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 ]

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 ]

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 ]

épistémologie

Opinion: Pourquoi la science a besoin de la philosophe

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

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

Clarification conceptuelle et cellules souches.

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

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

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

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

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

Immunogénicité et microbiome.

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

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

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

Influence sur les sciences cognitives.

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

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

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

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

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

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

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

La philosophie et la connaissance scientifique.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Internet

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

[ mécanisme ] [ état des lieux ] [ corps-esprit ] [ tétravalences ] [ tour d'horizon ]

résonances organiques

Les avantages sociaux de la synchronisation de notre cerveau

Nos ondes cérébrales peuvent s'aligner lorsque nous travaillons et jouons en étroite collaboration. Le phénomène, connu sous le nom de synchronisation inter-cerveau, suggère que la collaboration est biologique.

(Photo : De plus en plus de recherches montrent comment l’activité neuronale peut se synchroniser entre plusieurs personnes, ce qui entraîne de meilleurs résultats sociaux et créatifs.)

Le célèbre duo de pianos polonais Marek et Wacek n'utilisait pas de partitions lors de ses concerts live. Et pourtant, sur scène, le duo semblait parfaitement synchronisé. Sur des pianos adjacents, ils reprenaient de manière ludique divers thèmes musicaux, mêlé musique classique et jazz et improvisé en temps réel. "Nous avons suivi le courant", a déclaré Marek Tomaszewski, qui a joué avec Wacek Kisielewski jusqu'à la mort de Wacek en 1986. "C'était un pur plaisir."

Les pianistes semblaient lire dans les pensées des autres en échangeant des regards. C’était, dit Marek, comme s’ils étaient sur la même longueur d’onde. Un nombre croissant de recherches suggèrent que cela aurait pu être littéralement vrai.

Des dizaines d'expériences récentes étudiant l'activité cérébrale de personnes qui se produisent et travaillent ensemble – pianistes en duo, joueurs de cartes, enseignants et étudiants, puzzleurs et autres – montrent que leurs ondes cérébrales peuvent s'aligner dans un phénomène connu sous le nom de synchronisation neuronale interpersonnelle, également connue sous le nom de synchronie inter-cerveau.

"De nombreuses recherches montrent désormais que les personnes qui interagissent ensemble présentent des activités neuronales coordonnées", a déclaré Giacomo Novembre, neuroscientifique cognitif à l'Institut italien de technologie de Rome, qui a publié l'été dernier un article clé sur ce sujet. Les études se sont multipliées au cours des dernières années – notamment la semaine dernière – au fur et à mesure que de nouveaux outils et des techniques améliorées ont affiné la science et la théorie.

Ils montrent que la synchronisation entre les cerveaux présente des avantages. Qui conduit à une meilleure résolution de problèmes, à un meilleur apprentissage et à une meilleure coopération, et même à des comportements qui aident les autres à leur dépens. De plus, des études récentes dans lesquelles les cerveaux ont été stimulés par un courant électrique suggèrent que la synchronisation elle-même pourrait entraîner l'amélioration des performances observée par les scientifiques.

" La cognition est quelque chose qui se produit non seulement dans le crâne, mais aussi en relation avec l'environnement et avec les autres ", a déclaré Guillaume Dumas, professeur de psychiatrie computationnelle à l'Université de Montréal. Comprendre quand et comment nos cerveaux se synchronisent pourrait nous aider à communiquer plus efficacement, à concevoir de meilleures salles de classe et à aider les équipes à coopérer.

Se synchroniser

Les humains, comme les autres animaux sociaux, ont tendance à synchroniser leurs comportements. Si vous marchez à côté de quelqu’un, vous commencerez probablement à marcher au pas. Si deux personnes s’assoient côte à côte dans des fauteuils à bascule, il y a de fortes chances qu’elles commencent à se balancer au même rythme.

Une telle synchronisation comportementale, selon les recherches, nous rend plus confiants, nous aide à créer des liens et stimule nos instincts sociaux. Dans une étude, danser de manière synchronisée permettait aux participants de se sentir émotionnellement proches les uns des autres – bien plus que pour les groupes qui se déplaçaient de manière asynchrone. Dans une autre étude, les participants qui scandaient des mots de manière rythmée étaient plus susceptibles de coopérer à un jeu d'investissement. Même une simple marche à l'unisson avec une personne issue d'une minorité ethnique peut réduire les préjugés.

" La coordination est une caractéristique de l’interaction sociale. C'est vraiment crucial " a déclaré Novembre. "Lorsque la coordination est altérée, l'interaction sociale est profondément altérée."

Lorsque nos mouvements se coordonnent, une myriade de synchronisations invisibles à l’œil nu se produisent également à l’intérieur de notre corps. Quand les gens tambourinent ensemble, leurs cœurs battent ensemble. Les fréquences cardiaques des thérapeutes et de leurs patients peuvent se synchroniser pendant les séances (surtout si la relation thérapeutique fonctionne bien), tout comme celles des couples mariés. D’autres processus physiologiques, tels que notre rythme respiratoire et nos niveaux de conductance cutanée, peuvent également correspondre à ceux d’autres personnes.

(Photo : Ce n’est qu’au cours des 20 dernières années qu’est apparue une technologie permettant aux neuroscientifiques d’étudier la synchronisation inter-cerveau. L'hyperscanning utilise la spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge, portée sur un appareil semblable à un bonnet de bain, pour surveiller l'activité neuronale de plusieurs individus s'engageant socialement.)

