sciences

Question : Y a-t-il quoi que ce soit de prévisible dans l'évolution ?
S. J. Gould : Oui, mais ces prédictions sont très générales. Ainsi, compte tenu des conditions qui existaient sur la Terre, j'aurais certainement prédit l'apparition de la vie. La vie est probablement la conséquence fondamentale de processus chimiques et de la physique des systèmes qui s'auto-organisent. Je pourrais également prédire qu'il y aura toujours davantage de proies que de prédateurs, car un écosystème ne peut fonctionner autrement. La symétrie bilatérale était elle aussi prévisible parce que c'est un mode d'organisation efficace. Je vous dirais que si des créatures volantes devaient apparaître, elles auraient probablement des ailes parce qu'il n'y a pas d'autres façon de se mouvoir dans les airs. Ainsi, la vie présente certaines caractéristiques très générales qu'on peut prévoir. Cependant, ce que la plupart des gens veulent savoir lorsqu'ils posent des questions sur l'évolution de la vie, ce ne sont pas des réponses générales et abstraites. Ce qui nous intéresse habituellement, c'est pourquoi l'Humain existe. Pourquoi les Dinosaures ont-ils dominé ? Pourquoi les Mammifères ont-ils pris la relève ? Ces questions ont toutes à voir avec l'imprévu.

Auteur: Gould Stephen Jay

Info: Entretien avec Neil Campbell dans son : Biologie, en début de cinquième partie

[ hasard ] [ évolution ]

intelligence artificielle

Les modèles actuels, comme ChatGPT, peuvent être une aide à l’écriture mais en aucun cas une source d’information.

Il faut balayer les fantasmes sur cette technologie. Ces systèmes dits autorégressifs sont entraînés à prédire le mot suivant sans se soucier de la véracité de l’information.

Voilà une raison qui explique qu'ils ne peuvent pas encore créer des textes trop longs, car la probabilité qu’ils se trompent se renforce au fil de l’écriture. 

A mon avis les LLM [Large language model] autorégressifs auront une durée de vie très courte. La prochaine révolution sera probablement celle des IA dites pilotables. Ces systèmes, qui devraient voir le jour d’ici à cinq ans, seront capables de produire des textes longs et clairs en planifiant des séquences d’actions.

Pour obtenir des systèmes capables de planification selon des objectifs fixés, il faut qu’ils puissent apprendre le fonctionnement du monde extérieur. Mais la perception sensorielle et le sens commun ne s'inculquent pas aisément à des modèles d’IA. L’avantage de cette technologie est de pouvoir lui spécifier des contraintes alignées avec les valeurs humaines. Reste à définir ces valeurs, qui varient selon les cultures.

Auteur: Le Cun Yann

Info: https://www.usinenouvelle.com, 8 juillet 2023

[ désincarnée ]

recherche

L'image de la méthode scientifique élaborée par la philosophie moderne est très différente des conceptions traditionnelles. Disparu l'idéal d'un univers dont le parcours suit des règles strictes, d'un cosmos prédéterminé qui se déroule comme une horloge. Disparu l'idéal du scientifique qui connaît la vérité absolue. Les événements de la nature sont plus comme des dés qui roulent plus que comme des étoiles tournantes. Ils sont contrôlés par des lois de probabilité, non par causalité, et le scientifique ressemble plus à un joueur qu'à un prophète. Il ne peut vous expliquer ses meilleures positions - et ne sait jamais auparavant si elles vont se réaliser. Il est cependant un meilleur joueur que l'homme à la table verte, parce que ses méthodes statistiques sont supérieures. Et son but est fixé plus haut - le but de prédire les dés roulants du cosmos. S'il lui est demandé pourquoi il suit ces méthodes, avec quel titre il fait ses prédictions, il ne peut pas répondre avoir une connaissance irréfutable de l'avenir. Il ne peut que poser de meilleurs paris. Et il peut prouver qu'ils sont meilleurs, que les produire est le mieux qu'il puisse faire - et que si un homme fait de son mieux, que pouvez-vous lui demander de plus ?

