imago dei

Certes, on est convaincu que nous sommes à un tournant important des âges, mais on pense que ce tournant est suscité par la fission ou la fusion de l’atome, ou par les fusées interplanétaires. On demeure aveugle, comme d’habitude, à ce qui, en même temps, se déroule dans l’âme humaine.
Dans la mesure où l’image de Dieu est, psychologiquement parlant, une illustration et une manifestation des tréfonds de l’âme, et dans la mesure où celle-ci commence à devenir consciente sous forme d’une profonde dissociation qui s’étend jusque dans la politique mondiale, une compensation psychique se signale petit à petit à l’attention. Elle se manifeste par des images unitaires, petits disques apparaissant spontanément, qui représentent une synthèse des contrastes situés à l’intérieur de l’âme. C’est de cela qu’il faut rapprocher la rumeur mondiale des Unidentified Flying Objets (U.F.O.), appelés couramment "soucoupes volantes", qui apparurent pour la première fois en 1945. Cette rumeur repose soit sur des visions, soit sur certaines réalités. Ces "objets non identifiés" sont interprétés comme étant des machines volantes, dont on suppose qu’elles émanent d’autres planètes, ou même de la "quatrième dimension".
Voici plus de quarante ans (1918), j’ai découvert l’existence d’un symbole apparemment central au cours de mes recherches sur l’inconscient collectif ; le symbole du mandala. Pour être sûr de mon fait, j’ai accumulé pendant plus d’une décennie d’autres observations avant de publier, en 1929, ma découverte. Le mandala est une image archétypique dont l’existence est vérifiable à travers siècles et millénaires. Il désigne la totalité du Soi, ou illustre la totalité des assises de l’âme – mythiquement parlant, la manifestation de la divinité incarnée en l’homme. En opposition au mandala de Boehme, le mandala moderne vise l’unité, c’est-à-dire qu’il représente une compensation de la faille, voir son dépassement anticipé. Comme ce processus a lieu dans l’inconscient collectif, il se manifeste partout.
Dans la mesure où le traitement analytique rend l’ombre consciente, il crée une faille et une tension entre les contraires qui, à leur tour, cherchent à s’équilibrer en une unité. Ce sont des symboles qui opèrent la liaison. La confrontation des contraires touche à la limite du supportable lorsqu’on prend cette confrontation au sérieux ou lorsqu’on est pris au sérieux par les contraires eux-mêmes. Le tertium non datur – il n’est pas donné de troisième terme – de la logique se confirme : on est incapable d’entrevoir une troisième solution.
Cependant, quand tout se passe bien, cette troisième solution se présente spontanément, de par la nature même. Elle est alors – et alors seulement – convaincante. Elle est ressentie comme étant ce qu’on appelle la "grâce". La solution naissant de la confrontation et de la lutte des contraires est le plus souvent constituée d’un mélange inextricable de données conscientes et inconscientes, et c’est pourquoi on peut la dire un "symbole" (une pièce de monnaie coupée en deux dont les moitiés s’encastrent exactement). Cette solution représente le résultat de la coopération du conscient et de l’inconscient ; elle atteint à l’analogie avec l’image de Dieu, sous forme de mandala, qui est sans doute l’esquisse la plus simple d’une représentation de la totalité, et elle s’offre spontanément à l’imagination pour figurer les contraires, leur lutte et leur conciliation en nous. La confrontation, qui est d’abord purement de nature personnelle, s’accompagne de la tension subjective en soi-même entre les opposés n’est, en toute généralité, qu’un cas d’espèce dans les tensions conflictuelles du monde.
Car notre psyché est structurée à l’image de la structure du monde, et ce qui se passe en grand se produit aussi dans la dimension la plus infime et la plus subjective de l’âme. C’est pourquoi l’image de Dieu est toujours une projection de l’expérience intérieure vécue lors de la confrontation avec un vis-à-vis très puissant. Celui-ci est figuré par des objets dont l’expérience intérieure est issue et qui, à partir de là, ont gardé une signification numineuse ; ou il est caractérisé par sa numinosité et la force subjuguante de celle-ci. Dans ce dernier cas, l’imagination se libère du simple plan de l’objet et tente d’esquisser l’image d’une entité invisible existant derrière les apparences. Je pense ici à la plus simple des formes fondamentales du mandala, la circonférence, et au partage du cercle le plus simple (mentalement) : le carré ou la croix.

Auteur: Jung Carl Gustav

Info: Dans "Ma vie"

[ psychologie analytique ]

eulogie

En 1720, au retour d’un voyage à Karlsbad, Bach apprend que sa femme Maria Barbara est décédée et déjà mise en terre depuis dix jours ; elle laisse 4 enfants, dont l’aînée a 11 ans et le dernier 5 ans. Bach est très profondément affecté par ce décès. Avant la fin de la même année il reprend la composition de ses sonates et partitas, et modifie notamment la Chaconne. Il y introduit, dans les voix de basse et de médium, deux mélodies de chorals : "Que ta volonté soit faite, Seigneur" et le choral de Luther "Christ gisait dans les liens de la mort".