L’activité de notre cerveau peut-elle se synchroniser ? En 1965, la revue Science a publié les résultats d’une expérience suggérant que c’était possible. Des scientifiques de l'Université Thomas Jefferson de Philadelphie ont testé des paires de jumeaux identiques en insérant des électrodes sous leur cuir chevelu pour mesurer leurs ondes cérébrales – une technique appelée électroencéphalographie. Les chercheurs ont rapporté que lorsque les jumeaux restaient dans des pièces séparées, si l’un d’eux fermait les yeux, les ondes cérébrales des deux reflétaient le même mouvement. Les pointes sur l'électroencéphalographe de l'un des jumeaux reflétaient celles de l'autre. L’étude était cependant erronée sur le plan méthodologique. Les chercheurs avaient testé plusieurs paires de jumeaux mais n'avaient publié les résultats que pour la paire dans laquelle ils avaient observé une synchronie. Voilà qui n’a pas aidé ce domaine universitaire en plein essor. Pendant des décennies, la recherche sur la synchronisation intercérébrale fut donc reléguée dans la catégorie des " étranges bizarreries paranormales " et n’a pas été prise au sérieux.

La réputation du domaine a commencé à changer au début des années 2000 avec la popularisation de l' hyperscanning, une technique qui permet aux scientifiques de scanner simultanément le cerveau de plusieurs personnes en interaction. Au début, cela impliquait de demander à des paires de volontaires de s'allonger dans des appareils d'IRMf séparés, ce qui limitait considérablement les types d'études que les scientifiques pouvaient réaliser. Les chercheurs ont finalement pu utiliser la spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge (fNIRS), qui mesure l'activité des neurones dans les couches externes du cortex. Le grand avantage de cette technologie est sa facilité d'utilisation : les volontaires peuvent jouer de la batterie ou étudier dans une salle de classe tout en portant des bonnets fNIRS, qui ressemblent à des bonnets de bain avec une multitude de câbles qui dépassent.

Lorsque plusieurs personnes  interagissent tout en portant des casquettes fNIRS, les scientifiques ont commencé à découvrir une activité interneurale synchronisée dans des régions du cerveau, qui variaient selon la tâche et la configuration de l'étude. Ils ont également observé des ondes cérébrales, qui représentent des schémas électriques dans le déclenchement neuronal, se synchronisant sur plusieurs fréquences. Sur une lecture électroencéphalographique de deux cerveaux synchronisés, les lignes représentant l'activité neuronale de chaque personne fluctuent ensemble : chaque fois que l'une monte ou descend, l'autre fait de même, bien que parfois avec un décalage dans le temps. Parfois, des ondes cérébrales apparaissent dans des images en miroir – lorsque celles d’une personne montent, celles de l’autre descendent en même temps et avec une ampleur similaire – ce que certains chercheurs considèrent également comme une forme de synchronie.

Avec de nouveaux outils, il est devenu de plus en plus clair que la synchronisation inter-cerveau n’était ni un charabia métaphysique ni le produit de recherches erronées. "Le signal est définitivement là", a déclaré Antonia Hamilton , neuroscientifique sociale à l'University College de Londres. Ce qui s'est avéré plus difficile à comprendre, c'est comment deux cerveaux indépendants, dans deux corps distincts, pouvaient montrer une activité similaire dans l'espace. Maintenant, dit Hamilton, la grande question est : " Qu’est-ce que cela nous raconte ? "

La recette de la synchronisation

Novembre est fasciné depuis longtemps par la manière dont les humains se coordonnent pour atteindre des objectifs communs. Comment les musiciens – les pianistes en duo, par exemple – collaborent-ils si bien ? Pourtant, c'est en pensant aux animaux, comme les lucioles synchronisant leurs flashs, qu'il s'est mis sur la voie de l'étude des ingrédients nécessaires à l'apparition de la synchronisation inter-cerveau.

Étant donné que la synchronie est " si répandue parmi tant d’espèces différentes ", se souvient-il, " je me suis dit : OK, alors il pourrait y avoir un moyen très simple de l’expliquer. "

Novembre et ses collègues ont mis en place une expérience, publiée l'été dernier , dans laquelle des paires de volontaires ne faisaient que s'asseoir l'un en face de l'autre tandis qu'un équipement photographique suivait les mouvements de leurs yeux, de leur visage et de leur corps. Parfois, les volontaires pouvaient se voir ; à d'autres moments, ils étaient séparés par une cloison. Les chercheurs ont découvert que dès que les volontaires se regardaient dans les yeux, leurs ondes cérébrales se synchronisaient instantanément. Le sourire s’est avéré encore plus puissant pour aligner les ondes cérébrales.

" Il y a quelque chose de spontané dans la synchronisation", a déclaré Novembre.

Le mouvement est également lié à l’activité synchronisée des ondes cérébrales. Dans l'étude de Novembre, lorsque les gens bougeaient leur corps de manière synchronisée – si, par exemple, l'un levait la main et que l'autre faisait de même – leur activité neuronale correspondait, avec un léger décalage. Cependant, la synchronisation intercérébrale va au-delà de la simple reproduction des mouvements physiques. Dans une étude publiée l'automne dernier sur des pianistes jouant en duo, une rupture de la synchronisation comportementale n'a pas provoqué la désynchronisation des deux cerveaux.

