sciences physiques

Le CERN relance la recherche des " particules fantômes " de l'Univers

Les scientifiques européens du CERN vont lancer la construction d'un nouvel accélérateur de particules, dans l'espoir d'identifier enfin les "particules cachées" de l'Univers.

Les scientifiques du plus grand accélérateur de particules du monde vont disposer d'un nouvel outil qui, selon les chercheurs, pourrait les aider à découvrir la face cachée de l'Univers.

L'Organisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN) va entamer la construction d'un nouveau supercollisionneur, le "Futur collisionneur circulaire", qui sera 1 000 fois plus sensible aux particules dites "cachées", ou "fantômes", que l'équipement actuel utilisé par l'organisation.

Les accélérateurs de particules permettent aux scientifiques de recréer les conditions du Big Bang, la théorie physique qui décrit l'apparition de l'Univers.

Dans ce nouvel appareil, les particules seront projetées contre une surface solide, et non plus les unes contre les autres comme dans les accélérateurs actuels. 

Le collisionneur fait partie du projet SHiP (Search for Hidden Particles) du CERN, un projet en gestation depuis dix ans qui permettra d'étudier certaines des particules les plus discrètes de l'espace.

Richard Jacobsson, physicien principal au CERN, affirme que ce projet pourrait constituer une "avancée considérable" qui redéfinirait la compréhension de la création de l'Univers.

" SHiP est l'une de ces expériences qui pourraient changer le paradigme scientifique et nous faire entrer dans un tout nouveau domaine de connaissances, non seulement sur notre Univers, mais aussi sur notre position dans celui-ci", avance Richard Jacobsson lors d'une interview.

"La plupart des hypothèses que nous avons formulées jusqu'à présent pourraient être réévaluées".

Selon le physicien, les scientifiques n'ont jamais réussi à détecter ce type de particules, car ils ne disposaient pas de la technologie adéquate.

Que sont les particules fantômes ?

D'après Richard Jacobsson, tout ce que nous pouvons voir à l'œil nu depuis l'espace, y compris les étoiles et les planètes, représente environ 5 % de la matière réelle de l'Univers.

Les 95 % restants se répartissent, selon les connaissances actuelles, entre environ 26 % de matière noire et 69 % d'énergie noire, selon le physicien.

Les scientifiques utilisent actuellement le "modèle standard", qui comprend 17 particules différentes, pour expliquer la composition de l'Univers.

En 2012, les scientifiques du CERN ont découvert une nouvelle particule du modèle standard, le boson de Higgs, grâce au Grand collisionneur de hadrons, une découverte qui leur a valu le prix Nobel de physique un an plus tard.

Depuis, les tentatives d'utiliser ce même collisionneur pour mesurer les particules cachées - qui pourraient également constituer la matière noire et l'énergie noire, mais ne font pas partie du modèle standard - se sont toutes soldées par des échecs.

" La découverte du boson de Higgs a comblé un vide sans pour autant prédire quelque chose de nouveau", déclare Richard Jacobsson.

"L'idée de ce projet est née presque par hasard, d'un partenariat entre des personnes issues de différents domaines et désireuses d'explorer la physique sous un autre angle".

Les particules "cachées" ou "fantômes" sont invisibles et ont des connexions physiques plus faibles que les particules déjà découvertes, ce qui les rend difficiles à détecter.

Le Grand collisionneur de hadrons du CERN peut détecter les particules jusqu'à un mètre du site de la collision, mais les particules cachées restent invisibles beaucoup plus longtemps avant de se révéler.

Les détecteurs du nouveau collisionneur du projet SHiP seront donc placés plus loin et produiront davantage de collisions sur une toile de fond fixe afin d'identifier plus facilement ces particules.

La construction des nouvelles installations souterraines du SHiP débutera en 2026 et les premières expériences pourraient avoir lieu vers 2032.

Le futur collisionneur circulaire, quant à lui, sera mis en service dans le courant des années 2040, mais n'atteindra son plein potentiel qu'en 2070, selon des informations rapport de la BBC.

Auteur: Internet

Info: https://fr.euronews.com/ - Anna Desmarais,  26 mars 2024

[ infra-monde ] [ sub-particules élémentaires ]

races monades

"Pour nous qui travaillons dans un contexte zoösémiotique, il n'y a qu'une seule manière pour se frayer une issue dans ce maquis" (Sebeok, 2001, pp. 78 & 193n6).

Le réalisme ne suffit pas. Cette voie des choses a été essayée et s'est avérée insuffisante, même si elle ne l'est pas autant que la voie des idées.  Car le long de la Voie des signes, nous constatons que le "réalisme scolaire", comme l'a souligné Peirce ("ou une approximation proche de cela"), bien qu'insuffisant, fait partie de l'essence de l'entreprise. La seule façon d'atteindre au minimum ce réalisme (au sens du "réalisme scolastique" , c'est-à-dire tel que Peirce l'a correctement défini) c'est de garantir, au sein de l'expérience, une distinction non seulement entre signes et objets (les premiers étant considérés comme des "signes"), mais aussi entre les idées et les objets (les seconds étant considérés comme des "idées"). La seule façon d'atteindre le réalisme dans le sens minimaliste requis (au sens du "réalisme scolastique", tel que Peirce l'a défini) est de garantir, au sein de l'expérience, une distinction non seulement entre les signes et les objets (les premiers étant présupposés à la possibilité des seconds), mais aussi entre les objets et les choses. Le terme "choses" faisant ici référence à une dimension de l'expérience du monde objectif qui  ne se réduit pas seulement à l'expérience que nous en avons, mais qui est en outre connaissable en tant que telle au sein d'une objectivité via une discrimination, dans des cas particuliers, pour identifier ce qui marque la différence entre ens reale et ens rationis dans la nature des objets expérimentés. De cette façon (et pour cette raison), le "module minimal mais suffisant de traits distinctifs du  +,  -  ou 0, diversement multipliés dans des systèmes zoösémiotiques avancés, qui restent pourtant entièrement perceptifs par nature, est bien loin des modèles cosmiques extrêmement complexes que Newton ou Einstein ont, a des époques données, offert à l'humanité." (Sebeok, 1995, p. 87, ou 2001, p. 68).

Et la seule façon d'établir une différence entre les choses expérimentées en tant qu'objets à travers leur relation avec nous et les choses comprises, réellement ou prospectivement, en tant que choses en elles-mêmes, ou indépendamment d'une telle relation cognitive, c'est à travers un système de modélisation capable de discerner, grâce à des processus expérimentaux, une différence entre les aspects de l'objet donnés dans l'expérience et ces mêmes aspects donnés en dehors de l'expérience particulière.

Tels sont les termes tranchants de Sebeok, pour dire  que la distinction entre les objets et les choses dépend d'un système de modélisation, un Innenwelt, qui a parmi ses composants biologiquement déterminés un composant biologiquement sous-déterminé, composant que Sebeok nomme "langage". Grâce à ce dernier nous pouvons modéliser la différence entre les "apparences" au sens objectif et la "réalité" au sens scolaire, et proposer des expériences pour tester le modèle, conduisant à son extension, son raffinement ou son abandon, selon les particularités du cas. Il n'est pas nécessaire qu'il y ait un genre d'Umwelt - spécifiquement humain - pour que l'esprit soit en contact avec la réalité dans ce sens scolastique*. Car la réalité au sens scolastique n'a pas besoin d'être envisagée pour être rencontrée objectivement.

L'idée de réalité, nous le verrons bientôt, n'est rien d'autre qu'un composant représentatif d'une sorte d'Umwelt, ici spécifiquement humain. Mais le contenu objectif de cette idée (non pas formellement prescrite comme tel, mais "matériellement" au sens scolastique) fait partie de l'Umwelt de tout animal.

Sebeok aimait citer Jacob sur ce point : "Quelle que soit la manière dont un organisme étudie son environnement, la perception qu'il en a doit nécessairement refléter ce qu'on appelle la réalité et, plus précisément, les aspects de la réalité qui sont directement liés à son propre comportement. Si l'image qu'un oiseau obtient des insectes dont il a besoin pour nourrir sa progéniture ne reflète pas au moins certains aspects de la réalité, alors il n'y a plus de progéniture. Si la représentation qu'un singe construit de la branche sur laquelle il veut sauter n'a rien à voir avec la réalité, il n'y a plus de singe.  Et si ce point ne s'appliquait pas à nous-mêmes, nous ne serions pas ici pour en discuter." (Jacob, 1982, p. 56)

Auteur: Deely John

Info: The Quasi-Error of the External World an essay for Thomas A. Sebeok, in memoriam. *Ce que Peirce nomme " réalisme scolastique ", au vu de sa provenance médiévale dans la reconnaissance explicite du contraste entre l'ens reale et l'ens rationis (Le mental et le réel dans le formalisme scotiste du XVIe siècle), je l'appelle "réalisme hardcore", en raison de la continuité de la notion médiévale de l'ens reale avec le ον dont parlait Aristote en tant que grand-père de la scolastique. Ainsi, le réalisme pur et dur signifie qu'il existe une dimension de l'univers de l'être qui est indifférente à la pensée, à la croyance et au désir humains, de sorte que, si par exemple je crois que l'âme survit à la destruction de mon corps et que j'ai tort, quand mon corps disparaît mon âme aussi - ou, à l'inverse, si je crois que la mort du corps est aussi la fin de mon esprit ou de mon âme et que j'ai tort, lorsque mon corps se désintègre, mon âme continue à vivre, et je devrai faire le point en conséquence. Ou bien, pour donner un exemple plus historique, depuis l'époque d'Aristote jusqu'à au moins celle de Copernic, les meilleures preuves, arguments, et opinions de toutes sortes soutenaient que le soleil se déplace par rapport à la terre, alors qu'en réalité, depuis le début. c'était la terre qui bougeait par rapport au soleil, et si le soleil bougeait aussi, ce n'était pas par rapport à la terre

[ solipsisme de l'espèce ] [ représentations ] [ concepts ] [ tiercités ] [ échelles de grandeur ] [ réel partagé ]

chauvinisme idiomatique

La logique des mots

Que vient faire la langue dans la géopolitique ? Comprendre la vision du monde de V. Poutine suppose qu’on s’intéresse de près à cette question, qui attire peu l’attention en Europe occidentale, à l’exception de la Catalogne.

Le russe et l’ukrainien sont des langues différentes mais proches, comme sont proches l’espagnol et l’italien, mais moins que le tchèque et le slovaque, langues officielles de deux États différents, moins encore que le serbe et le croate, pratiquement identiques.

