covid 1984

Dans un récent entretien avec Vice, le dénonciateur de la NSA, Edward Snowden, a exprimé ses inquiétudes concernant le programme de surveillance à venir, l’appelant "l’architecture de l’oppression". Nous avons demandé à Lucien Cerise son analyse du nouveau contrôle social à venir.

R/ L’état d’urgence sanitaire est-il pour vous un bon moyen pour les gouvernements mondiaux de poursuivre la réduction de nos libertés collectives et individuelles ? Pour vous, le confinement est-il un instrument d’ingénierie sociale ?

- Cet état d’urgence sanitaire est le prétexte idéal pour tenter de fabriquer le consentement des populations à une transformation du lien social sur une base transhumaniste, c’est-à-dire fondée sur un encadrement scientifique général, présentant un fort caractère carcéral et concentrationnaire, et allant dans le sens de l’artificialisation et de la réification du vivant, sa chosification, sa réduction à un objet. On peut reprendre à Michel Foucault et Giorgio Agamben la notion de biopouvoir pour décrire un pouvoir politique qui étudie la biologie, la médecine et les sciences de la vie autant que le droit ou l’économie. Le biopouvoir, qui n’est qu’une mise à jour de la notion d’eugénisme, se caractérise donc par une intrusion toujours croissante dans l’intimité physique des gens pour la modifier et surtout la contrôler.

En effet, ce qui dérange le biopouvoir, c’est la prolifération de la vie et de l’organique, impossible à contrôler totalement. Le transhumanisme est une tentative d’enfermement de l’organique dans une forme prétendument augmentée, mais surtout aseptisée, standardisée et sous contrôle, tentative de meurtre du vivant et de son aspect toujours imprévisible et débordant. Les gens normaux se refusent donc naturellement au transhumanisme. Pour parvenir à les emprisonner là-dedans malgré tout, il faut les séduire ou leur faire peur, afin de les soumettre volontairement par des manœuvres d’ingénierie sociale du type "pompier pyromane" et triangle de Karpman, consistant à exploiter les projections psycho-émotionnelles de la trilogie bourreau/victime/sauveur.

Cela commence par le déclenchement d’une crise, suivi d’une opération d’hameçonnage (phishing), c’est-à-dire un piratage de l’esprit par usurpation d’identité et abus de confiance, où le responsable de la crise, en position de "bourreau", se présente comme le "sauveur" qui va protéger les "victimes" de la crise. Quand le piratage est accompli, que le bourreau a gagné la confiance de la population victime et qu’elle s’ouvre à lui en abaissant ses défenses parce qu’elle le perçoit comme un sauveur, alors le pirate-bourreau peut passer à la deuxième phase sans rencontrer de résistance, c’est-à-dire la réécriture de l’architecture sociale selon un nouveau plan présenté comme une solution de sortie de crise. Cette restructuration du lien social consiste à prendre le contrôle des relations que les gens entretiennent librement pour les recomposer à leur place. Comment ? Cela se fait toujours en jouant sur les relations de confiance et de méfiance, afin de prendre le contrôle des relations de proximité et de distance. Avec cette crise du coronavirus, la relation à autrui et au monde est réécrite pour être fondée sur la méfiance et la paranoïa, selon une sorte de conflit triangulé généralisé, où chacun est potentiellement bourreau de chacun. Je dois apprendre à me méfier d’autrui et de la nature, avec le maintien d’une distance entre moi, autrui et le monde, et cette distance m’est dictée par le biopouvoir auquel, en revanche, je suis tenu d’accorder une confiance aveugle, au risque d’être accusé de "conspirationnisme" et d’encourir des représailles judiciaires. En résumé : pour le biopouvoir, cette crise du Covid-19 doit couper l’Histoire en deux et faire entrer l’humanité dans une nouvelle ère où l’auto-organisation du vivant sera progressivement abolie pour être entièrement subordonnée et rationalisée par un pouvoir scientifique eugéniste.

R/ La surveillance numérique de masse passe par les fameuses applications d’Apple ou de Google de contrôle sanitaire. Comment les États et les grandes multinationales de la Silicon Valley se partagent les informations et les rôles dans cette opération ?

Les États et les grandes multinationales sont toujours en fait dirigés directement ou indirectement par ce que l’on appelle le complexe militaro-industriel, qui n’est pas exclusivement américain, chaque pays possède le sien, mais celui des USA est le plus agressif. L’avant-garde de la recherche scientifique est toujours sponsorisée, surveillée et récupérée en premier lieu par les unités de "recherche et développement" militaires. Au niveau géopolitique international, tout est militarisé (weaponized, comme disent les anglophones), tout est rapport de forces, tout est volonté de puissance et relations dominant/dominé. Les applications de géolocalisation et de surveillance numérique de masse sont des outils de contrôle social, c’est-à-dire en fait de militarisation des comportements.

Nous sommes dans une guerre hybride mondiale. Par exemple, la Chine, qui est sous attaque permanente des USA et des réseaux de George Soros, a besoin de militariser et discipliner sa population par un encadrement informatique global. Afin de conserver sa souveraineté numérique et le contrôle de sa population, la Chine doit aussi prévenir et limiter les risques de piratages informatiques de l’étranger, d’où la campagne lancée par Pékin pour débarrasser totalement son parc informatique des systèmes d’exploitation étrangers, dont le plus connu est Windows de Microsoft, et développer de nouveaux systèmes d’exploitation et outils informatiques de conception chinoise et fabriqués en Chine, et qui seront dépourvus des backdoors et autres logiciels espions de la NSA.

À terme, la Chine va donc devenir un trou noir pour les services de renseignement anglophones, les Five Eyes de l’accord UKUSA et du système Echelon, et leurs associés israéliens et autres. Dans quelques années, il sera pratiquement impossible de pirater, espionner et attaquer le parc informatique chinois, qui sera beaucoup mieux sécurisé qu’aujourd’hui. Cet exemple chinois aura une forte capacité d’entraînement à l’internationale et fera des émules par effet domino en Asie et partout dans le monde. On comprend que cette émancipation chinoise de l’hégémonie numérique occidentale provoque un vent de panique de la Silicon Valley à Washington en passant par Tel-Aviv : c’est la fin du projet néoconservateur de domination mondiale. Ce qui ne veut pas dire que le gouvernement chinois va instaurer le paradis sur Terre, mais qu’il pourra certainement relâcher la surveillance de sa population quand les risques de déstabilisation de la Chine par des attaques extérieures et intérieures de cinquièmes colonnes pro-occidentales auront été jugulés.

R/ Les Français auront-ils le choix de refuser le traçage numérique ?

Pour le biopouvoir, il n’est pas prévu que nous ayons le choix. Comme beaucoup de gens, je vois les pièces du puzzle s’assembler depuis un certain temps, mais c’est l’affaire de Tarnac en 2008 qui a joué pour moi un rôle de catalyseur et m’a poussé à rédiger un texte que j’ai publié sous anonymat, Gouverner par le chaos – Ingénierie sociale et mondialisation.

J’exposais dans cet opuscule comment certaines forces politiques et économiques cherchaient à implémenter une dictature numérique au moyen d’une stratégie du choc qui pouvait être une épidémie, et je citais à l’appui de cette prospective un texte manifeste de 2004, le Livre Bleu, rédigé par le lobby du numérique en France, le GIXEL (devenu ACSIEL en 2013), dans lequel étaient exposés certains stratagèmes pour faire accepter dans l’opinion publique le développement de l’identité numérique. Dans le cadre de sa fondation ID-2020, Bill Gates élabore aussi un système d’identification numérique pour le monde entier et cherche à le vendre ainsi : à cause du coronavirus, il faut vacciner toute la planète, et nous devons tous recevoir un certificat numérique de vaccination. Plusieurs technologies de certificat numérique plus ou moins invasives sont à l’étude : dans votre Smartphone ; dans un bracelet électronique ; sur la peau sous forme de tatouage à points quantiques ; sous la peau sous forme de puces électroniques. Si finalement nous pouvons avoir le choix et échapper à ce sort, c’est parce que nous aurons remporté le rapport de forces pour dire "Non !" Tout est axé autour de la formule confinement/distanciation sociale/vaccination/surveillance électronique, dont il faut attaquer chaque point.

R/ Que nous réserve la suite des événements, selon vous ?

En fait, il faut se poser la question : comment vais-je peser sur la suite des événements ? Il faut sortir du rôle de spectateur ou d’analyste des événements, il faut créer les événements. Le biopouvoir mondialiste a de gros moyens financiers pour créer des événements au niveau international, impacter le réel et écrire l’Histoire. Il possède des millions, donc, en face, nous devons être des millions.

Nous n’avons pas le capital économique, mais nous avons le capital humain. Pour créer l’événement, impacter le réel et écrire l’Histoire contre le biopouvoir, pour faire dérailler son programme, il faut se poser deux questions concrètes : comment gagner la bataille de l’opinion publique et comment organiser les masses politiquement ?

La bataille de l’opinion publique se gagne en se formant aux méthodes de communication stratégique et d’ingénierie sociale, rhétorique et retournement de l’opinion (spin), dans le réel ou sur les réseaux sociaux, du moins tant que c’est possible, car la prochaine crise devrait être cyber et toucher Internet, comme l’a annoncé Alain Bauer. Cette grande crise cybernétique et numérique, d’ampleur géopolitique et déclenchée par un virus informatique qui provoquerait le "bug du siècle", permettra au pouvoir de couper Internet au moins partiellement, et surtout de mettre fin à la réinformation indépendante avec un bon prétexte. C’est le programme du Grand Confinement, par l’addition du confinement physique et du confinement mental – cognitif et informationnel.

Le but ultime est d’abolir toute auto-organisation du peuple, donc toute autonomie dans l’organisation horizontale de la société. Pour cela, il faut d’abord couper les gens physiquement les uns des autres dans le réel, par le confinement physique, la distanciation sociale, le télétravail, et tenter de pérenniser ce nouvel ordre social en annonçant que "plus rien ne sera comme avant", comme on nous le martèle depuis des semaines. Puis, dans un deuxième temps, au prétexte d’une crise numérique globale, le pouvoir coupera les gens les uns des autres dans le virtuel aussi, avec un Internet en mode dégradé, limité au télétravail et à quelques messageries et portails inoffensifs, usages qui seront malgré tout conservés, ce qui sera présenté comme une victoire. Il faut essayer d’imaginer l’enfer que serait un confinement physique sans Internet, c’est-à-dire sans aucun accès à la réinformation, sans aucune possibilité de comprendre ce qui se passe car nous serions enfermés physiquement à domicile, ou dans un périmètre limité, et enfermés mentalement dans la narration exclusive du pouvoir, dans une seule version des événements. Dans d’autres publications, j’ai baptisé cette fabrique de l’aliénation mentale "reality-building", car elle repose sur le principe de l’hypnose : la parole de l’hypnotiseur devient la réalité de l’hypnotisé. 

Comment cela est-il possible ? Parce que l’hypnotisé, qui n’est pas forcément endormi, n’a pas d’autre source d’information que la parole de l’hypnotiseur. Avant d’en arriver là, avant qu’il ne soit trop tard, il y a urgence à gagner le combat politique, ce qui signifie prendre le pouvoir, et ne pas se contenter des contre-pouvoirs, dans la rue ou sur Internet, qui risquent fort de devenir impraticables de toute façon. Prendre le pouvoir signifie être en capacité de se faire obéir par les forces de l’ordre. L’activité métapolitique n’est donc pas suffisante, il faut investir aussi le champ politique du pouvoir légal. Les forces de l’ordre, qui ont une capacité de contrainte sur votre corps et votre esprit, n’obéissent pas à la métapolitique mais au gouvernement et à ses représentants locaux, c’est-à-dire à l’État. Il faut donc reprendre le contrôle de l’État si nous voulons sortir de l’impuissance à laquelle la métapolitique nous limite. Ceci suppose d’organiser les masses de manière structurée dans une perspective de conquête du pouvoir, ce qui suppose à son tour, et inévitablement, de jouer le jeu quelque peu ingrat de la politique politicienne et des organisations politiques de masse.

Auteur: Cerise Lucien

Info: Sur rebellion-sre.fr, 6 mai 2020

[ géopolitique ] [ anti-mondialisme ] [ manipulation des masses ]

bêtise bipolaire

Il ne fait aucun doute que les IA sont biaisées. Mais beaucoup déclarent que ces problématiques de l'IA existent parce que nous humains sommes imparfaits, plus que les machines. "Les machines sont-elles condamnées à hériter des préjugés humains ?", titrent les journaux. "Les préjugés humains sont un énorme problème pour l'IA. Voilà comment on va arranger ça." Mais ces récits perpétuent une dangereuse erreur algorithmique qu'il faut éviter.