Un autre ingrédient important de la synchronisation neuronale "face à face" semble être la prédiction mutuelle : anticiper les réponses et les comportements d'une autre personne. Chaque personne " bouge ses mains, son visage ou son corps, ou parle ", a expliqué Hamilton, " et réagit également aux actions de l'autre personne ". Par exemple, lorsque les gens jouaient au jeu de cartes italien Tressette, l'activité neuronale des partenaires se synchronisait, mais le cerveau de leurs adversaires ne s'alignait pas avec eux.

Le partage d’objectifs et l’attention commune semblent souvent cruciaux pour la synchronisation inter-cerveau. Dans une expérience menée en Chine, des groupes de trois personnes ont dû coopérer pour résoudre un problème. Se présenta un problème : l'un des membres de l'équipe était un chercheur qui faisait seulement semblant de s'engager dans la tâche, hochant la tête et commentant lorsque c'était approprié, mais ne se souciant pas vraiment du résultat. Son cerveau ne se synchronisait pas avec celui des véritables membres de l'équipe.

Cependant, certains critiques affirment que l’apparition d’une activité cérébrale synchronisée n’est pas la preuve d’une quelconque connexion, mais peut plutôt s’expliquer par la réaction des personnes à un environnement partagé. " Imaginez deux personnes écoutant la même station de radio dans deux pièces différentes ", a écrit Clay Holroyd, neuroscientifique cognitif à l'Université de Gand en Belgique qui n'étudie pas la synchronisation intercérébrale, dans un article de 2022 . "La synchronisation inter-cerveau pourrait augmenter pendant les chansons qu'ils apprécient  ensemble par rapport aux chansons qu'ils trouvent tous deux ennuyeuses, mais cela ne serait pas une conséquence d'un couplage direct de cerveau à cerveau."

Pour tester cette critique, des scientifiques de l'Université de Pittsburgh et de l'Université Temple ont conçu une expérience dans laquelle les participants travaillaient différemment sur une tâche ciblée : terminer un puzzle . Les volontaires ont soit assemblé un puzzle en collaboration, soit travaillé sur des puzzles identiques séparément, côte à côte. Même s’il existait une certaine synchronisation interneurale entre les chercheurs travaillant de manière indépendante, elle était bien plus importante chez ceux qui collaboraient.

Pour Novembre, ces découvertes et d’autres similaires suggèrent que la synchronisation intercérébrale est plus qu’un artefact environnemental. "Tant que vous mesurerez le cerveau lors d'une interaction sociale, vous devrez toujours faire face à ce problème", a-t-il déclaré. "Les cerveaux en interaction sociale seront exposés à des informations similaires."

(Photo : La Mutual Wave Machine, qui a fait le tour des villes du monde entier de 2013 à 2019, permet aux passants d'explorer la synchronisation intercérébrale par paires tout en générant des données pour la recherche en neurosciences.)

À moins qu’ils ne soient à des endroits différents, bien sûr. Pendant la pandémie, les chercheurs se sont intéressés à comprendre comment la synchronisation intercérébrale pourrait changer lorsque les gens parlent face à face par vidéo. Dans une étude, publiée fin 2022 , Dumas et ses collègues ont mesuré l'activité cérébrale des mères et de leurs préadolescents lorsqu'ils communiquaient par vidéo en ligne. Les cerveaux des couples étaient à peine synchronisés, bien moins que lorsqu'ils parlaient en vrai. Une telle mauvaise synchronisation inter-cerveau en ligne pourrait aider à expliquer pourquoi les réunions Zoom ont tendance à être si fatigantes, selon les auteurs de l'étude.

"Il manque beaucoup de choses dans un appel Zoom par rapport à une interaction en face à face", a déclaré Hamilton, qui n'a pas participé à la recherche. " Votre contact visuel est un peu différent parce que le positionnement de la caméra est incorrect. Plus important encore, votre attention commune est différente."

Identifier les ingrédients nécessaires à l'apparition de la synchronisation inter-cerveau – qu'il s'agisse d'un contact visuel, d'un sourire ou du partage d'un objectif – pourrait nous aider à mieux profiter des avantages de la synchronisation avec les autres. Lorsque nous sommes sur la même longueur d’onde, les choses deviennent tout simplement plus faciles.

Avantages émergents

La neuroscientifique cognitive Suzanne Dikker aime exprimer son côté créatif en utilisant l'art pour étudier le fonctionnement du cerveau humain. Pour capturer la notion insaisissable d’être sur la même longueur d’onde, elle et ses collègues ont créé la Mutual Wave Machine : mi-installation artistique, mi-expérience neurologique. Entre 2013 et 2019, les passants de diverses villes du monde – Madrid, New York, Toronto, Athènes, Moscou et autres – ont pu faire équipe avec une autre personne pour explorer la synchronisation interneurale. Ils sont assis dans deux structures en forme de coquille se faisant face tout en portant un casque électroencéphalographe pour mesurer leur activité cérébrale. Pendant qu’ils interagissent pendant 10 minutes, les coquilles s’éclairent avec des projections visuelles qui servaient de neurofeedback : plus les projections sont lumineuses, plus leurs ondes cérébrales sont couplées. Cependant, certaines paires n'étaient pas informées que la luminosité des projections reflétait leur niveau de synchronisation, tandis que d'autres voyaient de fausses projections.

