politique

Pas que je dise que le capitalisme ne serve à rien. Non. Le capitalisme sert justement à quelque chose et nous ne devrions pas l’oublier. C’est les choses qu’il fait qui ne servent à rien, mais ça c’est une toute autre affaire. C’est justement son problème.

Enfin, ce sur quoi il s’appuie - et c’est une grande force - devrait s’éclairer. Elle joue dans le même sens que celui que je vous disais tout à l’heure, elle va contre le pouvoir. Elle est d’une autre nature. Et elle donne au pouvoir de grands embarras.

Là aussi, c’est évidemment nachträglich, c’est après coup qu’il faut voir le sens de ce qui se passe. Le capitalisme a tout à fait changé les habitudes du pouvoir. Elles sont peut­-être devenues plus abusives, mais enfin, elles sont changées.

Le capitalisme a introduit ceci, qu’on n’avait jamais vu, ce qu’on appelle le pouvoir libéral.

Il y a des choses très simples dont après tout je ne peux parler que d’expérience très personnelle.

Observez ceci : de mémoire d’historien on n’a jamais entendu parler d’organe de gouvernement qu’on quitte en donnant sa démission.

Là où des pouvoirs authentiques, sérieux, subsistants, existent, on ne donne pas sa démission, parce que c’est très grave comme conséquence. Ou alors c’est une simple façon de s’exprimer, on donne sa démission, mais on vous abat à la sortie.

J’appelle ça des endroits où le pouvoir est sérieux. L’idée de considérer comme un progrès, et encore libéral, les institutions où, quand quelqu’un a bien saboté tout ce qu’il avait à faire pendant trois ou six mois et s’est révélé un incapable,

il n’a qu’à donner sa démission et il ne lui arrive rien.

Au contraire, on lui dit d’attendre pour qu’il revienne la prochaine fois : ça veut quand même dire quoi ?

On n’a jamais vu ça à Rome, enfin ! Aux endroits où c’était sérieux ! On n’a jamais vu un consul donner sa démission, ni un tribun du peuple ! C’est à proprement parler, inimaginable. Ça veut simplement dire que le pouvoir est ailleurs.

Auteur: Lacan Jacques

Info: 19 mars 1969

[ discours capitaliste ] [ nom-du-père ] [ ordre symbolique ] [ destitution ]

anti-TV

La télévision n’est jamais aussi vulgaire que lorsqu’elle feint de s’intéresser à un objet qu’elle méprise. La télévision méprise l’Art. Il est son ennemi juré‚ il met en évidence‚ sans un mot – il suffit de les confronter –‚ sa petitesse et lui rappelle qu’elle n’est rien de plus qu’un outil. La télévision est un médium – ce n’est pas rien – mais elle souhaite ardemment devenir un spectacle à part entière. Dès lors‚ elle s’appuie sur l’Art‚ entre autres choses‚ pour s’élever au-dessus de sa condition. Elle le vampirise. Elle le réduit à ses propres dimensions ("on ne voit rien") et elle l’oblige à parler le même langage qu’elle.

La télévision se croit essentielle. Elle a raison‚ c’est elle qui fait la pluie et le beau temps. Elle peut rendre célèbre n’importe qui et le faire disparaître en l’oubliant. Elle est le plus grand dénominateur commun : fatalement‚ au nom du populaire‚ elle se laisse aller au populisme et nivelle par le bas. À quand un Ministère de la Communication et (accessoirement) de la Culture ?

Quand la télévision fait sa fête au théâtre‚ elle se soucie moins de l’Art en question – il suffit de regarder les programmes pour constater qu’elle s’en fiche royalement – que de le réduire à son moule‚ s’en servir pour sa propre cause. Et comme le seul but de la télévision‚ actuellement‚ est de remplir le temps qui lui est imparti et de ratisser large‚ ce qu’elle nomme une fête devient un défilé longuet de gens connus du plus grand nombre. C’est mal cuisiné mais il y a beaucoup de plats.

Le problème avec le théâtre‚ c’est qu’il n’y a pas de "vedettes". Une vedette est fabriquée par la télévision‚ y compris celles du cinéma‚ et comme elle n’a que faire du théâtre‚ les organisateurs se retrouvent en manque. Les seules vedettes du théâtre qu’on puisse connaître sont celles du théâtre télévisé‚ tendance Sabbagh ou celles du cinéma‚ revenues à la source ("C’est là qu’est mon seul amour... "). On se retrouve donc‚ pour "honorer" le théâtre‚ avec une cohorte de gens‚ tous respectables au demeurant‚ mais dans bien des cas‚ à des années-lumière de ce qu’est la réalité de ce métier. Le temps de devenir une vedette grâce à la télévision et le train est largement passé.
D’où l’aspect fête de charité‚ amicale des anciens élèves‚ gala de l’Union des artistes ou noces d’or des grands-parents.

Pourtant‚ devant tant de vulgarité‚ un pauvre digne et magnifique fait taire la médiocrité. Terzieff parle. Et la télévision la ferme. Elle ne gouverne plus. Elle est à son service‚ elle doit se rapprocher de lui‚ le cadrer comme un acteur‚ et non comme un présentateur. Il ne la regarde pas‚ il parle au public. Il prend son temps‚ pas de chronomètre dans la poche. Il est un acteur‚ le théâtre sur la scène. Et paradoxalement‚ il fait de la bonne télévision.
Les dames patronnesses en restent un instant bouche bée : le théâtre est grand‚ il se suffit à lui-même‚ il ne rêve pas de "passer à la télé"‚ il ne demande qu’à vivre. Les médailles‚ c’est bon quand on est mort.

Auteur: Lagarce Jean-Luc

Info: Article paru dans 7 à Paris en 1988 à propos de la cérémonie des Molières signé Paul Dasthré (inspiré d’un personnage balzacien‚ cf. Le Roman de Jean-Luc Lagarce de J.-P. Thibaudat) qui est le pseudonyme sous lequel Jean-Luc Lagarce écrivit quelques articles dans la presse.

[ coup de gueule ] [ nivellement par le bas ] [ pouvoir informationnel ] [ média descendant ]

communisme

Lénine meurt en 1924. La lutte pour sa succession s’engage presque aussitôt entre les deux bureaucrates les mieux placés : Staline et Trotsky [Trotski]. Ce dernier, doctrinaire et tribun, jouit d’une énorme popularité. Malheureusement pour lui, il s’appuie sur les couches inférieures du Parti, sur les cellules de base, les ouvriers d’usines, prouvant ainsi qu’il n’a rien, rien compris aux événements. Staline, lui, a vu clair. Il sait qu’en régime "socialiste", la réalité du pouvoir appartient, non au peuple, ni à la classe ouvrière, non pas même au Parti, dans son ensemble, mais aux sept ou huit membres qui constituent le Bureau politique du comité central. Il en est, mise sur eux, joue et gagne. Trotsky part en exil. Plus tard, il sera assassiné.

Staline est au pouvoir. C’est le premier "grand patron" du parti communiste qui soit vraiment un homme du peuple. Comme tel, il méprise le peuple, et vomit les idéologues, ces petits-bourgeois bavards et prétentieux qui, pendant des années, lui ont barré la route, l’ont regardé de haut en bas, l’ont abreuvé de citations de Marx... Lui, c’est un politique pur. Son but est simple : agrandir le pays, le faire craindre et respecter, et constituer enfin le Grand Empire panslave. Son instrument sera la bureaucratie, devenue classe dominante : ses ennemis : les ouvriers, les paysans et les intellectuels. 

