Citation
Catégorie
Tag – étiquette
Auteur
Info



nb max de mots
nb min de mots
trier par
Dictionnaire analogique intriqué pour extraits. Recherche mots ou phrases tous azimuts. Aussi outil de précision sémantique et de réflexion communautaire. Voir la rubrique mode d'emploi. Jetez un oeil à la colonne "chaînes". ATTENTION, faire une REINITIALISATION après  une recherche complexe. Et utilisez le nuage de corrélats !!!!..... Lire la suite >>
Résultat(s): 19
Temps de recherche: 0.0371s

plénitude

Dans ces instants rapides comme l'éclair, le sentiment de la vie et la conscience se décuplaient pour ainsi dire en lui. Son esprit et son coeur s'illuminaient d'une clarté intense ; toutes ses émotions, tous ses doutes, toutes ses inquiétudes se calmaient à la fois pour se convertir en une souveraine sérénité, faite de joie lumineuse, d'harmonie et d'espérance, à la faveur de laquelle sa raison se haussait jusqu'à la compréhension des causes finales...
Ces instants, pour les définir d'un mot, se caractérisaient par une fulguration de la conscience, et par une suprême exaltation de l'émotion subjective.
À cette seconde - avait-il déclaré un jour à Rogojine quand ils se voyaient à Moscou - j'ai entrevu le sens de cette singulière expression : il n'y aura plus de temps.

Auteur: Dostoïevski Fédor Mikhaïlovitch

Info: L'Idiot

[ éblouissement ] [ religion ]

 

Commentaires: 0

finalité

Je sais bien que plusieurs philosophes, et surtout Lucrèce, ont nié les causes finales ; et je sais que Lucrèce, quoique peu châtié, est un très grand poète dans ses descriptions et dans sa morale ; mais en philosophie, il me paraît, je l'avoue, fort au-dessous d'un portier de collège et d'un bedeau de paroisse. Affirmer que ni l'oeil n'est fait pour voir, ni l'oreille pour entendre, ni l'estomac pour digérer, n'est-ce pas là la plus énorme absurdité, la plus révoltante folie qui soit jamais tombée dans l'esprit humain ? Tout douteur que je suis, cette démence me parait évidente et je le dis. Pour moi, je ne vois dans la nature comme dans les arts, que des causes finales ; et je crois un pommier fait pour porter des pommes comme je crois une montre faite pour marquer l'heure.

Auteur: Voltaire

Info: Dictionnaire philosophique, Garnier 1967.<p.512>

 

Commentaires: 0

futur

Le code audacieux du transhumanisme se lèvera. C'est un fait inévitable et indéniable. Il s'inscrit dans la nature antidémocratique de la technologie et dans notre propre avancement évolutionniste téléologique. C'est l'avenir. Nous sommes l'avenir, comme cela ou pas. Et il doit être moulé, guidé, et manipulé correctement par la force et la sagesse des scientifiques transhumanistes avec leurs nations et leurs ressources à leurs service pour le faciliter. Cela doit être soutenu de telle sorte que nous puissions faire une transition réussie, non pas nous sacrifier, que ce soit par son pouvoir écrasant ou par crainte d'exploiter ce pouvoir. Il faut mettre les ressources dans la technologie. Dans notre système éducatif. Dans nos universités, nos industries et nos idées. Utiliser le plus fort de notre société. Les plus brillants de notre société. Le meilleur de notre société afin d'atteindre l'avenir.

Auteur: Istvan Zoltan

Info: Le pari transhumaniste, *téléologie: étude des causes finales

[ avenir ] [ espérance ] [ technologie ] [ pensée de droite ]

 

