procréation médicalement assistée

La PMA est promise à devenir l’une de ces techniques qu’on utilise par défaut, à avoir la destinée de l’automobile : plus les gens l’utilisent, plus elle est rentable pour ceux qui la promeuvent et la produisent (eu égard aux infrastructures et institutions nécessaires à son fonctionnement), mais moins elle est utile, c’est-à-dire efficace pour satisfaire les besoins (la voiture allonge les distances, ralentit les déplacements par rapport au temps investi dans son coût et réduit les possibilités de déplacement aux trajets prévus par l’infrastructure, tout en rendant impossibles ou problématiques les autres modes de déplacements). Une telle technique devient aussi de plus en plus indispensable : on ne peut pas s’en passer parce qu’il n’y a plus d’alternatives instituées.

Dans le film Gattaca (1997), des parents décident de faire un enfant de manière "naturelle", c’est-à-dire sans PMA et sans modification des gènes de l’embryon par thérapie génique ; l’enfant né de cette union est parfaitement normal, cependant que dans la société où il naît, l’immense majorité des gens choisissent de modifier leur enfant pour qu’il soit conforme aux critères socialement en vigueur, autrement dit qu’il soit génétiquement compétitif (d’autant qu’il est un investissement).
L’enfant "naturel" se retrouve rejeté des institutions comme anormal, fut-ce parce qu’il ne peut plus être assuré et parce que sa santé présente un risque statistiquement indéfendable pour un employeur. Même les enfants modifiés se retrouvent hiérarchisés en fonction des modifications apportées, des investissements consentis (donc des revenus) des parents, et, finalement, ces mêmes enfants n’ont pas plus de chance qu’auparavant de s’en tirer mieux, puisque leur avantage génétique est comparatif, donc relatif aux normes et modes en vigueur – la technique est dès lors devenue aussi indispensable (c’est-à-dire, au fond, obligatoire) qu’inutile. Ce film met admirablement en scène le processus en jeu dans ces techniques génétiques et le résultat que les choix individuels peuvent avoir sur le fonctionnement global, structurel d’une société.

Le scénario est le suivant : plus les gens vont (pouvoir) utiliser la PMA, moins elle va être chère et plus elle sera techniquement confortable (son principal défaut actuel étant d’être une procédure très lourde et encore fort souvent inefficace), ce qui entraînera plus de gens à l’utiliser et donc plus d’offres de services dans une véritable gamme de produits dérivés, souvent bien plus intéressantes que le produit de base, et déjà très avancées techniquement, telles que le dépistage pré-préimplantatoire et les thérapies géniques germinales (impossibles in utero), ou encore la possibilité, encore à l’étude, du développement de l’embryon hors de l’utérus.

En amont – et sans parler de ce qui concerne la loi, les mentalités, les représentations sociales et la demande –, son infrastructure nécessite des laboratoire, des techniciens et des institutions hospitalières spécialisées, répondant pour partie à des besoins-prétextes bien réels (la pollution chimique amenant de plus en plus de cas de stérilité ou de déficiences spermatiques), ainsi que du sperme (bientôt peut-être des ovules, puisque l’on est en passe d’utiliser un seul ovule pour créer plusieurs gamètes) et tout le travail de classification et de rentabilité autour de sa récolte et de sa distribution.

En aval, ce dispositif conduira à l’utilisation de larges produits dérivés (thérapies géniques, DPI, voire utérus artificiel, etc.), à des techniques de conservation des spermatozoïdes ou des gamètes, ou encore à l’utilisation des embryons surnuméraires à des fins de recherches (qui concernent souvent les techniques dérivées) ou pour la production de cellules souches. Or, à des degrés divers, tout cela est en ordre de bataille : notamment, en aval, le DPI et, désormais, les thérapies géniques (grâce au développement récent de l’outil "crispr cas 9") sont parfaitement au point, même s’il reste des limites (énormes) dans la connaissance des interactions entre gènes, de leur activation ; et la recherche sur les utérus artificiels – qui a notamment pour prétexte le sauvetage des grands prématurés – avance à grands pas.

La consommation de la PMA est le nœud du processus : son augmentation rendra l’infrastructure en amont rentable et plus efficace, et nourrira les produits dérivés, les rendant, là encore, plus rentables et plus efficaces. De plus, concourant avec la panique hygiéniste à laquelle se réduit actuellement la question environnementale, on fait du désir d’enfant un droit à assouvir (comme, par exemple, on en a fait un de l’accès à l’Internet) et un enjeu d’égalité ou de non-discrimination : on légitime, on adoube la technologie, pendant que tout le reste de la structure technique (la pollution qui rend stérile) et économique (les exigences de production et de consommation qui tendent à faire de la naissance de l’enfant un obstacle imprévisible et difficile à gérer s’il n’est pas planifié) la rendent "utile".

Auteur: Dufoing Frédéric

Info: https://linactuelle.fr/index.php/2020/01/22/pma-veritables-enjeux-frederic-dufoing/

[ enjeux sociétaux ] [ marchandisation du vivant ] [ big pharma ] [ fuite en avant ]

communisme

Les théories de Marx sont assez bien connues pour ne nécessiter qu’un résumé. Il commence par définir la valeur des marchandises en tant que fonction du travail nécessaire pour les produire. Ce travail, source de la dignité du travailleur, est la seule marchandise qu’il puisse vendre. Une fois que le capitaliste a acheté assez de travail pour satisfaire ses propres besoins, il exploite le travailleur – par l’oppression directe ou par les améliorations indirectes de la productivité – pour en tirer un profit. Ce profit s’accumule, rendant les capitalistes de plus en plus puissants, jusqu’à ce que la classe moyenne ait été absorbée dans la classe des travailleurs, et que toute cette masse misérable et dégradée se révolte et engendre le socialisme. Pour Marx, ce processus était à la fois nécessaire et inévitable, et c’est pourquoi il vantait le capitalisme et l’État bourgeois, dont il pensait qu’ils préparaient les conditions pour le mode de production supérieur du socialisme. C’est aussi la raison pour laquelle il vouait un culte à la production elle-même, la machinerie de la société, à laquelle il estimait que l’homme devait se soumettre jusqu’au jour où elle cesserait de le détruire. Ensuite, selon Marx, tous les antagonismes sociaux se seraient magiquement arrêtés.

[...]