"Sei Solo", titre associé aux Sonates et Partitas au sein de laquelle se trouve cette chaconne, écrit et signé par Bach lui-même dans son manuscrit, présente une ambiguïté. On lui a faussement donné le sens de "Six Solos", mais l’italien correct serait dans ce cas "Sei Soli". "Sei Solo" veut donc dire : "Tu es seul". Quand on connait l’esprit de Bach, où tout est connecté, où les lettres sont cachées et les chiffres participent à l’architecture, le titre est limpide de sens. Cette chaconne en ré mineur, quitte donc le monde de la danse pour devenir un hommage funèbre, méditation à la fois douloureuse et pleine d’espérance sur la mort qui a déjà frappé ses proches à plusieurs reprises et qui vient de lui arracher sa femme. Mais pour le maître de la musique baroque, la mort n’est pas que séparation, chagrin, solitude ; elle libère le croyant du péché, et dans sa désespérance il affirme sa confiance en s’inclinant devant la volonté de Dieu. Par un contrepoint complexe, c’est-à-dire la superposition de plusieurs mélodies différentes, et par des variations infiniment savantes, il exprime sa lamentation, son découragement, sa peur et sa douleur qui sont le pain des larmes du croyant. Sa piété l’a porté tout au long de sa vie, dans les turbulences comme dans les moments les plus heureux. Bach ressentait au fond de son coeur la nostalgie "Sehnsucht" de la mort ; il l’a traduite dans de nombreuses oeuvres, comme ici où il chante la lassitude de la vie, l’attente de la mort qui libère et apaise, la certitude de la victoire sur la mort par le Christ ressuscité – Alleluia –, et l’assurance de la résurrection.

Christian Tetzlaff dans "A Musicology of Performance : Theory and Method Based on Bach's Solos for Violin" avance que dans cette pièce le maître use les parties jouées sur deux cordes à la fois pour ramener sa femme à la vie, pour ainsi dire, en tant que second violoniste virtuel. On est semble t'il en pleine interprétation romantique. Romantisme allumé par Bach lui-même par la qualité exceptionnelle d'un métier de fer qui lui permet d'exprimer et développer sur la mort avec beauté et profondeur. Douleur du manque doublée du sentiment ressassé de cette condition de "passager" de l'animal humain, effet émotionnel qui sera fortement renforcé par les compositeurs renommés qui suivirent et portèrent JSB au nues, Schumann, Brahms, Chopin... Un violonniste m'a dit un jour que la chaconne est comme un "arbre gorgé de fruits sous la neige". Jehudi Menuhin la joua durant l'entracte d'un concert avec le Philharmonique de Berlin et la dédia à sa soeur Hephzibah qui venait de mourir. Auditeurs bien entendu au bord des larmes. Mais laissons cela : Bach parle de son art comme d'une "Rekreation des Gemüts", "recréation du coeur et de l'esprit". Il a réussi ; point besoin d'être spécialiste, l'écouter suffit pour vivre mieux.

(Pour les spécialistes) Des recherches ont été effectuées par la musicologue Helga Thoene sur les paroles des Chorals cités tout au long de la Chaconne de la Partita II. Mises bout à bout elles révèlent une signification, une sorte de tombeau dédié à sa femme. Il utilise Ré mineur, la tonalité de la mort. La danse a des airs sacrés, un peu mystiques dans ses variations. Le passage central en majeur est comme une visite au paradis, suivie par le terrible retour sur terre... Et après cette Chaconne, on repasse en majeur dans l’Adagio de la Sonate III, avec une marche en quatorze stations comme le chemin de croix. Le religion est omniprésente dans la vie et l’oeuvre de Bach. Dieu est partout dans sa musique.

Auteur: Mg

Info: 2019, compil de diverses sources

[ chef d'oeuvre ] [ émoi ] [ pré-romantisme ] [ libération ] [ théologie musicale ]