Lorsque Dikker et ses collègues ont analysé les résultats, publiés en 2021, ils ont découvert que les couples qui savaient qu'ils voyaient du neurofeedback se synchronisaient davantage avec le temps – un effet motivé par leur motivation à rester concentrés sur leur partenaire, ont expliqué les chercheurs. Plus important encore, leur synchronisation accrue a augmenté le sentiment de connexion sociale entre les deux. Il est apparu qu’être sur la même longueur d’onde cérébrale pourrait aider à établir des relations.

Dikker a également étudié cette idée dans un cadre moins artistique : la salle de classe. Dans une salle de classe de fortune dans un laboratoire, un professeur de sciences du secondaire encadrait des groupes de quatre élèves maximum pendant que Dikker et ses collègues enregistraient leur activité cérébrale. Dans une étude publiée sur le serveur de prépublication biorxiv.org en 2019, les chercheurs ont rapporté que plus les cerveaux des étudiants et de l'enseignant étaient synchronisés, plus les étudiants retenaient le matériel lorsqu'ils étaient testés une semaine plus tard. Une analyse de 2022 portant sur 16 études a confirmé que la synchronisation intercérébrale est effectivement liée à un meilleur apprentissage.

" La personne qui prête le plus d'attention ou qui s'accroche le mieux au signal de l'orateur sera également la plus synchronisée avec d'autres personnes qui accordent également la plus grande attention à ce que dit l'orateur ", a déclaré Dikker.

Ce n'est pas seulement l'apprentissage qui semble stimulé lorsque nos cerveaux sont synchronisés, mais également les performances et la coopération de l'équipe. Dans une autre étude réalisée par Dikker et ses collègues, des groupes de quatre personnes ont réfléchi à des utilisations créatives d'une brique ou classé des éléments essentiels pour survivre à un accident d'avion. Les résultats ont montré que plus leurs ondes cérébrales étaient synchronisées, mieux ils effectuaient ces tâches en groupe. Entre-temps, d'autres études ont montré que les équipes neuronales synchronisées non seulement communiquent mieux, mais surpassent également les autres dans les activités créatives telles que l'interprétation de la poésie .

Alors que de nombreuses études ont établi un lien entre la synchronisation intercérébrale et un meilleur apprentissage et de meilleures performances, la question reste de savoir si la synchronisation entraîne réellement de telles améliorations. Serait-ce plutôt une mesure d’engagement ? "Les enfants qui prêtent attention à l'enseignant feront preuve d'une plus grande synchronisation avec cet enseignant parce qu'ils sont plus engagés", a déclaré Holroyd. "Mais cela ne signifie pas que les processus synchrones contribuent réellement d'une manière ou d'une autre à l'interaction et à l'apprentissage."

Pourtant, les expériences sur les animaux suggèrent que la synchronisation neuronale peut effectivement conduire à des changements de comportement. Lorsque l’activité neuronale des souris était mesurée en leur faisant porter de minuscules capteurs en forme de chapeau haut de forme, par exemple, la synchronisation inter-cerveau prédisait si et comment les animaux interagiraient dans le futur. "C'est une preuve assez solide qu'il existe une relation causale entre les deux", a déclaré Novembre.

Chez l’homme, les preuves les plus solides proviennent d’expériences utilisant la stimulation électrique du cerveau pour générer une synchronisation interneurale. Une fois les électrodes placées sur le cuir chevelu des personnes, des courants électriques peuvent passer entre les électrodes pour synchroniser l’activité neuronale du cerveau des personnes. En 2017, Novembre et son équipe ont réalisé la première de ces expériences. Les résultats suggèrent que la synchronisation des ondes cérébrales dans la bande bêta, liée aux fonctions motrices, améliore la capacité des participants à synchroniser les mouvements de leur corps – dans ce cas, en frappant un rythme avec leurs doigts.

Plusieurs études ont récemment reproduit les conclusions de Novembre. Fin 2023, des chercheurs ont découvert qu'une fois les ondes cérébrales synchronisées par stimulation électrique, leur capacité à coopérer dans un jeu informatique simple s'améliorait considérablement. Et l'été dernier d'autres scientifiques ont montré qu'une fois que deux cerveaux sont synchronisés, les gens parviennent mieux à transférer des informations et à se comprendre.

La science est nouvelle, donc le jury ne sait toujours pas s'il existe un véritable lien de causalité entre la synchronie et le comportement humain coopératif. Malgré cela, la science de la synchronisation neuronale nous montre déjà à quel point nous bénéficions lorsque nous faisons les choses en synchronisation avec les autres. Sur le plan biologique, nous sommes programmés pour nous connecter.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Marta Zaraska, 28 mars 2024

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Notre cerveau à l’heure des nouvelles lectures

Maryanne Wolf, directrice du Centre de recherche sur la lecture et le langage de l’université Tufts est l’auteur de Proust et le Calmar (en référence à la façon dont ces animaux développent leurs réseaux de neurones, que nous avions déjà évoqué en 2009). Sur la scène des Entretiens du Nouveau Monde industriel au Centre Pompidou, la spécialiste dans le développement de l’enfant est venue évoquer "la modification de notre cerveau-lecteur au 21e siècle"

Comment lisons-nous ?

