manipulation

Comment la plus grande technologie jamais développée s'est retournée contre nous.

La sélection naturelle est probablement le facteur qui a conduit l'elk irlandais à développer des bois surdimensionnés : ils étaient un élément bénéfique pour les mâles dans le jeu de la concurrence sexuelle. Cependant, le poids des bois était aussi un fardeau et il a été soutenu que c'était l'une des raisons, peut-être la principale, qui ont conduit à l'extinction de cette espèce, il y a environ 7 000 ans. Dans le cas des humains, on peut considérer le langage comme une caractéristique avantageuse de l'évolution, mais aussi comme quelque chose qui peut très bien révéler des conséquences négatives comme les bois des élans : le tsunami de mensonges auquel nous sommes constamment exposés.

Le langage est la véritable rupture de l'homme avec tout ce qui marche, rampe ou vole sur la terre. Aucune autre espèce (à l'exception des abeilles) n'a un outil qui peut être utilisé pour échanger des informations complexes entre les individus pour décrire, par exemple, où la nourriture peut être localisée et en quelles quantités. C'est le langage qui crée l'ultra-sociabilité de l'être humain. C'est le langage qui nous permet d'être ensemble, de planifier, de faire avancer les choses. Le langage peut être considéré comme une technologie de communication d'une puissance incroyable. Mais, comme pour toutes les technologies, elle a des conséquences inattendues.

Nous savons tous que le son que nous écrivons comme cerf est associé à un type spécifique d'animal. Avec ce symbole, vous pouvez créer des phrases telles que "J'ai vu un cerf près de la rivière, allons le chasser !" Mais, lorsque vous créez le symbole, à certains égards, vous créez le cerf - une créature fantomatique qui a quelques-unes des caractéristiques du cerf réel. Vous pouvez imaginer les cerfs, même s'il n'y a pas de véritable cerf autour de vous. Et ce symbole a une certaine puissance, peut-être que vous pourriez faire apparaître un cerf en prononçant son nom ou en dessinant son symbole sur le mur d'une grotte. C'est le principe que nous appelons magie sympathique, qui est peut-être la forme la plus ancienne et la plus fondamentale de la magie.

La création d'un cerf virtuel est une chose utile si la correspondance avec les vrais cerfs n'est pas perdue. 1. Le problème avec le langage est que ce n'est pas toujours le cas. Le cerf dont vous parlez peut ne pas exister, il peut être une illusion, une erreur ou, pire, une ruse pour piéger et tuer un de vos ennemis. Telle est l'origine du concept que nous appelons mensonge. Vous pouvez utiliser le langage non seulement pour collaborer avec vos voisins, mais aussi pour les tromper. Nous avons la preuve que nos ancêtres étaient confrontés à ce problème grâce aux premiers documents écrits que nous avons. Dans certaines anciennes tablettes sumériennes qui remontent au troisième millénaire avant notre ère 2, nous constatons que parmi les moi (les pouvoirs) que la Déesse Inanna avait volés au Dieu Enki, un de ces pouvoirs était de "prononcer des paroles de tromperie".

La question du mensonge est cruciale pour la survie humaine. Mentir rend la communication inutile puisque vous ne pouvez pas faire confiance aux personnes avec qui vous communiquez. Le cerf dont votre ami vous a dit qu'il était près de la rivière a disparu dans l'espace virtuel : vous ne pouvez pas dire s'il était réel ou non. La technologie prodigieuse du langage, développée pendant des centaines de milliers d'années, s'autodétruit comme conséquence involontaire du mensonge.

Toutes les technologies ont des conséquences inattendues, toutes se prêtent à certains types de solutions technologiques. Lutter contre les mensonges, cela nécessite d'évaluer les déclarations et de savoir qui les profère. La façon la plus simple de le faire est de baser l'évaluation sur la confiance. Nous connaissons tous l'histoire du garçon qui criait au loup, probablement aussi ancienne que l'homo sapiens. Dans ses différentes versions, il est dit que "Si vous mentez une fois, vous ne serez plus jamais cru". Et cela fonctionne; cela a bien marché pendant des centaines de milliers d'années et cela fonctionne encore. Pensez à votre cercle actuel de connaissances ; ces personnes que vous connaissez personnellement et qui vous connaissent depuis un certain temps. Vous leur faites confiance ; vous savez qu'ils ne vont pas vous mentir. C'est pour cette raison que vous les appelez amis, copains, potes, etc.

Mais cela ne fonctionne qu'aussi longtemps que vous maintenez vos relations au sein d'un petit groupe, et nous savons que la taille d'un cercle de relations étroites ne dépasse normalement pas plus d'environ 150 personnes (cela s'appelle le Nombre de Dumbar). Au sein de ce groupe, la réputation de chaque membre est connue par tout le monde et les menteurs sont facilement identifiés et frappés d'infamie (ou même expulsés). Le problème est venu quand les gens ont commencé à vivre dans les grandes villes. Ensuite, la plupart des gens ont dû interagir avec un plus grand nombre de personnes que ce nombre de Dumbar. Comment pouvons-nous dire si quelqu'un que vous n'avez jamais rencontré avant, est digne de confiance ou pas ? Dans cette situation, la seule défense contre les escrocs sont les indices indirects : la façon de se vêtir, la façon de parler, l'aspect physique ; mais aucun n'est aussi efficace que la confiance en quelqu'un que vous connaissez bien.

Mais ce ne fut rien en comparaison de ce qui est advenu avec l'âge des médias de masse. Vous pouvez lire des choses, entendre des choses, voir des choses dans les médias, mais cela ne vous donne vraiment aucune idée de l'endroit d'où ces communications sont venues. Vous ne pouvez pas non plus vérifier si la réalité virtuelle qui vous est renvoyée correspond au monde réel. Comme les médias ont élargi leur portée, les personnes qui les contrôlent ont découvert que le mensonge était facile et qu'ils n'avaient que très peu à perdre dans le mensonge. Côté réception, il n'y avait que des gens confus et incapables de vérifier les informations qu'ils recevaient. Les médias pouvaient facilement leur dire des mensonges qui restaient non découverts, au moins pendant un certain temps. Pensez à l'histoire des armes de destruction massive que l'Irak était censé avoir développées avant l'invasion de 2003. Dans ce cas, le mensonge est devenu évident après qu'aucune de ces armes n'est apparue en Irak après l'invasion, mais les menteurs avaient obtenu ce qu'ils voulaient et ils n'ont souffert d'aucune conséquence de leur action. C'était une époque où un adjoint de Donald Rumsfeld aurait dit : "Maintenant, nous pouvons créer notre propre réalité." Un triomphe de la magie sympathique, en effet.

