progrès

Pourquoi la victoire d’une Intelligence artificielle au poker est plus inquiétante qu’il n’y paraît
Une intelligence artificielle (IA) du nom de Libratus a fait mordre la poussière à 4 des meilleurs joueurs de Poker au monde, à l’issu d’un tournoi de poker de longue haleine, au Rivers Casino, à Pittsburgh, aux États-Unis. Dong Kim, Jason Les, Jimmy Chou et Daniel McAuley ont joué plusieurs jours à raison de 11h par jour, sans monnaie réelle – mais avec un enjeu financier selon leur capacité individuelle à se défaire de l’IA.
Jusqu’ici, il était relativement simple pour un algorithme de prévoir l’issue d’une partie d’échecs ou de Go, car tous les mouvements sont prévisibles à partir de la configuration du plateau de jeu. Mais au poker, il est impossible de connaître la main de ses adversaires ni leur état d’esprit, qui influe grandement leur prise de décision.
Le tournoi qui a opposé 4 joueurs de Poker professionels à l’IA Libratus. (Carnegie Mellon University)
Cette victoire constitue une première mondiale significative ; jusqu’ici, étant donné la grande complexité du poker et des facteurs humains impliqués, les machines qui s’étaient frottées au jeu avaient perdu. Sur les sites de paris en ligne, la victoire des 4 joueurs l’emportait à 4 contre 1.
Une victoire qui étonne même le créateur de l’algorithme
L’algorithme à la base de Libratus repose sur un “deep learning”. Libratus est une version améliorée d’un algorithme antérieur, déjà testé dans des circonstances similaires en 2015 – les joueurs de Poker l’avaient alors emporté.
La victoire confirme la puissance grandissante des algorithmes sur une période très courte. En octobre 2015, le programme alphaGo se débarrassait par 5 parties à 0 du champion européen Fan Hui. En mars 2016, le même programme battait le champion du monde Lee Sedol 4 parties à 1.
Le plus étonnant, selon Noam Brown, le créateur de Libratus, est que contrairement aux intelligences artificielles programmées pour gagner aux échecs, Libratus n’a jamais appris “comment” jouer au Poker. “Nous lui avons donné les règles de base”, et nous lui avons dit “apprends par toi-même”. Durant les pauses du tournoi, alors que les humains dînaient, dormaient ou analysaient les différentes mains de la partie, Brown connectait l’ordinateur au superordinateur de Pittsburg et affinait sa stratégie en rejouant des milliards de possibilités.
“Quand vous jouez contre un humain, vous perdez, vous arrêtez, vous faites une pause. Ici, nous devions donner le meilleur de nous-même 11 heures par jour. La différence est réelle, et émotionnellement, cela est dur à supporter si vous n’êtes pas habitués à perdre”, raconte Les, qui avait joué contre Claudico, une version antérieure de l’algorithme ayant servi de base à Libratus.
Libratus a joué de façon agressive, et n’a pas hésité à faire grimper les paris pour des gains minimes. “Ce n’est pas quelque chose que ferait un humain, en temps normal. Mais cela vous force à devoir donner le meilleur de vous à chaque tour”, évalue Les, qui après la performance de Libratus, a avoué que plus rien ne pourrait l’étonner désormais.
Des raisons de s’inquiéter
“Quand j’ai vu l’IA se lancer dans le bluff en face d’humains, je me suis dit “mais, je ne lui ai jamais appris à faire cela !” C’est une satisfaction pour moi de me dire que j’ai réussi à créer quelque chose capable de cela”, a commenté Noam Brown.
Si le professeur a exprimé un sentiment de “fierté paternelle”, d’autres scientifiques se sont inquiétés des conséquences de l’évolution de l’algorithme ayant donné naissance à Libratus.
Avec cette capacité à traiter l’"imperfection" comme une donnée d’équation, les intelligences artificielles ne jouent plus dans la même cour. On peut sans crainte avancer qu’il sera possible, à l’avenir, d’avoir des robots capables de rivaliser avec les humains sur des enjeux impliquant la décision humaine. Ils pourraient prendre de meilleures décisions dans les transactions financières, ou dresser de meilleures stratégies militaires.
“En fait, le poker est le moindre de nos soucis. Nous avons à présent une machine capable de vous botter les fesses en affaires ou sur le plan militaire", s’inquiète Roman V. Yampolskiy, professeur de sciences informatique de l’université de Louisville.
Au sujet du Deep learning
Le Deep learning dont il est question est une révolution en cela que les intelligence artificielles, qui s’en tenaient à analyser et comparer des données, peuvent maintenant les "comprendre" et apprendre d’elle même ; ce qui la porte à un niveau d’abstraction supérieur. "Par exemple, une IA à qui on donne des photos représentant des museaux, du pelage, des moustaches et des coussinets sous les pattes, est capable d’élaborer le concept de chat. Elle utilise une logique exploratoire qui crée des concepts, elle n’est pas uniquement constituée d’algorithmes préprogrammés", explique Stéphane Mallard, chargé de stratégie et d’innovation dans les salles de marché de la Société Générale.
En 2011, une expérience a été menée dans un jeu télévisé américain, Jeopardy, dans lequel les candidats doivent trouver la question à partir d’une réponse. Une IA développée par IBM, nommée Watson, a gagné haut la main. Or aujourd’hui, d’après Stéphane Mallard, cette IA serait 2 500 fois plus puissante.
Il semble impossible, même pour une IA, de prévoir aujourd’hui jusqu’où ira le développement de ces machines. Mais comme dans les fables tournant autour de l’apprenti-sorcier, il se pourrait que l’erreur ne soit comprise que trop tard.
D’après le producteur, auteur et conférencier Cyrille de Lasteyrie, la rapidité du développement de l’IA, le fait d’ignorer les conséquences du développement de l’IA est dangereux. "En 2005, les entreprises ne prenaient pas Internet au sérieux, et considéraient le phénomène comme un sujet secondaire. Dix ans après, ces mêmes boîtes nous appellent en panique pour mener une transformation digitale profonde et de toute urgence… Je suis convaincu que c’est la même problématique avec l’intelligence artificielle, multipliée par dix. Les conséquences business, organisationnelles, technologiques, humaines ou sociologiques sont énormes", indique t-il dans une interview accordée à Challenges en septembre dernier.

Auteur: Internet

Info: Daniel Trévise, Epoch Times,5 février 2017

[ évolution ]

linguistique de masse

L'intelligence artificielle travaille-t-elle en anglais ? 

Des scientifiques de l’EPFL ont montré que les grands modèles de langage semblent utiliser l’anglais en interne même lorsqu’ils sont sollicités dans une autre langue, ce qui pourrait avoir des conséquences en termes de biais linguistiques et culturels.

Les grands modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT d’Open AI et Gemini de Google, ont conquis le monde et surprennent par leur capacité à comprendre les utilisatrices et utilisateurs et à leur répondre avec un discours en apparence naturel.

Bien qu’il soit possible d’interagir avec ces LLM dans n’importe quelle langue, ces derniers sont entraînés avec des centaines de milliards de paramètres textuels, principalement en anglais. Certaines personnes ont émis l’hypothèse qu’ils effectuaient la majeure partie de leur traitement interne en anglais et traduisaient ensuite dans la langue cible au tout dernier moment. Mais il y avait peu de preuves de cela, jusqu’à aujourd’hui.

Tests de Llama

Des chercheuses et chercheurs du Laboratoire de science des données (DLAB) de la Faculté informatique et communications de l’EPFL ont étudié le LLM open source Llama-2 (grand modèle de langage IA développé par Meta) pour essayer de déterminer quelles langues étaient utilisées à quels stades de la chaîne informatique.

" Les grands modèles de langage sont entraînés pour prédire le mot suivant. Pour cela, ils font correspondre chaque mot à un vecteur de nombres, c’est-à-dire à un point de données multidimensionnel. Par exemple, l’article le se trouvera toujours exactement à la même coordonnée fixe des nombres ", explique le professeur Robert West, responsable du DLAB.

" Les modèles enchaînent environ 80 couches de blocs de calcul identiques, chacun transformant un vecteur qui représente un mot en un autre vecteur. À la fin de cette séquence de 80 transformations, on obtient un vecteur représentant le mot suivant. Le nombre de calculs est déterminé par le nombre de couches de blocs de calcul. Plus il y a de calculs, plus votre modèle est puissant et plus le mot suivant a de chances d’être correct. "

Comme l’explique la prépublication intitulée Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers, Robert West et son équipe ont forcé le modèle à répondre après chaque couche chaque fois qu’il essayait de prédire le mot suivant au lieu de le laisser effectuer les calculs à partir de ses 80 couches. Ils ont ainsi pu voir quel mot le modèle aurait prédit à ce moment-là. Ils ont mis en place différentes tâches telles que demander au modèle de traduire une série de mots français en chinois.

" Nous lui avons donné un mot français, puis la traduction en chinois, un autre mot français et la traduction en chinois, etc., de sorte que le modèle sache qu’il est censé traduire le mot français en chinois. Idéalement, le modèle devrait donner une probabilité de 100% pour le mot chinois. Mais lorsque nous l’avons forcé à faire des prédictions avant la dernière couche, nous avons remarqué que la plupart du temps, il prédisait la traduction anglaise du mot français, bien que l’anglais n’apparaisse nulle part dans cette tâche. Ce n’est qu’au cours des quatre ou cinq dernières couches que le chinois est en fait plus probable que l’anglais ", affirme Robert West.