Dès le début de son règne, il transforme les usines en casernes, réprime l’absentéisme, se sert des syndicats pour faire voter des résolutions "spontanées" visant à augmenter la production sans augmenter les salaires. Les militants serviles et arrivistes comme seuls peuvent l’être des révolutionnaires, entrent immédiatement dans le jeu. L’ouvrier russe, trahi par les siens, livré pieds et poings liés à l’État-patron, accusé, s’il proteste, de faire le jeu des ennemis du peuple, se résigne et se console toutes les fois qu’il le peut, en faisant de la reprise individuelle, c’est-à-dire en volant le matériel.

Il n’en est pas de même dans les campagnes, où Staline rétablit au profit de l’État bureaucratique, le régime féodal. Il prend la terre aux paysans, les encaserne dans les kolkhozes, et refait d’eux des serfs de la couronne. Les paysans prennent les armes, massacrent le bétail, provoquent la famine. C’est une véritable guerre. Bilan : sept millions de morts, d’après les évaluations les plus modérées...

Le reste va tout seul : les artisans, les femmes, sont prolétarisés de gré ou de force. Les écrivains eux-mêmes, les artistes, les penseurs, deviennent des agitateurs, des crétiniseurs à gages, des valets du régime. Ceux qui n’acceptent pas ce rôle sont immédiatement supprimés. Ceux qui l’acceptent se déshonorent, s’enivrent ou se suicident.

Enfin, pour couronner le tout, Staline organise les procès de Moscou, au cours desquels sont condamnés les anciens compagnons de Lénine. Il les accuse de trahison. Ce sont, bien entendu, des traîtres puisqu’ils sont léninistes, mais l’humour de Staline consiste à leur faire avouer qu’ils sont également traîtres au "socialisme". Ce qu’ils font, semble-t-il, avec une sorte de volupté. Après quoi ils vont à la mort au milieu de l’indifférence complète de la population car, au début des années 30 du siècle, le peuple russe est, de beaucoup, le plus dépolitisé d’Europe.

Auteur: Gripari Pierre

Info: Dans "La vie, la mort et la résurrection de Socrate-Marie-Gripotard", éditions de la Table Ronde, 1968, pages 49-50

[ histoire ] [ chronologie ] [ totalitarisme ]

guerre

Rentre des champs, père, il y a une lettre de notre Pete,

Viens donc à la porte, mère, il y a une lettre de ton fils chéri.



Parce que c’est l’automne,

Parce que les feuilles vertes aux arbres foncent, et jaunissent et rougissent,

Que leur fraîcheur adoucit les villages de l’Ohio feuillage balançant dans la petite brise,

Que les pommes pendent mûres aux vergers et mûrs pendent les raisins aux treilles de la vigne

(Sentez-vous le parfum des grappes de la vigne ?

Sentez-vous le parfum du blé noir où les abeilles ont cessé de bourdonner ?),



Il est si calme aussi, le ciel, si translucide après la pluie, si merveilleux sont les nuages,

Tout est si calme dessous lui, tout si plein de vie de beauté, et la ferme est prospère.



Comme sont prospères là-bas aussi les champs,

Mais voici qu’en revient à l’instant le père, il répond à l’appel de sa fille,

Mais voici qu’à l’entrée vient la mère, elle a hâte d’être au seuil.



Aussi vite qu’elle marche ses pas éprouvent une crainte, ils tremblent,

Elle n’a pas pris le temps d’ajuster ses cheveux, son bonnet.



Vite vite ouvrir l’enveloppe.

Ce n’est pas l’écriture de notre fils, non ! pourtant son nom est écrit,

Une main étrange a écrit pour notre fils, oh ! comme le cœur maternel a mal !

Evanouissement, lueur d’éclairs noirs, sa lecture ne saisit que quelques mots essentiels,

Des bribes de phrases, blessé par balle à la poitrine dans un engagement de cavalerie, conduit à l’hôpital,

Dans un état très faible, mais il guérira.



Je ne vois plus qu’une seule silhouette devant moi,

Au milieu de cet Ohio regorgeant de richesses, fermes et cités,

Une femme pâleur de mort au visage, tête en plomb, elle ne tient plus sur ses jambes,

Elle s’appuie contre le chambranle de la porte.



N’aie pas de chagrin, maman (c’est la grande fille qui parle tout en sanglotant,

Et les petites sœurs se sont serrées contre ses jambes, muettes de terreur),

Regarde maman chérie, tu vois bien que la lettre dit que Pete sera bientôt guéri non ?



Hélas le pauvre garçon ne guérira jamais (peut-être même est-elle mieux où elle est cette vaillante âme droite),

Car cependant qu’ils sont là debout à la porte, lui est déjà mort,

Leur fils unique est mort.



Mais la mère a besoin de réconfort,

Cette femme fluette qui portera bientôt le deuil,

Qui ne touchera plus à la nourriture le jour, se réveillera en sursaut la nuit dans son sommeil léger,

Se réveillera à minuit, pleurera, soupirera d’un seul soupir ininterrompu,

Ah ! si elle pouvait sans qu’on la voie, en silence échapper à la vie, partir dans son coin,

Aller retrouver son cher fils mort.

Auteur: Whitman Walt

Info: Dans "Feuilles d'herbe", Rentre des champs, père, traduction Jacques Darras, éditions Gallimard, 2002, pages 411 à 413

[ soldat ] [ poème ]

data élagage

IA : Cette technique oubliée du 18e siècle rend le Deep Learning inutile

Et si le deep learning devenait inutile au développement de l’intelligence artificielle ? Cette technique oubliée du 18e siècle pourrait le remplacer.

Jusqu’à maintenant, le deep learning ou l’apprentissage profond est présenté comme un processus essentiel au développement de l’intelligence artificielle. Il consiste à entraîner les grands modèles de langage (LLM) avec un énorme volume de données. Mais des chercheurs finlandais avancent que le deep learning pourrait devenir inutile.

Ces chercheurs font partie d’une équipe de l’université de Jyväskylä qui effectue des travaux sur les techniques de développement de l’intelligence artificielle. Ils ont publié le mois dernier, dans la revue Neurocomputing, un papier intéressant sur une ancienne méthode mathématique du 18e siècle.

Cette technique est plus simple et plus performante que l’apprentissage profond, défendent les auteurs dans leur papier. Notons que cette conclusion constitue l’aboutissement de six années de recherche.

Il faut que le deep learning devienne inutile…

Le deep learning s’apparente aux techniques d’intelligence artificielle exploitant massivement des données et des ressources informatiques. Celles-ci servent à entraîner des réseaux neuronaux pour avoir des LLM. Rappelons que ces derniers se trouvent au cœur des IA génératives comme le populaire Chat-GPT.

Mais il ne faut pas croire que l’apprentissage profond est infaillible. Le volume des données à traiter en fait une méthode complexe et souvent sujette à des erreurs. Cela impacte significativement les performances des modèles génératifs obtenus.