Commentaires: 0

musique des sphères

D'abord la croyance est que l'univers est essentiellement harmonieux, et que la source de cette concordance réside dans des proportions mathématiques qui peuvent être directement liées aux harmonies musicales. Pythagore, comme ce fut souvent répété, aurait médité sur le bruit des marteaux frappant les enclumes des forgerons et aurait soutenu qu'un marteau à moitié aussi lourd produisait une note d'une octave au-dessus de son compagnon de taille normale.
Plus importantes furent les expériences avec une seule corde, ou monocorde, qui lui furent attribuées par ses successeurs. Si une corde étirée est divisée exactement en deux, elle produit un son d'une octave plus élevé que la hauteur fondamentale (le rapport 2:1), les intervalles de quarte et de quinte peuvent être exprimés comme les rapports 4:3 et 3:2 respectivement, et tous les autres intervalles peuvent être décrits en termes mathématiques.
Ces proportions numériques furent ensuite étendues pour décrire les relations des sphères planétaires, tant dans leur distance relative entre elles, que dans leur vitesse de mouvements. Des idées qui eurent une expression influente (bien qu'obscure) dans le Timée de Platon, et furent ensuite sans cesse été élaborées au cours des siècles qui suivirent jusqu'à la Renaissance. L'une des manifestations finales de cette compréhension est fournie dans l'illustration de l'harmonie cosmique de Robert Fludd dans sons Utriusque cosmi historia.

Auteur: Lindley David

Info: Shakespeare And Music

[ historique ]

 

Commentaires: 0

Ajouté à la BD par miguel

femmes-par-homme

Chez la femme, le geste écrit est gauche, souvent disgracieux et lâché, ne quittant l'allure insignifiante que pour devenir discordant, désordonné ou exagéré; il a souvent des formes penchées et frêles, ou bien prétentieuses ou compliquées. L'écriture dite du Sacré-Cœur, au tracé triangulaire, est actuellement un précieux indice du sexe féminin, mais il est aléatoire puisqu'il suffirait d'une modification dans l'enseignement des couvents pour qu'il disparaisse. La surélévation des diverses minuscules, principalement des s, r et de la hampe des p, se rencontre très souvent, même habituellement, dans les écritures de femmes, et très rarement dans celles des hommes. Il en est de même des finales longues, soit qu'elles aillent à la dérive, soit qu'elles soient horizontales. Ce qui m'a frappé le plus, c'est de constater combien on exagérait l'importance des signes de la finesse et de la légèreté; ils n'ont pas une grande importance différentielle. Si parfois les écritures de femmes sont plus fines et légères que celles des hommes, par contre on y voit plus fréquemment des traits appuyés, des renflements, — c'est-à-dire que la femme, qui a moins de besoins sexuels que l'homme, serait cependant plus sensuelle. Il est vrai que les renflements disent aussi la gourmandise!

Chez l'homme, la netteté, la fermeté, la sûreté, la simplicité, la sobriété du tracé sont caractéristiques. La simplification, qui est un signe graphologique de culture d'esprit, est bien plus fréquente que chez la femme. Quand l'écriture d'une femme a de la tenue, chose rare, elle n'évite pas la raideur, le mouvement manque de grâce. Chez l'homme, l'aisance du tracé s'allie le plus souvent aux qualités de netteté et de sobriété. Ces différences existent jusque dans l'écriture des gens inférieurs. A égale infériorité, l'écriture de l'homme est plus simple et sobre. On trouve aussi beaucoup moins d'écritures lâchées d'hommes que de femmes.

Auteur: Binet Alfred

Info: "La graphologie et ses révélations sur le sexe, l'âge et l'intelligence", L'Année psychologique, 1903 https://www.persee.fr/doc/psy_0003-5033_1903_num_10_1_3547

[ hommes-femmes ] [ style ] [ lettre ] [ olographiques ]

 

