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Les algorithmes traditionnels alimentent des outils de calcul compliqués comme l'apprentissage automatique (machine learning). Une nouvelle approche, appelée algorithmes avec prédictions, utilise la puissance de l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes.

Les algorithmes - morceaux de code qui permettent aux programmes de trier, filtrer et combiner des données, entre autres choses - sont les outils standard de l'informatique moderne. Tels de minuscules engrenages dans une montre, les algorithmes exécutent des tâches bien définies au sein de programmes plus complexes.

Ils sont omniprésents, et c'est en partie pour cette raison qu'ils ont été minutieusement optimisés au fil du temps. Lorsqu'un programmeur doit trier une liste, par exemple, il se sert d'un algorithme de "tri" standard utilisé depuis des décennies.

Aujourd'hui, des chercheurs jettent un regard neuf sur les algorithmes traditionnels, en utilisant la branche de l'IA , donc du machine learning. Leur approche, appelée "algorithmes avec prédictions", tire parti des informations que les outils d'apprentissage automatique peuvent fournir sur les données traitées par les algorithmes traditionnels. Ces outils doivent, en quelque sorte, rajeunir la recherche sur les algorithmes de base.

L'apprentissage automatique et les algorithmes traditionnels sont "deux façons très différentes de calculer, et les algorithmes avec prédictions sont un moyen de les rapprocher", a déclaré Piotr Indyk, informaticien au Massachusetts Institute of Technology. "C'est un moyen de combiner ces deux fils conducteurs assez différents".

La récente explosion d'intérêt pour cette approche a commencé en 2018 avec un article de Tim Kraska, informaticien au MIT, et d'une équipe de chercheurs de Google. Dans cet article, les auteurs ont suggéré que l'apprentissage automatique pourrait améliorer un algorithme traditionnel bien étudié appelé filtre de Bloom, qui résout un problème simple mais aussi complexe et ardu.

Imaginez que vous dirigez le service informatique de votre entreprise et que vous devez vérifier si vos employés se rendent sur des sites web présentant un risque pour la sécurité. Naïvement, vous pourriez penser que vous devez vérifier chaque site qu'ils visitent en le comparant à une liste noire de sites connus. Si la liste est énorme (comme c'est probablement le cas pour les sites indésirables sur Internet), le problème devient lourd - on ne peut vérifier chaque site par rapport à une liste énorme dans le minuscule lapts de temps qui précède le chargement d'une page Internet.

Le filtre Bloom offre une solution, en permettant de vérifier rapidement et précisément si l'adresse d'un site particulier, ou URL, figure sur la liste noire. Pour ce faire, il comprime essentiellement l'énorme liste en une liste plus petite qui offre certaines garanties spécifiques.

Les filtres Bloom ne produisent jamais de faux négatifs : s'ils disent qu'un site est mauvais, il est mauvais. Cependant, ils peuvent produire des faux positifs, de sorte que vos employés ne pourront peut-être pas visiter des sites auxquels ils devraient avoir accès. Cela s'explique par le fait qu'ils s'agit d'une forme d'échange qui implique une certaine imprécision due à cette énorme quantité de données compressées -  astuce intitulée "compression avec perte". Plus les filtres Bloom compriment les données d'origine, moins ils sont précis, mais plus ils économisent de l'espace.

Pour un simple filtre Bloom, chaque site Web est également suspect jusqu'à confirmaton qu'il ne figure pas sur la liste. Mais tous les sites Web ne sont pas égaux : Certains ont plus de chances que d'autres de se retrouver sur une liste noire, simplement en raison de détails comme leur domaine ou les mots de leur URL. Les gens comprennent cela intuitivement, et c'est pourquoi vous lisez probablement les URL pour vous assurer qu'elles sont sûres avant de cliquer dessus.

L'équipe de Kraska a mis au point un algorithme qui peut également appliquer ce type de logique. Ils l'ont appelé "filtre de Bloom instruit" et il combine un petit filtre de Bloom avec un réseau neuronal récurrent (RNN), modèle de machine learning qui apprend à quoi ressemblent les URL malveillantes après avoir été exposées à des centaines de milliers de sites web sûrs et non sûrs.

Lorsque le filtre Bloom vérifie un site web, le RNN agit en premier et utilise son apprentissage pour déterminer si le site figure sur la liste noire. Si le RNN indique que le site figure sur la liste, le filtre Bloom appris le rejette. Mais si le RNN dit que le site n'est pas sur la liste, alors le petit filtre Bloom peut à son tour, faire une recherche précise, mais irréfléchie, dans ses sites compressés.

En plaçant le filtre Bloom à la fin du processus et en lui donnant le dernier mot, les chercheurs ont fait en sorte que les filtres Bloom instruits puissent toujours garantir l'absence de faux négatifs. Mais comme le RNN préfiltre les vrais positifs à l'aide de ce qu'il a appris, le petit filtre de Bloom agit davantage comme une sauvegarde, en limitant également ses faux positifs au minimum. Un site Web bénin qui aurait pu être bloqué par un filtre Bloom de plus grande taille peut désormais passer outre le "filtre Bloom iinstruit" plus précis. En fait, Kraska et son équipe ont trouvé un moyen de tirer parti de deux méthodes éprouvées, mais traditionnellement distinctes, d'aborder le même problème pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

L'équipe de Kraska a démontré que la nouvelle approche fonctionnait, mais elle n'a pas formellement expliqué pourquoi. Cette tâche a été confiée à Michael Mitzenmacher, spécialiste des filtres de Bloom à l'université de Harvard, qui a trouvé l'article de Kraska "novateur et passionnant", mais aussi fondamentalement insatisfaisant. "Ils font des expériences en disant que leurs algorithmes fonctionnent mieux. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ?" a-t-il demandé. "Comment le savons-nous ?"

En 2019, Mitzenmacher a proposé une définition formelle d'un filtre de Bloom INSTRUIT et a analysé ses propriétés mathématiques, fournissant une théorie qui explique exactement comment il fonctionne. Et alors que Kraska et son équipe ont montré que cela pouvait fonctionner dans un cas, Mitzenmacher a prouvé que cela pouvait toujours fonctionner.

Mitzenmacher a également amélioré les filtres de Bloom appris. Il a montré que l'ajout d'un autre filtre de Bloom standard au processus, cette fois avant le RNN, peut pré-filtrer les cas négatifs et faciliter le travail du classificateur. Il a ensuite prouvé qu'il s'agissait d'une amélioration en utilisant la théorie qu'il a développée.

Les débuts des algorithmes avec prédiction ont suivi ce chemin cyclique : des idées novatrices, comme les filtres de Bloom appris, inspirent des résultats mathématiques rigoureux et une compréhension, qui à leur tour conduisent à d'autres idées nouvelles. Au cours des dernières années, les chercheurs ont montré comment intégrer les algorithmes avec prédictions dans les algorithmes d'ordonnancement, la conception de puces et la recherche de séquences d'ADN.

Outre les gains de performance, ce domaine fait également progresser une approche de l'informatique de plus en plus populaire : rendre les algorithmes plus efficaces en les concevant pour des utilisations typiques.

À l'heure actuelle, les informaticiens conçoivent souvent leurs algorithmes pour qu'ils réussissent dans le scénario le plus difficile, celui conçu par un adversaire qui tente de les faire échouer. Par exemple, imaginez que vous essayez de vérifier la sécurité d'un site web sur les virus informatiques. Le site est peut-être inoffensif, mais il contient le terme "virus informatique" dans l'URL et le titre de la page. La confusion est telle que même les algorithmes les plus sophistiqués ne savent plus où donner de la tête.

Indyk appelle cela une approche paranoïaque. "Dans la vie réelle, dit-il, les entrées ne sont généralement pas générées par des adversaires." La plupart des sites Web que les employés visitent, par exemple, ne sont pas aussi compliqués que notre hypothétique page de virus, et il est donc plus facile pour un algorithme de les classer. En ignorant les pires scénarios, les chercheurs peuvent concevoir des algorithmes adaptés aux situations qu'ils sont susceptibles de rencontrer. Par exemple, alors qu'à l'heure actuelle, les bases de données traitent toutes les données de la même manière, les algorithmes avec prédiction pourraient conduire à des bases de données qui structurent le stockage de leurs données en fonction de leur contenu et de leur utilisation.

Et ce n'est encore qu'un début, car les programmes qui utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs algorithmes ne le font généralement que de manière limitée. Comme le filtre de Bloom, la plupart de ces nouvelles structures n'intègrent qu'un seul élément d'apprentissage automatique. M. Kraska imagine un système entier construit à partir de plusieurs pièces distinctes, dont chacune repose sur des algorithmes avec des prédictions et dont les interactions sont régulées par des composants améliorés par les prédictions.

"Tirer parti de cela aura un impact sur de nombreux domaines".

Gageons qu'avec de tels systèmes, un site comme FLP se retrouve à peu près certain de ne jamais être accepté par un filtre de Bloom - ou un filtre de Bloom instruit. Qui sont - objectivement - des instruments de contrôle, et donc de fermeture.  (Note du traducteur).

Auteur: Internet

Info: Nick Thieme, https://www.quantamagazine.org, A I, Machine Learning Reimagines the Building Blocks of Computing, March 15, 2022. Trad Mg

[ censure numérique ] [ triage web ] [ citation s'appliquant à ce logiciel ]

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Un philosophe sur la mort de la romance, les robots ChatGPT vulgaires et le sexe virtuel

Je m'inquiète des développements du web et de l'intelligence artificielle. Quelques exemples au sujet desquels il faut se poser des questions..

L'explosion des nouveaux médias (Facebook, Google, Instagram, TikTok, etc.) dans l'Occident "démocratique" a radicalement modifié le rapport entre espace public et espace privé : un nouveau tiers espace a émergé qui efface le clivage entre public et privé.

Ce nouvel espace est public, accessible dans le monde entier, mais il fonctionne en même temps pour les échanges de messages privés. C'est tout sauf incontrôlé : il existe des algorithmes qui non seulement le censurent et empêchent certains messages de s'y infiltrer, mais manipulent également la façon dont les messages attirent notre attention.

Les plateformes technologiques font face à de nouveaux défis

Il s'agit ici de dépasser l'alternative "Chine ou Elon Musk" : ou le contrôle opaque de l'État, ou la "liberté" de faire ce qu'on veut, tout ceci pareillement manipulé par des algorithmes opaques. Ce que la Chine et Musk ont ​​en commun, c'est un contrôle algorithmique opaque.