Pour Marx, l’histoire était une machine téléologique, ou orientée vers la finalité, visant à une société sans classe à laquelle les divers antagonismes que renferme la société devaient inévitablement aboutir. Un tel paradis n’était pas fondamentalement différent du paradis judéo-chrétien standard, promis, mais constamment différé, qu’il rejetait. À cette fin, Marx vantait continuellement le développement du capitalisme – même s’il aboutissait à l’extrême déchéance des travailleurs. Marx défendait l’insistance de David Ricardo sur la production pour la production, sans considération pour l’humanité, comme étant "absolument juste". Suivant le nationalisme quasi fasciste de Hegel, pour qui l’individu était un moyen "subordonné" et consommable au service d’une fin étatique, il a fait l’éloge du saccage de l’Inde par l’Angleterre, écrivant dans son essai "La domination britannique en Inde" que l’empire anglais était "l’outil inconscient de l’histoire" et que nous pouvions regretter les crimes des Britanniques ou l’effondrement d’un empire ancien, mais que nous avions la consolation de savoir que cette torture grotesque finirait par "nous apporter un plaisir plus grand". Il était pareillement sanguinaire concernant la colonisation des États-Unis par l’Europe. De tels événements étaient des étapes nécessaires dans le processus historique linéaire, soumis à des lois, envers lequel il était engagé.

[...]

ce qui se passe en réalité ne correspond simplement pas aux prédictions de Marx. Par exemple, il avait la conviction que la paupérisation du prolétariat l’amènerait à se révolter contre l’oppression capitaliste. Pour autant que nous le sachions, cela n’a pas eu lieu et ne s’annonce pas ; l’homme intègre le monde capitaliste dans un état de soumission qui ne fait qu’empirer tandis que la pauvreté l’abrutit et l’affaiblit (particulièrement dans le tiers-monde), que le professionnalisme l’estropie et le désoriente, que la technologie le domestique, le distrait et l’endort avec les compensations qui lui sont offertes par l’État providence – un mécanisme quasi socialiste qui résonne parfaitement avec l’autoreproduction du capitalisme.

[...]

Nous nous trouvons maintenant dans l’impasse que Bakounine avait prédite et vers laquelle Marx et ses nombreux disciples nous ont dirigés, où ceux qui nous oppriment ne sont plus principalement les rois ou les capitalistes, mais les experts professionnels et techniques, et l’ahurissante supermachine qu’ils dirigent. Le pouvoir militaire et le pouvoir usufruitier des rois et des capitalistes existent toujours, mais ils ont été supplantés par le pouvoir de gestion des techniciens (qui, comme l’a démontré leur acceptation universelle des confinements et de la dernière phase biofasciste du système, sont aussi heureux que l’étaient les capitalistes et les rois de voir les classes ouvrières brutalement disciplinées) et le pouvoir d’absorption de la réalité de l’inculture virtuelle et du monde construit pour la servir.

Tout cela explique pourquoi Marx méprisait la classe sociale la moins touchée par l’industrialisation, à savoir la paysannerie. Marx (comme Platon) n’avait aucun intérêt pour les leçons que la nature sauvage pouvait offrir à l’homme, et préconisait en réalité la fin de la production rurale à petite échelle. Il souhaitait qu’on applique à l’agriculture "les méthodes modernes, telles que l’irrigation, le drainage, le labourage à la vapeur, le traitement chimique et ainsi de suite…" et qu’on cultive la terre "à grande échelle", dans ce que nous appellerions aujourd’hui une ferme "monoculturale". En fin de compte, l’extermination de la nature biodiverse et des vies conscientes de ceux qu’elle nourrissait ne le concernait pas vraiment, comme elle ne concerne pas ceux qui, malgré leur pompeuse rhétorique "écoresponsable", sont toujours engagés dans la destruction de l’autosuffisance et de l’indépendance rurale.

Auteur: Allen Darren

Info: https://expressiveegg.org/2022/11/05/adieu-monsieur-marx/

[ critique ] [ historique ]

artificialisation

L’élevage paysan est menacé parce que les lobbies financiers, ceux de l’agriculture productiviste et même une partie du lobby de la viande industrielle ont décidé de remplacer la vraie viande, plus assez rentable à leurs yeux, par de la fausse viande, du faux lait, du faux fromage, des faux œufs, beaucoup plus rentables.

Le système industriel de production de protéines animales est un échec financier comme le dénonce depuis trois décennies Via Campesina: les épizooties coûtent de 18 à 50 % du chiffre d’affaires, la Banque mondiale chiffre le coût de la grippe aviaire à 1250 milliards de dollars… mais pas question pour ces lobbies de laisser se développer l’élevage paysan. Leur réponse est simple : toujours plus d’industrialisation grâce aux biotech.

Ces lobbies veulent gagner la bataille de l’opinion publique car ils se souviennent de l’échec de la viande clonée qu’ils avaient précédemment voulu imposer, c’est pourquoi ils financent mondialement des groupes animalistes. L214 a reçu ainsi plus de 1,3 million de dollars d’une organisation états-unienne qui finance, par ailleurs le secteur de la fausse viande et notamment celui des faux œufs. Chacun appréciera à sa valeur qu’une organisation fondée par deux militants anarchistes soient subventionnée par le grand capital international et qu’elle se retrouve aux côtés des lobby financiers, de la malbouffe et de ce qu’il y a de pire dans l’industrie de la viande contre l’Internationale Via Campesina… Ce généreux donateur de L214, prénommé Open Philanthropy Project (OP2), a été créé par le fonds d’investissement de Dustin Moskovitz, co-fondateur de Facebook et son épouse Cari Tuna, journaliste au Wall Street Journal. Ce généraux donateur travaille aussi avec le Fonds d’investissement de Google, et avec des milliardaires comme Bill Gates, William Hewlett (Packard), etc…

Le secteur de la fausse viande n’est pas séparable des autres biotechnologies alimentaires, comme les OGM 2eet 3egénérations, comme les imprimantes 3D alimentaires, qui fonctionnent comme une imprimante classique sauf qu’elles utilisent différents ingrédients sous forme de pâte dont des hydro-colloïdes, une substance gélatineuse chimique que l’on peut structurer, aromatiser, coloriser à volonté.. La première imprimante 3D végane a été lancée, en avril 2019, en Israël, par la société Jet Eat, dont le PDG Eshchar Ben Shitrit est un personnage central de l’industrie alimentaire sous forme d’impression 3D ….

Les grandes firmes disposent déjà de tout un vocabulaire marketing pour imposer leurs productions, elles parlent de "viande propre", de "viande éthique", de "viande cultivée", une façon de sous-entendre que la vraie viande, le vrai fromage, le vrai lait, les vrais œufs ne seraient ni propres, ni éthiques, ni même, peut être, ne relèveraient d’une quelconque culture…

La fabrication industrielle de faux produits carnés comprend une production dite a-cellulaire et une autre dite cellulaire. La production acellulaire est une technique de biologie synthétique qui utilise des micro-organismes comme des bactéries, des levures, pour synthétiser des protéines et molécules. Le gène codant d’une protéine donnée est alors clonée dans un micro-organisme qui est ensuite en mesure de le produire. Pour obtenir des protéines de lait ou de blanc d’œuf, on cultive des micro-organismes génétiquement modifiés (des bactéries, des levures et autres champignons) et on mélange ensuite ces protéines à d’autres substances végétales.