"Le cerveau humain n’était pas programmé pour être capable de lire. Il était fait pour sentir, parler, entendre, regarder… Mais nous n’étions pas programmés génétiquement pour apprendre à lire". Comme l’explique le neuroscientifique français Stanislas Dehaene (Wikipédia) dans son livre Les neurones de la lecture, nous avons utilisé notre cerveau pour identifier des modèles. C’est l’invention culturelle qui a transformé notre cerveau, qui a relié et connecté nos neurones entre eux, qui leur a appris à travailler en groupes de neurones spécialisés, notamment pour déchiffrer la reconnaissance de formes. La reconnaissance des formes et des modèles a permis la naissance des premiers symboles logographiques, permettant de symboliser ce qu’on voyait qui nous mènera des peintures rupestres aux premières tablettes sumériennes. Avec l’invention de l’alphabet, l’homme inventera le principe que chaque mot est un son et que chaque son peut-être signifié par un symbole. Le cerveau lecteur consiste donc à la fois à être capable de "voir", décoder des informations, des motifs et à les traiter pour pouvoir penser et avoir une réflexion.

Pour autant, le circuit de la lecture n’est pas homogène. Quand on observe à l’imagerie cérébrale un anglais qui lit de l’anglais, un chinois qui lit du chinois ou le Kanji, un Japonais qui lit le Kana japonais, on se rend compte que ces lectures activent des zones sensiblement différentes selon les formes d’écritures. Ce qui signifie qu’il y a plusieurs circuits de lecture dans notre cerveau. Le cerveau est plastique et il se réarrange de multiples façons pour lire, dépendant à la fois du système d’écriture et du médium utilisé. "Nous sommes ce que nous lisons et ce que nous lisons nous façonne" Ce qui explique aussi que chaque enfant qui apprend à lire doit développer son propre circuit de lecture.

Ce qui stimule le plus notre cerveau, selon l’imagerie médicale, c’est d’abord jouer une pièce au piano puis lire un poème très difficile, explique Maryanne Wolf. Car la lecture profonde nécessite une forme de concentration experte. Comme le souligne Proust dans Sur la lecture : "Nous sentons très bien que notre sagesse commence où celle de l’auteur finit, et nous voudrions qu’il nous donnât des réponses, quand tout ce qu’il peut faire est de nous donner des désirs. Et ces désirs, il ne peut les éveiller en nous qu’en nous faisant contempler la beauté suprême à laquelle le dernier effort de son art lui a permis d’atteindre. Mais par une loi singulière et d’ailleurs providentielle de l’optique des esprits (loi qui signifie peut-être que nous ne pouvons recevoir la vérité de personne, et que nous devons la créer nous-mêmes), ce qui est le terme de leur sagesse ne nous apparaît que comme le commencement de la nôtre, de sorte que c’est au moment où ils nous ont dit tout ce qu’ils pouvaient nous dire qu’ils font naître en nous le sentiment qu’ils ne nous ont encore rien dit."

La lenteur, la concentration et le processus cognitif encouragent le cerveau lecteur. La déduction, la pensée analogique, l’analyse critique, la délibération, la perspicacité, l’épiphanie (c’est-à-dire la compréhension soudaine de l’essence et de la signification de quelque chose) et la contemplation sont quelques-unes des merveilleuses conséquences de notre capacité à lire la pensée d’un autre.

Pourquoi la lecture numérique est-elle différente ?

Est-ce que ce que nous savons de notre cerveau lecteur éclaire ce que nous ne savons pas de la lecture à l’heure de la culture numérique ? Quelles sont les implications profondes sur la plasticité de nos circuits de lecture à mesure que nous utilisons des médiums dominés par le numérique ?

En 2008, dans une interview pour Wired, quelques mois avant d’écrire son célèbre article, "Est-ce que Google nous rend idiot ?", Nicholas Carr expliquait : "La chose la plus effrayante dans la vision de Stanley Kubrick n’était pas que les ordinateurs commencent à agir comme les gens, mais que les gens commencent à agir comme des ordinateurs. Nous commençons à traiter l’information comme si nous étions des noeuds, tout est question de vitesse de localisation et de lecture de données. Nous transférons notre intelligence dans la machine, et la machine transfère sa façon de penser en nous."

Les caractéristiques cognitives de la lecture en ligne ne sont pas les mêmes que celle de la lecture profonde, estime Maryanne Wolf. Avec le numérique, notre attention et notre concentration sont partielles, moins soutenues. Notre capacité de lecture se fixe sur l’immédiateté et la vitesse de traitement. Nous privilégions une forme de lecture qui nous permet de faire plusieurs tâches en même temps dans des larges ensembles d’information. Les supports numériques ont tendance à rendre notre lecture physique (tactile, interactions sensorielles…) tandis que le lire nous plonge plutôt dans un processus cognitif profond. Pour la spécialiste, il semble impossible de s’immerger dans l’hypertexte. Reprenant les propos de Carr, "l’écrémage est la nouvelle normalité", assène-t-elle. "Avec le numérique, on scanne, on navigue, on rebondit, on repère. Nous avons tendance à bouger, à cliquer et cela réduit notre attention profonde, notre capacité à avoir une lecture concentrée. Nous avons tendance à porter plus d’attention à l’image. Nous avons tendance à moins internaliser la connaissance et à plus dépendre de sources extérieures."