Auteur: Reichenbach Hans

Info: L'élévation de la philosophie scientifique, 1951, 1973, 248-9. Collecté in James Louis Jarrett and Sterling M. McMurrin, Philosophie contemporaine: Un livre de lectures, 1954, 376

[ évolution ] [ historique ] [ objectivité élargie ]

cosmologie

Notre détecteur de nouvelle physique par réseau neuronal (NNPhD) à automatiquement découvert Neptune à partir de données sur l'orbite d'Uranus. Il décèle aussi le rayonnement gravitationnel à partir de données sur les étoiles à neutrons. Le Machine Learning a un grand potentiel pour la recherche en physique ! 

(La conservation de l'énergie est un principe de base de la physique. Sa rupture implique souvent une nouvelle physique. Cet article présente une méthode de découverte de "nouvelle physique" basée sur des données. Plus précisément : étant donnée une trajectoire régie par des forces inconnues, notre détecteur neuronal de nouvelle physique (NNPhD) vise à déceler une nouvelle physique en décomposant le champ de force en composantes conservatives et non conservatives,  représentées respectivement par un réseau neuronal lagrangien (LNN) et un réseau neuronal sans contrainte, entraînés à minimiser l'erreur de récupération de force, plus une constante de  λ  fois la magnitude de la force non-conservatrice prédite. Nous montrons qu'une transition de phase se produit à   λ  =  1, de manière universelle pour des forces arbitraires. Nous démontrons que la NNPhD détecte avec succès une nouvelle physique via de ludiques expériences numériques, redécouvrant la friction à partir d'un double pendule amorti, Neptune à partir de l'orbite d'Uranus, et les ondes gravitationnelles à partir d'une orbite en spirale. Nous montrons également comment le NNPhD couplé à un intégrateur surpasse à la fois un LNN et un réseau neuronal sans contrainte, pour ce qui est de prédire l'avenir d'un double pendule amorti.)

Auteur: Tegmark Max

Info: Sur son fil FB, 24 déc 2021. En collaboration avec Ziming Liu, Bohan Wang, Qi Meng, Wei Chen et Tie-Yan Liu. Phys. Rev. E 104, 055302

[ pesanteur ] [ interactions ]

médiatiquement convenable

Imaginez un jeune Isaac Newton voyageant dans le temps depuis l'Angleterre de 1670 pour enseigner aux étudiants de Harvard en 2017. Après ce saut temporel Newton a toujours la même personnalité obsessionnelle et paranoïaque, avec le syndrome d'Asperger, un mauvais bégaiement, des humeurs instables et des épisodes de manie psychotique et de dépression. Mais il est désormais soumis aux codes de conduite de Harvard qui interdisent tout "manque de respect pour la dignité d'autrui" ; toute violation lui vaudra des ennuis avec l'Inquisition de Harvard (le "Bureau pour l'équité, la diversité et l'inclusion"). Newton veut aussi publier Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica, pour expliquer les lois du mouvement qui régissent l'univers. Mais son agent littéraire lui explique qu'il ne peut obtenir un contrat de publication décent tant qu'il n'a pas sa propre "plateforme d'auteur" avec au moins  20 000 followers sur Twitter - en lui reprochant d'avoir provoqué des réactions négatives pour avoir diffusé ses opinions excentriques sur l'alchimie de la Grèce antique, la cryptographie biblique, la monnaie fiduciaire, le mysticisme juif ou la manière de prédire la date exacte de l'Apocalypse.

Newton ne ferait pas long feu en tant qu'"intellectuel public" dans la culture américaine moderne. Tôt ou tard, il dirait des choses "offensantes" qui seraient rapportées à Harvard et reprises par les médias grand public sous forme de putaclicks (clickbait) pour l'indignation morale. Son excentricité et sa maladresse orageuse lui vaudront d'être rapidement expulsé du monde universitaire, des médias sociaux et de l'édition. Résultat ? D'un côté, il génèrerait du trafic sur Huffpost, Buzzfeed et Jezebel, et les gens disposeraient d'une nouvelle controverse à propos de laquelle ils pourraient développer des attitudes vertueuses sur Facebook. De l'autre nous n'aurions pas les lois du mouvement de Newton.

Auteur: Miller Geoffrey

Info:

[ comparaison diachronique ] [ moraline publique ]

homéostatique

- Vous semblez également fasciné par le "principe de l'énergie libre" de Karl Friston. Pouvez-vous expliquer de manière simple ce qu'est ce principe et comment il peut nous aider à comprendre les esprits ?

