science

Dans la littérature sur la mécanique quantique il existe de nombreuses preuves du théorème de Bell. Beaucoup ne sont utiles qu'à leurs auteurs.

Auteur: Bub Jeffrey

Info: Bananaworld : Quantum Mechanics for Primates, p. 61

[ idiosyncratique ] [ solipsismes orthogonaux ]

contingences

Comment le sais-tu ? Peut-être es-tu simplement hors du coup, peut-être que ces réseaux furtifs orthogonaux te manipulent de la même manière que tu penses diriger Rakshi. Tu t'imagines que tout le monde sur la planète est une marionnette sauf le colonel Jim Moore ?

Auteur: Watts Peter

Info: Echopraxia

[ inévitables ] [ inéluctable ] [ facticité ]

connaissances

La science est l'imagination au service de la vérité vérifiable et ce service est effectivement communautaire. Elle ne peut être planifiée de manière rigide. Elle exige au contraire de la liberté et du courage, ainsi que la contribution plurielle de personnes très différentes qui doivent conserver leur individualité tout en apportant leur contribution au groupe.

Auteur: Edelman Gerald Maurice

Info: Discours du banquet Nobel pour le prix reçu en 1972, Fondation Nobel. Stockholm, Suède. 1973

[ savoirs ] [ collectifs orthogonaux ]

chercheurs

Par exemple, il y a de nombreux chimistes qui s'occupent exclusivement de l'étude des colorants. Ils découvrent des faits utiles à la chimie scientifique, mais ils ne sont pas de véritables hommes de science. Le vrai chimiste scientifique s'intéresse autant à l'erbium - si rare qu'il est commercialement sans intérêt - qu'au fer. Il est d'autant plus désireux de connaître l'erbium que sa connaissance lui permettra de compléter sa conception de la loi périodique, qui exprime les relations mutuelles entre les éléments.

Auteur: Peirce Charles Sanders

Info: Extrait de "Leçons de l'histoire des sciences : The Scientific Attitude" (vers 1896), dans Collected Papers (1931), Vol. 1, 20.

[ ouverts ] [ orthogonaux ]

solipsismes orthogonaux

Le monde sous jacent, bytié, neutre... mystère d'où nous surgissons... est nécessairement insaisissable et indéterministe.

Prérequis indispensable pour permettre l'apparition de nous autres, idiosyncrates singuliers... dotés de libre arbitre.

Si le mystère créateur qui nous fait exister était totalement déterministe cette liberté, ou marge de manoeuvre de chacun d'entre nous, ne serait pas possible.

Conséquence, même si la source est véritablement neutre et donc déterministe, ce qui est manifesté, la réalité - priméité, réel, univers commun, etc. - ne pourra jamais générer un cosmos anthropique totalement consensuel dans la mesure où chaque émergence-singularité biologique dont nous sommes un exemplaire, étant miroir-original-unique de son environnement (un peu comme un flocon de neige), ne peut témoigner autrement de ce réel admis qu'en le modifiant, plus ou moins légèrement, par une diffraction qui marque son individualité. 

C'est peut-être en ce sens que la recherche du consensus scientifique absolu, sur lequel semblent butter bien des quêtes de théoriciens quantiques, ressemblera pour bien longtemps encore à un cul-de-sac. 

Il se pourrait que pour en sortir une nouvelle approche spirituelle (sur base d'égoïsmes métaphysiques ?) soit nécessaire.

Auteur: Mg

Info: 23 mai 2023

[ spéculation ] [ perspectivisme ] [ non subatomique ] [ autonomie personnelle ] [ croyance propre ]

rapports humains

... je réponds aux messages sur Tinder, dernière étape de mon rituel matinal. J'y suis inscrit depuis trois mois, moins pour trouver I'amour que pour m'entrainer à capter l'attention, séduire et sortir de ma zone de confort. J'avais besoin dune bonne remise à niveau dans tous ces domaines. Ainsi, chaque jour, derrière l'écran, je m'exerce à me mettre en valeur, à faire ma propre publicité, à me différencier tout en étant conforme. Une version 2.0 de la séduction dans laquelle chacun peut, en fonction de sa valeur sur le marché, fixer les termes, conditions et contre-parties de son consentement à devenir l'objet du désir de l'autre. Méthodique, je rejoue la même séquence avec des dizaines, des centaines de filles différentes et ajuste ma stratégie après chaque échec. Il existe une formule, un mode opératoire pour tout, même pour plaire. La première étape consiste à maximiser ses "matchs" . Au début, mon score était négligeable, à peine 1 % de mes "likes" . Pour remédier, j'ai fait évaluer mes photos par des inconnues sur un site spécialisé, anonymement et sur plusieurs critères: charisme, attractivité, intelligence, confiance en soi... Cette étude m'a permis d'observer que la version optimale de moi souriait à peine, déboutonnait le col de sa chemise et ne regardait pas l'objectif de l'apparel. Désormais, mon taux de "matchs" dépasse les 3%. C'est mieux, mais doute encore loin des champions du "PageRank".