Oui, les humains sont subjectifs. Oui, malgré les efforts conscients et inconscients de ne pas l'être, nous faisons de la discrimination, nous stéréotypons et portons toutes sortes de jugements de valeur sur les gens, les produits et la politique. Mais nos préjugés ne sont pas correctement mesurés ou modélisés par les machines. Non, les tendances machine sont dues à la logique même de la collecte des données : le système binaire.

Le système binaire est la chaîne de 0 et 1 à la base de tous les systèmes informatiques. Cette méthode mathématique permet de réduire et de calculer efficacement les grands nombres et, deuxièmement, elle permet la conversion de l'alphabet et de la ponctuation en ASCII (American Standard Code for Information Interchange).

Mais ne vous laissez pas berner : Ces 0 et 1 ne signifient pas que la machine comprend le monde et les langages comme nous le faisons : "La plupart d'entre nous, la plupart du temps, suivons des instructions qui nous sont données par ordinateur plutôt que l'inverse ", explique l'historien des technologies George Dyson. Afin de pouvoir communiquer avec les ordinateurs, nous sommes ajustés et orientés vers leur logique, et non vers la nôtre.

Le système binaire réduit tout à des 0 et des 1 insignifiants, quand la vie et l'intelligence font fonctionner XY en tandem. lui rend la lecture et le traitement des données quantitatives plus pratiques, plus efficaces et plus rentables pour les machines. Mais c'est au détriment des nuances, de la richesse, du contexte, des dimensions et de la dynamique de nos langues, cultures, valeurs et expériences.

Il ne faut pas accabler ici les développeurs de la Silicon Valley pour ce système binaire biaisé - mais plutôt Aristote.

Le parti pris binaire d'Aristote
Si vous pensez à Aristote, vous pensez probablement au philosophe grec antique comme à un des pères fondateurs de la démocratie, et non comme l'ancêtre de siècles de logique mécanique et de méthodes scientifiques erronées. C'est cependant sa théorie du "dualisme", selon laquelle quelque chose est soit vrai soit faux, logique ou illogique, qui nous a mis dans cette situation délicate en premier lieu.

Vers 350 av. J.-C., Aristote voulut réduire et structurer la complexité du monde. Pour ce faire, il fit des emprunts à la Table des Opposés de Pythagore, dans laquelle deux éléments sont comparés :

fini, infini... impair, pair... un, beaucoup... droite, gauche... repos, mouvement... droit, tordu... etc.

Mais au lieu d'appliquer ce dualisme à la géométrie neutre comme l'avait fait Pythagore, Aristote l'appliqua aux personnes, aux animaux et à la société. Ce faisant, il conçut un patriarcat hiérarchique social polarisé clivant, enraciné dans ses valeurs internes et ses préjugés : Les objets qu'il ordonnait avoir plus de valeur devinrent des 1, et ceux de moindre importance des 0. En ce qui concerne les femmes, par exemple, il écrivit : "La relation de l'homme à la femme est par nature une relation de supérieur à inférieur et de souverain à gouverné."

Hélas, le système de classification hiérarchique d'Aristote a été implémenté dans l'IA, la pondérant en faveur d'hommes comme lui. Le système même sur lequel toute la technologie moderne est construite contient les artefacts du sexisme d'il y a 2 000 ans.

1 = vrai = rationnel = droit = masculin
0 = faux = émotionnel = gauche = féminin
Si Aristote avait créé la démocratie - et la démocratie est censée être une véritable représentation - femmes et gens de couleur auraient dû avoir un accès égal à l'éducation, avoir voix au chapitre dans les forums et avoir le droit de vote en 350 av. JC. Il n'aurait pas été nécessaire de se battre jusqu'en 1920 pour que le vote féminin soit ratifié aux Etats-Unis. Il n'y aurait pas eu d'esclavage et pas besoin du mouvement pour les droits civiques. Tout le monde aurait été classé et considéré comme égal dès le départ.

Le classement biaisé d'Aristote est maintenant verrouillé et renforcé par plus de 15 millions d'ingénieurs.
Aristote aurait dû lire les notes de son prédécesseur, Socrate. Selon les souvenirs de Platon, Socrate considérait les oracles féminins de Delphes comme "un guide essentiel du développement personnel et de l'état". De plus, dans le Symposium de Platon, Socrate se souvient de l'époque où il était l'élève de Diotima de Mantinea, une femme philosophe dont il tenait en haute estime l'intelligence. Dans le livre V, Socrate est crédité d'avoir suggéré que les femmes sont également qualifiées pour diriger et gouverner : "Il n'y a pas de pratique des gouverneurs d'une ville qui appartient à une femme parce qu'elle est une femme, ou à un homme parce qu'il est un homme."

Mais au lieu que les idées de Socrate sur l'égalité enracinent les idées occidentales sur l'intelligence, nous nous sommes retrouvés avec la logique d'Aristote et son classement biaisé sans être conscients de ses origines binaires et anti-démocratiques.

Mais ne blâmons pas seulement Aristote. Deux autres coquins ont contribué à ces problèmes sociaux et scientifiques : Descartes et Leibniz.

Descartes - philosophe français du XVIIe siècle qui a inventé l'expression "je pense, donc je suis" -, a implanté l'idée qu'un sujet n'a ni matière ni valeur autre que ce que le visiteur attribue et déduit. (S'il avait dit "Nous pensons, donc nous sommes", cela aurait mieux reflété comment nous sommes symbiotiquement informés par les perceptions les uns et des autres.)

En outre, Descartes a proposé une plus grande séparation de l'esprit du corps et des émotions dans son traité de 1641, Méditations sur la Première Philosophie. Il a soutenu que nos esprits sont dans le domaine du spirituel tandis que nos corps et nos émotions sont dans le domaine du physique, et que les deux royaumes ne peuvent pas s'influencer mutuellement. Ce qui a causé des problèmes en IA parce que maintenant nous empilons des unités d'émotions sur des couches de classification binaires d'une manière artificielle et non intégrée. Encore du binaire.

La logique déductive-inductive de Descartes, qu'il explora dans son discours sur la méthode de 1637, fut créée parce qu'il était désabusé par les méthodes non systématiques des scientifiques de son temps. Il fit valoir que les mathématiques ont été construites sur une "base solide", et a donc cherché à établir un nouveau système de vérité fondée sur Aristote 1 = vrai = valide, et 0 = faux = invalide. La différence étant qu'il a mis les lignes de la logique syllogistique d'Aristote au sein d'une structure arborescente. Structures arborescentes qui sont maintenant utilisées dans les réseaux neuronaux récurrents du NLP (Natural Language Processing)

Vint ensuite Leibniz, le philosophe et avocat allemand inventa le calcul indépendamment de son contemporain, Newton. Il créa le système binaire entre 1697 et 1701 afin d'obtenir des verdicts "oui/non" plus rapides et ainsi réduire les grands nombres en unités plus faciles à gérer de 0 et 1.

Contrairement aux autres, Leibniz était sinophile. En 1703, le prêtre jésuite Bouvet lui avait envoyé une copie du Yi King (le Livre des Changements), artefact culturel chinois dont l'origine remonte à 5.000 ans. Il était fasciné par les similitudes apparentes entre les lignes horizontales et les intervalles des hexagrammes du Yi King et les 0 et 1 des lignes verticales de son système binaire. Il interpréta faussement ces intervalles comme étant du vide (donc zéro) croyant (à tort) que les hexagrammes confirmaient que son système binaire était la bonne base pour un système logique universel.

Leibniz fit trois autres erreurs majeures. Tout d'abord, il a fit pivoter les hexagrammes de leurs positions horizontales naturelles vers les positions verticales pour les faire correspondre à ses lignes binaires. Deuxièmement, il les sépara du contexte des symboles chinois et des chiffres correspondants. Troisièmement, puisqu'il n'était pas chinois et qu'il ne comprenait pas l'héritage philosophique ou la langue, il supposa que les hexagrammes représentaient les nombres 0 et 1 lorsqu'ils représentent des énergies négatives et positives, Yin Yang, homme et femme. Erreurs qui signifient que Leibniz perdit beaucoup d'informations et de connaissances venant des codes du Yi King et de la vraie signification de ses hexagrammes.

Au lieu de créer un système universel cohérent, le système binaire de Leibniz renforça les modèles de pensée occidentale de Descartes amplifiant la base biaisée d'Aristote, nous verrouillant davantage, nous et les machines que nous avons créées, vers une logique non naturelle.

Le système binaire dans l'informatique moderne
Les classifications binaires d'Aristote sont donc maintenant évidentes dans tous les systèmes de données d'aujourd'hui, servant, préservant, propageant et amplifiant les biais partout dans les couches d'apprentissage machine.

Exemples de biais binaires dans les front-end utilisateur et le traitement des données :

glissement à droite = 1, glissement à gauche = 0
cliquer sur "like" sur Facebook = 1, pas cliquer sur like = 0
nos émotions complexes étant attribuées grossièrement comme positives = 1, négatives = 0 dans les cadres du NPL
convertir des paires d'objets comparés et leurs caractéristiques en 0 ou 1, par exemple pomme = 1, orange = 0, ou lisse = 1, bosselé = 0
lignes et colonnes pleines de 0 et de 1 dans des graphes géants "big data"
Mais le problème de la logique binaire est qu'elle ne permet pas de comprendre et de modéliser pourquoi et comment les gens ont choisi une option plutôt qu'une autre. Les machines enregistrent simplement que les gens ont fait un choix, et qu'il y a un résultat

Les machines sont donc étalonnées à partir de ces biais binaires, pas à partir des nôtres. Bien sûr, nous sommes remplis de nos propres défauts et faiblesses très humains, mais les cadres conceptuels informatiques existants sont incapables de corriger ces erreurs (et les ingénieurs n'écrivent que du code qui correspond aux limites de l'ancienne logique).

Heureusement, il existe une alternative. Les philosophies occidentales d'Aristote, de Descartes et de Leibniz sont opposées aux philosophies orientales, elles fondées sur l'équilibre naturel, la cohérence et l'intégration. Le concept chinois de Yin Yang, par exemple, met l'accent sur la dynamique égale et symbiotique du masculin et du féminin en nous et dans l'univers. Ces idées décrites dans le Yi King, que Leibniz n'a pas reconnues.

La nature rejette également le binaire. Des milliards d'années avant que le parti pris d'Aristote ne s'imprime dans la logique informatique occidentale, la nature codifiait l'intelligence comme la coexistence entrelacée de la femme X et de l'homme Y dans notre ADN. De plus, la recherche quantique a montré que les particules peuvent avoir des états de superposition enchevêtrés où elles sont à la fois 0 et 1 en même temps, tout comme le Yin Yang. La nature ne fonctionne pas en binaire, pas même avec les pigeons. Alors pourquoi le faisons-nous en informatique ?

Nous ne classons et ne qualifions pas nécessairement le monde qui nous entoure avec les préjugés hiérarchiques binaires d'Aristote. Mais la façon dont les données sont recueillies est noir (0) et blanc (1), avec des nuances de gris fournies par des pourcentages de ces données, alors que la nature et les philosophies orientales montrent que nos perceptions ne sont que vagues de couleurs mélangées ou arc-en-ciel.

Tant que nous n'aurons pas conçu des modes de catégorisation non binaires et plus holistiques en IA, les ordinateurs ne seront pas en mesure de modéliser l'image animée en technicolor de notre intelligence. Ce n'est qu'alors que les machines représenteront nos divers langages, raisonnements, valeurs, cultures, qualités et comportements humains.

Auteur: Twain Liu

Info: https://qz.com/1515889/aristotles-binary-philosophies-created-todays-ai-bias/?utm_source=facebook&utm_medium=partner-share&utm_campaign=partner-bbc

[ rationalisme occidental ] [ logique formelle ] [ intelligence artificielle ] [ Asie ] [ sciences ]

homme-machine

Un pas de géant pour une machine à jouer aux échecs

Le succès stupéfiant d’AlphaZero, un algorithme d’apprentissage profond, annonce une nouvelle ère de la compréhension – une ère qui, en ce qui concerne les humains, qui pourrait ne pas durer longtemps. Début décembre, des chercheurs de DeepMind, la société d’intelligence artificielle appartenant à la société mère de Google, Alphabet Inc. ont diffusé une dépêche depuis les zones avancées du monde des échecs.

Un an plus tôt, le 5 décembre 2017, l’équipe avait stupéfié ce monde des échecs en annonçant AlphaZero, un algorithme d’apprentissage machine qui maîtrisait non seulement les échecs mais aussi le shogi, ou échecs japonais, et le Go. L’algorithme a commencé sans aucune connaissance des jeux hormis leurs règles de base. Il a ensuite joué contre lui-même des millions de fois et a appris par essais et erreurs. Il a suffi de quelques heures pour que l’algorithme devienne le meilleur joueur, humain ou ordinateur, que le monde ait jamais vu.