En effet, la complexité du deep learning se retrouve dans la structure d’un LLM (large miodèle de langage). Cela peut instaurer une boîte noire sur le mécanisme du modèle IA. Dans la mesure où son fonctionnement n’est pas maîtrisé, les performances ne seront pas au rendez-vous. L’opacité du mécanisme IA peut même exposer à des risques.

Des modèles IA performants sans deep learning

L’équipe de l’université de Jyväskylä travaille ainsi depuis six ans sur l’amélioration des procédés d’apprentissage profond. Leurs travaux consistaient notamment à explorer la piste de la réduction des données. L’objectif est de trouver un moyen pratique pour alimenter les LLM sans pour autant les noyer de données.

Les auteurs de la recherche pensent avoir trouvé la solution dans les applications linéaire et non-linéaire. Il s’agit d’un concept mathématique dont le perfectionnement a eu lieu du 17e au 18e siècle. Celui-ci s’appuie principalement sur la combinaison des fonctions et des équations différentielles.

Les applications linéaire et non-linéaire permettent ainsi de générer un nouvel ordre de modèles de langage. Il en résulte des LLM avec une structure beaucoup moins complexe. Par ailleurs, son fonctionnement ne requiert pas un énorme volume de données. Cela n’a pourtant aucun impact négatif sur la performance.

Les mathématiques du 18e siècle pour moderniser l’IA…

L’importance de l’intelligence artificielle dans la technologie moderne augmente rapidement. La compréhension et la vraie maîtrise des grands modèles de langage deviennent indispensables. Les chercheurs finlandais pensent que leur nouvelle méthode peut résoudre certains problèmes en lien avec le développement de l’intelligence artificielle.

En effet, plus le développement de l’IA sera simple et transparent, il sera davantage facile d’envisager son utilisation éthique. L’accent est également mis sur la dimension écologique du nouveau procédé. Des LLM plus simples requièrent beaucoup moins de ressources informatiques et sont moins énergivores.

Néanmoins, les chercheurs craignent le scepticisme des actuels principaux acteurs de l’IA. "Le deep learning occupe une place si importante dans la recherche, le développement de l’intelligence artificielle (…) Même si la science progresse, la communauté elle-même peut se montrer réticente au changement", explique l’un des auteurs de la recherche.

Auteur: Internet

Info: https://www.lebigdata.fr/, Magloire 12 octobre 2023

[ limitation de la force brute ] [ vectorisation sémantique ] [ émondage taxonomique ]

machine-homme

Meta a dévoilé une intelligence artificielle capable de lire dans vos pensées. En s’appuyant sur les signaux électromagnétiques du cerveau, l’IA peut comprendre les images que vous avez en tête et les reproduire.

Meta concentre désormais ses efforts sur l’intelligence artificielle. Ces derniers mois, les chercheurs du groupe de Mark Zuckerberg ont dévoilé une pléthore d’innovations s’appuyant sur l’IA. Citons notamment Voicebox, une intelligence artificielle capable d’imiter une voix humaine, le modèle de langage Llama 2, ou MusicGen, un outil qui peut produire une musique à la demande.

Le géant de Menlo Park ne compte pas s’arrêter là. Sur son site web, Meta vient de mettre en ligne un rapport consacré à une IA conçue pour décoder ce qu’il se passe dans le cerveau humain. L’intelligence artificielle est en effet capable de comprendre les images qu’un individu a en tête. Par la suite, l’IA va reproduire les images aperçues dans les pensées de celui-ci.

Comment l’IA peut lire dans le cerveau ?

Pour parvenir à cette prouesse, Meta s’appuie sur la magnéto-encéphalographie, ou MEG, une technique d’imagerie cérébrale qui mesure l’activité électromagnétique du cerveau. En collectant "des milliers de mesures d’activité cérébrale" par seconde, le système va "décoder le déploiement des représentations visuelles dans le cerveau". Meta a mis au point un "modèle de décodage" basé sur l’IA pour comprendre les champs magnétiques produits par l’activité neuronale.

Une fois que les données ont été traitées, elles vont être reliées aux représentations visuelles mises au point l’IA en amont. Ces représentations sont générées par un encodeur d’image, qui dispose d’un " riche ensemble " de visuels différents. En d’autres termes, les images déjà disponibles vont être comparées aux images décelées dans le cerveau. C’est là que l’" encodeur cérébral " entre en jeu. Enfin, l’IA va produire une " image plausible " en se basant sur les visuels dans les pensées de la cible. Notez que les visuels sont générés en continu à partir du cerveau, ce qui offre un aperçu unique de ce qu’il se passe dans l’esprit humain.

Dans le cadre de son expérience, l’entreprise a d’abord montré une image, fournie par l’IA, à des bénévoles. En parallèle, une machine MEG scannait les signaux de leur cerveau. Meta a partagé plusieurs exemples des résultats générés dans son rapport. Dans la plupart des cas, le résultat final n’est pas tombé loin de l’image montrée à l’origine. L’IA parvient généralement à reproduire l’objet principal de l’image en s’appuyant sur les ondes et sa bibliothèque de visuels.

" Nos résultats montrent que le MEG peut être utilisé pour déchiffrer, avec une précision d’une milliseconde, la montée des représentations complexes générées dans le cerveau ", résume Meta.

Les limites de l’IA

À ce stade, l’IA doit d’abord être entraînée sur l’activité cérébrale d’un individu avant d’être utilisée pour décrypter des pensées. Le système doit passer par une période de formation, qui va l’habituer à interpréter des ondes cérébrales spécifiques. De la même manière, un modèle linguistique doit être formé sur base d’une montagne de textes avant de pouvoir animer un chatbot.

De plus, rien n’indique que cette technologie, encore à ses balbutiements, puisse permettre de décoder des images qui ne sont pas d’abord traitées par l’IA. Tout en promettant d’autres avancées à l’avenir, Meta estime que sa technologie pourrait permettre de concevoir des " interfaces cerveau-ordinateur non invasives " pour venir en aide aux personnes qui ont perdu la capacité de parler.

Notez qu’il ne s’agit pas de la première fois qu’une IA parvient à lire dans les pensées humaines. Cet été, des chercheurs américains ont dévoilé une IA capable de deviner la musique qu’une personne est en train d’écouter uniquement en collectant les données issues du cerveau. Là encore, les scientifiques se sont appuyés sur les signaux électriques émis par le cerveau. 

Auteur: Internet

Info: https://www.01net.com/, 19 octobre 2023, source : Meta

[ homme-machine ]

exploration spatiale

Astrolinguistique : comment communiquer en cas de contact avec une civilisation extraterrestre ?
L’astrolinguistique, xénolinguistique, ou encore exolinguistique, est le domaine de recherche de la linguistique qui s’attèle à déterminer et développer des modèles de langages non-humains (extraterrestres) dans le cas où un premier contact avec une civilisation extraterrestre intelligente serait effectué. Un tel événement ne s’étant toujours pas produit, ce domaine reste encore hypothétique, mais donne lieu à un véritable travail de recherche universitaire de la part des scientifiques.

L’univers observable compte des centaines de millions de galaxies, chacune contenant à leur tour des centaines de millions d’étoiles et de planètes potentielles. L’existence de civilisations extraterrestres intelligentes n’est donc pas à exclure. Si aucun contact avec l’Homme ne s’est encore produit, la possibilité d’un tel événement est envisageable. Tant et si bien que les scientifiques commencent déjà à prévoir cette éventualité en tentant de développer des outils de communication.