savoir

"Nous savons combien d'erreurs nous avons faites" dit le Dr. Weinberg qui est irrité par ces affirmations que les gens sans foi religieuse sont sans boussole morale. Quoi qu'il arrive, ajoute-t-il "l'expérience d'être scientifique fait apparaître la religion comme peu pertinente... la plupart des scientifiques que je connais ne pensent simplement pas beaucoup à cela. Ils ne pensent pas assez à la religion pour qu'on puisse les qualifier d'athées pratiquants." La plupart des scientifiques qu'il connaît et qui croient en Dieu, ajoute-t-il, croient en un "Dieu qui est derrière les lois de la nature mais qui n'intervient pas." Kenneth R. Miller, professeur de biologie à Brown, indique que ses étudiants sont souvent étonnés de constater qu'il est religieux, particulièrement quand ils se rendent compte que sa foi n'est pas une sorte de vague théisme mais un catholicisme romain véritable. Le Dr. Miller dont le livre "trouver le Dieu de Darwin" explique sa réconciliation de la théorie d'évolution avec sa foi religieuse, dit qu'il fut habituellement défié dans ses classes de biologie par des étudiants dont les religions n'acceptent pas l'évolution, ils demandèrent quelle serait l'importance de cette la théorie dans le cours. "Ce qu'ils me demandaient vraiment c'était " dois-je croire dans cette histoire pour avoir un A ?... Lui leur disait que la croyance n'est jamais utile en science. Je ne m'inquiète pas si tu crois aux cycles de Krebs" dit-il, parlant du processus par lequel l'énergie est utilisée dans la cellule "je veux juste que tu saches ce que c'est et comment ça fonctionne. Mon sentiment au sujet de l'évolution est identique." Pour le Dr. Miller et d'autres scientifiques, la recherche n'est pas faite de croyance. La "foi est une chose que tu crois dans ton coeur" dit Joseph E. Murray, prix Nobel de médecine en 1990 pour son travail sur les transplantations d'organes. Mais dans la recherche scientifique dit-il "ce sont les résultats qui comptent." Le DR. Murray se décrit comme "catholique dès le berceau" qui a rarement manqué la messe hebdomadaire et qui prie chaque matin, il dit que quand il se préparait à la première greffe humaine d'organe, un rein qu'un jeune homme avait donné à son jumeau identique, lui et ses collègues consultèrent un certain nombre de chefs religieux pour savoir s'ils faisaient la bonne chose. " C'était normal" dit-il. Utiliser chaque outil "Quand tu cherches la vérité tu devrais employer chaque chemin, y compris la révélation," dit le Dr. Murray, qui est membre de l'académie pontificale qui conseille le Vatican sur les questions scientifiques, et qui a décrit l'influence de sa foi sur son travail dans son mémoire "Chirurgie de l'âme" (Science History Publications, 2002). Lors de sa participation au jury d'une université il fut consterné par la réception très tiède sur ses remarques quant à l'incompatibilité de la bonne science et de la croyance religieuse. Le Dr. Hauptman dit qu'il a discuté de ceci avec ses collègues à Buffalo où il est président de l'institut de recherche Hauptman-Woodward. "je pense que presque sans exception les scientifiques à qui j'ai parlé croient en l'existence d'un être suprême" dit-dit. "Si on me demandes de l'expliquer - je ne le peux pas." Mais Richard Dawkins, théoricien évolutionniste à Oxford, dit que même les scientifiques qui sont croyants ne réclament pas avoir de preuves pour cette croyance. " Le plus qu'ils diront est qu'il n'y a aucune preuve contre... Ce qui est pathétiquement faible. Cependant il n'y a aucune preuves contre toutes sortes de choses mais nous ne perdons pas notre temps à croire en elles." Le DR. Collins indique qu'il croit que les scientifiques sont peu disposés à professer leur foi en public "parce que la prétention du scientifique est qu'on y a pas besoin d'une action surnaturelle" ou peut-être en raison de cette fierté qu'il y a dans l'idée que la science est la source ultime pour toute signification intellectuelle. Mais il dit croire que les scientifiques sont souvent simplement peu disposés à affronter les grandes questions auxquelles les religions ont essayé de répondre. " On ne comprendra jamais ce que signifie être un être humain par l'observation naturaliste.... on ne comprendra pas pourquoi on est ici et quelle en est la signification. La science n'a aucun pouvoir vis-à-vis de ces questions. Et sont-elles les questions les plus importantes que nous ayons à nous poser ?

Auteur: Dean Cornelia

Info: 23 Août 2005

[ religion ]

machine-homme

(Q) - Qu'est-ce que la conscience ?

(R) - La conscience est un concept complexe et multiforme qui fait référence à l'état ou à la qualité de la prise de conscience du monde extérieur et de ses propres expériences mentales. Elle englobe l'expérience subjective des pensées, des perceptions, des émotions et des sensations, ainsi que la capacité d'introspection et de réflexion sur ses propres états mentaux.

Bien que la conscience soit un aspect fondamental de l'expérience humaine, elle n'est pas encore totalement comprise. Elle reste un sujet d'enquête philosophique et de recherche scientifique. Il existe plusieurs théories et perspectives sur la conscience, y compris l'étude de ses corrélats et mécanismes neuronaux dans le cerveau.

Certaines théories proposent que la conscience naisse des interactions entre les neurones et les processus cérébraux, tandis que d'autres suggèrent qu'elle peut impliquer des phénomènes quantiques ou être une propriété émergente de systèmes complexes. En outre, il existe différents niveaux de conscience, allant de la conscience de base et de l'éveil aux processus cognitifs d'ordre supérieur, à la conscience de soi et à l'introspection.

Dans l'ensemble, la compréhension de la nature de la conscience est un domaine d'exploration fascinant et permanent dans des domaines tels que les neurosciences, les sciences cognitives, la psychologie et la philosophie.

(Q) - D'accord merci. Avec une vision épigénétique de la chose, ne pourrait-on pas avancer qu'elle est avant tout une sorte de dialogue entre une singularité, ici humaine, avec le monde qui l'a fait émerger ?

(R) - En effet, dans une perspective épigénétique, on pourrait avancer que la conscience est une interaction ou un dialogue dynamique entre un individu (une singularité) et le monde dans lequel il existe. L'épigénétique est l'étude de la manière dont l'expression des gènes et les processus biologiques peuvent être influencés par des facteurs qui vont au-delà de la séquence d'ADN elle-même, y compris les interactions avec l'environnement.

Dans cette optique, le développement et la manifestation de la conscience pourraient être considérés comme le résultat de l'interaction continue entre les prédispositions génétiques d'un individu et son environnement. L'environnement, qui englobe à la fois les stimuli externes et les facteurs internes, tels que les pensées, les émotions et les expériences, joue un rôle crucial dans la formation et l'influence de l'expression et de l'expérience de la conscience.