Les détails des capacités d’AlphaZero et de son fonctionnement interne ont maintenant été officiellement examinés par des pairs et publiés dans la revue Science ce mois-ci. Le nouvel article aborde plusieurs critiques graves à l’égard de l’allégation initiale (entre autres choses, il était difficile de dire si AlphaZero jouait l’adversaire qu’il s’était choisi, une entité computationnelle nommée Stockfish, en toute équité). Considérez que ces soucis sont maintenant dissipés. AlphaZero ne s’est pas amélioré davantage au cours des douze derniers mois, mais la preuve de sa supériorité s’est bien renforcée. Il fait clairement montre d’un type d’intellect que les humains n’ont jamais vue auparavant, et que nous allons avoir à méditer encore longtemps.

Les échecs par ordinateur ont fait beaucoup de chemin au cours des vingt dernières années. En 1997, le programme de jeu d’échecs d’I.B.M., Deep Blue, a réussi à battre le champion du monde humain en titre, Garry Kasparov, dans un match en six parties. Rétrospectivement, il y avait peu de mystère dans cette réalisation. Deep Blue pouvait évaluer 200 millions de positions par seconde. Il ne s’est jamais senti fatigué, n’a jamais fait d’erreur de calcul et n’a jamais oublié ce qu’il pensait un instant auparavant.

Pour le meilleur et pour le pire, il a joué comme une machine, brutalement et matériellement. Il pouvait dépasser M. Kasparov par le calcul, mais il ne pouvait pas le dépasser sur le plan de la pensée elle-même. Dans la première partie de leur match, Deep Blue a accepté avec avidité le sacrifice d’une tour par M. Kasparov pour un fou, mais a perdu la partie 16 coups plus tard. La génération actuelle des programmes d’échecs les plus forts du monde, tels que Stockfish et Komodo, joue toujours dans ce style inhumain. Ils aiment à capturer les pièces de l’adversaire. Ils ont une défense d’acier. Mais bien qu’ils soient beaucoup plus forts que n’importe quel joueur humain, ces "moteurs" d’échecs n’ont aucune réelle compréhension du jeu. Ils doivent être instruits explicitement pour ce qui touche aux principes de base des échecs. Ces principes, qui ont été raffinés au fil de décennies d’expérience de grands maîtres humains, sont programmés dans les moteurs comme des fonctions d’év

aluation complexes qui indiquent ce qu’il faut rechercher dans une position et ce qu’il faut éviter : comment évaluer le degré de sécurité du roi, l’activité des pièces, la structure dessinée par les pions, le contrôle du centre de l’échiquier, et plus encore, comment trouver le meilleur compromis entre tous ces facteurs. Les moteurs d’échecs d’aujourd’hui, inconscients de façon innée de ces principes, apparaissent comme des brutes : extrêmement rapides et forts, mais sans aucune perspicacité.

Tout cela a changé avec l’essor du machine-learning. En jouant contre lui-même et en mettant à jour son réseau neuronal au fil de son apprentissage, AlphaZero a découvert les principes des échecs par lui-même et est rapidement devenu le meilleur joueur connu. Non seulement il aurait pu facilement vaincre tous les maîtres humains les plus forts – il n’a même pas pris la peine d’essayer – mais il a écrasé Stockfish, le champion du monde d’échecs en titre par ordinateur. Dans un match de cent parties contre un moteur véritablement impressionnant, AlphaZero a remporté vingt-huit victoires et fait soixante-douze matchs nuls. Il n’a pas perdu une seule partie.

Le plus troublant, c’est qu’AlphaZero semblait être perspicace. Il a joué comme aucun ordinateur ne l’a jamais fait, intuitivement et magnifiquement, avec un style romantique et offensif. Il acceptait de sacrifier des pions et prenait des risques. Dans certaines parties, cela paralysait Stockfish et il s’est joué de lui. Lors de son attaque dans la partie n°10, AlphaZero a replacé sa reine dans le coin du plateau de jeu de son propre côté, loin du roi de Stockfish, pas là où une reine à l’offensive devrait normalement être placée.

Et cependant, cette retraite inattendue s’avéra venimeuse : peu importe comment Stockfish y répondait, ses tentatives étaient vouées à l’échec. C’était presque comme si AlphaZero attendait que Stockfish se rende compte, après des milliards de calculs intensifs bruts, à quel point sa position était vraiment désespérée, pour que la bête abandonne toute résistance et expire paisiblement, comme un taureau vaincu devant un matador. Les grands maîtres n’avaient jamais rien vu de tel. AlphaZero avait la finesse d’un virtuose et la puissance d’une machine. Il s’agissait du premier regard posé par l’humanité sur un nouveau type prodigieux d’intelligence.

Lorsque AlphaZero fut dévoilé pour la première fois, certains observateurs se sont plaints que Stockfish avait été lobotomisé en ne lui donnant pas accès à son livre des ouvertures mémorisées. Cette fois-ci, même avec son livre, il a encore été écrasé. Et quand AlphaZero s’est handicapé en donnant dix fois plus de temps à Stockfish qu’à lui pour réfléchir, il a quand même démoli la bête.

Ce qui est révélateur, c’est qu’AlphaZero a gagné en pensant plus intelligemment, pas plus vite ; il n’a examiné que 60 000 positions par seconde, contre 60 millions pour Stockfish. Il était plus avisé, sachant ce à quoi on devait penser et ce qu’on pouvait ignorer. En découvrant les principes des échecs par lui-même, AlphaZero a développé un style de jeu qui "reflète la vérité profonde" du jeu plutôt que "les priorités et les préjugés des programmeurs", a expliqué M. Kasparov dans un commentaire qui accompagne et introduit l’article dans Science.

La question est maintenant de savoir si l’apprentissage automatique peut aider les humains à découvrir des vérités similaires sur les choses qui nous tiennent vraiment à coeur : les grands problèmes non résolus de la science et de la médecine, comme le cancer et la conscience ; les énigmes du système immunitaire, les mystères du génome.

Les premiers signes sont encourageants. En août dernier, deux articles parus dans Nature Medicine ont exploré comment l’apprentissage automatique pouvait être appliqué au diagnostic médical. Dans l’un d’entre eux, des chercheurs de DeepMind se sont associés à des cliniciens du Moorfields Eye Hospital de Londres pour mettre au point un algorithme d’apprentissage profond qui pourrait classer un large éventail de pathologies de la rétine aussi précisément que le font les experts humains (l’ophtalmologie souffre en effet d’une grave pénurie d’experts à même d’interpréter les millions de scans ophtalmologiques effectués chaque année en vue d’un diagnostic ; des assistants numériques intelligents pourraient apporter une aide énorme).

L’autre article concernait un algorithme d’apprentissage machine qui décide si un tomodensitogramme (CT scan) d’un patient admis en urgence montre des signes d’un accident vasculaire cérébral (AVC), ou d’une hémorragie intracrânienne ou encore d’un autre événement neurologique critique. Pour les victimes d’AVC, chaque minute compte ; plus le traitement tarde, plus le résultat clinique se dégrade. (Les neurologistes ont ce sombre dicton: "time is brain"). Le nouvel algorithme a étiqueté ces diagnostics et d’autres diagnostics critiques avec une précision comparable à celle des experts humains – mais il l’a fait 150 fois plus rapidement. Un diagnostic plus rapide pourrait permettre aux cas les plus urgents d’être aiguillés plus tôt, avec une vérification par un radiologiste humain.

Ce qui est frustrant à propos de l’apprentissage machine, cependant, c’est que les algorithmes ne peuvent pas exprimer ce qu’ils pensent. Nous ne savons pas pourquoi ils marchent, donc nous ne savons pas si on peut leur faire confiance. AlphaZero donne l’impression d’avoir découvert quelques principes importants sur les échecs, mais il ne peut pas partager cette compréhension avec nous. Pas encore, en tout cas. En tant qu’êtres humains, nous voulons plus que des réponses. Nous voulons de la perspicacité. Voilà qui va créer à partir de maintenant une source de tension dans nos interactions avec ces ordinateurs.

De fait, en mathématiques, c’est une chose qui s’est déjà produite depuis des années. Considérez le problème mathématique du "théorème des quatre couleurs", qui défie de longue date les cerveaux des mathématiciens. Il énonce que, sous certaines contraintes raisonnables, toute carte de pays contigus puisse toujours être coloriée avec seulement quatre couleurs, en n’ayant jamais deux fois la même couleur pour des pays adjacents.

Bien que le théorème des quatre couleurs ait été prouvé en 1977 avec l’aide d’un ordinateur, aucun humain ne pouvait vérifier toutes les étapes de la démonstration. Depuis lors, la preuve a été validée et simplifiée, mais il y a encore des parties qui impliquent un calcul de force brute, du genre de celui employé par les ancêtres informatiques d’AlphaZero qui jouent aux échecs. Ce développement a gêné de nombreux mathématiciens. Ils n’avaient pas besoin d’être rassurés que le théorème des quatre couleurs était vrai ; ils le croyaient déjà. Ils voulaient comprendre pourquoi c’était vrai, et cette démonstration ne les y a pas aidés.

Mais imaginez un jour, peut-être dans un avenir pas si lointain, où AlphaZero aura évolué vers un algorithme de résolution de problèmes plus général ; appelez-le AlphaInfinity. Comme son ancêtre, il aurait une perspicacité suprême : il pourrait trouver de belles démonstrations, aussi élégantes que les parties d’échecs qu’AlphaZero jouait contre Stockfish. Et chaque démonstration révélerait pourquoi un théorème était vrai ; l’AlphaInfinity ne vous l’enfoncerait pas juste dans la tête avec une démonstration moche et ardue.

Pour les mathématiciens et les scientifiques humains, ce jour marquerait l’aube d’une nouvelle ère de perspicacité. Mais ça ne durera peut-être pas. Alors que les machines deviennent de plus en plus rapides et que les humains restent en place avec leurs neurones fonctionnant à des échelles de temps de quelques millisecondes, un autre jour viendra où nous ne pourrons plus suivre. L’aube de la perspicacité humaine peut rapidement se transformer en crépuscule.

Supposons qu’il existe des régularités ou des modèles plus profonds à découvrir – dans la façon dont les gènes sont régulés ou dont le cancer progresse ; dans l’orchestration du système immunitaire ; dans la danse des particules subatomiques. Et supposons que ces schémas puissent être prédits, mais seulement par une intelligence bien supérieure à la nôtre. Si AlphaInfinity pouvait les identifier et les comprendre, cela nous semblerait être un oracle.

Nous nous assiérions à ses pieds et écouterions attentivement. Nous ne comprendrions pas pourquoi l’oracle a toujours raison, mais nous pourrions vérifier ses calculs et ses prédictions par rapport aux expériences et aux observations, et confirmer ses révélations. La science, cette entreprise de l’homme qui le caractérise par-dessus tout, aurait réduit notre rôle à celui de spectateurs, bouches bées dans l’émerveillement et la confusion.

Peut-être qu’un jour, notre manque de perspicacité ne nous dérangerait plus. Après tout, AlphaInfinity pourrait guérir toutes nos maladies, résoudre tous nos problèmes scientifiques et faire arriver tous nos autres trains intellectuels à l’heure avec succès. Nous nous sommes assez bien débrouillés sans trop de perspicacité pendant les quelque 300.000 premières années de notre existence en tant qu’Homo sapiens. Et nous ne manquerons pas de mémoire : nous nous souviendrons avec fierté de l’âge d’or de la perspicacité humaine, cet intermède glorieux, long de quelques milliers d’années, entre un passé où nous ne pouvions rien appréhender et un avenir où nous ne pourrons rien comprendre.

Auteur: Strogatz Steven

Info: Infinite Powers : How Calculus Reveals the Secrets of the Universe, dont cet essai est adapté sur le blog de Jorion

[ singularité ]

microbiote

Un chef d'orchestre de la subtile symphonie d'Evolution

Le biologiste Richard Lenski pensait que son expérience à long terme sur l'évolution pourrait durer 2 000 générations. Près de trois décennies et plus de 65 000 générations plus tard, il est toujours étonné par " l’incroyable inventivité " de l’évolution.

Au début de sa carrière, le biologiste décoré Richard Lenski pensait qu'il pourrait être contraint d'évoluer. Après l’annulation de sa subvention de recherche postdoctorale, Lenski a commencé à envisager provisoirement d’autres options. Avec un enfant et un deuxième en route, Lenski a assisté à un séminaire sur l'utilisation de types spécifiques de données dans un contexte actuariel* – le même type de données avec lequel il avait travaillé lorsqu'il était étudiant diplômé. Lenski a récupéré la carte de visite du conférencier, pensant qu'il pourrait peut-être mettre à profit son expérience dans une nouvelle carrière.