Auteur: Markov Bruno

Info: Le dernier étage du monde, 2023

[ cybernétiques ] [ orthogonaux ]

écosophie linguistique

FLP voudrait appréhender les mots et les phrases comme les atomes et autres briques du vivant, qui se structurent et structurent la nature. C'est à dire élaborer un agencement lexicologique, codage humain, qui s'inspire de certains mécanismes dont nous sommes issus. 

Il s'agira alors d'une hiérarchie différente, c'est à dire non pas selon des logiques de pouvoir, mais plutôt via des rencontres qui définissent en elles-mêmes certains points chauds, lieux, endroits topologico-temporels, carrefours gravitationnels, rencontres... tous synonymes d'opportunités collaboratives. Et éventuellement de rejets. 

La matière parle, interagit, s'adapte, sous l'influence de 3 acteurs majeurs : la gravitation, le cycle de l'eau et les transferts d'énergie. A partir de là elle développe des complexités qui résonnent entre elles et avec l'environnement au sens plus large, comme le soleil et les planètes... (autre chose ? voir ici les paragraphes à propos de la force de Coriolis). 

Ainsi la nature "fait avec" les conditions données telles que nous les percevons et les comprenons, générant des processus orthogonaux (espèces, essences... qui simultanément subjectivisent et généralisent... mutent...) dans le cadre d'une complexe syntropie d'interactions en constant rééquilibrage sur plusieurs niveaux-échelles. Tout ceci produisant un enchevêtrement qui ne peut qu'émerveiller l'observateur, intégré et dépassé par ce qui l'a généré lui-même. Nommons ce phénomène au niveau planétaire local : Gaïa. 

Orthogenèse elle-même ? C'est possible.

L'homme doit se réinventer afin de retrouver une place raisonnable au sein de ce système. 

Nous pensons que cela concerne, entre autres, le langage, ici écrit, pure particularité humaine, presque une définition de cette race.

Ainsi FLP, outil communautaire collaboratif, en développant un corpus lexicologique grâce à quelques esprits curieux - veut participer à cette réflexion-refonte, à partir de quelques idées. Dont celle, centrale, qui désire intégrer-concilier le développement idiosyncratique individuel subjectif solipsiste et horizontal de chacun au sein du processus vertical de la culture humaine, séquence humaine orthogonale elle-même intégrée le plus finement possible dans un processuf évolutif terrestres élargi, objectif, vertical temporel... et peut-être exponentiel. 

Il est plausible que tout ceci soit téléologiquement programmé et que la création-intégration de FLP apparaisse comme une émergence naturelle, contrefeu aux diverses IA sémantiques, structures mécaniques sans affect ni douleurs, ni émotions...   peur de la mort...   et autres particularités purement organiques.

Auteur: Mg

Info: déc 2023

[ ouverture ] [   intégration ] [   coopétition ] [   glocalisation ] [    au coeur de FLP mégalo ] [    tétravalence ] [   atemporalité ] [ transcendance ] [ contre-pouvoir ] [ nature ] [ modèle ] [ organique ]

FLP défini 3

Les Fils de La Pensée est un site-application dédié à l'encouragement de la lecture. Et, plus encore, de la lecture analytique.  

Mais pas que.

Initié à l'orée du 3e millénaire, alors que le numérique rétrécit une planète terre où la domination américano-occidentale post ww2 se termine, FLP veut se positionner "à partir du langage" c'est à dire en contemplant le monde pratiquement sur le mode peircéen du quasi-esprit.

Ainsi notre site-agrégateur-moteur de recherche collectif tente d'aller un peu plus loin que ce que les idiomes, unificateurs grégaires, font déjà. Ceci en proposant des pistes susceptibles d'amener le développement d'une lexicologie humaine (ici francophone) élargie, en mouvement, souple... et charpentée différemment comme explicité plus loin. 