Commentaires: 0

Ajouté à la BD par Coli Masson

illusion théologique

Il en résulte, en second lieu, que les hommes agissent toujours en vue d’une fin, savoir, leur utilité propre, objet naturel de leur désir ; et de là vient que pour toutes les actions possibles ils ne demandent jamais à en connaître que les causes finales, et dès qu’ils les connaissent, ils restent en repos, n’ayant plus dans l’esprit aucun motif d’incertitude …
Or, les hommes venant à rencontrer hors d’eux et en eux-mêmes un grand nombre de moyens qui leur sont d’un grand secours pour se procurer les choses utiles, par exemple les yeux pour voir, les dents pour mâcher, les végétaux et les animaux pour se nourrir, le soleil pour s’éclairer, la mer pour nourrir les poissons, etc., ils ne considèrent plus tous les êtres de la nature que comme des moyens à leur usage ; et sachant bien d’ailleurs qu’ils ont rencontré, mais non préparé ces moyens, c’est pour eux une raison de croire qu’il existe un autre être qui les a disposés en leur faveur.
Du moment, en effet, qu’ils ont considéré les choses comme des moyens, ils n’ont pu croire qu’elles se fussent faites elles-mêmes, mais ils ont dû conclure qu’il y a un maître ou plusieurs maîtres de la nature, doués de liberté, comme l’homme, qui ont pris soin de toutes choses en faveur de l’humanité et ont tout fait pour son usage. Et c’est ainsi que n’ayant rien pu apprendre sur le caractère de ces puissances, ils en ont jugé par leur propre caractère ; d’où ils ont été amenés à croire que si les dieux règlent tout pour l’usage des hommes, c’est afin de se les attacher et d’en recevoir les plus grands honneurs ; et chacun dès lors a inventé, suivant son caractère, des moyens divers d’honorer Dieu, afin d’obtenir que Dieu l’aimât d’un amour de prédilection, et fît servir la nature entière à la satisfaction de ses aveugles désirs et de sa cupidité insatiable. Voilà donc comment ce préjugé s’est tourné en superstition et a jeté dans les âmes de profondes racines, et c’est ce qui a produit cette tendance universelle à concevoir des causes finales et à les rechercher. Mais tous ces efforts pour montrer que la nature ne fait rien en vain, c’est-à-dire rien d’inutile aux hommes, n’ont abouti qu’à un résultat, c’est de montrer que la nature et les dieux et les hommes sont privés de raison.

Auteur: Spinoza Baruch

Info: Éthique, appendice de la première partie

[ anthropocentrisme ] [ animisme moderne ] [ interprétation du monde ]

 

Commentaires: 0

Ajouté à la BD par Coli Masson

laxisme

Les conservateurs ne veulent pas abandonner la guerre contre la drogue. Ils sont convaincus que des seigneurs de la drogue mènent une guerre contre d'innocentes victimes, qui commence avec les adolescents, et ils ne s'intéressent pas aux arguments pour la dépénalisation.

Les conservateurs veulent que l'État dépense des centaines de millions de dollars pour créer des prisons afin d'y mettre les revendeurs de drogue reconnus coupables - après les faits. À gauche, on veut que l'État dépense un montant au moins égal pour traiter et réhabiliter - après les faits.

Moi, je cherche à fermer le marché des drogues illégales. Je dis qu'il faut être deux pour danser le tango - vendeurs et acheteurs - et je veux fermer la piste de danse.

Nous savons où elle se trouve. Il y en a une dans votre ville. Il y en a probablement plus d'une. Ells sont les sombres lieux de l'âme. Les usagers viennent, cherchant désespérément un nouveau trip ou peut-être uniquement un moyen pour arrêter de trembler. Les vendeurs viennent, avides d'un revenu issu de la vente de leurs articles destructeurs, malgré la misère qu'ils sèment.

Et puis il y a les innocents - des enfants qui ont de l'argent dans leurs poches et du temps à perdre. Ils viennent en bande, cherchant de nouvelles sensations dans un milieu ennuyeux, dénué de sens.

Ce dont nous avons besoin, c'est d'un grand coup de balai. Nous devons envoyer la police locale, les agents de la DEA [Agence de lutte contre la drogue] et les medias dans ces bouges et les fermer une fois pour toute.

Je veux parler des écoles publiques.

Chaque jour, votre gouvernement local envoie des douzaines ou des centaines de bus jaunes pour recruter la nouvelle génération de drogués. Ces individus psychologiquement faibles, soigneusement choisis comme victimes, sont amenés au grand magasin central du cartel de la drogue, où les vendeurs peuvent faire leur offre initiale et compétitive - "Le premier est gratuit !" - et leur incantation subversive, "Essayer : vous aimerez !". Seul le directeur adjoint se trouve entre les usagers et la source de leur dépendance.