Les travaux d’imagerie cérébrale sur les effets cognitifs du multitâche montrent que même si on peut apprendre en étant distraits cela modifie notre façon d’apprendre rendant l’apprentissage moins efficace et utile estime le professeur de psychologie et neurobiologie Russ Poldrack. Les facteurs tactiles et matériels ont aussi une importance. On ne peut s’immerger dans l’hypertexte de la même façon qu’on pouvait se perdre dans un livre, estime la spécialiste de la lecture Anne Mangen du Centre sur la lecture de l’université de Stavanger. Plusieurs études ont montré que notre niveau de compréhension entre l’écran et l’imprimé se faisait toujours au détriment du numérique, rappelle Maryanne Wolf. Mais peut-être faudrait-il nuancer les propos de Maryanne Wolf et souligner, comme nous l’avions déjà rappelé lors de la publication de la charge de Nicholas Carr que les les protocoles d’expérimentation des neuroscientifiques défendent souvent des thèses. La science et l’imagerie médicale semblent convoquées pour apporter des preuves. Alors que les différences de protocoles entre une étude l’autre, la petitesse des populations étudiées, nécessiterait beaucoup de prudence dans les conclusions.

Reste que pour comprendre cette différence entre papier et électronique, estime Maryanne Wolf, il nous faut comprendre comment se forme notre capacité de lecture profonde. Est-ce que la lecture superficielle et notre attente continue d’informations externes seront les nouvelles menaces des lectures numériques ? Ces deux risques vont-ils court-circuiter notre "cerveau lecteur" ? Est-ce que la construction de l’imaginaire de l’enfance va être remplacée par celle, externe, que tous les nouveaux supports offrent ? …

"Nous ne reviendrons pas en arrière, nous ne reviendrons pas à un temps prénumérique", insiste Maryanne Wolf. "Ce n’est ni envisageable, ni enviable, ni faisable."

"Mais nous ne devrions pas accepter une embardée vers l’avant sans comprendre ce que le "répertoire cognitif" de notre espèce risque de perdre ou de gagner." "Ce serait une honte si la technologie la plus brillante que nous ayons développée devait finir par menacer le genre d’intelligence qui l’a produite", estime l’historien des technologies Edward Tenner. Et Maryanne Wolf de nous montrer trois enfants assis dans un canapé, avec chacun son ordinateur sur ses genoux. C’est l’image même qui inspire notre peur de demain. Celle-là même qu’évoquait l’anthropologue Stefana Broadbent à Lift 2012. Sauf que l’anthropologue, elle, nous montrait qu’on était là confronté là à une représentation sociale… une interrogation totalement absente du discours alarmiste de Maryanne Wolf, qui compare l’activité cognitive de cerveaux habitués à la lecture traditionnelle, avec celle de cerveaux qui découvrent les modalités du numérique.

Le numérique a bien un défaut majeur, celui d’introduire dans notre rapport culturel même des modalités de distraction infinies. Comme nous le confiait déjà Laurent Cohen en 2009, l’écran ou le papier ne changent rien à la capacité de lecture. Mais c’est le réseau qui pose problème et ce d’autant plus quand il apporte une distraction permanente, permettant toujours de faire autre chose que ce que l’on compte faire.

Si la lecture profonde peut se faire tout autant sur papier qu’à travers le réseau, le principal problème qu’induit le numérique, c’est la possibilité de distraction induite par l’outil lui-même, qui demande, pour y faire face, un contrôle de soi plus exigeant.

Notre avenir cognitif en sursis ?

Alors, comment résoudre ce paradoxe, se demande Maryanne Wolf. Comment pouvons-nous éviter de "court-circuiter" notre capacité à lire en profondeur, tout en acquérant les nouvelles compétences nécessaires pour le 21e siècle ?

Un premier pas peut-être fait en ayant conscience de nos limites, estime Maryanne Wolf. Rappelons-nous que notre cerveau n’a jamais été programmé génétiquement pour lire. Que chaque lecteur doit construire ses propres circuits de lecture. Que nos circuits de lecture sont plastiques et influencés par les médiums et les systèmes d’écriture que nous utilisons. Notre cerveau-lecteur est capable à la fois des plus superficielles et des plus profondes formes de lecture, de ressenti et de pensées.

Nous pouvons deviner que l’accès à l’information ne va cesser d’augmenter. Mais nous ne savons pas si l’accès immédiat à de vastes quantités d’informations va transformer la nature du processus de lecture interne, à savoir la compréhension profonde et l’internalisation de la connaissance.

Pour le dire autrement, notre cerveau est d’une plasticité totale, mais cela ne veut pas dire que nous allons perdre telle ou telle capacité d’attention, alors que celles-ci ont plus que jamais une importance sociale. Pour l’instant, pourrions-nous répondre à Maryanne Wolf, ce que le cerveau lecteur nous a le plus fait perdre, c’est certainement notre capacité à lire les détails du monde naturel que comprenait le chasseur-cueilleur.

Nous ne savons pas si l’accès immédiat à cette quantité croissante d’information externe va nous éloigner du processus de lecture profonde ou au contraire va nous inciter à explorer la signification des choses plus en profondeur, estime Wolf en reconnaissant tout de même, après bien des alertes, l’ignorance des neuroscientifiques en la matière. Bref, nous ne savons pas si les changements qui s’annoncent dans l’intériorisation des connaissances vont se traduire par une altération de nos capacités cognitives, ni dans quel sens ira cette altération.