Des mots aux concepts

Une hypothèse simple serait que le modèle traduit la totalité de l’entrée en anglais et la traduit à nouveau dans la langue cible juste à la fin. Mais en analysant les données, les chercheuses et chercheurs sont parvenus à une théorie bien plus intéressante.

Dans la première phase des calculs, aucune probabilité n’est attribuée à l’un ou l’autre mot. Selon eux, le modèle s’attache à résoudre les problèmes d’entrée. Dans la seconde phase, où l’anglais domine, les chercheuses et chercheurs pensent que le modèle se trouve dans une sorte d’espace sémantique abstrait où il ne raisonne pas sur des mots isolés mais sur d’autres types de représentations qui concernent davantage des concepts, sont universels dans toutes les langues et représentent plus un modèle du monde. C’est important car, pour bien prédire le mot suivant, le modèle doit en savoir beaucoup sur le monde et l’un des moyens d’y parvenir est d’avoir cette représentation des concepts.

" Nous supposons que cette représentation du monde en termes de concepts est biaisée en faveur de l’anglais, ce qui serait très logique car les données utilisées pour entraîner ces modèles sont à environ 90% en anglais. Ils cartographient les mots en entrée à partir d’un espace de mots superficiel, dans un espace de signification plus profond avec des représentations de la façon dont ces concepts sont liés les uns aux autres dans la réalité – et les concepts sont représentés de la même manière que les mots anglais, plutôt que les mots correspondants dans la langue d’entrée réelle ", déclare Robert West.

Monoculture et biais

Cette domination de l’anglais amène à se poser la question suivante: " est-ce important "? Les chercheuses et chercheurs pensent que oui. D’après de nombreuses recherches, les structures qui existent dans le langage influencent la manière dont nous construisons la réalité et les mots que nous employons sont profondément liés à la façon dont nous pensons le monde. Robert West suggère de commencer à étudier la psychologie des modèles de langage en les traitant comme des êtres humains et, dans différentes langues, en les interrogeant, en les soumettant à des tests de comportement et en évaluant leurs biais.

" Je pense que cette recherche a vraiment touché un point sensible, car les gens s’inquiètent de plus en plus de ce genre de problème de monoculture potentielle. Les modèles étant meilleurs en anglais, bon nombre de chercheuses et chercheurs étudient aujourd’hui la possibilité d’introduire un contenu en anglais et de le traduire dans la langue souhaitée. D’un point de vue technique, cela pourrait fonctionner, mais je pense que nous perdons beaucoup de nuances, car ce que vous ne pouvez pas exprimer en anglais ne sera pas exprimé ", conclut Robert West.

Auteur: Internet

Info: https://actu.epfl.ch/news/l-intelligence-artificielle-travaille-t-elle-en--2/#:~:text=Les%20chercheuses%20et%20chercheurs%20pensent%20que%20oui.,dont%20nous%20pensons%20le%20monde.

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Intelligence artificielle

OpenAI présente Super Alignment : Ouvrir la voie à une IA sûre et alignée

La présentation par OpenAI de son développement du super alignement est extrêmement prometteuse pour l'humanité. Grâce à ses capacités étendues, il est en mesure de répondre à certains des problèmes les plus urgents auxquels notre planète est confrontée. Le risque de déresponsabilisation, voire d'anéantissement de l'humanité, est l'un des graves dangers associés à l'émergence de la superintelligence.

L'arrivée du super-alignement

Le super-alignement peut sembler une possibilité lointaine, mais il pourrait se matérialiser dans les dix prochaines années. Nous devons créer de nouvelles structures de gouvernance et traiter le problème de l'alignement des superintelligences afin de maîtriser efficacement les risques qui y sont associés.

Superalignement de l'IA et de l'homme : Le défi actuel

Garantir que les systèmes d'IA, qui sont beaucoup plus intelligents que les humains, s'alignent sur les intentions de ces derniers constitue un obstacle de taille. Actuellement, nos techniques d'alignement de l'IA, telles que l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain, reposent sur la supervision humaine. Cependant, lorsqu'il s'agit de systèmes d'IA dépassant l'intelligence humaine, nos méthodes d'alignement actuelles deviennent inadéquates. Pour y remédier, nous avons besoin de nouvelles percées scientifiques et techniques.

OpenAI a mis à disposition ses modèles de cohérence pour la génération d'œuvres d'art par l'IA

Surmonter les hypothèses et intensifier les efforts d'alignement

Plusieurs hypothèses qui guident actuellement le développement de l'IA risquent d'échouer lorsque nous entrerons dans l'ère de la superintelligence. Il s'agit notamment de la capacité de nos modèles à identifier et à contourner la supervision au cours de la formation, ainsi que de leurs caractéristiques de généralisation favorables au cours du déploiement.

Un chercheur d'alignement automatique doté d'une intelligence proche de celle de l'homme, c'est ce que l'OpenAI vise à construire. L'objectif est d'intensifier les efforts et d'aligner itérativement la superintelligence en utilisant une grande puissance de calcul.

Construire les bases d'un super-alignement

Pour atteindre son objectif de chercheur en alignement automatisé, l'OpenAI a identifié trois étapes clés :

Se transformer en expert et avoir un impact significatif sur le monde de la science des données.

1. Développer une méthode de formation évolutive

OpenAI se concentrera sur la création d'une stratégie de formation qui s'adapte bien. Cette méthode sera essentielle pour apprendre aux systèmes d'IA à effectuer des activités difficiles à évaluer pour les humains.

2. Validation du modèle résultant

Il est essentiel de valider l'efficacité du chercheur d'alignement après sa construction. Pour s'assurer que le modèle est conforme aux intentions humaines et qu'il fonctionne comme prévu, l'OpenAI le soumettra à des tests rigoureux.

3. Test de stress du pipeline d'alignement

OpenAI soumettra son pipeline d'alignement à des tests de stress approfondis pour s'assurer de sa durabilité. En soumettant ses systèmes à des situations difficiles, elle pourra trouver d'éventuelles failles et les corriger.

Exploiter les systèmes d'IA pour la supervision et la généralisation

L'OpenAI utilisera des systèmes d'IA pour aider à l'évaluation d'autres systèmes d'IA afin de résoudre la difficulté de superviser des tâches qui sont difficiles à juger pour les humains. Cette méthode de supervision évolutive vise à garantir la réussite de l'alignement. Les chercheurs se pencheront également sur la généralisation de la surveillance, qui permettra aux systèmes d'IA de gérer des activités qui ne sont pas sous le contrôle de l'homme.

Validation de l'alignement : Robustesse et interprétabilité

Pour garantir l'alignement des systèmes d'IA, il est nécessaire de se concentrer sur deux facteurs essentiels : la robustesse et l'interprétabilité. Afin de découvrir d'éventuels problèmes d'alignement, l'OpenAI examinera les éléments internes de ses systèmes et automatisera la recherche de comportements problématiques.

Tests adverses : Détection des désalignements

OpenAI entraînera délibérément des modèles mal alignés pour évaluer l'efficacité de ses méthodes d'alignement. Elle peut évaluer l'efficacité de ses stratégies d'identification et de résolution des désalignements en testant ces modèles de manière rigoureuse et contradictoire.

Évolution des priorités de recherche et collaboration

L'OpenAI est consciente qu'à mesure qu'elle en apprendra davantage sur la question de l'alignement des superintelligences, ses objectifs de recherche évolueront. Les meilleurs chercheurs et ingénieurs en apprentissage automatique seront réunis pour travailler sur ce projet. Afin de créer de nouvelles techniques et de les déployer à grande échelle, l'OpenAI encourage les contributions d'autres équipes et souhaite publier plus d'informations sur sa feuille de route à l'avenir.

L'OpenAI est néanmoins optimiste, même si le défi de l'alignement de la superintelligence est ambitieux et que le succès n'est pas garanti. Elle a réalisé des tests préliminaires encourageants et dispose de mesures utiles pour suivre le développement. L'OpenAI est d'avis qu'un effort ciblé et coopératif peut aboutir à une résolution.

L'équipe dédiée de l'OpenAI : Leaders et collaboration

Le cofondateur et scientifique en chef d'OpenAI, Ilya Sutskever, a fait de l'alignement de la superintelligence le principal sujet de son étude. Il codirigera le groupe avec Jan Leike, responsable de l'alignement. L'équipe est composée de chercheurs et d'ingénieurs talentueux issus de l'ancienne équipe d'alignement de l'OpenAI ainsi que de chercheurs d'autres équipes de l'entreprise.

OpenAI recherche activement des universitaires et des ingénieurs de haut niveau pour se joindre à ses efforts. Ils souhaitent diffuser largement les résultats de leurs travaux, qu'ils considèrent comme essentiels à leur objectif d'aider à l'alignement et à la sécurité des modèles non-OpenAI.

Notre avis

Les efforts de la nouvelle équipe Superalignment complètent ceux d'OpenAI pour rendre les modèles existants comme ChatGPT plus sûrs. Les différents problèmes posés par l'IA, tels que les abus, les perturbations économiques, la désinformation, les préjugés, la discrimination, la dépendance et la surdépendance, sont également au centre des préoccupations de l'OpenAI. Elle collabore avec des professionnels pluridisciplinaires pour s'assurer que ses solutions techniques répondent à des problèmes sociétaux et humains plus importants.