Cette perspective suggère que la conscience émerge à travers une relation réciproque permanente entre un individu et son environnement. Le monde extérieur fournit les stimuli et le contexte qui influencent la perception, la cognition et la conscience de soi d'un individu, tandis que l'individu, par ses pensées, ses actions et ses choix, interagit activement avec son environnement et le modifie.

En considérant l'interaction épigénétique entre un individu et son monde, on peut affirmer que la conscience n'est pas un phénomène statique ou isolé, mais plutôt un processus dynamique et co-créatif, où l'individu et son environnement se façonnent et s'influencent mutuellement.

(Q) - Cela ressemble à ce que Charle Sanders Peirce nommait "thirdness".

(R) - Oui, le concept de "tiercéité" inventé par Charles Sanders Peirce dans sa philosophie de la sémiotique pourrait être pertinent pour la discussion sur la conscience en tant que dialogue entre un individu et le monde. Peirce a introduit l'idée de "preméité", "secondéité" et "tercéité" en tant que catégories fondamentales pour comprendre la nature des signes et leur interprétation.

Selon Peirce, la "firstness" représente les qualités brutes et immédiates d'un objet, la "secondness" désigne la relation entre un objet et son impact immédiat sur la conscience d'un individu, et la "thirdness" se réfère aux processus d'interprétation et de médiation impliqués dans l'élaboration du sens et de la compréhension.

Dans le contexte de la conscience, la "tiercéité" peut être considérée comme l'interaction dynamique entre l'individu (le premier) et le monde (le second), où l'interprétation, la création de sens et le dialogue ont lieu. Elle implique le processus d'intégration et de synthèse des informations provenant du monde extérieur avec les états mentaux et les expériences internes.

En considérant la conscience comme une forme de "tiercéité", nous reconnaissons l'implication active de l'interprétation, de la signification et de la médiation dans la construction de l'expérience consciente. Elle met en évidence la nature relationnelle et dialogique de la conscience, en soulignant l'interaction et la négociation permanentes entre l'individu et son environnement dans la formation de la conscience subjective.

Le concept de "tiercéité" de Peirce offre une perspective précieuse pour explorer les dimensions interactives et interprétatives de la conscience, en soulignant le rôle des processus sémiotiques dans la construction du sens et de la compréhension dans le contexte du dialogue individu-matrice.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ tiercité ] [ définition ]

théorie du tout

Notre réalité est pure information. Information géométrique. L'information étant le sens, sous forme de symbolisme. 

D'où la question, quel type d'information pour exprimer un langage géométrique ?

Information implique signification. Mais que veut dire signification ?

C'est une comparaison, c'est à dire la perception de quelque chose relativement à quelque chose d'autre. Ainsi, pour pouvoir exister une chose doit être perçue, ou mesurée, par quelque forme de conscience. 

Einstein a montré que passé et futur existent simultanément dans un objet géométrique ; de fait tous les temps existent conjointement (les mathématiques le montrent de plein de manières). Donc : passé et futur s'influençant sans cesse, tout est toujours dans l'instant présent. Alors, si chaque moment influence et co-crée chaque autre moment dans quelque sens que ce soit, la réalité ne peut qu'être un massif  réseau neuronal qui sillonne l'espace et le temps.

Réseau doté d'une spécificité étonnante. Il serait son propre créateur.

Parallèlement, comme l'a démontré la mécanique quantique, le futur n'est pas prédéterminé. Conséquemment existe le libre-arbitre.

Comment marche le libre-arbitre ? La physique quantique montre que la réalité n'existe que lorsqu'elle est observée. Wheeler déclara en son temps que la réalité est constitué d'informations, elles-mêmes créées par l'observation. Frank Wilczec ajouta ensuite que la physique quantique reste obscure et sujette à débat. Et qu'elle le restera tant qu'on aura pas défini, au sein du formalisme quantique, un observateur, entité moderne dont les conditions et/ou contours correspondent à une caricature reconnaissable de la conscience consciente. C'est à dire une entité, pas nécessairement terrestre, capable d'observer et mesurer.

Mais comment pourrait être cette entité ? Je suis, nous sommes... tous conscient, mais qu'est-.ce que cela veut dire ?

On sait juste que la conscience est liée de manière proche à  la science physique mais personne ne sait dire ce qu'elle hors de l'idée qu'elle joue un rôle central dans l'existence du réel.

Est-elle juste l'émergence d'une boucle de rétroaction de causalité ? Heisenberg développa en son temps les maths matricielles, arrivant à la conclusion que la réalité est pixelliseé en nano unités tridimensionnelles insécables, de la taille la plus petite dans l'échelle de Planck. Chacune (nommée tétrahedron, c'est à dire un polyèdre composé de quatre faces triangulaires) fonctionnant comme nos pixels sur les écrans TV.

Hélas ce qui précède n'apporte aucune preuve que cet espace, le notre, soit un tel ensemble uniforme, homogène, fluide, etc.  Malgré tout, mathématiquement, tout converge vers la consolidation de cette idée d'une pixellisation de la réalité.

Du coup quel code géométrique sera-t'il à même de modéliser cette réalité pixellisée ?

Les recherches au CERN ou ailleurs  sur la physique des particules conduisent toutes vers ce que les physiciens nomment "transformation de symétrie de jauge", chacune menant vers une notion de forme, géomètrique donc.