Une équipe d'entrepreneurs israéliens dont le nom de code est "Team Jorge" "affirme avoir truqué plus de 30 élections dans le monde par le piratage, le sabotage et la désinformation automatisée sur les réseaux sociaux. La "Team Jorge" est dirigée par Tal Hanan, 50 ans, ancien commandant des opérations spéciales israéliennes. Les méthodes et techniques décrites par "Team Jorge" posent de nouveaux défis aux grandes plateformes technologiques qui luttent depuis des années pour empêcher les acteurs néfastes de répandre des mensonges ou de violer la sécurité de leurs plateformes. L'existence d'un marché privé mondial pour la désinformation ciblée sur les élections sonnera également l'alarme dans les démocraties du monde entier.

Tout cela est plus ou moins de notoriété publique maintenant, du moins depuis le scandale de Cambridge Analytica (dont l'implication dans les élections américaines de 2016 a joué un rôle déterminant dans la victoire de Trump). Pour aggraver les choses, la gamme de nouveaux algorithmes devrait également inclure l'explosion de programmes qui rendent l'échange de visages et d'autres techniques de deepfake facilement accessibles.

Bien sûr, les plus populaires sont les algorithmes qui permutent les visages des célébrités sur les corps des actrices porno dans les films pour adultes : Les outils nécessaires pour créer ces vidéos porno "maison" mettant en vedette les actrices et pop stars préférées d'Hollywood sont facilement disponibles et simples à utiliser. Cela signifie que même ceux qui n'ont aucune compétence en informatique et peu de connaissances techniques peuvent créer ces films.

Les films porno Deepfake sont faciles à créer. La s(t)imulation sexuelle parfaite.

Les visages des actrices hardcore peuvent être échangés non seulement par des stars de la pop, mais aussi par leurs proches - le processus est impressionnant de par sa simplicité : "Vous pouvez transformer n'importe qui en star du porno en utilisant la technologie deepfake pour remplacer le visage de la personne échangé contre une vidéo adulte. Il suffit de l'image et d'appuyer sur un bouton". Malheureusement, la plupart du temps, les deepfakes sont utilisés pour créer de la pornographie mettant en scène des femmes, pour qui cela a un effet dévastateur. "Entre 90 et 95 % de toutes les vidéos deepfake en ligne sont de la pornographie non consensuelle, et environ 90 % d'entre elles sont des femmes."

Et si vous voulez que les voix correspondent également aux visages échangés, utilisez la voix Voice AI pour créer "des recréations hyperréalistes qui ressemblent à la vraie personne". Bien sûr, le raccourci incestueux ultime ici serait d'échanger mon propre visage et celui de ma femme ou de mon partenaire dans une vidéo pour adultes et d'ajouter nos clones de voix aux enregistrements afin que nous puissions simplement nous asseoir confortablement, boire un verre et regarder notre sexe passionné.

Le chatbot génère des textes incroyablement clairs et nuancés

Mais pourquoi devrions-nous nous limiter au sexe ? Que diriez-vous d'embarrasser nos ennemis avec des vidéos d'échange de visage d'eux faisant quelque chose de grossier ou de criminel ? Et pour ne rien arranger, on peut ajouter à tout ceci des chatbots (programmes informatiques capables d'avoir une conversation avec un utilisateur en langage naturel, de comprendre ses intentions et de répondre en fonction de règles et de données prédéterminées). Récemment, leurs performances ont explosé.

Quand Antony Aumann, professeur de philosophie à la Northern Michigan University, a évalué des essais pour son cours sur les religions du monde le mois dernier, il a lu un essai qui, selon lui, était de loin "le meilleur de la classe". Il a examiné la moralité de l'interdiction de la burqa avec des paragraphes clairs, des exemples appropriés et des arguments solides. Aumann a demandé à son élève s'il avait écrit lui-même l'essai; l'étudiant a admis utiliser ChatGPT, un chatbot qui fournit des informations, explique des concepts et génère des idées dans des phrases simples - de fait dans ce cas a écrit l'essai.

Toutes choses qui font partie de l'arrivée en temps réel d' une nouvelle vague de technologie connue sous le nom d'intelligence artificielle générative. ChatGPT, sorti en novembre 2022 par la société OpenAI, est à la pointe de ce développement. Générant un texte incroyablement clair et nuancé en réponse à de courtes invites, ce chatbot est utilisé par les gens pour écrire des lettres d'amour, de la poésie, de la fanfiction - et des travaux scolaires.

L'intelligence artificielle peut se montrer effrayante

Pas étonnant que les universités et les lycées réagissent dans la panique et n'autorisent dans certains cas que les examens oraux. Entre autres questions, il en est une qui mérite attention : comment un chatbot doit-il réagir lorsque l'interlocuteur humain tient des propos sexistes et racistes agressifs, présente ses fantasmes sexuels dérangeants et utilise régulièrement un langage grossier ?

Microsoft a reconnu que certaines sessions de chat prolongées utilisant son nouvel outil de chat Bing peuvent fournir des réponses qui ne "correspondent pas à notre tonalité de message prévu". Microsoft a également déclaré que dans certains cas, la fonctionnalité de chat tente de "répondre ou de refléter le ton sur lequel il lui est demandé de répondre".

Bref, le problème se pose lorsque le diaogue humain avec un chatbot utilise un langage grossier ou tient des propos racistes et sexistes flagrants, et que le chatbot programmé pour être au même niveau que les questions qui lui sont adressées répond, sur le même ton. La réponse évidente est une forme de réglementation qui fixe des limites claires, c'est-à-dire la censure. Mais qui déterminera jusqu'où cette censure doit aller ? Faut-il également interdire les positions politiques que certains trouvent "offensantes" ? Est-ce que la solidarité avec les Palestiniens en Cisjordanie ou les affirmations selon lesquelles Israël est un État d'apartheid (comme Jimmy Carter l'a dit dans le titre de son livre) seront bloquées comme "antisémites" ?

La romance est presque morte    

En raison de ce clivage minimal, constitutif d'un sujet, le sujet est pour Lacan divisé ou "verrouillé". Dans la scène imaginée, je présente (ou plutôt mon double en tant que personne) à un professeur, via le zoom, un travail de séminaire rédigé par un chatbot, mais le professeur aussi n'est présent qu'en tant que personne, sa voix est générée artificiellement, et mon séminaire est noté par un algorithme. Il y a une dizaine d'années, The Guardian me demanda si le romantisme était mort aujourd'hui - voici ma réponse.

"Le romantisme n'est peut-être pas encore tout à fait mort, mais sa mort imminente se manifeste par des gadgets-objets qui promettent de fournir un plaisir excessif, mais qui ne font en fait que reproduire le manque lui-même. La dernière mode est le Stamina Training Unit, l'équivalent du vibromasseur : un appareil de masturbation qui ressemble à une lampe à piles ( afin que nous ne soyons pas gênés de le transporter avec nous). On insère son pénis en érection dans l'ouverture située à l'extrémité, on appuie sur le bouton et l'appareil vibre jusqu'à la satisfaction... Comment faire face à ce beau nouveau monde qui sape les fondements de notre vie intime ? La solution ultime serait bien sûr de mettre un vibromasseur dans cet appareil pour l'entraînement à l'endurance, de les allumer tous les deux et de laisser tout le plaisir à ce couple idéal, tandis que nous, les deux vrais partenaires humains, serions assis à une table à proximité, en train de boire du thé et de savourer tranquillement le fait d'avoir accompli notre devoir de jouissance sans trop d'efforts".

Ce qui reste de nous n'est qu'un cogito vide

Nous pouvons maintenant imaginer la même externalisation d'autres activités telles que les séminaires universitaires et les examens. Dans une scène idéale, tout le processus de rédaction de mon séminaire et des examens par le professeur se fait par interaction numérique, de sorte qu'à la fin, sans rien faire, nous ne faisons que valider les résultats.

Pendant ce temps, je fais l'amour avec ma maîtresse ... mais encore une fois un sexe délocalisé grâce à son vibromasseur qui pénètre dans mon appareil d'entraînement à l'endurance, alors que nous sommes tous les deux simplement assis à une table à proximité et, afin de nous amuser encore plus, nous voyons sur un écran de télévision un simulacre nous montrant tous les deux en train de faire l'amour ... et bien sûr, tout cela est contrôlé et réglé par l'équipe Jorge.

Ce qui reste de nous deux n'est qu'un cogito (du latin "je pense") vide, dominé par plusieurs versions de ce que Descartes appelait le "génie malin". Et c'est peut-être là notre dilemme actuel : nous sommes incapables de franchir l'étape suivante décrite par Descartes et de nous fier à une forme véridique et stable d'un grand Autre divin, nous sommes les "enfants d'un dieu moindre" (pour reprendre le titre d'une pièce de théâtre et d'un film), pris à jamais dans la multiplicité contradictoire d'esprits mauvais et trompeurs.

Auteur: Zizek Slavoj

Info: Résumé par le Berliner Zeitung ici : https://www.berliner-zeitung.de/kultur-vergnuegen/slavoj-zizek-ueber-den-tod-der-romantik-vulgaere-chatgpt-bots-und-unechten-sex-li.321649

[ dénaturation ]