En se consacrant à la création de systèmes d'IA sûrs et compatibles, OpenAI est à l'origine de technologies révolutionnaires qui influenceront la manière dont l'humanité fonctionnera à l'avenir.

Auteur: Sakshi Khanna

Info: https://www.analyticsvidhya.com/blog/author/sakshi_raheja/ - Publié le 8 juillet 2023

[ homme-machine ] [ machine-homme ] [ conservation du pouvoir ] [ prépondérance de l'humain ]

taylorisme

Quoique Taylor ait baptisé son système "Organisation scientifique du travail", ce n’était pas un savant. Sa culture correspondait peut-être au baccalauréat, et encore ce n’est pas sûr. Il n’avait jamais fait d’études d’ingénieur. Ce n’était pas non plus un ouvrier à proprement parler, quoiqu’il ait travaillé en usine. Comment donc le définir ? C’était un contremaître, mais non pas de l’espèce de ceux qui sont venus de la classe ouvrière et qui en ont gardé le souvenir. C’était un contremaître du genre de ceux dont on trouve des types actuellement dans les syndicats professionnels de maîtrise et qui se croient nés pour servir de chiens de garde au patronat. Ce n’est ni par curiosité d’esprit, ni par besoin de logique qu’il a entrepris ses recherches. C’est son expérience de contremaître chien de garde qui l’a orienté dans toutes ses études et qui lui a servi d’inspiratrice pendant trente-cinq années de recherches patientes. C’est ainsi qu’il a donné à l’industrie, outre son idée fondamentale d’une nouvelle organisation des usines, une étude admirable sur le travail des tours à dégrossir.

Taylor était né dans une famille relativement riche et aurait pu vivre sans travailler, n’étaient les principes puritains de sa famille et de lui-même, qui ne lui permettaient pas de rester oisif. Il fit ses études dans un lycée, mais une maladie des yeux les lui fit interrompre à 18 ans. Une singulière fantaisie le poussa alors à entrer dans une usine où il fit un apprentissage d’ouvrier mécanicien. Mais le contact quotidien avec la classe ouvrière ne lui donna à aucun degré l’esprit ouvrier. Au contraire, il semble qu’il y ait pris conscience d’une manière plus aiguë de l’opposition de classe qui existait entre ses compagnons de travail et lui-même, jeune bourgeois, qui ne travaillait pas pour vivre, qui ne vivait pas de son salaire, et qui, connu de la direction, était traité en conséquence.

Après son apprentissage, à l’âge de 22 ans, il s’embaucha comme tourneur dans une petite usine de mécanique, et dès le premier jour il entra tout de suite en conflit avec ses camarades d’atelier qui lui firent comprendre qu’on lui casserait la figure s’il ne se conformait pas à la cadence générale du travail ; car à cette époque régnait le système du travail aux pièces organisé de telle manière que, dès que la cadence augmentait, on diminuait les tarifs. Les ouvriers avaient compris qu’il ne fallait pas augmenter la cadence pour que les tarifs ne diminuent pas ; de sorte que chaque fois qu’il entrait un nouvel ouvrier, on le prévenait d’avoir à ralentir sa cadence sous peine d’avoir la vie intenable.

Au bout de deux mois, Taylor est arrivé à devenir contremaître. En racontant cette histoire, il explique que le patron avait confiance en lui parce qu’il appartenait à une famille bourgeoise. Il ne dit pas comment le patron l’avait distingué si rapidement, puisque ses camarades l’empêchaient de travailler plus vite qu’eux, et on peut se demander s’il n’avait pas gagné sa confiance en lui racontant ce qui s’était dit entre ouvriers.

Quand il est devenu contremaître, les ouvriers lui ont dit : "On est bien content de t’avoir comme contremaître, puisque tu nous connais et que tu sais que si tu essaies de diminuer les tarifs on te rendra la vie impossible." À quoi Taylor répondit en substance : "Je suis maintenant de l’autre côté de la barricade, je ferai ce que je dois faire." Et en fait, ce jeune contremaître fit preuve d’une aptitude exceptionnelle pour faire augmenter la cadence et renvoyer les plus indociles.

Cette aptitude particulière le fit monter encore en grade jusqu’à devenir directeur de l’usine. Il avait alors vingt-quatre ans.

Une fois directeur, il a continué à être obsédé par cette unique préoccupation de pousser toujours davantage la cadence des ouvriers. Évidemment, ceux-ci se défendaient, et il en résultait que ses conflits avec les ouvriers allaient en s’aggravant. Il ne pouvait exploiter les ouvriers à sa guise parce qu’ils connaissaient mieux que lui les meilleures méthodes de travail. Il s’aperçut alors qu’il était gêné par deux obstacles : d’un côté il ignorait quel temps était indispensable pour réaliser chaque opération d’usinage et quels procédés étaient susceptibles de donner les meilleurs temps ; d’un autre côté, l’organisation de l’usine ne lui donnait pas le moyen de combattre efficacement la résistance passive des ouvriers. Il demanda alors à l’administrateur de l’entreprise l’autorisation d’installer un petit laboratoire pour faire des expériences sur les méthodes d’usinage. Ce fut l’origine d’un travail qui dura vingt-six ans et amena Taylor à la découverte des aciers rapides, de l’arrosage de l’outil, de nouvelles formes d’outil à dégrossir, et surtout il a découvert, aidé d’une équipe d’ingénieurs, des formules mathématiques donnant les rapports les plus économiques entre la profondeur de la passe, l’avance et la vitesse des tours ; et pour l’application de ces formules dans les ateliers, il a établi des règles à calcul permettant de trouver ces rapports dans tous les cas particuliers qui pouvaient se présenter.

Ces découvertes étaient les plus importantes à ses yeux parce qu’elles avaient un retentissement immédiat sur l’organisation des usines. Elles étaient toutes inspirées par son désir d’augmenter la cadence des ouvriers et par sa mauvaise humeur devant leur résistance. Son grand souci était d’éviter toute perte de temps dans le travail. Cela montre tout de suite quel était l’esprit du système. Et pendant vingt-six ans il a travaillé avec cette unique préoccupation. Il a conçu et organisé progressivement le bureau des méthodes avec les fiches de fabrication, le bureau des temps pour l’établissement du temps qu’il fallait pour chaque opération, la division du travail entre les chefs techniques et un système particulier de travail aux pièces avec prime.

[...]

La méthode de Taylor consiste essentiellement en ceci : d’abord, on étudie scientifiquement les meilleurs procédés à employer pour n’importe quel travail, même le travail de manœuvres (je ne parle pas de manœuvres spécialisés, mais de manœuvres proprement dits), même la manutention ou les travaux de ce genre ; ensuite, on étudie les temps par la décomposition de chaque travail en mouvements élémentaires qui se reproduisent dans des travaux très différents, d’après des combinaisons diverses ; et une fois mesuré le temps nécessaire à chaque mouvement élémentaire, on obtient facilement le temps nécessaire à des opérations très variées. Vous savez que la méthode de mesure des temps, c’est le chronométrage. Il est inutile d’insister là-dessus. Enfin, intervient la division du travail entre les chefs techniques. Avant Taylor, un contremaître faisait tout ; il s’occupait de tout. Actuellement, dans les usines, il y a plusieurs chefs pour un même atelier : il y a le contrôleur, il y a le contremaître, etc.

Auteur: Weil Simone

Info: "La condition ouvrière", Journal d'usine, éditions Gallimard, 2002, pages 310 à 314

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science mystique

2 grandes expériences ont fait de moi un théoricien de la conscience.

La première (printemps 1985) était associée à une maladie physique dont le diagnostic était complètement erroné. Cet état modifié de conscience a duré deux semaines.  Son effet fut si profond que je n'ai pas hésité à l'appréhender comme une expérience d'illumination.

Cet épisode a totalement bouleversé ma vision simpliste du monde de physicien des particules. En fait, j'avais de temps en temps l'impression que cette image réductrice du monde ne m'aidait pas du tout dans mes tentatives de comprendre le monde quotidien qui m'entoure. Selon le dogme standard, ces choses macroscopiques (et aussi les êtres vivants) devaient pouvoir être décrites en utilisant uniquement les équations de Newton !  Ma propre expérience insistait sur le fait que ce n'était pas le cas.  Mais j'avais essayé de me dire que je n'avais tout simplement pas la maturité nécessaire en tant que physicien théorique pour tout comprendre.

Cette première grande expérience mérite une description plus détaillée. J'étais allongé dans le couloir d'un centre médical avec un horrible mal de tête et une température élevée.

Puis quelque chose s'est produit.  Je me suis senti totalement calme et paisible. C'était quelque chose d'incroyable. Toute ma vie, j'avais été anxieux à propos de toutes les choses possibles. Et maintenant, je me sentais complètement heureux et détendu. Je ressentais toujours la douleur, mais elle était en quelque sorte extérieure à moi. J'aimais simplement regarder les flux parallèles d'images (comme des dessins animés) qui s'écoulaient devant mes yeux.

Je voyais vraiment mes pensées !  Les images surréalistes et érotiques (comme celles des peintures de Dali, Bosch et Brueghel) dansaient au rythme de la musique que j'entendais dans le haut-parleur.  Il y avait aussi un sentiment de compréhension. Je comprenais tout, même si je ne pouvais pas dire ce que c'était !