Ensuite, l'Internet et les médias sociaux sont venus et ils ont démocratisé le mensonge. Maintenant tout le monde peut mentir à tout le monde, simplement en partageant un message. La vérité ne vient plus de la confiance dans les personnes qui la transmettent, mais du nombre de likes et de partages qu'un message a reçus. La vérité n'est peut-être pas aussi virale, mais elle semble être devenue exactement ce qu'en est la perception générale : si quelque chose est partagé par beaucoup de gens, alors cela doit être vrai. Donc, aujourd'hui, on nous ment en permanence, de manière cohérente, dans la joie et par tout le monde et à peu près sur tout. Des demi-vérités, de pures inventions, des distorsions de la réalité, des jeux de mots, des faux drapeaux, des statistiques faussées et plus encore, sont le lot des communications que nous croisons tous les jours. Le tsunami des mensonges qui nous tombent dessus est presque inimaginable et il a des conséquences, des conséquences désastreuses. Il nous rend incapables de faire confiance en quoi que se soit ou en quelqu'un. Nous perdons le contact avec la réalité, nous ne savons plus comment filtrer les messages innombrables que nous recevons. La confiance est un enjeu majeur dans la vie humaine ; ce n'est pas pour rien si le diable est nommé le père du mensonge (Jean 8:44). En effet, ce que l'anthropologue Roy Rappaport appelle les "mensonges diaboliques", sont les mensonges qui altèrent directement le tissu même de la réalité. Et si vous perdez le contact avec la réalité, vous êtes vous-même perdu. C'est peut-être ce qui se passe pour nous tous.

Certains d'entre nous trouvent qu'il est plus facile de simplement croire ce qui leur est dit par les gouvernements et les lobbies ; d'autres se placent dans une posture de méfiance généralisée de tout, tombant facilement victimes de mensonges opposés. Les mensonges diaboliques sont fractals, ils cachent encore plus de mensonges à l'intérieur, ils font partie de plus grands mensonges. Considérons un événement tel que les attaques du 9/11 à New York; il est maintenant caché derrière une telle couche de multiples mensonges de toutes sortes, que ce qui est arrivé ce jour-là est impossible à discerner, et peut-être destiné à rester tel quel pour toujours.

Donc, nous sommes revenus à la question du garçon qui criait au loup. Nous sommes le garçon, nous ne faisons plus confiance à personne, personne ne nous fait plus confiance, et le loup est là pour de vrai. Le loup prend la forme du réchauffement climatique, de l'épuisement des ressources, de l'effondrement des écosystèmes, et plus encore, mais la plupart d'entre nous sommes incapables de le reconnaître, même d'imaginer, qu'il puisse exister. Mais comment reprocher à ces gens qui ont été trompés tant de fois qu'ils ont décidé qu'ils ne croiraient plus du tout ce qui vient d'un canal même légèrement officiel ? C'est une catastrophe majeure et cela se produit en ce moment, devant nos yeux. Nous sommes devenus l'un de ces anciens cerfs détruits par le poids de ses cornes prodigieuses. Le langage nous joue un tour, pétaradant sur nous après nous avoir été si utile.

Nous croyons souvent que la technologie est toujours utile et que les nouvelles technologies nous sauveront des catastrophes qui nous affligent. Je commence à penser que ce dont nous avons besoin n'est pas davantage de technologie, mais moins. Et si la langue est une technologie, il me semble que nous en ayons trop d'elle, vraiment. Nous entendons trop de discours, trop de mots, trop de bruits. Peut-être avons-nous tous besoin d'un moment de silence. Peut-être que Lao Tzu a vu cela déjà depuis longtemps quand il a écrit dans le Tao Te King 3.

Trop de discours conduit inévitablement au silence.

Mieux vaut en venir rapidement au néant.

Auteur: Bardi Ugo

Info: 20 mars 2016, Source Cassandra Legacy

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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 ]

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Chat GPT ou le perroquet grammairien

L’irruption des IA conversationnelles dans la sphère publique a conféré une pertinence supplémentaire aux débats sur le langage humain et sur ce qu’on appelle parler. Notamment, les IA redonnent naissance à un débat ancien sur la grammaire générative et sur l’innéisme des facultés langagières. Mais les grands modèles de langage et les IA neuronales nous offrent peut-être l’occasion d’étendre le domaine de la réflexion sur l’architecture des systèmes possibles de cognition, de communication et d’interaction, et considérant aussi la façon dont les animaux communiquent.

a capacité de ChatGPT à produire des textes en réponse à n’importe quelle requête a immédiatement attiré l’attention plus ou moins inquiète d’un grand nombre de personnes, les unes animées par une force de curiosité ou de fascination, et les autres, par un intérêt professionnel.

L’intérêt professionnel scientifique que les spécialistes du langage humain peuvent trouver aux Large Language Models ne date pas d’hier : à bien des égards, des outils de traduction automatique comme DeepL posaient déjà des questions fondamentales en des termes assez proches. Mais l’irruption des IA conversationnelles dans la sphère publique a conféré une pertinence supplémentaire aux débats sur ce que les Large Language Models sont susceptibles de nous dire sur le langage humain et sur ce qu’on appelle parler.

L’outil de traduction DeepL (ou les versions récentes de Google Translate) ainsi que les grands modèles de langage reposent sur des techniques d’" apprentissage profond " issues de l’approche " neuronale " de l’Intelligence Artificielle : on travaille ici sur des modèles d’IA qui organisent des entités d’information minimales en les connectant par réseaux ; ces réseaux de connexion sont entraînés sur des jeux de données considérables, permettant aux liaisons " neuronales " de se renforcer en proportion des probabilités de connexion observées dans le jeu de données réelles – c’est ce rôle crucial de l’entraînement sur un grand jeu de données qui vaut aux grands modèles de langage le sobriquet de " perroquets stochastiques ". Ces mécanismes probabilistes sont ce qui permet aussi à l’IA de gagner en fiabilité et en précision au fil de l’usage. Ce modèle est qualifié de " neuronal " car initialement inspiré du fonctionnement des réseaux synaptiques. Dans le cas de données langagières, à partir d’une requête elle-même formulée en langue naturelle, cette technique permet aux agents conversationnels ou aux traducteurs neuronaux de produire très rapidement des textes généralement idiomatiques, qui pour des humains attesteraient d’un bon apprentissage de la langue.

