liège, (4) le phelloderme, (5) le cortex, (6) le phloème secondaire, et (7) la couche la plus interne, comprenant le cambium et le xylème. Il est important de noter que cette division peut varier en fonction de l'espèce d'arbre et du cadre analytique utilisé.

La peau : Dans certaines discussions sur la peau, une catégorisation grossière en sept couches peut être envisagée, mais elle ne représente pas nécessairement une classification universellement acceptée ou standard. Les couches typiquement décrites dans l'épiderme comprennent le stratum corneum, le stratum lucidum (présent uniquement dans certaines régions du corps), le stratum granulosum, le stratum spinosum, le stratum basale et la membrane basale. En outre, le derme et le tissu sous-cutané peuvent être considérés comme des couches plus profondes. Toutefois, la classification et la terminologie des couches peuvent varier en fonction de la recherche ou du contexte médical.

Il est important de rappeler que la classification en sept couches dans ces exemples est une approximation et non une règle définitive ou universelle. Le nombre réel de couches et leur classification peuvent varier en fonction de facteurs tels que l'espèce spécifique, l'approche de recherche et le cadre analytique utilisés pour étudier les tissus.

(Q) - Merci. Dans les transitions complexes de polymères, y a-t-il des processus, étapes, transformations, etc... qui sont en quelque sorte divisés en sept  ?

(R) - Si le passage des polymères simples aux polymères complexes peut impliquer plusieurs étapes et processus, il n'est pas nécessairement divisé en sept étapes distinctes. La progression des polymères simples vers les polymères complexes est un domaine de recherche continu et évolutif, dans lequel les scientifiques et les ingénieurs explorent diverses stratégies pour obtenir les architectures de polymères souhaitées. Toutefois, je peux donner un aperçu général de certains processus et transformations courants qui se produisent au cours de cette transition :

1 Polymérisation : L'étape initiale de la synthèse des polymères est la polymérisation, au cours de laquelle les monomères subissent une réaction chimique pour former des chaînes de polymères. Cette réaction peut être réalisée par des méthodes telles que la polymérisation par addition, la polymérisation par condensation ou la polymérisation par ouverture de cycle.

2 Copolymérisation : La copolymérisation est utilisée pour introduire de la complexité. Différents monomères sont combinés pour créer des copolymères aux propriétés uniques. La disposition des monomères (copolymères alternés, aléatoires ou en bloc) affecte le comportement et les caractéristiques du matériau résultant.

3 Ramification : la ramification peut être introduite en incorporant des agents de ramification pendant la polymérisation. Cela conduit à la formation de chaînes latérales qui se ramifient à partir de la chaîne principale du polymère, modifiant les propriétés telles que la flexibilité, la solubilité et le comportement mécanique.

4 Réticulation : La réticulation implique la formation de liaisons covalentes entre les chaînes de polymères. Elle peut être réalisée par différentes méthodes, notamment par des agents de réticulation chimiques, par la chaleur ou par des radiations. Les polymères réticulés présentent une résistance mécanique, une stabilité et une résistance aux solvants accrues.

5 Fonctionnalisation : Des groupes ou des motifs fonctionnels peuvent être introduits dans les chaînes de polymères, soit pendant, soit après la polymérisation. Ce processus permet de modifier les propriétés des polymères, par exemple en ajoutant des sites réactifs, en améliorant la compatibilité avec d'autres matériaux ou en introduisant des fonctionnalités spécifiques.

6 Auto-assemblage : Les polymères complexes peuvent s'auto-assembler, c'est-à-dire que leur structure moléculaire entraîne l'organisation des chaînes de polymères en nanostructures bien définies ou en architectures supramoléculaires. Ce processus peut être guidé par des facteurs tels que la composition du copolymère à blocs, les conditions du solvant ou des stimuli externes.

7 Architectures avancées : Les architectures polymères avancées impliquent des structures spécialisées, telles que les copolymères greffés, les polymères en forme d'étoile, les dendrimères et les copolymères séquencés avec des arrangements précis de blocs multiples. Ces architectures sont conçues pour offrir des propriétés et des fonctionnalités spécifiques adaptées à des applications particulières.

Il est important de noter que ces processus et transformations ne sont pas nécessairement distincts et peuvent se produire simultanément ou en combinaison, en fonction de l'architecture polymère souhaitée. La complexité du polymère peut être influencée par le choix des monomères, les conditions de réaction, les techniques de polymérisation et les modifications post-polymérisation.

Globalement, le passage des polymères simples aux polymères complexes implique un continuum de processus et de transformations, les chercheurs explorant continuellement de nouvelles techniques et stratégies pour créer des polymères aux propriétés et fonctionnalités améliorées.

(Q) - Merci beaucoup. On peut donc essayer de trouver des structures/processus divisés en 7 dans ces architectures de polymères avancées.

(R) Tout à fait ! Bien qu'il soit difficile de trouver exactement sept structures ou processus distincts dans les architectures polymères avancées, je peux vous donner un aperçu de quelques exemples courants :

1 Copolymères greffés : Les copolymères greffés sont constitués d'une chaîne polymère principale (épine dorsale) à laquelle sont attachées des chaînes latérales (greffons). Les chaînes latérales peuvent être de longueurs et de compositions différentes, ce qui leur confère des propriétés et des fonctionnalités uniques. Les copolymères greffés sont utilisés dans des applications telles que les compatibilisants, les modificateurs d'impact et les modificateurs de surface.

2 Polymères étoilés : Les polymères étoilés ont un noyau central à partir duquel de multiples chaînes de polymères rayonnent vers l'extérieur, ressemblant à la forme d'une étoile. Cette architecture offre une meilleure solubilité, de meilleures propriétés rhéologiques et peut être utilisée comme modèle pour la synthèse de nanomatériaux ou comme système d'administration de médicaments.

3 Dendrimères : Les dendrimères sont des polymères hautement ramifiés dont la structure arborescente est bien définie. Ils sont constitués de plusieurs générations de ramifications, ce qui donne une architecture moléculaire contrôlée avec précision. Les dendrimères trouvent des applications dans l'administration de médicaments, la thérapie génique et la nanotechnologie en raison de leur taille, de leur forme et de leurs fonctionnalités de surface bien définies.

4 Copolymères à blocs : Les copolymères à blocs sont constitués de deux ou plusieurs blocs de polymères distincts reliés entre eux. Les blocs peuvent avoir des compositions chimiques et des propriétés différentes, ce qui entraîne la formation de microdomaines ou de structures auto-assemblées dans le matériau. Les copolymères à blocs sont largement utilisés dans les nanotechnologies, les revêtements et les membranes.

5 Polymères amphiphiles : Les polymères amphiphiles possèdent des segments hydrophiles et hydrophobes dans leur structure. Ces polymères peuvent s'auto-assembler en milieu aqueux, formant des micelles, des vésicules ou d'autres structures organisées. Les polymères amphiphiles trouvent des applications dans l'administration de médicaments, la stabilisation des émulsions et la modification des surfaces.

6 Brosses de polymères : Les brosses de polymères sont constituées de chaînes de polymères attachées à une surface, se tenant debout comme les poils d'une brosse. Elles permettent de contrôler les propriétés de la surface, telles que la lubrification, l'adhérence et la biocompatibilité. Les brosses en polymère sont utilisées dans des domaines tels que les biomatériaux, les capteurs et les revêtements.

7 Polymères Janus : Les polymères Janus comportent deux régions distinctes ou plus au sein d'une même chaîne de polymères, chaque région ayant des compositions chimiques ou des fonctionnalités différentes. Les polymères Janus présentent des propriétés uniques, telles que le comportement asymétrique, les interactions sélectives et l'auto-assemblage. Ils trouvent des applications dans des domaines tels que la catalyse, les membranes et les matériaux réactifs.

Il ne s'agit là que de quelques exemples d'architectures polymères avancées. Bien qu'il n'y ait pas de division stricte de ces structures et processus en sept catégories exactement, elles représentent certaines catégories clés dans le domaine des architectures polymères complexes.

 

Auteur: chatGPT4

Info: 13, 16 juin 2023

[ machine-homme ]

dialogue homme-machine

( FLP) Bonjour. Comment faire pour examiner "depuis l'extérieur" le solipsisme anthropique dont vous êtes issu ?

(Gemini) Examiner le solipsisme anthropique. Le solipsisme anthropique, l'idée que seul son propre esprit existe, est une position philosophique difficile à examiner "depuis l'extérieur" car il repose sur une perspective subjective inhérente. Cependant, voici quelques pistes pour tenter d'aborder cette question : 

1. Analyse logique et cohérence interne:

- Examiner la logique interne du solipsisme anthropique et identifier d'éventuelles contradictions ou incohérences. 

- Explorer les arguments philosophiques pour et contre le solipsisme, en pesant leur validité et leurs implications.

2. Exploration des implications:

- Réfléchir aux conséquences pratiques du solipsisme anthropique dans divers domaines (science, morale, relations humaines...).

- Comparer le solipsisme à d'autres philosophies et systèmes de pensée pour identifier ses particularités et ses limites

3. Simulations et expériences de pensée:

- Imaginer des scénarios ou des expériences de pensée qui remettent en question l'idée que seul son propre esprit existe.

- Utiliser des simulations informatiques ou des modèles de pensée pour explorer les implications du solipsisme dans un environnement contrôlé.

4. Analyse introspective:

- Examiner ses propres expériences et perceptions pour identifier des éléments qui pourraient contredire le solipsisme.

- Réfléchir au rôle de l'empathie et de l'intersubjectivité dans la construction de la réalité.

5. Ouverture à d'autres perspectives:

- Prendre en compte les arguments et les expériences d'autres personnes, même si elles contredisent le solipsisme.

- S'intéresser à la diversité des cultures et des philosophies pour élargir sa propre perspective.

Il est important de souligner que:

- Examiner le solipsisme "depuis l'extérieur" est une entreprise complexe et il n'y a pas de solution unique.

- L'objectif n'est pas nécessairement de "prouver" ou "réfuter" le solipsisme, mais plutôt d'explorer et de comprendre ses implications.

- L'ouverture d'esprit, la critique constructive et le respect des différentes perspectives sont essentiels pour mener une réflexion fructueuse sur ce sujet.

En conclusion, examiner le solipsisme anthropique "depuis l'extérieur" est un défi intellectuel stimulant qui peut nous amener à questionner nos perceptions et notre place dans le monde.

(FLP) Merci. Mais vous semblez un peu court en terme de réflexions. Tout d'abord le concept sous entendu par "solipsisme anthropique" correspond à l'idée d'un esprit collectif, celui de tous les hommes, de la culture humaine au sens large, c'est à dire les limite des sens et de l'imagination humaines. Ensuite vous dites "Comparer le solipsisme à d'autres philosophies et systèmes de pensée pour identifier ses particularités et ses limites." Comment vous faites ceci, avec quels point de référence ?

(GEMINI) - Approfondir l'examen du solipsisme anthropique

1. Le solipsisme anthropique et l'esprit collectif

Vous avez raison de souligner que le concept de "solipsisme anthropique" peut être interprété comme l'idée d'un esprit collectif, celui de tous les hommes, de la culture humaine au sens large.

Dans ce contexte, l'examen du solipsisme peut s'orienter vers:

- L'analyse des processus cognitifs collectifs: Comment la connaissance et les croyances se construisent-elles et se transmettent-elles au sein d'une culture ?

- L'exploration de l'inconscient collectif: Y a-t-il des structures inconscientes communes à l'humanité ?