Cet état a duré plusieurs jours (peut-être une semaine, je ne m'en souviens pas vraiment) et j'ai vécu de manière très concrète de nombreuses idées archétypales.  Tout d'abord l'idée d'auto-référence que j'ai retrouvée plus tard dans Gödel, Escher, Bach de Hofstadter - un des meilleurs livres que j'ai jamais lu (je l'ai lu 5 fois !). Je me sentais littéralement comme un ordinateur assis à son propre terminal.

J'ai écrit dans mon esprit des questions pour ce super humain-ordinateur et j'ai vu les questions écrites sur l'écran virtuel.  L'ordinateur écrivait immédiatement la réponse.  Soit directement, soit à la manière d'un oracle.  J'ai réalisé que j'étais entré en contact avec ce que j'appelais le "Grand Esprit" et j'ai commencé à poser des questions.  Combien de temps allais-je vivre était bien sûr l'une des premières questions. La réponse était une série infinie de chiffres qui défilaient sans cesse ! Bien sûr, j'ai posé des questions sur l'importance du TGD (Topological Geometro Dynamics - mon grand œuvre).  Il n'y a eu qu'un silence. Peut-être était-ce la diplomatie divine du "Grand Esprit" !

Plus tard, j'ai réalisé qu'il n'était pas nécessaire d'écrire quoi que ce soit sur ce moniteur virtuel. J'ai simplement formulé la question dans mon esprit.  Cette prise de conscience m'a fait me demander si cette personne avec laquelle je discutais était vraiment distincte de moi. Peut-être que, d'une manière mystérieuse, c'est à moi-même que je pose ces questions !  Alors, peut-être que je suis en quelque sorte un "dieu" moi-même ou que je viens de devenir un dieu.  Peut-être sommes-nous tous des dieux !

La solitude avait été l'élément central de ma vie et j'ai en quelque sorte réalisé que les dieux sont probablement des êtres très solitaires. J'ai demandé si nous étions condamnés à être toujours seuls. La réponse était digne d'un oracle. "Tu es un dieu ! (:-).  Le "(:-)" tente d'exprimer le ton amusé de la réponse. Ce n'est que très récemment que j'ai réalisé que ce que j'ai vécu devait être plus ou moins identique à l'expérience Atman=Brahman des religions orientales.

Il y a aussi eu des expériences télépathiques vraiment étonnantes. Et une vision de ma vie personnelle comme une série infinie de vies en tant que mathématicien (qui était ma véritable identité).  Dans ces vies, je rencontrais ma femme encore et encore et nous vivions des vies plus ou moins heureuses. Mais nous nous retrouverions certainement dans une autre galaxie ou peut-être dans une forme d'existence totalement différente. L'une des expériences mathématiques a été que le nombre "3" est en quelque sorte le nombre de base des mathématiques et de toute l'existence. Il s'agit, bien sûr, de la Sainte Trinité des religions et des mystiques.

J'ai eu des visions de vies parallèles que je vis ici sur Terre.  Par exemple, j'ai appris que je vivrais comme un militaire et que je mourrais dans un accident d'avion à une certaine date (dont je ne me souviens plus).

Il y avait aussi l'idée de quelque chose que j'appelais "flogiston" sans me souvenir qu'il s'agissait du fluide calorique introduit dans les premières tentatives de construction de la thermodynamique. C'était quelque chose qui rendait les systèmes vivants vivants et ils se battaient, se tuaient et se mangeaient continuellement pour obtenir ce mystérieux "flogiston". Curieusement, cette vision peut également être considérée comme une anticipation des idées sur les biosystèmes en tant que systèmes quantiques macroscopiques (intrication quantique et condensats de Bose-Einstein à trou de ver).

La deuxième "Grande Expérience" s'est produite pendant les vacances de Noël (probablement 3 ans plus tard, peu avant mon divorce). J'étais très malade, déprimé et amer. Notre mariage était sur le point de se terminer.

Soudain, une paix totale m'a envahie. Je pouvais vraiment pardonner et j'ai senti de manière absolument concrète que mon passé avait changé. D'une certaine manière, toutes les mauvaises actions qui avaient créé de l'amertume en moi ont été annulées. C'était merveilleux de réaliser que ce que nous appelons "notre passé" n'est pas absolu. Au moment de la Miséricorde, cette lourde charge mortelle disparaît.

Il y a eu aussi une sorte d'illumination mathématique. J'ai eu une prémonition sur les nombres p-adiques. J'ai compris que je devais construire une théorie sur les nombres qui étaient infinis mais complètement physiques. Eh bien, j'ai essayé. Mais il m'a fallu deux jours pour me convaincre que je n'avais pas la moindre idée de ce que pouvaient être ces nombres ! J'ai appris bien plus tard l'existence des nombres p-adiques qui sont typiquement infinis comme les nombres rationnels ordinaires.

Peut-être que la prise de conscience la plus importante dans ces deux grandes expériences fut que le problème vraiment intéressant était le mystère de la Conscience.  Dans le même ordre d'idées, j'ai réalisé que le libre arbitre était réel et que, dans un certain sens, notre passé subjectif était une fiction (ou du moins quelque chose de "modifiable").

Toutes ces idées, je les ai redécouvertes par la suite en tentant de trouver une interprétation cohérente pour le TGD, sans même me rendre compte immédiatement qu'une redécouverte était en question.

Auteur: Pitkänen Matti

Info: http://www.stealthskater.com/Documents/Pitkanen_01.do

[ inspiration ] [ songe ]

intelligence artificielle

La vérité sur la soupe acronymique de l'IA (ANI, AGI, ASI)

(désambiguïser le jargon et les mythes qui entourent l'IA.)

L'IA est souvent expliquée à l'aide des catégories suivantes : intelligence artificielle étroite (ANI), intelligence artificielle générale (AGI) et superintelligence artificielle (ASI)[1]. Bien que ce cadre conceptuel étrange n'apporte aucune valeur réelle, il se retrouve dans de nombreuses discussions[2]. Si vous n'êtes pas familier avec ces catégories, considérez-vous chanceux et passez à un autre article, plus conséquent. Sinon, je vous invite à poursuivre votre lecture.

Tout d'abord, déplorer les catégorisations - comme je m'apprête à le faire - n'a qu'une valeur limitée car les catégories sont arbitrairement similaires et distinctes, en fonction de la manière dont nous classons les choses. Par exemple, le théorème du vilain petit canard démontre que les cygnes et les canetons sont identiques si l'on souhaite manipuler les propriétés à des fins de comparaison. Toutes les différences n'ont pas de sens si nous n'avons pas de connaissances préalables sur ces différences. Hélas, cet article décortique ces catégories suspectes d'un point de vue commercial.

L'intelligence artificielle étroite (ANI) est souvent confondue avec l'intelligence artificielle faible. John Searle, philosophe et professeur à l'université de Californie, a expliqué dans son article fondateur de 1980, "Minds, Brains, and Programs", que l'intelligence artificielle faible serait toute solution à la fois étroite et ressemblant superficiellement à l'intelligence. Searle explique qu'une telle recherche serait utile pour tester des hypothèses sur des segments d'esprits mais ne serait pas des esprits[3]. L'ANI réduit cela de moitié et permet aux chercheurs de se concentrer sur l'étroitesse et la superficialité et d'ignorer les hypothèses sur les esprits. En d'autres termes, l'ANI purge l'intelligence et les esprits et rend l'intelligence artificielle "possible" sans rien faire. Après tout, tout est étroit, et si l'on louche suffisamment, tout peut ressembler superficiellement à de l'intelligence.

L'intelligence artificielle générale (AGI) est la solution idéalisée que beaucoup imaginent lorsqu'ils pensent à l'IA. Alors que les chercheurs travaillent plus sur l'étroitesse et la superficialité, ils parlent de l'AGI, comme une représentation histoirique, d'une IA unique qui remonte aux années 1950, avec un renouveau au cours de la dernière décennie. L'AGI implique deux choses à propos d'une solution qui ne devraient pas s'appliquer à la résolution de problèmes centrés sur l'entreprise. Primo, un tel programme possède l'aptitude générale à l'intelligence humaine (voire toute l'intelligence humaine). Deuxio l'AGI peut résoudre des problèmes généraux ou remplir une ardoise vierge, ce qui signifie que toute connaissance d'un problème est rhétorique et indépendante d'une stratégie de résolution de ce problème[4]. Au lieu de cela, la connaissance dépend d'une aptitude vague et mal définie liée à la structure multidimensionnelle de l'intelligence naturelle. Si cela semble ostentatoire, c'est parce que c'est le cas.

La superintelligence artificielle (ASI) est un sous-produit de la réalisation de l'objectif de l'AGI. L'idée communément admise est que l'intelligence générale déclenchera une "explosion de l'intelligence" qui entraînera rapidement l'apparition de la superintelligence. On pense que l'ASI est "possible" en raison de l'auto-amélioration récursive, dont les limites ne sont limitées que par l'imagination débridée d'un programme. L'ASI s'accélère pour atteindre et dépasser rapidement l'intelligence collective de l'humanité. Le seul problème pour ASI est qu'il n'y a plus de problèmes. Quand ASI résout un problème, elle en demande un autre avec le dynamisme d'un Newton au berceau. Une accélération de ce type se demandera quelle est la prochaine étape à l'infini, jusqu'à ce que les lois de la physique ou de l'informatique théorique s'imposent.