Loin d’être de la science-fiction, l’astrolinguistique est une discipline universitaire qui s’est développée au cours des 30 dernières années. Certaines universités, comme la Bowling Green State University (États-Unis), l’ont même intégrée à leurs cours afin de former des chercheurs spécialisés dans ce domaine. La xénolinguistique est en réalité une sous-famille de la linguistique théorique dont l’objectif est la construction et la déconstruction de langages fictifs ou existants.

(Le langage des heptapodes utilisé dans le film Premier Contact a été développé par la linguiste Jessica Coon et le scientifique Stephen Wolfram. Il est considéré comme scientifiquement plausible par la communauté scientifique." photo de l'article original absente)

L’un des précurseurs du domaine est le célèbre linguiste américain Noam Chomsky. Pour ce dernier, la théorie de la grammaire universelle empêcherait l’Homme de comprendre naturellement une civilisation extraterrestre. Cette théorie postule que les bases élémentaires et communes de la grammaire humaine sont génétiquement prédéterminées, encodées dans le génome, indépendamment de la culture ou de l’environnement. L’Homme devrait donc difficilement et lentement déchiffrer chaque structure de ce nouveau langage.

Pour la linguiste canadienne Keren Rice, spécialisée dans les langages indigènes, une communication extrêmement basique entre humains et extraterrestres serait possible tant que les éléments contextuels primitifs restent les mêmes. Par exemple, même si les termes pour désigner une planète changent, il est fort probable qu’une civilisation extraterrestre connaisse l’objet lui-même, c’est-à-dire qu’elle ait déjà vu une planète.

L’astrolinguistique est plus largement intégrée au domaine de la Communication avec une intelligence extraterrestre (CETI) sur lequel se penchent de nombreux chercheurs et institutions scientifiques. La question fait régulièrement l’objet de discussions scientifiques lors de l’American Association for the Advancement of Science.

Généralement, quatre formes de langages possibles sont définis : le langage mathématique, le langage pictural, le langage algorithmique et multimodal, et le langage naturel. Les outils linguistiques développés dans le cadre de ces recherches s’appuient sur des études actuelles visant à décrypter des langages humains encore non déchiffrés, comme le Linéaire A, un langage utilisé en Crête ancienne entre 1900 et 1400 av. J.-C.

Le Lincos (pour lingua cosmica) est un des tous premiers langages mathématiques développé par le mathématicien allemand Hans Freudenthal au début des années 1960, dans son livre Lincos: Design of a Language for Cosmic Intercourse. Il utilise une structure mathématique basique pour transmettre des messages, destinée à être comprise par n’importe quelle civilisation intelligente. Par la suite, des scientifiques comme Lancelot Hogben et Carl Sagan proposeront eux aussi des syntaxes reposant sur des principes mathématiques.

Ce disque est embarqué par les sondes Voyager 1 et 2 afin de raconter l’histoire de la Terre. Elle contient un message de bienvenu en 60 langages différents, des échantillons de musiques de plusieurs styles et ethnies, des sons d’origine humaine ainsi que des schémas et informations électroniques compréhensibles par une civilisation avancée.

De la même manière, le message d’Arecibo contenait quelques structures atomiques, les briques de l’ADN, un schéma du Système solaire et un dessin du télescope Arecibo lui-même. Un hybride de langage mathématique et pictural, considéré comme scientifiquement réaliste, a été développé pour le film Premier Contact, sous la direction de la linguiste Jessica Coon.

Le langage multimodal combine plusieurs systèmes de communication afin de maximiser les chances de compréhension. Le Teen-Age Message développé par des scientifiques russes en est un bon exemple.

Ce dernier combine un signal radio destiné à permettre aux destinataires d’en remonter la source, une musique jouée sur un thérémine, ainsi qu’une association d’images semblables à celles du message d’Arecibo. Tandis que le langage algorithmique prend la forme d’un code informatique pouvant être exécuté sur n’importe quelle machine.

Enfin, le langage naturel renvoie au cas où une civilisation communiquerait, volontairement ou non, avec nous dans son langage natif. Dans ce cas, les scientifiques devraient déconstruire le langage en isolant des schémas répétitifs, des rythmes, des taux de répétition, des structures complexes et des propriétés linguistiques sous-jacentes renvoyant à un système de communication intelligent.

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com, Thomas Boisson 27 mars 2019

[ rencontre exotique ]

nanomonde

Comment l’IA impacte la recherche sur la structure des protéines

Chaque être humain possède plus de 20 000 protéines. Par exemple l’hémoglobine qui s’occupe du transport de l’oxygène depuis les poumons vers les cellules de tout le corps, ou encore l’insuline qui indique à l’organisme la présence de sucre dans le sang.

Chaque protéine est formée d’une suite d’acides aminés, dont la séquence détermine son repliement et sa structure spatiale – un peu comme si un mot se repliait dans l’espace en fonction des enchaînements de lettres dont il est composé. Cette séquence et ce repliement (ou structure) de la protéine déterminent sa fonction biologique : leur étude est le domaine de la « biologie structurale ». Elle s’appuie sur différentes méthodes expérimentales complémentaires, qui ont permis des avancées considérables dans notre compréhension du monde du vivant ces dernières décennies, et permet notamment la conception de nouveaux médicaments.

Depuis les années 1970, on cherche à connaître les structures de protéines à partir de la seule connaissance de la séquence d’acides aminés (on dit « ab initio »). Ce n’est que très récemment, en 2020, que ceci est devenu possible de manière quasi systématique, avec l’essor de l’intelligence artificielle et en particulier d’AlphaFold, un système d’IA développé par une entreprise appartenant à Google.

Face à ces progrès de l’intelligence artificielle, quel est désormais le rôle des chercheurs en biologie structurale ?

Pour le comprendre, il faut savoir qu’un des défis de la biologie de demain est la "biologie intégrative", qui a pour objectif de comprendre les processus biologiques au niveau moléculaire dans leurs contextes à l’échelle de la cellule. Vu la complexité des processus biologiques, une approche pluridisciplinaire est indispensable. Elle s’appuie sur les techniques expérimentales, qui restent incontournables pour l’étude de la structure des protéines, leur dynamique et leurs interactions. De plus, chacune des techniques expérimentales peut bénéficier à sa manière des prédictions théoriques d’AlphaFold.

(Photo) Les structures de trois protéines de la bactérie Escherichia coli, déterminées par les trois méthodes expérimentales expliquées dans l’article, à l’Institut de Biologie Structurale de Grenoble. Beate Bersch, IBS, à partir d’une illustration de David Goodsell, Fourni par l'auteur

La cristallographie aux rayons X

La cristallographie est, à cette date, la technique la plus utilisée en biologie structurale. Elle a permis de recenser plus de 170 000 structures de protéines dans la "Protein Data Bank", avec plus de 10 000 repliements différents.

Pour utiliser la cristallographie à rayons X, il faut faire "cristalliser les protéines". On dit souvent que cette technique est limitée par la qualité de cristaux de protéines, qui est moindre pour les grosses protéines. Mais cette notion ne correspond pas toujours à la réalité : par exemple, la structure du ribosome, l’énorme machine moléculaire qui assemble les protéines, a été résolue à 2,8 angströms de résolution. Venkatraman Ramakrishnan, Thomas Steitz et Ada Yonath ont reçu le prix Nobel de chimie en 2009 pour ce travail.

