économie

La meilleure manière de profiter d'une crise c'est d'être offensif.

Auteur: Cerutti Nino

Info:

[ agressif ] [ courage ] [ risquer ]

amélioration

La méchanceté est l'esprit de la critique, et la critique est à l'origine du progrès et des lumières de la civilisation.

Auteur: Mann Thomas

Info: La montagne magique

[ cause ] [ offensif ]

analyses linguistiques

La sémiologie, ça permet de comprendre, d’analyser, de décoder, c’est défensif, c’est Borg. La rhétorique, c’est fait pour persuader, pour convaincre, pour vaincre, c’est offensif, c’est McEnroe.

Auteur: Binet Laurent

Info: La septième fonction du langage

[ outil ] [ langage ] [ sport ] [ arme ] [ arts oratoires ]

sincérité

On peut être violent sans insulter. Parfois, dire ce que l'on pense correctement peut s'avérer bien plus offensif que des mots qui n'ont plus aucun sens parce que tout le monde les emploie à tort et à travers.

Auteur: Legardinier Gilles

Info: Complètement cramé !

[ calme ] [ efficacité ]

anecdote

Fin mars 1916, après vingt mois de combat en France, Douglas Haig, le commandant en chef des forces britanniques, officier d'état-major de Kitchener à Omdurman, s'efforçait encore de limiter le nombre de mitrailleuses par bataillon, craignant que leur présence n'affaiblisse l'esprit offensif des hommes.

Auteur: Davis Wade

Info: Les soldats de l'Everest

[ armée ] [ progrès technologique ]

scène-de-ménage

Quand elle me scanne ainsi je la redoute un peu. Je sais déjà - en tout cas c'est avéré trois fois sur quatre - ou elle veut m'amener : à l'exposition de ses griefs. N'entrent pas en ligne de compte mes frasques enfantines, le vortex mal lavé ou la boîte à idée qui traîne seule et abandonnée dans un endroit incongru. Enfin, j'entends, n'entrent pas en compte autrement qu'ustensiles, à mettre dans la catégorie des projectiles oratoires offensifs à sa disposition. Ils lui permettront de maintenir suffisamment longtemps une attaque nourrie et agressive. Elle veut s'exprimer. Elle doit s'exprimer. Crier. Nous ne sommes pas tous pareil pour ce qui est de ces défoulements libérateurs, ce qui, heureusement, n'enlève pas à notre entendement la capacité de les comprendre. Elle privilégie donc ces instants, étant entendu que l'interlocuteur, souvent trop absent des joutes loquaces de la vie ordinaire, sera à la fois (et c'est bien fait pour lui) cible passive et consentante des décibels tout autant que récepteur, intelligent s'il vous plait, du sens dissimulé derrière l'énorme volume sonore. Dans ce genre d'occurrence je fais tout pour passer outre.

Auteur: MG

Info: 1996

portrait

Seul l’âge, qui chez la plupart des hommes dissout les traits personnels et les émiette en argile grise, seule la vie patriarcale, la vieillesse et la maladie, de leur ciseau créateur, donnent au visage de Freud un caractère spécial indéniable. Depuis que les cheveux grisonnent, que la barbe n’encadre plus aussi richement le menton obstiné, que la moustache ombrage moins la bouche sévère, depuis que s’avance le soubassement osseux et cependant plastique de sa figure, un quelque chose de dur, d’incontestablement offensif, se découvre : la volonté inexorable, pénétrante et presque irritée de sa nature. Plus profond, plus sombre, le regard, jadis simplement contemplateur, est maintenant aigu et perçant ; un pli amer et méfiant fend comme une blessure le front découvert et sillonné de rides. Les lèvres minces et serrées se ferment comme sur un "non" ou un "ce n’est pas vrai". Pour la première fois on sent dans le visage de Freud la rigueur et la véhémence de son être, et l’on devine que ce n’est point là un good grey old man, que l’âge a rendu doux et sociable, mais un analyste impitoyable, qui ne se laisse duper par personne et n’admet point de duperie.