Si nous ne savons pas tout de notre avenir cognitif, estime Wolf, peut-être pouvons-nous conserver certains objectifs en vue. Que pouvons-nous espérer ? La technologie va bouleverser l’apprentissage, estime Maryanne Wolf en évoquant l’expérimentation qu’elle mène avec le MIT sur le prêt de tablettes auprès d’enfants éthiopiens qui n’ont jamais été alphabétisés et qui montre des jeunes filles capables de retenir l’alphabet qu’elles n’avaient jamais appris. Comment peut-on créer les conditions pour que les nouveaux lecteurs développent une double capacité… savoir à la fois quand il leur faut écrémer l’information et quand il leur faut se concentrer profondément ?

En semblant à la fois croire dans l’apprentissage par les robots, comme le montre l’expérience OLPC en Ethiopie de laquelle elle participe visiblement avec un certain enthousiasme (alors que certains spécialistes de l’éducation ont montré que l’essentielle des applications d’apprentissage de la lecture ne permettaient pas de dépasser le niveau de l’apprentissage de l’alphabet, en tout cas n’étaient pas suffisantes pour apprendre à lire seul) et en n’ayant de cesse de nous mettre en garde sur les risques que le numérique fait porter à la lecture profonde, Maryanne Wolf semble avoir fait un grand écart qui ne nous a pas aidés à y voir plus clair.

Après la langue et le langage : la cognition

Pour l’ingénieur et philosophe Christian Fauré, membre de l’association Ars Industrialis. "l’organologie générale" telle que définit par Ars Industrialis et le philosophe Bernard Stiegler, organisateur de ces rencontres, vise à décrire et analyser une relation entre 3 types d' "organes" qui nous définissent en tant qu’humain : les organes physiologiques (et psychologiques), les organes techniques et les organes sociaux.

"Nos organes physiologiques n’évoluent pas indépendamment de nos organes techniques et sociaux", rappelle Christian Fauré. Dans cette configuration entre 3 organes qui se surdéterminent les uns les autres, le processus d’hominisation semble de plus en plus porté, "transporté" par l’organe technique. Car dans un contexte d’innovation permanente, le processus d’hominisation, ce qui nous transforme en hommes, est de plus en plus indexé par l’évolution de nos organes techniques. La question est de savoir comment nos organes sociaux, psychologiques et physiologiques vont suivre le rythme de cette évolution. A l’époque de l’invention des premiers trains, les gens avaient peur d’y grimper, rappelle le philosophe. On pensait que le corps humain n’était pas fait pour aller à plus de 30 km à l’heure.

L’évolution que nous connaissons se produit via des interfaces entre les différents organes et c’est celles-ci que nous devons comprendre, estime Christian Fauré. Quel est le rôle des organes techniques et quels sont leurs effets sur nos organes sociaux et physiologiques ?L’écriture a longtemps été notre principal organe technique. Parce qu’elle est mnémotechnique, elle garde et conserve la mémoire. Par son statut, par les interfaces de publication, elle rend public pour nous-mêmes et les autres et distingue le domaine privé et le domaine public. Or l’évolution actuelle des interfaces d’écriture réagence sans arrêt la frontière entre le privé et le public. Avec le numérique, les interfaces de lecture et d’écriture ne cessent de générer de la confusion entre destinataire et destinateur, entre ce qui est privé et ce qui est public, une distinction qui est pourtant le fondement même de la démocratie, via l’écriture publique de la loi. Avec le numérique, on ne sait plus précisément qui voit ce que je publie… ni pourquoi on voit les messages d’autrui.

La question qui écrit à qui est devenue abyssale, car, avec le numérique, nous sommes passés de l’écriture avec les machines à l’écriture pour les machines. L’industrie numérique est devenue une industrie de la langue, comme le soulignait Frédéric Kaplan. Et cette industrialisation se fait non plus via des interfaces homme-machine mais via de nouvelles interfaces, produites par et pour les machines, dont la principale est l’API, l’interface de programmation, qui permet aux logiciels de s’interfacer avec d’autres logiciels.

Le nombre d’API publiée entre 2005 et 2012 a connu une croissance exponentielle, comme l’explique ProgrammableWeb qui en tient le décompte. Désormais, plus de 8000 entreprises ont un modèle d’affaire qui passe par les API. "Le web des machines émerge du web des humains. On passe d’un internet des humains opéré par les machines à un internet pour les machines opéré par les machines. L’API est la nouvelle membrane de nos organes techniques qui permet d’opérer automatiquement et industriellement sur les réseaux."