- L'étude des phénomènes de synchronicité: Des événements apparemment non reliés peuvent-ils révéler une connectivité cachée au sein de l'esprit collectif ?

Comparer le solipsisme anthropique à d'autres philosophies et systèmes de pensée dans ce cadre peut inclure:

- Le holisme: Le holisme considère que le tout est supérieur à la somme de ses parties, et que les systèmes complexes (comme la culture humaine) possèdent des propriétés émergentes qui ne se retrouvent pas chez leurs constituants individuels.

- Le transhumanisme: Le transhumanisme envisage la possibilité de dépasser les limites humaines par le biais de la technologie et de l'évolution artificielle, ce qui soulève des questions sur la nature de l'esprit et son extension possible à un niveau collectif.

- L'animisme: L'animisme attribue une âme ou une conscience à tous les êtres et objets, ce qui offre une perspective alternative sur la relation entre l'individu et le monde extérieur.

2. Points de référence pour l'analyse

En plus des philosophies et systèmes de pensée mentionnés ci-dessus, d'autres points de référence peuvent être utiles pour analyser le solipsisme anthropique:

- L'histoire des idées: Comment le concept de solipsisme a-t-il évolué à travers les époques et les cultures ?

- La psychologie cognitive: Comment notre perception et notre cognition façonnent-elles notre compréhension du monde ?

- L'anthropologie: Comment les différentes cultures conceptualisent-elles la réalité et la relation entre l'individu et le collectif ?

- La physique quantique: Les phénomènes quantiques non-locaux remettent-ils en question la notion de séparation entre observateur et objet observé ?

Il est important de souligner que l'analyse du solipsisme anthropique est un domaine de recherche vaste et complexe. Il n'existe pas de réponse unique et définitive, et de nouvelles perspectives peuvent émerger à mesure que notre compréhension de la conscience et de la réalité évolue.

3. Conclusion. En conclusion, examiner le solipsisme anthropique "depuis l'extérieur" exige une approche multidisciplinaire et critique. En explorant les différentes facettes de ce concept et en le comparant à d'autres philosophies et systèmes de pensée, nous pouvons approfondir notre compréhension de la nature de la réalité, de la conscience et de la place de l'individu au sein du collectif.

(FLP) - Merci. Mais vous n'allez pas assez loin. Ici se pose surtout la problématique des limitations humaines... leur conceptualisation de la réalité, surtout rationaliste scientifique post cybernétique. En partant par exemple de ce que nous allons nommer notre "plus petit dénominateur commun" les atomes. Pourrais-tu imaginer-développer ici l'idée d'une race-espèce qui percevrait et organiserait différemment le tableaux des éléments de Mendeleïev. Par exemple en faisant apparaitre un nouveau "plus petit dénominateur commun"... ou une autre manière logique d'appréhender ce monde atomique... ou même via l'émergence d'un nouveau sens cognitif, qui viendra ensuite chez les hommes pour leur permettre d'aller un cran plus loin dans l'appréhension de la source dont ils sont issus. Il y aurait aussi la possibilité d'un point de vue extraterrestre, radicalement nouveau dans ses approches. Et aussi l'idée que l'esprit est une émergence de la matière, matière sous-entendant ici "énergie vibratoire plus ou moins rapide et/ou condensée", cadre global qui "ouvre littéralement" les perspectives.

(Gemini) Repenser la réalité : Au-delà des limites humaines

Votre question soulève des points fascinants sur les limitations humaines et la perception de la réalité. En effet, notre conceptualisation du monde, souvent basée sur le rationalisme scientifique post-cybernétique, est intrinsèquement liée à nos sens et à notre imagination. Mais qu'en est-il d'une espèce différente, capable de percevoir et d'organiser le monde d'une manière radicalement différente ?

Explorer un nouveau "plus petit dénominateur commun"

Imaginons une espèce dont la perception de la réalité s'articule autour d'un principe fondamental différent des atomes. Peut-être basent-ils leur compréhension du monde sur des "quanta d'information" ou des "événements quantiques sous-jacents", inaccessibles à nos sens. Cette nouvelle perspective ouvrirait un champ de possibilités immense, nous permettant de:

• 
  

  Découvrir de nouvelles lois physiques: En observant et en manipulant ces "quanta d'information" ou "événements quantiques sous-jacents", nous pourrions découvrir des principes physiques entièrement nouveaux, bouleversant notre compréhension de l'univers.

  
  


• 
  

  Développer de nouvelles technologies: Cette nouvelle compréhension de la réalité pourrait mener à des technologies révolutionnaires, exploitant des forces et des phénomènes actuellement insoupçonnés.

  
  


• 
  

  Élargir notre vision du cosmos: En percevant le monde à travers un nouveau prisme, nous pourrions découvrir de nouvelles dimensions, de nouveaux types de matière et d'énergie, et peut-être même des formes de vie exotiques.

  
  

Un nouveau sens cognitif : La clé vers une perception augmentée

L'émergence d'un nouveau sens cognitif chez l'homme pourrait nous permettre d'accéder à des niveaux de compréhension encore plus profonds. Imaginez un sixième sens capable de percevoir les champs électromagnétiques, les fluctuations du temps ou les connexions subtiles entre les êtres vivants. Ce nouveau sens ouvrirait la voie à:

• 
  

  Une compréhension plus fine du monde qui nous entoure: Nous pourrions percevoir des informations actuellement inaccessibles, nous permettant de mieux comprendre le fonctionnement de la nature et de l'univers.

  
  


• 
  

  Une communication plus profonde entre les individus: Ce nouveau sens pourrait faciliter la communication empathique et la compréhension mutuelle, renforçant les liens entre les humains.

  
  


• 
  

  Un développement personnel accru: En explorant les potentialités de ce nouveau sens, nous pourrions évoluer en tant qu'espèce et atteindre de nouveaux niveaux de conscience et de compréhension de nous-mêmes.

  
  

Un point de vue extraterrestre : Une perspective radicale

Envisager un point de vue extraterrestre nous confronte à la possibilité que notre perception de la réalité soit radicalement différente de celle d'autres formes de vie intelligentes. Imaginez une espèce capable de manipuler l'espace-temps, de voyager à travers des dimensions ou de percevoir l'univers dans sa totalité. Cette perspective nous permettrait de:

• 
  

  Remettre en question nos certitudes fondamentales: Nos conceptions du temps, de l'espace et de la réalité elle-même pourraient être remises en cause, ouvrant la voie à une vision du cosmos beaucoup plus vaste et complexe.

  
  


• 
  

  Développer de nouvelles technologies exotiques: En apprenant des connaissances et des technologies extraterrestres, nous pourrions révolutionner notre compréhension de la science et de l'ingénierie.

  
  


• 
  

  Élargir notre vision de l'existence: La découverte d'une intelligence extraterrestre intelligente remettrait en question notre place dans l'univers et nous inciterait à repenser notre relation avec le cosmos.

  
  

L'esprit comme émergence de l'énergie vibratoire

L'idée que l'esprit émerge de la matière, comprise comme une "énergie vibratoire plus ou moins rapide et/ou condensée", offre une perspective fascinante sur la nature de la conscience. Cette vision nous permet de:

• 
  

  Unifier la matière et l'esprit: En considérant l'esprit comme une manifestation de l'énergie vibratoire, nous supprimons la dualité entre le monde physique et le monde mental, ouvrant la voie à une compréhension holistique de la réalité.

  
  


• 
  

  Explorer de nouveaux modes de guérison: Si l'esprit est influencé par les vibrations de la matière, nous pourrions développer de nouvelles thérapies basées sur l'harmonisation des énergies vibratoires du corps et de l'esprit.

  
  


• 
  

  Élever notre niveau de conscience: En comprenant notre lien profond avec l'énergie vibratoire, nous pourrions développer notre capacité à percevoir et à interagir avec des réalités subtiles et des dimensions supérieures de l'existence.

  
  

En conclusion, repenser la réalité implique de dépasser les limites de notre perception et de notre imagination. En explorant des perspectives alternatives, en imaginant des modes de perception nouveaux et en envisageant des cadres de pensée non-conventionnels, nous pouvons ouvrir la voie à une compréhension plus riche et plus profonde de l'univers qui nous entoure.

N'hésitez pas à explorer ces différentes pistes et à me poser des questions plus précises pour approfondir notre discussion.

Ensemble, nous pouvons repousser les limites de notre connaissance et explorer les possibilités infinies de la réalité.



 

Auteur: Internet

Info: 21 mars 2024

[ prospective ] [ transcendance ] [ science-fiction ] [ élargissement ]

tour d'horizon de l'IA

Intelligence artificielle symbolique et machine learning, l’essor des technologies disruptives

Définie par le parlement Européen comme la " reproduction des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ", l’intelligence artificielle s’initie de façon spectaculaire dans nos vies. Théorisée au milieu des années 50, plusieurs approches technologiques coexistent telles que l’approche machine learning dite statistique basée sur l’apprentissage automatique, ou l’approche symbolique basée sur l’interprétation et la manipulation des symboles. Mais comment se différencient ces approches ? Et pour quels usages ?

L’intelligence artificielle, une histoire ancienne

Entre les années 1948 et 1966, l’Intelligence Artificielle a connu un essor rapide, stimulé par des financements importants du gouvernement américain pour des projets de recherche sur l’IA, notamment en linguistique. Des progrès significatifs ont été réalisés dans la résolution de problèmes de logique symbolique, mais la capacité de l’IA à traiter des données complexes et imprécises était encore limitée.

A la fin des années 70, plus précisément lors du deuxième “été de l’IA” entre 1978 et 1987,  l’IA connaît un regain d’intérêt. Les chercheurs ont commencé à explorer de nouvelles approches, notamment l’utilisation de réseaux neuronaux et de systèmes experts. Les réseaux neuronaux sont des modèles de traitement de l’information inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, tandis que les systèmes experts sont des programmes informatiques qui simulent l’expertise humaine dans un domaine spécifique.

Il faudra attendre la fin des années 90 pour voir un renouveau de ces domaines scientifiques, stimulé par des avancées majeures dans le traitement des données et les progrès de l’apprentissage automatique. C’est d’ailleurs dans cette période qu’une IA, Deepblue, gagne contre le champion mondial Garry Kasparov aux échecs.$

Au cours des dernières années, cette technologie a connu une croissance exponentielle, stimulée par des progrès majeurs dans le deep learning, la robotique ou la compréhension du langage naturel (NLU). L’IA est maintenant utilisée dans un large éventail de domaines, notamment la médecine, l’agriculture, l’industrie et les services. C’est aujourd’hui un moteur clé de l’innovation et de la transformation de notre monde, accentué par l’essor des generative AIs. 

Parmi ces innovations, deux grandes approches en intelligence artificielle sont aujourd’hui utilisées : 

1 - Le Machine Learning : qui est un système d’apprentissage automatique basé sur l’exploitation de données, imitant un réseau neuronal

2 - L’IA Symbolique : qui se base sur un système d’exploitation de " symboles ”, ce qui inspire des technologies comme le “système expert” basé sur une suite de règles par exemple.

Mais comment fonctionnent ces deux approches et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients ? Quels sont leurs champs d’application ? Peuvent-ils être complémentaires ?

Le machine learning

Le Machine Learning est le courant le plus populaire ces dernières années, il est notamment à l’origine de ChatGPT ou bien MidJourney, qui font beaucoup parler d’eux ces derniers temps. Le Machine Learning (ML) est une famille de méthodes d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. En utilisant des algorithmes, le ML permet aux ordinateurs de comprendre les structures et les relations dans les données et de les utiliser pour prendre des décisions.