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La conscience du Dauphin
Bien entendu, les modèles du monde ne manqueront pas de différer selon le degré où les systèmes sensoriels périphériques diffèrent.
Le travail du cerveau est en effet, au moins en partie, de construire une réalité cohérente à partir de données sensorielles spécifiques, réalité qui constitue d’ailleurs la seule connue par celui qui l’expérimente au détriment de toutes les autres.
Dans le cas du dauphin, le système nerveux est celui d’un herbivore retourné à la mer, il y a quelques millions d’années, et ne diffère donc pas fondamentalement de celui de n’importe quel autre grand mammifère.
Le monde physique en revanche, au sein duquel il évolue, nous poserait à nous, humains, d’impossibles défis. C’est pourquoi les cétacés ont développé tout à la fois des formes physiques mieux adaptées au milieu marin mais surtout tout un outillage sensoriel susceptible des les aider à survivre dans un monde humide, froid et obscur, où règnent de fortes pressions.
Faire l’expérience d’une telle subjectivité est par définition une tâche impossible. Même entre époux, entre amis, entre enfants et parents, cette connaissance ne peut s’acquérir que par le biais maladroit du discours mais jamais nous ne pourrons accéder au "goût du monde" d’une autre espèce que la nôtre.
Il se fait heureusement que nos organes sensoriels et nos structures cérébrales sont des outils communs à tous les êtres humains, ce qui nous permet de fonder l’illusion d’un univers de formes stables et tangibles, dont l’existence fait l’unanimité mais que nous sommes les seuls à percevoir comme telles.
En revanche, nous sommes génétiquement incapables de nous figurer un monde filtré par d’autres sens que les nôtres, de la même manière qu’il nous est impossible de visualiser un cube en quatre dimensions ou simplement le monde des abeilles….
"Pouvez-vous imaginer l’expérience que représente le fait d’être sans cesse corrélé à une boussole solaire ?" nous demande le neurologue H.Jerison à ce propos "L’information consiste en la triangulation des objets externes relativement à un observateur (le je) et au soleil comme point de référence. Si cette réaction devait être représentée en terme de perception, on pourrait dire que l’abeille ou la fourmi ressent de manière constante l’existence des points cardinaux au sein d’un monde tridimensionnel de type euclidien. Si notre système sensoriel était celui des hyménoptères, c’est cela la seule réalité que nous pourrions percevoir.
L’intégration de deux points de référence, le soi et le soleil, plutôt qu’un seul soi unitaire en tant qu’origine et centre d’un monde périphérique, doit certainement mener à d’autres perspectives sur les dimensions fondamentales de la réalité. Il est intéressant d’imaginer les catégories additionnelles que Kant aurait pu reconnaître en tant qu’à priori si nous avions été équipés d’un tel système de navigation!"
Les expériences de Louis Herman nous apprennent que les dauphins partagent tout de même les mêmes dimensions que nous : le haut, le bas, la gauche la droite, devant, derrière, tout cela existe chez eux mais il semble qu’ils ignorent la nuance entre les adjectifs "grand" et "petit" et qu’ils construisent leurs phrases selon un mode syntaxique particulier. Ces expériences, profondément anthropocentristes, n’offrent qu’un pâle reflet d’un monde mental autrement plus riche et foisonnant en liberté, comme le montre avec bien plus d’éclat le très étrange langage delphinien mis à jour par le chercheur russe Vladimir Markov, mais elles sont à tout le moins significatives de la nature d’une conscience "autre" qui ne s’appuie pas sur nos paramètres.
Les sens et l’Umwelt
Imaginons un instant ce que pourrait être "l’Umwelt" d’un dauphin.
Au centre d’un réseau d’informations sensorielles qu’il ré-organise sans cesse en tant qu’images du monde, pulse un noyau de conscience conscient de lui-même.
La vision
Le monde visuel du dauphin peut être comparé à celui des espèces-proies, non prédatrices, comme le lapin ou le chevreuil, en ce sens que les champs visuels de ses yeux latéraux couvrent ensemble 360° mais qu’ils ne se chevauchent pas ou très peu.
L’absence de fibres non-croisées dans le chiasma optique suggère une plus large indépendance dans le contrôle des yeux et dans l’usage de l’information qu’ils fournissent, par rapport à ce que l’on observe chez les autres mammifères. Chacun des yeux est capable de mouvements propres, indépendants de ceux de l’autre œil et une certaine focalisation frontale peut donc être obtenue.
On peine cependant à imaginer un monde dans lequel le Soi se trouve ainsi de manière constante au centre d’un champ visuel circulaire de 360°.
Le nôtre, comme on le sait, se réduit à un cône de 120°.
Notre Soi se place juste derrière le front et les yeux, en vis-à-vis de l’objet focalisé par notre regard binoculaire et dans la ligne de fuite du cône, c’est-à-dire à peu près sur la glande pinéale. On comprend mieux dès lors la fausse intuition de René Descartes.
Incapables de distinguer le vert du rouge, les yeux des dauphins n’en sont pas moins d’une sensibilité extrême à l’instar des yeux de chat, percent l’obscurité et peuvent, d’une simple torsion de la rétine, adapter leur vision aux fonds marins ou à l’air libre. Par contre, le sens du relief leur est impossible, puisqu’ils ne sont pas binoculaires.
La "quasi-olfaction"
Le goût et l’odorat sont absents en tant que tels, remplacés par la "quasi-olfaction" qui consiste à filtrer une certaine quantité d’eau au travers de l’évent et à en goûter le parfum. Un tel sens est fondamental : le dauphin s’en sert pour repérer les femelles en rut autant que pour sentir les fèces de son groupe, nuage diffus de couleur foncée expulsé de manière régulière et qui donne à l’ensemble social une "odeur" propre.
Le toucher et le sens proprioceptif
Quiconque a jamais caressé la peau satinée d’un tursiops sait à quel point ce tissu est sensible, doux et fragile. Le sens du toucher joue lui aussi un rôle essentiel dans la vie de ces mammifères nus, qui n’aiment rien tant que de rester collés les uns contre les autres et d’échanger les caresses les plus voluptueuses.
Au niveau plus profond du sens proprioceptif, la différence avec nos perceptions s’accroît cependant encore davantage : "L’Umwelt des dauphins se fonde comme tout autre sur les caractéristiques de leur environnement" déclare Jerison, "et cet univers mental représente très certainement une adaptation cognitive optimale aux exigences environnementales du monde aquatique. A cet égard, l’un des traits principaux de cet univers marin – considéré depuis notre point de vue – est notamment l’absence d’une plate-forme stable tel que les mammifères l’éprouvent en se tenant sur la terre ferme".
Ce point est important, car le sol sur lequel nous nous tenons, le rôle essentiel de la gravité dans les adaptations anatomiques de la plupart des mammifères occupe une place centrale au plan biologique mais ne sont que rarement notées au niveau de la conscience vigile. Notre intuition s’épuise en revanche lorsque nous tentons d’imaginer les adaptations perceptuelles chez certaines espèces dont les données sensorielles sont profondément différentes des nôtres, et cela d’autant plus que nous ne sommes même pas conscients de notre propre spécificité sensorielle. Les informations relatives aux forces gravitationnelles qui s’exercent sur nos corps jouent également un rôle-clé chez le dauphin, mais d’une autre manière.
Celui-ci s’oriente en effet en "s’informant" régulièrement de la position de son corps par rapport aux fonds marins, à la surface de l’eau ou à la place du soleil au moment de l’observation.
Bien que les dauphins ne disposent d’aucun sol référentiel en guise de plate-forme fixe, mais qu’ils possèdent en revanche un degré de liberté dans les trois dimensions plus important que le nôtre, le sens de l’orientation spatiale est certainement fondamental pour eux. On peut imaginer ce que les cétacés ressentent en pensant à ces appareils d’entraînement destinés aux astronautes afin de les préparer à l’apesanteur.
Ces instruments sont de gigantesques balançoires, disposant de six degrés de liberté et permettant aux candidats pour l’espace de contrôler au mieux les diverses rotations possibles de leur axe corporel aussi bien que les mouvements de propulsion linéaire.
Si nous étions dauphins, nous nous trouverions dans un monde un peu semblable à celui d’un vol spatial à gravité zéro. Il est intéressant de noter à ce propos que l’expérience de l’apesanteur a crée chez les astronautes divers problèmes liés à cet environnement, telles que nausées, vertiges, migraines, etc. mais qu’elles n’ont cependant jamais altéré leur perception "juste" des choses.
Rappelons aussi, sans nous y étendre, à quel point la gestuelle constitue un mode de communication privilégié chez les dauphins : les degrés de liberté dont leur corps dispose leur a permis d’élaborer un véritable vocabulaire d’attitudes : ventre en l’air, en oblique, corps groupés par faisceaux, rostre au sol, caudale haute, inclinée, etc., le tout agrémenté ou non d’émissions de bulles et de vocalisations.
L’audition
Mais de tous les sens dont dispose le dauphin, c’est certainement l’audition qui est le plus développé et qui atteint des capacités discriminatoires sans aucun équivalent connu. Ce système sensoriel s’est transformé au cours des millénaires en écholocation, tout à la fois outil de connaissance (le monde externe "vu" par le son) et moyen de communication (le monde interne transmis par le langage). Cette convergence fonctionnelle ne manque pas d’entraîner des conséquences étonnantes !
D’après Harry J. Jerison : "Si le spectre auditif des dauphins est plus large que le nôtre de plusieurs octaves dans les fréquences les plus élevées, la caractéristique principale de ce système auditif est bien évidemment l’écholocation. Celle-ci pourrait contribuer à conférer au monde des dauphins une dimension inhabituelle, dépassant largement les perceptions élémentaires relatives aux événements survenant à distance. En tant qu’adaptation sensori-motrice, l’écholocation partage en effet certaines caractéristiques similaires à celles du langage humain".
Rappelons brièvement en quoi consiste cette vision acoustique d’un type inusité. Le dauphin émet en permanence – dès lors qu’il se déplace et cherche sa route activement – une série de "sons explosés" extrêmement brefs (moins d’une seconde d’émission continue). Ces "clicks" ne sont pas des sons purs mais des "bruits", d’inextricables petits paquets d’ondes situés sur des fréquences de 120 à 130 Khz et d’une puissance frisant parfois les 220 décibels. Ils retentissent sous l’eau comme une grêle de minuscules coups secs et nets enchaînés l’un à l’autre en de courtes séquences.
Les clicks sont émis sous forme d’un large faisceau, qui balaie par intermittence le sol sablonneux à la façon d’un projecteur. On peut donc dire que la nuit ou sous une certaine profondeur, le dauphin ne voit que lorsqu’il éclaire le paysage de ses éclairs sonores. Les informations reçues, assez grossières, concernent l’aspect du fond marin ou une masse importante, bateau ou autre cétacé.
Supposons à présent qu’un poisson soit repéré dans ce champ de vision "stroboscopique". Puisqu’il fait nuit, l’œil ne peut confirmer l’image en mode visuel.
Lorsque la chasse commence, le dauphin resserre alors le rayon de son biosonar et le dédouble en deux faisceaux.
Plus précis, mieux ciblés les trains de click bombardent le poisson sous tous ses angles et peuvent même pénétrer dans son corps en renvoyant l’image de ses organes internes.
Les deux trains de clicks sont produits presque simultanément, l’un à 20° à gauche de la ligne du rostre et l’autre à 20° sur la droite. Les deux rayons se chevauchent au point focal (0°) et fournissent une "visiaudition" de type, cette fois, binoculaire.
Un intervalle de 80 millièmes de seconde sépare l’émission de chacun des faisceaux, de sorte qu’en calculant le léger retard d’un écho par rapport à l’autre, le dauphin peut estimer la profondeur de champ et la distance qui le sépare de chaque élément de l’objet observé.
Se rapprochant de sa proie à toute vitesse, le dauphin n’a de cesse que de conserver le contact avec elle et multiplie la fréquence et l’intensité de ses trains de clicks, comme pour maintenir le "projecteur" allumé presque en continu.
Les ondes à haute fréquence ont une portée plus courte mais fournissent en revanche une bien meilleure définition des détails. En nageant, le dauphin opère un mouvement de balayage avec la tête avant d’obtenir une image complète de sa cible, que ses organes visuels conforteront par ailleurs.
S’il veut obtenir davantage de détails encore sur son contenu, le dauphin la bombardera alors sa cible à bout portant, d’un faisceau de clicks aussi fin et précis qu’un rayon laser.
Celui-ci pénètre la matière et en estime la densité avec une incroyable précision : la nature d’un métal (zinc plutôt que cuivre) ou des variations de l’épaisseur d’un tube de l’ordre d’un millième de millimètres sont alors parfaitement perçus par cette échographie biologique.
Une telle "vision acoustique" nous sera à tout jamais inimaginable, comme la couleur rouge l’est pour l’aveugle. Néanmoins, au prix d’une comparaison grossière, on peut mettre en parallèle la pluie d’échos que perçoivent les cétacés avec les pixels que l’œil humain perçoit sur un écran de télévision. Les pixels dessinent très rapidement une image en se succédant l’un à l’autre et laissent sur la rétine du téléspectateur une série de rémanences qui figurent le mouvement et les formes. Une scène visuelle est ainsi décodée à partir d’une séquence de taches ultra rapides surgissant sur l’écran. De la même manière, une expérience éidétique similaire est sans doute générée par les données discrètes de l’écholocation (clicks).
L’information pourrait être alors parfaitement comparable à celle que l’on obtient grâce au bombardement de photons dans le système visuel, à ceci près qu’elle parviendrait par un autre canal, en l’occurrence le canal auditif.