"Mais ensuite, comme c'est parfois le cas - et j'ai eu beaucoup de chance - le vent a tourné", a déclaré Lenski à Quanta Magazine dans son bureau de la Michigan State University. " Nous avons obtenu le renouvellement de la subvention et peu de temps après, j'ai commencé à recevoir des offres pour être professeur. 

Lenski, professeur d'écologie microbienne à l'État du Michigan, est surtout connu pour ses travaux sur ce que l'on appelle l' expérience d'évolution à long terme . Le projet, lancé en 1988, examine l'évolution en action. Lui et les membres de son laboratoire ont cultivé 12 populations d' E. coli en continu depuis plus de 65 000 générations, suivant le développement et les mutations des 12 souches distinctes.

Les résultats ont attiré l’attention et les éloges – y compris une bourse " genius " MacArthur, que Lenski a reçue en 1996 – à la fois pour l’énormité de l’entreprise et pour les découvertes intrigantes que l’étude a produites. Plus particulièrement, en 2003, Lenski et ses collaborateurs ont réalisé qu'une souche d' E. coli avait développé la capacité d'utiliser le citrate comme source d'énergie, ce qu'aucune population précédente d' E. coli n'était capable de faire.

Lenski s'intéresse également aux organismes numériques, c'est-à-dire aux programmes informatiques conçus pour imiter le processus d'évolution. Il a joué un rôle déterminant dans l’ouverture du Beacon Center dans l’État du Michigan, qui donne aux informaticiens et aux biologistes évolutionnistes l’opportunité de forger des collaborations uniques.

Quanta Magazine a rencontré Lenski dans son bureau pour parler de ses propres intérêts évolutifs dans le domaine de la biologie évolutive – et du moment où il a presque mis fin à l'expérience à long terme. 

QUANTA MAGAZINE : Quels types de questions ont été les moteurs de votre carrière ?

RICHARD LENSKI : Une question qui m'a toujours intrigué concerne la reproductibilité ou la répétabilité de l'évolution . Stephen Jay Gould, paléontologue et historien des sciences, a posé cette question : si nous pouvions rembobiner la bande de la vie sur Terre, à quel point serait-elle similaire ou différente si nous regardions l'ensemble du processus se reproduire ? L’expérimentation à long terme que nous menons nous a permis de rassembler de nombreuses données sur cette question.

Alors, l’évolution est-elle reproductible ?

Oui et non! Je dis parfois aux gens que c'est une question fascinante et motivante, mais à un certain niveau, c'est une question terrible, et on ne dirait jamais à un étudiant diplômé de s'y poser. C’est parce qu’elle est très ouverte et qu’il n’y a pas de réponse très claire.

Grâce à cette expérience à long terme, nous avons vu de très beaux exemples de choses remarquablement reproductibles, et d'autre part des choses folles où une population s'en va et fait des choses qui sont complètement différentes des 11 autres populations de la planète dans l' expérience.

Comment vous est venue l’idée de cette expérience à long terme ?

Je travaillais déjà depuis plusieurs années sur l'évolution expérimentale des bactéries, ainsi que des virus qui infectent les bactéries. C'était fascinant, mais tout est devenu si compliqué si vite que j'ai dit : " Réduisons l'évolution à sa plus simple expression. " En particulier, j'ai voulu approfondir cette question de reproductibilité ou répétabilité de l'évolution. Et pour pouvoir l'examiner, je voulais un système très simple. Lorsque j'ai commencé l'expérience à long terme, mon objectif initial était de l'appeler expérience à long terme lorsque j'arriverais à 2 000 générations.

Combien de temps cela vous a-t-il pris ?

La durée réelle de l'expérience a duré environ 10 ou 11 mois, mais au moment où nous avons collecté les données, les avons rédigées et publié l'article, il nous a fallu environ deux ans et demi. À ce moment-là, l’expérience avait déjà dépassé 5 000 générations et j’ai réalisé qu'il fallait la poursuivre.

Pensiez-vous que l’expérience se poursuivrait aussi longtemps ?

Non, non... il y a eu une période de cinq ans, peut-être de la fin des années 90 au début des années 2000, pendant laquelle j'ai réfléchi à la possibilité d'arrêter l'expérience. C'était pour plusieurs raisons différentes. La première était que je devenais accro à cette autre façon d’étudier l’évolution, qui impliquait d’observer l’évolution dans des programmes informatiques auto-réplicatifs, ce qui était absolument fascinant. Soudain, j'ai découvert cette manière encore plus brillante d'étudier l'évolution, où elle pouvait s'étendre sur encore plus de générations et faire encore plus d'expériences, apparemment plus soignées.

Comment votre vision de l’étude de l’évolution via ces organismes numériques a-t-elle évolué au fil du temps ?

J’ai eu ce genre d’" amour de chiot " lorsque j’en ai entendu parler pour la première fois. Au début, c'était tellement extraordinairement intéressant et excitant de pouvoir regarder des programmes auto-répliquants, de pouvoir changer leur environnement et d'observer l'évolution se produire.

L’un des aspects les plus passionnants de l’évolution numérique est qu’elle montre que nous considérons l’évolution comme une affaire de sang, d’intestins, d’ADN, d’ARN et de protéines. Mais l’idée d’évolution se résume en réalité à des idées très fondamentales d’hérédité, de réplication et de compétition. Le philosophe des sciences Daniel Dennett a souligné que nous considérons l’évolution comme cette instanciation, cette forme de vie biologique, mais que ses principes sont bien plus généraux que cela.

Je dirais que mes dernières orientations de recherche ont consisté principalement à discuter avec des collègues très intelligents et à siéger à des comités d'étudiants diplômés qui utilisent ces systèmes. Je suis moins impliqué dans la conception d'expériences ou dans la formulation d'hypothèses spécifiques, car ce domaine évolue extrêmement rapidement. Je pense que j'ai eu beaucoup de chance de pouvoir cueillir certains des fruits les plus faciles à trouver, mais maintenant j'ai l'impression d'être là en tant que biologiste, critiquant peut-être des hypothèses, suggérant des contrôles qui pourraient être effectués dans certaines expériences.

Votre intérêt pour les organismes numériques est donc l’une des raisons pour lesquelles vous avez envisagé de mettre fin à l’expérience à long terme. Quel était l'autre ?

À ce stade, l’autre chose qui était un peu frustrante dans les lignes à long terme était que la vitesse à laquelle les bactéries évoluaient ralentissait. À la façon dont j’y pensais, c’était presque comme si l’évolution s’était arrêtée. Je pensais que c'était tout simplement un environnement trop simple et qu'ils n'avaient pas grand-chose à faire de plus.

Donc ces deux choses différentes m’ont fait réfléchir à arrêter l’expérience. Et j'ai parlé à quelques collègues et ils m'ont dit en gros : tu ne devrais pas faire ça. D’ailleurs, j’en ai parlé avec ma femme, Madeleine, lorsque je commençais à m’intéresser beaucoup à ces organismes numériques – nous étions d’ailleurs en congé sabbatique en France à cette époque – et je lui ai dit : " Peut-être que je devrais appeler chez moi et fermer le labo. " Et elle a dit : " Je ne pense pas que tu devrais faire ça. "

Pourquoi votre femme et vos collègues ont-ils eu cette réaction ?

L’expérience s’était déjà avérée très rentable au sens scientifique, fournissant des données très riches sur la dynamique du changement évolutif. C’était plus ou moins unique dans les échelles de temps étudiées. Je pense donc que c’était de très bons conseils qu’ils m’ont donné. Je ne sais pas si j’aurais déjà pu débrancher moi-même. J'étais certainement un peu frustré et j'y pensais – mais de toute façon, les gens ont dit non !

Avez-vous dépassé le palier où vous disiez avoir l’impression que les organismes n’évoluaient pas tellement ?

C’est en fait l’une des découvertes vraiment intéressantes de l’expérience. Lorsque j’ai commencé l’expérience à long terme, je pensais que les bactéries atteindraient rapidement une sorte de limite à leur croissance. Il y a seulement quelques années, nous avons commencé à réaliser que les bactéries seraient toujours capables de dépasser tout ce que nous avions déduit dans le passé quant à leur limite stricte. J’ai réalisé que nous n’y réfléchissions tout simplement pas de la bonne manière. Même dans l’environnement le plus simple, il est toujours possible pour les organismes de réaliser n’importe quelle étape de leur métabolisme, ou n’importe quelle étape de leur biochimie, un peu mieux. Et la sélection naturelle, même si elle ne réussit pas à chaque étape, favorisera toujours, à long terme, ces améliorations subtiles.

Une lignée de bactéries a développé la capacité d’utiliser le citrate comme source de nourriture. Est-ce que cela s'est produit avant ou après que vous envisagiez d'arrêter l'expérience ?

C’est l’une des choses qui m’a fait réaliser que nous n’arrêterions pas l’expérience. En 2003, une lignée a développé la capacité d’utiliser le citrate. Cela a changé la donne : se rendre compte que même dans cet environnement extrêmement simple, les bactéries devaient évoluer et comprendre certaines choses importantes.

J’aime dire que les bactéries dînaient tous les soirs sans se rendre compte qu’il y avait ce bon dessert citronné juste au coin de la rue. Et jusqu’à présent, même après 65 000 générations, seule une population sur 12 a compris comment consommer ce citrate.

Vous avez également mentionné que certaines populations au sein de votre expérience ont développé des mutations à un rythme plus élevé. A quoi cela ressemble-t-il?

Après plus de 60 000 générations, six des 12 populations ont évolué pour devenir hypermutables. Elles ont développé des changements dans la réparation de leur ADN et dans les processus métaboliques de l'ADN, ce qui les amène à avoir de nouvelles mutations quelque part de l'ordre de 100 fois la vitesse à laquelle l'ancêtre [au début de l'expérience] le faisait.

C'est un processus très intéressant, car il est à la fois bon et mauvais du point de vue des bactéries. C'est mauvais car la plupart des mutations sont nocives ou, au mieux, neutres. Seule une rare pépite dans cette mine est une mutation bénéfique. Les bactéries qui ont le taux de mutation le plus élevé sont un peu plus susceptibles de découvrir l’une de ces pépites. Mais d’un autre côté, ils sont également plus susceptibles de produire des enfants et petits-enfants porteurs de mutations délétères.

La lignée capable de consommer du citrate faisait-elle partie du groupe qui avait évolué pour devenir hypermutable ?

C'est une excellente question. La lignée qui a développé la capacité d’utiliser le citrate n’avait pas un taux de mutation élevé. Il est intéressant de noter qu’il est devenu l’un de ceux présentant un taux de mutation plus élevé, mais seulement après avoir développé la capacité d’utiliser le citrate. Cela est cohérent avec l’avantage du taux de mutation plus élevé – la capacité supplémentaire d’exploration. Les bactéries étaient en fait assez mauvaises pour utiliser le citrate au départ, donc il y avait beaucoup d'opportunités après qu'elles aient développé la capacité d'utiliser le citrate pour affiner cette capacité.

Comment l’expérience à long terme vous aide-t-elle à comprendre l’évolution de la vie à plus grande échelle ?

Pour moi, l’une des leçons de cette expérience à long terme a été de constater à quel point la vie peut être riche et intéressante, même dans l’environnement le plus ennuyeux et le plus simple. Le fait que l’évolution puisse générer cette diversité et découvrir des portes légèrement entrouvertes qu’elle peut franchir témoigne de l’incroyable inventivité de l’évolution. Et s’il peut être si inventif et créatif à cette minuscule échelle spatiale et temporelle, et dans un environnement aussi ennuyeux, cela me suscite encore plus de respect, quand je pense à quel point il est remarquable dans la nature.

Qu’est-ce qui vous a le plus surpris dans ce projet ?

Que ça continue après toutes ces années. L’un de mes objectifs dans la vie est de faire en sorte que l’expérience continue. J'aimerais lever une dotation pour poursuivre l'expérience à perpétuité.

Qu’espérez-vous pour l’expérience à long terme dans le futur ?

J’espère que ce projet apportera bien d’autres surprises. Par exemple, deux lignées coexistent depuis 60 000 générations dans l’une des populations, où l’une se nourrit du produit que l’autre génère. Je pense qu'il est fascinant de se demander si, à un moment donné, cela pourrait se transformer en quelque chose qui ressemble davantage à une interaction prédateur-proie. Ce n’est certainement pas hors du domaine des possibles. Si cela arriverait un jour, je ne sais pas.

Cela a également été une immense joie de travailler avec des étudiants, des postdoctorants et des collaborateurs, et de les voir grandir et se développer. C'est vraiment la plus grande joie pour moi d'être un scientifique. J'aime dire aux gens que je suis bigame. J'ai deux familles : ma famille de laboratoire et ma famille biologique, et elles sont toutes les deux incroyablement merveilleuses.