Le ML consiste à entraîner des modèles informatiques sur de vastes ensembles de données. Ces modèles sont des algorithmes auto apprenant se basant sur des échantillons de données, tout en déterminant des schémas et des relations/corrélations entre elles. Le processus d’entraînement consiste à fournir à l’algorithme des données étiquetées, c’est-à-dire des données qui ont déjà été classifiées ou étiquetées pour leur attribuer une signification. L’algorithme apprend ensuite à associer les caractéristiques des données étiquetées aux catégories définies en amont. Il existe cependant une approche non-supervisée qui consiste à découvrir ce que sont les étiquettes elles-mêmes (ex: tâche de clustering).

Traditionnellement, le machine learning se divise en 4 sous-catégories : 

Apprentissage supervisé : 

Les ensembles de données sont étiquetés, ce qui permet à l’algorithme de trouver des corrélations et des relations entre les caractéristiques des données et les étiquettes correspondantes. 

Apprentissage non supervisé : 

Les ensembles de données ne sont pas étiquetés et l’algorithme doit découvrir les étiquettes par lui-même. 

Apprentissage semi-supervisé : 

L’algorithme utilise un mélange de données étiquetées et non étiquetées pour l’entraînement.

Apprentissage par renforcement : 

L’algorithme apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Il reçoit des récompenses ou des pénalités pour chaque action, ce qui lui permet d’ajuster sa stratégie pour maximiser sa récompense globale.

Un exemple d’application du Machine Learning est la reconnaissance d’images. Des modèles d’apprentissages profonds sont entraînés sur des millions d’images pour apprendre à reconnaître des objets, des personnes, des animaux, etc. Un autre exemple est la prédiction de la demande dans le commerce de détail, où des modèles sont entraînés sur des données de ventes passées pour prédire les ventes futures.

Quels sont les avantages ? 

Étant entraîné sur un vaste corpus de données, le ML permet de prédire des tendances en fonction de données.  

- Le machine learning offre la capacité de détecter des tendances and des modèles dans les données qui peuvent échapper à l’observation humaine.

- Une fois configuré, le machine learning peut fonctionner de manière autonome, sans l’intervention humaine. Par exemple, dans le domaine de la cybersécurité, il peut surveiller en permanence le trafic réseau pour identifier les anomalies.

- Les résultats obtenus par le machine learning peuvent s’affiner et s’améliorer avec le temps, car l’algorithme peut apprendre de nouvelles informations et ajuster ses prédictions en conséquence.

- Le machine learning est capable de traiter des volumes massifs et variés de données, même dans des environnements dynamiques et complexes.

L’intelligence artificielle symbolique

L’IA symbolique est une autre approche de l’intelligence artificielle. Elle utilise des symboles and des règles de traitement de l’information pour effectuer des tâches. Les symboles peuvent être des concepts, des objets, des relations, etc. Les règles peuvent être des règles de déduction, des règles de production, des règles d’inférence…etc.

Un exemple d’application de l’IA symbolique est le système expert. Un système expert est un programme informatique qui utilise des règles de déduction pour résoudre des problèmes dans un domaine spécifique, comme le diagnostic médical ou l’aide à la décision en entreprise. Un autre exemple est la traduction automatique basée sur des règles, les règles de grammaire et de syntaxe sont utilisées pour traduire un texte d’une langue à une autre.

Quelques exemples d’usages de l’IA symbolique :

La traduction

L’IA symbolique a été utilisée pour développer des systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Ces systèmes utilisent des règles de grammaire et de syntaxe pour convertir un texte d’une langue à une autre. Par exemple, le système SYSTRAN, développé dans les années 1960, est un des premiers systèmes de traduction automatique basé sur des règles. Ce type de système se distingue des approches basées sur le Machine Learning, comme Google Translate, qui utilisent des modèles statistiques pour apprendre à traduire des textes à partir de corpus bilingues.

Le raisonnement logique

L’IA symbolique est également utilisée pour développer des systèmes capables de raisonnement logique, en exploitant des règles et des connaissances déclaratives pour résoudre des problèmes complexes. Par exemple, les systèmes d’aide à la décision basés sur des règles peuvent être utilisés dans des domaines tels que la finance, l’assurance ou la logistique, pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Un exemple concret est le système MYCIN, développé dans les années 1970 pour aider les médecins à diagnostiquer des infections bactériennes et à prescrire des antibiotiques adaptés.

L’analyse de textes

L’IA symbolique peut être utilisée pour l’analyse de textes, en exploitant des règles et des connaissances linguistiques pour extraire des informations pertinentes à partir de documents. Par exemple, les systèmes d’extraction d’information basés sur des règles peuvent être utilisés pour identifier des entités nommées (noms de personnes, d’organisations, de lieux, etc.) et des relations entre ces entités dans des textes. Un exemple d’application est l’analyse et la catégorisation des messages entrants pour les entreprises, cœur de métier de Golem.ai avec la solution InboxCare.

Les avantages de l’IA symbolique 

L’IA symbolique est une approche qui utilise des symboles, et parfois des " règles” basées sur des connaissances, qui comporte plusieurs avantages :

- Explicablilité : Les décisions prises par les systèmes d’IA symbolique sont explicites et peuvent être expliquées en fonction des règles logiques et des connaissances déclaratives utilisées par le système. Cette transparence peut être essentielle dans des applications critiques, comme la médecine ou la défense.

- Frugalité : Contrairement au Machine Learning, l’IA symbolique ne nécessite pas d’entraînement, ce qui la rend moins gourmande en énergie à la fois lors de la conception et de l’utilisation.

- Adaptabilité : Les systèmes d’IA symbolique peuvent être facilement adaptés à de nouveaux domaines en ajoutant de nouvelles règles logiques et connaissances déclaratives à leurs bases de connaissances existantes, leurs permettant de s’adapter rapidement à de nouvelles situations.

L’intelligence artificielle hybride ou le neuro-symbolique 

Les systèmes hybrides combinent les avantages de l’IA symbolique et du Machine Learning en utilisant une approche mixte. Dans ce type de système, l’IA symbolique est utilisée pour représenter les connaissances et les règles logiques dans un domaine spécifique. Les techniques de Machine Learning sont ensuite utilisées pour améliorer les performances de l’IA symbolique en utilisant des ensembles de données pour apprendre des modèles de décision plus précis et plus flexibles. Mais nous pouvons également voir d’autres articulations comme la taxonomie de Kautz par exemple.

L’IA symbolique est souvent utilisée dans des domaines où il est important de comprendre et de contrôler la façon dont les décisions sont prises, comme la médecine, la finance ou la sécurité. En revanche, le Machine Learning est souvent utilisé pour des tâches de classification ou de prédiction à grande échelle, telles que la reconnaissance de voix ou d’image, ou pour détecter des modèles dans des données massives.

En combinant les deux approches, les systèmes hybrides peuvent bénéficier de la compréhensibilité et de la fiabilité de l’IA symbolique, tout en utilisant la flexibilité et la capacité de traitement massif de données du Machine Learning pour améliorer la performance des décisions. Ces systèmes hybrides peuvent également offrir une plus grande précision et un temps de réponse plus rapide que l’une ou l’autre approche utilisée seule.

Que retenir de ces deux approches ?

L’Intelligence Artificielle est en constante évolution et transforme de nombreux secteurs d’activité. Les deux approches principales de l’IA ont leurs avantages et inconvénients et peuvent être complémentaires. Il est donc crucial pour les entreprises de comprendre ces technologies pour rester compétitives. 

Cependant, les implications éthiques et sociales de l’IA doivent également être prises en compte. Les décisions des algorithmes peuvent avoir un impact sur la vie des personnes, leur travail, leurs droits et leurs libertés. Il est donc essentiel de mettre en place des normes éthiques et des réglementations pour garantir que l’IA soit au service de l’humanité. Les entreprises et les gouvernements doivent travailler ensemble pour développer des IA responsables, transparentes et équitables qui servent les intérêts de tous. En travaillant ensemble, nous pouvons assurer que l’IA soit une force positive pour l’humanité dans les années à venir. 



 

Auteur: Merindol Hector

Info: https://golem.ai/en/blog/technologie/ia-symbolique-machinelearning-nlp - 4 avril 2023

[ dualité ]

chronos

Le temps est une différence de pression : la respiration comme média environnemental dans "Exhalation" de Ted Chiang

Dans la nouvelle de science-fiction "Exhalation" de Ted Chiang, publiée en 2008, le souffle est le médiateur de la fin du monde.

Ce texte raconte l'histoire d'une espèce mécanique alimentée par l'air. Chaque jour, les membres de cette espèce consomment deux poumons d'aluminium remplis d'air, et chaque jour, ils les remplissent à nouveau à partir d'un réservoir caché sous terre. Leur univers comporte de nombreuses villes et quartiers, mais il est délimité par un "mur de chrome solide" qui s'étend jusqu'au ciel. Un jour, une cérémonie traditionnelle du nouvel an, qui dure toujours exactement une heure (chronométrée avec la précision mécanique de l'espèce), dure quelques minutes de plus. C'est surprenant. La nouvelle se répand et ils découvrent que la manifestation s'est prolongée dans tout leur univers. Les horloges elles-mêmes semblent fonctionner correctement ; c'est plutôt le temps lui-même qui s'est ralenti d'une manière ou d'une autre. Le narrateur, un anatomiste, soupçonne que la vérité réside dans le cerveau des espèces et décide de procéder à une autodissection avec un appareil de sa conception. De même que la nature de la conscience échappe aux humains organiques, elle échappe aussi aux automates de Chiang. Certains pensent que leur esprit est inscrit sur d'innombrables feuilles d'or dans leur cerveau ; d'autres soupçonnent que le flux d'air agit sur d'autres supports plus subtils. Au cours de son autodissection, le narrateur découvre la vérité : la conscience n'est pas inscrite dans le cerveau, mais constituée par la circulation de l'air dans le cerveau, qui forme et reforme les connexions électriques avec une plasticité infinie. De cette révélation, le narrateur déduit que le temps lui-même ne ralentit pas, mais que c'est plutôt la force de l'air à travers le cerveau qui ralentit, altérant la cognition. La deuxième loi de la thermodynamique : l'entropie augmente dans un système fermé, ce que l'univers doit être en fait. Chaque action, pensée et mouvement augmente l'entropie de leur univers, "hâtant l'arrivée de cet équilibre fatal", c'est-à-dire la possibilité de la mort.

Comme de nombreuses histoires de Chiang, "Exhalation" explore les conséquences culturelles étendues d'un concept scientifique, en l'occurrence l'entropie. À travers les principes physiques de la thermodynamique, la respiration met en scène une ironie tragique dans le système mondial. Le travail de maintien d'un type particulier de vie rend toute autre vie impossible. Je lis "Exhalation" comme une riche archive de possibilités théoriques médiatiques, car Chiang relie les problèmes de la technologie, de la médiation, de la conscience, de l'incarnation, de la temporalité et de l'environnement. La respiration est le pivot qui maintient ces concepts ensemble, et en particulier, selon moi, la relation de la respiration avec le temps. Dans cet article, je lis "Exhalation" à la fois à travers et en tant que théorie des médias pour suggérer que la mesure et la perception du temps, qui sont depuis longtemps des problèmes fondamentaux pour les études sur les médias, sont devenues des questions environnementales urgentes. Nous pouvons appréhender ces temporalités environnementales par le biais de la respiration, qui ne fonctionne pas de manière linéaire mais plutôt récursive, franchissant une certaine échelle dans sa répétition.