Après des siècles d’interdiction et de répression de la langue ukrainienne dans la Russie tsariste, puis de russification des normes de l’ukrainien sous Staline, l’immense majorité des citoyens ukrainiens sont bilingues, ou du moins comprennent parfaitement l’autre langue. Beaucoup d’entre eux parlent un mélange des deux langues, appelé le surzhyk, ou passent d’une langue à l’autre en fonction des interlocuteurs ou de la situation. Il est donc impossible de faire des statistiques fiables sur la répartition des langues, même si la question de la langue fait partie des recensements de population. Le gouvernement ukrainien a peut-être été maladroit d’imposer l’ukrainien comme seule langue officielle et de transformer le russe en langue étrangère au même titre que l’anglais, ce qui a profité à la démagogie poutinienne qui a argumenté sur la "répression" dont seraient victimes les "Russes" en Ukraine. Or "les Russes" en Ukraine ne sont pas "des Russes". Une nuance sémantique fondamentale doit être prise en compte : en Europe orientale certains pays font une différence entre "nationalité" et "citoyenneté". La citoyenneté est l’appartenance à un État (définition politique, non essentielle), la nationalité est une identité ethnique (essentielle, inaliénable). La nationalité se définit, entre autres, par la langue. Sur les papiers d’identité soviétiques était inscrite la "nationalité" : russe, ouzbèque, lettone, juive, ukrainienne… En 1975 A. Soljenitsyne a été privé de sa citoyenneté soviétique, mais les sbires du KGB n’auraient jamais eu l’idée de le priver de sa nationalité russe, idée dénuée de sens. Cette double appartenance subsiste dans la Russie post-soviétique (même si elle n’est plus mentionnée sur les papiers d’identité), mais pas en Ukraine, où tous les citoyens sont ukrainiens au même titre que ceux dont la langue maternelle est le hongrois ou le roumain.

Dans cette logique du point de vue russe, les Suisses romands, parce qu’ils sont francophones, sont des citoyens helvétiques de nationalité française, qui rêveraient de réintégrer un jour la mère-patrie, comme les Tessinois des citoyens helvétiques de nationalité italienne, injustement séparés de la mère-patrie, logique irrédentiste. A l’inverse, les Bretons, les Basques et les Alsaciens sont, toujours de ce point de vue, des citoyens français, de nationalité bretonne, basque ou alsacienne.

Cette définition de l’identité, ou appartenance d’un individu à un groupe remonte à l’opposition entre la définition française jacobine, politique, de la nation, et la définition allemande, romantique, culturelle, d’où la différence entre Gemeinschaft (essentielle, naturelle) et Gesellschaft (superficielle, non essentielle) (un thème récurrent de l’idéologie völkisch au début du XXe siècle).

Toute comparaison doit être maniée avec précaution, mais une s’impose : en 1938 pour Hitler les citoyens tchécoslovaques de langue allemande étaient "des Allemands", dont le territoire (les Sudètes) devait revenir dans le giron de la nation. Pour Poutine, les citoyens ukrainiens de langue maternelle (ou principale) russe sont "des Russes" avant d’être des citoyens ukrainiens. Il est donc logique, dans cette idéologie déterministe, que le territoire où ils sont en majorité revienne à la mère-patrie, dont ils n’auraient jamais dû être séparés. Mais cette logique a un prix : le mépris total de tout choix démocratique, de toute auto-détermination, puisque, dans ces conditions, l’individu n’existe pas en dehors du groupe auquel il est censé appartenir : la "nation" au sens ethnique.

La logique des mots

Le discours de Poutine n’est pas raciste (au sens biologique), mais ethniciste. Or, au final, la différence n’est pas grande, puisque pour lui la démocratie n’est qu’une faiblesse décadente, un facteur de division, et que seul compte le déterminisme ethnique. Chauvinisme, xénophobie et mépris du droit en sont l’expression la plus manifeste.

Quant Poutine prétend défendre ce qu’il appelle "nos concitoyens" ou "nos compatriotes" opprimés en Ukraine, il est indispensable de décoder ces mots démagogiques dont le sens premier a été détourné. Considérer que l’appartenance ethnique prime sur l’appartenance citoyenne est une idéologie politique dangereuse, qui repose sur l’idée de pseudo-naturalisme, à savoir que tout russophone, quelle que soit sa citoyenneté, est en même temps redevable de son être profond à l’État russe.

La Lettonie (membre de l’UE), où réside une importante minorité russophone, sera-t-elle la prochaine cible de la reconstitution de l’Empire soviétique ? La fragile Moldavie, presque bilingue, n’est-elle pas encore plus en danger ?

Auteur: Sériot Patrick

Info: Journal Le Temps, février 2022

[ dialectes parents ]

homme-végétal

Nous sommes dans une secte de la performance 

Le biologiste français Olivier Hamant, directeur de l’institut Michel Serres à Lyon, était de passage en Belgique pour une série de conférences. Devant un public nombreux, il a fait l’éloge de la lenteur et expliqué comment le monde du vivant pouvait nous inspirer. Il signe, aujourd’hui, un nouvel essai, De l’incohérence, philosophie politique de la robustesse (Odile Jacob).

Rencontre avec un penseur atypique qui prône les vertus de l’incohérence et de la contradiction.

Il propose, au micro de Pascal Claude, de "passer de l’abondance matérielle à l’abondance relationnelle" qui serait "la revanche du lien sur le rien". Mais, selon Olivier Hamant, pour atteindre ce dessein, le monde se doit d’opérer un basculement, celui d’une société de la performance à une société qui valorise, au contraire, la robustesse.

- Quelle est la différence entre la performance et la robustesse ?

La performance, c’est la somme de l’efficacité et de l’efficience. L’efficacité, c’est atteindre son objectif. L’efficience, c’est l’atteindre avec le moins de moyens possibles, c’est une forme d’optimisation. Alors que la robustesse, c’est maintenir le système viable malgré les fluctuations à plus long terme, c’est diversifier et expérimenter. Pour moi, c’est le contraire de la performance.

Si on regarde le monde du vivant, on voit qu’il fonctionne de façon sous-optimale. Hétérogénéités, incohérences, inachèvements, lenteurs, c’est ce qui fait la structure et la fonction du vivant. Je prends souvent l’exemple de la température corporelle. Quand on est à 37 degrés, on peut penser qu’on est à l’optimum. Pas du tout. Nos enzymes, leur optimum est plutôt à 40 degrés. C’est lorsque l’on a de la fièvre que nous atteignons vraiment un niveau de performance. Cette marge de manœuvre nous permet de lutter au cas où il y aurait une fluctuation, notamment un pathogène qui rentre. Et là, la fièvre sera utile !

- La nature, davantage du côté de la robustesse que de la performance ?

"Oui et la meilleure image, c’est celle de la plante : elle croît en freinant. La plante pousse grâce à un apport d’eau, à une pression hydraulique. Avec la photosynthèse, avec le soleil, elle fabrique des fibres de cellulose. Et plus la plante pousse, plus elle freine parce qu’elle se rigidifie. En fait, elle synthétise la cellulose pour ralentir sa croissance.

Quand on est dans la performance, on canalise les initiatives, on les optimise et dans le même temps, on les stérilise. Un monde d’abondance stable induit la compétition et la compétition induit la violence contre les écosystèmes et les défavorisés. La croissance donne l’impression d’abondance alors qu’elle crée la pénurie. Elle conduit à l’épuisement des ressources non renouvelables et des ressources renouvelables à long terme. Alors qu’un monde qui va vers le moins, qui est plus instable, va vers la coopération. Coopérer signifie que l’objectif commun l’emporte sur les objectifs individuels et, parfois, implique d’aller même contre son objectif individuel : c’est un exemple typique d’incohérence, une contradiction interne pour le bien collectif. Dans le monde scientifique, entre autres, la cohérence est la valeur ultime, c’est un bel objectif mais une mauvaise stratégie car elle n’autorise pas le débat. Pour construire de la cohérence, il faut passer par des chemins incohérents."

- Quels sont les freins à ce passage vers une société plus coopérative ?

"Le coût de la robustesse, c’est que ça prend plus de temps. Il s’agit d’une injonction quasi paradoxale : face à l’urgence, il faut ralentir ! On a tendance à apporter les meilleures réponses aux mauvaises questions. Prenez par exemple le cas d’Ikea qui va sans doute atteindre sa neutralité carbone en 2030 mais en ayant déforesté à tout va. Il nous faut prendre du temps pour questionner les questions, c’est un ralentissement nécessaire.

J’ose le dire, nous sommes dans une secte de la performance : on n’est plus capable de la questionner alors qu’on sait scientifiquement qu’elle induit une dégradation, c’est le burn-out des humains et celui des écosystèmes ! Et les solutions actuelles proposées tiennent plutôt de l’hyper performance que du ralentissement : c’est Elon Musk qui veut aller sur Mars, c’est Mark Zuckerberg qui veut faire un bunker à Hawaï. Ce sont eux les gourous de cette secte de la performance et, lorsqu’on analyse leurs projets, on se rend compte que ce sont des projets de mort."

- Comment bifurquer concrètement vers le monde de la robustesse ?

"Il faut créer du désir ! Le problème, c’est que, souvent, affirmer que la voie qu’on a prise n’est pas la bonne, cela fait peur. Et puis lâcher la performance crée encore davantage de peur car nous sommes addicts à la performance. Il faut montrer ce que l’on gagne en quittant la société de la performance : un lien aux non-humains et une reconnexion aux vivants. Le monde de la robustesse, c’est le monde de la richesse, des interactions.

Les initiatives les plus intéressantes se situent au niveau local. Les petites entreprises et associations ont compris que nous sommes dans un monde fluctuant et elles s’adaptent. Les plus gros freins à la société de la robustesse sont les États et les grands groupes car ils sont encore coincés dans le monde de la performance.

Il n’existe pas de système qui ne se transforme pas. Tout se transforme tout le temps ! Est-ce qu’on laisse jouer la main invisible et qu’on laisse le système se diriger vers une trajectoire exponentielle ? Car ne pas critiquer la société de performance, c’est laisser se faire une transformation par défaut. Il est parfois très utile de désobéir !