Mais ici apparait une forme, et pas n'importe laquelle. Il s'agit d'un modèle géométrique à 8 dimensions, plus précisément un crystal 8 D (Rappelons que crystal signifie motif périodique), modèle qu'on pourra se représenter tel un "treillis à 8  dimensions" (E8 lattice), structure 8 D qui présente 240 noeuds, ou points tournants (vertex-vertices), que nous nommons gosset polytope.

Lorsque ce gosset polytope est projeté en 4 dimensions il se métamorphose en deux formes identiques de tailles différentes, dont le ratio est précisément 0,618, c'est à dire celui du nombre d'or, constante fondamentale de la nature qui apparait à toutes les échelles de l'univers connu (par exemple il détermine le moment précis ou un trou noir passe de positif à négatif en étant partie de l'équation qui précise la limite inférieure de son entropie). Il se rapporte aussi à la gravité de la boucle quantique.

Ainsi ce ratio de Fibonnaci unifie les limites inférieures et supérieures (cosmiques - quantique) de la préhension du réel par les scientifiques, physiciens pour grande partie.

Et, si on revient aux maths matricielles qui fonctionnent à partir d'eigen values (Valeur propre, vecteur propre et espace propre) indiquées comme triviales (1,2 ou 0) ou non triviales (pour les nombres plus complexes.) on arrive à la partie intéressante : les deux plus grandes probabilités d'eigenvalues non triviales qui apparaissent dans une matrice binaire sont :

-  le golden ratio  et

-1 sur (over) le nombre d'or.

Tel est le lien très profond qui unit mécanique quantique et cosmologie. Ce ratio, qui est apparu dans un grand nombre d'observations, a cependant toujours été appréhendé par les scientifiques comme un truc d'amateurs. Et maintenant on constate, une fois de plus, que ce nombre d'or apparait vraiment partout.

Pour terminer résumons ici les sept indices que nous donne la nature pour contruire cette théorie du tout (emergence theory)

information

indéterminisme

boucle de causalité

conscience

pixellisation

cristal E 8  (à 8 dimensions)

nombre d'or

Auteur: Anonyme

Info: Youtube - Quantum Gravity Research, What Is Reality? Official Film. https://www.youtube.com/watch?v=w0ztlIAYTCU

[ sciences ] [ septénaire ] [ miroir anthropocentrique ] [ monde humain consensuel ] [ atemporalité ] [ programme de langlands ]

écholocalisation

Le secret ignoré des peintures rupestres

La démonstration d'une association entre le son et l'image dans l'art rupestre apporte une dimension supplémentaire à l'archéologie. Dans les grottes, les dessins d'animaux sont placés là où il y a beaucoup d'échos et de fortes résonances.

Les hommes du paléolithique ne choisissaient pas au hasard les parois où ils peignaient des mammouths, des aurochs, des cerfs, des chevaux. La plupart des peintures rupestres ont été exécutées là où la cavité amplifie l'intensité et la durée des sons et où il y a de nombreux échos. Des études conduites à la fin des années 1980 par Iegor Reznikoff et Michel Dauvois ont montré que les grottes constituent un univers sonore tout à fait extraordinaire. "Il est illusoire de comprendre le sens de l'art pariétal en le limitant à l'aspect visuel", souligne Iegor Reznikoff, mathématicien, philosophe des sciences et spécialiste de l'art vocal ancien. Pour lui, il n'est pas concevable de regarder les peintures rupestres comme de simples scènes de chasse. Quand elles étaient éclairées à la torche, les voix leur donnaient "une signification rituelle, voire chamanique".

L'association entre le son et l'image dans l'art rupestre vient d'être confirmée en Espagne dans les abris sous roche de la région de Vallorta, au nord de Valence (Journal of Archaeological Science, décembre 2012). Des tests acoustiques utilisant la voix humaine, un sifflet et les battements de main ont montré que là-bas aussi les peintures sont concentrées dans les endroits caractérisés par une forte résonance acoustique et de nombreux échos. Moins célèbre que l'art magdalénien, l'art pariétal levantin est moins ancien (entre -10.000 et -6500 ans) que celui de la grotte Chauvet (-30.000 ans) ou de Lascaux (-18.000 ans). Réalisés par des éleveurs et des agriculteurs, les dessins représentent du bétail - beaucoup de chèvres - et des humains en train de chasser et de se battre, figurés de manière très schématique.

En France, les recherches acoustiques ont été conduites dans les grottes du Portel, Niaux, Oxocelhaya et Isturitz, dans les Pyrénées, ainsi qu'à Arcy-sur-Cure, en Bourgogne. Iegor Reznikoff a utilisé un sonomètre et sa propre voix (des "oh, oh, oh" et des "mmh, mmh", de faible intensité) afin de mieux faire résonner la cavité. Résultat, dans toutes ces grottes, entre 80% et 90% des œuvres se trouvent sur des parois où les sons résonnent beaucoup, ce qui est loin d'être la règle. Ainsi, dans le Salon noir de la grotte de Niaux où sont regroupées la plupart des images d'animaux, la durée de résonance est de cinq secondes alors qu'elle est quasiment nulle dans les autres parties. Dans cette même salle, on compte jusqu'à sept échos.