- Je pense que l'articulation la plus simple du principe de l'énergie libre est la suivante : Pensons aux systèmes vivants - une cellule ou un organisme. Un système vivant se maintient comme séparé de son environnement. Par exemple, je ne me dissous pas simplement en bouillie sur le sol. C'est un processus actif : J'absorbe de l'énergie et je me maintiens en tant que système qui conserve ses frontières avec le monde.

Cela signifie que, parmi tous les états possibles de mon corps - toutes les combinaisons possibles de mes différents composants - je ne reste que dans un très, très petit sous-ensemble d'états "statistiquement attendus". La température de mon corps, par exemple, reste dans une très petite plage de températures, ce qui est l'une des raisons pour lesquelles je reste en vie. Comment est-ce que je fais cela ? Comment l'organisme fait-il cela ? Eh bien, il doit minimiser l'incertitude des états dans lesquels il se trouve. Je dois résister activement à la deuxième loi de la thermodynamique, pour ne pas me dissiper dans toutes sortes d'états.

Le principe de l'énergie libre n'est pas en soi une théorie sur la conscience, mais je pense qu'il est très pertinent car il permet de comprendre comment et pourquoi les cerveaux fonctionnent comme ils le font, et il renvoie à l'idée que la conscience et la vie sont très étroitement liées. Très brièvement, l'idée est que pour réguler des choses comme la température corporelle - et, plus généralement, pour maintenir le corps en vie - le cerveau utilise des modèles prédictifs, car pour contrôler une chose, il est très utile de pouvoir prédire comment elle va se comporter. L'argument que je développe dans mon livre est que toutes nos expériences conscientes découlent de ces modèles prédictifs qui ont leur origine dans cet impératif biologique fondamental de rester en vie.

Auteur: Anil Seth

Info: https://www.quantamagazine.org/, 30 sept 2021

[ survie ] [ monades ] [ peur source ]

physique quantique

Mais revenons à l’article de 1990, dont voici l’introduction : "Le concept de hasard intrigue depuis longtemps les physiciens, et même l'humanité en général. Quelle est l'origine du hasard ? Dans quelle mesure le futur peut-il être prédit ? Notre incapacité à prédire l'avenir est-elle la conséquence de nos limites humaines ou plutôt la conséquence d'une impossibilité de principe ? Ces questions ont, en physique, une longue histoire. La physique classique héritée d'Isaac Newton était complètement déterministe : la connaissance parfaite de l'état d'un système à un instant donné permettait en principe la détermination de son état à tout instant ultérieur. Puis vint au début de ce siècle la mécanique quantique, où probabilités et hasard interviennent au niveau le plus fondamental de la théorie ; en effet, celle-ci ne peut fournir que des probabilités de mesurer telle ou telle valeur de la position, de l'énergie, etc. La mécanique quantique introduisit donc une indétermination fondamentale dans la nature, chose qu'Einstein lui-même ne voulut jamais accepter, comme en témoigne son célèbre "Dieu ne joue pas aux dés". Puis, assez récemment, on s'aperçut avec l'étude des "systèmes dynamiques", qu'après tout, la physique classique avait aussi du hasard, ou plus exactement de l'imprévisibilité, enfouis en son sein, puisque certains systèmes même très simples, comme un système de pendules, peuvent exhiber un comportement imprévisible. Le hasard, souvent associé au désordre, est ainsi devenu, du moins en physique, une notion pleine de contenu." (…)
Mais définir le hasard (ou une suite aléatoire de résultats de mesure) par un programme "minimal", qu’on ne peut pas réduire par un algorithme, c’est faire sauter en souriant l’interprétation métaphysique qui établit une équivalence entre forme aléatoire et absence d’intentionnalité, de sens, de volonté et de conscience. On en revient finalement à Kant qui expliquait que l’on ne peut pas plus démontrer l’existence de Dieu que son inexistence, que toute la métaphysique échappe à la démonstration logique.(…)
Alors sans doute faut-il reconnaître aujourd’hui que ces limites sont inhérentes à la raison humaine, outil magnifique mais incapable de tout surplomber et que, plus nous avancerons dans la connaissance de l’univers et de nous-mêmes, plus nous buterons sur l’inconnaissable ou, plus exactement, l’inexprimable par nos langages, qu’il s’agisse des mots ou des équations. Un inexprimable qui n’empêche pas la conscience et semble jaillir des noces paradoxales de la rigueur et de la liberté, autre nom du hasard.