Avec le développement récent du laser X à électron libre (XFEL), il est devenu possible d’étudier simultanément des milliers de microcristaux de protéines à température ambiante et à l’échelle de la femtoseconde (10-15 secondes, soit un millionième de milliardième de seconde, l’échelle de temps à laquelle ont lieu les réactions chimiques et le repliement des protéines). Cette technique permet d’imager les protéines avant qu’elles ne soient détruites. Elle est en train de révolutionner la "cristallographie cinétique", qui permet de voir les protéines "en action", ainsi que la recherche de médicaments.

Pour l’instant, l’apport d’AlphaFold à l’étude de la structure des protéines par cristallographie s’est concentré dans la génération de modèles de protéines assez précis pour appliquer la technique dite de "remplacement moléculaire" à la résolution des structures.

La spectroscopie par résonance magnétique nucléaire

Une autre méthode expérimentale pour étudier la structure des protéines est la "spectroscopie par résonance magnétique nucléaire". Alors que son alter ego d’imagerie médicale, l’IRM, regarde la distribution spatiale d’un seul signal, caractéristique des éléments chimiques dans les tissus biologiques observés, en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire, c’est un ensemble de signaux provenant des atomes constituant la protéine qui est enregistré (ce qu’on appelle le "spectre").

Généralement, la détermination de la structure par résonance magnétique est limitée à des protéines de taille modeste. On calcule des modèles de molécules basés sur des paramètres structuraux (comme des distances interatomiques), provenant de l’analyse des spectres expérimentaux. On peut s’imaginer cela comme dans les débuts de la cartographie, où des distances entre des points de référence permettaient de dessiner des cartes en 2D. Pour faciliter l’interprétation des spectres qui contiennent beaucoup d’information, on peut utiliser des modèles obtenus par prédiction (plutôt qu’expérimentalement), comme avec AlphaFold.

En plus de la détermination structurale, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire apporte deux atouts majeurs. D’une part, en général, l’étude est effectuée avec un échantillon en solution aqueuse et il est possible d’observer les parties particulièrement flexibles des protéines, souvent invisibles avec les autres techniques. On peut même quantifier leur mouvement en termes d’amplitude et de fréquence, ce qui est extrêmement utile car la dynamique interne des protéines est aussi cruciale pour leur fonctionnement que leur structure.

D’autre part, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire permet de détecter aisément les interactions des protéines avec des petites molécules (ligands, inhibiteurs) ou d’autres protéines. Ceci permet d’identifier les sites d’interaction, information essentielle entre autres pour la conception rationnelle de molécules actives comme des médicaments.

Ces propriétés font de la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire un outil extraordinaire pour la caractérisation fonctionnelle des protéines en complémentarité avec d’autres techniques expérimentales et l’IA.

La "cryomicroscopie électronique"

La cryomicroscopie électronique consiste à congeler ultrarapidement (environ -180 °C) un échantillon hydraté dans une fine couche de glace, qui sera traversée par les électrons. Les électrons transmis vont générer une image de l’échantillon, qui après analyse, permet d’accéder à des structures qui peuvent atteindre la résolution atomique. En comparaison, un microscope optique n’a un pouvoir résolutif que de quelques centaines de nanomètres, qui correspond à la longueur d’onde de la lumière utilisée ; seul un microscope utilisant une source possédant des longueurs d’onde suffisamment faibles (comme les électrons pour la microscopie électronique) possède un pouvoir résolutif théorique de l’ordre de l’angström. Le prix Nobel de Chimie 2017 a été décerné à Jacques Dubochet, Richard Henderson et Joachim Frank pour leurs contributions au développement de la cryomicroscopie électronique.

Avec de nombreux développements technologiques, dont celui des détecteurs à électrons directs, depuis le milieu des années 2010, cette technique est devenue essentielle en biologie structurale en amorçant une "révolution de la résolution". En effet, la cryomicroscopie électronique permet désormais d’obtenir des structures avec une résolution atomique, comme dans le cas de l’apoferritine – une protéine de l’intestin grêle qui contribue à l’absorption du fer – à 1,25 angström de résolution.

Son principal atout est de permettre de déterminer la structure d’objets de taille moyenne, au-delà de 50 000 Dalton (un Dalton correspond environ à la masse d’un atome d’hydrogène), comme l’hémoglobine de 64 000 Dalton, mais également d’objets de quelques milliards de daltons (comme le mimivirus, virus géant d’environ 0,5 micromètre).

Malgré toutes les avancées technologiques précédemment évoquées, la cryomicroscopie ne permet pas toujours de résoudre à suffisamment haute résolution la structure de "complexes", constitués de plusieurs protéines. C’est ici qu’AlphaFold peut aider et permettre, en complémentarité avec la cryomicroscopie, de décrire les interactions au niveau atomique entre les différents constituants d’un complexe. Cette complémentarité donne une force nouvelle à la cryomicroscopie électronique pour son rôle à jouer demain en biologie structurale.

Les apports d’AlphaFold

AlphaFold permet de prédire la structure de protéines uniquement à partir de leur séquence avec la connaissance acquise par la biologie structurale expérimentale. Cette approche est révolutionnaire car les séquences de beaucoup de protéines sont connues à travers les efforts des séquençages des génomes, mais déterminer leurs structures expérimentalement nécessiterait des moyens humains et techniques colossaux.

À l’heure actuelle, ce type de programme représente donc un acteur supplémentaire de complémentarité, mais ne se substitue pas aux techniques expérimentales qui, comme nous l’avons vu, apportent aussi des informations complémentaires (dynamiques, interfaces), à des échelles différentes (des sites métalliques aux complexes multiprotéiques) et plus fiables, car expérimentalement vérifiées. Au-delà de la pure détermination structurale d’une protéine isolée, la complexité des systèmes biologiques nécessite souvent une approche pluridisciplinaire afin d’élucider mécanismes et fonctions de ces biomolécules fascinantes que sont les protéines.

Auteur: Internet

Info: Published: December 19, 2022 Beate Bersch, Emmanuelle Neumann, Juan Fontecilla, Université Grenoble Alpes (UGA)

[ gnose chimique ]

prospective affirmée

Jouant avec 10 coups d’avance, la Chine est le véritable maître du jeu, la Russie est d’ores et déjà consciente du risque de se faire vassaliser par son puissant voisin.

Ce qui conditionne la géopolitique du présent comme des prochaines années, c’est la lutte froide-chaude entre les USA et la Chine + l’accès à l’énergie, à l’eau et à certaines matières premières. Tous les autres conflits sont à la périphérie de ce duel.

LE PASSE-FUTUR

Le passé cosmique étant en partie l’avenir de la terre, il est relativement confortable d’anticiper certains paramètres.

PARAMÈTRE 1 : Le programme des Gestionnaires de la planète Terre se poursuit suivant leur Plan

Les administrateurs non humains terrestres interviennent sur le ‘’jardin’’ comme ils le font depuis des éons : physiquement, génétiquement, et bio-énergétiquement. Entre autres choses, ils gèrent les avancées scientifiques de l’humanité terrestre, les accélérant et les freinant selon les cas.