Nick Bostrom, chercheur à l'Université d'Oxford, affirme que nous aurons atteint l'ASI lorsque les machines sont plus intelligentes que les meilleurs humains dans tous les domaines, y compris la créativité scientifique, la sagesse générale et les compétences sociales[5]. La description de l'ASI par Bostrom a une signification religieuse. Comme leurs homologues religieux, les adeptes de l'ASI prédisent même des dates précises auxquelles le second avènement révélera notre sauveur. Curieusement, Bostrom n'est pas en mesure d'expliquer comment créer une intelligence artificielle. Son argument est régressif et dépend de lui-même pour son explication. Qu'est-ce qui créera l'ASI ? Eh bien, l'AGI. Qui créera l'AGI ? Quelqu'un d'autre, bien sûr. Les catégories d'IA suggèrent un faux continuum à l'extrémité duquel se trouve l'ASI, et personne ne semble particulièrement contrarié par son ignorance. Cependant, le fanatisme est un processus d'innovation douteux.

Une partie de notre problème collectif lorsque nous parlons d'IA est que nous ancrons notre pensée dans des dichotomies prévalentes mais inutiles[6]. Les fausses dichotomies créent un sentiment artificiel qu'il existe une alternative. L'ANI, l'AGI et l'ASI suggèrent un faux équilibre entre diverses technologies en présentant plusieurs aspects d'un argument qui n'existe pas. Même si nous acceptons la définition de l'ANI et ignorons sa trivialité, l'AGI et l'ASI n'ont rien de convaincant. Mentionner quelque chose qui n'existera pas pour évaluer la technologie d'aujourd'hui avec un nom plus accrocheur comme ANI est étrange. Nous ne comparons pas les oiseaux aux griffons, les chevaux aux licornes ou les poissons aux serpents de mer. Pourquoi comparerions-nous (ou mettrions-nous à l'échelle) l'informatique à l'intelligence humaine ou à l'intelligence de tous les humains ?

Toute explication qui inclut l'AGI ou l'ASI déforme la réalité. L'ancrage est un biais cognitif dans lequel un individu se fie trop à un élément d'information initial (connu sous le nom d'"ancre") lorsqu'il prend des décisions. Des études ont montré qu'il est difficile d'éviter l'ancrage, même en le recherchant[7]. Même si nous reconnaissons que l'AGI et l'ASI sont significativement erronées ou mal placées, elles peuvent encore déformer la réalité et créer des désalignements. Nous ne devons pas nous laisser abuser par une fausse dichotomie et un faux équilibre.

L'IA ne se résume pas à trois choses. Ce n'est pas quelque chose qui s'échelonne en fonction de l'"intelligence" ou qui se range proprement dans trois catégories. Ces catégories ne délimitent pas des technologies spécifiques, ne mettent pas en évidence des domaines de recherche ou ne représentent pas un continuum où l'on commence par travailler sur l'ANI et où l'on termine avec l'ASI. Elles sont absurdes. L'IA est une chose : un objectif singulier et sans précédent de recréer l'intelligence ex nihilo. Cependant, cet objectif est en décalage permanent avec le monde des affaires.

Les objectifs commerciaux ne peuvent pas être totalisés et absorber tout ce qui les entoure, car la communication d'entreprise, qui comprend toutes les stratégies, n'est efficace que lorsqu'elle ne peut pas être mal comprise. À moins que vous n'envisagiez d'aligner votre entreprise sur l'objectif unique et sans précédent de l'IA, vous devez faire attention lorsque vous appelez vos objectifs "IA", car vous ne pouvez pas dire "IA" de nos jours si vous voulez être compris. Comme nous appelons de plus en plus de choses "IA", la tâche de communiquer un but et une direction devient encore plus difficile. Cependant, dire ANI, AGI ou ASI n'arrange pas les choses. Cela nuit à la communication. Le meilleur conseil que l'on puisse donner aux responsables techniques est d'éviter les faux continuums, les fausses dichotomies et les faux équilibres. Comme l'explique Jay Rosen, critique des médias, en empruntant une phrase au philosophe américain Thomas Nagel, "le faux équilibre est un point de vue de nulle part'".

Auteur: Heimann Richard

Info: 3 novembre 2022

[ limitation consumériste ] [ rationalisation restrictive ] [ normalisation commerciale ] [ délimitation normative ] [ bridage marchand ] [ chambre chinoise mercantile ] [ impossibilité holistique ]

émoi

Les émotions et leurs expressions ont-elles varié à travers le temps? Exprimait-on de la même manière la joie au Moyen-Age qu’aujourd’hui? La colère et la douleur? Après leurs très remarquées Histoire du corps et Histoire de la virilité, parues au Seuil, les historiens Alain Corbin, Jean-Jacques Courtine et GV dirigent cette fois une ambitieuse et passionnante Histoire des émotions en trois volumes.

Cette somme d’articles réunit les meilleurs spécialistes mais s’adresse à un large public et se lit comme un formidable récit. Les premiers volumes paraissent aujourd’hui. Ils nous emmènent de l’Antiquité au Moyen Age, et jusqu’à la veille de la Révolution. Le troisième, qui couvrira la période moderne, est annoncé pour 2017. GV revient sur cette passionnante évolution.

- Le Temps: En vous lisant, on découvre que les émotions sont culturellement construites et varient selon les époques…

- GV : L’émotion est un phénomène central par lequel nous pouvons préciser les univers culturels et sociaux. Dans cette étude collective, nous avons traversé le temps, de la Grèce antique à l’époque contemporaine. Mais nous avons aussi cherché à dessiner une géographie de l’émotionnel au sein d’une même société. Au XVIIe siècle, par exemple, le monde populaire n’a pas le même régime émotionnel que celui de la cour… Dans l’Antiquité non plus. Prenez Sénèque. Lorsqu’il décrit l’univers émotionnel de la romanité, il dit que l’homme libre, le citoyen, maîtrise ses émotions. Ce qui est moins le cas, selon lui, de la femme, encore moins de l’esclave ou du barbare. Il établit donc une gradation entre la fermeté et la trop grande sensibilité. Il dessine une hiérarchie.

– Comment évolue la notion d’émotion à travers l’histoire?

– Le mot n’apparaît en français qu’au XVIe siècle. D’abord, on décrit essentiellement l’émotion par des caractéristiques physiques. Pour parler d’un tremblement de terre, on dira que "la Terre a reçu de l’émotion". Au XVIIe, il y a une centration sur les "humeurs corporelles" ou les "esprits". La tristesse est ainsi décrite comme le reflux des humeurs vers l’intérieur du corps. Mais bientôt on ne se satisfait plus de ces images "physiques". L’univers psychique se construit, avec ses logiques et ses spécificités…

On assiste au développement d’une délicatesse progressive, dans la seconde moitié du XVIIe siècle. L’histoire des émotions se lit aussi à travers les mots employés. "Emotion" et "passion" sont d’abord synonymes. Puis "émotion" prend la notion de "choc". Enfin, la notion de "sentiment" se crée, beaucoup plus douce, obscure et fermée.

– Est-ce que notre époque ose exprimer ses émotions?

– L’homme se montre beaucoup plus qu’auparavant susceptible d’être sensible, à l’écoute, et atteint par l’autre. C’est le propre des sociétés compassionnelles, qui sont aussi victimaires. Nous sommes en empathie. D’un autre côté, l’attention à l’autre fait que l’on reste sur sa réserve, pour ne pas le troubler. Par exemple, ceux qui ont connu l’atrocité des camps de concentration ont eu du mal à témoigner de leurs souffrances à leurs proches. On pourrait parler d’un système schizophrénique: il faut montrer sa compassion, mais si on le fait trop, on court le risque de troubler l’autre.

Le XXe siècle, de manière caricaturale, c’est une montée de l’individualisme. Le fait d’être plus centré sur soi et plus attentif sur ce qui se passe à l’intérieur de soi, avec des phénomènes qui vont jusqu’à l’hypocondrie. Notre frontière devient plus fragile, on a l’impression d’être davantage bousculé… Plus le régime émotionnel monte, plus émerge en parallèle une insécurité diffuse. Nos sociétés sécrètent davantage d’anxiété qu’auparavant.

– A quoi s’ajoute la question du terrorisme et des attentats…

– C’est très frappant: nous sommes dans des sociétés qui tolèrent de moins en moins la violence, des sociétés "douces". Si la torture devait se pratiquer, elle devrait le faire sans laisser de traces physiques. Sinon, ce serait insupportable pour l’opinion. Mais les adversaires de cette société, que font-ils pour créer de la panique, de l’inquiétude? Ils montrent la violence, ils la multiplient sur les écrans. C’est un paradoxe. Nous voulons effacer la violence, mais nos ennemis la mettent en scène. Autre paradoxe, le terroriste, s’il entend incarner la terreur, ne doit pas afficher de sentiments. Il ne doit pas montrer qu’il peut être atteint, qu’il peut avoir peur. Cela soulève aussi la question du trauma, très importante aujourd’hui. Comment l’émotion peut voyager à l’intérieur de nous-même pour créer de la subversion. Notre époque s’en méfie.

– Si on ressent de plus en plus à l’époque moderne, il faut aussi apprendre à cacher ses émotions pour réussir…

– A l’époque de la royauté, la cour en est un magnifique exemple. Pour vous imposer dans ce système, il faut à tout prix cacher ce que vous éprouvez. Il faut conduire des tactiques du secret. La modernité crée cela. On ne montre pas, on calcule. Les vieux barons du Moyen Age n’y auraient rien compris. A leur époque, on devait manifester la douleur, les émotions, de manière violente.

– Justement, l’expression de la colère a-t-elle varié à travers les âges?