Auteur: Internet

Info: Logan Zillmer pour Quanta Magazine - * Relatif aux méthodes mathématiques des actuaires

[ microbiome ] [ bio-informatique ] [ plasticité ] [ dépassement ] [ tâtonnement ] [ élargissement ] [ gaspillage ] [ adaptation ]

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Une nouvelle approche du calcul réinvente l'intelligence artificielle

Par l'imprégnation d'énormes vecteurs de sens sémantique, nous pouvons amener les machines à raisonner de manière plus abstraite et plus efficace qu'auparavant.

Malgré le succès retentissant de ChatGPT et d'autres grands modèles de langage, les réseaux de neurones artificiels (ANN) qui sous-tendent ces systèmes pourraient être sur la mauvaise voie.

D'une part, les ANN sont "super gourmands en énergie", a déclaré Cornelia Fermüller , informaticienne à l'Université du Maryland. "Et l'autre problème est [leur] manque de transparence." De tels systèmes sont si compliqués que personne ne comprend vraiment ce qu'ils font, ou pourquoi ils fonctionnent si bien. Ceci, à son tour, rend presque impossible de les amener à raisonner par analogie, ce que font les humains - en utilisant des symboles pour les objets, les idées et les relations entre eux.

Ces lacunes proviennent probablement de la structure actuelle des RNA et de leurs éléments constitutifs : les neurones artificiels individuels. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue des calculs et produit des sorties. Les RNA modernes sont des réseaux élaborés de ces unités de calcul, formés pour effectuer des tâches spécifiques.

Pourtant, les limites des RNA sont évidentes depuis longtemps. Considérez, par exemple, un ANN qui sépare les cercles et les carrés. Une façon de le faire est d'avoir deux neurones dans sa couche de sortie, un qui indique un cercle et un qui indique un carré. Si vous voulez que votre ANN discerne également la couleur de la forme - bleu ou rouge - vous aurez besoin de quatre neurones de sortie : un pour le cercle bleu, le carré bleu, le cercle rouge et le carré rouge. Plus de fonctionnalités signifie encore plus de neurones.

Cela ne peut pas être la façon dont notre cerveau perçoit le monde naturel, avec toutes ses variations. "Vous devez proposer que, eh bien, vous avez un neurone pour toutes les combinaisons", a déclaré Bruno Olshausen , neuroscientifique à l'Université de Californie à Berkeley. "Donc, vous auriez dans votre cerveau, [disons,] un détecteur Volkswagen violet."

Au lieu de cela, Olshausen et d'autres soutiennent que l'information dans le cerveau est représentée par l'activité de nombreux neurones. Ainsi, la perception d'une Volkswagen violette n'est pas codée comme les actions d'un seul neurone, mais comme celles de milliers de neurones. Le même ensemble de neurones, tirant différemment, pourrait représenter un concept entièrement différent (une Cadillac rose, peut-être).

C'est le point de départ d'une approche radicalement différente de l'informatique connue sous le nom d'informatique hyperdimensionnelle. La clé est que chaque élément d'information, comme la notion d'une voiture, ou sa marque, son modèle ou sa couleur, ou tout cela ensemble, est représenté comme une seule entité : un vecteur hyperdimensionnel.

Un vecteur est simplement un tableau ordonné de nombres. Un vecteur 3D, par exemple, comprend trois nombres : les coordonnées x , y et z d'un point dans l'espace 3D. Un vecteur hyperdimensionnel, ou hypervecteur, pourrait être un tableau de 10 000 nombres, par exemple, représentant un point dans un espace à 10 000 dimensions. Ces objets mathématiques et l'algèbre pour les manipuler sont suffisamment flexibles et puissants pour amener l'informatique moderne au-delà de certaines de ses limites actuelles et favoriser une nouvelle approche de l'intelligence artificielle.

"C'est ce qui m'a le plus enthousiasmé, pratiquement de toute ma carrière", a déclaré Olshausen. Pour lui et pour beaucoup d'autres, l'informatique hyperdimensionnelle promet un nouveau monde dans lequel l'informatique est efficace et robuste, et les décisions prises par les machines sont entièrement transparentes.

Entrez dans les espaces de grande dimension

Pour comprendre comment les hypervecteurs rendent le calcul possible, revenons aux images avec des cercles rouges et des carrés bleus. Nous avons d'abord besoin de vecteurs pour représenter les variables SHAPE et COLOR. Ensuite, nous avons également besoin de vecteurs pour les valeurs pouvant être affectées aux variables : CERCLE, CARRÉ, BLEU et ROUGE.

Les vecteurs doivent être distincts. Cette distinction peut être quantifiée par une propriété appelée orthogonalité, ce qui signifie être à angle droit. Dans l'espace 3D, il existe trois vecteurs orthogonaux entre eux : un dans la direction x , un autre dans la direction y et un troisième dans la direction z . Dans un espace à 10 000 dimensions, il existe 10 000 vecteurs mutuellement orthogonaux.

Mais si nous permettons aux vecteurs d'être presque orthogonaux, le nombre de ces vecteurs distincts dans un espace de grande dimension explose. Dans un espace à 10 000 dimensions, il existe des millions de vecteurs presque orthogonaux.

Créons maintenant des vecteurs distincts pour représenter FORME, COULEUR, CERCLE, CARRÉ, BLEU et ROUGE. Parce qu'il y a tellement de vecteurs presque orthogonaux possibles dans un espace de grande dimension, vous pouvez simplement assigner six vecteurs aléatoires pour représenter les six éléments ; ils sont presque garantis d'être presque orthogonaux. "La facilité de créer des vecteurs presque orthogonaux est une raison majeure d'utiliser la représentation hyperdimensionnelle", a écrit Pentti Kanerva , chercheur au Redwood Center for Theoretical Neuroscience de l'Université de Californie à Berkeley, dans un article influent de 2009.

L'article s'appuyait sur des travaux effectués au milieu des années 1990 par Kanerva et Tony Plate, alors étudiant au doctorat avec Geoff Hinton à l'Université de Toronto. Les deux ont développé indépendamment l'algèbre pour manipuler les hypervecteurs et ont fait allusion à son utilité pour le calcul en haute dimension.

Étant donné nos hypervecteurs pour les formes et les couleurs, le système développé par Kanerva et Plate nous montre comment les manipuler à l'aide de certaines opérations mathématiques. Ces actions correspondent à des manières de manipuler symboliquement des concepts.

La première opération est la multiplication. C'est une façon de combiner les idées. Par exemple, multiplier le vecteur FORME par le vecteur CERCLE lie les deux en une représentation de l'idée "LA FORME est CERCLE". Ce nouveau vecteur "lié" est presque orthogonal à la fois à SHAPE et à CIRCLE. Et les composants individuels sont récupérables - une caractéristique importante si vous souhaitez extraire des informations à partir de vecteurs liés. Étant donné un vecteur lié qui représente votre Volkswagen, vous pouvez dissocier et récupérer le vecteur pour sa couleur : VIOLET.

La deuxième opération, l'addition, crée un nouveau vecteur qui représente ce qu'on appelle une superposition de concepts. Par exemple, vous pouvez prendre deux vecteurs liés, "SHAPE is CIRCLE" et "COLOR is RED", et les additionner pour créer un vecteur qui représente une forme circulaire de couleur rouge. Là encore, le vecteur superposé peut être décomposé en ses constituants.

La troisième opération est la permutation ; cela implique de réorganiser les éléments individuels des vecteurs. Par exemple, si vous avez un vecteur tridimensionnel avec des valeurs étiquetées x , y et z , la permutation peut déplacer la valeur de x vers y , y vers z et z vers x. "La permutation vous permet de construire une structure", a déclaré Kanerva. "Ça permet de gérer des séquences, des choses qui se succèdent." Considérons deux événements, représentés par les hypervecteurs A et B. Nous pouvons les superposer en un seul vecteur, mais cela détruirait les informations sur l'ordre des événements. La combinaison de l'addition et de la permutation préserve l'ordre ; les événements peuvent être récupérés dans l'ordre en inversant les opérations.

Ensemble, ces trois opérations se sont avérées suffisantes pour créer une algèbre formelle d'hypervecteurs permettant un raisonnement symbolique. Mais de nombreux chercheurs ont été lents à saisir le potentiel de l'informatique hyperdimensionnelle, y compris Olshausen. "Cela n'a tout simplement pas été pris en compte", a-t-il déclaré.

Exploiter le pouvoir

En 2015, un étudiant d'Olshausen nommé Eric Weiss a démontré un aspect des capacités uniques de l'informatique hyperdimensionnelle. Weiss a compris comment représenter une image complexe comme un seul vecteur hyperdimensionnel contenant des informations sur tous les objets de l'image, y compris leurs propriétés, telles que les couleurs, les positions et les tailles.

"Je suis pratiquement tombé de ma chaise", a déclaré Olshausen. "Tout d'un coup, l'ampoule s'est allumée."

Bientôt, d'autres équipes ont commencé à développer des algorithmes hyperdimensionnels pour reproduire des tâches simples que les réseaux de neurones profonds avaient commencé à effectuer environ deux décennies auparavant, comme la classification d'images.

Considérons un ensemble de données annotées composé d'images de chiffres manuscrits. Un algorithme analyse les caractéristiques de chaque image en utilisant un schéma prédéterminé. Il crée ensuite un hypervecteur pour chaque image. Ensuite, l'algorithme ajoute les hypervecteurs pour toutes les images de zéro pour créer un hypervecteur pour l'idée de zéro. Il fait ensuite la même chose pour tous les chiffres, créant 10 hypervecteurs "de classe", un pour chaque chiffre.

Maintenant, l'algorithme reçoit une image non étiquetée. Il crée un hypervecteur pour cette nouvelle image, puis compare l'hypervecteur aux hypervecteurs de classe stockés. Cette comparaison détermine le chiffre auquel la nouvelle image ressemble le plus.

Pourtant, ce n'est que le début. Les points forts de l'informatique hyperdimensionnelle résident dans la capacité de composer et de décomposer des hypervecteurs pour le raisonnement. La dernière démonstration en date a eu lieu en mars, lorsqu'Abbas Rahimi et ses collègues d'IBM Research à Zurich ont utilisé l'informatique hyperdimensionnelle avec des réseaux de neurones pour résoudre un problème classique de raisonnement visuel abstrait - un défi important pour les RNA typiques, et même certains humains. Connu sous le nom de matrices progressives de Raven, le problème présente des images d'objets géométriques dans, disons, une grille 3 par 3. Une position dans la grille est vide. Le sujet doit choisir, parmi un ensemble d'images candidates, l'image qui correspond le mieux au blanc.

"Nous avons dit:" C'est vraiment ... l'exemple qui tue pour le raisonnement abstrait visuel, allons-y "", a déclaré Rahimi.

Pour résoudre le problème à l'aide de l'informatique hyperdimensionnelle, l'équipe a d'abord créé un dictionnaire d'hypervecteurs pour représenter les objets dans chaque image ; chaque hypervecteur du dictionnaire représente un objet et une combinaison de ses attributs. L'équipe a ensuite formé un réseau de neurones pour examiner une image et générer un hypervecteur bipolaire - un élément peut être +1 ou -1 - aussi proche que possible d'une superposition d'hypervecteurs dans le dictionnaire ; l'hypervecteur généré contient donc des informations sur tous les objets et leurs attributs dans l'image. "Vous guidez le réseau de neurones vers un espace conceptuel significatif", a déclaré Rahimi.

Une fois que le réseau a généré des hypervecteurs pour chacune des images de contexte et pour chaque candidat pour l'emplacement vide, un autre algorithme analyse les hypervecteurs pour créer des distributions de probabilité pour le nombre d'objets dans chaque image, leur taille et d'autres caractéristiques. Ces distributions de probabilité, qui parlent des caractéristiques probables à la fois du contexte et des images candidates, peuvent être transformées en hypervecteurs, permettant l'utilisation de l'algèbre pour prédire l'image candidate la plus susceptible de remplir l'emplacement vacant.

Leur approche était précise à près de 88 % sur un ensemble de problèmes, tandis que les solutions de réseau neuronal uniquement étaient précises à moins de 61 %. L'équipe a également montré que, pour les grilles 3 par 3, leur système était presque 250 fois plus rapide qu'une méthode traditionnelle qui utilise des règles de logique symbolique pour raisonner, car cette méthode doit parcourir un énorme livre de règles pour déterminer la bonne prochaine étape.

Un début prometteur

Non seulement l'informatique hyperdimensionnelle nous donne le pouvoir de résoudre symboliquement des problèmes, mais elle résout également certains problèmes épineux de l'informatique traditionnelle. Les performances des ordinateurs d'aujourd'hui se dégradent rapidement si les erreurs causées, par exemple, par un retournement de bit aléatoire (un 0 devient 1 ou vice versa) ne peuvent pas être corrigées par des mécanismes de correction d'erreurs intégrés. De plus, ces mécanismes de correction d'erreurs peuvent imposer une pénalité sur les performances allant jusqu'à 25 %, a déclaré Xun Jiao , informaticien à l'Université de Villanova.