Les vendeurs vont où se trouve l'argent, et où les gens qui en ont sont rassemblés pendant sept heures par jour en un lieu pratique et sans loyer.

Les usagers et les usagers potentiels sont conduits vers des pièces où ils doivent rester assis des heures sur des sièges durs, en bois, et sont obligés d'écouter le cours d'un endoctrinateur dont le travail, pour respecter la loi fédérale, est de persuader les enfants que la vie peut avoir un sens et être pleine d'espoir sans : (1) l'idée que Dieu ait une place dans la classe, dans l'isoloir ou dans le jardin public ; (2) l'idée qu'il y aura un jugement final (sauf pour Adolf Hitler) qui ait des conséquences éternelles ; (3) l'idée que l'Humanité est le fruit de Dieu plutôt que celui des forces sans but, aléatoires de la nature impersonnelle ; (4) l'idée que l'Homme a été mis sur Terre par Dieu pour y exercer sa domination sur la création, plutôt que pour être une simple espèce de primate avec l'avantage compétitif unique d'avoir des pouces en opposition ; (5) l'idée que les individus soient responsables légalement et moralement de leurs actes, y compris de l'obligation d'épargner pour leurs années de retraite et de payer pour leurs soins médicaux ; (6) l'idée qu'il y a des réponses finales aux questions morales décisives (sauf en ce qui concerne Hitler) ; (7) l'idée qu'une éducation pertinente et créatrice de toute la vie peut être donnée dans une institution qui n'emploie pas de professeurs à plein temps. (Techniquement, le point 7 n'est pas rendu obligatoire par la loi fédérale ; il y a plutôt une obligation due au aux électeurs locaux, qui feront pression sur le conseil de direction de l'école, pour virer le directeur si l'équipe de football a de nouveau un résultat de 2 victoires et 9 défaites cette saison).

Les éducateurs savent que la vie ne peut pas être vécue uniquement en termes négatifs. Il y a aussi des questions positives qui sont traitées dans les classes des écoles publiques, parmi elles : (1) le droit à un avortement gratuit, avec le conseil de professionnels agréés par l'école et sans consultation des parents ; (2) le droit pour tout mode de vie sexuelle de voir sa position - intellectuelle, bien sûr - présentée en classe comme un choix légitime parmi beaucoup d'autres ; (3) le droit pour tout groupe minoritaire (sauf les Nazis) à avoir au moins un paragraphe positif dans le manuel d'études sociales ; (4) le droit pour chaque élève à avoir un certain sens d'estime de soi, sauf dans les équipes sportives ; et (5) le droit pour les étudiants d'informer tout professeur des idées de leurs parents sur les sujets ayant une importance sociale ou psychologique pour le quartier de l'école.

Là, entre les cours, les élèves se rencontrent pour discuter des implications sur leurs vies de tout cela. "Le premier est gratuit. Essayez : vous aimerez."

Quelle est la dernière fois que vous avez vu, sur la chaîne de télévision locale, un reportage sur une prise de drogue dans une école privée ?

Quelle est la dernière fois où vous avez lu dans les journaux un article sur un élève victime d'une overdose d'héroïne dans une école privée ?

En allant un peu plus loin, quelle est la dernière fois que la police a été envoyée pour arrêter une bagarre dans une école privée ? (J'imagine le reportage. "La bataille a commencé quand un groupe de Catholiques ont apparamment commencé à chanter, 'infused grace, infused grace' durant la période obligatoire des prières matinales [je renonce à traduire ou à trouver des équivalents français en raison de mes faibles connaissances des subtilités religieuses associées au texte anglais. Si quelqu'un peut m'aider. NdT]. On dit que les Baptistes se sont vengés au cri de 'imputed grace, imputed grace'. "Je parlais de plus en plus fort," raconte Mr. Brubaker, qui enseigne le calcul et est également le directeur de l'école. "Nous avons finalement dû appeler la police quand les Méthodistes ont commencé à crier 'prevenient grace'. C'était tout simplement terrible. Mais je peux rassurer le public : nous allons prendre des mesures pour régler ces problèmes.")