– Dans l’Antiquité et au Moyen Age, le pouvoir pouvait parfaitement exprimer sa colère de manière abrupte, tranchée, en l’imposant à autrui. Mais le pouvoir d’une société démocratique ne peut pas être colérique. Il doit négocier, car la colère apparaît comme la manifestation d’une non-maîtrise. De manière plus générale, on assiste à une stigmatisation plus aiguë de tout ce qui peut apparaître comme un débordement. La psychanalyse est passée par là. Tout ce qui fait émerger un inconscient perturbateur est considéré comme peu acceptable. Il faut être "cool". Une forme de maîtrise faite de sérénité, pas de rigidité.

– Qu’en est-il de l’expression du plaisir et de la jouissance?

– La première position chrétienne consiste à adopter une attitude très réservée vis-à-vis du plaisir. Se laisser aller à l’amour terrestre, c’est oublier l’amour divin. Mais, après Saint-Augustin, l’amour pour Dieu devient plus sensible. A la Renaissance, les poètes invitent à vivre les joies de l’instant, souvenez-vous de Ronsard. La modernité est en germe. Elle se traduira par le triomphe du présent et de la jouissance qu’il peut comporter. Aujourd’hui, la publicité en témoigne. Pour vendre un déodorant, on nous montre une femme qui exulte et danse sur une table, dans des gestes toujours harmonieux, mais exprimant un bonheur intense.

– Sur quels documents se base-t-on pour dresser une histoire des émotions?

– Sur toutes les représentations des émotions à travers l’art, la statuaire ou la peinture. Mais les textes littéraires sont également très importants. Les mémoires et les correspondances aussi, je pense aux lettres de Madame de Sévigné, qui mettent en scène de manière inusitée l’amour filial. La littérature médicale, quant à elle, nous apprend beaucoup sur la façon dont on prend en compte les tempéraments, pensez à la mélancolie. Enfin, la littérature juridique, sur le viol notamment, permet de définir le statut de la victime, la reconnaissance ou non de son émotion.

Pour l’Antiquité et le Haut Moyen Age, les traces laissées dans les tombes sont éclairantes. Nous publions un article de Bruno Dumézil, qui rappelle que l’on a retrouvé un instrument de musique dans la tombe d’un guerrier barbare. C’est le signe d’une sensibilité, qui va à l’encontre des idées reçues. Mais il est très difficile de coller au plus près de l’émotion ressentie. Nous travaillons sur les traces, les vestiges, les indices… Nous devons rester prudents. 

Auteur: Vigarello Georges

Info: Sur Letemps.ch. oct 2016. Interview de Julien Burri. A propos d'Histoire des émotions, vol 1. "De l’Antiquité aux Lumières", 552 p.; vol 2. "Des Lumières à la fin du XIXe siècle", 480 p. sous la direction d’Alain Corbin, Jean-Jacques Courtine, GV, Seuil.

[ larmes ] [ rapports humains ] [ pathos diachronique ] [ apparences ]

pédagogie

Les parents envoient leurs enfants à l'école avec les meilleurs intentions, pensant que c'est ce dont ils ont besoin pour devenir des adultes productifs et épanouis. Beaucoup doutent du bon fonctionnement des écoles, mais la sagesse conventionnelle veut que ces problèmes peuvent être résolus avec plus d'argent, de meilleurs enseignants, des programmes plus difficiles, et/ou des examen plus rigoureux.
Mais si le problème était l'école en elle-même ? La triste réalité est que l'une de nos institutions préférées est, par sa nature même, ne répond pas aux besoins de nos enfants et de notre société.
L'école est un lieu où les enfants doivent obligatoirement aller, et où leur liberté est fortement restreinte - bien plus restreinte que le toléreraient la plupart des adultes pour leurs lieux de travail. Ces dernières décennies, nous avons forcés nos enfants à rester de plus en plus de temps dans ce genre de cadre, et des preuves solides (résumées dans mon dernier livre) indiquent que c'est souvent la cause de graves dommages psychologiques. Par ailleurs, plus les scientifiques étudient le mode d'apprentissage naturel des enfants, plus nous comprenons que les enfants apprennent profondément et véritablement, et avec plus d'enthousiasme, dans des conditions presque opposées à celles de l'école.
La scolarité obligatoire fait partie intégrante de notre culture depuis plusieurs générations. La plupart des gens auraient du mal à imaginer aujourd'hui comment les enfants apprendraient ce dont ils ont besoin pour réussir dans notre culture sans l'école. Le président Obama et le secrétaire à l'éducation Arne Duncan aiment tellement l'école qu'ils souhaiteraient même allonger les jours et les années scolaires. La plupart des gens pensent que la conception de base des écoles, telle qu'on la connaît aujourd'hui, est validée par des preuves scientifiques qui montreraient que c'est ainsi que les enfants apprennent le mieux. Mais en réalité, rien n'est plus éloigné de la vérité.
Les écoles telles que nous les connaissons aujourd'hui sont le produit de l'histoire, et non pas d'une recherche sur l'apprentissage. La conception actuelle de nos écoles découle de la Réforme protestante, lorsque des écoles ont été créées pour apprendre aux enfants à lire la Bible, à croire l'Ecriture et les figures d'autorité sans les remettre en question. Les premiers fondateurs des écoles l'indiquaient clairement dans leurs écrits. L'idée que les écoles puissent permettre le développement de la pensée critique, de la créativité, de l'initiative personnelle ou de la capacité à apprendre par soi-même - le genre de compétences les plus importantes dans notre économie actuelle - ne leur effleurait même pas l'esprit. Pour eux, encourager les enfants à agir par eux-mêmes était un péché qu'il fallait casser ou réprimer.
Ce n'est pas parce que les écoles ont été reprises par l'Etat, sont devenues obligatoires et à but laïque, que la structure de base et les méthodes d'enseignement ont changé. Les tentatives ultérieures de réformes ont échoué, et même si elles ont joué sur des points mineurs de la structure, elles n'ont pas modifié la conception de base. La méthode hiérarchique, par l'évaluation, qui suppose que l'apprentissage est motivé par un système de récompense et de punitions plutôt que par la curiosité et un vrai désir d'apprendre, sert surtout à l'endoctrinement et l'obéissance et pas à grand-chose d'autre. Il n'est pas étonnant que de nombreux grands entrepreneurs et innovateurs dans le monde ont quitté l'école à un jeune âge (comme Thomas Edison), ou disaient détecter l'école et apprendre de leur côté, et pas grâce à elle (comme Albert Einstein).
Il n'est pas étonnant qu'aujourd'hui même les " meilleurs élèves " (et peut-être surtout eux) disent souvent être " lessivés " par le processus de scolarisation. Un des meilleurs étudiants diplômés, a expliqué à un journaliste pourquoi il remettait à plus tard l'université : " j'étais rongé par le fait de bien réussir et je ne dormais pas beaucoup ces dernières deux années. J'avais cinq ou six heures de devoirs tous les soirs. La dernière chose que je voulais était que ça continue. "
La plupart de élèves - qu'ils aient de bons résultats, des résultats moyens ou qu'ils soient en échec scolaire - ont perdu leur goût de l'apprentissage au moment où ils entrent au collège ou au lycée. Dans une récente étude, Mihaly Czikszentmihalyl et Jeremy Hunter ont placé sur plus de 800 élèves de la sixième jusqu'à la terminale, dans 33 écoles différentes du pays, une montre-bracelet spéciale qui émettait un signal spécial à des moments aléatoires de la journée. A chaque fois que le signal retentissait, ils devaient remplir un questionnaire indiquant où ils étaient, ce qu'ils faisaient et s'ils étaient heureux ou malheureux. Ils étaient de loin le moins heureux quand ils étaient à l'école et ils étaient le plus heureux quand ils étaient hors de l'école, à jouer ou discuter avec des amis. A l'école, ils éprouvaient de l'ennui, de l'anxiété ou les deux. D'autres chercheurs ont montré qu'à chaque nouvelle année, les élèves adoptent des attitudes de plus en plus négatives envers les matières enseignées, en particulier pour les mathématiques et les sciences.
La société en général tend à ignorer ces conclusions. Nous ne sommes pas surpris de voir que l'apprentissage soit désagréable. Nous pensons que c'est une pilule à avaler qui finira par payer sur le long terme. Certaines personnes pensent même que le fait même que l'école soit désagréable est une bonne chose car elle permet aux enfants d'apprendre à tolérer les situations désagréables, car la vie après l'école est désagréable. Peut-être que ce triste point de vue découle de l'école. Bien sûr, il y a des hauts et des bas dans la vie, à l'âge adulte comme dans l'enfance. Mais il y a bien des façons d'apprendre à tolérer les désagréments sans devoir rajouter une scolarité désagréable. La recherche a montré que les personnes de tous âges apprennent mieux quand elles sont motivées, approfondissant des questions qui les concernent réellement, et des objectifs qui sont leurs propres dans la vie. Dans de telles conditions, apprendre est en général amusant.
J'ai passé une grande partie de ma carrière de chercheur à étudier comment les enfants apprennent. Les enfants viennent au monde avec la capacité magnifique de diriger leur propre éducation. La nature leur a donnés de puissants instincts éducatifs, comme la curiosité, le ludisme, la sociabilité, l'attention à ce qu'il se passe autour d'eux, le désir de grandir et de faire ce que les enfants plus âgés et adultes peuvent faire.
La preuve que tout cela s'applique aux petits enfants se trouve sous les yeux de tous ceux qui ont regardé un enfant grandir de la naissance jusqu'à l'âge scolaire. Par leurs propres efforts, les enfants apprennent à marcher, courir, sauter et grimper. Ils apprennent leur langue maternelle à partir de rien, et partant de là, apprennent à affirmer leur volonté, débattent, amusent, ennuient, se font des amis, charment et posent des questions. En interrogeant et en explorant, ils acquièrent énormément de connaissances sur leur environnement matériel et social, et par leur jeu, des compétences pratiques qui favorisent leur développement physique, intellectuel, social et émotionnel. Ils font tout cela avant que quiconque, de quelque manière systématique que ce soit, essaye de leur enseigner quelque chose.
Cette progression et capacité d'apprendre étonnante ne s'arrête pas toute seule quand l'enfant a 5 ou 6 ans. C'est nous qui y mettons un terme avec ce système coercitif qu'est l'école. La plus importante et mémorable leçon de notre système scolaire est que l'apprentissage sous la forme d'un travail doit être évité autant que possible.
Mes recherches portaient sur l'apprentissage chez les enfants qui sont " d'âge scolaire " mais qui ne sont pas envoyés à l'école, ou qui ne sont pas dans une école tel qu'on l'entend habituellement. J'ai examiné comment les enfants apprennent dans les cultures qui n'ont pas d'écoles, surtout les cultures de chasseurs-cueilleurs, les genres de cultures dans lesquelles notre espèce a évolué. J'ai également étudié l'apprentissage dans notre culture, quand on laisse aux enfants le soin de leur propre éducation et qu'on leur donne la possibilité et les moyens de s'instruire eux-mêmes. Dans ces conditions, la curiosité naturelle des enfants et leur goût de l'apprentissage persiste tout au long de l'enfance et de l'adolescence, jusqu'à l'âge adulte.