Le calcul hyperdimensionnel tolère mieux les erreurs, car même si un hypervecteur subit un nombre important de retournements de bits aléatoires, il reste proche du vecteur d'origine. Cela implique que tout raisonnement utilisant ces vecteurs n'est pas significativement impacté face aux erreurs. L'équipe de Jiao a montré que ces systèmes sont au moins 10 fois plus tolérants aux pannes matérielles que les ANN traditionnels, qui sont eux-mêmes des ordres de grandeur plus résistants que les architectures informatiques traditionnelles. "Nous pouvons tirer parti de toute [cette] résilience pour concevoir du matériel efficace", a déclaré Jiao.

Un autre avantage de l'informatique hyperdimensionnelle est la transparence : l'algèbre vous indique clairement pourquoi le système a choisi la réponse qu'il a choisie. Il n'en va pas de même pour les réseaux de neurones traditionnels. Olshausen, Rahimi et d'autres développent des systèmes hybrides dans lesquels les réseaux de neurones cartographient les éléments du monde physique en hypervecteurs, puis l'algèbre hyperdimensionnelle prend le relais. "Des choses comme le raisonnement analogique vous tombent dessus", a déclaré Olshausen. "C'est ce que nous devrions attendre de tout système d'IA. Nous devrions pouvoir le comprendre comme nous comprenons un avion ou un téléviseur.

Tous ces avantages par rapport à l'informatique traditionnelle suggèrent que l'informatique hyperdimensionnelle est bien adaptée à une nouvelle génération de matériel extrêmement robuste et à faible consommation d'énergie. Il est également compatible avec les "systèmes informatiques en mémoire", qui effectuent le calcul sur le même matériel qui stocke les données (contrairement aux ordinateurs von Neumann existants qui transfèrent inefficacement les données entre la mémoire et l'unité centrale de traitement). Certains de ces nouveaux appareils peuvent être analogiques, fonctionnant à très basse tension, ce qui les rend économes en énergie mais également sujets aux bruits aléatoires. Pour l'informatique de von Neumann, ce caractère aléatoire est "le mur que vous ne pouvez pas franchir", a déclaré Olshausen. Mais avec l'informatique hyperdimensionnelle, "vous pouvez simplement percer".

Malgré ces avantages, l'informatique hyperdimensionnelle en est encore à ses balbutiements. "Il y a un vrai potentiel ici", a déclaré Fermüller. Mais elle souligne qu'il doit encore être testé contre des problèmes du monde réel et à des échelles plus grandes, plus proches de la taille des réseaux de neurones modernes.

"Pour les problèmes à grande échelle, cela nécessite un matériel très efficace", a déclaré Rahimi. "Par exemple, comment [faites-vous] une recherche efficace sur plus d'un milliard d'articles ?"

Tout cela devrait venir avec le temps, a déclaré Kanerva. "Il y a d'autres secrets [que] les espaces de grande dimension détiennent", a-t-il déclaré. "Je vois cela comme le tout début du temps pour le calcul avec des vecteurs."

Auteur: Ananthaswamy Anil

Info: https://www.quantamagazine.org/ Mais 2023

[ machine learning ]

évolution technologique

Intelligence artificielle ou stupidité réelle ?

Bien que le battage médiatique augmente la sensibilisation à l'IA, il facilite également certaines activités assez stupides et peut distraire les gens de la plupart des progrès réels qui sont réalisés.
Distinguer la réalité des manchettes plus dramatiques promet d'offrir des avantages importants aux investisseurs, aux entrepreneurs et aux consommateurs.

L'intelligence artificielle a acquis sa notoriété récente en grande partie grâce à des succès très médiatisés tels que la victoire d'IBM Watson à Jeopardy et celle de Google AlphaGo qui a battu le champion du monde au jeu "Go". Waymo, Tesla et d'autres ont également fait de grands progrès avec les véhicules auto-propulsés. Richard Waters a rendu compte de l'étendue des applications de l'IA dans le Financial Times : "S'il y a un message unificateur qui sous-tend la technologie grand public exposée [au Consumer Electronics Show] .... c'est : "L'IA partout."

Les succès retentissants de l'IA ont également capturé l'imagination des gens à un tel point que cela a suscité d'autres efforts d'envergure. Un exemple instructif a été documenté par Thomas H. Davenport et Rajeev Ronanki dans le Harvard Business Review. Ils écrirent, "En 2013, le MD Anderson Cancer Center a lancé un projet ""Moon shot " : diagnostiquer et recommander des plans de traitement pour certaines formes de cancer en utilisant le système cognitif Watson d'IBM". Malheureusement, ce système n'a pas fonctionné et en 2017 le projet fut mis en veilleuse après avoir coûté plus de 62 millions de dollars sans avoir été utilisé pour les patients.

Waters a également abordé un autre message, celui des attentes modérées. En ce qui concerne les "assistants personnels à commande vocale", note-t-elle, "on ne sait pas encore si la technologie est capable de remplacer le smartphone pour naviguer dans le monde numérique autrement autrement que pour écouter de la musique ou vérifier les nouvelles et la météo".

D'autres exemples de prévisions modérées abondent. Generva Allen du Baylor College of Medicine et de l'Université Rice a avertit , "Je ne ferais pas confiance à une très grande partie des découvertes actuellement faites qui utilisent des techniques de machine learning appliquées à de grands ensembles de données". Le problème, c'est que bon nombre des techniques sont conçues pour fournir des réponses précises et que la recherche comporte des incertitudes. Elle a précisé : "Parfois, il serait beaucoup plus utile qu'ils reconnaissent que certains sont vraiment consolidés, mais qu'on est pas sûr pour beaucoup d'autres".

Pire encore, dans les cas extrêmes, l'IA n'est pas seulement sous-performante ; elle n'a même pas encore été mise en œuvre. Le FT rapporte, "Quatre jeunes entreprises européennes sur dix n'utilisent aucun programme d'intelligence artificielle dans leurs produits, selon un rapport qui souligne le battage publicitaire autour de cette technologie.

Les cycles d'attentes excessives suivies de vagues de déception ne sont pas surprenants pour ceux qui ont côtoyé l'intelligence artificielle pendant un certain temps. Ils savent que ce n'est pas le premier rodéo de l'IA. En effet, une grande partie du travail conceptuel date des années 1950. D'ailleurs, en passant en revue certaines de mes notes récentes je suis tombé sur une pièce qui explorait les réseaux neuronaux dans le but de choisir des actions - datant de 1993.

La meilleure façon d'avoir une perspective sur l'IA est d'aller directement à la source et Martin Ford nous en donne l'occasion dans son livre, Architects of Intelligence. Organisé sous la forme d'une succession d'entrevues avec des chercheurs, des universitaires et des entrepreneurs de premier plan de l'industrie, le livre présente un historique utile de l'IA et met en lumière les principaux courants de pensée.

Deux perspectives importantes se dégagent de ce livre.

La première est qu'en dépit des origines et des personnalités disparates des personnes interrogées, il existe un large consensus sur des sujets importants.

L'autre est qu'un grand nombre des priorités et des préoccupations des principales recherches sur l'IA sont bien différentes de celles exprimées dans les médias grand public.

Prenons par exemple le concept d'intelligence générale artificielle (AGI). Qui est étroitement lié à la notion de "singularité" ce point où l'IA rejoindra celle de l'homme - avant un dépassement massif de cette dernière. Cette idée et d'autres ont suscité des préoccupations au sujet de l'IA, tout comme les pertes massives d'emplois, les drones tueurs et une foule d'autres manifestations alarmantes.

Les principaux chercheurs en AI ont des points de vue très différents ; ils ne sont pas du tout perturbés par l'AGI et autres alarmismes.

Geoffrey Hinton, professeur d'informatique à l'Université de Toronto et vice-président et chercheur chez Google, dit : "Si votre question est : Quand allons-nous obtenir un commandant-docteur Data (comme dans Star Trek ) je ne crois pas que ce sera comme çà que ça va se faire. Je ne pense pas qu'on aura des programmes uniques et généralistes comme ça."

Yoshua Bengio, professeur d'informatique et de recherche opérationnelle à l'Université de Montréal, nous dit qu'il y a des problèmes très difficiles et que nous sommes très loin de l'IA au niveau humain. Il ajoute : "Nous sommes tous excités parce que nous avons fait beaucoup de progrès dans cette ascension, mais en nous approchant du sommet, nous apercevons d'autres collines qui s'élèvent devant nous au fur et à mesure".

Barbara Grosz, professeur de sciences naturelles à l'Université de Harvard : "Je ne pense pas que l'AGI soit la bonne direction à prendre". Elle soutient que la poursuite de l'AGI (et la gestion de ses conséquences) sont si loin dans l'avenir qu'elles ne sont que "distraction".

Un autre fil conducteur des recherches sur l'IA est la croyance que l'IA devrait être utilisée pour améliorer le travail humain plutôt que le remplacer.

Cynthia Breazeal, directrice du groupe de robots personnels du laboratoire de médias du MIT, aborde la question : "La question est de savoir quelle est la synergie, quelle est la complémentarité, quelle est l'amélioration qui permet d'étendre nos capacités humaines en termes d'objectifs, ce qui nous permet d'avoir vraiment un plus grand impact dans le monde, avec l'IA."

Fei-Fei Li, professeur d'informatique à Stanford et scientifique en chef pour Google Cloud dit lui : "L'IA en tant que technologie a énormément de potentiel pour valoriser et améliorer le travail, sans le remplacer".

James Manyika, président du conseil et directeur du McKinsey Global Institute, fait remarquer que puisque 60 % des professions ont environ un tiers de leurs activités qui sont automatisables et que seulement environ 10 % des professions ont plus de 90 % automatisables, "beaucoup plus de professions seront complétées ou augmentées par des technologies qu'elles ne seront remplacées".

De plus, l'IA ne peut améliorer le travail humain que si elle peut travailler efficacement de concert avec lui.

Barbara Grosz fait remarquer : "J'ai dit à un moment donné que 'les systèmes d'IA sont meilleurs s'ils sont conçus en pensant aux gens'". Je recommande que nous visions à construire un système qui soit un bon partenaire d'équipe et qui fonctionne si bien avec nous que nous ne nous rendions pas compte qu'il n'est pas humain".

David Ferrucci, fondateur d'Elemental Cognition et directeur d'IA appliquée chez Bridgewater Associates, déclare : " L'avenir que nous envisageons chez Elemental Cognition repose sur une collaboration étroite et fluide entre l'intelligence humaine et la machine. "Nous pensons que c'est un partenariat de pensée." Yoshua Bengio nous rappelle cependant les défis à relever pour former un tel partenariat : "Il ne s'agit pas seulement de la précision [avec l'IA], il s'agit de comprendre le contexte humain, et les ordinateurs n'ont absolument aucun indice à ce sujet."

Il est intéressant de constater qu'il y a beaucoup de consensus sur des idées clés telles que l'AGI n'est pas un objectif particulièrement utile en ce moment, l'IA devrait être utilisée pour améliorer et non remplacer le travail et l'IA devrait fonctionner en collaboration avec des personnes. Il est également intéressant de constater que ces mêmes leçons sont confirmées par l'expérience des entreprises.

Richard Waters décrit comment les implémentations de l'intelligence artificielle en sont encore à un stade assez rudimentaire.

Éliminez les recherches qui monopolisent les gros titres (un ordinateur qui peut battre les humains au Go !) et la technologie demeure à un stade très primaire .

Mais au-delà de cette "consumérisation" de l'IT, qui a mis davantage d'outils faciles à utiliser entre les mains, la refonte des systèmes et processus internes dans une entreprise demande beaucoup de travail.

Ce gros travail prend du temps et peu d'entreprises semblent présentes sur le terrain. Ginni Rometty, responsable d'IBM, qualifie les applications de ses clients d'"actes aléatoires du numérique" et qualifie nombre de projets de "hit and miss". (ratages). Andrew Moore, responsable de l'intelligence artificielle pour les activités de Google Cloud business, la décrit comme "intelligence artificielle artisanale". Rometty explique : "Ils ont tendance à partir d'un ensemble de données isolé ou d'un cas d'utilisation - comme la rationalisation des interactions avec un groupe particulier de clients. Tout ceci n'est pas lié aux systèmes, données ou flux de travail plus profonds d'une entreprise, ce qui limite leur impact."