Auteur: Internet

Info: http://www.dauphinlibre.be/dauphins-cerveau-intelligence-et-conscience-exotiques

[ comparaisons ]

théorie du tout

Concevoir l’infini, un exemple de l’évolution future du psychisme humain terrestre

I – LES MATHS

Pour introduire le sujet, posons tout d’abord notre regard sur les mathématiques. C’est un paragraphe que vous pouvez survoler voire sauter si vous être allergique à cette science. Mais je vous conseille de lire ce qui suit.

Sur internet on trouve de nombreuses publications sur le sujet des infinis, voici l’une d’entre elles :

La mécanique quantique est assez contre intuitive, Richard Feynman, un physicien du projet Manhattan (premières bombes atomiques américaines) disait : ‘’personne ne comprend vraiment la physique quantique’’.

Il en est de même pour la conception de l’infini, ou plus exactement DES INFINIS.

Officiellement, le premier mathématicien à avoir étudié l’infini est Georg CANTOR, également inventeur de la théorie des ensembles.

Notamment en utilisant un outil mathématique nommé ‘’bijection’’, il démontra que deux ensembles infinis ne sont pas obligatoirement de même taille, l’un peut être plus grand que l’autre.

Et même infiniment plus grand.

On terminera cette courte introduction par le paradoxe suivant, assez contre intuitif aussi :

L’ensemble des ensembles, composé d’une infinité d’ensembles infinis et d’ensembles finis ; n’est PAS UN ENSEMBLE et EN PLUS n’est pas nécessairement de taille infinie, d’une certaine façon on peut considérer qu’il ne comporte qu’un seul objet. C’est une question d’optique, de regard, doit-on le voir sous sa caractéristique fondamentale bien qu’il ne soit pas un ensemble, ou bien l’observer par ses composants ?

Et cela introduit notre sujet principal.

II - SPIRITUALITÉS ET RELIGIONS TERRESTRES ACTUELLES

Cet article avance la thèse que les concepts humains terrestres actuels sont très essentiellement finis, réducteurs, étroits, limités et limitants, ceci dans toutes les directions.

Quelques exemples :

Les religions monothéistes

Elles se livrent régulièrement à des guerres sanglantes toutes plus abominables les unes que les autres, alors qu’elles sont très proches les unes des autres dans leurs concepts fondamentaux. Dans leur pratique, les adhérents à ces croyances ont par exemple la prétention de COMPRENDRE ‘’DIEU’’ et de connaitre le bon comportement à avoir, par exemple massacrer les autres humains s‘ils ne partagent pas la même nuance de croyance, et aliéner la moitié de leur propre assemblée : les femmes. La religion chrétienne est sortie de ce type d’interprétation des textes ‘’sacrés’’ tout à fait récemment et encore très partiellement. Il y a de nombreux courants dans la bulle de réalité chrétienne, et on voit sans peine qu’il y a de l’immondice marécageuse à peu près partout : Vatican, église orthodoxe russe dirigée par un mafieux notoire, etc.

En islam, les textes fondamentaux insistent sur l’HUMILITE : la créature ne peut pas prétendre comprendre le Créateur ni sa Création, EN AUCUNE FAÇON. Cette idée, voire ce DEVOIR est constamment et méthodiquement piétiné par la grande majorité des prélats religieux de ce courant de croyances. Mais il y a des individus éclairés, de ci de là.

Les religions monothéistes disparaitront TOTALEMENT de la terre lorsque la révélation collective et intégrale surviendra sur cette planète. C’est une des raisons pour lesquelles tout ceci prendra des siècles, probablement des millénaires : l’humain terrestre n’est pas apte, dans son stade actuel, à intégrer l’assemblée des civilisations cosmiques avancées.

LES BOUDDHISMES

Formés d’un grand nombre de courants, de pratiques, de rituels et de croyances, structurés par une hiérarchie et des règles coercitives qui n’ont parfois rien à envier dans leur stupidité et leur barbarie aux religions monothéistes, ces bouddhismes sont bel et bien des religions à la mode terrestre.

Le corpus de croyances repose sur une absence de Créateur, une absence d’ego (qu’il faut annihiler, bien qu’il n’existe pas), une pseudo malédiction nommée ‘’incarnation’’ et des objectifs simplistes : la réalisation, les nirvanas, la libération…

Implicitement et pour l’essentiel ces croyances avancent l’idée que les incarnations se passent sur terre, dans la dimension physique, jusqu’à l’atteinte de l’objectif principal.

Les pratiquants de ce courant de croyance, dans leur immense majorité, ne se souviennent aucunement de leurs incarnations antérieures (ou alors de manière très vague qui flirte avec la rêvasserie), n’ont aucune idée des réalités multidimensionnelles et sont incapables de voyager eux-mêmes dans les autres mondes. Ils pratiquent une forme de discipline mentale nommée ‘’méditation’’ et atteignent parfois un état que personnellement j’ai pu expérimenter à l’adolescence, en quelques semaines, sans livre, sans dogme, sans rituel, sans maître. A l’occasion de ces pratiques enfantines, ils tombent parfois dans de minuscules cases nommées ‘’non-dualisme’’, ‘’Nirvana’’, etc, et y stagnent durant des périodes variables.

Je ne fais pas le malin, je suis tombé dans les mêmes trous au cours de vies passées sur cette planète.

A ma connaissance, parmi cet océan de médiocrité collective, il y a et il y a eu quelques individus éclairés, comme Sri Aurobindo et Mira Alfasa, sa compagne.

Je disais récemment à Sraddhalu RANADE que même parmi les followers de Sri Aurobindo, j’observais des croyances insensées, de la bigoterie, des rituels stupides, et que j’estimais que moins de 1% de ses followers comprenaient véritablement au moins une partie des enseignements. Sans trahir le caractère privé de nos conversations, je peux dire que Sraddhalu n’est pas loin de formuler le même constat, de voir les mêmes évidences.

Mais lui le fait avec beaucoup de douceur, de subtilité, de nuance, de tact, de sensibilité et d’intelligence. Vous voyez ce que je veux dire…

III - SPIRITUALITÉ UNIVERSELLE

Au-delà de la minuscule bulle de réalité des humains terrestres, il y a autre chose de beaucoup plus large, beaucoup plus intelligent, beaucoup plus complexe, et beaucoup plus rigoureux aussi.

Ce texte a la prétention d’en résumer les lignes essentielles. Il est issu de la Mémoire d’incarnations passées dans d’autres civilisations cosmiques, de Voyages dans des dimensions physiques et non physiques, et de contacts avec une grande variétés d’êtres non locaux.

POINT 1

La Création est infinie et éternelle. Elle n’a jamais commencé et ne finira jamais. Elle n’a aucune limite dans quelque direction que ce soit. Bien qu’infinie, elle se déploie à l’infini dans toute l’éternité. Elle n’est caractérisée par aucune limite ni frontière.

POINT 2

La nature de la création est pure conscience. Il n’est rien qui ne soit pure conscience, il n’est rien qui soit plus ou moins conscient, il n’y a pas d’endroit sans conscience ou avec moins de conscience.

POINT 3

La Création comporte une infinité d’êtres. Ils existent de toute éternité, bien qu’en nombre infini. Il n’y a pas de ‘’production’’ de nouveaux êtres, des êtres qui n’auraient pas existé ‘’avant’’ un certain moment dans l’éternité.

POINT 4

Ces êtres sont éternels : ils n’ont pas eu de commencement et n’auront pas de fin. Il n’y a pas d’être qui peuvent ‘’disparaitre’’ ou bien être ‘’absorbés-dissous’’ dans le divin ou quelque chose de similaire. Ces concepts sont issus d’un psychisme primitif, profondément ignorant et transitoirement très limité : l’esprit humain terrestre.

POINT 5

La Création et le Créateur sont indistincts et distincts en même temps. D’un de ces points de vue on peut considérer qu’il n’y a qu’un seul être dans la Création.

POINT 6

Les possibilités d’explorer l’éternité sont infinies. L’incarnation est UNE DE CES POSSIBILITÉS, mais il en existe une infinité d’autres. Dans le nombre infini des êtres, on rencontre une infinité de personnes qui ne passeront JAMAIS par l’incarnation et ne le feront JAMAIS. Les croyances humaines terrestres sont limitantes, ignorantes, minuscules.

POINT 7

Il existe une infinité de cosmos, de dimensions. Chaque dimension est un cosmos infini en soi. Notre univers physique n’est ABSOLUMENT PAS ce que notre science locale croit actuellement. Il n’y a pas eu de début et il n’y a pas de frontière, ces concepts sont locaux et temporels.

POINT 8

Bien qu’il existe une infinité d’êtres, une infinité de civilisations, une infinité de structures mentales possibles rien que dans la dimension physique, il existe une spiritualité universelle, des principes éthiques universels partagés par tous les êtres dans toutes les dimensions. Ils se déploient différemment dans leur complexité suivant la ‘’hauteur vibratoire’’ des univers dimensionnels.