La production cellulaire consiste à reconstituer des tissus animaux en mettant en culture des cellules prélevées sur l’animal. Elle utilise pour cela des bioréacteurs sur le modèle de ceux utilisés en médecine pour fabriquer de la fausse peau. La culture des cellules se fait avec du sérum de fœtus de veau. Certaines start-up, financées par la NASA, ont pour objectif de remplacer ce sérum par des extraits de champignon… Cette fausse viande cellulaire suppose toujours un animal donneur de cellules sous forme de biopsie (sous anesthésie locale) mais un seul échantillon pourrait permettre de produire jusqu’à 20 000 tonnes de viande. Mosa Meat explique que 150 vaches suffiraient pour satisfaire la demande actuelle mondiale de viande. Cette firme néerlandaise avait précédemment inventé le premier hamburger à base de cellules (un simple collage de 20 000 fibres). Son coût de 325 000 euros avait été financé par Sergey Brin, co-fondateur de Google, Patron de la firme Alphabet inc, une émanation de Google dénoncée pour être un faux nez permettant d’échapper à l’impôt via les paradis fiscaux, il dirige aussi Google X chargé de développer la voiture automatique Google et un service mondial de livraison par drone. Il fallait donc absolument dans l’intérêt de Google que la viande soit accusée de tous les maux plutôt que les transports. Sergey Brin est non seulement la treizième fortune mondiale, mais l'une des vedettes du Forum économique de Davos dont les membres, à peine descendus de leur jet privé, ordonnait en février 2019, au petit peuple de consommer moins de viande pour… sauver la planète (prétendent-ils).

Auteur: Ariès Paul

Info: https://blogs.mediapart.fr/paul-aries/blog/230419/futurs-deputes-europeens-resisterez-vous-au-lobby-de-la-viande-de-laboratoire?

[ apprentis sorciers ] [ culpabilité ] [ schizophrénie ] [ rendement économique ] [ malbouffe ]

femmes-par-hommes

Depuis longtemps déjà, on a écrit que les mouvements des cuisses à bicyclette provoquaient des frottements, des frictions des lèvres et du clitoris et amenaient la femme à des pratiques vicieuses. Le grand argument de ceux qui appuyaient cette théorie était d'après eux la ressemblance entre les mouvements que fait l'ouvrière actionnant une machine à coudre et une touriste actionnant un cycle. Voici, découpées, dans un journal nullement médical, et qui, pour cette raison, tranche gravement les questions de médecine, quelques lignes parues au milieu de l'année 1894 :

"Pour les femmes, l'effet résultant de l'usage de la bicyclette est aussi très grave. Qu'on se souvienne des désordres, constatés médicalement, que causent les machines à coudre chez les ouvrières qui en font un usage constant et se livrent à cette fatigante occupation du matin au soir. Toutes sortes de maladies de genre spécial se sont révélées chez ces laborieuses, mais un fait particulier a été remarqué également, c'est le développement précoce dans ce milieu de travail de la nymphomanie et de l'hystérie caractérisée. La cyclomanie, en dehors de ses périls ordinaires, comporte pour les femmes les mêmes inconvénients que la machine à coudre. Elle amène les mêmes effervescences, les mêmes surexcitations lubriques, les mêmes accès de folie sensuelle."

Belle tirade peut-être, mais combien fausse ; il va nous être facile de le démontrer, tant par les articles des maîtres qui ont écrit sur ce sujet que par les résultats de notre enquête et de notre expérience déjà ancienne.

Il est très difficile, au premier abord, pour les médecins, dit le docteur Martin, d'analyser les sensations ressenties par les femmes qui recherchent dans cet instrument une excitation génésique d'ordre particulier, et la délicatesse du sujet empêchera souvent de pousser jusque-là l'interrogatoire, sans compter les révélations sur la voie desquelles on mettrait, par cela même, des jeunes filles inconscientes du fait.

Les effets produits par la machine à coudre et la bicyclette ont été comparés. On sait combien l'emploi de la première peut avoir de dangers, car le mouvement de va-et-vient de la pédale n'est ni large, ni complet, il ébranle la partie inférieure du corps ; c'est une sorte de crispation des mollets qui n'est pas compensée par le balancement du corps et des bras, les grandes lèvres frottent sur les petites et la chaleur qui en résulte provoque fréquemment l'onanisme.

Une femme à la machine à coudre reste dans une atmosphère confinée et doit avoir les yeux sur son travail. La position occasionne une pression sur les organes pelviens. Avec son mouvement court, rapide, limité aux muscles de la cuisse et du jarret sans déplacement du sujet, la machine à coudre ne peut être comparée à la bicyclette, qui met en action tout le membre inférieur et qui est utilisée en plein air. (...)

Tandis qu'à bicyclette, s'il y a masturbation, c'est qu'il y a manoeuvre de la femme, soit en se penchant en avant sur le pommeau de la selle, de façon à ce que la vulve vienne à frictionner sur ce pommeau, soit en serrant les cuisses pour actionner l'une contre l'autre les grandes lèvres et transmettre ainsi le mouvement aux petites lèvres et au clitoris." ( ... )

M. Verchère connaît une jeune dame bicycliste qui lui a avoué s'offrir à volonté, sur sa bicyclette, deux ou trois séances, à intervalles voulus, de masturbation complète. Elle avoua aussi, il est vrai, qu'elle avait d'autres procédés pour remplacer sa bicyclette.

D'autre part, M. Dickinson, dans The American Journal of Obstetrics (1895), écrit qu'une jeune femme, possédant une expérience très grande des plaisirs sexuels, ne pouvait pas obtenir de jouissances plus intenses que celles produites par l'usage de la bicyclette.

M. Wance a vu une jeune fille de 15 ans, cycliste assidue, devenue pâle, surmenée, quelque peu émaciée. Le bec de la selle faisait un angle de 35 degrés, s'abaissait et se relevait d'une manière sensible pendant la course. Il était facile de comprendre la cause de l'état de fatigue générale de la malade.