Bien que le cas HBR du MD Anderson Cancer Center soit un bon exemple d'un projet d'IA "au clair de lune "qui a probablement dépassé les bornes, cela fournit également une excellente indication des types de travail que l'IA peut améliorer de façon significative. En même temps que le centre essayait d'appliquer l'IA au traitement du cancer, son "groupe informatique expérimentait l'utilisation des technologies cognitives pour des tâches beaucoup moins ambitieuses, telles que faire des recommandations d'hôtels et de restaurants pour les familles des patients, déterminer quels patients avaient besoin d'aide pour payer leurs factures, et résoudre les problèmes informatiques du personnel".

Dans cette entreprise, le centre a eu de bien meilleures expériences : "Les nouveaux systèmes ont contribué à accroître la satisfaction des patients, à améliorer le rendement financier et à réduire le temps consacré à la saisie fastidieuse des données par les gestionnaires de soins de l'hôpital. De telles fonctions banales ne sont peut-être pas exactement du ressort de Terminator, mais elles sont quand même importantes.

Optimiser l'IA dans le but d'augmenter le travail en collaborant avec les humains était également le point central d'une pièce de H. James Wilson et Paul R. Daugherty "HBRpiece". Ils soulignent : "Certes, de nombreuses entreprises ont utilisé l'intelligence artificielle pour automatiser leurs processus, mais celles qui l'utilisent principalement pour déplacer leurs employés ne verront que des gains de productivité à court terme. Grâce à cette intelligence collaborative, l'homme et l'IA renforcent activement les forces complémentaires de l'autre : le leadership, le travail d'équipe, la créativité et les compétences sociales de la première, la rapidité, l'évolutivité et les capacités quantitatives de la seconde".

Wilson et Daugherty précisent : "Pour tirer pleinement parti de cette collaboration, les entreprises doivent comprendre comment les humains peuvent le plus efficacement augmenter les machines, comment les machines peuvent améliorer ce que les humains font le mieux, et comment redéfinir les processus commerciaux pour soutenir le partenariat". Cela demande beaucoup de travail et cela va bien au-delà du simple fait de balancer un système d'IA dans un environnement de travail préexistant.

Les idées des principaux chercheurs en intelligence artificielle, combinées aux réalités des applications du monde réel, offrent des implications utiles. La première est que l'IA est une arme à double tranchant : le battage médiatique peut causer des distractions et une mauvaise attribution, mais les capacités sont trop importantes pour les ignorer.

Ben Hunt discute des rôles de la propriété intellectuelle (PI) et de l'intelligence artificielle dans le secteur des investissements, et ses commentaires sont largement pertinents pour d'autres secteurs. Il note : "L'utilité de la propriété intellectuelle pour préserver le pouvoir de fixation des prix est beaucoup moins fonction de la meilleure stratégie que la PI vous aide à établir, et beaucoup plus fonction de la façon dont la propriété intellectuelle s'intègre dans le l'esprit du temps (Zeitgeist) dominant dans votre secteur.

Il poursuit en expliquant que le "POURQUOI" de votre PI doit "répondre aux attentes de vos clients quant au fonctionnement de la PI" afin de protéger votre produit. Si vous ne correspondez pas à l'esprit du temps, personne ne croira que les murs de votre château existent, même si c'est le cas". Dans le domaine de l'investissement (et bien d'autres encore), "PERSONNE ne considère plus le cerveau humain comme une propriété intellectuelle défendable. Personne." En d'autres termes, si vous n'utilisez pas l'IA, vous n'obtiendrez pas de pouvoir de fixation des prix, quels que soient les résultats réels.

Cela fait allusion à un problème encore plus grave avec l'IA : trop de gens ne sont tout simplement pas prêts à y faire face.

Daniela Rus, directrice du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT déclare : "Je veux être une optimiste technologique. Je tiens à dire que je vois la technologie comme quelque chose qui a le potentiel énorme d'unir les gens plutôt que les diviser, et de les autonomiser plutôt que de les désolidariser. Mais pour y parvenir, nous devons faire progresser la science et l'ingénierie afin de rendre la technologie plus performante et plus utilisable." Nous devons revoir notre façon d'éduquer les gens afin de nous assurer que tous ont les outils et les compétences nécessaires pour tirer parti de la technologie.

Yann Lecun ajoute : "Nous n'aurons pas de large diffusion de la technologie de l'IA à moins qu'une proportion importante de la population ne soit formée pour en tirer parti ".

Cynthia Breazeal répéte : "Dans une société de plus en plus alimentée par l'IA, nous avons besoin d'une société alphabétisée à l'IA."

Ce ne sont pas non plus des déclarations creuses ; il existe une vaste gamme de matériel d'apprentissage gratuit pour l'IA disponible en ligne pour encourager la participation sur le terrain.

Si la société ne rattrape pas la réalité de l'IA, il y aura des conséquences.

Brezeal note : "Les craintes des gens à propos de l'IA peuvent être manipulées parce qu'ils ne la comprennent pas."

Lecun souligne : " Il y a une concentration du pouvoir. À l'heure actuelle, la recherche sur l'IA est très publique et ouverte, mais à l'heure actuelle, elle est largement déployée par un nombre relativement restreint d'entreprises. Il faudra un certain temps avant que ce ne soit utilisé par une plus grande partie de l'économie et c'est une redistribution des cartes du pouvoir."

Hinton souligne une autre conséquence : "Le problème se situe au niveau des systèmes sociaux et la question de savoir si nous allons avoir un système social qui partage équitablement... Tout cela n'a rien à voir avec la technologie".

À bien des égards, l'IA est donc un signal d'alarme. En raison de l'interrelation unique de l'IA avec l'humanité, l'IA a tendance à faire ressortir ses meilleurs et ses pires éléments. Certes, des progrès considérables sont réalisés sur le plan technologique, ce qui promet de fournir des outils toujours plus puissants pour résoudre des problèmes difficiles. Cependant, ces promesses sont également limitées par la capacité des gens, et de la société dans son ensemble, d'adopter les outils d'IA et de les déployer de manière efficace.

Des preuves récentes suggèrent que nous avons du pain sur la planche pour nous préparer à une société améliorée par l'IA. Dans un cas rapporté par le FT, UBS a créé des "algorithmes de recommandation" (tels que ceux utilisés par Netflix pour les films) afin de proposer des transactions pour ses clients. Bien que la technologie existe, il est difficile de comprendre en quoi cette application est utile à la société, même de loin.

Dans un autre cas, Richard Waters nous rappelle : "Cela fait presque dix ans, par exemple, que Google a fait trembler le monde de l'automobile avec son premier prototype de voiture autopropulsée". Il continue : "La première vague de la technologie des voitures sans conducteur est presque prête à faire son entrée sur le marché, mais certains constructeurs automobiles et sociétés de technologie ne semblent plus aussi désireux de faire le grand saut. Bref, ils sont menacés parce que la technologie actuelle est à "un niveau d'autonomie qui fait peur aux constructeurs automobiles, mais qui fait aussi peur aux législateurs et aux régulateurs".

En résumé, que vous soyez investisseur, homme d'affaires, employé ou consommateur, l'IA a le potentiel de rendre les choses bien meilleures - et bien pires. Afin de tirer le meilleur parti de cette opportunité, un effort actif axé sur l'éducation est un excellent point de départ. Pour que les promesses d'AI se concrétisent, il faudra aussi déployer beaucoup d'efforts pour mettre en place des infrastructures de systèmes et cartographier les forces complémentaires. En d'autres termes, il est préférable de considérer l'IA comme un long voyage plutôt que comme une destination à court terme.

Auteur: Internet

Info: Zero Hedge, Ven, 03/15/2019 - 21:10

[ prospective ]

big brother consumériste

Nulle part où se cacher : Les collecteurs de données sont venus pour capter votre vie privée - et ils l'ont trouvée

La manière dont vos données sont stockées et partagées évolue et votre activité en ligne peut être utilisée pour vous catégoriser d'une manière qui modifie radicalement votre vie. Il existe des moyens de reprendre le contrôle.

Un vendredi de 2021, je suis entré dans un hôtel d'Exeter, au Royaume-Uni, à 17:57:35. Le lendemain matin, j'ai fait 9 minutes de route pour me rendre à l'hôpital le plus proche. J'y suis resté trois jours. Le trajet de retour, qui dure normalement 1 heure 15 minutes, a duré 1 heure 40 minutes. La raison de cette lenteur : mon tout nouveau bébé dormait à l'arrière.

Ce ne sont pas les détails d'un journal. Il s'agit plutôt de ce que Google sait de la naissance de ma fille, sur la base de mon seul historique de localisation.

Un aperçu des données de ce week-end révèle que ce n'est pas tout ce que les entreprises savent de moi. Netflix se souvient que j'ai regardé toute une série d'émissions de bien-être, dont Gilmore Girls et How to Lose a Guy in 10 Days (Comment perdre un homme en 10 jours). Instagram a enregistré que j'ai "aimé" un post sur l'induction du travail, puis que je ne me suis pas reconnectée pendant une semaine.

Et alors ? Nous savons tous maintenant que nous sommes suivis en ligne et que les données collectées sur nous sont à la fois granulaires et constantes. Peut-être aimez-vous que Netflix et Instagram connaissent si bien vos goûts en matière de cinéma et de mode.

Mais un nombre croissant d'enquêtes et de poursuites judiciaires révèlent un nouveau paysage du suivi en ligne dans lequel la portée des entreprises qui collectent des données est plus insidieuse que beaucoup d'entre nous ne le pensent. En y regardant de plus près, j'ai découvert que mes données personnelles pouvaient avoir une incidence sur tout, depuis mes perspectives d'emploi et mes demandes de prêt jusqu'à mon accès aux soins de santé. En d'autres termes, elles peuvent façonner ma vie quotidienne d'une manière dont je n'avais pas conscience. "Le problème est énorme et il y a toujours de nouvelles horreurs", déclare Reuben Binns, de l'université d'Oxford.

On pourrait vous pardonner de penser qu'avec l'introduction d'une législation comme le règlement général sur la protection des données (RGPD) - des règles de l'Union européenne mises en œuvre en 2018 qui donnent aux gens un meilleur accès aux données que les entreprises détiennent sur eux et limitent ce que les entreprises peuvent en faire - la confidentialité des données n'est plus un vrai problème. Vous pouvez toujours refuser les cookies si vous ne voulez pas être suivi, n'est-ce pas ? Mais lorsque je dis cela à Pam Dixon, du groupe de recherche à but non lucratif World Privacy Forum, elle se met à rire d'incrédulité. "Tu y crois vraiment ?" me dit-elle.

Les gratteurs de données

Des centaines d'amendes ont été infligées pour violation du GDPR, notamment à Google, British Airways et Amazon. Mais les experts en données affirment qu'il ne s'agit là que de la partie émergée de l'iceberg. Une étude réalisée l'année dernière par David Basin de l'ETH Zurich, en Suisse, a révélé que 95 % des sites web pourraient enfreindre les règles du GDPR. Même l'objectif de la législation visant à faciliter la compréhension des données que nous acceptons de fournir n'a pas été atteint. Depuis l'entrée en vigueur de la législation, les recherches montrent que les accords de confidentialité sont devenus plus compliqués, rein de moins. Et si vous pensiez que les bloqueurs de publicité et les réseaux privés virtuels (VPN) - qui masquent l'adresse IP de votre ordinateur - vous protégeaient, détrompez-vous. Bon nombre de ces services vendent également vos données.

Nous commençons à peine à saisir l'ampleur et la complexité du paysage de la traque en ligne. Quelques grands noms - Google, Meta, Amazon et Microsoft - détiennent l'essentiel du pouvoir, explique Isabel Wagner, professeur associé de cybersécurité à l'université de Bâle, en Suisse. Mais derrière ces grands acteurs, un écosystème diversifié de milliers, voire de millions, d'acheteurs, de vendeurs, de serveurs, de traqueurs et d'analyseurs partagent nos données personnelles.

Qu'est-ce que tout cela signifie pour l'utilisateur lambda que je suis ? Pour le savoir, je me suis rendu chez HestiaLabs à Lausanne, en Suisse, une start-up fondée par Paul-Olivier Dehaye, mathématicien et lanceur d'alerte clé dans le scandale de l'utilisation des données de Facebook par la société de conseil politique Cambridge Analytica. Cette société a utilisé des données personnelles pour influencer l'élection de Donald Trump à la présidence des États-Unis en 2016. L'enquête de Dehaye sur Cambridge Analytica a montré de manière frappante à quel point l'influence des entreprises qui achètent et vendent des données est profonde. Il a créé HestiaLabs pour changer cette situation.

(Photo : Votre téléphone suit votre position même si les données mobiles sont désactivées)

Avant d'arriver, j'ai demandé mes données personnelles à diverses entreprises, un processus plus compliqué qu'il ne devrait l'être à l'ère du RGPD. Je rencontre Charles Foucault-Dumas, le chef de projet de HestiaLabs, au siège de l'entreprise - un modeste espace de co-working situé en face de la gare de Lausanne. Nous nous asseyons et téléchargeons mes fichiers dans son portail sur mesure.