FLP est aussi un espace de réflexion communautaire trans-partisan HOMME - machine, à l'heure où on veut nous faire croire que les chatbots générateurs de texte sont une intelligence artificielle (A.I. - I.A.) susceptible d'être comparée à celle des hommes - voire supérieure à cette dernière.  Alors que ce ne sont que de fantastiques outils, dangereux pour deux raisons au moins selon nous.  a) L'utilisation que tout pouvoir cherchera à en faire b) La dépendance, voire l'abrutissement, qu'elles pourront générer. 

FLP s'essaye donc à semer les graines d'une refondation des structures de la classification sémantique - sans bien sûr abandonner les savoirs partagés antérieurs. C'est à dire sans remettre en cause notre évolution ni ce qu'il y a "au dessous du langage",  ce dernier ne représentant que l'hyperstructure évolutive du monde-miroir-anthropique consensuel, miroir qui grandit au fur et à mesure de la progression et de l'affinement de notre science, c'est à dire de représentations qui recherchent une forme de vérité/exactitude sur base, entre autres, d'analogies et de hiérarchisations. Hiérarchisations souvent ridicules, probablement à l'instar du faible niveau de notre jeune espèce dans le grand et mystérieux concert cosmique.  

Structuration sémantique à venir potentiellement plus fiable et durable parce que simultanément partie d'une meilleure compréhension-intégration humaine avec la matrice Gaïa et le reste du vivant.

Mais restons bien humbles et revenons à FLP. Sachant que chacun d'entre nous est par essence limité par son imprégnation propre : milieu, époque, pays, langue, famille, genre, conformation physique, épisodes de vie, etc. et étant assumés et assurés certains prérequis quant à un minimum d'"existence physique" et d'éducation au verbe du participant, FLP essaye ce dépassement classificateur en s'appuyant sur deux idées perpendiculaires syntonisées.  

Primo : développement et l'approfondissement de l'idiosyncrasie de chacun, principalement par lecture réflexive et compréhension/analyse. 

Secundo :  meilleure intégration/compréhension de chaque subjectivité personnelle au sein des idées ; humaines dans un premier temps et, pourquoi pas, de la nature dans un sens plus large, avec cette idée parallèle d'une réintégration dans le concert du vivant après tous ces épisodes capitalo-anthropocentrés des singes trop malins que nous sommes. 

En bref :   approfondissement personnel      versus       élargissement collectif incorporateur.

Nous retrouvons ici le concept de tétravalence cher à nos yeux où se combinent l'horizontalité de l'intégration aux rouages du présent (principe féminin, empathique ?), avec une verticalité qui tend à vouloir incorporer le MOI dans la continuité de l'évolution (principe masculin, égoïste ?). 

Il y a ici une parenté évidente - que FLP voudrait développer - avec les quatre liaisons de covalence du carbone (et en lien avec les 4 bases dont sont formées les chaines de la double hélice de l'ADN ?). Nous croyons encore une fois que s'en inspirer aidera à  une meilleure représentation humaine au sein du mystérieux processus de la vie émergé de notre matrice Gaïa ; à l'heure où la science  à  déjà bien montré combien nos représentations du réel sont à revoir de fond en comble.

Nous préconisons-anticipons donc le développement d'une classification à partir d'une double base duale, extension des 2 axes conceptuels habituels : ying-yang, mâle-femelle, vie-mort, ouranien-chtonien, doute-certitude, noir blanc, etc... ici sémantiques, qui sont à appréhender comme deux vecteurs doubles, orthogonaux , qui copulent, modélisent, conjuguent et fusionnent sans cesse les formulations, c'est à dire comment nous nous représentons le réel sous forme de consensus humain verbaux.

Voilà donc défini un cadre et quatre vecteurs-directions, sans autre forme méthodologique que la présentation de ce "chassis conceptuel".  Chassis sous-jacent qui, avec l'aide de l'outil FLP, ses règles simples, et les possibilités de précision sémantique qu'Internet permet, aidera le participant-inserteur à aller  un cran plus loin, c'est à dire à réfléchir, en extrapolant et dédoublant parfois la double dualité foncière qui nous anime. 

On pourra partir par exemple de idée simple d'un "dictionnaire intriqué  à deux termes". Termes définis et mis ensemble dans une recherche, dont les combinaisons vont générer diverses variations, en partant de la plus courte. Recherche-exploration "à deux mots" dont on pourra comparer les résultats tels qu'exprimés par une femme, ou par un homme, ou autre... Les paramétrages de lieu, époque, pays, etc. venant ensuite pour qui voudra aller plus loin.