M. Martin a interrogé un grand nombre de femmes au sujet des sensations voluptueuses ressenties à bicyclette, et elles lui ont répondu affirmativement. Il est des cas où cette sorte de masturbation sportive les excite à tel point qu'elles augmentent progressivement leur vitesse, filent souvent avec une grande rapidité dans les descentes, sans apercevoir les obstacles placés sur leur chemin. C'est ainsi que l'une d'elles monta sur un trottoir et ne s'arrêta que par une chute heureusement peu grave dans un fossé. Une autre, dans les premières séances d'apprentissage, était tellement excitée qu'elle se précipita pâmée dans les bras du jeune homme qui la guidait dans ses exercices. Un ami de Monsieur le docteur Martin lui raconta qu'il était arrivé à être jaloux de la bicyclette. Sa maîtresse le délaissait chaque jour pour courir à son sport favori et arrivait au logis lassata, sed etiam satiata.

Il nous serait possible de multiplier ce genre d'observations. Ces faits ne sont pas rares, mais, hâtons-nous de le dire, ils appartiennent presque tous à cette classe de femmes désoeuvrées, qui dépensent le temps de la manière la plus joyeuse et la plus futile et dont la recherche d'émotions et de plaisirs est la principale occupation ; cependant nous les avons aussi rencontrés chez les femmes honnêtes. Les femmes qui recherchent l'excitation sexuelle et pour qui, suivant l'expression de Donnay, l'oxygène est presque un amant, trouveraient donc dans la bicyclette le moyen de satisfaire leur passion.

"La chose ne doit pas nous surprendre, mais pour nous il n'est pas besoin d'être perverti sexuel pour arriver à cette masturbation d'un nouveau genre. La femme grisée par le grand air, la vitesse, s'abandonne peu à peu à l'excitation ressentie, à la sensation de jouissance spéciale qui est peut-être la cause du plaisir éprouvé par elle sur une balançoire, sur les montagnes russes, plaisir qui souvent la conduit jusqu'à la volupté. Aussi faudra-t-il prescrire avec prudence l'usage du cyclisme chez les jeunes filles de 12 à 13 ans, au moment où la puberté s'établit. Il pourrait y avoir des inconvénients au point de vue de l'éveil de l'instinct génésique."

Certes, il y a des femmes qui éprouvent plus ou moins facilement des sensations voluptueuses, et il y a surtout des femmes qui les éprouvent dans des circonstances à elles propres et souvent bizarres. Ne connaissons-nous pas le cas d'une de nos clientes qui éprouve un réel plaisir à faire une promenade dans une voiture dont les roues sont munies de bandages pneumatiques ? M. Verchère ne dit-il pas lui aussi : "Je connais une fort honnête dame, qui ne peut traverser la place du Carrousel, si mal pavée, dans l'omnibus Batignolles-Clichy-Odéon, sans éprouver l'orgasme vénérien." S'ensuit-il que l'on doive interdire à toutes les femmes l'omnibus et la voiture munie de pneumatiques ?

Et si, par hasard, une promenade à bicyclette révèle à une cycliste novice une satisfaction génitale, il ne faut pas conclure que la bicyclette crée des dépravées.

Du reste, dans l'enquête ouverte par nous en vue de ce travail, toutes les réponses ont été négatives à cette question : Éprouvez-vous quelque plaisir d'ordre intime lorsque vous pédalez ? Il ne faut donc pas accuser la bicyclette, mais la bicycliste.

Auteur: O'Followell Ludovic Dr

Info: Bicyclette et organes génitaux, Baillière et fils, p 63

[ onanisme ] [ vélo ]

coévolution bio-linguistique

Cerveau humain, langage et culture matérielle : Quand archéologues et neurobiologistes coopèrent.

Ce sont Chris Renfrew, Chris Frith et Lambros Malafouris, qui ont souligné cette intrication. (in The Sapient Mind, sous-titré Archaeology meets neuroscience - eds, 2009)

- Les patterns observés concernant l’activation [cérébrale] et la superposition avec les circuits du langage suggèrent que la fabrication d’outils et le langage ont une base commune dans une aptitude humaine plus générale à une action complexe et finalisée. Ces résultats sont compatibles avec des hypothèses coévolutionnaires associant l’émergence du langage, la fabrication d’outils, la latéralisation fonctionnelle à l’échelle d’une population et l’expansion du cortex associatif dans l’évolution humaine. (D. Stout & al., “Neural correlates of Early Stone Age toolmaking : technology, language and cognition in human evolution”. 2009 : 1) 

- Les développements récents de l’imagerie cérébrale révèlent des bases communes aux dispositions sociales des hommes et des primates les plus évolués

- L’accroissement des liens sociaux se reflète dans l’accroissement du volume du cerveau, et au moment où l’espèce humaine se dissémine sur le globe et où les liens sociaux risquent ainsi de se déliter, c’est la diffusion d’une même culture matérielle qui va maintenir le lien que l’éloignement géographique fragilise. (Fiona COWARD & Clive GAMBLE “Big brains, small world : material culture and the evolution of mind” 2009) 

Les modifications de l’expression des gènes gouvernant le développement cortical au cours de l’évolution des mammifères ont fourni les conditions à la fois d’un accroissement de taille considérable et d’un retard dans la maturation du cerveau, qui a conféré une influence déterminante aux perceptions, aux actions, à l’apprentissage pour la formation des spécialisations corticales. En même temps, de nouvelles régions ont vu le jour dans le cortex, et de nouvelles connexions se sont mises en place avec les aires primaires, sensorielles et motrices. (Philippe Vernier, 2005 : “Évolution du cerveau et émergence du langage”. - Références : Talmy GIVÓN, Functionalism and Grammar (1995), dernier chapitre : “The co-evolution of language and brain” - Terrence DEACON, The symbolic Species, sous-titré : The co-evolution of Language and Brain 1997 - Ray JACKENDOFF Foundations of Language, sous-titré Brain, Meaning, Grammar, Evolution 2002

- Alors que Vernier ne mentionne que l’évolution des aires corticales, K. Gibson suit de son côté la voie ‘subcorticale’ ouverte par Lieberman (2000) et insiste sur les zones centrales du cerveau également impliquées dans l’administration de la parole et du langage. Kathleen GIBSON (“Not the neocortex alone : other brain structures also contribute to speech and language”, 2013)

Trois manières pour les organismes de s’adapter à des fins évolutives.

(a) Le cas le plus simple est l’évolution génétique, quand la sélection naturelle agit sur les variétés dans une population, sélectionnant au détriment des allèles qui délivrent la moindre convenance (fit) avec l’environnement.

(b) La seconde voie est celle de l’utilisation de la plasticité phénotypique d’un génotype.