Conclusion

Ce dont nous avons besoin, c'est d'une guerre totale contre la drogue qui prenne pour cible le principal centre de recrutement des revendeurs de drogue, les points de vente de choix du cartel de la drogue colombien : les écoles publiques américaines subventionnées par les impôts.

Si j'entendais un jour des membres du Congrès réclamer ce type de guerre bipartisane contre la drogue, je les prendrais bien plus au sérieux. J'aurais une bonne impression si j'en entendais un se dresser devant la chambre du Congrès et dire la chose suivante. "Comme mesure de lutte contre la drogue, je propose aujourd'hui une loi pour arrêter tout financement fédéral de l'éducation." Alors, son collègue de l'autre bord se lèverais et dirais : "je suis prêt à soutenir cette proposition si le gentleman distingué du Texas se déclare prêt à soutenir ma proposition de supprimer toutes les institutions d'éducation de la juridiction du National Labor Relations Board."

Quand la demande de drogues illégales est en fin de compte analysée en termes de catégories qui demandent un traitement - et cherchent des calmants qui sont un soulagement chimique de la douleur - alors nous commencerons à venir à bout du problème continuel américain de la drogue. La guerre contre les drogues devrait commencer par un programme systématique d'élimination des sources initiales de la souffrance des usagers, ces institutions subventionnées qui sont également les principaux supermarchés de la vente des drogues. Jusqu'à ce qu'il en soit ainsi, je ne pense pas que la guerre contre la drogue ait une grande chance de réduire le niveau de stupéfiants.

Jusque là, à chaque fois que vous verrez un bus jaune de l'école publique sur l'autoroute, dites-vous "Transport gratuit vers le centre de cocaïne". À l'arrière de chaque bus scolaire de l'Amérique, on devrait voir clairement ces mots : "recommandé par Medellin".

Auteur: North Gary

Info: Comment gagner la guerre contre la drogue. 15 janvier 2001, traduit par Hervé de Quengo.

[ sécularisation ] [ banalisation ]

 

Commentaires: 0

Ajouté à la BD par Coli Masson

strates biologiques

Les chemins aléatoires de l'évolution mènent à un même endroit

Une étude statistique massive suggère que le résultat final de l’évolution – la forme physique – est prévisible.

(Photo  : Différentes souches de levure cultivées dans des conditions identiques développent des mutations différentes, mais parviennent finalement à des limites évolutives similaires.)

Dans son laboratoire du quatrième étage de l'Université Harvard, Michael Desai a créé des centaines de mondes identiques afin d'observer l'évolution à l'œuvre. Chacun de ses environnements méticuleusement contrôlés abrite une souche distincte de levure de boulangerie. Toutes les 12 heures, les assistants robots de Desai arrachent la levure à la croissance la plus rapide de chaque monde – sélectionnant celle qui est la plus apte à vivre – et jettent le reste. Desai surveille ensuite les souches à mesure qu'elles évoluent au cours de 500 générations. Son expérience, que d'autres scientifiques considèrent comme d'une ampleur sans précédent, cherche à mieux comprendre une question qui préoccupe depuis longtemps les biologistes : si nous pouvions recommencer le monde, la vie évoluerait-elle de la même manière ?

De nombreux biologistes affirment que ce ne serait pas le cas et que des mutations fortuites au début du parcours évolutif d’une espèce influenceraient profondément son destin. "Si vous rejouez le déroulement du vivant, vous pourriez avoir une mutation initiale qui vous emmènera dans une direction totalement différente", a déclaré Desai, paraphrasant une idée avancée pour la première fois par le biologiste Stephen Jay Gould dans les années 1980.