Mes données s'étalent devant moi, visualisées sous la forme d'une carte de tous les endroits où je suis allé, de tous les posts que j'ai aimés et de toutes les applications qui ont contacté un annonceur. Dans les lieux que je fréquente régulièrement, comme la crèche de ma fille, des centaines de points de données se transforment en taches semblables à de la peinture. À l'adresse de mon domicile, il y a une énorme cible impossible à manquer. C'est fascinant. Et un peu terrifiant.

L'une des plus grandes surprises est de savoir quelles applications de mon téléphone contactent des entreprises tierces en mon nom. Au cours de la semaine écoulée, c'est un navigateur web que j'utilise parce qu'il se décrit comme "le respect de la vie privée avant tout" qui a été le plus grand contrevenant, en contactant 29 entreprises. Mais pratiquement toutes les applications de mon téléphone, du service d'épicerie au bloc-notes virtuel, étaient occupées à contacter d'autres entreprises pendant que je vaquais à mes occupations.

En règle générale, une entreprise qui souhaite vendre un produit ou un service s'adresse à une agence de publicité, qui se met en relation avec des plates-formes chargées de la diffusion des publicités, qui utilisent des échanges publicitaires, lesquels sont reliés à des plates-formes d'approvisionnement, qui placent les publicités sur les sites web des éditeurs. Chaque fois que vous ouvrez un site web ou que vous survolez momentanément un message sur un média social, cette machine - dont la valeur est estimée à 150 milliards de livres sterling par an - se met en marche.

Que partageaient exactement ces entreprises à mon sujet ? Pour le savoir, il faudrait que je fasse des demandes auprès de chacune d'entre elles. Et même avec celles que j'ai contactées avec l'aide de HestiaLabs, ce n'est pas toujours clair.

Prenons l'exemple d'Instagram. Il m'a fourni des données montrant qu'il a enregistré 333 "intérêts" en mon nom. Certains d'entre eux sont très éloignés de la réalité : le rugby, le festival Burning Man, la promotion immobilière, et même "femme à chats". Lecteur, je n'ai jamais eu de chat. Mais d'autres sont plus précis, et un certain nombre d'entre eux, sans surprise, sont liés au fait que je suis devenue parent, qu'il s'agisse de marques telles que Huggies et Peppa Pig ou de sujets tels que les berceaux et le sevrage pour bébés.

Je me demande comment ces données ont pu affecter non seulement mes achats, mais aussi la vie de ma fille. Son amour pour le cochon rose de dessin animé est-il vraiment organique, ou ces vidéos nous ont-elles été "servies" en raison des informations qu'Instagram a transmises à mon sujet ? Est-ce que les posts sur le sevrage dirigé par les bébés se sont retrouvés partout dans mon fil d'actualité - et ont donc influencé la façon dont ma fille a été initiée à la nourriture - par hasard, ou parce que j'avais été ciblée ? Je n'ai pas accès à cette chaîne de causes et d'effets, et je ne sais pas non plus comment ces divers "intérêts" ont pu me catégoriser pour d'éventuels spécialistes du marketing.

Il est pratiquement impossible de démêler l'écheveau complexe des transactions de données dans l'ombre. Les données personnelles sont souvent reproduites, divisées, puis introduites dans des algorithmes et des systèmes d'apprentissage automatique. En conséquence, explique M. Dixon, même avec une législation comme le GDPR, nous n'avons pas accès à toutes nos données personnelles. "Nous avons affaire à deux strates de données. Il y a celles qui peuvent être trouvées", dit-elle. "Mais il y a une autre strate que vous ne pouvez pas voir, que vous n'avez pas le droit légal de voir - aucun d'entre nous ne l'a."

Profilage personnel

Des rapports récents donnent un aperçu de la situation. En juin, une enquête de The Markup a révélé que ce type de données cachées est utilisé par les publicitaires pour nous classer en fonction de nos convictions politiques, de notre état de santé et de notre profil psychologique. Pourrais-je être considérée comme une "mère accro au portable", une "indulgente", une "facilement dégonflée" ou une "éveillée" ? Je n'en ai aucune idée, mais je sais qu'il s'agit là de catégories utilisées par les plateformes publicitaires en ligne.

Il est troublant de penser que je suis stéréotypée d'une manière inconnue. Une autre partie de moi se demande si cela a vraiment de l'importance. Je comprends l'intérêt d'une publicité qui tient compte de mes préférences, ou de l'ouverture de mon application de cartographie qui met en évidence des restaurants et des musées qui pourraient m'intéresser ou que j'ai déjà visités. Mais croyez-moi, il y a peu de façons de faire grimacer un expert en données plus rapidement qu'avec la désinvolture de ce compromis.

D'une part, l'utilisation de ces données va bien au-delà de la vente de publicité, explique M. Dixon. Quelque chose d'apparemment anodin comme le fait de faire des achats dans des magasins discount (signe d'un revenu inférieur) ou d'acheter des articles de sport (signe que vous faites de l'exercice) peut avoir une incidence sur tout, de l'attrait de votre candidature à l'université au montant de votre assurance maladie. "Il ne s'agit pas d'une simple publicité", précise M. Dixon. "Il s'agit de la vie réelle.

Une législation récente aux États-Unis a contraint certaines de ces entreprises à entrer dans la lumière. Le Vermont's 2018 Data Broker Act, par exemple, a révélé que les courtiers en données enregistrés dans l'État - mais qui sont également actifs ailleurs - vendent des informations personnelles à des propriétaires et des employeurs potentiels, souvent par l'intermédiaire de tierces parties. En juillet, le Bureau américain de protection financière des consommateurs a appris que cette deuxième strate cachée de données comprenait également des informations utilisées pour établir un "score de consommation", employé de la même manière qu'un score de crédit. "Les choses que vous avez faites, les sites web que vous avez visités, les applications que vous utilisez, tout cela peut alimenter des services qui vérifient si vous êtes un locataire convenable ou décident des conditions à vous offrir pour un prêt ou une hypothèque", explique M. Binns.

À HestiaLabs, je me rends compte que j'ai moi aussi été concrètement affectée, non seulement par les publicités que je vois, mais aussi par la façon dont les algorithmes ont digéré mes données. Dans les "inférences" de LinkedIn, je suis identifiée à la fois comme "n'étant pas un leader humain" et "n'étant pas un leader senior". Et ce, bien que j'aie dirigé une équipe de 20 personnes à la BBC et que j'aie été rédacteur en chef de plusieurs sites de la BBC auparavant - des informations que j'ai moi-même introduites dans LinkedIn. Comment cela peut-il affecter mes opportunités de carrière ? Lorsque j'ai posé la question à LinkedIn, un porte-parole m'a répondu que ces déductions n'étaient pas utilisées "de quelque manière que ce soit pour informer les suggestions de recherche d'emploi".

Malgré cela, nous savons, grâce à des poursuites judiciaires, que des données ont été utilisées pour exclure les femmes des annonces d'emploi dans le secteur de la technologie sur Facebook. En conséquence, le propriétaire de la plateforme, Meta, a cessé d'offrir cette option aux annonceurs en 2019. Mais les experts en données affirment qu'il existe de nombreuses solutions de contournement, comme le fait de ne cibler que les personnes ayant des intérêts stéréotypés masculins. "Ces préjudices ne sont pas visibles pour les utilisateurs individuels à ce moment-là. Ils sont souvent très abstraits et peuvent se produire longtemps après", explique M. Wagner.

À mesure que les données collectées sur notre vie quotidienne prolifèrent, la liste des préjudices signalés par les journaux ne cesse de s'allonger. Des applications de suivi de l'ovulation - ainsi que des messages textuels, des courriels et des recherches sur le web - ont été utilisés pour poursuivre des femmes ayant avorté aux États-Unis depuis que l'arrêt Roe v Wade a été annulé l'année dernière. Des prêtres ont été démasqués pour avoir utilisé l'application de rencontres gay Grindr. Un officier militaire russe a même été traqué et tué lors de sa course matinale, prétendument grâce à des données accessibles au public provenant de l'application de fitness Strava. La protection des données est censée prévenir bon nombre de ces préjudices. "Mais il y a manifestement une énorme lacune dans l'application de la loi", déclare M. Binns.

Le problème réside en partie d'un manque de transparence. De nombreuses entreprises s'orientent vers des modèles "préservant la vie privée", qui divisent les points de données d'un utilisateur individuel et les dispersent sur de nombreux serveurs informatiques, ou les cryptent localement. Paradoxalement, il est alors plus difficile d'accéder à ses propres données et d'essayer de comprendre comment elles ont été utilisées.

Pour sa part, M. Dehaye, de HestiaLabs, est convaincu que ces entreprises peuvent et doivent nous rendre le contrôle. "Si vous allez consulter un site web en ce moment même, en quelques centaines de millisecondes, de nombreux acteurs sauront qui vous êtes et sur quel site vous avez mis des chaussures dans un panier d'achat il y a deux semaines. Lorsque l'objectif est de vous montrer une publicité pourrie, ils sont en mesure de résoudre tous ces problèmes", explique-t-il. Mais lorsque vous faites une demande de protection de la vie privée, ils se disent : "Oh, merde, comment on fait ça ?".

Il ajoute : "Mais il y a un moyen d'utiliser cette force du capitalisme qui a résolu un problème dans une industrie de plusieurs milliards de dollars pour vous - pas pour eux".

J'espère qu'il a raison. En marchant dans Lausanne après avoir quitté HestiaLabs, je vois un homme qui s'attarde devant un magasin de couteaux, son téléphone rangé dans sa poche. Une femme élégante porte un sac Zara dans une main, son téléphone dans l'autre. Un homme devant le poste de police parle avec enthousiasme dans son appareil.

Pour moi, et probablement pour eux, ce sont des moments brefs et oubliables. Mais pour les entreprises qui récoltent les données, ce sont des opportunités. Ce sont des signes de dollars. Et ce sont des points de données qui ne disparaîtront peut-être jamais.

Reprendre le contrôle

Grâce aux conseils de M. Dehaye et des autres experts que j'ai interrogés, lorsque je rentre chez moi, je vérifie mes applications et je supprime celles que je n'utilise pas. Je supprime également certaines de celles que j'utilise mais qui sont particulièrement désireuses de contacter des entreprises, en prévoyant de ne les utiliser que sur mon ordinateur portable. (J'ai utilisé une plateforme appelée TC Slim pour me dire quelles entreprises mes applications contactent). J'installe également un nouveau navigateur qui (semble-t-il) accorde la priorité à la protection de la vie privée. Selon M. Wagner, les applications et les navigateurs open source et à but non lucratif peuvent constituer des choix plus sûrs, car ils ne sont guère incités à collecter vos données.

Je commence également à éteindre mon téléphone plus souvent lorsque je ne l'utilise pas. En effet, votre téléphone suit généralement votre position même lorsque les données mobiles et le Wi-Fi sont désactivés ou que le mode avion est activé. De plus, en me connectant à mes préférences Google, je refuse d'enregistrer l'historique de mes positions, même si la nostalgie - pour l'instant - m'empêche de demander que toutes mes données antérieures soient supprimées.

Nous pouvons également réinitialiser notre relation avec le suivi en ligne en changeant notre façon de payer, explique Mme Dixon. Elle suggère d'utiliser plusieurs cartes de crédit et d'être "très prudent" quant au portefeuille numérique que nous utilisons. Pour les achats susceptibles de créer un signal "négatif", comme ceux effectués dans un magasin discount, il est préférable d'utiliser de l'argent liquide, si possible. M. Dixon conseille également de ne pas utiliser d'applications ou de sites web liés à la santé, si possible. "Ce n'est tout simplement pas un espace clair et sûr", dit-elle.

En réalité, quelles que soient les mesures que vous prenez, les entreprises trouveront toujours de nouveaux moyens de contourner le problème. "C'est un jeu où l'on ne peut que perdre", affirme M. Dehaye. C'est pourquoi la solution ne dépend pas des individus. "Il s'agit d'un véritable changement de société.

En réunissant suffisamment de voix individuelles, M. Dehaye pense que nous pouvons changer le système - et que tout commence par le fait que vous demandiez vos données. Dites aux entreprises : "Si vous vous dérobez, notre confiance est perdue"", déclare-t-il. "Et dans ce monde de données, si les gens ne font pas confiance à votre entreprise, vous êtes mort.

Auteur: Ruggeri Amanda

Info: https://blog.shiningscience.com/2023/08/nowhere-to-hide-data-harvesters-came.html, 26 août 2023

[ idiosyncrasie numérique ] [ capitalisme de surveillance ] [ internet marchand ]

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 ]