(c) La troisième voie exploite des systèmes et des organes qui ont évolué pour s’adapter à des environnements en évolution rapide et qui ont également une assise génétique - p.158. (S. Számadó / E. Szathmáry, “Evolutionary biological foundations of the origin of language : the coevolution of language and brain” 2013

Leur conclusion :

1) Les variantes linguistiques aisées à apprendre et à retenir sont favorisées en termes d’évolution culturelle et donc se répandent plus vite dans une population donnée ;

2) Les cerveaux plus aptes à assimiler les variétés et le changement linguistique offrent des avantages biologiques adaptatifs à leurs porteurs ; donc les gènes responsables des différences adaptatives vont se répandre dans la population.

3) En conséquence, les langues entrent en connexion neuronale avec les besoins du cerveau humain, et les cerveaux s’adaptent à l’apprentissage et au traitement linguistiques. Si bien que les humains peuvent effectuer une foule d’activités qui tirent profit d’un usage plus efficace de la langue (coopération, utilisation d’outils, maintenance des traditions, etc.)

L’évolution de la parole et l'ingénierie neuromimétique

Entreprises de modélisation et de simulation informatique des processus dont on présume qu’ils ont piloté l’émergence et l’évolution du langage.

- L’un des arguments en faveur des approches computationnelles et robotiques de l’évolution du langage est leur nature interdisciplinaire : Cela permet un dialogue direct avec des discipines empriques concernées par le langage et la cognition, telles que les neurosciences cognitives, la psychologie, la linguistique cognitive, la primatologie et l’anthropologie (…). L’ajout de contraintes aux modèles robotiques sur la base de données empiriques améliore aussi l’aptitude de la robotique et des modèles calculatoires pour générer des prédictions basées sur des théories descriptives, lesquelles peuvent être à leur tour validées ou invalidées par de nouvelles études empiriques et modélisatrices (…).” (références : Simon KIRBY, Function, selection, and innateness – The emergence of linguistic universals, 1999. Pierre-Yves OUDAYER automate de simulation de l’origine de la parole : Self-organization in the evolution of speech 2006. Angelo CANGELOSI, “Robotics and embodied agent modelling of the evolution of language” 2013 

Cerveau des primates et mutations génétiques susceptibles d'avoir facilité l'émergence du langage chez les primates humains

Hypothèse mutationniste :

- “Il est extrêmement improbable que le langage humain ait résulté de la simple adaptation du système de communication d’une espèce antérieure. Rien de ce que nous savons de la neuro-anatomie humaine pertinente pour le langage en rapport avec le complexe Aire de Broca-POT [Jonction pariétale-occipitale temporale dans l’anatomie du cerveau humain] ne nous inciterait à imaginer des homologues dans les structures cérébrales directement pertinentes pour les systèmes de communication des singes [apes and monkeys]. (Wendy Wilkins, Towards an evolutionary biology of language through comparative neuroanatomy, 2013 : 206)

Hypothèse adaptationniste :

- En fin de compte, plus on cherche des continuités entre les primates humains et non humains, non seulement en matière de latéralisation mais dans des secteurs décisifs de l’évolution cognitive, plus on trouve de similarités. A notre avis, on peut présumer clairement au minimum que le langage et la parole ne sont pas des conditions nécessaires pour que s’exprime la spécialisation hémisphérique chez les primates non-humains et il est temps de considérer d’autres variables ou facteurs susceptibles d’avoir contribué à la différenciation hémisphérique entre individus et entre espèces. (J. Vauclair / H. Cochet, “Speech-gesture links in the ontogeny and phylogeny of gestural communication”, 2013 : 196)

Consensus et dissensus

Plus personne ne cherche une explication simpliste (ni le ‘tout génétique’, ni le ‘tout social’) et tous reconnaissent l’importance de la dimension épigénétique, prenant en compte l’environnement en expansion et donc diversifié des hominidés qui se sont engagés dans des productions symboliques vocales en marge de leurs productions gestuelles.

Questions centrales actuellement sans réponse consensuelle :

- La faculté de langage est-elle issue du ‘GESTE’ ou du ‘CRI’ ? La réponse d’Arbib vise actuellement à intégrer les deux hypothèses par une boucle rétroactive.

- Le langage est-il apparu au terme de PROCESSUS ADAPTATIFS, sans nécessaire intervention de mutations génétiques modifiant les bases organiques ou à la suite de mutations et par détournement (exaptation) de mécanismes mis en place pour satisfaire d’autres besoins ? 

Essai de compromis :

Schéma en trois phases pour les traits dominants de l’évolution de la parole humaine :

a) L’évolution de la bipédie devenue obligatoire chez Homo erectus a entraîné les effets EXAPTATIFS de la descente du larynx et la perte des air sacs ainsi que le hiatus intervocalis,

b) Durant le pleistocène moyen le contrôle de la respiration pour la parole humaine a évolué comme une ADAPTATION spécifique à la parole, et

c) Avec l’évolution des humains modernes , les proportions idéales du tractus vocal (1:1) ont été atteintes par ADAPTATION ”. (Ann MACLARNON, "The anatomical and physiological basis of human speech production : adaptations and exaptations" 2013 : 235)

Auteur: François Jacques

Info: Fin de sa conférence du 11 décembre 2014. Traductions de l'anglais par FJ

[ interdisciplinarité ] [ sémiose ] [ état des lieux ] [ phylogénétique ] [ mémétique ] [ proto-phonation ]

métadonnées à valeur ajoutée MVA

"Ils profitent de notre pauvreté" : derrière le boom des intelligences artificielles génératives, le travail caché des petites mains de l'IA 

(Photo : Une masse d'hommes et de femmes invisibles, partout dans le monde, analysent des quantités colossales de données pour améliorer, caratériser et contextualiser les intelligences artificielles. )

La création d'algorithmes tels que ChatGPT ou Midjourney nécessite des quantités colossales de données, analysées par des humains. Des "annotateurs" indispensables mais souvent précaires, faiblement rémunérés et maintenus dans l'ombre.

"Des descriptions graphiques de viol, d'inceste, de nécrophilie... C'était ça tous les jours."  En 2021, Mophat Okinyi doit relire chaque jour plusieurs centaines de textes fournis à l'entreprise de traitement de données Sama par un client inconnu, pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle (IA). L'objectif : préciser au logiciel ce qui pose problème dans ces textes, pour qu'il ne le reproduise pas.

Un travail rémunéré 21 000 shillings kenyans par mois (environ 150 euros) pour les employés du bas de l'échelle dont Mophat contrôlait l'activité. Cela a laissé chez lui des traces à vie. "Encore aujourd'hui, ça affecte mes relations avec ma famille, mes proches", explique l'analyste qualité kenyan. La mission qu'il décrit rappelle l'horreur à laquelle sont souvent confrontés les modérateurs des réseaux sociaux et répondait en fait, comme il le découvrira plus tard, à une commande de la start-up à la pointe de l'IA à l'origine de ChatGPT : OpenAI.