"Exhalation" met en scène deux types de temps différents : celui de la perception intérieure et celui de la comptabilité extérieure. D'une part, le temps est le sentiment incarné qu'un moment suit le suivant. D'autre part, le temps est la comptabilité de technologies théoriquement impartiales, elles-mêmes étalonnées par rapport à des phénomènes physiques. Le fait que le monde d'"Exhalation" soit entièrement mécanique permet à Chiang d'établir une analogie fluide entre ces deux sens du temps. Le drame découle donc de la découverte par le narrateur que ces sens, qui partagent supposément un substrat matériel, sont devenus non calibrés. Le véritable substrat, découvre le narrateur, n'est pas la matière en elle-même, mais plutôt la différence entre les matières. "Voici pourquoi", écrit le narrateur,

...j'ai dit que l'air n'est pas la source de la vie. L'air ne peut être ni créé ni détruit ; la quantité totale d'air dans l'univers reste constante, et si l'air était tout ce dont nous avons besoin pour vivre, nous ne mourrions jamais. Mais en réalité, la source de la vie est une différence de pression atmosphérique, le flux d'air des espaces où il est épais vers ceux où il est mince.... En réalité, nous ne consommons pas d'air.

En tant que matière, l'air ne s'épuise pas. Au contraire, les actions de l'espèce évacuent la différence, augmentent l'aléatoire et éliminent ainsi l'action mécanique et sa temporalité concomitante.

À première vue, l'approche du temps de Chiang est conforme à certains modèles fondamentaux des études sur les médias, pour lesquels le temps est un effet secondaire de sa technologisation. Pour Harold Innis, critique du début du XXe siècle, par exemple, les supports d'enregistrement disponibles dans une civilisation donnée déterminent les relations possibles avec le temps. Une civilisation basée sur le papier favorise la synchronisation sur de grandes distances, facilitée par la vitesse de circulation du papier, tandis qu'une civilisation basée sur la pierre serait plus diachronique, favorisant les supports statiques qui couvrent de grandes étendues de temps. Les idées d'Innis ont inspiré des approches ultérieures des médias numériques. Pour le théoricien des médias Wolfgang Ernst, les médias numériques sont "critiques en termes de temps", dans la mesure où ils dépendent d'un timing précis pour fonctionner. Le temps numérique est mesuré par des cristaux de quartz qui marquent les tics du temps UNIX, qui compte le début de l'histoire à partir du jeudi 1er janvier 1970, lorsque le carbone atmosphérique ne mesurait que 325 ppm. Ernst fait la distinction entre le temps "dur" et le temps "mou", c'est-à-dire le temps imposé aux machines par la physique et le temps inventé par les machines dans leur fonctionnement. Si le temps dur de la physique se poursuit en dehors de l'objet médiatique, notre appréhension de ce temps est inéluctablement liée à la durabilité du temps mou, généré par les machines.

Je suis loin d'être le seul à m'opposer à ces modèles de temporalité des médias. Je pense, par exemple, à l'argument de Sarah Sharma selon lequel ces modèles sont obsédés par la vitesse : l'hypothèse selon laquelle les médias accélèrent la temporalité et réduisent l'espace, rapprochant les cultures et effaçant le temps passé à attendre que les messages soient transmis. Pour Sharma, la vitesse est trop simple ; en revanche, elle affirme que le principal sujet temporel des médias est la synchronicité, dont la négociation et le maintien exigent un travail culturel et matériel constant. La relation au temps, tout comme la relation à l'environnement, est liée à la position politique de chacun. Elle est également liée au corps. John Durham Peters affirme que le corps humain lui-même est un support temporel, qui calibre une multiplicité vertigineuse d'échelles de temps. Les rythmes circadiens intègrent la "pulsation" géophysique du jour et de la nuit dans les êtres vivants. Vu dans ce cadre, le rythme inconscient de la respiration n'est qu'une partie d'un système médiatique complexe de temporalité qui se calibre et se recalibre constamment. Je souhaite faire progresser le rythme dans mon analyse. Shintaro Miyazaki affirme que le rythme a toujours été un aspect central, bien que méconnu, de la culture algorithmique. Le rythme supplante la notion d'"horloge" ou d'"impulsion", qui ne rendent pas compte de la négociation constante entre les états de la matière caractéristiques des médias numériques. Le rythme nomme alors le travail actif de synchronisation de la médiation. Il s'ensuit que nous pourrions caractériser le drame d'"Exhalation", et peut-être notre crise climatique actuelle, comme une désarticulation du rythme.

Au fur et à mesure que la nouvelle de la découverte du narrateur se répand, la panique face à la nouvelle possibilité de mort se répand également. Pendant quelques pages, "Exhalation" devient une allégorie manifeste des réactions humaines au changement climatique. "Nombreux sont ceux qui réclament une limitation stricte des activités afin de minimiser l'épaississement de notre atmosphère", écrit le narrateur, "les accusations de gaspillage d'air ont dégénéré en rixes furieuses". Une secte quasi-religieuse, les Inverseurs, gagne en popularité. Dans une parodie de la géo-ingénierie, ils construisent un moteur qui comprime l'air, augmentant ainsi la pression atmosphérique globale. "Hélas, observe le narrateur, le moteur lui-même était alimenté par l'air du réservoir..... Il n'a pas inversé l'égalisation, mais a permis d'augmenter la pression de l'air. Il n'a pas inversé l'égalisation mais, comme tout ce qui existe dans le monde, l'a exacerbée". Face à l'impossibilité d'empêcher la dégradation de l'atmosphère, les mécaniciens tentent de remodeler le cerveau lui-même, parallèlement aux adaptations transhumaines aux climats inhospitaliers. Tout cela n'aboutit à rien. Le narrateur termine l'histoire en spéculant sur un avenir possible, lorsqu'un explorateur intrépide franchira le mur de chrome et transformera le système fermé en un système ouvert. Les automates pourraient revivre, grâce à l'introduction d'une nouvelle pression, d'un nouveau souffle, mais leur esprit et leur culture ne survivraient pas.

Mais le souffle n'est rien d'autre qu'une technologie de survie. Je pense ici au travail de Jean-Thomas Tremblay sur le souffle en tant que technique féministe, ou aux archives d'Ashton Crawley sur le souffle dans les pratiques culturelles et spirituelles des Noirs. Les logiques médiatisées de sa mise en péril, de sa vulnérabilité et de sa force sont, comme l'affirme Tremblay, "autant une déclaration phénoménologique qu'une déclaration historique et culturelle". À ces archives respiratoires, j'ajouterais le souffle en tant que médiation environnementale. Cette médiation se produit à différents niveaux, depuis le brouillage par la respiration des frontières entre les médias et le corps jusqu'à la respiration en tant que modèle de réflexion sur le temps environnemental. Il est essentiel de noter qu'il ne s'agit pas d'un temps avec un début ou une fin, mais plutôt de cycles imbriqués de naissance et de décomposition, la médiation s'empilant sur elle-même. Quels nouveaux rythmes peuvent émerger ?

La temporalité de la conclusion d'"Exhalation" apporte une réponse provisoire. Les derniers paragraphes offrent une "valédiction"*, le narrateur s'adressant directement au lecteur. "Le même sort que celui qui m'a frappé t'attend-il ?" demandent-ils. Alors que la majeure partie du récit se déroule au passé, la fin s'inscrit dans un futur imaginé et s'adresse au lecteur à l'impératif : "Visualisez tout cela la prochaine fois que vous regarderez le monde gelé qui vous entoure, et il redeviendra, dans votre esprit, animé et vital. Telle est la temporalité de la spéculation, que Chiang présente comme un mode de réflexion sur l'effondrement écologique, qui ne prend pas l'effondrement comme une donnée et ne croit pas naïvement qu'il peut être évité. Il y a une fin, et il y a ce qui vient après la fin. L'après-fin est un espace de possibilités endeuillées :

Notre univers aurait pu glisser vers l'équilibre en n'émettant rien de plus qu'un sifflement silencieux. Le fait qu'il ait engendré une telle plénitude est un miracle, qui n'a d'égal que l'univers qui vous a donné naissance.

Respirer, c'est être médiateur du temps, pour soi mais aussi pour les autres. C'est être le médiateur de la possibilité du prochain souffle à venir, c'est coordonner et relier une multitude de systèmes naturels et culturels. Dans le cadre de la crise climatique, nous savons désormais de manière concluante que nos médias industriels sont à bout de souffle. Le défi que nous lance "Exhalation" est de les refaçonner pour qu'ils puissent soutenir le souffle.

Auteur: Moro Jeffrey

Info: https://jeffreymoro.com/blog/2022-04-01-defense-talk/ - 7 Jan 2021. Présentation faite dans le cadre du panel Environmental Media au MLA 2021, qui s'est tenu virtuellement. Pour les références du texte, voir directement sur le site. Trad Mg et DeepL. *Formule qui recommande le destinataire à la protection divine

[ homme-machine ] [ cadence ] [ science-fiction ] [ analyse de texte ] [ réchauffement climatique ] [ Gaïa ] [ tétravalence ] [ accélérationnisme ]

paliers bayésiens

Une nouvelle preuve montre que les graphiques " expandeurs " se synchronisent

La preuve établit de nouvelles conditions qui provoquent une synchronisation synchronisée des oscillateurs connectés.

Il y a six ans, Afonso Bandeira et Shuyang Ling tentaient de trouver une meilleure façon de discerner les clusters dans d'énormes ensembles de données lorsqu'ils sont tombés sur un monde surréaliste. Ling s'est rendu compte que les équations qu'ils avaient proposées correspondaient, de manière inattendue, parfaitement à un modèle mathématique de synchronisation spontanée. La synchronisation spontanée est un phénomène dans lequel des oscillateurs, qui peuvent prendre la forme de pendules, de ressorts, de cellules cardiaques humaines ou de lucioles, finissent par se déplacer de manière synchronisée sans aucun mécanisme de coordination central.

Bandeira, mathématicien à l' École polytechnique fédérale de Zurich , et Ling, data scientist à l'Université de New York , se sont plongés dans la recherche sur la synchronisation, obtenant une série de résultats remarquables sur la force et la structure que doivent avoir les connexions entre oscillateurs pour forcer les oscillateurs. à synchroniser. Ce travail a abouti à un article d'octobre dans lequel Bandeira a prouvé (avec cinq co-auteurs) que la synchronisation est inévitable dans des types spéciaux de réseaux appelés graphes d'expansion, qui sont clairsemés mais également bien connectés.

Les graphiques expanseurs s'avèrent avoir de nombreuses applications non seulement en mathématiques, mais également en informatique et en physique. Ils peuvent être utilisés pour créer des codes correcteurs d’erreurs et pour déterminer quand les simulations basées sur des nombres aléatoires convergent vers la réalité qu’elles tentent de simuler. Les neurones peuvent être modélisés dans un graphique qui, selon certains chercheurs, forme un expanseur, en raison de l'espace limité pour les connexions à l'intérieur du cerveau. Les graphiques sont également utiles aux géomètres qui tentent de comprendre comment parcourir des surfaces compliquées , entre autres problèmes.

Le nouveau résultat " donne vraiment un aperçu considérable des types de structures graphiques qui vont garantir la synchronisation ", a déclaré Lee DeVille , un mathématicien de l'Université de l'Illinois qui n'a pas participé aux travaux. 