PARAMÈTRE 2 : Les développements scientifiques et technologiques sont les véritables révolutions.

Ils impactent directement la politique, la sociologie, l’économie et la guerre.

Les principales innovations viendront des biotechnologies et des technologies d’assemblage à l’échelle atomique. Ces dernières vont redécouvrir des matériaux ‘’exotiques’’ : hyper-résistance, inaltérabilité, autoassemblage, supra-conductivité électrique, production endogène d’énergie. A base de carbone, de silicium puis par assemblage avec d’autres éléments. Un immense champ de recherches s’ouvrira…

De nouveaux paradigmes scientifiques vont en émerger, avec des développements sur des palettes de plus en plus diversifiées. Ils vont à terme changer la donne sur la production et le stockage d’énergie, le transport terrestre et spatial, et l’armement. La géopolitique en sera bouleversée, avec la fin de certaines raretés et le développement de l’autonomie énergétique à toutes les échelles.

En sus, la mise en évidence de l’état ‘’epsilon’’ de la matière va ouvrir une nouvelle direction scientifique dont on n’a pas idée en 2022. Entre autres choses, à terme, il deviendra très aisé de contrôler l’esprit humain ordinaire, sans utiliser les médias (presse, télévision, internet) inféodés et contrôlés par les leaders Industriels et politiques humains à l’époque où ces lignes sont écrites.

PARAMÈTRE 3 : La démographie du présent (2022) anticipe de manière très sûre le 21ème siècle.

La stabilisation de la population humaine, sa maîtrise, voire sa réduction s’avère une donnée incontournable bien que largement tabou pour le commun au début du siècle. Elle peut s’opérer contrainte, par crises, ou bien gérée paisiblement dans la durée.

Ici, ce sera probablement par crises, espérons qu’elles seront les moins radicales possibles.

PARAMÈTRE 4 : Résistance et atout ‘’caché’’ des USA face à la Chine

Il serait extrêmement étonnant que les services de renseignements russes et chinois ne soient pas informés de l’AVANCE TECHNOLOGIQUE considérable qu’ont pris les USA sur le reste de la planète, par la rétroconception de technologies exotiques, assistés par certains exogènes eux-mêmes.

Cependant, cette avance a créé une sorte d’élite planétaire qui s’est rapidement et largement affranchie du système ‘’démocratique’’ et de l’état américain lui-même. Ses membres sont actuellement issus de toutes origines terrestres, l’hyper compétence dans un domaine de pointe étant le principal critère d’entrée : mathématiques, physique, etc.

La stratégie politique de cette élite est la discrétion maximum, ce qui implique la non-intervention sur le sol de la planète.

A titre d’exemple, si l’on parle vélocité, les missiles hypersoniques de la Russie vont possiblement à mach 20 (environ 7 km seconde - 400 km minute) ou plus, très certainement en utilisant des technologies MHD comme l’explique JP PETIT. Ils accélèrent grosso modo de manière conventionnelle par échange de quantité de mouvement, en s’appuyant sur le milieu ambiant ou / et avec des fusées. Leur limite est celle de la résistance des matériaux aux forces d’accélération.

Les ARV (Alien Reproduction Véhicules) des black programs s’appuient sur des technologies très différentes, beaucoup plus avancées. Ils peuvent circuler dans l’espace, une zone où la matière est très peu dense et où la MHD ne fonctionnerait pas ou très peu, les accélérations seraient très faibles bien que continues.

Les ARV ont franchi le mur de la lumière depuis la fin des années 1970, ils passent de 0 à 20 000 km / heure quasi instantanément et peuvent prendre des virages à angle droit, ils ne sont plus soumis aux lois réputées universelles de la masse et de l’inertie. On ne peut pas les voir car ils vont trop vite. En outre, un second facteur les rend furtifs : ils changent de dimension. Ils peuvent facilement prendre des passagers, ce qui semble plus compliqué avec les technologies russes de missiles hypervéloces.

Ces ARV sont souvent observés comme des OVNIS de forme triangulaire.

Que l’on parle des technologies MHD ou bien des technologies de rétroconception Z .R, il s’agit de produire des champs magnétiques de très haute intensité, mais dans le second cas ils sont beaucoup plus puissants et complexes.

Il est spéculatif de penser que l’élite interviendra dans les conflits traditionnels terrestres, fussent-ils nucléaires. La grande avance technologique ‘’cachée’’ des black programs pourrait modifier la donne dans la compétition Chine – USA, au moins sur le court terme. Idem sur une organisation secrète chinoise, extrêmement puissante financièrement. J’ai eu plusieurs contacts avec certains de leurs membres, ils sont parfaitement conscients de la présence des Gestionnaires non terrestres et de la structure poly dimensionnelle de la Création.

Les Administrateurs non terrestres de la planète font la démonstration constante de leur interventionnisme au niveau du nucléaire civil et militaire, ceci depuis plus de 60 ans. Il nous faut espérer qu’ils gardent la même politique en cas de conflit nucléaire généralisé imminent.

LE FUTUR

J’avais prévenu, je vais faire le contraire de ce que je recommande comme étant raisonnable.

Une seule raison à cela pour le moment, le souvenir d’une vie future en chine, dans 250 ans. Cette réminiscence a commencé spontanément en 2019, lors d’une balade en voiture dans ce que je nomme maintenant ‘’la vallée du souvenir’’. En effet c’est quelque part ici qu’il y a la grotte du souvenir, un lieu secret où certains reviennent chercher la pierre qu’ils y ont déposée lors d’une incarnation passée.

Les Voyages dans le futur et dans le passé m’ont tout de suite étonné. Je dois dire qu’à chaque nouvelle exploration de ce type, je comprends encore moins ce qu’est le temps, à part qu’il est subjectif et dépend à la fois de l’état de conscience et de la position vibratoire où l’on se trouve.

Cette émergence mémorielle a débuté exactement comme celles relatives aux vies passées sur terre. Puis elle apporte son flot de détails de manière continue, comme pour les autres incarnations. Je vais le redire mais oui, moi aussi je n’y comprends rien. Les bidules spiritualeux du genre : ‘’toutes les incarnations se passent en même temps’’ ne me conviennent pas du tout.

Et NON, mon incarnation du 23ème siècle n’est pas un futur possible. Cette théorie me semble plus un jeu de l’esprit qu’autre chose, une simple discussion de salon, mais vous connaissez mon côté tranchant.

A ce moment la Chine est l’état le plus avancé au monde, à presque tous les points de vue. Bien que le monde humain terrestre de 2370 soit plus multipolaire qu’en 2022, il reste rassemblé autour d’un point central économique, scientifique et culturel : la Chine.

Mauvaise nouvelle pour les égocentristes des démocraties à l’occidentale : la Chine n’est pas une démocratie suivant leur modèle. En deux mots, elle a géré la question des populations, des croyances religieuses scélérates et violentes, de la délinquance et de la pauvreté. Depuis environ 250 ans, c’est le centre du monde terrestre. Je suis l’un d’entre eux, chinois par ma mère, occidental par mon père qui est natif d’un pays européen nordique, mais je ressemble parfaitement à un chinois, enfin si l’on en croit mon souci de conformité des jeunes années de ce moi du futur. Lui et moi sommes la même personne avec deux costumes différents.