Auteur: Zweig Stefan

Info: Dans "Freud", page 42

[ révélateur ] [ effet du temps ]

tactiques

Les 36 stratagèmes 1. " Traverser la mer sans que le ciel le sache " : Ce qui est familier n'attire pas l'attention. La lettre volée d'Edgar Allan Poe est visible, donc elle n'est pas secrète. Plutôt que de se protéger, user des représentations des autres pour mettre un projet en sécurité. 2. " Assiéger Wei pour secourir Zhao " : Construire la victoire en se réglant sur les mouvements de l'ennemi. L'offensive de Wei sur Zhao crée l'opportunité d'une attaque dans le vide de la défense de sa capitale1. Plutôt que de se soumettre aux passions et aux initiatives de l'autre, être en réaction... profiter des vides, qui appellent des pleins, dans le système de forces de l'autre. 3. " Assassiner avec une épée d'emprunt " : Si tu veux réaliser quelque chose, fais en sorte que d'autres le fassent pour toi. Plutôt que de faire le travail en s'exposant à des contres de la part des autres, user des logiques d'autres acteurs et les orienter (les composer) pour qu'elles travaillent pour soi sans qu'ils le sachent. 4. " Attendre en se reposant que l'ennemi s'épuise " : Le stratège attire l'ennemi, il ne se fait pas attirer par lui. Le président sortant, candidat à sa réélection, attend que les prétendants épuisent leurs cartouches avant de se déclarer en connaissance de cause et de l'emporter. Plutôt que de se hâter dans une confrontation pleine d'ardeurs, de dispositifs offensifs et de... attendre la décrue des attaques pour s'avancer en terrain connu et dégagé (sans surprise). 5. " Profiter de l'incendie pour piller et voler " : La première tâche consiste à se rendre invincible, les occasions de victoire sont fournies par les erreurs adverses. Un politique ambitieux s'engage dans le camp défait (vide) car plus porteur à terme que celui de la victoire (plein). Plutôt que de s'exposer et se risquer dans l'attaque d'acteurs installés, profiter des moments de faiblesse pour s'emparer des valeurs. 6. " Bruit à l'est ; attaque à l'ouest " : Celui qui sait quand et où s'engager, fait en sorte que l'autre ignore où et quand se défendre. La cité assiégée impatiente qui attend depuis longtemps de connaître la direction de l'offensive, n'est plus critique sur les signaux qu'elle reçoit enfin. Plutôt que de se soumettre aux attentes des autres en leur envoyant les signaux qu'ils attendent, exacerber leurs conditions d'attente de sorte qu'ils ne soient plus à même d'être critiques lorsqu'une information leur est livrée. II. Plans pour les batailles indécises 7. " Créer quelque chose ex nihilo " 8. " L'avancée secrète vers Chencang " 9. " Regarder le feu depuis l'autre rive " 10. " Dissimuler une épée dans un sourire " 11. " La prune remplace la pêche dans l'impasse " 12. " Emmener la chèvre en passant " III. Plans pour les batailles offensives 13. " Battre l'herbe pour effrayer le serpent " 14. " Faire revivre un corps mort " 15. " Attirer le tigre hors de la montagne " 16. " Laisser s'éloigner pour mieux piéger " 17. " Se défaire d'une brique pour attirer le jade " 18. " Pour prendre des bandits d'abord prendre leur chef " IV. Plans pour les batailles à partis multiples 19. " Retirer le feu sous le chaudron " 20. " Troubler l'eau pour prendre le poisson " 21. " Le scarabée d'or opère sa mue " 22. " Verrouiller la porte pour capturer les voleurs " 23. " S'allier avec les pays lointains et attaquer son voisin " 24. " Demander passage pour attaquer Guo " V. Plans pour les batailles d'union et d'annexion 25. " Voler les poutres, échanger les piliers " 26. " Injurier l'acacia en désignant le mûrier " 27. " Jouer l'idiot sans être fou " 28. " Monter sur le toit et retirer l'échelle " 29. " Sur l'arbre les fleurs s'épanouissent " 30. " Changer la position de l'invité et de l'hôte " VI. Plans pour les batailles presque perdues. 31. " Le piège de la belle " (comploter avec la beauté) 32. " Le piège de la ville vide " 33. " Le piège de l'agent double " 34. " Faire souffrir la chair " 35. " Les stratagèmes entrelacés " 36. " Courir est le meilleur choix " (Il est préférable de fuir. Lorsque vous êtes vaincu, vous cessez le combat. Trois solutions se présentent alors à vous: la reddition, le ralliement ou la fuite. La première correspond à une défaite totale, la seconde à une semi-défaite, et la troisième à une non-défaite. Et si vous évitez la défaite, vous conservez encore une chance de gagner).

Auteur: Internet

Info: Traité chinois de stratégie

[ conflit ] [ combat ] [ guerre ]

homme-machine

Un pas de géant pour une machine à jouer aux échecs

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Strogatz Steven

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

[ singularité ]