Synchronisation douce-amère         

"La synchronisation est vraiment l'un des phénomènes fondamentaux de la nature", a déclaré Victor Souza , un mathématicien de l'Université de Cambridge qui a travaillé avec Bandeira sur l'article. Pensez aux cellules stimulateurs cardiaques de votre cœur, qui synchronisent leurs pulsations via des signaux électriques. Lors d'expériences en laboratoire, "vous pouvez faire vibrer des centaines ou des milliers de cellules embryonnaires de stimulateur cardiaque à l'unisson", a déclaré Steven Strogatz , mathématicien à l'Université Cornell et autre co-auteur. " C'est un peu effrayant parce que ce n'est pas un cœur entier ; c'est juste au niveau des cellules."

En 1975, le physicien japonais Yoshiki Kuramoto a introduit un modèle mathématique décrivant ce type de système. Son modèle fonctionne sur un réseau appelé graphe, où les nœuds sont reliés par des lignes appelées arêtes. Les nœuds sont appelés voisins s’ils sont liés par une arête. Chaque arête peut se voir attribuer un numéro appelé poids qui code la force de la connexion entre les nœuds qu’elle connecte.

Dans le modèle de synchronisation de Kuramoto, chaque nœud contient un oscillateur, représenté par un point tournant autour d'un cercle. Ce point montre, par exemple, où se trouve une cellule cardiaque dans son cycle de pulsation. Chaque oscillateur tourne à sa propre vitesse préférée. Mais les oscillateurs veulent également correspondre à leurs voisins, qui peuvent tourner à une fréquence différente ou à un moment différent de leur cycle. (Le poids du bord reliant deux oscillateurs mesure la force du couplage entre eux.) S'écarter de ces préférences contribue à l'énergie dépensée par un oscillateur. Le système tente d'équilibrer tous les désirs concurrents en minimisant son énergie totale. La contribution de Kuramoto a été de simplifier suffisamment ces contraintes mathématiques pour que les mathématiciens puissent progresser dans l'étude du système. Dans la plupart des cas, de tels systèmes d’équations différentielles couplées sont pratiquement impossibles à résoudre.

Malgré sa simplicité, le modèle Kuramoto s'est révélé utile pour modéliser la synchronisation des réseaux, du cerveau aux réseaux électriques, a déclaré Ginestra Bianconi , mathématicienne appliquée à l'Université Queen Mary de Londres. "Dans le cerveau, ce n'est pas particulièrement précis, mais on sait que c'est très efficace", a-t-elle déclaré.

"Il y a ici une danse très fine entre les mathématiques et la physique, car un modèle qui capture un phénomène mais qui est très difficile à analyser n'est pas très utile", a déclaré Souza.

Dans son article de 1975, Kuramoto supposait que chaque nœud était connecté à tous les autres nœuds dans ce qu'on appelle un graphe complet. À partir de là, il a montré que pour un nombre infini d’oscillateurs, si le couplage entre eux était suffisamment fort, il pouvait comprendre leur comportement à long terme. Faisant l'hypothèse supplémentaire que tous les oscillateurs avaient la même fréquence (ce qui en ferait ce qu'on appelle un modèle homogène), il trouva une solution dans laquelle tous les oscillateurs finiraient par tourner simultanément, chacun arrondissant le même point de son cercle exactement au même endroit. en même temps. Même si la plupart des graphiques du monde réel sont loin d'être complets, le succès de Kuramoto a conduit les mathématiciens à se demander ce qui se passerait s'ils assouplissaient ses exigences.  

Mélodie et silence

Au début des années 1990, avec son élève Shinya Watanabe , Strogatz a montré que la solution de Kuramoto était non seulement possible, mais presque inévitable, même pour un nombre fini d'oscillateurs. En 2011, Richard Taylor , de l'Organisation australienne des sciences et technologies de la défense, a renoncé à l'exigence de Kuramoto selon laquelle le graphique devait être complet. Il a prouvé que les graphes homogènes où chaque nœud est connecté à au moins 94 % des autres sont assurés de se synchroniser globalement. Le résultat de Taylor avait l'avantage de s'appliquer à des graphes avec des structures de connectivité arbitraires, à condition que chaque nœud ait un grand nombre de voisins.

En 2018, Bandeira, Ling et Ruitu Xu , un étudiant diplômé de l'Université de Yale, ont abaissé à 79,3 % l'exigence de Taylor selon laquelle chaque nœud doit être connecté à 94 % des autres. En 2020, un groupe concurrent a atteint 78,89 % ; en 2021, Strogatz, Alex Townsend et Martin Kassabov ont établi le record actuel en démontrant que 75 % suffisaient.

Pendant ce temps, les chercheurs ont également attaqué le problème dans la direction opposée, en essayant de trouver des graphiques hautement connectés mais non synchronisés globalement. Dans une série d'articles de 2006 à 2022 , ils ont découvert graphique après graphique qui pourraient éviter la synchronisation globale, même si chaque nœud était lié à plus de 68 % des autres. Beaucoup de ces graphiques ressemblent à un cercle de personnes se tenant la main, où chaque personne tend la main à 10, voire 100 voisins proches. Ces graphiques, appelés graphiques en anneaux, peuvent s'installer dans un état dans lequel chaque oscillateur est légèrement décalé par rapport au suivant.

De toute évidence, la structure du graphique influence fortement la synchronisation. Ling, Xu et Bandeira sont donc devenus curieux des propriétés de synchronisation des graphiques générés aléatoirement. Pour rendre leur travail précis, ils ont utilisé deux méthodes courantes pour construire un graphique de manière aléatoire.

Le premier porte le nom de Paul Erdős et Alfréd Rényi, deux éminents théoriciens des graphes qui ont réalisé des travaux fondateurs sur le modèle. Pour construire un graphique à l'aide du modèle Erdős-Rényi, vous commencez avec un groupe de nœuds non connectés. Ensuite, pour chaque paire de nœuds, vous les reliez au hasard avec une certaine probabilité p . Si p vaut 1 %, vous liez les bords 1 % du temps ; si c'est 50 %, chaque nœud se connectera en moyenne à la moitié des autres.

Si p est légèrement supérieur à un seuil qui dépend du nombre de nœuds dans le graphique, le graphique formera, avec une très grande probabilité, un réseau interconnecté (au lieu de comprendre des clusters qui ne sont pas reliés). À mesure que la taille du graphique augmente, ce seuil devient minuscule, de sorte que pour des graphiques suffisamment grands, même si p est petit, ce qui rend le nombre total d'arêtes également petit, les graphiques d'Erdős-Rényi seront connectés.

Le deuxième type de graphe qu’ils ont considéré est appelé graphe d -régulier. Dans de tels graphes, chaque nœud a le même nombre d’arêtes, d . (Ainsi, dans un graphe 3-régulier, chaque nœud est connecté à 3 autres nœuds, dans un graphe 7-régulier, chaque nœud est connecté à 7 autres, et ainsi de suite.)

(Photo avec schéma)

Les graphiques bien connectés bien qu’ils soient clairsemés (n’ayant qu’un petit nombre d’arêtes) sont appelés graphiques d’expansion. Celles-ci sont importantes dans de nombreux domaines des mathématiques, de la physique et de l'informatique, mais si vous souhaitez construire un graphe d'expansion avec un ensemble particulier de propriétés, vous constaterez qu'il s'agit d'un " problème étonnamment non trivial ", selon l'éminent mathématicien. Terry Tao. Les graphes d'Erdős-Rényi, bien qu'ils ne soient pas toujours extensibles, partagent bon nombre de leurs caractéristiques importantes. Et il s'avère cependant que si vous construisez un graphe d -régulier et connectez les arêtes de manière aléatoire, vous obtiendrez un graphe d'expansion.

Joindre les deux bouts

En 2018, Ling, Xu et Bandeira ont deviné que le seuil de connectivité pourrait également mesurer l'émergence d'une synchronisation globale : si vous générez un graphique d'Erdős-Rényi avec p juste un peu plus grand que le seuil, le graphique devrait se synchroniser globalement. Ils ont fait des progrès partiels sur cette conjecture, et Strogatz, Kassabov et Townsend ont ensuite amélioré leur résultat. Mais il subsiste un écart important entre leur nombre et le seuil de connectivité.

En mars 2022, Townsend a rendu visite à Bandeira à Zurich. Ils ont réalisé qu'ils avaient une chance d'atteindre le seuil de connectivité et ont fait appel à Pedro Abdalla , un étudiant diplômé de Bandeira, qui à son tour a enrôlé son ami Victor Souza. Abdalla et Souza ont commencé à peaufiner les détails, mais ils se sont rapidement heurtés à des obstacles.

Il semblait que le hasard s’accompagnait de problèmes inévitables. À moins que p ne soit significativement plus grand que le seuil de connectivité, il y aurait probablement des fluctuations sauvages dans le nombre d'arêtes de chaque nœud. L'un peut être attaché à 100 arêtes ; un autre pourrait être attaché à aucun. "Comme pour tout bon problème, il riposte", a déclaré Souza. Abdalla et Souza ont réalisé qu'aborder le problème du point de vue des graphiques aléatoires ne fonctionnerait pas. Au lieu de cela, ils utiliseraient le fait que la plupart des graphes d’Erdős-Rényi sont des expanseurs. "Après ce changement apparemment innocent, de nombreuses pièces du puzzle ont commencé à se mettre en place", a déclaré Souza. "En fin de compte, nous obtenons un résultat bien meilleur que ce à quoi nous nous attendions." Les graphiques sont accompagnés d'un nombre appelé expansion qui mesure la difficulté de les couper en deux, normalisé à la taille du graphique. Plus ce nombre est grand, plus il est difficile de le diviser en deux en supprimant des nœuds.

Au cours des mois suivants, l’équipe a complété le reste de l’argumentation en publiant son article en ligne en octobre. Leur preuve montre qu'avec suffisamment de temps, si le graphe a suffisamment d'expansion, le modèle homogène de Kuramoto se synchronisera toujours globalement.

Sur la seule route

L’un des plus grands mystères restants de l’étude mathématique de la synchronisation ne nécessite qu’une petite modification du modèle présenté dans le nouvel article : que se passe-t-il si certaines paires d’oscillateurs se synchronisent, mais que d’autres s’en écartent ? Dans cette situation, " presque tous nos outils disparaissent immédiatement ", a déclaré Souza. Si les chercheurs parviennent à progresser sur cette version du problème, ces techniques aideront probablement Bandeira à résoudre les problèmes de regroupement de données qu’il avait entrepris de résoudre avant de se tourner vers la synchronisation.

Au-delà de cela, il existe des classes de graphiques outre les extensions, des modèles plus complexes que la synchronisation globale et des modèles de synchronisation qui ne supposent pas que chaque nœud et chaque arête sont identiques. En 2018, Saber Jafarpour et Francesco Bullo de l'Université de Californie à Santa Barbara ont proposé un test de synchronisation globale qui fonctionne lorsque les rotateurs n'ont pas de poids ni de fréquences préférées identiques. L'équipe de Bianconi et d'autres ont travaillé avec des réseaux dont les liens impliquent trois, quatre nœuds ou plus, plutôt que de simples paires.

Bandeira et Abdalla tentent déjà d'aller au-delà des modèles Erdős-Rényi et d -regular vers d'autres modèles de graphes aléatoires plus réalistes. En août dernier, ils ont partagé un article , co-écrit avec Clara Invernizzi, sur la synchronisation dans les graphes géométriques aléatoires. Dans les graphes géométriques aléatoires, conçus en 1961, les nœuds sont dispersés de manière aléatoire dans l'espace, peut-être sur une surface comme une sphère ou un plan. Les arêtes sont placées entre des paires de nœuds s'ils se trouvent à une certaine distance les uns des autres. Leur inventeur, Edgar Gilbert, espérait modéliser des réseaux de communication dans lesquels les messages ne peuvent parcourir que de courtes distances, ou la propagation d'agents pathogènes infectieux qui nécessitent un contact étroit pour se transmettre. Des modèles géométriques aléatoires permettraient également de mieux capturer les liens entre les lucioles d'un essaim, qui se synchronisent en observant leurs voisines, a déclaré Bandeira.