Auteur: Internet

Info: 13 avr. 2024 Nathalie Dekeyser & Pascal Claude

[ durabilité ]

sociologie

La tyrannie de l’apparence
A l’école, à la fac, au travail… Avant même nos compétences, c’est notre physique qui est jugé. Une dictature du beau dénoncée, preuves à l’appui, par le sociologue Jean-François Amadieu.
Depuis l’Antiquité grecque, nous sommes victimes et vecteurs du même présupposé : ce qui est beau est bon. Aujourd’hui encore, tout le monde le pressent et personne ne veut y croire : notre vie tout entière est soumise à la tyrannie des apparences.
Pour la première fois en France, un livre, Le Poids des apparences (Odile Jacob, 2002), en apporte la démonstration. Professeur de sociologie, Jean-François Amadieu a recensé trente ans d’études américaines et européennes sur le sujet et en tire une conclusion effarante : toute notre vie, dans tous les domaines, en amour comme au travail, notre apparence conditionnera nos relations aux autres.
Poussant son analyse, le sociologue démontre combien la beauté est un formidable outil de discrimination sociale que les élites imposent aux classes les plus basses. Dans le monde entier, les canons de la beauté ne sont-ils pas ceux des Blancs américains diffusés par la télévision et le cinéma : blondeur, minceur, jeunesse. Que l’on s’y résolve ou que l’on se révolte, nous n’en sommes pas moins, dès la naissance, soumis à la première des injustices : celle des apparences.
Au berceau déjà
Les regards qui se portent sur le nourrisson dans son berceau ne sont pas neutres. Un bébé beau attirera force sourires et risettes alors qu’un enfant moins séduisant créera une certaine gêne chez les adultes. Même infime – oreilles décollées, tache de naissance, dissymétrie des traits –, la différence physique sera vécue par les parents comme un handicap futur. Et suscitera des comportements différents à l’égard du nourrisson.
" On ne peut pas dire qu’une mère ou un père préfèrera un enfant plus beau que ses frères et sœurs, explique Jean-François Amadieu. En revanche, les études ont prouvé que les activités seront différentes selon que l’enfant est beau ou laid. Par exemple, une mère jouera beaucoup avec son nourrisson s’il est beau, tandis qu’elle focalisera sur les apprentissages s’il est disgracieux. Et parce qu’elle sait qu’il risque de se heurter, plus tard, aux regards des autres, elle s’en occupera plus. Il est d’ailleurs prouvé que ces enfants réussiront mieux à l’école que la moyenne. On peut ici parler d’un effet de compensation à la laideur."
A l’école du favoritisme
A la maternelle déjà, les enfants beaux sont privilégiés. Les enseignants ont une meilleure opinion d’eux, leur accordent davantage d’attention, les évaluent plus chaleureusement - in Modèles du corps et psychologie esthétique de Jean Maisonneuve et Marilou Bruchon-Schweitzer (PUF, 1981). Cette bienveillance engendre une confiance chez l’enfant qui l’accompagnera toute sa vie. D’autant qu’elle va mettre en place une dynamique du succès qui se poursuivra à l’âge adulte. Ensuite, au collège et au lycée, une note peut varier de 20 à 40 % selon la beauté de l’élève. Les études prouvent qu’une étudiante laide mais de bon niveau est peu défavorisée par rapport à une étudiante belle de même niveau. En revanche, si la plus jolie est mauvaise élève, ses notes seront nettement surévaluées par les examinateurs, expliquent Jean Maisonneuve et Marilou Bruchon-Schweitzer dans Le Corps et la Beauté (PUF, 1999).
"Beaucoup plus que l’enfant beau, l’enfant laid est jugé responsable de ses échecs scolaires autant que de ses fautes, remarque Jean-François Amadieu. D’abord par les instituteurs, puis par les professeurs et enfin par les recruteurs. La beauté est un statut qui vaut diplôme : elle enrichit, comme la laideur altère, nos compétences."
La tête de l’emploi
Diplôme en poche, vous pensiez être délivré de la dictature des apparences ? Erreur. "Une apparence avenante est cruciale au moment de l’embauche, mais également pour une bonne intégration au sein de l’entreprise, explique Jean-François Amadieu. Elle permet une meilleure évaluation des performances et favorise un bon déroulement de carrière." Le candidat sera jugé d’abord sur des critères extérieurs : soin apporté à sa personne, poids, beauté physique, etc. 50 % des employeurs jugent qu’un physique séduisant est un critère important de recrutement (Multicity Study of Urban Inequality de H. Holzer, Michigan State University, 1993). Les critères négatifs : poids excessif, petite taille, nez trop long, grandes oreilles, visage disgracieux, mains moites…
"Les beaux sont jugés plus intelligents, plus ambitieux, plus chaleureux, plus sociables, plus équilibrés et moins agressifs", assure encore le sociologue. Ainsi, de nombreux spécialistes du recrutement estiment, consciemment ou pas, qu’une personnalité équilibrée se voit. Pire, les études prouvent qu’à diplôme équivalent un candidat au physique peu avenant sera recruté à un salaire moindre. Une situation qui n’ira pas en se résorbant : une étude anglaise, conduite sur onze mille salariés britanniques (Beauty, Statute and the Labour Market de B. Harper, 2000), prouve que si les plus beaux gagnent un peu plus que la moyenne nationale, les plus laids perçoivent des salaires de 11 à 15 % inférieurs.
"La beauté permet non seulement d’échapper au chômage, mais en plus elle se transforme en prime salariale, résume Jean-François Amadieu. La beauté est un capital humain que le marché du travail reconnaît financièrement." Ainsi démontrée, la dictature que nous imposent les apparences, comme la tyrannie médiatique et sociale que nous subissons, nous apparaissent dans ce qu’elles ont de fondamentalement injustes. "Bien sûr, nous préférerions que ce soient les mérites de chacun qui déterminent l’obtention des diplômes, l’accès aux emplois, etc., plutôt qu’un critère arbitraire et primitif, admet Jean-François Amadieu. Mais c’est en disant la vérité sur cette discrimination qu’on peut élaborer des stratégies visant à limiter, sinon contrer, l’emprise des apparences. Bien connue et bien utilisée par tous, elle peut aussi permettre de bousculer l’ordre imposé."
Des chercheurs américains (Physical Attractivities and Evaluation of Children’s Transgressions de K. K. Dion, 1972) ont demandé à des adultes de juger des enfants de 7 ans accusés d’avoir blessé un camarade avec une boule de neige. Dans un premier temps, les personnes interrogées se sont montrées beaucoup plus tolérantes envers les enfants les plus beaux : la faute était jugée plus légèrement lorsque le fautif était séduisant. Dans un second temps, elles se sont dit convaincues que les enfants beaux récidiveraient moins que les autres. Commentaires du sociologue Jean-François Amadieu : "Non seulement le “laid” est jugé plus responsable de sa faute que le “beau”, mais, de surcroît, cette faute apparaissant comme inscrite dans sa nature profonde, elle est susceptible d’être répétée."

Auteur: Gelly Violaine

Info:

[ inégalités ] [ injustice ] [ allure ]

corps-esprit

Lourdement handicapé, Stephen Hawking, auteur d’"Une brève histoire du temps" est le héros d’un film. L’anthropologue des sciences Hélène Mialet dévoile le système d’une personnalité fascinante.

Au-delà de ses contributions importantes sur la connaissance des trous noirs, l’exceptionnalité de l’homme réside aussi dans sa condition physique. Atteint de sclérose latérale amyotrophique, une dégénérescence des neurones moteurs, il est paralysé depuis des dizaines d’années. Ne pouvant plus parler, il communique par l’intermédiaire d’un ordinateur équipé d’un logiciel de synthèse vocale qu’il dirigeait au départ avec son doigt, plus récemment par une contraction de la joue. Grâce à ce système, il a écrit Une Brève Histoire du temps, ouvrage de référence vendu à près de dix millions d’exemplaires. A 73 ans, Stephen Hawking, élevé au statut d’icône du génie scientifique, continue d’écrire et de donner des conférences. Comment? C’est la question posée par Madame Mialet, philosophe et anthropologue des sciences, professeure invitée à l’Université de Californie à Davis, aux Etats-Unis, qui a côtoyé ce scientifique hors du commun. Elle a passé dix ans à l’interviewer, l’observer, à rencontrer ses proches et ses collègues.

Samedi Culturel: Qui est Stephen Hawking?

HM : Difficile de répondre, parce qu’il est une icône. On imagine que Stephen Hawking, lourdement handicapé, est capable, seul, de produire de la science. Il incarne le mythe de notre modernité, qui trouve son origine dans l’interprétation de la pensée de Descartes, selon laquelle on n’a pas besoin d’un corps pour penser et qu’il suffit d’avoir un esprit. Stephen Hawking renchérit lui-même en disant: "Pour faire de la physique, un esprit suffit." J’ai pris ça au mot et en tant qu’ethnographe, j’ai passé des années à le suivre, à étudier sa façon de travailler, à interviewer ses étudiants et ses collègues. Il est devenu en quelque sorte ma tribu! J’ai reconstruit le réseau de compétences qui l’entoure et mis en évidence un collectif complexe. La question posée dans mon livre est plutôt: où est Stephen Hawking dans ce collectif?

SC : Est-ce que l’esprit brillant de Stephen Hawking suffit seul à faire de la science?

HM : Non, je ne pense pas. Parce qu’il ne peut pas bouger ni manipuler des objets. Il ne peut parler que par l’intermédiaire d’une voix de synthèse générée par un ordinateur. Il doit tout déléguer aux machines et aux individus. Ses proches ont appris à communiquer avec lui plus rapidement en lui posant des questions auxquelles il répond par oui ou non. Le type de vocabulaire engrangé dans son ordinateur est organisé, et le logiciel complète systématiquement ses phrases en reconnaissant ses motifs d’expression. Les gens aussi finissent ses phrases, ce qu’il n’aime pas d’ailleurs, et mettent en action ses énoncés. Contrairement à ce que l’on croit, tout n’est pas dans sa tête mais aussi à l’extérieur. Ses étudiants organisés autour de lui mènent les projets de recherche, font les calculs. En bout de course il est l’auteur principal et ceux qui l’ont aidé disparaissent du processus.

SC : Stephen Hawking est-il différent d’autres scientifiques?

HM : Non, son corps étendu au collectif lui permet de faire de la science comme tout chercheur à son niveau. Les chefs de laboratoire aussi lancent des pistes de recherche à d’autres qui font les expériences. Stephen Hawking est singulier car il est très collectivisé, et non parce qu’il serait coupé du monde social et matériel.

SC : Comment a-t-il réagi à la lecture de votre livre?