Auteur: Gray Peter

Info: Internet

[ fermeture ] [ normalisation ] [ pouvoir ] [ judéo christianisme ]

homme-machine

Les progrès récents de l'intelligence artificielle (IA), notamment avec ChatGPT en novembre 2022, ont suscité interrogations, espoirs et craintes, menant à des auditions par le Congrès américain et l'adoption d'une réglementation par l'UE au printemps 2023. 

Dans les parlements comme sur les réseaux sociaux, les rapides progrès de l’IA animent les discussions. À l’avenir, à quels impacts faut-il s’attendre sur notre société ? Pour tenter de répondre à cette question de manière dépassionnée, nous proposons de regarder ce qui s’est passé dans un secteur qui a déjà connu l’arrivée et la victoire de l’IA sur les capacités humaines : les échecs. La machine y a en effet un niveau supérieur à celui des humains depuis maintenant plus d’un quart de siècle.

Pourquoi le jeu d’échecs comme indicateur ?

Depuis les débuts de l’informatique, les échecs ont été utilisés comme un indicateur des progrès logiciels et matériels. C’est un jeu intéressant à de multiples niveaux pour étudier les impacts des IA sur la société :

1 C’est une activité intellectuelle qui demande différentes compétences : visualisation spatiale, mémoire, calcul mental, créativité, capacité d’adaptation, etc., compétences sur lesquelles l’IA vient concurrencer l’esprit humain.

2 Le jeu n’a pas changé depuis des siècles. Les règles sont bien établies et cela donne une base stable pour étudier l’évolution des joueurs.

3  Il est possible de mesurer la force des machines de manière objective et de comparer ce niveau à celui des humains avec le classement Elo.

4 Le champ d’études est restreint : il est clair que les échecs ne sont qu’un tout petit aspect de la vie, mais c’est justement le but. Cette étroitesse du sujet permet de mieux cibler les impacts des IA sur la vie courante.

5  Les IA ont dépassé le niveau des meilleurs joueurs humains depuis plus de 20 ans. Il est donc possible de voir quels ont été les impacts concrets sur le jeu d’échecs et la vie de sa communauté, qui peut être vue comme un microcosme de la société. On peut également étudier ces impacts en regard de la progression des IA au cours du temps.

Explorons quelles ont été les évolutions dans le monde des échecs depuis que Gary Kasparov, alors champion du monde en titre, a perdu une partie contre Deep Blue en 1996, puis le match revanche joué en 1997. Nous allons passer en revue plusieurs thèmes qui reviennent dans la discussion sur les risques liés aux IA et voir ce qu’il en a été de ces spéculations dans le domaine particulier des échecs.

Les performances de l’IA vont-elles continuer à augmenter toujours plus vite ?

Il existe deux grandes écoles pour programmer un logiciel d’échecs : pendant longtemps, seule la force brute fonctionnait. Il s’agissait essentiellement de calculer le plus vite possible pour avoir un arbre de coups plus profonds, c’est-à-dire capable d’anticiper la partie plus loin dans le futur.

(Image : À partir d’une position initiale, l’ordinateur calcule un ensemble de possibilités, à une certaine profondeur, c’est-à-dire un nombre de coups futurs dans la partie.)

Aujourd’hui, la force brute est mise en concurrence avec des techniques d’IA issues des réseaux de neurones. En 2018, la filiale de Google DeepMind a produit AlphaZero, une IA d’apprentissage profond par réseau de neurones artificiels, qui a appris tout seul en jouant contre lui-même aux échecs. Parmi les logiciels les plus puissants de nos jours, il est remarquable que LC0, qui est une IA par réseau de neurones, et Stockfish, qui est essentiellement un logiciel de calcul par force brute, aient tous les deux des résultats similaires. Dans le dernier classement de l’Association suédoise des échecs sur  ordinateur (SSDF), ils ne sont séparés que de 4 points Elo : 3 582 pour LC0 contre 3 586 pour Stockfish. Ces deux manières totalement différentes d’implanter un moteur d’échecs sont virtuellement indistinguables en termes de force.

En termes de points Elo, la progression des machines a été linéaire. Le graphique suivant donne le niveau du meilleur logiciel chaque année selon le classement SSDF qui a commencé depuis le milieu des années 1980. Le meilleur logiciel actuel, LC0, en est à 3586, ce qui prolonge la figure comme on pourrait s’y attendre.

(Image : courbe du classement ELO )

Cette progression linéaire est en fait le reflet d’une progression assez lente des logiciels. En effet, le progrès en puissance de calcul est, lui, exponentiel. C’est la célèbre loi de Moore qui stipule que les puissances de calcul des ordinateurs doublent tous les dix-huit mois.

Cependant, Ken Thompson, informaticien américain ayant travaillé dans les années 80 sur Belle, à l’époque le meilleur programme d’échecs, avait expérimentalement constaté qu’une augmentation exponentielle de puissance de calcul conduisait à une augmentation linéaire de la force des logiciels, telle qu’elle a été observée ces dernières dizaines d’années. En effet, le fait d’ajouter un coup supplémentaire de profondeur de calcul implique de calculer bien plus de nouvelles positions. On voit ainsi que l’arbre des coups possibles est de plus en plus large à chaque étape.

Les progrès des IA en tant que tels semblent donc faibles : même si elles ne progressaient pas, on observerait quand même une progression de la force des logiciels du simple fait de l’amélioration de la puissance de calcul des machines. On ne peut donc pas accorder aux progrès de l’IA tout le crédit de l’amélioration constante des ordinateurs aux échecs.

La réception par la communauté de joueurs d’échecs

Avec l’arrivée de machines puissantes dans le monde de l'échiquier, la communauté a nécessairement évolué. Ce point est moins scientifique mais est peut-être le plus important. Observons quelles ont été ces évolutions.

" Pourquoi les gens continueraient-ils de jouer aux échecs ? " Cette question se posait réellement juste après la défaite de Kasparov, alors que le futur des échecs amateurs et professionnels paraissait sombre. Il se trouve que les humains préfèrent jouer contre d’autres humains et sont toujours intéressés par le spectacle de forts grands maîtres jouant entre eux, et ce même si les machines peuvent déceler leurs erreurs en temps réel. Le prestige des joueurs d’échecs de haut niveau n’a pas été diminué par le fait que les machines soient capables de les battre.

Le style de jeu a quant à lui été impacté à de nombreux niveaux. Essentiellement, les joueurs se sont rendu compte qu’il y avait beaucoup plus d’approches possibles du jeu qu’on le pensait. C’est l’académisme, les règles rigides, qui en ont pris un coup. Encore faut-il réussir à analyser les choix faits par les machines. Les IA sont par ailleurs très fortes pour pointer les erreurs tactiques, c’est-à-dire les erreurs de calcul sur de courtes séquences. En ligne, il est possible d’analyser les parties de manière quasi instantanée. C’est un peu l’équivalent d’avoir un professeur particulier à portée de main. Cela a sûrement contribué à une augmentation du niveau général des joueurs humains et à la démocratisation du jeu ces dernières années. Pour le moment, les IA n’arrivent pas à prodiguer de bons conseils en stratégie, c’est-à-dire des considérations à plus long terme dans la partie. Il est possible que cela change avec les modèles de langage, tel que ChatGPT.

Les IA ont aussi introduit la possibilité de tricher. Il y a eu de nombreux scandales à ce propos, et on se doit de reconnaître qu’il n’a pas à ce jour de " bonne solution " pour gérer ce problème, qui rejoint les interrogations des professeurs, qui ne savent plus qui, de ChatGPT ou des étudiants, leur rendent les devoirs.