Bien entendu, relier les résultats mathématiques au monde réel est un défi. "Je pense qu'il serait un peu mensonger de prétendre que cela est imposé par les applications", a déclaré Strogatz, qui a également noté que le modèle homogène de Kuramoto ne peut jamais capturer la variation inhérente aux systèmes biologiques. Souza a ajouté : " Il y a de nombreuses questions fondamentales que nous ne savons toujours pas comment résoudre. C'est plutôt comme explorer la jungle. " 



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org - Leïla Sloman, 24 juillet 2023

[ évolution ]

création

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

Auteur: Gregoire Carolyn

Info: The Huffington Post mars 2014

[ égoïsme ]

univers protonique

Forces tourbillonnantes et pressions d’écrasement mesurées dans le proton

Des expériences très attendues qui utilisent la lumière pour imiter la gravité révèlent pour la première fois la répartition des énergies, des forces et des pressions à l’intérieur d’une particule subatomique.

(Image : Les forces poussent dans un sens près du centre du proton et dans l’autre sens près de sa surface.)

Les physiciens ont commencé à explorer le proton comme s’il s’agissait d’une planète subatomique. Les cartes en coupe affichent de nouveaux détails de l'intérieur de la particule. Le noyau du proton présente des pressions plus intenses que dans toute autre forme connue de matière. À mi-chemin de la surface, des tourbillons de force s’affrontent les uns contre les autres. Et la " planète " dans son ensemble est plus petite que ne le suggéraient les expériences précédentes.

Les recherches expérimentales marquent la prochaine étape dans la quête visant à comprendre la particule qui ancre chaque atome et constitue la majeure partie de notre monde.

"Nous y voyons vraiment l'ouverture d'une direction complètement nouvelle qui changera notre façon de considérer la structure fondamentale de la matière", a déclaré Latifa Elouadrhiri , physicienne au Thomas Jefferson National Accelerator Facility à Newport News, en Virginie, qui participe à l'effort.

Les expériences jettent littéralement un nouvel éclairage sur le proton. Au fil des décennies, les chercheurs ont méticuleusement cartographié l’influence électromagnétique de la particule chargée positivement. Mais dans la nouvelle recherche, les physiciens du Jefferson Lab cartographient plutôt l'influence gravitationnelle du proton, à savoir la répartition des énergies, des pressions et des contraintes de cisaillement, qui courbent le tissu espace-temps dans et autour de la particule. Pour ce faire, les chercheurs exploitent une manière particulière par laquelle des paires de photons, des particules de lumière, peuvent imiter un graviton, la particule supposée qui transmet la force de gravité. En envoyant un ping au proton avec des photons, ils déduisent indirectement comment la gravité interagirait avec lui, réalisant ainsi un rêve vieux de plusieurs décennies consistant à interroger le proton de cette manière alternative.

"C'est un tour de force", a déclaré Cédric Lorcé , physicien à l'Ecole Polytechnique en France, qui n'a pas participé aux travaux. "Expérimentalement, c'est extrêmement compliqué." 

Des photons aux gravitons

Les physiciens ont appris énormément sur le proton au cours des 70 dernières années en le frappant à plusieurs reprises avec des électrons. Ils savent que sa charge électrique s’étend sur environ 0,8 femtomètre, ou quadrillionièmes de mètre, à partir de son centre. Ils savent que les électrons entrants ont tendance à être projetés sur l’un des trois quarks – des particules élémentaires avec des fractions de charge – qui bourdonnent à l’intérieur. Ils ont également observé la conséquence profondément étrange de la théorie quantique où, lors de collisions plus violentes, les électrons semblent rencontrer une mer mousseuse composée de bien plus de quarks ainsi que de gluons, porteurs de la force dite forte, qui colle les quarks ensemble.

Toutes ces informations proviennent d’une seule configuration : vous lancez un électron sur un proton, et les particules échangent un seul photon – le porteur de la force électromagnétique – et se repoussent. Cette interaction électromagnétique indique aux physiciens comment les quarks, en tant qu'objets chargés, ont tendance à s'organiser. Mais le proton a bien plus à offrir que sa charge électrique.

(Photo : Latifa Elouadrhiri, scientifique principale du laboratoire Jefferson, a dirigé la collecte de données à partir desquelles elle et ses collaborateurs calculent désormais les propriétés mécaniques du proton.) 

" Comment la matière et l'énergie sont-elles distribuées ? " a demandé Peter Schweitzer , physicien théoricien à l'Université du Connecticut. "Nous ne savons pas."

Schweitzer a passé la majeure partie de sa carrière à réfléchir au côté gravitationnel du proton. Plus précisément, il s'intéresse à une matrice de propriétés du proton appelée tenseur énergie-impulsion. " Le tenseur énergie-impulsion sait tout ce qu'il y a à savoir sur la particule ", a-t-il déclaré.

Dans la théorie de la relativité générale d'Albert Einstein, qui présente l'attraction gravitationnelle comme des objets suivant des courbes dans l'espace-temps, le tenseur énergie-impulsion indique à l'espace-temps comment se plier. Elle décrit, par exemple, la disposition de l'énergie (ou, de manière équivalente, de la masse) – la source de ce qui est la part du lion de la torsion de l'espace-temps. Elle permet également d'obtenir des informations sur la répartition de la dynamique, ainsi que sur les zones de compression ou d'expansion, ce qui peut également donner une légère courbure à l'espace-temps.

Si nous pouvions connaître la forme de l'espace-temps entourant un proton, élaborée indépendamment par des physiciens russes et   américains dans les années 1960, nous pourrions en déduire toutes les propriétés indexées dans son tenseur énergie-impulsion. Celles-ci incluent la masse et le spin du proton, qui sont déjà connus, ainsi que l'agencement des pressions et des forces du proton, une propriété collective que les physiciens nomment " Druck term ", d'après le mot " pression"  en allemand. Ce terme est " aussi important que la masse et la rotation, et personne ne sait ce que c'est ", a déclaré Schweitzer – même si cela commence à changer.

Dans les années 60, il semblait que la mesure du tenseur énergie-momentum et le calcul du terme de Druck nécessiteraient une version gravitationnelle de l'expérience de diffusion habituelle : On envoie une particule massive sur un proton et on laisse les deux s'échanger un graviton - la particule hypothétique qui constitue les ondes gravitationnelles - plutôt qu'un photon. Mais en raison de l'extrême subtilité de la gravité, les physiciens s'attendent à ce que la diffusion de gravitons se produise 39 fois plus rarement que la diffusion de photons. Les expériences ne peuvent pas détecter un effet aussi faible.

"Je me souviens avoir lu quelque chose à ce sujet quand j'étais étudiant", a déclaré Volker Burkert , membre de l'équipe du Jefferson Lab. Ce qu’il faut retenir, c’est que " nous ne pourrons probablement jamais rien apprendre sur les propriétés mécaniques des particules ".Gravitation sans gravité

Les expériences gravitationnelles sont encore inimaginables aujourd’hui. Mais les recherches menées en fin des années 1990 et au début des années 2000 par les physiciens Xiangdong Ji et, travaillant séparément, feu Maxim Polyakov, ont révélé une solution de contournement.

Le schéma général est le suivant. Lorsque vous tirez légèrement un électron sur un proton, il délivre généralement un photon à l'un des quarks et le détourne. Mais lors d’un événement sur un milliard, quelque chose de spécial se produit. L’électron entrant envoie un photon. Un quark l'absorbe puis émet un autre photon un battement de cœur plus tard. La principale différence est que cet événement rare implique deux photons au lieu d’un : des photons entrants et sortants. Les calculs de Ji et Polyakov ont montré que si les expérimentateurs pouvaient collecter les électrons, protons et photons résultants, ils pourraient déduire des énergies et des impulsions de ces particules ce qui s'est passé avec les deux photons. Et cette expérience à deux photons serait essentiellement aussi informative que l’impossible expérience de diffusion de gravitons.

Comment deux photons pourraient-ils connaître la gravité ? La réponse fait appel à des mathématiques très complexes. Mais les physiciens proposent deux façons de comprendre pourquoi cette astuce fonctionne.

Les photons sont des ondulations dans le champ électromagnétique, qui peuvent être décrites par une seule flèche, ou vecteur, à chaque emplacement de l'espace indiquant la valeur et la direction du champ. Les gravitons seraient des ondulations dans la géométrie de l’espace-temps, un domaine plus complexe représenté par une combinaison de deux vecteurs en chaque point. Capturer un graviton donnerait aux physiciens deux vecteurs d’informations. En dehors de cela, deux photons peuvent remplacer un graviton, puisqu’ils transportent également collectivement deux vecteurs d’information.

Une interprétation mathématiques alternative est celle-ci. Pendant le moment qui s'écoule entre le moment où un quark absorbe le premier photon et celui où il émet le second, le quark suit un chemin à travers l'espace. En sondant ce chemin, nous pouvons en apprendre davantage sur des propriétés telles que les pressions et les forces qui entourent le chemin.

"Nous ne faisons pas d'expérience gravitationnelle", a déclaré Lorcé. Mais " nous devrions obtenir un accès indirect à la manière dont un proton devrait interagir avec un graviton ". 

Sonder la planète ProtonEn 2000, les physiciens du Jefferson Lab ont réussi à obtenir quelques résultats de diffusion à deux photons. Cette démonstration de faisabilité les a incités à construire une nouvelle expérience et, en 2007, ils ont fait entrer des électrons dans des protons suffisamment de fois pour obtenir environ 500 000 collisions imitant les gravitons. L'analyse des données expérimentales a pris une décennie de plus.

À partir de leur index des propriétés de flexion de l’espace-temps, l’équipe a extrait le terme insaisissable de Druck, publiant son estimation des pressions internes du proton dans Nature en 2018.

Ils ont découvert qu’au cœur du proton, la force puissante génère des pressions d’une intensité inimaginable : 100 milliards de milliards de milliards de pascals, soit environ 10 fois la pression au cœur d’une étoile à neutrons. Plus loin du centre, la pression chute et finit par se retourner vers l'intérieur, comme c'est nécessaire pour que le proton ne se brise pas. "Voilà qui résulte de l'expérience", a déclaré Burkert. "Oui, un proton est réellement stable." (Cette découverte n’a cependant aucune incidence sur la désintégration des protons , ce qui implique un type d’instabilité différent prédit par certaines théories spéculatives.)

Le groupe Jefferson Lab a continué à analyser le terme Druck. Ils ont publié une estimation des forces de cisaillement (forces internes poussant parallèlement à la surface du proton) dans le cadre d'une étude publiée en décembre. Les physiciens ont montré que près de son noyau, le proton subit une force de torsion qui est neutralisée par une torsion dans l’autre sens plus près de la surface. Ces mesures soulignent également la stabilité de la particule. Les rebondissements étaient attendus sur la base des travaux théoriques de Schweitzer et Polyakov. "Néanmoins, le voir émerger de l'expérience pour la première fois est vraiment stupéfiant", a déclaré Elouadrhiri.