Ainsi, via les bidouillages de chacun et des échanges multiples, principalement portés sur une "exactitude sémantique consensuelle", le dictionnaire FLP devrait s'auto-construire - sans jamais vouloir conclure - par la pratique et le partage communautaire. 

C'est donc une entreprise collective qui combine deux orientations orthogonales : occupation du temps et développement personnel, ces derniers participants à la construction et au développement d'un dictionnaire linguistique communautaire, base de données  multidimensionnelle  enchevêtrée  - en espérant de continuels élagages-mises à jour-corrections des extraits insérés. Tout ceci idéalement en développant et mettant en pratique un ordonnancement sémantico-taxinomique qui s'inspire de ce que nous savons de l'esprit qui est dans la matière.

Mais ne nous emballons pas. Voyons d'abord FLP comme un instrument de recherche, transversal et sérendipitaire, sur fond de délassement.  

Nous croyons au plaisir du lire, de la pensée, de la rêverie... de la curiosité qui avance par crans....  Pas assouvie, mais nourrie... souvent parce que le langage - c'est à dire tous les hommes rassemblés -, formule et matérialise pour un temps nos sentiments-sensations-idées, avant que chaque représentation personnelle (pas de représentations sans verbe) ne diverge et se développe plus avant à sa manière dans un corpus idiomatique jamais fixé. 

Nous pensons que l'esprit a soif de nouveau et répondons à cette appétence en proposant le double plaisir conjugué de la lecture et de la quête. Bon dieu quel bonheur de découvrir des choses parce que formulées jusqu'à nous paraitre intelligibles !

Auteur: Mg

Info: mars, avril 2023

[ prospective ] [ alcènes et alcynes  ] [ gnose ]

définition

(Q) - Peux-tu expliquer ce qu'on nomme "séparabilité dynamique" dans la recherche fondamentale ?

(R) - En recherche fondamentale, la "séparabilité dynamique" fait référence à la capacité de séparer et d'analyser les composants individuels ou les aspects d'un système ou d'un phénomène complexe tout en tenant compte de leurs interactions dynamiques. Il s'agit de comprendre et d'étudier les éléments individuels ou les variables qui contribuent au comportement global ou au fonctionnement du système.

Dans de nombreuses disciplines scientifiques, les systèmes complexes se composent de multiples éléments ou facteurs interconnectés qui interagissent et s'influencent mutuellement au fil du temps. La séparabilité dynamique vise à démêler et à examiner ces composants afin de mieux comprendre leurs propriétés individuelles, leurs comportements et leurs relations au sein d'un système plus vaste.

Le concept de séparabilité dynamique reconnaît que, bien que les composants puissent interagir et dépendre les uns des autres, leur étude isolée peut fournir des informations précieuses sur leurs caractéristiques et fonctions individuelles. En isolant ou en simplifiant temporairement des variables ou des composants spécifiques, les chercheurs peuvent mieux saisir leurs rôles et leurs contributions à la dynamique globale du système.

Une séparabilité dynamique qui implique souvent des approches expérimentales ou théoriques permettant aux scientifiques de manipuler ou de contrôler certaines variables, d'observer leurs effets et d'étudier leurs interactions dans le contexte d'un système plus large. Ce processus permet aux chercheurs d'identifier et d'analyser les mécanismes, les comportements ou les modèles individuels qui résultent de l'interaction entre les composants.

Globalement, la séparabilité dynamique est un concept fondamental de la recherche qui facilite l'étude et la compréhension des systèmes complexes en démêlant leurs composants interconnectés, en examinant leur dynamique individuelle et en contribuant finalement à une compréhension plus large du système dans son ensemble.

(Q) - C'est donc un domaine qui nous embarque immédiatement vers l'hyper-complexité

(R) - Oui, le concept de séparabilité dynamique met en évidence les défis et les complexités inhérents à l'étude de systèmes comportant de multiples composants en interaction. Lorsqu'ils tentent de comprendre ces systèmes, les chercheurs se heurtent souvent à un niveau de complexité qui peut être écrasant.

Les interdépendances et les interactions entre les composants d'un système peuvent donner lieu à des comportements et à des propriétés émergents qu'il n'est pas facile de prédire ou de comprendre en examinant les composants individuels de manière isolée. Cette complexité est souvent appelée "hypercomplexité" ou "complexité au-delà de la complexité".