Le cas de Mophat Okinyi, extrême sous certains aspects, n'est pas non plus un exemple isolé, car derrière les grands discours de révolution technique se cache une masse de travailleurs invisibles dont les rangs se comptent en centaines de millions, selon des estimations. "On n'est pas du tout en train de créer des programmes qui se passent de l'humain, résume Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris. L'IA demande une quantité de travail humain énorme et absolument indispensable, dans toute la chaîne de production".

La majorité de cette masse humaine est très loin des grands patrons ou des ingénieurs renommés. Elle est constituée d'une armada de travailleurs anonymes éclatée à travers le monde, du Venezuela à Madagascar en passant par des camps de réfugiés au Liban et des prisons finlandaises. Des petites mains qui construisent le futur clic après clic, souvent dans un secret et une précarité bien gardés.

Cliquer encore et encore

Le prix de cette modernité ? Aux Philippines, entre 1,50 et 3 dollars par "tâche". C'est ce que la plateforme de travailleurs indépendants Remotasks verse en moyenne à Eduardo* pour placer, clic par clic, pixel par pixel, les contours qui délimitent sur une image un panneau de signalisation. Puis un véhicule. Puis un buisson. Une "tâche" qui lui prend en général une heure ou moins et qu'il répète inlassablement, huit heures par jour, six jours par semaine. Ces images serviront ensuite à entraîner des algorithmes d'analyse vidéo, par exemple pour les voitures autonomes ou la surveillance algorithmique. "C'est un travail intéressant", assure à franceinfo le jeune Philippin, qui travaille sur la plateforme depuis un peu plus de trois ans. Tout le monde ne sera pas du même avis, mais sans lui, l'appareil photo de votre smartphone aurait beaucoup de mal à identifier un visage, et la conduite semi-autonome de Tesla serait encore un rêve de science-fiction. Et vous-même y avez déjà contribué.

Que ce soit en laissant un "j'aime" sur Facebook ou en identifiant les images contenant une voiture dans un test captcha, vos retours participent à entraîner des algorithmes gratuitement depuis des années. Mais pour créer les IA qui ont bluffé le monde ces derniers mois, comme ChatGPT ou Midjourney, il faut des milliards d'exemples. Des données qui doivent souvent être "annotées", autrement dit accompagnées de commentaires, pour que la machine reproduise les catégories d'analyse de l'humain : faire comprendre que "ce tas de pixels est un enfant", que "cette phrase est fausse" ou que "cet élément évoque des comportements illégaux et ne doit pas être reproduit".

Et l'entraînement ne s'arrête jamais. "C'est un peu comme des athlètes, compare Antonio Casilli. Il faut constamment les entraîner, les adapter, les vérifier". Il s'agit d'évaluer les réponses, en soumettant aux IA des exemples toujours plus précis ou adaptés au nouveau contexte culturel. Autant de tâches qu'il est actuellement impossible d'automatiser.

"Ce n'est pas suffisant, mais c'est déjà quelque chose"

Astro* est l'un de ces nouveaux "entraîneurs d'IA". L'entrepreneur originaire de Tanzanie, qui a récemment terminé ses études de linguistique en France, réalise des tâches en indépendant à temps partiel via la plateforme Appen. "Il faut parfois isoler un visage dans une photo, dire si une image devrait apparaître dans la rubrique Souvenirs de Google Photos, si un texte est factuel ou non, créer des questions/réponses de culture générale...", explique-t-il à franceinfo. Il doit pour cela suivre des règles souvent très détaillées ("Cinquante pages à apprendre par cœur !"), au point d'en devenir parfois obscures. A la clé : 16 dollars de l'heure sur ses projets actuels. "Plus tu travailles, plus tu gagnes", explique l'indépendant. Mais encore faut-il être sélectionné pour participer au projet.

A l'autre bout du spectre, des entreprises embauchent des annotateurs en interne, notamment pour des tâches qui nécessitent une expertise précise. Mais pour nombre d'entre elles, la solution la plus rentable est souvent la sous-traitance : à des entreprises dans d'autres pays qui embauchent des annotateurs localement, comme Sama, ou encore à des plateformes comme Remotasks, Appen ou Toloka, qui transfèrent les missions à des travailleurs indépendants payés à la "micro-tâche".

"Ces travailleurs sont souvent recrutés dans des pays à faibles revenus, et géopolitiquement instables." Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

A ces critères, Antonio Casilli ajoute des taux d'éducation et d'équipement informatique importants, l'existence d'une industrie de centres d'appels ou des relations fortes avec une ancienne puissance coloniale. Plusieurs noms de pays reviennent souvent : les Philippines, Madagascar, le Kenya, le Venezuela, le Pakistan…

Dans ces pays, un tel travail représente souvent un filet de sécurité précieux. "Ce n'est pas une source de travail fixe ou suffisante, mais c'est au moins quelque chose, résume Maria*. La crise économique au Venezuela a forcé beaucoup d'entre nous à quitter le marché du travail", raconte à franceinfo l'ingénieure industrielle, qui s'est lancée sur Remotasks à la faveur du confinement, en 2020. Après avoir suivi une formation, elle travaille aujourd'hui trois jours par semaine sur la plateforme, à raison de 10 heures par jour.

Pour quel salaire ? "Les tâches de catégorisation données par Remotasks au Venezuela peuvent prendre seulement quelques minutes et être payées 11 centimes de dollar, détaille Maria. D'autres beaucoup plus complexes peuvent durer huit heures ou plus, comme l'annotation de vidéos ou de données lidar, et être payées 10 dollars." Mais tout dépend du pays et de la difficulté de la tâche. Un "eldorado" relatif qui attire, y compris parfois des mineurs qui mentent sur leur âge pour rejoindre ces plateformes de micro-tâches, raconte le site spécialisé Wired. 

Précarité et dépendance

Mais ces espoirs ne suffisent pas à en faire un emploi de rêve. Même si une tâche peut être payée correctement par rapport au marché local, les travailleurs du clic déplorent souvent la différence de traitements entre les pays. "Les entreprises profitent de notre pauvreté", estime Andry*, annotateur à Madagascar, pour qui "un agent en Inde ou au Maroc sera mieux payé que nous". Le mode de calcul des rémunérations n'est jamais précisément expliqué.

"Il y a clairement une forme de néo-colonialisme."

Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

Pour gagner des sommes correctes, les indépendants doivent être disponibles à toute heure du jour et de la nuit et s'adapter à des projets aux durées variables. "Sur Appen, les tâches arrivent à l'heure américaine, donc vers 21 heures en France", explique par exemple Astro*. "Sur une autre plateforme, j'ai reçu une tâche vendredi vers 19 heures, j'ai travaillé 45 heures sur le week-end, j'ai gagné 1 200 euros", résume Astro, qui dit apprécier le travail de nuit. 

Ce que certains voient comme une "opportunité professionnelle" peut aussi se transformer en piège. En Chine, des établissements promettent à leurs étudiants une formation en "IA" ou en "Big data", mais les forcent à annoter des images toute la journée pour un salaire inférieur au minimum légal, raconte le média Rest of World. Cette pratique n'est pas spécifique à la Chine, assure Antonio Casilli, qui cite également l'exemple de Madagascar.

"L'IA ne peut pas être éthique si elle est entraînée de façon immorale"

A qui profite ce travail souvent ingrat, parfois à la frontière de l'éthique ? Difficile de le savoir : l'industrie baigne dans un épais voile de secret, et comme dans le cas de Mophat Okinyi, les annotateurs indépendants savent rarement à qui sont destinées les données qu'ils traitent. "Je sais que le client est au Japon, mais c'est tout. On ne nous a rien dit sur eux", note Eduardo* à propos d'une de ses missions d'annotation, fournie par Remotasks aux Philippines.

"Les entreprises d'IA expliquent que si elles étaient pleinement transparentes sur leurs besoins en données, cela pourrait donner des indices sur leurs projets en cours et influencer les réponses des contributeurs", résume Antonio Casilli d'un ton sceptique. "Elles veulent échapper à leurs responsabilités", assène Mophat Okinyi, qui ne savait pas que son travail servirait à OpenAI avant la fin anticipée du contrat, à la demande de Sama, en mars 2022. 

"Si les annotateurs savaient qu'ils travaillent pour une entreprise qui génère des centaines de millions de dollars comme OpenAI, ils n'accepteraient pas des salaires si bas." Mophat Okinyi, ex-analyste qualité chez Sama

Ce travail peut-il être organisé de manière à satisfaire tout le monde, géants de la tech comme travailleurs du clic ? "Il faut plus de transparence, les entreprises basées à San Francisco doivent prendre leurs responsabilités", réclame Mophat Okinyi. Il s'est associé à 150 travailleurs du secteur de l'annotation et de la modération des plateformes pour créer l'Union des modérateurs de contenus du Kenya, qui devrait être autorisée "dans les deux mois", et a cofondé l'ONG Techworker Community Africa pour militer en faveur de meilleurs pratiques. "L'IA ne peut pas être éthique si elle est entraînée de façon immorale, en exploitant des gens en difficulté économique et sur des données volées", assène-t-il.

"Beaucoup de gens ne savent pas qu'il y a de l'humain derrière l'IA. Il faudrait que ce soit plus connu, et mieux payé." Astro, annotateur de données

Pour Antonio Casilli, il faut commencer par oublier l'idée que l'IA est seulement une prouesse d'ingénieurs ou d'entrepreneurs. " Nous sommes tous en quelque sorte les producteurs de ces IA, parce que ce sont nos données qui servent à les entraîner, mais nous ne sommes pas reconnus comme tels. Tant qu'on continuera à penser que l'IA est seulement l'affaire de Sam Altman, on aura un problème."

* Les prénoms suivis d'un astérisque ont été modifiés.

Auteur: Internet

Info: Francetvinfo.fr - Luc Chagnon, 9 avril 2024

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intelligence artificielle

Apprendre l'anglais n'est pas une tâche facile, comme le savent d'innombrables étudiants. Mais lorsque l'étudiant est un ordinateur, une approche fonctionne étonnamment bien : Il suffit d'alimenter un modèle mathématique géant, appelé réseau neuronal, avec des montagnes de textes provenant d'Internet. C'est le principe de fonctionnement des modèles linguistiques génératifs tels que ChatGPT d'OpenAI, dont la capacité à tenir une conversation cohérente (à défaut d'être toujours sincère) sur un large éventail de sujets a surpris les chercheurs et le public au cours de l'année écoulée.

Mais cette approche présente des inconvénients. D'une part, la procédure de "formation" nécessaire pour transformer de vastes archives textuelles en modèles linguistiques de pointe est coûteuse et prend beaucoup de temps. D'autre part, même les personnes qui forment les grands modèles linguistiques ont du mal à comprendre leur fonctionnement interne, ce qui, à son tour, rend difficile la prévision des nombreuses façons dont ils peuvent échouer.

Face à ces difficultés, certains chercheurs ont choisi d'entraîner des modèles plus petits sur des ensembles de données plus restreints, puis d'étudier leur comportement. "C'est comme le séquençage du génome de la drosophile par rapport au séquençage du génome humain", explique Ellie Pavlick, chercheuse sur les modèles de langage à l'université de Brown.

Dans un article récemment publié sur le serveur scientifique arxiv.org, deux chercheurs de Microsoft ont présenté une nouvelle méthode pour former de minuscules modèles de langage : Les élever avec un régime strict d'histoires pour enfants.

RÉSEAUX NEURONAUX

Des chercheurs acquièrent une nouvelle compréhension à partir d'une simple IA  

Les chercheurs en apprentissage automatique ont compris cette leçon. GPT-3.5, le grand modèle linguistique qui alimente l'interface ChatGPT, compte près de 200 milliards de paramètres et a été entraîné sur un ensemble de données comprenant des centaines de milliards de mots (OpenAI n'a pas publié les chiffres correspondants pour son successeur, GPT-4).  L'entraînement de modèles aussi vastes nécessite généralement au moins 1 000 processeurs spécialisés, appelés GPU, fonctionnant en parallèle pendant des semaines. Seules quelques entreprises peuvent réunir les ressources nécessaires, sans parler de l'entraînement et de la comparaison de différents modèles.

Les deux chercheurs ont montré que des modèles linguistiques des milliers de fois plus petits que les systèmes de pointe actuels apprenaient rapidement à raconter des histoires cohérentes et grammaticalement justes lorsqu'ils étaient formés de cette manière. Leurs résultats indiquent de nouvelles pistes de recherche qui pourraient être utiles pour former des modèles plus importants et comprendre leur comportement.

"J'ai trouvé tout  ça très instructif", a déclaré Chandra Bhagavatula, chercheur sur les modèles de langage à l'Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle. "Le concept lui-même est très intéressant.