IA neuronales et acquisition du langage humain

Au-delà de l’analogie " neuronale ", ce mécanisme d’entraînement et les résultats qu’il produit reproduisent les théories de l’acquisition du langage fondées sur l’interaction avec le milieu. Selon ces modèles, généralement qualifiés de comportementalistes ou behavioristes car étroitement associés aux théories psychologiques du même nom, l’enfant acquiert le langage par l’exposition aux stimuli linguistiques environnants et par l’interaction (d’abord tâtonnante, puis assurée) avec les autres. Progressivement, la prononciation s’aligne sur la norme majoritaire dans l’environnement individuel de la personne apprenante ; le vocabulaire s’élargit en fonction des stimuli ; l’enfant s’approprie des structures grammaticales de plus en plus contextes ; et en milieu bilingue, les enfants apprennent peu à peu à discriminer les deux ou plusieurs systèmes auxquels ils sont exposés. Cette conception essentiellement probabiliste de l’acquisition va assez spontanément de pair avec des théories grammaticales prenant comme point de départ l’existence de patrons (" constructions ") dont la combinatoire constitue le système. Dans une telle perspective, il n’est pas pertinent qu’un outil comme ChatGPT ne soit pas capable de référer, ou plus exactement qu’il renvoie d’office à un monde possible stochastiquement moyen qui ne coïncide pas forcément avec le monde réel. Cela ne change rien au fait que ChatGPT, DeepL ou autres maîtrisent le langage et que leur production dans une langue puisse être qualifiée de langage : ChatGPT parle.

Mais ce point de vue repose en réalité sur un certain nombre de prémisses en théorie de l’acquisition, et fait intervenir un clivage lancinant au sein des sciences du langage. L’actualité de ces dernières années et surtout de ces derniers mois autour des IA neuronales et génératives redonne à ce clivage une acuité particulière, ainsi qu’une pertinence nouvelle pour l’appréhension de ces outils qui transforment notre rapport au texte et au discours. La polémique, comme souvent (trop souvent ?) quand il est question de théorie du langage et des langues, se cristallise – en partie abusivement – autour de la figure de Noam Chomsky et de la famille de pensée linguistique très hétérogène qui se revendique de son œuvre, généralement qualifiée de " grammaire générative " même si le pluriel (les grammaires génératives) serait plus approprié.

IA générative contre grammaire générative

Chomsky est à la fois l’enfant du structuralisme dans sa variante états-unienne et celui de la philosophie logique rationaliste d’inspiration allemande et autrichienne implantée sur les campus américains après 1933. Chomsky est attaché à une conception forte de la logique mathématisée, perçue comme un outil d’appréhension des lois universelles de la pensée humaine, que la science du langage doit contribuer à éclairer. Ce parti-pris que Chomsky qualifiera lui-même de " cartésien " le conduit à fonder sa linguistique sur quelques postulats psychologiques et philosophiques, dont le plus important est l’innéisme, avec son corollaire, l’universalisme. Selon Chomsky et les courants de la psychologie cognitive influencée par lui, la faculté de langage s’appuie sur un substrat génétique commun à toute l’espèce humaine, qui s’exprime à la fois par un " instinct de langage " mais aussi par l’existence d’invariants grammaticaux, identifiables (via un certain niveau d’abstraction) dans toutes les langues du monde.

La nature de ces universaux fluctue énormément selon quelle période et quelle école du " générativisme " on étudie, et ce double postulat radicalement innéiste et universaliste reste très disputé aujourd’hui. Ces controverses mettent notamment en jeu des conceptions très différentes de l’acquisition du langage et des langues. Le moment fondateur de la théorie chomskyste de l’acquisition dans son lien avec la définition même de la faculté de langage est un violent compte-rendu critique de Verbal Behavior, un ouvrage de synthèse des théories comportementalistes en acquisition du langage signé par le psychologue B.F. Skinner. Dans ce compte-rendu publié en 1959, Chomsky élabore des arguments qui restent structurants jusqu’à aujourd’hui et qui définissent le clivage entre l’innéisme radical et des théories fondées sur l’acquisition progressive du langage par exposition à des stimuli environnementaux. C’est ce clivage qui préside aux polémiques entre linguistes et psycholinguistes confrontés aux Large Language Models.

On comprend dès lors que Noam Chomsky et deux collègues issus de la tradition générativiste, Ian Roberts, professeur de linguistique à Cambridge, et Jeffrey Watumull, chercheur en intelligence artificielle, soient intervenus dans le New York Times dès le 8 mars 2023 pour exposer un point de vue extrêmement critique intitulée " La fausse promesse de ChatGPT ". En laissant ici de côté les arguments éthiques utilisés dans leur tribune, on retiendra surtout l’affirmation selon laquelle la production de ChatGPT en langue naturelle ne pourrait pas être qualifiée de " langage " ; ChatGPT, selon eux, ne parle pas, car ChatGPT ne peut pas avoir acquis la faculté de langage. La raison en est simple : si les Grands Modèles de Langage reposent intégralement sur un modèle behaviouriste de l’acquisition, dès lors que ce modèle, selon eux, est réfuté depuis soixante ans, alors ce que font les Grands Modèles de Langage ne peut être qualifié de " langage ".

Chomsky, trop têtu pour qu’on lui parle ?

Le point de vue de Chomsky, Roberts et Watumull a été instantanément tourné en ridicule du fait d’un choix d’exemple particulièrement malheureux : les trois auteurs avançaient en effet que certaines constructions syntaxiques complexes, impliquant (dans le cadre générativiste, du moins) un certain nombre d’opérations sur plusieurs niveaux, ne peuvent être acquises sur la base de l’exposition à des stimuli environnementaux, car la fréquence relativement faible de ces phénomènes échouerait à contrebalancer des analogies formelles superficielles avec d’autres tournures au sens radicalement différent. Dans la tribune au New York Times, l’exemple pris est l’anglais John is too stubborn to talk to, " John est trop entêté pour qu’on lui parle ", mais en anglais on a littéralement " trop têtu pour parler à " ; la préposition isolée (ou " échouée ") en position finale est le signe qu’un constituant a été supprimé et doit être reconstitué aux vues de la structure syntaxique d’ensemble. Ici, " John est trop têtu pour qu’on parle à [John] " : le complément supprimé en anglais l’a été parce qu’il est identique au sujet de la phrase.

Ce type d’opérations impliquant la reconstruction d’un complément d’objet supprimé car identique au sujet du verbe principal revient dans la plupart des articles de polémique de Chomsky contre la psychologie behaviouriste et contre Skinner dans les années 1950 et 1960. On retrouve même l’exemple exact de 2023 dans un texte du début des années 1980. C’est en réalité un exemple-type au service de l’argument selon lequel l’existence d’opérations minimales universelles prévues par les mécanismes cérébraux humains est nécessaire pour l’acquisition complète du langage. Il a presque valeur de shibboleth permettant de séparer les innéistes et les comportementalistes. Il est donc logique que Chomsky, Roberts et Watumull avancent un tel exemple pour énoncer que le modèle probabiliste de l’IA neuronale est voué à échouer à acquérir complètement le langage.