HM : Je le lui ai envoyé mais je n’ai pas eu de retour. Sa secrétaire m’a dit qu’il avait trouvé bizarre la couverture choisie par l’éditeur de la version anglaise [l’image montre une statue en marbre de lui dans son fauteuil flottant au milieu des étoiles]. Je suis assez d’accord, car cette illustration retombe dans le mythe du personnage.

SC : Comment se passaientvos rencontres?

HM : Ça m’a pris deux ans pour avoir accès à lui. Mon premier entretien, en 1998, a été très déstabilisant car toute l’interaction passait par l’ordinateur. Je n’arrivais pas à lire son langage corporel. Je posais mes questions, il répondait en tapant, et sa voix synthétique parlait souvent avec un décalage temporel. Nos deux regards étaient dirigés vers l’écran. Parfois, ses assistants s’occupaient de lui, ce qui troublait l’interaction. Un moment, la machine s’est arrêtée de fonctionner. En fait, quand on est très proche de lui, on ne sait plus où il est. Alors que quand on s’en éloigne, à travers les médias et les films, on perçoit Stephen Hawking, le génie, c’est-à-dire un individu doté de qualités stables, d’histoires reproduites sur sa personne et ses découvertes scientifiques.

SC : L’avez-vous revu par la suite?

HM : Oui, à la conférence sur la théorie des cordes à Berlin, en 1999. Nous avons dansé avec lui dans un night-club! Son attaché de presse avait passé plusieurs semaines à Berlin pour sélectionner le plus accessible. Quand nous sommes arrivés dans le night-club, il est allé au milieu de la piste et tout le monde a dansé autour de lui. Plus tard, à la fin de mon séjour à Cambridge, en 2007, il m’a invité plusieurs fois à souper à l’université ou chez lui. Il avait envie de parler plus intimement de sa façon de penser et de travailler.

SC : Comment pense Stephen Hawking?

HM : A cette question, il a répondu: "En images" Selon ses étudiants, il résout des problèmes en les mémorisant. Il a développé une façon de penser de manière visuelle en manipulant des diagrammes que ces étudiants dessinent sous ses yeux. Ils écrivent aussi, sous ses yeux, les démonstrations des équations à résoudre, et lui dit si elles sont justes ou pas. Mes observations montrent que même le travail intellectuel le plus abstrait nécessite l’usage du corps, dans le cas de Stephen Hawking, de ses yeux qui regardent les autres travailler et du corps des autres qui dessinent les diagrammes. C’est un va-et-vient constant.

SC : Quelle relation entretient-il avec son entourage?

HM : Il a beaucoup d’humour, ce qui lui permet d’établir un lien rapide avec les gens. Il fait preuve d’une grande force de caractère et exerce aussi un certain contrôle sur son entourage. Ses assistants les plus proches, qui s’occupent de la logistique, des voyages, restent rarement plus d’un an car ils sont épuisés de répondre jour et nuit à ses besoins. Et il maîtrise beaucoup son image auprès des journalistes.

SC : Il n’a jamais voulu changer l’accent américain de sa voix synthétique. Pourquoi?

HM : Beaucoup de compagnies anglaises ont voulu lui rendre son accent anglais. Il a résisté et n’a pas accepté car il disait que sa voix américaine était devenue sa voix. Des logiciels plus récents lui permettraient de communiquer plus vite mais il ne veut pas les changer car il s’y est habitué.

SC : En quoi Stephen Hawking est-il exceptionnel?

HM : Pour ses travaux scientifiques sur les trous noirs, évidemment, notamment ceux des années 1970, qui étaient des découvertes fondamentales. Mais pour moi, cet homme est exceptionnel car il devient un exemple par sa condition inhabituelle. Sa situation de handicap et de dépendance rend visible ce que l’on ne voit pas autrement, comme ce qu’il faut pour être une star, un chef de laboratoire, mais aussi ce qui est nécessaire pour penser visuellement ou pour qu’une conversation soit fluide.

A Cambridge, des archives sont en cours de construction avec les articles sur Stephen Hawking et ses propres articles. Elles posent la question de l’archivage d’un auteur à l’ère du digital. Pour lui, tout passe par la machine depuis longtemps, et il décide lui-même de ce qu’il veut garder ou non. Nous devenons tous dépendants de nos tablettes et ordinateurs, mais lui l’a été avant tout le monde. Il a utilisé des programmes qu’on utilise tous maintenant, comme ceux qui complètent ses mots et ses phrases. Stephen Hawking est un pionnier du post-humanisme. 

Auteur: Mialet Hélène

Info: Sur Le Temps.ch, 16 janvier 2015. A propos de : A la recherche de Stephen Hawking, de H M, 2014, Ed. Odile Jacob, 168 p.

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interactions

L'épigénétique, l'hérédité au-delà de l'ADN
Des mécanismes ne modifiant pas notre patrimoine génétique jouent un rôle fondamental dans le développement de l'embryon. Ils pourraient expliquer comment l'environnement induit des changements stables de caractères, voire des maladies, éventuellement héritables sur plusieurs générations.

L'épigénétique, c'est d'abord cette idée que tout n'est pas inscrit dans la séquence d'ADN du génome. "C'est un concept qui dément en partie la "fatalité" des gènes", relève Michel Morange, professeur de biologie à l'ENS. Plus précisément, "l'épigénétique est l'étude des changements d'activité des gènes - donc des changements de caractères - qui sont transmis au fil des divisions cellulaires ou des générations sans faire appel à des mutations de l'ADN", explique Vincent Colot, spécialiste de l'épigénétique des végétaux à l'Institut de biologie de l'Ecole normale supérieure (ENS-CNRS-Inserm, Paris).

Est-ce la fin de l'ère du "tout-ADN", qui a connu son apogée vers l'an 2000 avec les grandes manoeuvres du séquençage du génome humain ? "L'organisme reste construit à partir de ses gènes, même si l'activité de ceux-ci peut être modulée", tempère Michel Morange.

Mais le séquençage des génomes l'a révélé avec éclat : la connaissance seule de la séquence de l'ADN ne suffit pas à expliquer comment les gènes fonctionnent. C'était pourtant prévisible : si cette connaissance suffisait, comment expliquer que malgré leur génome identique, les différents types de cellules d'un individu développent des caractères aussi différents que ceux d'un neurone, d'une cellule du foie, des muscles ou de la peau ?

L'épigénétique répond en partie à cette interrogation - mais elle en soulève de nombreuses autres. "Le cadre classique de l'épigénétique, c'est le développement de l'embryon et la différenciation des cellules de l'organisme", indique Vincent Colot. Mais ses enjeux concernent également la médecine et la santé publique... et les théories sur l'évolution. Elle jette le soupçon sur l'environnement, qui pourrait moduler l'activité de certains de nos gènes pour modifier nos caractères, voire induire certaines maladies qui pourraient être transmis(es) à la descendance.

La première question, cependant, est celle de la définition de ce fascinant concept. Un certain flou persiste, même chez les scientifiques. "Ces ambiguïtés tiennent au fait que le terme a été introduit à plusieurs reprises dans l'histoire de la biologie, avec à chaque fois un sens différent", raconte Michel Morange, qui est aussi historien des sciences. Précurseur absolu, Aristote invente le terme "épigenèse" - de épi-, "au-dessus de", et genèse, "génération" - vers 350 avant notre ère.

"Observant des embryons de poulet, Aristote découvre que les formes ne préexistent pas dans le germe, mais sont, au contraire, progressivement façonnées au cours du développement embryonnaire", rapporte Edith Heard, qui dirige une équipe (Institut Curie-Inserm-CNRS) sur l'épigénétique du développement des mammifères. Une vision admirablement prémonitoire, qui ne se verra confirmée qu'avec l'invention du microscope à la fin du XVIIe siècle.

Quant au mot "épigénétique", il apparaît en 1942 : on le doit au généticien anglais Conrad Waddington, qui s'attache à comprendre le rôle des gènes dans le développement. Comment s'opère le passage du génotype (l'ensemble des gènes) au phénotype (l'ensemble des caractères d'un individu) ? A l'époque, on ignorait que l'ADN est le support de l'hérédité. Mais les liens entre génotype et phénotype se précisent peu à peu, à mesure qu'on découvre la structure des gènes et leur mode de régulation. Une étape décisive est franchie avec les travaux de François Jacob, Jacques Monod et André Lwoff, Prix Nobel en 1965 : ils montrent l'importance d'un facteur de l'environnement (la présence d'un sucre, le lactose) dans le contrôle de l'expression d'un gène et la détermination d'un caractère (la capacité de la bactérie E. coli à utiliser le lactose comme source d'énergie).

Le concept d'épigénétique tombe ensuite en relative déshérence, pour renaître dans les années 1980 avec son sens moderne. "Un chercheur australien, Robin Holliday, observe dans des cellules en culture des changements de caractères qui sont transmis au fil des divisions cellulaires, relate Vincent Colot. Mais ces changements semblaient trop fréquents pour pouvoir être causés par des mutations de l'ADN." Holliday découvre le rôle, dans cette transmission, de certaines modifications de l'ADN qui n'affectent pas la séquence des "nucléotides", ces lettres qui écrivent le message des gènes.

Plus largement, on sait aujourd'hui que les gènes peuvent être "allumés" ou "éteints" par plusieurs types de modifications chimiques qui ne changent pas la séquence de l'ADN : des méthylations de l'ADN, mais aussi des changements des histones, ces protéines sur lesquelles s'enroule l'ADN pour former la chromatine. Toutes ces modifications constituent autant de "marques épigénétiques". Elles jalonnent le génome en des sites précis, modulant l'activité des gènes localisés sur ces sites.

Quelle est la stabilité de ces marques épigénétiques ? La question est centrale. Certaines sont très transitoires, comme les marques qui régulent les gènes liés aux rythmes du jour et de la nuit. "Au moins 15 % de nos gènes sont régulés d'une façon circadienne : leur activité oscille sur un rythme de 24 heures. Il s'agit de gènes qui gouvernent notre métabolisme, assurant par exemple l'utilisation des sucres ou des acides gras", indique Paolo Sassone-Corsi, qui travaille au sein d'une unité Inserm délocalisée, dirigée par Emiliana Borrelli à l'université de Californie (Irvine). "Pour réguler tant de gènes d'une façon harmonieuse, il faut une logique commune. Elle se fonde sur des processus épigénétiques qui impliquent des modifications des histones."