L'étude des systèmes hypercomplexes exige des chercheurs qu'ils s'attaquent aux complexités des interactions et des boucles de rétroaction entre les composants. Il s'agit de déchiffrer comment les changements dans un composant peuvent se propager et affecter le comportement d'autres composants, conduisant souvent à des résultats non linéaires et imprévisibles.

Le domaine de l'hyper-complexité explore les méthodologies et les approches permettant de relever ces défis. Il s'agit de développer des modèles mathématiques avancés, des techniques de calcul et des outils analytiques pour naviguer dans les complexités et extraire des informations significatives de l'interconnexion des composants du système.

En acceptant la complexité inhérente et en utilisant des techniques telles que la séparabilité dynamique, les chercheurs cherchent à mieux comprendre les systèmes complexes et leurs propriétés émergentes. Cette compréhension peut conduire à des avancées dans divers domaines scientifiques, tels que la physique, la biologie, l'écologie, l'économie et les sciences sociales.

Cependant, il est important de noter que si la séparabilité dynamique et les approches connexes offrent des perspectives précieuses, la complexité totale de nombreux systèmes peut rester difficile à appréhender. Néanmoins, la recherche de la compréhension des systèmes hypercomplexes continue à stimuler l'exploration et l'innovation scientifiques.

(Q) - En ce qui concerne la séparabilité dynamique, les chercheurs extrapolent-ils ce concept en fonction de différents nombre de dimensions ?

(R) - Le concept de séparabilité dynamique n'a pas nécessairement un nombre prédéfini ou fixe de dimensions auxquelles les chercheurs l'extrapolent. Le nombre de dimensions considérées dépend du système spécifique étudié et des objectifs de la recherche.

Dans certains cas, la séparabilité dynamique peut impliquer de considérer la séparabilité des variables selon une seule dimension. Par exemple, les chercheurs peuvent chercher à isoler et à comprendre l'impact d'un seul facteur sur le comportement global du système.

Toutefois, dans les systèmes plus complexes, la séparabilité dynamique peut impliquer l'examen des interactions entre plusieurs dimensions ou variables. Ces dimensions peuvent représenter différents aspects ou caractéristiques du système qui interagissent et s'influencent mutuellement. Le nombre de dimensions prises en compte dans de tels cas peut varier considérablement en fonction de la complexité du système étudié.

Les chercheurs peuvent recourir à des techniques telles que les méthodes de réduction de la dimensionnalité, la modélisation statistique ou l'analyse de réseaux pour identifier et analyser les dimensions pertinentes et leurs interactions. En réduisant la complexité et en se concentrant sur la séparabilité au sein d'un ensemble réduit de dimensions, les chercheurs peuvent obtenir des informations sur la dynamique sous-jacente du système.

(Q) - Merci. Et donc il peut aussi s'agir d'un mélange de plusieurs mécanismes orthogonaux ?

(R) - Oui, la séparabilité dynamique peut impliquer un mélange de plusieurs mécanismes orthogonaux. Les mécanismes orthogonaux désignent des aspects ou des processus indépendants ou sans interaction au sein d'un système.

Dans les systèmes complexes, différents mécanismes ou variables peuvent contribuer au comportement global ou au fonctionnement du système, et ces mécanismes peuvent souvent être orthogonaux les uns par rapport aux autres. En étudiant la séparabilité de ces mécanismes orthogonaux, les chercheurs peuvent obtenir des informations sur leurs contributions individuelles et comprendre comment ils façonnent collectivement le comportement du système.

Par exemple, dans un système biologique, les chercheurs peuvent étudier la séparabilité de divers processus physiologiques tels que le métabolisme, l'expression des gènes et les voies de signalisation. Chacun de ces processus représente un mécanisme orthogonal qui peut être étudié indépendamment pour comprendre son rôle spécifique dans la fonction globale du système.

De même, dans le domaine de l'analyse des données ou de la reconnaissance des formes, les chercheurs peuvent utiliser des techniques telles que l'analyse en composantes principales (ACP) ou l'analyse en composantes indépendantes (ICA) pour identifier et isoler les composantes orthogonales au sein d'un ensemble de données. Cela permet de mieux comprendre les facteurs individuels qui contribuent aux modèles ou aux variations observés.