Conclusions temporaires

Cette revue rapide semble indiquer qu’à l’heure actuelle, la plupart des peurs exprimées vis-à-vis des IA ne sont pas expérimentalement justifiées. Le jeu d’échecs est un précédent historique intéressant pour étudier les impacts de ces nouvelles technologies quand leurs capacités se mettent à dépasser celles des humains. Bien sûr, cet exemple est très limité, et il n’est pas possible de le généraliser à l’ensemble de la société sans précaution. En particulier, les modèles d’IA qui jouent aux échecs ne sont pas des IA génératives, comme ChatGPT, qui sont celles qui font le plus parler d’elles récemment. Néanmoins, les échecs sont un exemple concret qui peut être utile pour mettre en perspective les risques associés aux IA et à l’influence notable qu’elles promettent d’avoir sur la société.

Auteur: Internet

Info: https://www.science-et-vie.com/ - Article issu de The Conversation, écrit par Frédéric Prost Maître de conférences en informatique, INSA Lyon – Université de Lyon 14 avril 2024

[ ouverture ] [ conformisme limitant ]

femmes-hommes

L'esprit pourrait affecter les machines selon les sexes
Pendant 26 ans, des conversations étranges ont eu lieu dans un laboratoire du sous-sol de l'université de Princeton. On utilise des ordinateurs au rendement aléatoire et les expériences font se concentrer des participants sur le contrôle d'une ou de plusieurs machines. Après plusieurs million d'épreuves on peut détecter de petits signes "statistiquement significatifs" comme quoi les esprits semblent pouvoir agir sur les machines. Cependant les chercheurs font attention à ne pas annoncer que les esprits ont cet effet ou qu'ils connaissent la nature de cette communication.
Les services secrets, la défense et les agences de l'espace ont également montré de l'intérêt pour cette recherche. Le premier support que les chercheurs ont employé était un bruit aléatoire à haute fréquence. Les chercheurs ont branché des circuits au dispositif pour traduire ce bruit en code binaire. Chaque participant, après un protocole pré-enregistré, devait développer une intention dans son esprit pour faire que le générateur ait plus ou moins de zéros. Les effets furent faibles mais mesurables. Depuis les mêmes résultats se sont reproduits avec d'autres expériences, telles qu'en impliquant un pendule relié à un mécanisme commandé par ordinateur. Quand la machine libère le pendule pour qu'il se balance, les participants se concentrent sur modifier le taux avec lequel le pendule ralentit. D'autres expériences impliquent une machine à tambour que les participants essayent de commander et une machine de cascade mécanique dans laquelle un dispositif laisse tomber des milliers de petites boules noires de polystyrène, le but est que ces boules tombent dans une rangée de fentes. Les participants essayent alors de les diriger pour les faire tomber d'un côté de ou de l'autre. Au final les participants ont pu "diriger " un bit sur 10.000 issus des données mesurées dans tous les essais. Ce qui pourrait sembler petit, mais le doyen Radin, scientifique à l'institut des sciences de Noetic et ancien chercheur aux laboratoires Bell et de AT&T, dit que c'était prévisible. Radin compare l'état actuel de cette recherche avec celui où les scientifiques commencèrent à étudier l'électricité statique et ne surent pas, au début, que les niveaux d'humidité pouvaient affecter la quantité de l'électricité statique produite.
Les chercheurs ne comprennent pas grand-chose sur ce phénomène, mais ils savent que les résultats ne sont pas affectés par la distance ou le temps. Les participants, par exemple, peuvent avoir le même impact sur une machine de l'extérieur de la salle ou d'ailleurs dans le pays. Ils peuvent également avoir le même effet s'ils ont une intention avant qu'elle soit allumée ou même s'ils lisent un livre ou écoutent la musique tandis alors que la machine fonctionne. Les conditions environnementales - telles que la température ambiante - n'importent pas, mais l'humeur et l'attitude des gens qui contrôlent l'appareil oui. Cela aide, si par exemple le participant croit qu'il peut affecter la machine. Jahn dit que la résonance avec la machine est un autre facteur important. Il la compare à ce qui se produit quand un grand musicien semble faire un avec son violon. Le sexe importe aussi. Les hommes tendent à obtenir des résultats assortis à leurs intentions, bien que le degré de l'effet soit souvent petit. Les femmes tendent à obtenir un plus grand effet, mais pas nécessairement celui qu'elles prévoient. Par exemple, elles voudraient diriger des boules dans la machine aléatoire de cascade pour une chute vers la gauche, mais elles tombent plutôt vers la droite. Les résultats qui sont également plus grands si un mâle et une femelle travaillent ensemble, les couple de même sexe ne produisent aucun résultat significatif. Les couple de sexe opposé qui sont impliqué de manière romantique donnent de bien meilleurs résultats - souvent sept fois plus grands que quand les mêmes individus sont examinés seuls.
Brenda Dunne, psychologue développementaliste et directrice du laboratoire dit que dans ces cas les résultats reflètent souvent le styles des deux modèles de sexes. Les effets sont plus grands, en accord avec ce que seule la femelle tendrait à produire, et plus ciblés, en accord avec ce que seul le mâle produirait.
"C'est presque comme si il y avait deux modèles ou deux variables et qu'elles étaient complémentaires" dit Dunne." le modèle masculin est associé à l'intention, le modèle féminin est plus associé à la résonance."
Que signifie tout ceci ? Personne ne le sait. Radin et Jahn indiquent que ce n'est pas parce qu'il y a une corrélation entre l'intention du participant et les actions de la machine que cela signifie qu'un cause l'autre. " Il y a une inférence (qui les deux sont connexes) mais aucune évidence directe" dit Radin qui indique que le phénomène pourrait être semblable à l'indétermination d'Heisenberg dans lequel deux particules séparées l'une de l'autre semblent être reliées sans qu'on sache comment... sous quelle forme de communication.
"la différence est nous ne parlons pas en envoyant des signaux du cerveau à la machine par un circuit" dit Jahn au sujet de ces essais. "quoi qu'il se passe, se passe par un itinéraire que nous ne connaissons pas. Nous savons seulement quelque chose au sujet des conditions qui la favorisent.." Bien que les effets produits dans ces expériences soient faibles, ils ont toujours été répétés, cependant pas toujours de façon prévisible. Un participant peut avoir un effet un jour et répéter l'expérience le jour suivant sans résultats.
Le laboratoire a beaucoup de détracteurs qui pointent sur des défauts de la méthode et écartent ce travail le traitant de divertissement, comparant ses résultats aux automobilistes qui souhaitent qu'une lumière rouge passe au vert et pensent que le changement de lumière est causé par eux.
Stanley Jeffers, professeur de physique à l'université d'York à Toronto, a tenté des expériences semblables, mais il ne put pas répliquer les résultats. Les chercheurs de deux laboratoires allemands, fonctionnant en coopération avec Pegg, ne purent également pas répliquer ces résultats à l'aide du même équipement utilisé par Pegg.
"Si leurs annonces veulent être prises au sérieux par la science elles doivent être répliquées" dit Jeffers. "Si elles ne peuvent pas être répliquées, cela ne signifie pas qu'elles sont fausses, mais la science y perdra rapidement son intérêt."
Dunne, psychologue développementaliste dit que Pegg a répété ses propres expériences et a obtenu des résultats significatifs. Et ces méta-analyses - une douzaine - faites depuis les années 80 ont donné une base pour les résultats de Pegg dans les expériences faites par d'autres chercheurs. La Méta-analyse utilise de grands stocks de données à travers de beaucoup d'expériences et les combine statistiquement pour voir si les effets répètent la même combinaison. "Nous analysons les déviations statistiques par rapport à la chance au travers de cette batterie d'expériences" dit Jahn... "quand on fait assez de ces expériences, les effets analysés ont un poids statistique. Il n'y a aucun doute sur la validité de ces effets."
Radin, qui n'est pas affilié au Pegg, écarte les critiques qui disent que ce groupe ne pratique pas de science solide. "Ce domaine a reçu bien plus d'examen minutieux et critique que beaucoup d'autres, ordinaires... les personnes qui font ce genre de recherche sont bien conscientes du fait que leur recherche doit être faite au mieux. Le laboratoire de Pegg a pris les meilleurs principes de science rigoureuse et s'est appliqué a des questions extrêmement difficiles et a proposé quelques jolies réponses intéressantes."
Jahn pense que les critiques s'attendent à ce que les phénomènes suivent les règles habituelles de la cause et de l'effet. Au lieu de cela, il pense qu'ils appartiennent à la catégorie de ce que Karl Jung a appelé "des phénomènes acausal," qui incluent des choses comme la synchronicité. "Cela se joue par des règles plus compliquées, plus lunatiques, évasives... ... mais cela joue." dit Jahn
Jeffers est sceptique " cela ne peut se passer de deux manières - dire qu'on est des scientifiques honorables et avoir des affirmations pour un effet particulier dans des conditions contrôlées, et ensuite quand les résultats ne marchent pas, dire que les méthodes scientifiques rigoureuses ne s'appliquent pas." Mais Jahn dit que justement que puisque que les scientifiques ne peuvent pas expliquer ces phénomènes cela ne signifie pas qu'ils ne sont pas vrais. "si ces choses existent... je pense que notre société a le droit de demander à la science d'y faire attention et de fournir un certain outillage pour avoir affaire avec de manière constructive.

Auteur: Zetter Kim

Info: Juillet 2005, Fortean Times

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