Ecrire directement avec le cerveau

Le monde industriel va déjà plus loin que le langage, rappelle Christian Fauré sur la scène des Entretiens du Nouveau Monde industriel. "Nous n’écrivons plus. Nous écrivons sans écrire, comme le montre Facebook qui informe nos profils et nos réseaux sociaux sans que nous n’ayons plus à écrire sur nos murs. Nos organes numériques nous permettent d’écrire automatiquement, sans nécessiter plus aucune compétence particulière. Et c’est encore plus vrai à l’heure de la captation de données comportementales et corporelles. Nos profils sont renseignés par des cookies que nos appareils techniques écrivent à notre place. Nous nous appareillons de capteurs et d’API "qui font parler nos organes". Les interfaces digitales auxquelles nous nous connectons ne sont plus des claviers ou des écrans tactiles… mais des capteurs et des données." Les appareillages du Quantified Self sont désormais disponibles pour le grand public. La captation des éléments physiologique s’adresse à nos cerveaux, comme l’explique Martin Lindstrom dans Buy.Ology. "Nous n’avons même plus besoin de renseigner quoi que ce soit. Les capteurs le font à notre place. Pire, le neuromarketing semble se désespérer du langage. On nous demande de nous taire. On ne veut pas écouter ce que l’on peut dire ou penser, les données que produisent nos capteurs et nos profils suffisent." A l’image des séries américaines comme Lie to Me ou the Mentalist où les enquêteurs ne s’intéressent plus à ce que vous dites. Ils ne font qu’observer les gens, ils lisent le corps, le cerveau. "L’écriture de soi n’est plus celle de Foucault, les échanges entre lettrés. On peut désormais s’écrire sans savoir écrire. Nous entrons dans une époque d’écriture automatique, qui ne nécessite aucune compétence. Nous n’avons même plus besoin du langage. L’appareillage suffit à réactualiser le connais-toi toi-même  !"

Google et Intel notamment investissent le champ des API neuronales et cherchent à créer un interfaçage direct entre le cerveau et le serveur. Le document n’est plus l’interface. Nous sommes l’interface !

"Que deviennent la démocratie et la Res Publica quand les données s’écrivent automatiquement, sans passer par le langage ? Quand la distinction entre le public et le privé disparaît ? Alors que jusqu’à présent, la compétence technique de la lecture et de l’écriture était la condition de la citoyenneté", interroge Christian Fauré.

Les capteurs et les interfaces de programmation ne font pas que nous quantifier, ils nous permettent également d’agir sur notre monde, comme le proposent les premiers jouets basés sur un casque électroencéphalographique (comme Mindflex et Star Wars Science The Force Trainer), casques qui utilisent l’activité électrique du cerveau du joueur pour jouer. Ces jouets sont-ils en train de court-circuiter notre organe physiologique ?

Mais, comme l’a exprimé et écrit Marianne Wolf, nous n’étions pas destinés à écrire. Cela ne nous a pas empêchés de l’apprendre. Nous sommes encore moins nés pour agir sur le réel sans utiliser nos organes et nos membres comme nous le proposent les casques neuronaux.

Quand on regarde les cartographies du cortex somatosensoriel on nous présente généralement une représentation de nous-mêmes selon l’organisation neuronale. Celle-ci déforme notre anatomie pour mettre en évidence les parties de celle-ci les plus sensibles, les plus connectés à notre cerveau. Cette représentation de nous est la même que celle que propose la logique des capteurs. Or, elle nous ressemble bien peu.

(Image extraite de la présentation de Christian Fauré : ressemblons à notre cortex somatosensoriel ?)

Que se passera-t-il demain si nous agissons dans le réel via des casques neuronaux ? La Science Fiction a bien sûr anticipé cela. Dans Planète interdite, le sous-sol de la planète est un vaste data center interfacé avec le cerveau des habitants de la planète qui ne donne sa pleine puissance que pendant le sommeil des habitants. "Ce que nous rappelle toujours la SF c’est que nos pires cauchemars se réalisent quand on interface l’inconscient à la machine, sans passer par la médiation de l’écriture ou du langage. Si la puissance du digital est interfacée et connectée directement aux organes physiologiques sans la médiation de l’écriture et du langage, on imagine alors à quel point les questions technologiques ne sont rien d’autre que des questions éthiques", conclut le philosophe.

Si on ne peut qu’être d’accord avec cette crainte de la modification du cerveau et de la façon même dont on pense via le numérique comme c’était le cas dans nombre d’interventions à cette édition des Entretiens du Nouveau Monde industriel, peut-être est-il plus difficile d’en rester à une dénonciation, comme l’a montré l’ambiguïté du discours de Maryanne Wolf. Si nous avons de tout temps utilisé des organes techniques, c’est dans l’espoir qu’ils nous libèrent, qu’ils nous transforment, qu’ils nous distinguent des autres individus de notre espèce et des autres espèces. Pour répondre à Christian Fauré, on peut remarquer que la SF est riche d’oeuvres qui montrent ou démontrent que l’augmentation de nos capacités par la technique était aussi un moyen pour faire autre chose, pour devenir autre chose, pour avoir plus de puissance sur le monde et sur soi. Il me semble pour ma part qu’il est important de regarder ce que les interfaces neuronales et les capteurs libèrent, permettent. Dans the Mentalist, pour reprendre la référence de Christian Fauré, ce sont les capacités médiumniques extraordinaires de l’enquêteur qui transforme son rapport au monde et aux autres. Si l’interfaçage direct des organes physiologique via des capteurs et des données produit de nouvelles formes de pouvoir, alors il est certain que nous nous en emparerons, pour le meilleur ou pour le pire. On peut légitimement le redouter ou s’en inquiéter, mais ça ne suffira pas à nous en détourner.

Qu’allons-nous apprendre en jouant de l’activité électrique de nos cerveaux ? On peut légitimement se demander ce que cela va détruire… Mais si on ne regarde pas ce que cela peut libérer, on en restera à une dénonciation sans effets.

 

Auteur: Guillaud Hubert

Info: https://www.lemonde.fr/blog/internetactu/2013/01/11/notre-cerveau-a-lheure-des-nouvelles-lectures/

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