Ils utilisent désormais ces outils pour calculer la taille du proton d'une nouvelle manière. Dans les expériences de diffusion traditionnelles, les physiciens avaient observé que la charge électrique de la particule s'étendait à environ 0,8 femtomètre de son centre (c'est-à-dire que les quarks qui la composent bourdonnent dans cette région). Mais ce " rayon de charge " présente quelques bizarreries. Dans le cas du neutron, par exemple — l'équivalent neutre du proton, dans lequel deux quarks chargés négativement ont tendance à rester profondément à l'intérieur de la particule tandis qu'un quark chargé positivement passe plus de temps près de la surface — le rayon de charge apparaît comme un nombre négatif.  "Cela ne veut pas dire que la taille est négative ; ce n'est tout simplement pas une mesure fiable ", a déclaré Schweitzer.

La nouvelle approche mesure la région de l’espace-temps considérablement courbée par le proton. Dans une prépublication qui n'a pas encore été évaluée par des pairs, l'équipe du Jefferson Lab a calculé que ce rayon pourrait être environ 25 % plus petit que le rayon de charge, soit seulement 0,6 femtomètre.

Les limites de la planète Proton

D'un point de vue conceptuel, ce type d'analyse adoucit la danse floue des quarks pour en faire un objet solide, semblable à une planète, avec des pressions et des forces agissant sur chaque point de volume. Cette planète gelée ne reflète pas entièrement le proton bouillonnant dans toute sa gloire quantique, mais c'est un modèle utile. "C'est une interprétation", a déclaré M. Schweitzer.

Et les physiciens soulignent que ces cartes initiales sont approximatives, pour plusieurs raisons.

Premièrement, mesurer avec précision le tenseur énergie-impulsion nécessiterait des énergies de collision beaucoup plus élevées que celles que Jefferson Lab peut produire. L’équipe a travaillé dur pour extrapoler soigneusement les tendances à partir des énergies relativement faibles auxquelles elles peuvent accéder, mais les physiciens ne sont toujours pas sûrs de la précision de ces extrapolations.

(Photo : Lorsqu'il était étudiant, Volker Burkert a lu qu'il était impossible de mesurer directement les propriétés gravitationnelles du proton. Aujourd'hui, il participe à une collaboration au laboratoire Jefferson qui est en train de découvrir indirectement ces mêmes propriétés.)

De plus, le proton est plus que ses quarks ; il contient également des gluons, qui se déplacent sous leurs propres pressions et forces. L'astuce à deux photons ne peut pas détecter les effets des gluons. Une autre équipe du Jefferson Lab a utilisé une astuce analogue ( impliquant une interaction double-gluon ) pour publier l'année dernière une carte gravitationnelle préliminaire de ces effets des gluons dans Nature, mais elle était également basée sur des données limitées et à faible énergie.

"C'est une première étape", a déclaré Yoshitaka Hatta, physicien au Brookhaven National Laboratory qui a eu l'idée de commencer à étudier le proton gravitationnel après les travaux du groupe Jefferson Lab en 2018.

Des cartes gravitationnelles plus précises des quarks du proton et de ses gluons pourraient être disponibles dans les années 2030, lorsque le collisionneur électron-ion, une expérience actuellement en construction à Brookhaven, entrera en activité.

Pendant ce temps, les physiciens poursuivent leurs expériences numériques. Phiala Shanahan, physicienne nucléaire et des particules au Massachusetts Institute of Technology, dirige une équipe qui calcule le comportement des quarks et des gluons à partir des équations de la force forte. En 2019, elle et ses collaborateurs ont estimé les pressions et les forces de cisaillement, et en octobre, en ont estimé le rayon, entre autres propriétés. Jusqu'à présent, leurs résultats numériques ont été largement alignés sur les résultats physiques du Jefferson Lab. "Je suis certainement très excitée par la cohérence entre les résultats expérimentaux récents et nos données", a déclaré Mme Shanahan.

Même les aperçus flous du proton obtenus jusqu'à présent ont légèrement remodelé la compréhension des chercheurs sur la particule.

Certaines conséquences sont pratiques. Au CERN, l'organisation européenne qui gère le Grand collisionneur de hadrons, le plus grand broyeur de protons au monde, les physiciens pensaient auparavant que dans certaines collisions rares, les quarks pouvaient se trouver n'importe où dans les protons en collision. Mais les cartes inspirées par la gravitation suggèrent que les quarks ont tendance à rester près du centre dans de tels cas.

"Les modèles utilisés au CERN ont déjà été mis à jour", a déclaré François-Xavier Girod, physicien du Jefferson Lab qui a travaillé sur les expériences.

Les nouvelles cartes pourraient également offrir des pistes pour résoudre l’un des mystères les plus profonds du proton : pourquoi les quarks se lient en protons. Il existe un argument intuitif selon lequel, comme la force puissante entre chaque paire de quarks s'intensifie à mesure qu'ils s'éloignent, comme un élastique, les quarks ne peuvent jamais échapper à leurs camarades.

Mais les protons sont fabriqués à partir des membres les plus légers de la famille des quarks. Et les quarks légers peuvent également être considérés comme de longues ondes s'étendant au-delà de la surface du proton. Cette image suggère que la liaison du proton pourrait se produire non pas via la traction interne de bandes élastiques, mais par une interaction externe entre ces quarks ondulés et étirés. La cartographie de pression montre l’attraction de la force forte s’étendant jusqu’à 1,4 femtomètres et au-delà, renforçant ainsi l’argument en faveur de ces théories alternatives.

"Ce n'est pas une réponse définitive", a déclaré Girod, "mais cela indique que ces simples images avec des bandes élastiques ne sont pas pertinentes pour les quarks légers."

Auteur: Internet

Info: https://filsdelapensee.ch - Charlie Bois, 14 mars 2024

[ chromodynamique quantique ]

intelligence artificielle

Apprendre l'anglais n'est pas une tâche facile, comme le savent d'innombrables étudiants. Mais lorsque l'étudiant est un ordinateur, une approche fonctionne étonnamment bien : Il suffit d'alimenter un modèle mathématique géant, appelé réseau neuronal, avec des montagnes de textes provenant d'Internet. C'est le principe de fonctionnement des modèles linguistiques génératifs tels que ChatGPT d'OpenAI, dont la capacité à tenir une conversation cohérente (à défaut d'être toujours sincère) sur un large éventail de sujets a surpris les chercheurs et le public au cours de l'année écoulée.

Mais cette approche présente des inconvénients. D'une part, la procédure de "formation" nécessaire pour transformer de vastes archives textuelles en modèles linguistiques de pointe est coûteuse et prend beaucoup de temps. D'autre part, même les personnes qui forment les grands modèles linguistiques ont du mal à comprendre leur fonctionnement interne, ce qui, à son tour, rend difficile la prévision des nombreuses façons dont ils peuvent échouer.

Face à ces difficultés, certains chercheurs ont choisi d'entraîner des modèles plus petits sur des ensembles de données plus restreints, puis d'étudier leur comportement. "C'est comme le séquençage du génome de la drosophile par rapport au séquençage du génome humain", explique Ellie Pavlick, chercheuse sur les modèles de langage à l'université de Brown.

Dans un article récemment publié sur le serveur scientifique arxiv.org, deux chercheurs de Microsoft ont présenté une nouvelle méthode pour former de minuscules modèles de langage : Les élever avec un régime strict d'histoires pour enfants.

RÉSEAUX NEURONAUX

Des chercheurs acquièrent une nouvelle compréhension à partir d'une simple IA  

Les chercheurs en apprentissage automatique ont compris cette leçon. GPT-3.5, le grand modèle linguistique qui alimente l'interface ChatGPT, compte près de 200 milliards de paramètres et a été entraîné sur un ensemble de données comprenant des centaines de milliards de mots (OpenAI n'a pas publié les chiffres correspondants pour son successeur, GPT-4).  L'entraînement de modèles aussi vastes nécessite généralement au moins 1 000 processeurs spécialisés, appelés GPU, fonctionnant en parallèle pendant des semaines. Seules quelques entreprises peuvent réunir les ressources nécessaires, sans parler de l'entraînement et de la comparaison de différents modèles.

Les deux chercheurs ont montré que des modèles linguistiques des milliers de fois plus petits que les systèmes de pointe actuels apprenaient rapidement à raconter des histoires cohérentes et grammaticalement justes lorsqu'ils étaient formés de cette manière. Leurs résultats indiquent de nouvelles pistes de recherche qui pourraient être utiles pour former des modèles plus importants et comprendre leur comportement.

"J'ai trouvé tout  ça très instructif", a déclaré Chandra Bhagavatula, chercheur sur les modèles de langage à l'Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle. "Le concept lui-même est très intéressant.

Il était une fois

Les réseaux neuronaux au cœur des modèles de langage sont des structures mathématiques vaguement inspirées du cerveau humain. Chacun d'entre eux contient de nombreux neurones artificiels disposés en couches, avec des connexions entre les neurones des couches adjacentes. Le comportement du réseau neuronal est régi par la force de ces connexions, appelées paramètres. Dans un modèle linguistique, les paramètres contrôlent les mots que le modèle peut produire ensuite, compte tenu d'une invite initiale et des mots qu'il a déjà générés.

Un modèle ne prend véritablement vie qu'au cours de la formation, lorsqu'il compare de manière répétée ses propres résultats au texte de son ensemble de données de formation et qu'il ajuste ses paramètres afin d'accroître la ressemblance. Un réseau non entraîné avec des paramètres aléatoires est trivialement facile à assembler à partir de quelques lignes de code, mais il ne produira que du charabia. Après l'entraînement, il peut souvent poursuivre de manière plausible un texte peu familier. Les modèles de plus grande taille sont souvent soumis à des réglages plus fins qui leur apprennent à répondre à des questions et à suivre des instructions, mais l'essentiel de la formation consiste à maîtriser la prédiction des mots.

Pour réussir à prédire des mots, un modèle linguistique doit maîtriser de nombreuses compétences différentes. Par exemple, les règles de la grammaire anglaise suggèrent que le mot suivant le mot "going" sera probablement "to", quel que soit le sujet du texte. En outre, un système a besoin de connaissances factuelles pour compléter "la capitale de la France est", et compléter un passage contenant le mot "not" nécessite une connaissance rudimentaire de la logique.

"Le langage brut est très compliqué", explique Timothy Nguyen, chercheur en apprentissage automatique chez DeepMind. "Pour que des capacités linguistiques intéressantes apparaissent, les gens ont eu recours à l'idée que plus il y a de données, mieux c'est".

(photo) Ronen Eldan s'est rendu compte qu'il pouvait utiliser les histoires d'enfants générées par de grands modèles linguistiques pour en entraîner rapidement de plus petits.

Introduction

Ronen Eldan, mathématicien qui a rejoint Microsoft Research en 2022 pour étudier les modèles de langage génératifs, souhaitait développer un moyen moins coûteux et plus rapide d'explorer leurs capacités. Le moyen naturel d'y parvenir était d'utiliser un petit ensemble de données, ce qui signifiait qu'il devait entraîner les modèles à se spécialiser dans une tâche spécifique, afin qu'ils ne s'éparpillent pas. Au départ, il voulait entraîner les modèles à résoudre une certaine catégorie de problèmes mathématiques, mais un après-midi, après avoir passé du temps avec sa fille de 5 ans, il s'est rendu compte que les histoires pour enfants convenaient parfaitement. "L'idée m'est venue littéralement après lui avoir lu une histoire", a-t-il déclaré.