On l’aura deviné : il suffit de demander à ChatGPT de paraphraser cette phrase pour obtenir un résultat suggérant que l’agent conversationnel a parfaitement " compris " le stimulus. DeepL, quand on lui demande de traduire cette phrase en français, donne deux solutions : " John est trop têtu pour qu’on lui parle " en solution préférée et " John est trop têtu pour parler avec lui " en solution de remplacement. Hors contexte, donc sans qu’on sache qui est " lui ", cette seconde solution n’est guère satisfaisante. La première, en revanche, fait totalement l’affaire.

Le détour par DeepL nous montre toutefois la limite de ce petit test qui a pourtant réfuté Chomsky, Roberts et Watumull : comprendre, ici, ne veut rien dire d’autre que " fournir une paraphrase équivalente ", dans la même langue (dans le cas de l’objection qui a immédiatement été faite aux trois auteurs) ou dans une autre (avec DeepL), le problème étant que les deux équivalents fournis par DeepL ne sont justement pas équivalents entre eux, puisque l’un est non-ambigu référentiellement et correct, tandis que l’autre est potentiellement ambigu référentiellement, selon comment on comprend " lui ". Or l’argument de Chomsky, Roberts et Watumull est justement celui de l’opacité du complément d’objet… Les trois auteurs ont bien sûr été pris à défaut ; reste que le test employé, précisément parce qu’il est typiquement behaviouriste (observer extérieurement l’adéquation d’une réaction à un stimulus), laisse ouverte une question de taille et pourtant peu présente dans les discussions entre linguistes : y a-t-il une sémantique des énoncés produits par ChatGPT, et si oui, laquelle ? Chomsky et ses co-auteurs ne disent pas que ChatGPT " comprend " ou " ne comprend pas " le stimulus, mais qu’il en " prédit le sens " (bien ou mal). La question de la référence, présente dans la discussion philosophique sur ChatGPT mais peu mise en avant dans le débat linguistique, n’est pas si loin.

Syntaxe et sémantique de ChatGPT

ChatGPT a une syntaxe et une sémantique : sa syntaxe est homologue aux modèles proposés pour le langage naturel invoquant des patrons formels quantitativement observables. Dans ce champ des " grammaires de construction ", le recours aux données quantitatives est aujourd’hui standard, en particulier en utilisant les ressources fournies par les " grand corpus " de plusieurs dizaines de millions voire milliards de mots (quinze milliards de mots pour le corpus TenTen francophone, cinquante-deux milliards pour son équivalent anglophone). D’un certain point de vue, ChatGPT ne fait que répéter la démarche des modèles constructionalistes les plus radicaux, qui partent de co-occurrences statistiques dans les grands corpus pour isoler des patrons, et il la reproduit en sens inverse, en produisant des données à partir de ces patrons.

Corrélativement, ChatGPT a aussi une sémantique, puisque ces théories de la syntaxe sont majoritairement adossées à des modèles sémantiques dits " des cadres " (frame semantics), dont l’un des inspirateurs n’est autre que Marvin Minsky, pionnier de l’intelligence artificielle s’il en est : la circulation entre linguistique et intelligence artificielle s’inscrit donc sur le temps long et n’est pas unilatérale. Là encore, la question est plutôt celle de la référence : la sémantique en question est très largement notionnelle et ne permet de construire un énoncé susceptible d’être vrai ou faux qu’en l’actualisant par des opérations de repérage (ne serait-ce que temporel) impliquant de saturer grammaticalement ou contextuellement un certain nombre de variables " déictiques ", c’est-à-dire qui ne se chargent de sens que mises en relation à un moi-ici-maintenant dans le discours.

On touche ici à un problème transversal aux clivages dessinés précédemment : les modèles " constructionnalistes " sont plus enclins à ménager des places à la variation contextuelle, mais sous la forme de variables situationnelles dont l’intégration à la description ne fait pas consensus ; les grammaires génératives ont très longtemps évacué ces questions hors de leur sphère d’intérêt, mais les considérations pragmatiques y fleurissent depuis une vingtaine d’années, au prix d’une convocation croissante du moi-ici-maintenant dans l’analyse grammaticale, du moins dans certains courants. De ce fait, l’inscription ou non des enjeux référentiels et déictiques dans la définition même du langage comme faculté humaine représente un clivage en grande partie indépendant de celui qui prévaut en matière de théorie de l’acquisition.

À l’école du perroquet

La bonne question, en tout cas la plus féconde pour la comparaison entre les productions langagières humaines et les productions des grands modèles de langage, n’est sans doute pas de savoir si " ChatGPT parle " ni si les performances de l’IA neuronale valident ou invalident en bloc tel ou tel cadre théorique. Une piste plus intéressante, du point de vue de l’étude de la cognition et du langage humains, consiste à comparer ces productions sur plusieurs niveaux : les mécanismes d’acquisition ; les régularités sémantiques dans leur diversité, sans les réduire aux questions de référence et faisant par exemple intervenir la conceptualisation métaphorique des entités et situations désignées ; la capacité à naviguer entre les registres et les variétés d’une même langue, qui fait partie intégrante de la maîtrise d’un système ; l’adaptation à des ontologies spécifiques ou à des contraintes communicatives circonstancielles… La formule du " perroquet stochastique ", prise au pied de la lettre, indique un modèle de ce que peut être une comparaison scientifique du langage des IA et du langage humain.

Il existe en effet depuis plusieurs décennies maintenant une linguistique, une psycholinguistique et une pragmatique de la communication animale, qui inclut des recherches comparant l’humain et l’animal. Les progrès de l’étude de la communication animale ont permis d’affiner la compréhension de la faculté de langage, des modules qui la composent, de ses prérequis cognitifs et physiologiques. Ces travaux ne nous disent pas si " les animaux parlent ", pas plus qu’ils ne nous disent si la communication des corbeaux est plus proche de celle des humains que celle des perroquets. En revanche ils nous disent comment diverses caractéristiques éthologiques, génétiques et cognitives sont distribuées entre espèces et comment leur agencement produit des modes de communication spécifiques. Ces travaux nous renseignent, en nous offrant un terrain d’expérimentation inédit, sur ce qui fait toujours système et sur ce qui peut être disjoint dans la faculté de langage. Loin des " fausses promesses ", les grands modèles de langage et les IA neuronales nous offrent peut-être l’occasion d’étendre le domaine de la réflexion sur l’architecture des systèmes possibles de cognition, de communication et d’interaction. 