En examinant la séparabilité des mécanismes orthogonaux, les chercheurs peuvent démêler les interactions et dépendances complexes au sein d'un système et acquérir une compréhension plus nuancée de sa dynamique sous-jacente.

Il convient de noter que si les mécanismes orthogonaux peuvent être étudiés indépendamment les uns des autres, ils peuvent néanmoins interagir ou s'influencer indirectement par le biais d'effets d'ordre supérieur. L'étude de la séparabilité dynamique tient compte de ces interactions et vise à élucider les relations et les dépendances entre les mécanismes orthogonaux au sein du système global.

(Q) - OK merci. Pense-tu que la séparabilité dynamique puisse être une sorte d'hypothèse réductionniste ?

(R) - La séparabilité dynamique peut être considérée comme une approche réductionniste dans certains contextes. Le réductionnisme est une perspective philosophique qui suggère que les phénomènes complexes peuvent être compris en les réduisant à des composants ou mécanismes plus simples et plus fondamentaux. Dans le cas de la séparabilité dynamique, l'objectif est d'isoler et d'étudier des composants ou des variables individuels au sein d'un système complexe afin de mieux comprendre leurs contributions spécifiques.

En décomposant un système complexe en ses éléments constitutifs et en examinant leur comportement et leurs interactions, les chercheurs peuvent souvent simplifier l'analyse et se concentrer sur la compréhension des mécanismes ou variables individuels. Cette perspective réductionniste peut fournir des informations précieuses et aider à construire une compréhension fondamentale du système.

Cependant, il est important de reconnaître que le réductionnisme a ses limites. Les systèmes complexes sont souvent caractérisés par des propriétés émergentes qui ne peuvent être entièrement expliquées par l'étude de leurs composants individuels. Les phénomènes de plus haut niveau et les interactions entre les composants peuvent conduire à des comportements qui ne sont pas prévisibles ou compréhensibles sur la seule base d'une analyse réductionniste.

La séparabilité dynamique, en tant que concept de la recherche fondamentale, reconnaît la nécessité de trouver un équilibre entre le réductionnisme et l'appréciation des propriétés émergentes. Elle reconnaît que si l'étude des composants individuels isolés peut être instructive, il est également crucial de prendre en compte leurs interactions dynamiques et le comportement émergent qui découle de leurs interactions collectives.

En résumé, si la séparabilité dynamique implique une perspective réductionniste en isolant et en étudiant des composants individuels, il est important de garder à l'esprit les limites du réductionnisme et de prendre en compte les propriétés émergentes et la complexité du système dans son ensemble.

(Q) - On en revient donc à l'idée d'un mécanisme global orthogonal

(R) - Cela suggère l'existence d'un mécanisme ou d'un processus global distinct qui influence le système dans son ensemble, mais qui fonctionne de manière indépendante ou orthogonale par rapport à d'autres mécanismes locaux ou spécifiques au sein du système.

Dans ce contexte, le terme "orthogonal" implique que le mécanisme global est indépendant ou sans rapport avec les mécanismes ou composants spécifiques du système. Il peut avoir une influence plus large qui transcende les éléments individuels et joue un rôle dans l'élaboration du comportement global ou de la dynamique du système.

Un exemple de mécanisme global orthogonal pourrait être le concept d'auto-organisation dans les systèmes complexes. L'auto-organisation fait référence à l'émergence de modèles ou de comportements globaux à partir des interactions des composants locaux, sans qu'un contrôle ou une orientation externe ne soit nécessaire. Le mécanisme global d'auto-organisation fonctionne indépendamment des interactions locales spécifiques, tout en influençant l'organisation et la dynamique globales du système.

Un autre exemple pourrait être la présence de contraintes globales ou de conditions limites qui façonnent le comportement des composants locaux au sein du système. Ces contraintes globales peuvent dicter certaines règles ou limites qui guident le comportement et les interactions des éléments individuels, fournissant un mécanisme orthogonal qui affecte le comportement global du système.

En résumé, un "mécanisme global orthogonal" fait référence à un processus ou à une influence globale distincte qui opère indépendamment ou orthogonalement à des mécanismes spécifiques au sein d'un système, en façonnant son comportement ou sa dynamique globale.

Auteur: chatGPT4

Info: 17 juin 2023

[ ultracomplexité ]

homme-machine

Une nouvelle approche du calcul réinvente l'intelligence artificielle

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Entrez dans les espaces de grande dimension

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Exploiter le pouvoir

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Un début prometteur

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Ananthaswamy Anil

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

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