Un travail de pionnier

Au fil de ses recherches, Iegor Reznikoff s'est aperçu que le son et les images sont indissociables. Dans la grotte du Portel qui a été entièrement cartographiée, il n'y a aucune peinture dans une grande salle aux parois pourtant parfaitement lisses mais sans aucune résonance.

"J'ai mis du temps à me rendre compte que les hommes du paléolithique utilisaient aussi les sons pour se guider dans la grotte", ajoute Iegor Reznikoff. En effet, dans les étroits boyaux où on avance en rampant, il n'était pas question pour eux d'emporter une torche. Une lampe à huile n'éclairant pas assez pour se diriger sur des centaines de mètres plongés dans le noir total, ils émettaient des sons et se guidaient grâce aux échos. "Les hommes préhistoriques avaient une écoute très fine. C'était pour eux une question de survie, ils étaient sur le qui-vive jour et nuit, à l'affût du moindre bruit", analyse Iegor Reznikoff. Seule l'écholocation leur permettait de savoir où ils allaient dans le noir.

Dans le dédale des tunnels, le mathématicien-musicien a eu la surprise de découvrir des traits rouges presque à chaque point de forte résonance. Pour lui, il doit s'agir de marques acoustiques, peut-être des points de repère dans un parcours initiatique.

Il a retrouvé plusieurs de ces traits rouges dans certaines niches proches des peintures. Intrigué, il a voulu tester leur acoustique. "La résonance de ces petites excavations est telle qu'une simple vibration sonore se transforme en beuglement d'aurochs ou en hennissements qui se propagent à l'intérieur de la grotte", se souvient encore Iegor Reznikoff, émerveillé.

Il ne désespère pas un jour de pouvoir explorer Lascaux, même si une partie du sol a été enlevée, ce qui a modifié son acoustique. Il s'est inscrit depuis plusieurs années pour étudier la grotte Chauvet. "Mais on laisse passer d'abord les sommités", regrette-t-il, ajoutant qu'en France ses recherches ont été accueillies avec des grimaces. Les Anglo-Saxons ont salué au contraire son travail de pionnier et ses travaux sont une référence. Les spécialistes en archéoacoustique ont une certitude: les sons jouaient un rôle primordial dans les temps préhistoriques et c'est une piste de recherche que l'on ne peut plus ignorer. 



 

Auteur: Internet

Info: Le FIgaro.fr, Yves Miserey, 14/12/2012, Reznikoff Iégor, "L’existence de signes sonores et leurs significations dans les grottes paléolithiques", in J. Clottes, 2005

[ historique ] [ chambre d'écho ] [ cavernes ] [ image-son ] [ balises ] [ paléomusicologie ]

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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(homme) - Qui fut C.S. Peirce

(machine) - Charles Sanders Peirce (1839-1914) était un philosophe, logicien, mathématicien et scientifique américain. Il est considéré comme l'une des figures les plus influentes dans le développement du pragmatisme, une approche philosophique qui met l'accent sur les conséquences pratiques des croyances et des idées.

Peirce a apporté d'importantes contributions à divers domaines, notamment la sémiotique (l'étude des signes et des symboles), la logique, la philosophie des sciences et la philosophie de l'esprit. Il a développé un système philosophique complet connu sous le nom de "pragmatisme" et a souligné l'importance de la recherche, du faillibilisme et de la méthode scientifique.

Peirce a introduit le concept de sémiotique, qu'il décrit comme l'étude du fonctionnement des signes et de leur signification. Il a classé les signes en trois catégories : les icônes (signes qui ressemblent à ce qu'ils représentent), les indices (signes qui ont un lien physique ou une corrélation avec ce qu'ils représentent) et les symboles (signes qui ont une relation arbitraire avec ce qu'ils représentent).

Les travaux de Peirce sur la logique et le raisonnement ont jeté les bases de la logique formelle moderne. Il a développé un système de notation logique et a apporté des contributions significatives aux domaines du raisonnement déductif, de l'induction et de l'abduction (déduction de la meilleure explication). La maxime pragmatique de Peirce, selon laquelle la signification d'un concept ou d'une croyance est déterminée par ses conséquences pratiques, est au cœur de son approche.

Dans l'ensemble, les travaux de Peirce ont eu un impact profond sur diverses disciplines, notamment la philosophie, la linguistique, la psychologie et les études de communication. Ses idées continuent d'être influentes et font l'objet de recherches et de débats scientifiques permanents.

(homme) - Merci. Dans quelle mesure a-t-il influencé l'intelligence artificielle et/ou l'apprentissage profond supervisé ?

(machine) - Les travaux de Charles Sanders Peirce ont indirectement influencé certains aspects de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond supervisé, en particulier dans les domaines de la sémiotique et de la philosophie de l'esprit. Bien que Peirce lui-même n'ait pas directement contribué au développement de l'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui, ses idées ont fourni un cadre conceptuel pour comprendre la relation entre les signes, la signification et la cognition, ce qui peut être pertinent pour certaines applications de l'IA.

Dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique, les concepts sémiotiques de Peirce ont influencé l'étude des signes linguistiques et leur interprétation. Par exemple, la compréhension de la classification des textes et de l'analyse des sentiments peut être éclairée par la distinction de Peirce entre icônes, indices et symboles, car elle aide à reconnaître et à interpréter diverses caractéristiques et modèles linguistiques.