Auteur: Modicom Pierre-Yves

Info: https://aoc.media/ 14 nov 2023

[ onomasiologie bayésienne ] [ sémiose homme-animal ] [ machine-homme ] [ tiercités hors-sol ] [ signes fixés externalisables ]

trickster

Les mondes multiples d'Hugh Everett

Il y a cinquante ans, Hugh Everett a conçu l'interprétation de la mécanique quantique en l'expliquant par des mondes multiples, théorie dans laquelle les effets quantiques engendrent d'innombrables branches de l'univers avec des événements différents dans chacune. La théorie semble être une hypothèse bizarre, mais Everett l'a déduite des mathématiques fondamentales de la mécanique quantique. Néanmoins, la plupart des physiciens de l'époque la rejetèrent, et il dût abréger sa thèse de doctorat sur le sujet pour éviter la controverse. Découragé, Everett quitta la physique et travailla sur les mathématiques et l'informatique militaires et industrielles. C'était un être émotionnellement renfermé et un grand buveur. Il est mort alors qu'il n'avait que 51 ans, et ne put donc pas voir le récent respect accordé à ses idées par les physiciens.

Hugh Everett III était un mathématicien brillant, théoricien quantique iconoclaste, puis ensuite entrepreneur prospère dans la défense militaire ayant accès aux secrets militaires les plus sensibles du pays. Il a introduit une nouvelle conception de la réalité dans la physique et a influencé le cours de l'histoire du monde à une époque où l'Armageddon nucléaire semblait imminent. Pour les amateurs de science-fiction, il reste un héros populaire : l'homme qui a inventé une théorie quantique des univers multiples. Pour ses enfants, il était quelqu'un d'autre : un père indisponible, "morceau de mobilier assis à la table de la salle à manger", cigarette à la main. Alcoolique aussi, et fumeur à la chaîne, qui mourut prématurément.

L'analyse révolutionnaire d'Everett a brisé une impasse théorique dans l'interprétation du "comment" de la mécanique quantique. Bien que l'idée des mondes multiples ne soit pas encore universellement acceptée aujourd'hui, ses méthodes de conception de la théorie présagèrent le concept de décohérence quantique - explication moderne du pourquoi et comment la bizarrerie probabiliste de la mécanique quantique peut se résoudre dans le monde concret de notre expérience. Le travail d'Everett est bien connu dans les milieux de la physique et de la philosophie, mais l'histoire de sa découverte et du reste de sa vie l'est relativement moins. Les recherches archivistiques de l'historien russe Eugène Shikhovtsev, de moi-même et d'autres, ainsi que les entretiens que j'ai menés avec les collègues et amis du scientifique décédé, ainsi qu'avec son fils musicien de rock, révèlent l'histoire d'une intelligence radieuse éteinte trop tôt par des démons personnels.

Le voyage scientifique d'Everett commença une nuit de 1954, raconte-t-il deux décennies plus tard, "après une gorgée ou deux de sherry". Lui et son camarade de classe de Princeton Charles Misner et un visiteur nommé Aage Petersen (alors assistant de Niels Bohr) pensaient "des choses ridicules sur les implications de la mécanique quantique". Au cours de cette session Everett eut l'idée de base fondant la théorie des mondes multiples, et dans les semaines qui suivirent, il commença à la développer dans un mémoire. L'idée centrale était d'interpréter ce que les équations de la mécanique quantique représentent dans le monde réel en faisant en sorte que les mathématiques de la théorie elle-même montrent le chemin plutôt qu'en ajoutant des hypothèses d'interprétation aux mathématiques existantes sur le sujet. De cette façon, le jeune homme a mis au défi l'establishment physique de l'époque en reconsidérant sa notion fondamentale de ce qui constitue la réalité physique. En poursuivant cette entreprise, Everett s'attaqua avec audace au problème notoire de la mesure en mécanique quantique, qui accablait les physiciens depuis les années 1920.

En résumé, le problème vient d'une contradiction entre la façon dont les particules élémentaires (comme les électrons et les photons) interagissent au niveau microscopique quantique de la réalité et ce qui se passe lorsque les particules sont mesurées à partir du niveau macroscopique classique. Dans le monde quantique, une particule élémentaire, ou une collection de telles particules, peut exister dans une superposition de deux ou plusieurs états possibles. Un électron, par exemple, peut se trouver dans une superposition d'emplacements, de vitesses et d'orientations différentes de sa rotation. Pourtant, chaque fois que les scientifiques mesurent l'une de ces propriétés avec précision, ils obtiennent un résultat précis - juste un des éléments de la superposition, et non une combinaison des deux. Nous ne voyons jamais non plus d'objets macroscopiques en superposition. Le problème de la mesure se résume à cette question : Comment et pourquoi le monde unique de notre expérience émerge-t-il des multiples alternatives disponibles dans le monde quantique superposé ? Les physiciens utilisent des entités mathématiques appelées fonctions d'onde pour représenter les états quantiques. Une fonction d'onde peut être considérée comme une liste de toutes les configurations possibles d'un système quantique superposé, avec des nombres qui donnent la probabilité que chaque configuration soit celle, apparemment choisie au hasard, que nous allons détecter si nous mesurons le système. La fonction d'onde traite chaque élément de la superposition comme étant également réel, sinon nécessairement également probable de notre point de vue. L'équation de Schrödinger décrit comment la fonction ondulatoire d'un système quantique changera au fil du temps, une évolution qu'elle prédit comme lisse et déterministe (c'est-à-dire sans caractère aléatoire).

Mais cette élégante mathématique semble contredire ce qui se passe lorsque les humains observent un système quantique, tel qu'un électron, avec un instrument scientifique (qui lui-même peut être considéré comme un système quantique). Car au moment de la mesure, la fonction d'onde décrivant la superposition d'alternatives semble s'effondrer en un unique membre de la superposition, interrompant ainsi l'évolution en douceur de la fonction d'onde et introduisant la discontinuité. Un seul résultat de mesure émerge, bannissant toutes les autres possibilités de la réalité décrite de manière classique. Le choix de l'alternative produite au moment de la mesure semble arbitraire ; sa sélection n'évolue pas logiquement à partir de la fonction d'onde chargée d'informations de l'électron avant la mesure. Les mathématiques de l'effondrement n'émergent pas non plus du flux continu de l'équation de Schrödinger. En fait, l'effondrement (discontinuité) doit être ajouté comme un postulat, comme un processus supplémentaire qui semble violer l'équation.