Auteur: Anonyme

Info: Dans "Les magiciens du nouveau siècle"

[ connaissance maximale ] [ butée ] [ impossible ]

intelligence artificielle

Une IA envoie 5 champions de Poker au tapis en même temps

Pluribus, c'est son nom, a réussi pour la première fois à battre 5 joueurs à la fois au Texas Hold'em no limit. Développé par Facebook et l'Université de Carnegie-Mellon à Pittsburgh en Pennsylvanie, cette IA réalise pour la première fois ce qu'aucune autre n'avait accompli jusqu'ici.

En 1997, et pour la toute première fois, une IA battait un champion du monde d'échecs... Depuis de l'eau a coulé sous les ponts puisqu'une IA a récemment réussi à vaincre cinq adversaires au Poker Texas Hold'em, faisant ainsi d'elle la première IA victorieuse dans un jeu multijoueurs.

Une configuration plutôt modeste
L'IA Pluribus s'est "formé" une stratégie globale en 8 jours de calcul sur un serveur doté de 64 cœurs et aura nécessité moins de 512 Go de RAM. C'est donc assez peu par rapport aux autres IAs déployées ces dernières années pour battre des humains au jeux.

Là où Pluribus fait encore plus fort, c'est que celle-ci ne s'est pas entraînée contre un humain, mais simplement contre elle-même, encore et encore jusqu'à atteindre son meilleur niveau.

Une manière de jouer très personnelle
Seule, pendant une semaine, l'IA à pratiqué ce que ses programmeurs ont appelé le Monte Carlo counterfactual regret minimization. Le principe du Monte Carlo repose sur le fait de réfléchir toujours selon trois possibilités et de construire trois schémas des jeux possibles en prévision des coups à venir, un peu comme un arbre. Regret minimization, quant à lui, est le fait de prédire ce qui peut être joué et de mettre en place celui qui créera le moins de regrets une fois la décision prise.

L'IA a donc montré sa supériorité en évitant les erreurs que pourraient faire d'autres systèmes de ce type, car en un contre un, il est facile de connaître la main de l'adversaire, mais cela se complique lorsque quatre autres personnes sont à prendre en compte.

La plupart des IA sont ainsi battues en répétant finalement une habitude que l'adversaire humain pourrait repérer et mettre à son avantage. De la même façon, Pluribus est capable de changer de tactique en moins d'une minute, passant de la relance au bluff, la rendant ainsi inlisible et imprévisible. C'est donc encore une victoire pour l'IA, reste à savoir quel sera le prochain défi que les chercheurs parviendront à lui faire relever.

Auteur: Internet

Info: https://www.clubic.com. Laura Léger, contributrice, 15 juillet 2019

[ informatique ]

transhumanisme masqué

"Sapiens" de Yuval Noah Harari a été vendu à plus de huit millions d’exemplaires, les bouquins qui s’en sont suivis, sans atteindre encore ces sommets, s’en approchent (déjà quatre millions pour Homo deus...) Encensé par Bill Gates, Mark Zuckerberg, Barack Obama, Carlos Ghosn, Damien Hirst, etc. Harari est aujourd’hui adoubé comme un maître-penseur, et comment s’étonner dès lors qu’il ait été convié avec le statut de "guest star" au Forum économique de Davos?

Ses ouvrages se présentent à la fois comme une entreprise de vulgarisation portant sur l’histoire de notre espèce et comme une méditation sur le sens de cette histoire. La volonté pédagogique du prof de l’université de Jérusalem se double ainsi de considérations qui, sous couvert de science, ne font que déplier un métarécit pseudo-savant qui permettrait de justifier de façon éhontée une allégeance sans borne à l’idéologie de l’époque (ce qui explique son formidable succès), tout en faisant preuve à chaque page d’un illettrisme consternant doublé d'une stupidité effarante...