D'autres marques ont une remarquable pérennité. "Chez un individu multicellulaire, elles peuvent être acquises très tôt lors du développement, sous l'effet d'un signal inducteur, rapporte Vincent Colot. Elles sont ensuite transmises au fil des divisions cellulaires jusque chez l'adulte - bien longtemps après la disparition du signal inducteur." Les marques les plus stables sont ainsi les garantes de "l'identité" des cellules, la vie durant. Comme si, sur la partition d'orchestre de l'ADN du génome - commune à toutes les cellules de l'organisme -, chaque instrument - chaque type de cellule - ne jouait que la partie lui correspondant, n'activant que les gènes "tagués" par ces marques.

Un des plus beaux exemples de contrôle épigénétique chez les mammifères est "l'inactivation du chromosome X". "Ce processus a lieu chez toutes les femelles de mammifères, qui portent deux exemplaires du chromosome X, explique Edith Heard. L'inactivation d'un des deux exemplaires du X, au cours du développement précoce, permet de compenser le déséquilibre existant avec les mâles, porteurs d'un seul exemplaire du X."

Si l'inactivation du X est déficiente, l'embryon femelle meurt très précocement. Cette inactivation est déclenchée très tôt dans le développement de l'embryon, "dès le stade "4 cellules" chez la souris et un plus tard pour l'espèce humaine, puis elle est stabilisée par des processus épigénétiques tout au long de la vie", poursuit Edith Heard. Par ailleurs, son équipe vient de publier un article dans Nature mis en ligne le 11 avril, montrant que les chromosomes s'organisent en "domaines", à l'intérieur desquels les gènes peuvent être régulés de façon concertée, et sur lesquels s'ajoutent des marques épigénétiques.

Les enjeux sont aussi médicaux. Certaines "épimutations", ou variations de l'état épigénétique normal, seraient en cause dans diverses maladies humaines et dans le vieillissement. Ces épimutations se produisent par accident, mais aussi sous l'effet de facteurs environnementaux. Le rôle de ces facteurs est très activement étudié dans le développement de maladies chroniques comme le diabète de type 2, l'obésité ou les cancers, dont la prévalence explose à travers le monde.

Les perspectives sont également thérapeutiques, avec de premières applications qui voient le jour. "Les variations épigénétiques sont finalement assez plastiques. Elles peuvent être effacées par des traitements chimiques, ce qui ouvre d'immenses perspectives thérapeutiques. Cet espoir s'est déjà concrétisé par le développement de premières "épidrogues" pour traiter certains cancers", annonce Edith Heard.

Le dernier défi de l'épigénétique, et non des moindres, renvoie aux théories de l'évolution. "Alors que le génome est très figé, l'épigénome est bien plus dynamique", estime Jonathan Weitzman, directeur du Centre épigénétique et destin cellulaire (université Paris-Diderot-CNRS). "L'épigénome pourrait permettre aux individus d'explorer rapidement une adaptation à une modification de l'environnement, sans pour autant graver ce changement adaptatif dans le génome", postule le chercheur. L'environnement jouerait-il un rôle dans la genèse de ces variations adaptatives, comme le croyait Lamarck ? Reste à le démontrer. Epigénétique ou non, le destin est espiègle : le laboratoire qu'anime Jonathan Weitzman n'a-t-il pas été aléatoirement implanté... dans le bâtiment Lamarck ? Internet,

Auteur: Internet

Info: Rosier Florence, https://www.lemonde.fr/sciences/ 13 avril 2012

[ interférences ] [ mutation acquise ]

autodétermination

Le (non-)rôle de la conscience
Le biologiste François Jacob a utilisé à propos de notre cerveau, une image admirable : le cerveau humain est conçu, dit-il, comme une brouette sur laquelle aurait été greffé un moteur à réaction. Par cette image frappante, il attirait notre attention sur le fait que notre cerveau n’est pas constitué comme une machine d’une seule pièce. Il y a en son centre, le cerveau reptilien, appelé ainsi parce qu’il possède déjà la même structure chez le reptile, et le cerveau des mammifères s’est construit comme une couche additionnelle, absolument distincte : le cortex est d’une autre nature que le cerveau reptilien. Lequel est celui des sens, de la réaction immédiate, celui du réflexe, de l’affect, comme s’expriment les psychologues.

Le cortex s’est spécialisé dans le raisonnement, dans la réflexion rationnelle, l’enchaînement des arguments, le calcul mathématique, tout ce qui est de l’ordre des symboles, et il est greffé sur ce cerveau reptilien qui est lui d’une nature purement instinctive, ce qui fait que nous réagirons par l’enthousiasme ou par la peur devant ce que notre cerveau-cortex aura déterminé de faire. Les plus beaux exemples dans ce domaine, ce sont bien sûrs les traders qui nous les proposent. Ceux d’entre mes lecteurs qui connaissent des traders savent que le jour où ils ont gagné beaucoup d’argent ils sont dans les restaurants et les bars des beaux quartiers, ils fument de gros cigares et boivent beaucoup, alors que les jours où ils ont perdu des sommes impressionnantes, on les voit beaucoup moins : ils sont à la maison, ils essaient de dormir et ont pris des cachets pour tenter d’y parvenir.

Une autre caractéristique de notre cerveau, c’est que la conscience que nous avons de ce que nous faisons, cette conscience n’a pas véritablement été conçue comme un instrument qui nous permette de prendre des décisions. Quand les psychologues sont allés expérimenter, dans les années 1960, autour de la question de la volonté, ils ont fait la découverte sidérante que la volonté apparaît dans le cerveau après qu’a été réalisé l’acte qu’elle est censée avoir déterminé. La représentation de la volonté que nous allons poser un acte, n’intervient en fait qu’une demi-seconde après que l’acte a été posé, alors que l’acte lui-même a pu être réalisé un dixième de seconde seulement après l’événement qui en a été le véritable déclencheur.

Le psychologue qui a découvert cela est Américain et son nom est Benjamin Libet (1916-2007). La première hypothèse qu’il a émise, quand les faits lui sont apparus dans toute leur clarté, a été d’imaginer qu’il existait un mécanisme dans le cerveau qui permet à une information de remonter le temps. Son explication première n’a pas été que "volonté" est un mot dénotant un processus illusoire, une mésinterprétation de notre propre fonctionnement, mais que la volonté devait bien – comme nous l’imaginons spontanément parce que les mots de la langue nous le suggèrent fermement – décider des choses que nous allons accomplir, et que la seule explication possible était que la volonté remonte dans le temps pour poser les actes que nous supposons qu’elle détermine, seule manière de rendre compte du décalage d’une demi-seconde observé.

Il n’y a donc pas comme nous l’imaginions avant la découverte de l’inconscient, une conscience décidant de tous nos actes, à l’exception des actes réflexes. Il n’y a pas non plus, comme Freud l’avait imaginé, deux types d’actes : les uns déterminés par la conscience et les autres par l’inconscient, il n’y a – du point de vue décisionnel – qu’un seul type d’actes, déterminés par l’inconscient, la seule différence étant que certains apparaissent dans le "regard" de la conscience (avec une demi-seconde de retard sur l’acte posé), et certains non.

Dans l’article où je proposais pour la première fois une théorie complète de la conscience tenant compte des découvertes de Libet, j’écrivais : "la conscience est un cul-de-sac auquel des informations parviennent sans doute, mais sans qu’il existe un effet en retour de type décisionnel. C’est au niveau de l’affect, et de lui seul, que l’information affichée dans le regard de la conscience produit une rétroaction mais de nature "involontaire", automatique" (Jorion 1999 : 179). Je suggérais alors de remplacer, pour souligner les implications de la nouvelle représentation, le mot "conscience" par "imagination", et le mot "inconscient", par "corps", pour conclure alors que toutes nos décisions sont en réalité prises par notre corps mais que certaines d’entre elles (celles que nous avions l’habitude d’attribuer à notre "volonté") apparaissent à notre imagination : "En réalité, la prise de décision, la volonté, a été confiée au corps et non à l’imagination" (ibid. 185).

Il restait à comprendre pourquoi le regard de la "conscience" est apparu dans l’évolution biologique. L’explication – en parfait accord avec les observations de Libet – est qu’il s’agit d’un mécanisme nécessaire pour que nous puissions nous constituer une mémoire (adaptative) en associant à nos percepts, les affects qu’ils provoquent en nous, et ceci en dépit du fait que les sensations en provenance de nos divers organes des sens (nos "capteurs"), parviennent au cerveau à des vitesses différentes (ibid. 183-185).

Les observations de Libet, et la nouvelle représentation de nos prises de décision qui en découle, ont d’importantes conséquences pour nous, et en particulier quand nous voulons reconstruire sur un nouveau mode la manière dont nous vivons. Il faut que nous tenions compte du fait que notre conscience arrive en réalité toujours quelque temps après la bataille.

Il y a des gens heureux : ceux dont la conscience constate avec délice les actes qui ont été posés par eux. Il n’y a pas chez eux de dissonance, il n’y a pas de contradiction : nous sommes satisfaits de constater notre comportement tel qu’il a eu lieu. Et c’est pour cela que l’affect n’est pas trop déçu de ce qu’il observe. L’affect réagit bien entendu : soit il cautionne ce qu’il peut observer comme étant à l’œuvre, soit il est déçu quand il constate le résultat. On peut être honteux de ce qu’on a fait. Nous pouvons nous retrouver parfaitement humiliés par les actes qui ont été posés par nous : par ce que la conscience constate après la bataille. En voici un exemple : je me trouve dans le studio de FR 3, pour l’émission "Ce soir (ou jamais !)", et la personne invitée pour la partie musicale en fin d’émission, c’est Dick Rivers, et je lui dis : "C’est formidable, cette époque où vous chantiez avec Les chaussettes noires !", et il me répond : "En réalité, le nom de mon groupe, c’était Les chats sauvages". J’étais tellement humilié d’avoir commis une pareille bévue ! Il s’agit là d’un exemple excellent de dissonance, et ma conscience qui intervenait avec une demi-seconde de retard était extrêmement gênée de devoir être confrontée au triste sire que j’étais.

Bien sûr, nous sommes devenus très forts dans notre manière de vivre avec une telle dissonance : nous réalisons des miracles en termes d’explications après-coup de notre propre comportement. J’écoute parfois, comme la plupart d’entre nous, des conversations dans le métro ou dans le bus où une dame explique à l’une de ses amies à quel point elle était maître des événements : "Elle m’a dit ceci, et tu me connais, je lui ai répondu du tac-au-tac cela, et tu aurais dû voir sa tête…". Nous sommes très forts à produire des récits autobiographiques où nous intégrons l’ensemble des éléments qui font sens dans une situation, après coup. Plusieurs concepts de la psychanalyse renvoient aux différentes modalités de nos "rattrapages après la bataille", quand la conscience constate les dégâts que nous avons occasionnés par nos actes et tente de "faire avec" : la psychanalyse parle alors d’élaboration secondaire, de rationalisation, de déni, de dénégation, etc.