De nombreux fondateurs de la mécanique quantique, notamment Bohr, Werner Heisenberg et John von Neumann, se sont mis d'accord sur une interprétation de la mécanique quantique - connue sous le nom d'interprétation de Copenhague - pour traiter le problème des mesures. Ce modèle de réalité postule que la mécanique du monde quantique se réduit à des phénomènes observables de façon classique et ne trouve son sens qu'en termes de phénomènes observables, et non l'inverse. Cette approche privilégie l'observateur externe, le plaçant dans un domaine classique distinct du domaine quantique de l'objet observé. Bien qu'incapables d'expliquer la nature de la frontière entre le domaine quantique et le domaine classique, les Copenhagueistes ont néanmoins utilisé la mécanique quantique avec un grand succès technique. Des générations entières de physiciens ont appris que les équations de la mécanique quantique ne fonctionnent que dans une partie de la réalité, la microscopique, et cessent d'être pertinentes dans une autre, la macroscopique. C'est tout ce dont la plupart des physiciens ont besoin.

Fonction d'onde universelle. Par fort effet contraire, Everett s'attaqua au problème de la mesure en fusionnant les mondes microscopique et macroscopique. Il fit de l'observateur une partie intégrante du système observé, introduisant une fonction d'onde universelle qui relie les observateurs et les objets dans un système quantique unique. Il décrivit le monde macroscopique en mécanique quantique imaginant que les grands objets existent également en superpositions quantiques. Rompant avec Bohr et Heisenberg, il n'avait pas besoin de la discontinuité d'un effondrement de la fonction ondulatoire. L'idée radicalement nouvelle d'Everett était de se demander : Et si l'évolution continue d'une fonction d'onde n'était pas interrompue par des actes de mesure ? Et si l'équation de Schrödinger s'appliquait toujours et s'appliquait aussi bien à tous les objets qu'aux observateurs ? Et si aucun élément de superposition n'est jamais banni de la réalité ? A quoi ressemblerait un tel monde pour nous ? Everett constata, selon ces hypothèses, que la fonction d'onde d'un observateur devrait, en fait, bifurquer à chaque interaction de l'observateur avec un objet superposé. La fonction d'onde universelle contiendrait des branches pour chaque alternative constituant la superposition de l'objet. Chaque branche ayant sa propre copie de l'observateur, copie qui percevait une de ces alternatives comme le résultat. Selon une propriété mathématique fondamentale de l'équation de Schrödinger, une fois formées, les branches ne s'influencent pas mutuellement. Ainsi, chaque branche se lance dans un avenir différent, indépendamment des autres. Prenons l'exemple d'une personne qui mesure une particule qui se trouve dans une superposition de deux états, comme un électron dans une superposition de l'emplacement A et de l'emplacement B. Dans une branche, la personne perçoit que l'électron est à A. Dans une branche presque identique, une copie de la personne perçoit que le même électron est à B. Chaque copie de la personne se perçoit comme unique et considère que la chance lui a donné une réalité dans un menu des possibilités physiques, même si, en pleine réalité, chaque alternative sur le menu se réalise.

Expliquer comment nous percevons un tel univers exige de mettre un observateur dans l'image. Mais le processus de ramification se produit indépendamment de la présence ou non d'un être humain. En général, à chaque interaction entre systèmes physiques, la fonction d'onde totale des systèmes combinés aurait tendance à bifurquer de cette façon. Aujourd'hui, la compréhension de la façon dont les branches deviennent indépendantes et ressemblent à la réalité classique à laquelle nous sommes habitués est connue sous le nom de théorie de la décohérence. C'est une partie acceptée de la théorie quantique moderne standard, bien que tout le monde ne soit pas d'accord avec l'interprétation d'Everett comme quoi toutes les branches représentent des réalités qui existent. Everett n'a pas été le premier physicien à critiquer le postulat de l'effondrement de Copenhague comme inadéquat. Mais il a innové en élaborant une théorie mathématiquement cohérente d'une fonction d'onde universelle à partir des équations de la mécanique quantique elle-même. L'existence d'univers multiples a émergé comme une conséquence de sa théorie, pas par un prédicat. Dans une note de bas de page de sa thèse, Everett écrit : "Du point de vue de la théorie, tous les éléments d'une superposition (toutes les "branches") sont "réels", aucun n'est plus "réel" que les autres. Le projet contenant toutes ces idées provoqua de remarquables conflits dans les coulisses, mis au jour il y a environ cinq ans par Olival Freire Jr, historien des sciences à l'Université fédérale de Bahia au Brésil, dans le cadre de recherches archivistiques.

Au printemps de 1956 le conseiller académique à Princeton d'Everett, John Archibald Wheeler, prit avec lui le projet de thèse à Copenhague pour convaincre l'Académie royale danoise des sciences et lettres de le publier. Il écrivit à Everett qu'il avait eu "trois longues et fortes discussions à ce sujet" avec Bohr et Petersen. Wheeler partagea également le travail de son élève avec plusieurs autres physiciens de l'Institut de physique théorique de Bohr, dont Alexander W. Stern. Scindages La lettre de Wheeler à Everett disait en autre : "Votre beau formalisme de la fonction ondulatoire reste bien sûr inébranlable ; mais nous sentons tous que la vraie question est celle des mots qui doivent être attachés aux quantités de ce formalisme". D'une part, Wheeler était troublé par l'utilisation par Everett d'humains et de boulets de canon "scindés" comme métaphores scientifiques. Sa lettre révélait l'inconfort des Copenhagueistes quant à la signification de l'œuvre d'Everett. Stern rejeta la théorie d'Everett comme "théologique", et Wheeler lui-même était réticent à contester Bohr. Dans une longue lettre politique adressée à Stern, il explique et défend la théorie d'Everett comme une extension, non comme une réfutation, de l'interprétation dominante de la mécanique quantique : "Je pense que je peux dire que ce jeune homme très fin, capable et indépendant d'esprit en est venu progressivement à accepter l'approche actuelle du problème de la mesure comme correcte et cohérente avec elle-même, malgré quelques traces qui subsistent dans le présent projet de thèse d'une attitude douteuse envers le passé. Donc, pour éviter tout malentendu possible, permettez-moi de dire que la thèse d'Everett ne vise pas à remettre en question l'approche actuelle du problème de la mesure, mais à l'accepter et à la généraliser."