POINT 9

Corolaire des points précédents : la planète terre et l’humanité terrestre n’est le centre de rien du tout et n’est aucunement un endroit particulier au sein de la Création (ou alors TOUT dans la Création est un endroit particulier).

Il n’y a AUCUN sous-groupe d’humains qui formerait un ensemble ‘’d’élus’’ au sein de la Création. Ces croyances résultent d’une ignorance et d’une stupidité abyssales très caractéristiques d’une civilisation encore très primitive.

POINT 10 : CONCLUSION

Le choc majeur auquel cette humanité terrestre se prépare, étape par étape, est un choc métaphysique d’une ampleur et d’une portée encore inconcevables par un psychisme humain terrestre. C’est le choc de l’INFINI, le choc avec DES INFINIS.

Concevoir ces infinis devra nécessairement passer par la dissolution intégrale de la quasi-totalité des croyances locales actuelles. Du psychisme humain présent, il ne restera que de faibles traces dans quelques millions d’années.

Si l’humanité terrestre existe encore.

                                               ***

Infinis et bulles de réalités – La suite

EXERCICE PRATIQUE

1°) Le contexte

L’INTENTION est une donnée essentielle de la conscience. Elle donne une direction à chaque instant de l’éternité. Elle est la principale force agissante, voire la seule. Sa puissance ne peut être comparée à rien d’autre.

L’INTENTION est souvent-toujours polymorphique, ceci à l’insu de la conscience ordinaire expérimentée dans un corps humain terrestre. Elle a de multiples facettes, et EN PARTICULIER celles qui confinent la conscience dans la bulle de réalité locale.

Ainsi un humain terrestre pratiquant une forme ou une autre de ‘’méditation’’ issue d’un système de croyances spécifiques, d’un système de rituels, d’un système hiérarchique, d’un système vestimentaire et décoratif comme des colliers, des chapelets, des chapeaux, tout cela confine l’expérimentateur dans la bulle de réalité locale. Ceci quelque soit le corpus de croyances ou de pratiques, quel que soit l’objet affiché de la ‘’méditation’’. Ce seul mot, ‘’méditation’, ce seul concept terrestre n’a aucun caractère universel et colore l’Intention. De manière automatique, le pratiquant est enfermé dans une bulle minuscule, parce qu’il en a eu l’intention.

Exemples : ‘’non-dualité’’, ‘’état de grâce’’, ‘’vide incréé’’, ‘’fusion avec le tout’’, etc.

Les exceptions sont très rares, mais elles existent, car les effets de l’Intention sont impeccables. Si l’intention s’est exonérée de tout concept terrestre, local, la personne sortira nécessairement de la bulle de réalité dans laquelle elle était confinée à son insu.

2°) Méthode

Ne pas qualifier ni nommer le process, ni le comparer à quoi que ce soit.

Placer fermement la conscience à 2 années-lumière de la planète terre, à distance d’observation de la bulle de réalité locale. Observer dans toutes les directions.

Ne pas forcer, ne pas faire d’effort, juste poser l’intention d’être EN DEHORS de la bulle locale. Ne pas supposer, ne pas imaginer, ne pas verbaliser.

Vous n’avez pas besoin de SAVOIR à quoi ressemble le cosmos à la distance de deux années-lumière de la terre. Ne supposez RIEN sur ce qu’il est, sur son aspect, ses caractéristiques. Quoi que vous puissiez concevoir, imaginer, déduire à l’aide de la ‘’logique’’ terrienne, vous avez 100% de chances de vous tromper.

Il y a possiblement une inertie, une rupture progressive de l’attraction gravitationnelle générée par la bulle de réalité locale. S’installer fermement dans l’intention, et laisser le processus suivre les directives de la Conscience.

Détachement de la bulle locale, tout d’abord le ‘’vide’’ environne la personne. Il s’agit d’une zone de transition. La transition, la zone d’interface est un des espaces universels expérimentés par la conscience.

Il y a une inertie, mais elle peut être très brève. Le temps d’un ‘’clic’’, et la personne est en dehors. Cette rapidité, cette facilité vient UNIQUEMENT de la structure intime de l’intention posée. Elle n’est en AUCUN CAS la conséquence d’un quelconque mérite, d’une quelconque position ‘’spirituelle’’ avantageuse de l’expérimentateur. Pas plus que de ses habits, ses colliers, sa chevelure, ou du livre ‘’sacré’’ qui se trouve sur une étagère ici ou là, à proximité de son corps. Tous ces objets, ces concepts, n’ont qu’un seul effet : l’enfermement de la personne dans une réalité, une bulle de réalité minuscule, Y COMPRIS LE PRÉSENT TEXTE.

L’INTENTION JUSTE est la condition nécessaire et suffisante.

……

N’essayez pas cette méthode, mettez-la en pratique. Ne posez pas dans votre intention l’idée d’’’ESSAYER’’ car tout ‘’essai’’ suppose un échec, un tâtonnement.

C’est une excellente préparation au voyage hors du corps, et aussi un excellent moyen de Voyager au-delà des marécages physico-énergétiques une fois que vous êtes sorti du corps biologique.

Quoi que soient les mémoires et les automatismes des structures physico-énergétiques de votre enveloppe biologique, il y aura possiblement une inertie au retour. Vous devrez vous ré-habiller des concepts, des intentions et des idées locales pour interagir à nouveau dans la bulle de réalité d’ici. Il est possible aussi que cela s’opère le temps d’un clic.

A vous de voir

Auteur: Auburn Marc

Info: Sur son fil FB, 11 novembre 2023

[ ésotérisme ] [ voyage astral ]

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 ]

chronos

Il est difficile d'imaginer un univers atemporel, non pas parce que le temps est un concept techniquement complexe ou philosophiquement insaisissable mais pour une raison plus structurelle.

Imaginer la non temporalité implique que le temps s'écoule. Même lorsqu'on essayez d'imaginer son absence, on le sent passer à mesure que nos pensées changent, que notre cœur pompe le sang vers votre cerveau et que les images, sons et odeurs bougent autour de nous. Le temps semble ne jamais s'arrêter. On peut même avoir l'impression d'être tissé dans son tissu en un perpétuel mouvement, alors que l'Univers se contracte et se rétracte. Mais est-ce vraiment ainsi que le temps fonctionne ?

Selon Albert Einstein, notre expérience du passé, du présent et du futur n'est rien d'autre qu'une "illusion obstinément persistante". Selon Isaac Newton, le temps n'est rien d'autre qu'une toile de fond, en dehors de la vie. Et selon les lois de la thermodynamique, le temps n'est rien d'autre que de l'entropie et de la chaleur. Dans l'histoire de la physique moderne, il n'y a jamais eu de théorie largement acceptée dans laquelle un sens du temps mobile et directionnel soit fondamental. Nombre de nos descriptions les plus fondamentales de la nature - des lois du mouvement aux propriétés des molécules et de la matière - semblent exister dans un univers où le temps ne s'écoule pas vraiment. Cependant, des recherches récentes menées dans divers domaines suggèrent que le mouvement du temps pourrait être plus important que la plupart des physiciens ne l'avaient supposé.

Une nouvelle forme de physique appelée théorie de l'assemblage suggère que le sens d'un temps en mouvement et directionnel est réel et fondamental. Elle suggère que les objets complexes de notre univers qui ont été fabriqués par la vie, y compris les microbes, les ordinateurs et les villes, n'existent pas hors du temps : impossibles sans un mouvement temporel. De ce point de vue, le passage du temps n'est pas seulement intrinsèque à l'évolution de la vie ou à notre expérience de l'univers. Il est aussi le tissu matériel en perpétuel mouvement de l'Univers lui-même. Le temps est un objet. Il a une taille physique, comme l'espace. Il peut être mesuré au niveau moléculaire dans les laboratoires.

L'unification du temps et de l'espace a radicalement changé la trajectoire de la physique au 20e siècle. Elle a ouvert de nouvelles perspectives sur la façon dont nous concevons la réalité. Que pourrait faire l'unification du temps et de la matière à notre époque ? Que se passe-t-il lorsque le temps est un objet ?

Pour Newton, le temps était fixe. Dans ses lois du mouvement et de la gravité, qui décrivent comment les objets changent de position dans l'espace, le temps est une toile de fond absolue. Le temps newtonien passe, mais ne change jamais. Cette vision temporelle perdure dans la physique moderne - même dans les fonctions d'onde de la mécanique quantique, le temps reste une toile de fond et non une caractéristique fondamentale. Pour Einstein, cependant, le temps n'est pas absolu. Il était relatif à chaque observateur. Il a décrit notre expérience du temps qui passe comme "une illusion obstinément persistante". Le temps einsteinien est mesuré par le tic-tac des horloges ; l'espace est mesuré par le tic-tac des règles qui enregistrent les distances. En étudiant les mouvements relatifs des horloges et des règles, Einstein a pu combiner les concepts de mesure de l'espace et du temps en une structure unifiée que nous appelons aujourd'hui "espace-temps". Dans cette structure, l'espace est infini et tous les points existent en même temps. Mais le temps, tel que décrit par Einstein, possède également cette propriété, ce qui signifie que tous les temps - passé, présent et futur - sont pareillement vrais. Le résultat est parfois appelé "univers bloc", qui contient tout ce qui s'est passé et se passera dans l'espace et le temps. Aujourd'hui, la plupart des physiciens soutiennent  cette notion d'univers-bloc.

Mais l'univers-bloc avait été fissuré avant même d'exister. Au début du XIXe siècle, près d'un siècle avant qu'Einstein ne développe le concept d'espace-temps, Nicolas Léonard Sadi Carnot et d'autres physiciens s'interrogeaient déjà sur l'idée que le temps était soit une toile de fond, soit une illusion. Ces questions se poursuivront au XIXe siècle, lorsque des physiciens tels que Ludwig Boltzmann commenceront à s'intéresser aux problèmes posés par une technologie d'un genre nouveau : la machine (engine - ou moteur : nous par exemple)

Bien que les machines puissent être reproduites mécaniquement, les physiciens ne savent pas exactement comment elles fonctionnent. La mécanique newtonienne est réversible, ce qui n'est pas le cas des machines. Le système solaire de Newton fonctionnait aussi bien en avançant qu'en reculant dans le temps. En revanche, si vous conduisez une voiture et qu'elle tombe en panne d'essence, vous ne pouvez pas faire tourner le moteur en marche arrière, récupérer la chaleur générée et désenflammer le carburant. Les physiciens de l'époque pensaient que les moteurs devaient obéir à certaines lois, même si ces lois étaient inconnues. Ils ont découvert que les moteurs ne fonctionnaient pas si le temps ne s'écoulait pas et n'avait pas de direction. En exploitant les différences de température, les moteurs entraînent un mouvement de chaleur des parties chaudes vers les parties froides. Plus le temps passe, plus la différence de température diminue et moins le "travail" peut être effectué. Telle est l'essence de la deuxième loi de la thermodynamique (également connue sous le nom de loi de l'entropie) qui fut proposée par Carnot et expliquée plus tard de manière statistique par Boltzmann. Cette loi décrit la manière dont un moteur peut effectuer moins de "travail" utile au fil du temps. Vous devez de temps en temps faire le plein de votre voiture, et l'entropie doit toujours être en augmentation.