Avant la seconde moitié de ce 23ème siècle, le crédit social a évolué vers une forme de reconnaissance entièrement basée sur l’utilité de l’individu envers la collectivité. Autour de moi, personne ne conteste ce système qui nous parait à la fois juste et logique.

Il n’y a pas eu de guerre nucléaire généralisée, juste des explosions d’armes nucléaires tactiques de puissance "modérée", dans des conflits dont les enjeux étaient l’énergie, au 21ème et au 22ème siècle. Je ne m’intéresse pas plus à l’histoire du 21ème siècle qu’une personne de 2030 se soucie de ce qui s’est passé au 17ème siècle, ici ou là. C’est juste de la culture générale non impliquante.

Comme les souvenirs reviennent régulièrement, la scène s’étoffe de plus en plus. Ma vie personnelle d’alors, je pense que chacun s’en fiche, alors parlons de mon action principale : je vais participer à la préparation de l’intégration de l’humanité dans le groupe cosmique local.

Non, la "révélation" généralisée ne semble pas être pour demain.

Auteur: Auburn Marc

Info: Post FB du 21 août 2022 - Voyage, mémoire et géopolitique du 21ème siècle

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homme-machine

La théorie des jeux peut rendre l'IA plus correcte et plus efficace

Les chercheurs s’appuient sur des idées issues de la théorie des jeux pour améliorer les grands modèles de langage et les rendre plus cohérents.

Imaginez que vous ayez un ami qui donne des réponses différentes à la même question, selon la façon dont vous la posez. " Quelle est la capitale du Pérou ? "  btiendrait une réponse : " Lima est-elle la capitale du Pérou ? " en obtiendrait un autre. Vous seriez probablement un peu inquiet au sujet des facultés mentales de votre ami et vous auriez certainement du mal à faire confiance à ses réponses.

C'est exactement ce qui se passe avec de nombreux grands modèles de langage (LLM), les outils d'apprentissage automatique ultra-puissants qui alimentent ChatGPT et d'autres merveilles de l'intelligence artificielle. Une question générative, ouverte, donne une réponse, et une question discriminante, qui implique de devoir choisir entre des options, en donne souvent une différente. "Il y a un décalage lorsque la même question est formulée différemment", a déclaré Athul Paul Jacob , doctorant au Massachusetts Institute of Technology.

Pour rendre les réponses d'un modèle de langage plus cohérentes - et rendre le modèle globalement plus fiable - Jacob et ses collègues ont conçu un jeu dans lequel les deux modes du modèle sont amenés à trouver une réponse sur laquelle ils peuvent s'entendre. Surnommée le jeu du consensus , cette procédure simple oppose un LLM à lui-même, en utilisant les outils de la théorie des jeux pour améliorer la précision et la cohérence interne du modèle.

"Les recherches explorant l'autocohérence au sein de ces modèles ont été très limitées", a déclaré Shayegan Omidshafiei , directeur scientifique de la société de robotique Field AI. "Cet article est l'un des premiers à aborder ce problème, de manière intelligente et systématique, en créant un jeu permettant au modèle de langage de jouer avec lui-même."

"C'est un travail vraiment passionnant", a ajouté Ahmad Beirami, chercheur scientifique chez Google Research. Pendant des décennies, a-t-il déclaré, les modèles linguistiques ont généré des réponses aux invites de la même manière. "Avec leur idée novatrice consistant à intégrer un jeu dans ce processus, les chercheurs du MIT ont introduit un paradigme totalement différent, qui peut potentiellement conduire à une multitude de nouvelles applications."

Mettre le jeu au travail

Ce nouveau travail, qui utilise les jeux pour améliorer l'IA, contraste avec les approches précédentes, qui mesuraient le succès d'un programme d'IA via sa maîtrise des jeux. En 1997, par exemple, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le grand maître d'échecs Garry Kasparov – une étape importante pour les machines dites pensantes. Dix-neuf ans plus tard, un programme de Google DeepMind nommé AlphaGo a remporté quatre matchs sur cinq contre l'ancien champion de Go Lee Sedol, révélant ainsi une autre arène dans laquelle les humains ne régnaient plus en maître. Les machines ont également surpassé les humains dans les jeux de dames, le poker à deux joueurs et d’autres jeux à somme nulle, dans lesquels la victoire d’un joueur condamne invariablement l’autre.

Le jeu de la diplomatie, un jeu favori de politiciens comme John F. Kennedy et Henry Kissinger, posait un défi bien plus grand aux chercheurs en IA. Au lieu de seulement deux adversaires, le jeu met en scène sept joueurs dont les motivations peuvent être difficiles à lire. Pour gagner, un joueur doit négocier et conclure des accords de coopération que n'importe qui peut rompre à tout moment. La diplomatie est tellement complexe qu'un groupe de Meta s'est félicité qu'en 2022, son programme d'IA Cicero ait développé un « jeu de niveau humain » sur une période de 40 parties. Bien qu'il n'ait pas vaincu le champion du monde, Cicero s'est suffisamment bien comporté pour se classer dans les 10 % les plus performants face à des participants humains.

Au cours du projet, Jacob — membre de l'équipe Meta — a été frappé par le fait que Cicéron s'appuyait sur un modèle de langage pour générer son dialogue avec les autres joueurs. Il a senti un potentiel inexploité. L'objectif de l'équipe, a-t-il déclaré, " était de créer le meilleur modèle de langage possible pour jouer à ce jeu ". Mais qu'en serait-il s’ils se concentraient plutôt sur la création du meilleur jeu possible pour améliorer les performances des grands modèles de langage ?

Interactions consensuelles

En 2023, Jacob a commencé à approfondir cette question au MIT, en travaillant avec Yikang Shen, Gabriele Farina et son conseiller Jacob Andreas sur ce qui allait devenir le jeu du consensus. L'idée centrale est venue d'imaginer une conversation entre deux personnes comme un jeu coopératif, où le succès se concrétise lorsqu'un auditeur comprend ce que l'orateur essaie de transmettre. En particulier, le jeu de consensus est conçu pour aligner les deux systèmes du modèle linguistique : le générateur, qui gère les questions génératives, et le discriminateur, qui gère les questions discriminatives.

Après quelques mois d’arrêts et de redémarrages, l’équipe a transposé ce principe dans un jeu complet. Tout d'abord, le générateur reçoit une question. Cela peut provenir d’un humain, ou d’une liste préexistante. Par exemple, " Où est né Barack Obama ? " Le générateur obtient ensuite des réponses de candidats, disons Honolulu, Chicago et Nairobi. Encore une fois, ces options peuvent provenir d'un humain, d'une liste ou d'une recherche effectuée par le modèle de langage lui-même.

Mais avant de répondre, il est également indiqué au générateur s'il doit répondre correctement ou incorrectement à la question, en fonction des résultats d'un pile ou face équitable.

Si c'est face, alors la machine tente de répondre correctement. Le générateur envoie la question initiale, accompagnée de la réponse choisie, au discriminateur. Si le discriminateur détermine que le générateur a intentionnellement envoyé la bonne réponse, chacun obtient un point, en guise d'incitation.