Everett aurait été en total désaccord avec la description que Wheeler a faite de son opinion sur l'interprétation de Copenhague. Par exemple, un an plus tard, en réponse aux critiques de Bryce S. DeWitt, rédacteur en chef de la revue Reviews of Modern Physics, il écrivit : "L'Interprétation de Copenhague est désespérément incomplète en raison de son recours a priori à la physique classique... ainsi que d'une monstruosité philosophique avec un concept de "réalité" pour le monde macroscopique qui ne marche pas avec le microcosme." Pendant que Wheeler était en Europe pour plaider sa cause, Everett risquait alors de perdre son permis de séjour étudiant qui avait été suspendu. Pour éviter d'aller vers des mesures disciplinaires, il décida d'accepter un poste de chercheur au Pentagone. Il déménagea dans la région de Washington, D.C., et ne revint jamais à la physique théorique. Au cours de l'année suivante, cependant, il communiqua à distance avec Wheeler alors qu'il avait réduit à contrecœur sa thèse au quart de sa longueur d'origine. En avril 1957, le comité de thèse d'Everett accepta la version abrégée - sans les "scindages". Trois mois plus tard, Reviews of Modern Physics publiait la version abrégée, intitulée "Relative State' Formulation of Quantum Mechanics".("Formulation d'état relatif de la mécanique quantique.") Dans le même numéro, un document d'accompagnement de Wheeler loue la découverte de son élève. Quand le papier parut sous forme imprimée, il passa instantanément dans l'obscurité.

Wheeler s'éloigna progressivement de son association avec la théorie d'Everett, mais il resta en contact avec le théoricien, l'encourageant, en vain, à faire plus de travail en mécanique quantique. Dans une entrevue accordée l'an dernier, Wheeler, alors âgé de 95 ans, a déclaré qu' "Everett était déçu, peut-être amer, devant les non réactions à sa théorie. Combien j'aurais aimé continuer les séances avec lui. Les questions qu'il a soulevées étaient importantes." Stratégies militaires nucléaires Princeton décerna son doctorat à Everett près d'un an après qu'il ait commencé son premier projet pour le Pentagone : le calcul des taux de mortalité potentiels des retombées radioactives d'une guerre nucléaire. Rapidement il dirigea la division des mathématiques du Groupe d'évaluation des systèmes d'armes (WSEG) du Pentagone, un groupe presque invisible mais extrêmement influent. Everett conseillait de hauts responsables des administrations Eisenhower et Kennedy sur les meilleures méthodes de sélection des cibles de bombes à hydrogène et de structuration de la triade nucléaire de bombardiers, de sous-marins et de missiles pour un impact optimal dans une frappe nucléaire. En 1960, participa à la rédaction du WSEG n° 50, un rapport qui reste classé à ce jour. Selon l'ami d'Everett et collègue du WSEG, George E. Pugh, ainsi que des historiens, le WSEG no 50 a rationalisé et promu des stratégies militaires qui ont fonctionné pendant des décennies, notamment le concept de destruction mutuelle assurée. Le WSEG a fourni aux responsables politiques de la guerre nucléaire suffisamment d'informations effrayantes sur les effets mondiaux des retombées radioactives pour que beaucoup soient convaincus du bien-fondé d'une impasse perpétuelle, au lieu de lancer, comme le préconisaient certains puissants, des premières attaques préventives contre l'Union soviétique, la Chine et d'autres pays communistes.

Un dernier chapitre de la lutte pour la théorie d'Everett se joua également dans cette période. Au printemps 1959, Bohr accorda à Everett une interview à Copenhague. Ils se réunirent plusieurs fois au cours d'une période de six semaines, mais avec peu d'effet : Bohr ne changea pas sa position, et Everett n'est pas revenu à la recherche en physique quantique. L'excursion n'avait pas été un échec complet, cependant. Un après-midi, alors qu'il buvait une bière à l'hôtel Østerport, Everett écrivit sur un papier à l'en-tête de l'hôtel un raffinement important de cet autre tour de force mathématique qui a fait sa renommée, la méthode généralisée du multiplicateur de Lagrange, aussi connue sous le nom d'algorithme Everett. Cette méthode simplifie la recherche de solutions optimales à des problèmes logistiques complexes, allant du déploiement d'armes nucléaires aux horaires de production industrielle juste à temps en passant par l'acheminement des autobus pour maximiser la déségrégation des districts scolaires. En 1964, Everett, Pugh et plusieurs autres collègues du WSEG ont fondé une société de défense privée, Lambda Corporation. Entre autres activités, il a conçu des modèles mathématiques de systèmes de missiles anti-missiles balistiques et de jeux de guerre nucléaire informatisés qui, selon Pugh, ont été utilisés par l'armée pendant des années. Everett s'est épris de l'invention d'applications pour le théorème de Bayes, une méthode mathématique de corrélation des probabilités des événements futurs avec l'expérience passée. En 1971, Everett a construit un prototype de machine bayésienne, un programme informatique qui apprend de l'expérience et simplifie la prise de décision en déduisant les résultats probables, un peu comme la faculté humaine du bon sens. Sous contrat avec le Pentagone, le Lambda a utilisé la méthode bayésienne pour inventer des techniques de suivi des trajectoires des missiles balistiques entrants. En 1973, Everett quitte Lambda et fonde une société de traitement de données, DBS, avec son collègue Lambda Donald Reisler. Le DBS a fait des recherches sur les applications des armes, mais s'est spécialisée dans l'analyse des effets socio-économiques des programmes d'action sociale du gouvernement. Lorsqu'ils se sont rencontrés pour la première fois, se souvient M. Reisler, Everett lui a demandé timidement s'il avait déjà lu son journal de 1957. J'ai réfléchi un instant et j'ai répondu : "Oh, mon Dieu, tu es cet Everett, le fou qui a écrit ce papier dingue", dit Reisler. "Je l'avais lu à l'université et avais gloussé, le rejetant d'emblée." Les deux sont devenus des amis proches mais convinrent de ne plus parler d'univers multiples.