Pourquoi est-ce important d’attirer l’attention sur ces choses ? Parce que nous contrôlons beaucoup moins de manière immédiate ce que nous faisons que nous ne le laissons supposer dans les représentations que nous en avons. Dans celles-ci, nos comportements sont fortement calqués sur ce qu’Aristote appelait la cause finale : les buts que nous nous assignons. Bien sûr, quand nous construisons une maison, nous définissons les différentes étapes qui devront être atteintes successivement et nous procédons de la manière qui a été établie. Nous avons la capacité de suivre un plan et un échéancier, de manière systématique, mais la raison n’est pas, comme nous le supposons, parce que nous procédons pas à pas, d’étape en étape, mais plutôt parce que nous avons posé la réalisation de la tâche comme un "souci" projeté dans l’avenir, souci dont l’élimination nous délivrera et nous permettra… de nous en assigner de nouveaux. Encore une fois, c’est l’inconscient ou, si l’on préfère, le corps, qui s’en charge. J’écrivais dans le même article : "Wittgenstein s’est souvent interrogé quant à la nature de l’intention. Il se demande par exemple, "‘J’ai l’intention de partir demain’ – Quand as-tu cette intention ? Tout le temps : ou de manière intermittente ?" (Wittgenstein 1967 : 10). La réponse à sa question est en réalité "tout le temps dans le corps et de manière intermittente dans l’imagination"" (ibid. 189).

Mais dans nos actes quotidiens, dans la façon dont nous réagissons aux autres autour de nous, parce que nous vivons dans un univers entièrement social, il faut que nous prenions conscience du fait que nous avons beaucoup moins de maîtrise immédiate sur ce que nous faisons que nous ne l’imaginons le plus souvent, une maîtrise beaucoup plus faible que ce que nous reconstruisons par la suite dans ces discours autobiographiques que nous tenons : dans ces discours de rationalisation, d’autojustification faudrait-il dire, que nous produisons à l’intention des autres. Il faut bien dire que, sachant comment eux-mêmes fonctionnent, ils n’y croient pas en général. Et nous en sommes les seules dupes.

Auteur: Jorion Paul

Info: 7 avril 2012, dans Notre cerveau : conscience et volonté, "Le secret de la chambre chinoise", L’Homme 150, avril-juin 1999 : 177-202, Wittgenstein, Ludwig, Zettel, Oxford, Basil Blackwell, 1967

[ illusion ]

homme-machine

La théorie des jeux peut rendre l'IA plus correcte et plus efficace

Les chercheurs s’appuient sur des idées issues de la théorie des jeux pour améliorer les grands modèles de langage et les rendre plus cohérents.

Imaginez que vous ayez un ami qui donne des réponses différentes à la même question, selon la façon dont vous la posez. " Quelle est la capitale du Pérou ? "  btiendrait une réponse : " Lima est-elle la capitale du Pérou ? " en obtiendrait un autre. Vous seriez probablement un peu inquiet au sujet des facultés mentales de votre ami et vous auriez certainement du mal à faire confiance à ses réponses.

C'est exactement ce qui se passe avec de nombreux grands modèles de langage (LLM), les outils d'apprentissage automatique ultra-puissants qui alimentent ChatGPT et d'autres merveilles de l'intelligence artificielle. Une question générative, ouverte, donne une réponse, et une question discriminante, qui implique de devoir choisir entre des options, en donne souvent une différente. "Il y a un décalage lorsque la même question est formulée différemment", a déclaré Athul Paul Jacob , doctorant au Massachusetts Institute of Technology.

Pour rendre les réponses d'un modèle de langage plus cohérentes - et rendre le modèle globalement plus fiable - Jacob et ses collègues ont conçu un jeu dans lequel les deux modes du modèle sont amenés à trouver une réponse sur laquelle ils peuvent s'entendre. Surnommée le jeu du consensus , cette procédure simple oppose un LLM à lui-même, en utilisant les outils de la théorie des jeux pour améliorer la précision et la cohérence interne du modèle.

"Les recherches explorant l'autocohérence au sein de ces modèles ont été très limitées", a déclaré Shayegan Omidshafiei , directeur scientifique de la société de robotique Field AI. "Cet article est l'un des premiers à aborder ce problème, de manière intelligente et systématique, en créant un jeu permettant au modèle de langage de jouer avec lui-même."

"C'est un travail vraiment passionnant", a ajouté Ahmad Beirami, chercheur scientifique chez Google Research. Pendant des décennies, a-t-il déclaré, les modèles linguistiques ont généré des réponses aux invites de la même manière. "Avec leur idée novatrice consistant à intégrer un jeu dans ce processus, les chercheurs du MIT ont introduit un paradigme totalement différent, qui peut potentiellement conduire à une multitude de nouvelles applications."

Mettre le jeu au travail

Ce nouveau travail, qui utilise les jeux pour améliorer l'IA, contraste avec les approches précédentes, qui mesuraient le succès d'un programme d'IA via sa maîtrise des jeux. En 1997, par exemple, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le grand maître d'échecs Garry Kasparov – une étape importante pour les machines dites pensantes. Dix-neuf ans plus tard, un programme de Google DeepMind nommé AlphaGo a remporté quatre matchs sur cinq contre l'ancien champion de Go Lee Sedol, révélant ainsi une autre arène dans laquelle les humains ne régnaient plus en maître. Les machines ont également surpassé les humains dans les jeux de dames, le poker à deux joueurs et d’autres jeux à somme nulle, dans lesquels la victoire d’un joueur condamne invariablement l’autre.

Le jeu de la diplomatie, un jeu favori de politiciens comme John F. Kennedy et Henry Kissinger, posait un défi bien plus grand aux chercheurs en IA. Au lieu de seulement deux adversaires, le jeu met en scène sept joueurs dont les motivations peuvent être difficiles à lire. Pour gagner, un joueur doit négocier et conclure des accords de coopération que n'importe qui peut rompre à tout moment. La diplomatie est tellement complexe qu'un groupe de Meta s'est félicité qu'en 2022, son programme d'IA Cicero ait développé un « jeu de niveau humain » sur une période de 40 parties. Bien qu'il n'ait pas vaincu le champion du monde, Cicero s'est suffisamment bien comporté pour se classer dans les 10 % les plus performants face à des participants humains.

Au cours du projet, Jacob — membre de l'équipe Meta — a été frappé par le fait que Cicéron s'appuyait sur un modèle de langage pour générer son dialogue avec les autres joueurs. Il a senti un potentiel inexploité. L'objectif de l'équipe, a-t-il déclaré, " était de créer le meilleur modèle de langage possible pour jouer à ce jeu ". Mais qu'en serait-il s’ils se concentraient plutôt sur la création du meilleur jeu possible pour améliorer les performances des grands modèles de langage ?

Interactions consensuelles

En 2023, Jacob a commencé à approfondir cette question au MIT, en travaillant avec Yikang Shen, Gabriele Farina et son conseiller Jacob Andreas sur ce qui allait devenir le jeu du consensus. L'idée centrale est venue d'imaginer une conversation entre deux personnes comme un jeu coopératif, où le succès se concrétise lorsqu'un auditeur comprend ce que l'orateur essaie de transmettre. En particulier, le jeu de consensus est conçu pour aligner les deux systèmes du modèle linguistique : le générateur, qui gère les questions génératives, et le discriminateur, qui gère les questions discriminatives.

Après quelques mois d’arrêts et de redémarrages, l’équipe a transposé ce principe dans un jeu complet. Tout d'abord, le générateur reçoit une question. Cela peut provenir d’un humain, ou d’une liste préexistante. Par exemple, " Où est né Barack Obama ? " Le générateur obtient ensuite des réponses de candidats, disons Honolulu, Chicago et Nairobi. Encore une fois, ces options peuvent provenir d'un humain, d'une liste ou d'une recherche effectuée par le modèle de langage lui-même.

Mais avant de répondre, il est également indiqué au générateur s'il doit répondre correctement ou incorrectement à la question, en fonction des résultats d'un pile ou face équitable.

Si c'est face, alors la machine tente de répondre correctement. Le générateur envoie la question initiale, accompagnée de la réponse choisie, au discriminateur. Si le discriminateur détermine que le générateur a intentionnellement envoyé la bonne réponse, chacun obtient un point, en guise d'incitation.

Si la pièce tombe sur pile, le générateur envoie ce qu’il pense être la mauvaise réponse. Si le discriminateur décide qu’on lui a délibérément donné la mauvaise réponse, ils marquent à nouveau tous les deux un point. L’idée ici est d’encourager l’accord. " C'est comme apprendre un tour à un chien ", a expliqué Jacob. " On lui donne une friandise lorsqu'ils fait la bonne chose. "

Le générateur et le discriminateur commencent également doté chacun de  quelques " croyances " initiales. Credo sous forme d'une distribution de probabilité liée aux différents choix. Par exemple, le générateur peut croire, sur la base des informations qu'il a glanées sur Internet, qu'il y a 80 % de chances qu'Obama soit né à Honolulu, 10 % de chances qu'il soit né à Chicago, 5 % de chances qu'il soit né à Nairobi et 5 % de chances qu'il soit ailleurs. Le discriminateur peut commencer avec une distribution différente. Si les deux " acteurs " sont toujours récompensés après être parvenus à un accord, ils se voient également retirer des points s'ils s'écartent trop de leurs convictions initiales. Cet arrangement encourage les joueurs à intégrer leur connaissance du monde – toujours tirée d'Internet – dans leurs réponses, ce qui devrait rendre le modèle plus précis. Sans ce prérequis ils pourraient s’entendre sur une réponse totalement fausse comme celle de Delhi, mais accumuler quand même des points.

Pour chaque question, les deux systèmes jouent environ 1 000 parties l'un contre l'autre. Au cours de ces nombreuses itérations, chaque camp apprend les croyances de l'autre et modifie ses stratégies en conséquence.

Finalement, le générateur et le discriminateur commencent à être davantage d’accord à mesure qu’ils s’installent dans ce qu’on appelle l’équilibre de Nash. C’est sans doute le concept central de la théorie des jeux. Cela représente une sorte d’équilibre dans un jeu – le point auquel aucun joueur ne peut améliorer ses résultats personnels en changeant de stratégie. Au jeu du chifoumi, par exemple, les joueurs obtiennent de meilleurs résultats lorsqu'ils choisissent chacune des trois options exactement un tiers du temps, et ils obtiendront invariablement de moins bons résultats avec toute autre tactique.