L’œuvre trousse en quelques chapitres l’histoire de l’univers telle qu’elle n’a plus de secrets pour lui, comme s’il avait assisté en personne au déroulement des opérations, de l’explosion originelle à l’apparition de l'Homo sapiens, et il n’hésite pas, bien sûr, à prédire notre avenir, faisant état d’une scission de l’humanité en deux groupes: les laissés pour compte d’un côté.et les ..."dieux" (promis à l’immortalité) de l’autre, ces derniers parvenant aux félicités de la richesse et la célébrité pour avoir été fondus dans le moule des "nouvelles technologies" numériques, et parmi tous les poncifs du discours dominant, avoir pigé toute l’histoire de l’évolution biologique à partir de la seule notion ...d’algorithme.

Avec pour capitonner ce tissu d’âneries fantastiques, l’inévitable refrain sur la tolérance, la passementerie pseudo-humaniste qui permet à l’auteur (et à ses lecteurs) de se situer à coup sûr du côté du Bien, les autorisant ainsi à l’évocation de l’eugénisme comme si cela ne soulevait plus de problème...

Peut-être que pour certains ces propos paraîtront exagérés, surtout à notre époque désenchantée où "la science" semble encore en mesure de faire "rêver les gens"... En admettant que ce soit l’une de ses prérogatives — ce dont il est permis de douter — que dire des étudiants en histoire, qu’un professeur est censé instruire, que ce dernier s’autorise de son statut pour raconter à ce point n’importe quoi...

Auteur: Dubuis Santini Christian

Info: Publication facebook du 28.11.2020

[ critique ] [ possession par le discours ] [ discours scientifique ]

homme-machine

L'IA de DeepMind peut construire une vision du monde à partir de plusieurs images.
L'intelligence artificielle peut maintenant se mettre à la place de quelqu'un d'autre. DeepMind a développé un réseau neuronal qui lui a appris à "imaginer" une scène à partir de différents points de vue, à partir d'une image seulement.
Avec une image 2D d'une scène - par exemple, une pièce avec un mur de brique et une sphère et un cube de couleur vive sur le sol - le réseau neuronal peut générer une vue 3D à partir d'un point de vue différent, rendant les côtés opposés des objets et modifiant l'endroit où les ombres tombent pour maintenir la même source de lumière.
Le système, nommé Generative Query Network (GQN), peut extraire des détails d'images statiques pour deviner les relations spatiales, y compris la position de la caméra.
"Imaginez que vous regardez l'Everest et que vous bougez d'un mètre - la montagne ne change pas de taille, ce qui vous dit quelque chose sur sa distance", dit Ali Eslami qui a dirigé le projet à Deepmind.
"Mais si vous regardez une tasse, elle changera de position. C'est semblable à la façon dont cela fonctionne."
Pour former le réseau neuronal, lui et son équipe lui ont montré des images d'une scène à partir de différents points de vue, utilisés pour prédire à quoi ressemblerait quelque chose depuis derrière ou du côté. Le système s' auto enseigne aussi via le contexte, les textures, les couleurs et l'éclairage. Ce qui contraste avec la technique actuelle de l'apprentissage supervisé, dans lequel les détails d'une scène sont étiquetés manuellement et transmis à l'IA.
L'IA peut également contrôler des objets dans l'espace virtuel, en appliquant sa compréhension des relations spatiales à un scénario où elle déplace un bras robotique pour ramasser une balle. Elle apprend beaucoup comme nous, même si nous ne le réalisons pas, dit Danilo Rezende de DeepMind, qui a également travaillé sur le projet.
En montrant au réseau neuronal de nombreuses images en formation, l'IA peut identifier les caractéristiques d'objets similaires et s'en souvenir. "Si vous regardez à l'intérieur du modèle, nous pouvons identifier des groupes de neurones artificiels, des unités dans le graphique de calcul, qui représentent l'objet ", dit Rezende.
Le système se déplace autour de ces scènes, faisant des prédictions sur l'endroit où les choses devraient être et à quoi elles devraient ressembler, en s'ajustant quand ses prédictions sont incorrectes.
Il a pu utiliser cette capacité pour élaborer la disposition d'un labyrinthe après avoir vu quelques photos prises de différents points de vue.

Auteur: Whyte Chelsea

Info: https://www.newscientist.com, 14 juin 2018