Vivons-nous vraiment dans un univers qui n'a pas besoin du temps comme caractéristique fondamentale ?

Tout ça a du sens dans le contexte des machines ou d'autres objets complexes, mais n'est pas utile lorsqu'il s'agit d'une simple particule. Parler de la température d'une seule particule n'a aucun sens, car la température est un moyen de quantifier l'énergie cinétique moyenne de nombreuses particules. Dans les lois de la thermodynamique, l'écoulement et la directionnalité du temps sont considérés comme une propriété émergente plutôt que comme une toile de fond ou une illusion - une propriété associée au comportement d'un grand nombre d'objets. Bien que la théorie thermodynamique ait introduit la notion de directionnalité du temps, cette propriété n'était pas fondamentale. En physique, les propriétés "fondamentales" sont réservées aux propriétés qui ne peuvent être décrites par d'autres termes. La flèche du temps en thermodynamique est donc considérée comme "émergente" parce qu'elle peut être expliquée en termes de concepts plus fondamentaux, tels que l'entropie et la chaleur.

Charles Darwin, qui vécut et travailla entre l'ère de la machine à vapeur de Carnot et l'émergence de l'univers en bloc d'Einstein, fut un des premiers à voir clairement comment la vie doit exister dans le temps. Dans la dernière phrase de L'origine des espèces (1859), il résume avec éloquence cette perspective : "Alors que cette planète a continué de tourner selon la loi fixe de la gravité, à partir d'un commencement aussi simple... des formes infinies, les plus belles et les plus merveilleuses, ont été et sont en train d'évoluer". L'arrivée des "formes infinies" de Darwin ne peut s'expliquer que dans un univers où le temps existe et possède une direction claire.

Au cours des derniers milliards d'années, la vie a évolué d'organismes unicellulaires vers des organismes multicellulaires complexes. Elle est passée de sociétés simples à des villes grouillantes et, aujourd'hui, à une planète potentiellement capable de reproduire sa vie sur d'autres mondes. Ces choses mettent du temps à apparaître parce qu'elles ne peuvent émerger qu'à travers les processus de sélection et d'évolution.

Nous pensons que l'intuition de Darwin n'est pas assez profonde. L'évolution décrit avec précision les changements observés dans les différentes formes de vie, mais elle fait bien plus que cela : c'est le seul processus physique de notre univers qui peut générer les objets que nous associons à la vie. Qu'il s'agisse de bactéries, de chats et d'arbres, mais aussi de choses telles que des fusées, des téléphones portables et des villes. Aucun de ces objets n'apparaît spontanément par fluctuation, contrairement à ce que prétendent les ouvrages de physique moderne. Ces objets ne sont pas le fruit du hasard. Au contraire, ils ont tous besoin d'une "mémoire" du passé pour être fabriqués dans le présent. Ils doivent être produits au fil du temps - un temps qui avance continuellement. Pourtant, selon Newton, Einstein, Carnot, Boltzmann et d'autres, le temps est soit inexistant, soit simplement émergent.

Les temps de la physique et de l'évolution sont incompatibles. Mais cela n'a pas toujours été évident parce que physique et évolution traitent de types d'objets différents.  La physique, en particulier la mécanique quantique, traite d'objets simples et élémentaires : quarks, leptons et  autres particules porteuses de force du modèle standard. Ces objets étant considérés comme simples, l'Univers n'a pas besoin de "mémoire" pour les fabriquer (à condition que l'énergie et les ressources disponibles soient suffisantes). La "mémoire" est un moyen de décrire l'enregistrement des actions ou des processus nécessaires à la fabrication d'un objet donné. Lorsque nous abordons les disciplines qui traitent de l'évolution, telles que la chimie et la biologie, nous trouvons des objets trop complexes pour être produits en abondance instantanément (même lorsque l'énergie et les matériaux sont disponibles). Ils nécessitent une mémoire, accumulée au fil du temps, pour être produits. Comme l'a compris Darwin, certains objets ne peuvent voir le jour que grâce à l'évolution et à la sélection de certains "enregistrements" de la mémoire pour les fabriquer.

Cette incompatibilité crée un ensemble de problèmes qui ne peuvent être résolus qu'en s'écartant radicalement de la manière dont la physique aborde actuellement le temps, en particulier si nous voulons expliquer la vie. Si les théories actuelles de la mécanique quantique peuvent expliquer certaines caractéristiques des molécules, comme leur stabilité, elles ne peuvent pas expliquer l'existence de l'ADN, des protéines, de l'ARN ou autres molécules grands et complexes. De même, la deuxième loi de la thermodynamique est censée donner lieu à la flèche du temps et à des explications sur la manière dont les organismes convertissent l'énergie, mais elle n'explique pas la directionnalité du temps, dans laquelle des formes infinies se construisent sur des échelles de temps évolutives sans que soit en vue l'équilibre final ou la mort thermique de la biosphère. La mécanique quantique et la thermodynamique sont nécessaires pour expliquer certaines caractéristiques de la vie, mais elles ne sont pas suffisantes.

Ces problèmes et d'autres encore nous ont amenés à développer une nouvelle façon de penser la physique du temps, que nous avons appelée la théorie de l'assemblage. Cette théorie décrit la quantité de mémoire nécessaire pour qu'une molécule ou une combinaison de molécules - les objets dont est faite la vie - vienne à l'existence. Dans la théorie de l'assemblage, cette mémoire est mesurée au cours du temps en tant que caractéristique d'une molécule, en mettant l'accent sur la mémoire minimale requise pour que cette (ou ces) molécule(s) puisse(nt) voir le jour. La théorie de l'assemblage quantifie la sélection en faisant du temps une propriété des objets qui n'ont pu émerger que par l'évolution.

Nous avons commencé à développer cette nouvelle physique en examinant comment la vie émerge par le biais de changements chimiques. La chimie de la vie fonctionne de manière combinatoire : les atomes se lient pour former des molécules, et les combinaisons possibles augmentent avec chaque liaison supplémentaire. Ces combinaisons sont réalisées à partir d'environ 92 éléments naturels, dont les chimistes estiment qu'ils peuvent être combinés pour construire jusqu'à 10 puissance 60 de molécules différentes  (1 suivi de 60 zéros). Pour devenir utile, chaque combinaison individuelle devrait être répliquée des milliards de fois - pensez au nombre de molécules nécessaires pour fabriquer ne serait-ce qu'une seule cellule, sans parler d'un insecte ou d'une personne. Faire des copies de tout objet complexe prend donc du temps car chaque étape nécessaire à son assemblage implique une recherche dans l'immensité de l'espace combinatoire pour sélectionner les molécules qui prendront une forme physique.

Les espaces à structure combinatoire semblent apparaître lorsque la vie existe.

Prenons les protéines macromoléculaires que les êtres vivants utilisent comme catalyseurs dans les cellules. Ces protéines sont fabriquées à partir d'éléments moléculaires plus petits appelés acides aminés, qui se combinent pour former de longues chaînes dont la longueur varie généralement entre 50 et 2 000 acides aminés. Si toutes les protéines possibles d'une longueur de 100 acides aminés étaient assemblées à partir des 20 acides aminés les plus courants qui forment les protéines, le résultat ne remplirait pas seulement notre univers, mais 10 (puissance 23 ) univers.

Il est difficile d'imaginer le champ de toutes les molécules possibles.  À titre d'analogie, considérons les combinaisons qu'on peut réaliser avec un jeu de briques donné genre Lego. Si le jeu ne contient que deux briques, le nombre de combinaisons sera faible. En revanche, si le jeu contient des milliers de pièces, comme  un modèle Lego de 5 923 pièces du Taj Mahal, le nombre de combinaisons possibles est astronomique. Si vous deviez spécifiquement construire le Taj Mahal en suivant les instructions, l'espace des possibilités devient limité, mais si vous pouviez construire n'importe quel objet Lego avec ces 5 923 pièces, il y aurait une explosion combinatoire des structures possibles qui pourraient être construites - les possibilités augmentant de manière exponentielle avec chaque bloc supplémentaire que vous ajouteriez. Si vous connectez chaque seconde deux structures Lego préalablement construites, vous ne pourriez pas explorer toutes les possibilités d'objets de la taille du jeu Lego Taj Mahal avant la fin de l'univers. En fait, tout espace construit de manière combinatoire, même à partir de quelques blocs de construction simples, aura cette propriété. Idée qui inclut tous les objets cellulaires possibles construits à partir de la chimie, tous les organismes possibles construits à partir de différents types de cellules, tous les langages possibles construits à partir de mots ou d'énoncés, et tous les programmes informatiques possibles construits à partir de tous les jeux d'instructions possibles.

Le schéma est le suivant : les espaces combinatoires semblent se manifester lorsque la vie existe. En d'autres termes, la vie ne devient évidente que lorsque le champ des possibles est si vaste que l'univers est obligé de ne sélectionner qu'une partie de cet espace pour exister. La théorie de l'assemblage vise à formaliser cette idée. Dans la théorie de l'assemblage, les objets sont construits de manière combinatoire à partir d'autres objets et, tout comme vous pouvez utiliser une règle pour mesurer la taille d'un objet donné dans l'espace, la théorie de l'assemblage fournit une mesure - appelée "indice d'assemblage" - pour mesurer la taille d'un objet dans le temps.

Partant de cette analogie, l'ensemble Lego Taj Mahal équivaut à une molécule complexe. La reproduction d'un objet spécifique, comme un jeu de Lego, d'une manière qui n'est pas aléatoire, nécessite une sélection dans l'espace de tous les objets possibles. En d'autres termes, à chaque étape de la construction, des objets ou des ensembles d'objets spécifiques doivent être sélectionnés parmi le grand nombre de combinaisons possibles qui pourraient être construites. Outre la sélection, la "mémoire" est également nécessaire : les objets existants doivent contenir des informations pour assembler le nouvel objet spécifique, qui est mis en œuvre sous la forme d'une séquence d'étapes pouvant être accomplies en un temps fini, comme les instructions requises pour construire le Taj Mahal en Lego. Les objets plus complexes nécessitent davantage de mémoire pour voir le jour.