Dans le jeu du consensus, cela peut se jouer de plusieurs manières. Le discriminateur pourrait observer qu'il marque un point lorsqu'il dit " correct " chaque fois que le générateur envoie le mot " Honolulu " pour le lieu de naissance d'Obama. Le générateur et le discriminateur apprendront, après avoir joué plusieurs fois, qu'ils seront récompensés s'ils continuent de le faire, et qu'aucun d'eux n'aura aucune motivation pour faire autre chose... consensus qui représente l'un des nombreux exemples possibles d'équilibre de Nash pour cette question. Le groupe du MIT s'est également appuyé sur une forme modifiée d'équilibre de Nash qui intègre les croyances antérieures des joueurs, ce qui permet de maintenir leurs réponses ancrées dans la réalité.

L'effet net, ont observé les chercheurs, est de rendre le modèle linguistique jouant ce jeu plus précis et plus susceptible de donner la même réponse, quelle que soit la façon dont la question est posée. Pour tester les effets du jeu du consensus, l'équipe a essayé une série de questions standard sur divers modèles de langage de taille modérée comportant de 7 milliards à 13 milliards de paramètres. Ces modèles ont systématiquement obtenu un pourcentage plus élevé de réponses correctes que les modèles qui n'avaient pas joué, même ceux de taille beaucoup plus importante, comportant jusqu'à 540 milliards de paramètres. La participation au jeu a également amélioré la cohérence interne d'un modèle.

En principe, n'importe quel LLM pourrait gagner à jouer contre lui-même, et 1 000 tours ne prendraient que quelques millisecondes sur un ordinateur portable standard. "Un avantage appréciable de l'approche globale", a déclaré Omidshafiei, "est qu'elle est très légère sur le plan informatique, n'impliquant aucune formation ni modification du modèle de langage de base."

Jouer à des jeux avec le langage

Après ce premier succès, Jacob étudie désormais d’autres moyens d’intégrer la théorie des jeux dans la recherche LLM. Les résultats préliminaires ont montré qu’un LLM déjà solide peut encore s’améliorer en jouant à un jeu différent – ​​provisoirement appelé jeu d’ensemble – avec un nombre arbitraire de modèles plus petits. Le LLM principal aurait au moins un modèle plus petit servant d’allié et au moins un modèle plus petit jouant un rôle antagoniste. Si l'on demande au LLM primaire de nommer le président des États-Unis, il obtient un point chaque fois qu'il choisit la même réponse que son allié, et il obtient également un point lorsqu'il choisit une réponse différente de celle de son adversaire. Ces interactions avec des modèles beaucoup plus petits peuvent non seulement améliorer les performances d'un LLM, suggèrent les tests, mais peuvent le faire sans formation supplémentaire ni modification des paramètres.

Et ce n'est que le début. Étant donné qu'une variété de situations peuvent être considérées comme des jeux, les outils de la théorie des jeux peuvent être mis en œuvre dans divers contextes du monde réel, a déclaré Ian Gemp , chercheur scientifique chez Google DeepMind. Dans un article de février 2024 , lui et ses collègues se sont concentrés sur des scénarios de négociation qui nécessitent des échanges plus élaborés que de simples questions et réponses. "L'objectif principal de ce projet est de rendre les modèles linguistiques plus stratégiques", a-t-il déclaré.

Un exemple dont il a parlé lors d'une conférence universitaire est le processus d'examen des articles en vue de leur acceptation par une revue ou une conférence, en particulier après que la soumission initiale ait reçu une évaluation sévère. Étant donné que les modèles linguistiques attribuent des probabilités à différentes réponses, les chercheurs peuvent construire des arbres de jeu similaires à ceux conçus pour les jeux de poker, qui tracent les choix disponibles et leurs conséquences possibles. "Une fois que vous avez fait cela, vous pouvez commencer à calculer les équilibres de Nash, puis classer un certain nombre de réfutations", a déclaré Gemp. Le modèle vous dit essentiellement : c'est ce que nous pensons que vous devriez répondre.

Grâce aux connaissances de la théorie des jeux, les modèles de langage seront capables de gérer des interactions encore plus sophistiquées, plutôt que de se limiter à des problèmes de type questions-réponses. "Le gros gain à venir réside dans les conversations plus longues", a déclaré Andreas. "La prochaine étape consiste à faire interagir une IA avec une personne, et pas seulement avec un autre modèle de langage."

Jacob considère le travail de DeepMind comme complémentaire aux jeux de consensus et d'ensemble. " À un niveau élevé, ces deux méthodes combinent des modèles de langage et la théorie des jeux ", a-t-il déclaré, même si les objectifs sont quelque peu différents. Alors que le groupe Gemp transforme des situations courantes dans un format de jeu pour aider à la prise de décision stratégique, Jacob a déclaré : " nous utilisons ce que nous savons de la théorie des jeux pour améliorer les modèles de langage dans les tâches générales. "

À l’heure actuelle, ces efforts représentent " deux branches du même arbre ", a déclaré Jacob : deux manières différentes d’améliorer le fonctionnement des modèles de langage. " Je pense personnellement  que dans un an ou deux, ces deux branches convergeront. " 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Steve Nadis, 9 mai 2024

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Comment l'IA comprend des trucs que personne ne lui lui a appris

Les chercheurs peinent à comprendre comment les modèles d'Intelligence artificielle, formés pour perroquetter les textes sur Internet, peuvent effectuer des tâches avancées comme coder, jouer à des jeux ou essayer de rompre un mariage.

Personne ne sait encore comment ChatGPT et ses cousins ​​de l'intelligence artificielle vont transformer le monde, en partie parce que personne ne sait vraiment ce qui se passe à l'intérieur. Certaines des capacités de ces systèmes vont bien au-delà de ce pour quoi ils ont été formés, et même leurs inventeurs ne savent pas pourquoi. Un nombre croissant de tests suggèrent que ces systèmes d'IA développent des modèles internes du monde réel, tout comme notre propre cerveau le fait, bien que la technique des machines soit différente.

"Tout ce que nous voulons faire avec ces systèmes pour les rendre meilleurs ou plus sûrs ou quelque chose comme ça me semble une chose ridicule à demander  si nous ne comprenons pas comment ils fonctionnent", déclare Ellie Pavlick de l'Université Brown,  un des chercheurs travaillant à combler ce vide explicatif.

À un certain niveau, elle et ses collègues comprennent parfaitement le GPT (abréviation de generative pretrained transformer) et d'autres grands modèles de langage, ou LLM. Des modèles qui reposent sur un système d'apprentissage automatique appelé réseau de neurones. De tels réseaux ont une structure vaguement calquée sur les neurones connectés du cerveau humain. Le code de ces programmes est relativement simple et ne remplit que quelques pages. Il met en place un algorithme d'autocorrection, qui choisit le mot le plus susceptible de compléter un passage sur la base d'une analyse statistique laborieuse de centaines de gigaoctets de texte Internet. D'autres algorithmes auto-apprenants supplémentaire garantissant que le système présente ses résultats sous forme de dialogue. En ce sens, il ne fait que régurgiter ce qu'il a appris, c'est un "perroquet stochastique", selon les mots d'Emily Bender, linguiste à l'Université de Washington. Mais les LLM ont également réussi à réussir l'examen pour devenir avocat, à expliquer le boson de Higgs en pentamètre iambique (forme de poésie contrainte) ou à tenter de rompre le mariage d'un utilisateurs. Peu de gens s'attendaient à ce qu'un algorithme d'autocorrection assez simple acquière des capacités aussi larges.

Le fait que GPT et d'autres systèmes d'IA effectuent des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été formés, leur donnant des "capacités émergentes", a surpris même les chercheurs qui étaient généralement sceptiques quant au battage médiatique sur les LLM. "Je ne sais pas comment ils le font ou s'ils pourraient le faire plus généralement comme le font les humains, mais tout ça mes au défi mes pensées sur le sujet", déclare Melanie Mitchell, chercheuse en IA à l'Institut Santa Fe.

"C'est certainement bien plus qu'un perroquet stochastique, qui auto-construit sans aucun doute une certaine représentation du monde, bien que je ne pense pas que ce soit  vraiment de la façon dont les humains construisent un modèle de monde interne", déclare Yoshua Bengio, chercheur en intelligence artificielle à l'université de Montréal.

Lors d'une conférence à l'Université de New York en mars, le philosophe Raphaël Millière de l'Université de Columbia a offert un autre exemple à couper le souffle de ce que les LLM peuvent faire. Les modèles avaient déjà démontré leur capacité à écrire du code informatique, ce qui est impressionnant mais pas trop surprenant car il y a tellement de code à imiter sur Internet. Millière est allé plus loin en montrant que le GPT peut aussi réaliser du code. Le philosophe a tapé un programme pour calculer le 83e nombre de la suite de Fibonacci. "Il s'agit d'un raisonnement en plusieurs étapes d'un très haut niveau", explique-t-il. Et le robot a réussi. Cependant, lorsque Millière a demandé directement le 83e nombre de Fibonacci, GPT s'est trompé, ce qui suggère que le système ne se contentait pas de répéter ce qui se disait sur l'internet. Ce qui suggère que le système ne se contente pas de répéter ce qui se dit sur Internet, mais qu'il effectue ses propres calculs pour parvenir à la bonne réponse.

Bien qu'un LLM tourne sur un ordinateur, il n'en n'est pas un lui-même. Il lui manque des éléments de calcul essentiels, comme sa propre mémoire vive. Reconnaissant tacitement que GPT seul ne devrait pas être capable d'exécuter du code, son inventeur, la société technologique OpenAI, a depuis introduit un plug-in spécialisé -  outil que ChatGPT peut utiliser pour répondre à une requête - qui remédie à cela. Mais ce plug-in n'a pas été utilisé dans la démonstration de Millière. Au lieu de cela, ce dernier suppose plutôt que la machine a improvisé une mémoire en exploitant ses mécanismes d'interprétation des mots en fonction de leur contexte -  situation similaire à la façon dont la nature réaffecte des capacités existantes à de nouvelles fonctions.