Malgré tous ces succès, la vie d'Everett fut gâchée de bien des façons. Il avait une réputation de buveur, et ses amis disent que le problème semblait s'aggraver avec le temps. Selon Reisler, son partenaire aimait habituellement déjeuner avec trois martinis, dormant dans son bureau, même s'il réussissait quand même à être productif. Pourtant, son hédonisme ne reflétait pas une attitude détendue et enjouée envers la vie. "Ce n'était pas quelqu'un de sympathique", dit Reisler. "Il apportait une logique froide et brutale à l'étude des choses... Les droits civils n'avaient aucun sens pour lui." John Y. Barry, ancien collègue d'Everett au WSEG, a également remis en question son éthique. Au milieu des années 1970, Barry avait convaincu ses employeurs chez J. P. Morgan d'embaucher Everett pour mettre au point une méthode bayésienne de prévision de l'évolution du marché boursier. Selon plusieurs témoignages, Everett avait réussi, puis il refusa de remettre le produit à J. P. Morgan. "Il s'est servi de nous", se souvient Barry. "C'était un individu brillant, innovateur, insaisissable, indigne de confiance, probablement alcoolique." Everett était égocentrique. "Hugh aimait épouser une forme de solipsisme extrême", dit Elaine Tsiang, ancienne employée de DBS. "Bien qu'il eut peine à éloigner sa théorie [des monde multiples] de toute théorie de l'esprit ou de la conscience, il est évident que nous devions tous notre existence par rapport au monde qu'il avait fait naître." Et il connaissait à peine ses enfants, Elizabeth et Mark. Alors qu'Everett poursuivait sa carrière d'entrepreneur, le monde de la physique commençait à jeter un regard critique sur sa théorie autrefois ignorée. DeWitt pivota d'environ 180 degrés et devint son défenseur le plus dévoué. En 1967, il écrivit un article présentant l'équation de Wheeler-DeWitt : une fonction d'onde universelle qu'une théorie de la gravité quantique devrait satisfaire. Il attribue à Everett le mérite d'avoir démontré la nécessité d'une telle approche. DeWitt et son étudiant diplômé Neill Graham ont ensuite publié un livre de physique, The Many-Worlds Interpretation of Quantum Mechanics, qui contenait la version non informatisée de la thèse d'Everett. L'épigramme "mondes multiples" se répandit rapidement, popularisée dans le magazine de science-fiction Analog en 1976. Toutefois, tout le monde n'est pas d'accord sur le fait que l'interprétation de Copenhague doive céder le pas. N. David Mermin, physicien de l'Université Cornell, soutient que l'interprétation d'Everett traite la fonction des ondes comme faisant partie du monde objectivement réel, alors qu'il la considère simplement comme un outil mathématique. "Une fonction d'onde est une construction humaine", dit Mermin. "Son but est de nous permettre de donner un sens à nos observations macroscopiques. Mon point de vue est exactement le contraire de l'interprétation des mondes multiples. La mécanique quantique est un dispositif qui nous permet de rendre nos observations cohérentes et de dire que nous sommes à l'intérieur de la mécanique quantique et que la mécanique quantique doive s'appliquer à nos perceptions est incohérent." Mais de nombreux physiciens avancent que la théorie d'Everett devrait être prise au sérieux. "Quand j'ai entendu parler de l'interprétation d'Everett à la fin des années 1970, dit Stephen Shenker, physicien théoricien à l'Université Stanford, j'ai trouvé cela un peu fou. Maintenant, la plupart des gens que je connais qui pensent à la théorie des cordes et à la cosmologie quantique pensent à quelque chose qui ressemble à une interprétation à la Everett. Et à cause des récents développements en informatique quantique, ces questions ne sont plus académiques."

Un des pionniers de la décohérence, Wojciech H. Zurek, chercheur au Los Alamos National Laboratory, a commente que "l'accomplissement d'Everett fut d'insister pour que la théorie quantique soit universelle, qu'il n'y ait pas de division de l'univers entre ce qui est a priori classique et ce qui est a priori du quantum. Il nous a tous donné un ticket pour utiliser la théorie quantique comme nous l'utilisons maintenant pour décrire la mesure dans son ensemble." Le théoricien des cordes Juan Maldacena de l'Institute for Advanced Study de Princeton, N.J., reflète une attitude commune parmi ses collègues : "Quand je pense à la théorie d'Everett en mécanique quantique, c'est la chose la plus raisonnable à croire. Dans la vie de tous les jours, je n'y crois pas."

En 1977, DeWitt et Wheeler invitèrent Everett, qui détestait parler en public, à faire une présentation sur son interprétation à l'Université du Texas à Austin. Il portait un costume noir froissé et fuma à la chaîne pendant tout le séminaire. David Deutsch, maintenant à l'Université d'Oxford et l'un des fondateurs du domaine de l'informatique quantique (lui-même inspiré par la théorie d'Everett), était là. "Everett était en avance sur son temps", dit Deutsch en résumant la contribution d'Everett. "Il représente le refus de renoncer à une explication objective. L'abdication de la finalité originelle de ces domaines, à savoir expliquer le monde, a fait beaucoup de tort au progrès de la physique et de la philosophie. Nous nous sommes irrémédiablement enlisés dans les formalismes, et les choses ont été considérées comme des progrès qui ne sont pas explicatifs, et le vide a été comblé par le mysticisme, la religion et toutes sortes de détritus. Everett est important parce qu'il s'y est opposé." Après la visite au Texas, Wheeler essaya de mettre Everett en contact avec l'Institute for Theoretical Physics à Santa Barbara, Californie. Everett aurait été intéressé, mais le plan n'a rien donné. Totalité de l'expérience Everett est mort dans son lit le 19 juillet 1982. Il n'avait que 51 ans.

Son fils, Mark, alors adolescent, se souvient avoir trouvé le corps sans vie de son père ce matin-là. Sentant le corps froid, Mark s'est rendu compte qu'il n'avait aucun souvenir d'avoir jamais touché son père auparavant. "Je ne savais pas quoi penser du fait que mon père venait de mourir, m'a-t-il dit. "Je n'avais pas vraiment de relation avec lui." Peu de temps après, Mark a déménagé à Los Angeles. Il est devenu un auteur-compositeur à succès et chanteur principal d'un groupe de rock populaire, Eels. Beaucoup de ses chansons expriment la tristesse qu'il a vécue en tant que fils d'un homme déprimé, alcoolique et détaché émotionnellement. Ce n'est que des années après la mort de son père que Mark a appris l'existence de la carrière et des réalisations de son père. La sœur de Mark, Elizabeth, fit la première d'une série de tentatives de suicide en juin 1982, un mois seulement avant la mort d'Everett. Mark la trouva inconsciente sur le sol de la salle de bain et l'amena à l'hôpital juste à temps. Quand il rentra chez lui plus tard dans la soirée, se souvient-il, son père "leva les yeux de son journal et dit : Je ne savais pas qu'elle était si triste."" En 1996, Elizabeth se suicida avec une overdose de somnifères, laissant une note dans son sac à main disant qu'elle allait rejoindre son père dans un autre univers. Dans une chanson de 2005, "Things the Grandchildren Should Know", Mark a écrit : "Je n'ai jamais vraiment compris ce que cela devait être pour lui de vivre dans sa tête". Son père solipsistiquement incliné aurait compris ce dilemme. "Une fois que nous avons admis que toute théorie physique n'est essentiellement qu'un modèle pour le monde de l'expérience, conclut Everett dans la version inédite de sa thèse, nous devons renoncer à tout espoir de trouver quelque chose comme la théorie correcte... simplement parce que la totalité de l'expérience ne nous est jamais accessible."

Auteur: Byrne Peter

Info: 21 octobre 2008, https://www.scientificamerican.com/article/hugh-everett-biography/. Publié à l'origine dans le numéro de décembre 2007 de Scientific American

[ légende de la physique théorique ] [ multivers ]

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 ]