Si la pièce tombe sur pile, le générateur envoie ce qu’il pense être la mauvaise réponse. Si le discriminateur décide qu’on lui a délibérément donné la mauvaise réponse, ils marquent à nouveau tous les deux un point. L’idée ici est d’encourager l’accord. " C'est comme apprendre un tour à un chien ", a expliqué Jacob. " On lui donne une friandise lorsqu'ils fait la bonne chose. "

Le générateur et le discriminateur commencent également doté chacun de  quelques " croyances " initiales. Credo sous forme d'une distribution de probabilité liée aux différents choix. Par exemple, le générateur peut croire, sur la base des informations qu'il a glanées sur Internet, qu'il y a 80 % de chances qu'Obama soit né à Honolulu, 10 % de chances qu'il soit né à Chicago, 5 % de chances qu'il soit né à Nairobi et 5 % de chances qu'il soit ailleurs. Le discriminateur peut commencer avec une distribution différente. Si les deux " acteurs " sont toujours récompensés après être parvenus à un accord, ils se voient également retirer des points s'ils s'écartent trop de leurs convictions initiales. Cet arrangement encourage les joueurs à intégrer leur connaissance du monde – toujours tirée d'Internet – dans leurs réponses, ce qui devrait rendre le modèle plus précis. Sans ce prérequis ils pourraient s’entendre sur une réponse totalement fausse comme celle de Delhi, mais accumuler quand même des points.

Pour chaque question, les deux systèmes jouent environ 1 000 parties l'un contre l'autre. Au cours de ces nombreuses itérations, chaque camp apprend les croyances de l'autre et modifie ses stratégies en conséquence.

Finalement, le générateur et le discriminateur commencent à être davantage d’accord à mesure qu’ils s’installent dans ce qu’on appelle l’équilibre de Nash. C’est sans doute le concept central de la théorie des jeux. Cela représente une sorte d’équilibre dans un jeu – le point auquel aucun joueur ne peut améliorer ses résultats personnels en changeant de stratégie. Au jeu du chifoumi, par exemple, les joueurs obtiennent de meilleurs résultats lorsqu'ils choisissent chacune des trois options exactement un tiers du temps, et ils obtiendront invariablement de moins bons résultats avec toute autre tactique.

Dans le jeu du consensus, cela peut se jouer de plusieurs manières. Le discriminateur pourrait observer qu'il marque un point lorsqu'il dit " correct " chaque fois que le générateur envoie le mot " Honolulu " pour le lieu de naissance d'Obama. Le générateur et le discriminateur apprendront, après avoir joué plusieurs fois, qu'ils seront récompensés s'ils continuent de le faire, et qu'aucun d'eux n'aura aucune motivation pour faire autre chose... consensus qui représente l'un des nombreux exemples possibles d'équilibre de Nash pour cette question. Le groupe du MIT s'est également appuyé sur une forme modifiée d'équilibre de Nash qui intègre les croyances antérieures des joueurs, ce qui permet de maintenir leurs réponses ancrées dans la réalité.

L'effet net, ont observé les chercheurs, est de rendre le modèle linguistique jouant ce jeu plus précis et plus susceptible de donner la même réponse, quelle que soit la façon dont la question est posée. Pour tester les effets du jeu du consensus, l'équipe a essayé une série de questions standard sur divers modèles de langage de taille modérée comportant de 7 milliards à 13 milliards de paramètres. Ces modèles ont systématiquement obtenu un pourcentage plus élevé de réponses correctes que les modèles qui n'avaient pas joué, même ceux de taille beaucoup plus importante, comportant jusqu'à 540 milliards de paramètres. La participation au jeu a également amélioré la cohérence interne d'un modèle.

En principe, n'importe quel LLM pourrait gagner à jouer contre lui-même, et 1 000 tours ne prendraient que quelques millisecondes sur un ordinateur portable standard. "Un avantage appréciable de l'approche globale", a déclaré Omidshafiei, "est qu'elle est très légère sur le plan informatique, n'impliquant aucune formation ni modification du modèle de langage de base."

Jouer à des jeux avec le langage

Après ce premier succès, Jacob étudie désormais d’autres moyens d’intégrer la théorie des jeux dans la recherche LLM. Les résultats préliminaires ont montré qu’un LLM déjà solide peut encore s’améliorer en jouant à un jeu différent – ​​provisoirement appelé jeu d’ensemble – avec un nombre arbitraire de modèles plus petits. Le LLM principal aurait au moins un modèle plus petit servant d’allié et au moins un modèle plus petit jouant un rôle antagoniste. Si l'on demande au LLM primaire de nommer le président des États-Unis, il obtient un point chaque fois qu'il choisit la même réponse que son allié, et il obtient également un point lorsqu'il choisit une réponse différente de celle de son adversaire. Ces interactions avec des modèles beaucoup plus petits peuvent non seulement améliorer les performances d'un LLM, suggèrent les tests, mais peuvent le faire sans formation supplémentaire ni modification des paramètres.

Et ce n'est que le début. Étant donné qu'une variété de situations peuvent être considérées comme des jeux, les outils de la théorie des jeux peuvent être mis en œuvre dans divers contextes du monde réel, a déclaré Ian Gemp , chercheur scientifique chez Google DeepMind. Dans un article de février 2024 , lui et ses collègues se sont concentrés sur des scénarios de négociation qui nécessitent des échanges plus élaborés que de simples questions et réponses. "L'objectif principal de ce projet est de rendre les modèles linguistiques plus stratégiques", a-t-il déclaré.

Un exemple dont il a parlé lors d'une conférence universitaire est le processus d'examen des articles en vue de leur acceptation par une revue ou une conférence, en particulier après que la soumission initiale ait reçu une évaluation sévère. Étant donné que les modèles linguistiques attribuent des probabilités à différentes réponses, les chercheurs peuvent construire des arbres de jeu similaires à ceux conçus pour les jeux de poker, qui tracent les choix disponibles et leurs conséquences possibles. "Une fois que vous avez fait cela, vous pouvez commencer à calculer les équilibres de Nash, puis classer un certain nombre de réfutations", a déclaré Gemp. Le modèle vous dit essentiellement : c'est ce que nous pensons que vous devriez répondre.

Grâce aux connaissances de la théorie des jeux, les modèles de langage seront capables de gérer des interactions encore plus sophistiquées, plutôt que de se limiter à des problèmes de type questions-réponses. "Le gros gain à venir réside dans les conversations plus longues", a déclaré Andreas. "La prochaine étape consiste à faire interagir une IA avec une personne, et pas seulement avec un autre modèle de langage."

Jacob considère le travail de DeepMind comme complémentaire aux jeux de consensus et d'ensemble. " À un niveau élevé, ces deux méthodes combinent des modèles de langage et la théorie des jeux ", a-t-il déclaré, même si les objectifs sont quelque peu différents. Alors que le groupe Gemp transforme des situations courantes dans un format de jeu pour aider à la prise de décision stratégique, Jacob a déclaré : " nous utilisons ce que nous savons de la théorie des jeux pour améliorer les modèles de langage dans les tâches générales. "

À l’heure actuelle, ces efforts représentent " deux branches du même arbre ", a déclaré Jacob : deux manières différentes d’améliorer le fonctionnement des modèles de langage. " Je pense personnellement  que dans un an ou deux, ces deux branches convergeront. " 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Steve Nadis, 9 mai 2024

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