Les cellules de levure de Desai remettent en question cette croyance. Selon les résultats publiés dans Science en juin, toutes les variétés de levures de Desai ont atteint à peu près le même point final d'évolution (tel que mesuré par leur capacité à se développer dans des conditions de laboratoire spécifiques), quel que soit le chemin génétique précis emprunté par chaque souche. C'est comme si 100 taxis de la ville de New York acceptaient d'emprunter des autoroutes distinctes dans une course vers l'océan Pacifique et que 50 heures plus tard, ils convergeaient tous vers la jetée de Santa Monica.

Les résultats suggèrent également un décalage entre l’évolution au niveau génétique et au niveau de l’organisme dans son ensemble. Les mutations génétiques se produisent pour la plupart de manière aléatoire, mais la somme de ces changements sans but crée d’une manière ou d’une autre un modèle prévisible. Cette distinction pourrait s’avérer précieuse, dans la mesure où de nombreuses recherches en génétique se sont concentrées sur l’impact des mutations dans des gènes individuels. Par exemple, les chercheurs se demandent souvent comment une seule mutation pourrait affecter la tolérance d’un microbe aux toxines ou le risque de maladie d’un humain. Mais si les découvertes de Desai s'avèrent valables pour d'autres organismes, elles pourraient suggérer qu'il est tout aussi important d'examiner comment un grand nombre de changements génétiques individuels fonctionnent de concert au fil du temps.

"En biologie évolutive, il existe une sorte de tension entre penser à chaque gène individuellement et la possibilité pour l'évolution de modifier l'organisme dans son ensemble", a déclaré Michael Travisano, biologiste à l'université du Minnesota. "Toute la biologie s'est concentrée sur l'importance des gènes individuels au cours des 30 dernières années, mais le grand message à retenir de cette étude est que ce n'est pas nécessairement important". 

La principale force de l’expérience de Desai réside dans sa taille sans précédent, qui a été qualifiée d’« audacieuse » par d’autres spécialistes du domaine. La conception de l'expérience est ancrée dans le parcours de son créateur ; Desai a suivi une formation de physicien et, depuis qu'il a lancé son laboratoire il y a quatre ans, il a appliqué une perspective statistique à la biologie. Il a imaginé des moyens d'utiliser des robots pour manipuler avec précision des centaines de lignées de levure afin de pouvoir mener des expériences évolutives à grande échelle de manière quantitative. Les scientifiques étudient depuis longtemps l’évolution génétique des microbes, mais jusqu’à récemment, il n’était possible d’examiner que quelques souches à la fois. L'équipe de Desai, en revanche, a analysé 640 lignées de levure qui avaient toutes évolué à partir d'une seule cellule parent. L'approche a permis à l'équipe d'analyser statistiquement l'évolution.

"C'est l'approche physicienne de l'évolution, réduisant tout aux conditions les plus simples possibles", a déclaré Joshua Plotkin, biologiste évolutionniste à l'Université de Pennsylvanie qui n'a pas participé à la recherche mais a travaillé avec l'un des auteurs. "Ce qui pourrait permettre de définir la part du hasard dans l'évolution, quelle est la part du point de départ et la part du bruit de mesure."

Le plan de Desai était de suivre les souches de levure à mesure qu'elles se développaient dans des conditions identiques, puis de comparer leurs niveaux de condition physique finaux, déterminés par la rapidité avec laquelle elles se développaient par rapport à leur souche ancestrale d'origine. L’équipe a utilisé des bras robotisés spécialement conçus pour transférer les colonies de levure vers une nouvelle maison toutes les 12 heures. Les colonies qui s’étaient le plus développées au cours de cette période passèrent au cycle suivant et le processus se répéta pendant 500 générations. Sergey Kryazhimskiy , chercheur postdoctoral dans le laboratoire de Desai, passait parfois la nuit dans le laboratoire, analysant l'aptitude de chacune des 640 souches à trois moments différents. Les chercheurs ont ensuite pu comparer la variation de la condition physique entre les souches et découvrir si les capacités initiales d'une souche affectaient sa position finale. Ils ont également séquencé les génomes de 104 souches pour déterminer si les mutations précoces modifiaient les performances finales.