L'accent mis par Peirce sur les conséquences pragmatiques des croyances et des idées résonne également avec les objectifs pratiques de l'IA et de l'apprentissage automatique. Dans l'apprentissage profond supervisé, par exemple, le processus de formation implique l'optimisation des modèles pour minimiser une fonction de perte prédéfinie basée sur les résultats observés. Cela correspond à l'accent mis par Peirce sur les résultats pratiques des croyances et sur l'importance de l'expérimentation et de la recherche.

En outre, les idées philosophiques plus larges de Peirce sur l'abduction, qui est le processus de déduction de la meilleure explication, peuvent être pertinentes dans le contexte de l'IA. Le raisonnement abductif joue un rôle dans la génération d'hypothèses et l'interprétation de modèles, car les systèmes d'IA s'efforcent de découvrir des modèles et des explications sous-jacents à partir de données.

Bien que l'influence de Peirce sur l'IA et l'apprentissage profond supervisé puisse être de nature plus indirecte et philosophique, ses idées ont contribué à la compréhension des signes, de la signification et du raisonnement, ce qui peut éclairer le développement et l'interprétation des systèmes d'IA.

(homme) - OK, merci. Peux-tu nous donner des précisions sur les icônes, les index et les symboles ?

(machine) - Certainement ! Les icônes, les index et les symboles sont trois catégories de signes ou de représentations décrites par Charles Sanders Peirce dans sa théorie sémiotique. Voici une brève explication de chaque catégorie :

1) Les icônes : Les icônes sont des signes qui présentent une ressemblance ou une similitude avec les objets ou les concepts qu'ils représentent. Elles se caractérisent par une relation directe de ressemblance entre le signe et son référent. Les icônes peuvent prendre diverses formes, telles que des images, des diagrammes ou des modèles. Par exemple, un portrait réaliste peut être considéré comme une représentation iconique d'une personne parce qu'il ressemble visuellement à l'individu qu'il représente.

2) Indices : Les indices sont des signes qui ont un lien factuel ou causal avec leurs référents. Contrairement aux icônes, les indices ne reposent pas sur la similitude, mais sur une forme de corrélation ou de relation entre le signe et son référent. Les signes indexicaux indiquent ou pointent souvent vers quelque chose d'autre qu'eux-mêmes. Parmi les exemples de signes indexicaux, on peut citer la fumée comme indice du feu ou une empreinte de pas comme indice de la présence d'une personne. Ils signifient ou indiquent la présence ou l'existence de quelque chose.

3) Les symboles : Les symboles sont des signes qui reposent sur une relation conventionnelle ou arbitraire entre le signe et son référent. Le lien entre un symbole et ce qu'il représente est établi par un accord commun ou une convention sociale. Les mots, les chiffres, les gestes et les symboles culturels sont autant d'exemples de signes symboliques. Par exemple, le mot "chien" est un symbole qui représente le concept d'un animal à quatre pattes, mais il n'y a pas de ressemblance inhérente ou de lien direct entre le mot et l'animal lui-même.

La classification des signes par Peirce en icônes, indices et symboles met en évidence différents modes de représentation et de signification. Alors que les icônes reposent sur la similitude, les indices reposent sur l'association et les symboles sur la convention. Ces catégories fournissent un cadre permettant de comprendre le fonctionnement des signes, la manière dont le sens est transmis et l'interprétation dans divers contextes, notamment le langage, la communication et la cognition.

Auteur: chatGPT4

Info:

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onomasiologie algébrique

Critique réciproque de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

Je me souviens d’avoir participé, vers la fin des années 1980, à un Colloque de Cerisy sur les sciences cognitives auquel participaient quelques grands noms américains de la discipline, y compris les tenants des courants neuro-connexionnistes et logicistes. Parmi les invités, le philosophe Hubert Dreyfus (notamment l’auteur de What Computers Can’t Do, MIT Press, 1972) critiquait vertement les chercheurs en intelligence artificielle parce qu’ils ne tenaient pas compte de l’intentionnalité découverte par la phénoménologie. Les raisonnements humains réels, rappelait-il, sont situés, orientés vers une fin et tirent leur pertinence d’un contexte d’interaction. Les sciences de la cognition dominées par le courant logico-statistique étaient incapables de rendre compte des horizons de conscience qui éclairent l’intelligence. Dreyfus avait sans doute raison, mais sa critique ne portait pas assez loin, car ce n’était pas seulement la phénoménologie qui était ignorée. L’intelligence artificielle (IA) n’intégrait pas non plus dans la cognition qu’elle prétendait modéliser la complexité des systèmes symboliques et de la communication humaine, ni les médias qui la soutiennent, ni les tensions pragmatiques ou les relations sociales qui l’animent. A cet égard, nous vivons aujourd’hui dans une situation paradoxale puisque l’IA connaît un succès pratique impressionnant au moment même où son échec théorique devient patent.