Dans la théorie de l'assemblage, les objets gagnent en complexité au fil du temps grâce au processus de sélection. Au fur et à mesure que les objets deviennent plus complexes, leurs parties uniques augmentent, ce qui signifie que la mémoire locale doit également augmenter. "Mémoire locale" qui est la chaîne causale d'événements qui font que l'objet est d'abord "découvert" ou "émergé" via la sélection, puis créé en plusieurs exemplaires. Par exemple, dans le cadre de la recherche sur l'origine de la vie, les chimistes étudient comment les molécules s'assemblent pour devenir des organismes vivants. Pour qu'un système chimique émerge spontanément en tant que "vie", il doit s'auto-reproduire en formant, ou en catalysant, des réseaux de réactions chimiques auto-entretenus. Mais comment le système chimique "sait-il" quelles combinaisons faire ? Nous pouvons voir une "mémoire locale" à l'œuvre dans ces réseaux de molécules qui ont "appris" à se lier chimiquement de certaines manières. À mesure que les exigences en matière de mémoire augmentent, la probabilité qu'un objet ait été produit par hasard tombe à zéro, car le nombre de combinaisons alternatives qui n'ont pas été sélectionnées est tout simplement trop élevé. Un objet, qu'il s'agisse d'un Lego Taj Mahal ou d'un réseau de molécules, ne peut être produit et reproduit qu'avec une mémoire et un processus de construction. Mais la mémoire n'est pas partout, elle est locale dans l'espace et le temps. Ce qui signifie qu'un objet ne peut être produit que s'il existe une mémoire locale qui peut guider le choix des pièces, de leur emplacement et de leur moment.

Dans la théorie de l'assemblage, la "sélection" fait référence à ce qui a émergé dans l'espace des combinaisons possibles. Elle est formellement décrite par le nombre de copies et la complexité d'un objet. Le nombre de copies, ou concentration, est un concept utilisé en chimie et en biologie moléculaire qui fait référence au nombre de copies d'une molécule présentes dans un volume d'espace donné. Dans la théorie de l'assemblage, la complexité est tout aussi importante que le nombre de copies. Une molécule très complexe qui n'existe qu'en un seul exemplaire importe peu. Ce qui intéresse la théorie de l'assemblage, ce sont les molécules complexes dont le nombre de copies est élevé, ce qui indique que la molécule a été produite par l'évolution. Cette mesure de la complexité est également connue sous le nom d'"indice d'assemblage" d'un objet. Valeur qui est liée à la quantité de mémoire physique nécessaire pour stocker les informations permettant de diriger l'assemblage d'un objet et d'établir une direction dans le temps du simple au complexe. Bien que la mémoire doive exister dans l'environnement pour faire naître l'objet, dans la théorie de l'assemblage la mémoire est également une caractéristique physique intrinsèque de l'objet. En fait, elle est l'objet.

Ce sont des piles d'objets construisant d'autres objets qui construisent d'autres objets - objets qui construisent des objets, jusqu'au bout. Certains objets ne sont apparus que relativement récemment, tels que les "produits chimiques éternels" synthétiques fabriqués à partir de composés chimiques organofluorés. D'autres sont apparus il y a des milliards d'années, comme les cellules végétales photosynthétiques. Les objets ont des profondeurs temporelles différentes. Cette profondeur est directement liée à l'indice d'assemblage et au nombre de copies d'un objet, que nous pouvons combiner en un nombre : une quantité appelée "assemblage", ou A. Plus le nombre d'assemblage est élevé, plus l'objet a une profondeur temporelle.

Pour mesurer un assemblage en laboratoire, nous analysons chimiquement un objet pour compter le nombre de copies d'une molécule donnée qu'il contient. Nous déduisons ensuite la complexité de l'objet, connue sous le nom d'indice d'assemblage moléculaire, en comptant le nombre de parties qu'il contient. Ces parties moléculaires, comme les acides aminés dans une chaîne de protéines, sont souvent déduites en déterminant l'indice d'assemblage moléculaire d'un objet - un numéro d'assemblage théorique. Mais il ne s'agit pas d'une déduction théorique. Nous "comptons" les composants moléculaires d'un objet à l'aide de trois techniques de visualisation : la spectrométrie de masse, la spectroscopie infrarouge et la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (RMN). Il est remarquable que le nombre de composants que nous avons comptés dans les molécules corresponde à leur nombre d'assemblage théorique. Cela signifie que nous pouvons mesurer l'indice d'assemblage d'un objet directement avec un équipement de laboratoire standard.

Un numéro d'assemblage élevé - indice d'assemblage élevé et nombre de copies élevé - indique que l'objet peut être fabriqué de manière fiable par un élément de son environnement. Il peut s'agir d'une cellule qui construit des molécules à indice d'assemblage élevé, comme les protéines, ou d'un chimiste qui fabrique des molécules à indice d'assemblage encore plus élevé, comme le Taxol (paclitaxel), un médicament anticancéreux. Les objets complexes ayant un nombre élevé de copies ne sont pas apparus au hasard, mais sont le résultat d'un processus d'évolution ou de sélection. Ils ne sont pas le fruit d'une série de rencontres fortuites, mais d'une sélection dans le temps. Plus précisément, d'une certaine profondeur dans le temps.

C'est comme si l'on jetait en l'air les 5 923 pièces du Lego Taj Mahal et que l'on s'attendait à ce qu'elles s'assemblent spontanément

Il s'agit d'un concept difficile. Même les chimistes ont du mal à l'appréhender, car s'il est facile d'imaginer que des molécules "complexes" se forment par le biais d'interactions fortuites avec leur environnement, en laboratoire, les interactions fortuites conduisent souvent à la production de "goudron" plutôt qu'à celle d'objets à haut niveau d'assemblage. Le goudron est le pire cauchemar des chimistes, un mélange désordonné de molécules qui ne peuvent être identifiées individuellement. On le retrouve fréquemment dans les expériences sur l'origine de la vie. Dans l'expérience de la "soupe prébiotique" menée par le chimiste américain Stanley Miller en 1953, les acides aminés sélectionnés au départ se transformaient en une bouillie noire non identifiable si l'expérience se poursuivait trop longtemps (et aucune sélection n'était imposée par les chercheurs pour empêcher les changements chimiques de se produire). Le problème dans ces expériences est que l'espace combinatoire des molécules possibles est si vaste pour les objets à fort assemblage qu'aucune molécule spécifique n'est produite en grande abondance. Le résultat est le "goudron".

C'est comme si l'on jetait en l'air les 5 923 pièces du jeu Lego Taj Mahal et qu'on s'attendait à ce qu'elles s'assemblent spontanément de manière exacte comme le prévoient les instructions. Imaginez maintenant que vous preniez les pièces de 100 boîtes du même jeu de Lego, que vous les lanciez en l'air et que vous vous attendiez à ce que 100 exemplaires du même bâtiment soient fabriqués. Les probabilités sont incroyablement faibles et pourraient même être nulles, si la théorie de l'assemblage est sur la bonne voie. C'est aussi probable qu'un œuf écrasé se reforme spontanément.

Mais qu'en est-il des objets complexes qui apparaissent naturellement sans sélection ni évolution ? Qu'en est-il des flocons de neige, des minéraux et des systèmes de tempêtes météo  complexes ? Contrairement aux objets générés par l'évolution et la sélection, ces objets n'ont pas besoin d'être expliqués par leur "profondeur dans le temps". Bien qu'individuellement complexes, ils n'ont pas une valeur d'assemblage élevée parce qu'ils se forment au hasard et n'ont pas besoin de mémoire pour être produits. Ils ont un faible nombre de copies parce qu'ils n'existent jamais en copies identiques. Il n'y a pas deux flocons de neige identiques, et il en va de même pour les minéraux et les systèmes de tempête.

La théorie des assemblages modifie non seulement notre conception du temps, mais aussi notre définition de la vie elle-même. En appliquant cette approche aux systèmes moléculaires, il devrait être possible de mesurer si une molécule a été produite par un processus évolutif. Cela signifie que nous pouvons déterminer quelles molécules n'ont pu être produites que par un processus vivant, même si ce processus implique des chimies différentes de celles que l'on trouve sur Terre. De cette manière, la théorie de l'assemblage peut fonctionner comme un système universel de détection de la vie qui fonctionne en mesurant les indices d'assemblage et le nombre de copies de molécules dans des échantillons vivants ou non vivants.

Dans nos expériences de laboratoire, nous avons constaté que seuls les échantillons vivants produisent des molécules à fort taux d'assemblage. Nos équipes et nos collaborateurs ont reproduit cette découverte en utilisant une technique analytique appelée spectrométrie de masse, dans laquelle les molécules d'un échantillon sont "pesées" dans un champ électromagnétique, puis réduites en morceaux à l'aide d'énergie. Le fait de réduire une molécule en morceaux nous permet de mesurer son indice d'assemblage en comptant le nombre de parties uniques qu'elle contient. Nous pouvons ainsi déterminer le nombre d'étapes nécessaires à la production d'un objet moléculaire et quantifier sa profondeur dans le temps à l'aide d'un équipement de laboratoire standard.

Pour vérifier notre théorie selon laquelle les objets à fort indice d'assemblage ne peuvent être générés que par la vie, l'étape suivante a consisté à tester des échantillons vivants et non vivants. Nos équipes ont pu prélever des échantillons de molécules dans tout le système solaire, y compris dans divers systèmes vivants, fossiles et abiotiques sur Terre. Ces échantillons solides de pierre, d'os, de chair et d'autres formes de matière ont été dissous dans un solvant, puis analysés à l'aide d'un spectromètre de masse à haute résolution capable d'identifier la structure et les propriétés des molécules. Nous avons constaté que seuls les systèmes vivants produisent des molécules abondantes dont l'indice d'assemblage est supérieur à une valeur déterminée expérimentalement de 15 étapes. La coupure entre 13 et 15 est nette, ce qui signifie que les molécules fabriquées par des processus aléatoires ne peuvent pas dépasser 13 étapes. Nous pensons que cela indique une transition de phase où la physique de l'évolution et de la sélection doit prendre le relais d'autres formes de physique pour expliquer la formation d'une molécule.