Des études antérieures ont indiqué que de petits changements au début du parcours évolutif peuvent conduire à de grandes différences plus tard, une idée connue sous le nom de contingence historique. Des études d'évolution à long terme sur la bactérie E. coli, par exemple, ont montré que les microbes peuvent parfois évoluer pour manger un nouveau type d'aliment, mais que des changements aussi importants ne se produisent que lorsque certaines mutations habilitantes se produisent en premier. Ces mutations précoces n’ont pas d’effet important en elles-mêmes, mais elles jettent les bases nécessaires pour des mutations ultérieures qui en auront.

Mais en raison de la petite échelle de ces études, Desai ne savait pas clairement si ces cas constituaient l'exception ou la règle. "Obtenez-vous généralement de grandes différences dans le potentiel évolutif qui surviennent au cours du cours naturel de l'évolution, ou l'évolution est-elle en grande partie prévisible?" il répond "Pour répondre à cette question, nous avions besoin de la grande échelle de notre expérience."

Comme dans les études précédentes, Desai a constaté que les mutations précoces influencent l'évolution future, en façonnant le chemin que prend la levure. Mais dans cette expérience, ce chemin n'a pas eu d'incidence sur la destination finale. "Ce type particulier de contingence rend en fait l'évolution de la forme physique  plus prévisible, et pas moins prévisible", a déclaré M. Desai.

Desai a montré que, tout comme une seule visite à la salle de sport profite plus à un amateur flappi par la TV qu'à un athlète, les microbes qui commençent par croître lentement tirent bien plus parti des mutations bénéfiques que leurs homologues plus en forme qui démarrent sur les chapeaux de roue. " Si vous êtes à la traîne au début à cause de la malchance, vous aurez tendance à aller mieux dans le futur ", a déclaré Desai. Il compare ce phénomène au principe économique des rendements décroissants - après un certain point, chaque unité d'effort supplémentaire aide de moins en moins.

Les scientifiques ne savent pas pourquoi toutes les voies génétiques chez la levure semblent arriver au même point final, une question que Desai et d'autres acteurs du domaine trouvent particulièrement intrigante. La levure a développé des mutations dans de nombreux gènes différents, et les scientifiques n'ont trouvé aucun lien évident entre eux. On ne sait donc pas exactement comment ces gènes interagissent dans la cellule, voire pas du tout. "Il existe peut-être une autre couche du métabolisme que personne ne maîtrise", a déclaré Vaughn Cooper, biologiste à l'Université du New Hampshire qui n'a pas participé à l'étude.

Il n’est pas non plus clair si les résultats soigneusement contrôlés de Desai sont applicables à des organismes plus complexes ou au monde réel chaotique, où l’organisme et son environnement changent constamment. "Dans le monde réel, les organismes réussissent dans différentes choses, en divisant l'environnement", a déclaré Travisano. Il prédit que les populations situées au sein de ces niches écologiques seraient toujours soumises à des rendements décroissants, en particulier à mesure qu'elles s'adaptent. Mais cela reste une question ouverte, a-t-il ajouté.

Cependant, certains éléments suggèrent que les organismes complexes peuvent également évoluer rapidement pour se ressembler davantage. Une étude publiée en mai a analysé des groupes de drosophiles génétiquement distinctes alors qu'elles s'adaptaient à un nouvel environnement. Malgré des trajectoires évolutives différentes, les groupes ont développé des similitudes dans des attributs tels que la fécondité et la taille du corps après seulement 22 générations. " Ainsi beaucoup de gens pensent à un gène pour un trait, une façon déterministe de résoudre des problèmes par l'évolution ", a déclaré David Reznick, biologiste à l'Université de Californie à Riverside. " Cela montre que ce n'est pas vrai ; on peut évoluer pour être mieux adapté à l'environnement de nombreuses façons. "





 

Auteur: Internet

Info: Quanta Magazine, Emily Singer, September 11, 2014

[ bio-mathématiques ] [ individu-collectif ] [ équilibre grégaire ] [ compensation mutationnelle ]

 
Commentaires: 1
Ajouté à la BD par miguel

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 ]

 

Commentaires: 0

Ajouté à la BD par miguel