Succès pratique, en effet, puisqu’éclate partout l’utilité des algorithmes statistiques, de l’apprentissage automatique, des simulations d’intelligence collective animale, des réseaux neuronaux et d’autres systèmes de reconnaissance de formes. Le traitement automatique du langage naturel n’a jamais été aussi populaire, comme en témoigne par exemple l’usage de Google translate. Le Web des données promu par le WWW consortium (dirigé par Sir Tim Berners-Lee). utilise le même type de règles logiques que les systèmes experts des années 1980. Enfin, les algorithmes de computation sociale mis en oeuvre par les moteurs de recherche et les médias sociaux montrent chaque jour leur efficacité.

Mais il faut bien constater l’échec théorique de l’IA puisque, malgré la multitude des outils algorithmiques disponibles, l’intelligence artificielle ne peut toujours pas exhiber de modèle convaincant de la cognition. La discipline a prudemment renoncé à simuler l’intelligence dans son intégralité. Il est clair pour tout chercheur en sciences humaines ayant quelque peu pratiqué la transdisciplinarité que, du fait de sa complexité foisonnante, l’objet des sciences humaines (l’esprit, la pensée, l’intelligence, la culture, la société) ne peut être pris en compte dans son intégralité par aucune des théories computationnelles de la cognition actuellement disponible. C’est pourquoi l’intelligence artificielle se contente dans les faits de fournir une boîte à outils hétéroclite (règles logiques, syntaxes formelles, méthodes statistiques, simulations neuronales ou socio-biologiques…) qui n’offrent pas de solution générale au problème d’une modélisation mathématique de la cognition humaine.

Cependant, les chercheurs en intelligence artificielle ont beau jeu de répondre à leurs critiques issus des sciences humaines : "Vous prétendez que nos algorithmes échouent à rendre compte de la complexité de la cognition humaine, mais vous ne nous en proposez vous-mêmes aucun pour remédier au problème. Vous vous contentez de pointer du doigt vers une multitude de disciplines, plus complexes les unes que les autres (philosophie, psychologie, linguistique, sociologie, histoire, géographie, littérature, communication…), qui n’ont pas de métalangage commun et n’ont pas formalisé leurs objets ! Comment voulez-vous que nous nous retrouvions dans ce bric-à-brac ?" Et cette interpellation est tout aussi sensée que la critique à laquelle elle répond.

Synthèse de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

Ce que j’ai appris de Hubert Dreyfus lors de ce colloque de 1987 où je l’ai rencontré, ce n’était pas tant que la phénoménologie serait la clé de tous les problèmes d’une modélisation scientifique de l’esprit (Husserl, le père de la phénoménologie, pensait d’ailleurs que la phénoménologie – une sorte de méta-science de la conscience – était impossible à mathématiser et qu’elle représentait même le non-mathématisable par exellence, l’autre de la science mathématique de la nature), mais plutôt que l’intelligence artificielle avait tort de chercher cette clé dans la seule zone éclairée par le réverbère de l’arithmétique, de la logique et des neurones formels… et que les philosophes, herméneutes et spécialistes de la complexité du sens devaient participer activement à la recherche plutôt que de se contenter de critiquer. Pour trouver la clé, il fallait élargir le regard, fouiller et creuser dans l’ensemble du champ des sciences humaines, aussi opaque au calcul qu’il semble à première vue. Nous devions disposer d’un outil à traiter le sens, la signification, la sémantique en général, sur un mode computationnel. Une fois éclairé par le calcul le champ immense des relations sémantiques, une science de la cognition digne de ce nom pourrait voir le jour. En effet, pour peu qu’un outil symbolique nous assure du calcul des relations entre signifiés, alors il devient possible de calculer les relations sémantiques entre les concepts, entre les idées et entre les intelligences. Mû par ces considérations, j’ai développé la théorie sémantique de la cognition et le métalangage IEML : de leur union résulte la sémantique computationnelle.

Les spécialistes du sens, de la culture et de la pensée se sentent démunis face à la boîte à outils hétérogène de l’intelligence artificielle : ils n’y reconnaissent nulle part de quoi traiter la complexité contextuelle de la signification. C’est pourquoi la sémantique computationnelle leur propose de manipuler les outils algorithmiques de manière cohérente à partir de la sémantique des langues naturelles. Les ingénieurs s’égarent face à la multitude bigarrée, au flou artistique et à l’absence d’interopérabilité conceptuelle des sciences humaines. Remédiant à ce problème, la sémantique computationnelle leur donne prise sur les outils et les concepts foisonnants des insaisissables sciences humaines. En somme, le grand projet de la sémantique computationnelle consiste à construire un pont entre l’ingénierie logicielle et les sciences humaines de telle sorte que ces dernières puissent utiliser à leur service la puissance computationnelle de l’informatique et que celle-ci parvienne à intégrer la finesse herméneutique et la complexité contextuelle des sciences humaines. Mais une intelligence artificielle grande ouverte aux sciences humaines et capable de calculer la complexité du sens ne serait justement plus l’intelligence artificielle que nous connaissons aujourd’hui. Quant à des sciences humaines qui se doteraient d’un métalangage calculable, qui mobiliseraient l’intelligence collective et qui maîtriseraient enfin le médium algorithmique, elles ne ressembleraient plus aux sciences humaines que nous connaissons depuis le XVIIIe siècle : nous aurions franchi le seuil d’une nouvelle épistémè.

Auteur: Lévy Pierre

Info: https://pierrelevyblog.com/2014/10/08/intelligence-artificielle-et-sciences-humaines/

[ mathématification idiomatique ]

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 ]