Ces expériences vérifient que seuls les objets avec un indice d'assemblage suffisamment élevé - molécules très complexes et copiées - semblent se trouver dans la vie. Ce qui est encore plus passionnant, c'est que nous pouvons trouver cette information sans rien savoir d'autre sur la molécule présente. La théorie de l'assemblage peut déterminer si des molécules provenant de n'importe quel endroit de l'univers sont issues de l'évolution ou non, même si nous ne connaissons pas la chimie utilisée.

La possibilité de détecter des systèmes vivants ailleurs dans la galaxie est passionnante, mais ce qui l'est encore plus pour nous, c'est la possibilité d'un nouveau type de physique et d'une nouvelle explication du vivant. En tant que mesure empirique d'objets uniquement produisibles par l'évolution, l'Assemblage déverouille une théorie plus générale de la vie. Si cette théorie se vérifie, son implication philosophique la plus radicale est que le temps existe en tant que propriété matérielle des objets complexes créés par l'évolution. En d'autres termes, tout comme Einstein a radicalisé notre notion du temps en l'unifiant avec l'espace, la théorie de l'assemblage indique une conception radicalement nouvelle du temps en l'unifiant avec la matière.

La théorie de l'assemblage explique les objets évolués, tels que les molécules complexes, les biosphères et les ordinateurs.

Elle est radicale parce que, comme nous l'avons noté, le temps n'a jamais été fondamental dans l'histoire de la physique. Newton et certains physiciens quantiques le considèrent comme une toile de fond. Einstein pensait qu'il s'agissait d'une illusion. Et, dans les travaux de ceux qui étudient la thermodynamique, il est considéré comme une simple propriété émergente. La théorie de l'assemblage considère le temps comme un élément fondamental et matériel : le temps est la matière dont sont faites les choses dans l'univers. Les objets créés par la sélection et l'évolution ne peuvent être formés que par le passage du temps. Mais il ne faut pas considérer ce temps comme le tic-tac mesuré d'une horloge ou comme une séquence d'années calendaires. Le temps est un attribut physique. Pensez-y en termes d'assemblage, propriété intrinsèque mesurable de la profondeur ou de la taille d'une molécule dans le temps.

Cette idée est radicale car elle permet également à la physique d'expliquer les changements évolutifs. La physique a traditionnellement étudié des objets que l'Univers peut assembler spontanément, tels que des particules élémentaires ou des planètes. La théorie de l'assemblage, en revanche, explique les objets évolués, tels que les molécules complexes, les biosphères et les ordinateurs. Ces objets complexes n'existent que le long de lignées où des informations spécifiques à leur construction furent acquises.

Si nous remontons ces lignées, depuis l'origine de la vie sur Terre jusqu'à l'origine de l'Univers, il serait logique de suggérer que la "mémoire" de l'Univers était plus faible dans le passé. Ce qui signifie que la capacité de l'Univers à générer des objets à fort assemblage est fondamentalement limitée par sa taille dans le temps. De même qu'un camion semi-remorque ne rentre pas dans le garage d'une maison standard, certains objets sont trop grands dans le temps pour naître dans des intervalles inférieurs à leur indice d'assemblage. Pour que des objets complexes comme les ordinateurs puissent exister dans notre univers, de nombreux autres objets ont d'abord dû se former : les étoiles, les éléments lourds, la vie, les outils, la technologie et l'abstraction de l'informatique. Cela prend du temps et dépend fortement du chemin parcouru en raison de la contingence causale de chaque innovation. Il est possible que l'Univers primitif n'était pas capable de calculer comme nous le savons, simplement parce qu'il n'y avait pas encore assez d'histoire. Le temps devait s'écouler et être matériellement instancié par la sélection des objets constitutifs de l'ordinateur. Il en va de même pour les structures Lego, les grands modèles de langage, les nouveaux médicaments, la "technosphère" ou tout autre objet complexe.

Les conséquences de la profondeur matérielle intrinsèque des objets dans le temps sont considérables. Dans l'univers-bloc, tout est considéré comme statique et existant en même temps. Ce qui signifie que les objets ne peuvent pas être ordonnés en fonction de leur profondeur temporelle, et que sélection et évolution ne peuvent pas être utilisées pour expliquer pourquoi certains objets existent et pas d'autres. La reconceptualisation du temps en tant que dimension physique de la matière complexe et la définition d'une directionnalité temporelle pourraient nous aider à résoudre ces questions. La matérialisation du temps via notre théorie de l'assemblage permet d'unifier plusieurs concepts philosophiques déconcertants liés à la vie dans un cadre mesurable. Au cœur de cette théorie se trouve l'indice d'assemblage, qui mesure la complexité d'un objet. Il s'agit d'une manière quantifiable de décrire le concept évolutif de sélection en montrant combien d'alternatives ont été exclues pour obtenir un objet donné. Chaque étape du processus d'assemblage d'un objet nécessite des informations, une mémoire, pour spécifier ce qui doit ou ne doit pas être ajouté ou modifié. Pour construire le Taj Mahal en Lego, par exemple, nous devons suivre une séquence spécifique d'étapes, chacune d'entre elles nous menant à la construction finale. Chaque pas manqué est une erreur, et si nous faisons trop d'erreurs, il ne sera pas possible de construire une structure reconnaissable. La copie d'un objet nécessite des informations sur les étapes qui furent précédemment nécessaires pour produire des objets similaires.

Tout ceci fait de la théorie de l'assemblage une théorie causale de la physique, car la structure sous-jacente d'un espace d'assemblage - l'ensemble des combinaisons requises - ordonne les choses dans une chaîne de causalité. Chaque étape dépend d'une étape sélectionnée précédemment, et chaque objet dépend d'un objet sélectionné précédemment. Si l'on supprime l'une des étapes d'une chaîne d'assemblage, l'objet final ne sera pas produit. Les mots à la mode souvent associés à la physique de la vie, tels que "théorie", "information", "mémoire", "causalité" et "sélection", sont matériels parce que les objets eux-mêmes encodent les règles qui aident à construire d'autres objets "complexes". Ce pourrait être le cas dans la catalyse mutuelle* où les objets se fabriquent réciproquement. Ainsi, dans la théorie de l'assemblage, le temps est essentiellement identique à l'information, la mémoire, la causalité et la sélection.  Termes qui sont tous rendus physiques parce que nous supposons qu'il impliquent des caractéristiques des objets décrits dans la théorie, et non des lois qui régissent le comportement de ces objets. La théorie de l'assemblage réintroduit dans la physique une notion de temporalité en expansion et en mouvement, en montrant que son passage est la matière même dont sont faits les objets complexes : la complexité augmente simultanément avec la taille de l'avenir..

Cette nouvelle conception du temps pourrait résoudre de nombreux problèmes ouverts en physique fondamentale. Le premier et le plus important est le débat entre déterminisme et contingence. Einstein a dit de façon célèbre que Dieu "ne joue pas aux dés", et de nombreux physiciens sont encore obligés de conclure que le déterminisme s'applique et que notre avenir est fermé. Mais l'idée que les conditions initiales de l'univers, ou de tout autre processus, déterminent l'avenir a toujours posé problème. Dans la théorie de l'assemblage, l'avenir est déterminé, mais pas avant qu'il ne se produise. Si ce qui existe aujourd'hui détermine l'avenir, et que ce qui existe aujourd'hui est plus grand et plus riche en informations qu'il ne l'était dans le passé, alors les futurs possibles deviennent également plus grands au fur et à mesure que les objets deviennent plus complexes. Cela s'explique par le fait qu'il y a plus d'histoire dans le présent à partir de laquelle il est possible d'assembler de nouveaux états futurs. Traiter le temps comme une propriété matérielle des objets qu'il crée permet de générer de la nouveauté dans le futur.

La nouveauté est essentielle à notre compréhension de la vie en tant que phénomène physique. Notre biosphère est un objet vieux d'au moins 3,5 milliards d'années selon la mesure du temps de l'horloge (l'Assemblage mesure le temps différement). Mais comment la vie est-elle apparue ? Qu'est-ce qui a permis aux systèmes vivants de développer l'intelligence et la conscience ? La physique traditionnelle suggère que la vie a "émergé". Le concept d'émergence rend compte de la façon dont de nouvelles structures semblent apparaître à des niveaux supérieurs d'organisation spatiale, sans que l'on puisse les prédire à partir des niveaux inférieurs. Parmi les exemples, on peut citer le caractère humide de l'eau, qui ne peut être prédit à partir des molécules d'eau individuelles, ou la façon dont les cellules vivantes sont constituées d'atomes non vivants individuels. Cependant, les objets que la physique traditionnelle considère comme émergents deviennent fondamentaux dans la théorie de l'assemblage. De ce point de vue, le caractère émergent d'un objet, c'est-à-dire la mesure dans laquelle il s'écarte des attentes d'un physicien concernant ses éléments constitutifs élémentaires, dépend de la profondeur à laquelle il se situe dans le temps. Ce qui nous oriente vers les origines de la vie, mais nous pouvons aussi voyager dans l'autre sens.

Si nous sommes sur la bonne voie, la théorie de l'assemblage suggère que le temps est fondamental. Elle suggère que le changement n'est pas mesuré par des horloges, mais qu'il est encodé dans des chaînes d'événements qui produisent des molécules complexes avec différentes profondeurs dans le temps. Assemblages issus d'une mémoire locale dans l'immensité de l'espace combinatoire, ces objets enregistrent le passé, agissent dans le présent et déterminent l'avenir. Ceci signifie que l'Univers s'étend dans le temps et non dans l'espace - ou peut-être même que l'espace émerge du temps, comme le suggèrent de nombreuses propositions actuelles issues de la gravité quantique. Bien que l'Univers puisse être entièrement déterministe, son expansion dans le temps implique que le futur ne peut être entièrement prédit, même en principe. L'avenir de l'Univers est plus ouvert que nous n'aurions pu le prévoir.

Le temps est peut-être un tissu en perpétuel mouvement à travers lequel nous voyons les choses s'assembler et se séparer. Mais ce tissu fait mieux que se déplacer : il s'étend. Lorsque le temps est un objet, l'avenir a la taille du cosmos.

Auteur: Walker Sara Imari

Info: 19 May 2023. Publié en association avec l'Institut Santa Fe, un partenaire stratégique d'Aeon. *Autostimulation de la croissance d'une culture bactérienne par l'ajout de cellules similaires.

[ non-ergodicité ] [ frontière organique-inorganique ] [ savoir conservé ] [ gnose ] [ monades orthogonales ] [ exobiologie ]