Cette capacité impromptue démontre que les LLM développent une complexité interne qui va bien au-delà d'une analyse statistique superficielle. Les chercheurs constatent que ces systèmes semblent parvenir à une véritable compréhension de ce qu'ils ont appris. Dans une étude présentée la semaine dernière à la Conférence internationale sur les représentations de l'apprentissage (ICLR), le doctorant Kenneth Li de l'Université de Harvard et ses collègues chercheurs en intelligence artificielle, Aspen K. Hopkins du Massachusetts Institute of Technology, David Bau de la Northeastern University et Fernanda Viégas , Hanspeter Pfister et Martin Wattenberg, tous à Harvard, ont créé leur propre copie plus petite du réseau neuronal GPT afin de pouvoir étudier son fonctionnement interne. Ils l'ont entraîné sur des millions de matchs du jeu de société Othello en alimentant de longues séquences de mouvements sous forme de texte. Leur modèle est devenu un joueur presque parfait.

Pour étudier comment le réseau de neurones encodait les informations, ils ont adopté une technique que Bengio et Guillaume Alain, également de l'Université de Montréal, ont imaginée en 2016. Ils ont créé un réseau de "sondes" miniatures pour analyser le réseau principal couche par couche. Li compare cette approche aux méthodes des neurosciences. "C'est comme lorsque nous plaçons une sonde électrique dans le cerveau humain", dit-il. Dans le cas de l'IA, la sonde a montré que son "activité neuronale" correspondait à la représentation d'un plateau de jeu d'Othello, bien que sous une forme alambiquée. Pour confirmer ce résultat, les chercheurs ont inversé la sonde afin d'implanter des informations dans le réseau, par exemple en remplaçant l'un des marqueurs noirs du jeu par un marqueur blanc. "En fait, nous piratons le cerveau de ces modèles de langage", explique Li. Le réseau a ajusté ses mouvements en conséquence. Les chercheurs ont conclu qu'il jouait à Othello à peu près comme un humain : en gardant un plateau de jeu dans son "esprit" et en utilisant ce modèle pour évaluer les mouvements. Li pense que le système apprend cette compétence parce qu'il s'agit de la description la plus simple et efficace de ses données pour l'apprentissage. "Si l'on vous donne un grand nombre de scripts de jeu, essayer de comprendre la règle qui les sous-tend est le meilleur moyen de les comprimer", ajoute-t-il.

Cette capacité à déduire la structure du monde extérieur ne se limite pas à de simples mouvements de jeu ; il apparaît également dans le dialogue. Belinda Li (aucun lien avec Kenneth Li), Maxwell Nye et Jacob Andreas, tous au MIT, ont étudié des réseaux qui jouaient à un jeu d'aventure textuel. Ils ont introduit des phrases telles que "La clé est dans le coeur du trésor", suivies de "Tu prends la clé". À l'aide d'une sonde, ils ont constaté que les réseaux encodaient en eux-mêmes des variables correspondant à "coeur" et "Tu", chacune avec la propriété de posséder ou non une clé, et mettaient à jour ces variables phrase par phrase. Le système n'a aucun moyen indépendant de savoir ce qu'est une boîte ou une clé, mais il a acquis les concepts dont il avait besoin pour cette tâche."

"Une représentation de cette situation est donc enfouie dans le modèle", explique Belinda Li.

Les chercheurs s'émerveillent de voir à quel point les LLM sont capables d'apprendre du texte. Par exemple, Pavlick et sa doctorante d'alors, l'étudiante Roma Patel, ont découvert que ces réseaux absorbent les descriptions de couleur du texte Internet et construisent des représentations internes de la couleur. Lorsqu'ils voient le mot "rouge", ils le traitent non seulement comme un symbole abstrait, mais comme un concept qui a une certaine relation avec le marron, le cramoisi, le fuchsia, la rouille, etc. Démontrer cela fut quelque peu délicat. Au lieu d'insérer une sonde dans un réseau, les chercheurs ont étudié sa réponse à une série d'invites textuelles. Pour vérifier si le systhème ne faisait pas simplement écho à des relations de couleur tirées de références en ligne, ils ont essayé de le désorienter en lui disant que le rouge est en fait du vert - comme dans la vieille expérience de pensée philosophique où le rouge d'une personne correspond au vert d'une autre. Plutôt que répéter une réponse incorrecte, les évaluations de couleur du système ont évolué de manière appropriée afin de maintenir les relations correctes.

Reprenant l'idée que pour remplir sa fonction d'autocorrection, le système recherche la logique sous-jacente de ses données d'apprentissage, le chercheur en apprentissage automatique Sébastien Bubeck de Microsoft Research suggère que plus la gamme de données est large, plus les règles du système faire émerger sont générales. "Peut-être que nous nous constatons un tel bond en avant parce que nous avons atteint une diversité de données suffisamment importante pour que le seul principe sous-jacent à toutes ces données qui demeure est que des êtres intelligents les ont produites... Ainsi la seule façon pour le modèle d'expliquer toutes ces données est de devenir intelligent lui-même".

En plus d'extraire le sens sous-jacent du langage, les LLM sont capables d'apprendre en temps réel. Dans le domaine de l'IA, le terme "apprentissage" est généralement réservé au processus informatique intensif dans lequel les développeurs exposent le réseau neuronal à des gigaoctets de données et ajustent petit à petit ses connexions internes. Lorsque vous tapez une requête dans ChatGPT, le réseau devrait être en quelque sorte figé et, contrairement à l'homme, ne devrait pas continuer à apprendre. Il fut donc surprenant de constater que les LLM apprennent effectivement à partir des invites de leurs utilisateurs, une capacité connue sous le nom d'"apprentissage en contexte". "Il s'agit d'un type d'apprentissage différent dont on ne soupçonnait pas l'existence auparavant", explique Ben Goertzel, fondateur de la société d'IA SingularityNET.

Un exemple de la façon dont un LLM apprend vient de la façon dont les humains interagissent avec les chatbots tels que ChatGPT. Vous pouvez donner au système des exemples de la façon dont vous voulez qu'il réponde, et il obéira. Ses sorties sont déterminées par les derniers milliers de mots qu'il a vus. Ce qu'il fait, étant donné ces mots, est prescrit par ses connexions internes fixes - mais la séquence de mots offre néanmoins une certaine adaptabilité. Certaines personnes utilisent le jailbreak à des fins sommaires, mais d'autres l'utilisent pour obtenir des réponses plus créatives. "Il répondra mieux aux questions scientifiques, je dirais, si vous posez directement la question, sans invite spéciale de jailbreak, explique William Hahn, codirecteur du laboratoire de perception de la machine et de robotique cognitive à la Florida Atlantic University. "Sans il sera un meilleur universitaire." (Comme son nom l'indique une invite jailbreak -prison cassée-, invite à  moins délimiter-verrouiller les fonctions de recherche et donc à les ouvrir, avec les risques que ça implique) .

Un autre type d'apprentissage en contexte se produit via l'incitation à la "chaîne de pensée", ce qui signifie qu'on demande au réseau d'épeler chaque étape de son raisonnement - manière de faire qui permet de mieux résoudre les problèmes de logique ou d'arithmétique en passant par plusieurs étapes. (Ce qui rend l'exemple de Millière si surprenant  puisque le réseau a trouvé le nombre de Fibonacci sans un tel encadrement.)

En 2022, une équipe de Google Research et de l'École polytechnique fédérale de Zurich - Johannes von Oswald, Eyvind Niklasson, Ettore Randazzo, João Sacramento, Alexander Mordvintsev, Andrey Zhmoginov et Max Vladymyrov - a montré que l'apprentissage en contexte suit la même procédure de calcul de base que l'apprentissage standard, connue sous le nom de descente de gradient". 

Cette procédure n'était pas programmée ; le système l'a découvert sans aide. "C'est probablement une compétence acquise", déclare Blaise Agüera y Arcas, vice-président de Google Research. De fait il pense que les LLM peuvent avoir d'autres capacités latentes que personne n'a encore découvertes. "Chaque fois que nous testons une nouvelle capacité que nous pouvons quantifier, nous la trouvons", dit-il.

Bien que les LLM aient suffisamment d'angles morts et autres défauts pour ne pas être qualifiés d'intelligence générale artificielle, ou AGI - terme désignant une machine qui atteint l'ingéniosité du cerveau animal - ces capacités émergentes suggèrent à certains chercheurs que les entreprises technologiques sont plus proches de l'AGI que même les optimistes ne l'avaient deviné. "Ce sont des preuves indirectes que nous en sommes probablement pas si loin", a déclaré Goertzel en mars lors d'une conférence sur le deep learning à la Florida Atlantic University. Les plug-ins d'OpenAI ont donné à ChatGPT une architecture modulaire un peu comme celle du cerveau humain. "La combinaison de GPT-4 [la dernière version du LLM qui alimente ChatGPT] avec divers plug-ins pourrait être une voie vers une spécialisation des fonctions semblable à celle de l'homme", déclare Anna Ivanova, chercheuse au M.I.T.

Dans le même temps, les chercheurs s'inquiètent de voir leur capacité à étudier ces systèmes s'amenuiser. OpenAI n'a pas divulgué les détails de la conception et de l'entraînement de GPT-4, en partie du à la concurrence avec Google et d'autres entreprises, sans parler des autres pays. "Il y aura probablement moins de recherche ouverte de la part de l'industrie, et les choses seront plus cloisonnées et organisées autour de la construction de produits", déclare Dan Roberts, physicien théoricien au M.I.T., qui applique les techniques de sa profession à la compréhension de l'IA.

Ce manque de transparence ne nuit pas seulement aux chercheurs, il entrave également les efforts qui visent à comprendre les répercussions sociales de l'adoption précipitée de la technologie de l'IA. "La transparence de ces modèles est la chose la plus importante pour garantir la sécurité", affirme M. Mitchell.

Auteur: Musser Georges

Info: https://www.scientificamerican.com,  11 mai 2023. *algorithme d'optimisation utilisé dans l'apprentissage automatique et les problèmes d'optimisation. Il vise à minimiser ou à maximiser une fonction en ajustant ses paramètres de manière itérative. L'algorithme part des valeurs initiales des paramètres et calcule le gradient de la fonction au point actuel. Les paramètres sont ensuite mis à jour dans la direction du gradient négatif (pour la minimisation) ou positif (pour la maximisation), multiplié par un taux d'apprentissage. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit rempli. La descente de gradient est largement utilisée dans la formation des modèles d'apprentissage automatique pour trouver les valeurs optimales des paramètres qui minimisent la différence entre les résultats prédits et les résultats réels. Trad et adaptation Mg

[ singularité technologique ] [ versatilité sémantique ]