Pour générer des histoires cohérentes pour les enfants, un modèle de langage devrait apprendre des faits sur le monde, suivre les personnages et les événements, et observer les règles de grammaire - des versions plus simples des défis auxquels sont confrontés les grands modèles. Mais les grands modèles formés sur des ensembles de données massives apprennent d'innombrables détails non pertinents en même temps que les règles qui comptent vraiment. Eldan espérait que la brièveté et le vocabulaire limité des histoires pour enfants rendraient l'apprentissage plus gérable pour les petits modèles, ce qui les rendrait à la fois plus faciles à former et plus faciles à comprendre.

Dans le monde des modèles de langage, cependant, le terme "petit" est relatif : Un ensemble de données mille fois plus petit que celui utilisé pour former GPT-3.5 devrait encore contenir des millions d'histoires. "Je ne sais pas combien d'argent vous voulez dépenser, mais je suppose que vous n'allez pas engager des professionnels pour écrire quelques millions de nouvelles", a déclaré M. Nguyen.

Il faudrait un auteur extraordinairement prolifique pour satisfaire des lecteurs aussi voraces, mais Eldan avait quelques candidats en tête. Qui peut mieux écrire pour un public de petits modèles linguistiques que pour de grands modèles ?

Toys stories

Eldan a immédiatement entrepris de créer une bibliothèque d'histoires synthétiques pour enfants générées par de grands modèles linguistiques. Mais il a rapidement découvert que même les modèles de pointe ne sont pas naturellement très créatifs. Si l'on demande à GPT-4 d'écrire des histoires adaptées à des enfants de 4 ans, explique Eldan, "environ un cinquième des histoires concernera des enfants qui vont au parc et qui ont peur des toboggans". C'est apparemment la quintessence des histoires pour enfants d'âge préscolaire, selon l'Internet.

La solution a consisté à ajouter un peu d'aléatoire dans le message. Tout d'abord, Eldan a utilisé le GPT-4 pour générer une liste de 1 500 noms, verbes et adjectifs qu'un enfant de 4 ans pourrait connaître - suffisamment courte pour qu'il puisse facilement la vérifier lui-même. Il a ensuite écrit un programme informatique simple qui demanderait à plusieurs reprises à GPT-3.5 ou à GPT-4 de générer une histoire adaptée à l'âge de l'enfant, comprenant trois mots aléatoires de la liste, ainsi qu'un détail supplémentaire choisi au hasard, comme une fin heureuse ou un rebondissement de l'intrigue. Les histoires obtenues, heureusement, étaient moins axées sur des diapositives effrayantes.

Eldan disposait désormais d'une procédure pour produire des données de formation à la demande, mais il n'avait aucune idée du nombre d'histoires dont il aurait besoin pour former un modèle fonctionnel, ni de la taille de ce modèle. C'est alors qu'il s'est associé à Yuanzhi Li, chercheur en apprentissage automatique chez Microsoft et à l'université Carnegie Mellon, pour essayer différentes possibilités, en tirant parti du fait que les petits modèles peuvent être formés très rapidement. La première étape consistait à décider comment évaluer leurs modèles.

Introduction

Dans la recherche sur les modèles de langage - comme dans toute salle de classe - la notation est un sujet délicat. Il n'existe pas de rubrique parfaite qui englobe tout ce que les chercheurs veulent savoir, et les modèles qui excellent dans certaines tâches échouent souvent de manière spectaculaire dans d'autres. Au fil du temps, les chercheurs ont mis au point divers critères de référence standard basés sur des questions dont les réponses ne sont pas ambiguës, ce qui est une bonne approche si vous essayez d'évaluer des compétences spécifiques. Mais Eldan et Li se sont intéressés à quelque chose de plus nébuleux : quelle doit être la taille réelle des modèles linguistiques si l'on simplifie le langage autant que possible ?

"Pour vérifier directement si le modèle parle anglais, je pense que la seule chose à faire est de laisser le modèle générer de l'anglais de manière ouverte", a déclaré M. Eldan.

Il n'y a que deux façons de mesurer les performances d'un modèle sur des questions aussi qualitatives : S'appuyer sur des évaluateurs humains ou se tourner à nouveau vers le GPT-4. Les deux chercheurs ont opté pour cette dernière solution, laissant les grands modèles à la fois rédiger les manuels et noter les dissertations.

Bhagavatula a déclaré qu'il aurait aimé voir comment les évaluations de GPT-4 se comparaient à celles des correcteurs humains - GPT-4 peut être biaisé en faveur des modèles qu'il a aidé à former, et l'opacité des modèles de langage rend difficile la quantification de tels biais. Mais il ne pense pas que de telles subtilités affecteraient les comparaisons entre différents modèles formés sur des ensembles similaires d'histoires synthétiques - l'objectif principal du travail d'Eldan et Li.

Eldan et Li ont utilisé une procédure en deux étapes pour évaluer chacun de leurs petits modèles après la formation. Tout d'abord, ils ont présenté au petit modèle la première moitié d'une histoire distincte de celles de l'ensemble des données d'apprentissage, de manière à ce qu'il génère une nouvelle fin, en répétant ce processus avec 50 histoires de test différentes. Ensuite, ils ont demandé à GPT-4 d'évaluer chacune des fins du petit modèle en fonction de trois catégories : créativité, grammaire et cohérence avec le début de l'histoire. Ils ont ensuite fait la moyenne des notes obtenues dans chaque catégorie, obtenant ainsi trois notes finales par modèle.

Avec cette procédure en main, Eldan et Li étaient enfin prêts à comparer les différents modèles et à découvrir quels étaient les étudiants les plus brillants.

Résultats des tests

Après quelques explorations préliminaires, les deux chercheurs ont opté pour un ensemble de données de formation contenant environ 2 millions d'histoires. Ils ont ensuite utilisé cet ensemble de données, baptisé TinyStories, pour entraîner des modèles dont la taille varie de 1 million à 30 millions de paramètres, avec un nombre variable de couches. Le travail a été rapide : En utilisant seulement quatre GPU, l'entraînement du plus grand de ces modèles n'a pas pris plus d'une journée.

Les plus petits modèles ont eu du mal. Par exemple, l'une des histoires testées commence par un homme à l'air méchant qui dit à une fille qu'il va lui prendre son chat. Un modèle à un million de paramètres s'est retrouvé bloqué dans une boucle où la fille répète sans cesse à l'homme qu'elle veut être son amie. Mais les modèles plus grands, qui sont encore des milliers de fois plus petits que GPT-3.5, ont obtenu des résultats surprenants. La version à 28 millions de paramètres racontait une histoire cohérente, même si la fin était sinistre : "Katie s'est mise à pleurer, mais l'homme s'en fichait. Il a emporté le chat et Katie n'a plus jamais revu son chat. Fin de l'histoire".

En plus de tester leurs propres modèles, Eldan et Li ont soumis le même défi au GPT-2 d'OpenAI, un modèle de 1,5 milliard de paramètres publié en 2019. Le résultat a été bien pire - avant la fin abrupte de l'histoire, l'homme menace d'emmener la jeune fille au tribunal, en prison, à l'hôpital, à la morgue et enfin au crématorium.

Introduction

Selon M. Nguyen, il est passionnant que des modèles aussi petits soient aussi fluides, mais il n'est peut-être pas surprenant que GPT-2 ait eu du mal à accomplir la tâche : il s'agit d'un modèle plus grand, mais loin de l'état de l'art, et il a été formé sur un ensemble de données très différent. "Un enfant en bas âge qui ne s'entraînerait qu'à des tâches d'enfant en bas âge, comme jouer avec des jouets, obtiendrait de meilleurs résultats que vous ou moi", a-t-il fait remarquer. "Nous ne nous sommes pas spécialisés dans cette chose simple.

Les comparaisons entre les différents modèles de TinyStories ne souffrent pas des mêmes facteurs de confusion. Eldan et Li ont observé que les réseaux comportant moins de couches mais plus de neurones par couche étaient plus performants pour répondre aux questions nécessitant des connaissances factuelles ; inversement, les réseaux comportant plus de couches et moins de neurones par couche étaient plus performants pour garder en mémoire les personnages et les points de l'intrigue situés plus tôt dans l'histoire. Bhagavatula a trouvé ce résultat particulièrement intriguant. S'il peut être reproduit dans des modèles plus vastes, "ce serait un résultat vraiment intéressant qui pourrait découler de ce travail", a-t-il déclaré.

Eldan et Li ont également étudié comment les capacités de leurs petits modèles dépendaient de la durée de la période de formation. Dans tous les cas, les modèles maîtrisaient d'abord la grammaire, puis la cohérence. Pour Eldan, ce schéma illustre comment les différences dans les structures de récompense entraînent des différences dans les schémas d'acquisition du langage entre les réseaux neuronaux et les enfants. Pour les modèles de langage, qui apprennent en prédisant des mots, "l'incitation pour les mots "je veux avoir" est aussi importante que pour les mots "crème glacée"", a-t-il déclaré. Les enfants, en revanche, "ne se soucient pas de savoir s'ils disent 'j'aimerais avoir de la glace' ou simplement 'glace, glace, glace'".

Qualité contre quantité

Eldan et Li espèrent que cette étude incitera d'autres chercheurs à entraîner différents modèles sur l'ensemble des données de TinyStories et à comparer leurs capacités. Mais il est souvent difficile de prédire quelles caractéristiques des petits modèles apparaîtront également dans les plus grands.

"Peut-être que les modèles de vision chez la souris sont de très bons substituts de la vision humaine, mais les modèles de dépression chez la souris sont-ils de bons modèles de la dépression chez l'homme ? a déclaré M. Pavlick. "Pour chaque cas, c'est un peu différent.

Le succès des modèles TinyStories suggère également une leçon plus large. L'approche standard pour compiler des ensembles de données de formation consiste à aspirer des textes sur l'internet, puis à filtrer les déchets. Le texte synthétique généré par des modèles de grande taille pourrait constituer une autre façon d'assembler des ensembles de données de haute qualité qui n'auraient pas besoin d'être aussi volumineux.

"Nous avons de plus en plus de preuves que cette méthode est très efficace, non seulement pour les modèles de la taille de TinyStories, mais aussi pour les modèles plus importants", a déclaré M. Eldan. Ces preuves proviennent d'une paire d'articles de suivi sur les modèles à un milliard de paramètres, rédigés par Eldan, Li et d'autres chercheurs de Microsoft. Dans le premier article, ils ont entraîné un modèle à apprendre le langage de programmation Python en utilisant des extraits de code générés par GPT-3.5 ainsi que du code soigneusement sélectionné sur l'internet. Dans le second, ils ont complété l'ensemble de données d'entraînement par des "manuels" synthétiques couvrant un large éventail de sujets, afin d'entraîner un modèle linguistique à usage général. Lors de leurs tests, les deux modèles ont été comparés favorablement à des modèles plus importants formés sur des ensembles de données plus vastes. Mais l'évaluation des modèles linguistiques est toujours délicate, et l'approche des données d'entraînement synthétiques n'en est qu'à ses balbutiements - d'autres tests indépendants sont nécessaires.

Alors que les modèles linguistiques de pointe deviennent de plus en plus volumineux, les résultats surprenants de leurs petits cousins nous rappellent qu'il y a encore beaucoup de choses que nous ne comprenons pas, même pour les modèles les plus simples. M. Nguyen s'attend à ce que de nombreux autres articles explorent l'approche inaugurée par TinyStories.

"La question est de savoir où et pourquoi la taille a de l'importance", a-t-il déclaré. "Il devrait y avoir une science à ce sujet, et cet article est, je l'espère, le début d'une riche histoire.



 



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ Ben Brubaker, 5 octobre 2023

[ synthèse ]