Il était une fois

Les réseaux neuronaux au cœur des modèles de langage sont des structures mathématiques vaguement inspirées du cerveau humain. Chacun d'entre eux contient de nombreux neurones artificiels disposés en couches, avec des connexions entre les neurones des couches adjacentes. Le comportement du réseau neuronal est régi par la force de ces connexions, appelées paramètres. Dans un modèle linguistique, les paramètres contrôlent les mots que le modèle peut produire ensuite, compte tenu d'une invite initiale et des mots qu'il a déjà générés.

Un modèle ne prend véritablement vie qu'au cours de la formation, lorsqu'il compare de manière répétée ses propres résultats au texte de son ensemble de données de formation et qu'il ajuste ses paramètres afin d'accroître la ressemblance. Un réseau non entraîné avec des paramètres aléatoires est trivialement facile à assembler à partir de quelques lignes de code, mais il ne produira que du charabia. Après l'entraînement, il peut souvent poursuivre de manière plausible un texte peu familier. Les modèles de plus grande taille sont souvent soumis à des réglages plus fins qui leur apprennent à répondre à des questions et à suivre des instructions, mais l'essentiel de la formation consiste à maîtriser la prédiction des mots.

Pour réussir à prédire des mots, un modèle linguistique doit maîtriser de nombreuses compétences différentes. Par exemple, les règles de la grammaire anglaise suggèrent que le mot suivant le mot "going" sera probablement "to", quel que soit le sujet du texte. En outre, un système a besoin de connaissances factuelles pour compléter "la capitale de la France est", et compléter un passage contenant le mot "not" nécessite une connaissance rudimentaire de la logique.

"Le langage brut est très compliqué", explique Timothy Nguyen, chercheur en apprentissage automatique chez DeepMind. "Pour que des capacités linguistiques intéressantes apparaissent, les gens ont eu recours à l'idée que plus il y a de données, mieux c'est".

(photo) Ronen Eldan s'est rendu compte qu'il pouvait utiliser les histoires d'enfants générées par de grands modèles linguistiques pour en entraîner rapidement de plus petits.

Introduction

Ronen Eldan, mathématicien qui a rejoint Microsoft Research en 2022 pour étudier les modèles de langage génératifs, souhaitait développer un moyen moins coûteux et plus rapide d'explorer leurs capacités. Le moyen naturel d'y parvenir était d'utiliser un petit ensemble de données, ce qui signifiait qu'il devait entraîner les modèles à se spécialiser dans une tâche spécifique, afin qu'ils ne s'éparpillent pas. Au départ, il voulait entraîner les modèles à résoudre une certaine catégorie de problèmes mathématiques, mais un après-midi, après avoir passé du temps avec sa fille de 5 ans, il s'est rendu compte que les histoires pour enfants convenaient parfaitement. "L'idée m'est venue littéralement après lui avoir lu une histoire", a-t-il déclaré.

Pour générer des histoires cohérentes pour les enfants, un modèle de langage devrait apprendre des faits sur le monde, suivre les personnages et les événements, et observer les règles de grammaire - des versions plus simples des défis auxquels sont confrontés les grands modèles. Mais les grands modèles formés sur des ensembles de données massives apprennent d'innombrables détails non pertinents en même temps que les règles qui comptent vraiment. Eldan espérait que la brièveté et le vocabulaire limité des histoires pour enfants rendraient l'apprentissage plus gérable pour les petits modèles, ce qui les rendrait à la fois plus faciles à former et plus faciles à comprendre.

Dans le monde des modèles de langage, cependant, le terme "petit" est relatif : Un ensemble de données mille fois plus petit que celui utilisé pour former GPT-3.5 devrait encore contenir des millions d'histoires. "Je ne sais pas combien d'argent vous voulez dépenser, mais je suppose que vous n'allez pas engager des professionnels pour écrire quelques millions de nouvelles", a déclaré M. Nguyen.

Il faudrait un auteur extraordinairement prolifique pour satisfaire des lecteurs aussi voraces, mais Eldan avait quelques candidats en tête. Qui peut mieux écrire pour un public de petits modèles linguistiques que pour de grands modèles ?

Toys stories

Eldan a immédiatement entrepris de créer une bibliothèque d'histoires synthétiques pour enfants générées par de grands modèles linguistiques. Mais il a rapidement découvert que même les modèles de pointe ne sont pas naturellement très créatifs. Si l'on demande à GPT-4 d'écrire des histoires adaptées à des enfants de 4 ans, explique Eldan, "environ un cinquième des histoires concernera des enfants qui vont au parc et qui ont peur des toboggans". C'est apparemment la quintessence des histoires pour enfants d'âge préscolaire, selon l'Internet.

La solution a consisté à ajouter un peu d'aléatoire dans le message. Tout d'abord, Eldan a utilisé le GPT-4 pour générer une liste de 1 500 noms, verbes et adjectifs qu'un enfant de 4 ans pourrait connaître - suffisamment courte pour qu'il puisse facilement la vérifier lui-même. Il a ensuite écrit un programme informatique simple qui demanderait à plusieurs reprises à GPT-3.5 ou à GPT-4 de générer une histoire adaptée à l'âge de l'enfant, comprenant trois mots aléatoires de la liste, ainsi qu'un détail supplémentaire choisi au hasard, comme une fin heureuse ou un rebondissement de l'intrigue. Les histoires obtenues, heureusement, étaient moins axées sur des diapositives effrayantes.

Eldan disposait désormais d'une procédure pour produire des données de formation à la demande, mais il n'avait aucune idée du nombre d'histoires dont il aurait besoin pour former un modèle fonctionnel, ni de la taille de ce modèle. C'est alors qu'il s'est associé à Yuanzhi Li, chercheur en apprentissage automatique chez Microsoft et à l'université Carnegie Mellon, pour essayer différentes possibilités, en tirant parti du fait que les petits modèles peuvent être formés très rapidement. La première étape consistait à décider comment évaluer leurs modèles.

Introduction

Dans la recherche sur les modèles de langage - comme dans toute salle de classe - la notation est un sujet délicat. Il n'existe pas de rubrique parfaite qui englobe tout ce que les chercheurs veulent savoir, et les modèles qui excellent dans certaines tâches échouent souvent de manière spectaculaire dans d'autres. Au fil du temps, les chercheurs ont mis au point divers critères de référence standard basés sur des questions dont les réponses ne sont pas ambiguës, ce qui est une bonne approche si vous essayez d'évaluer des compétences spécifiques. Mais Eldan et Li se sont intéressés à quelque chose de plus nébuleux : quelle doit être la taille réelle des modèles linguistiques si l'on simplifie le langage autant que possible ?

"Pour vérifier directement si le modèle parle anglais, je pense que la seule chose à faire est de laisser le modèle générer de l'anglais de manière ouverte", a déclaré M. Eldan.

Il n'y a que deux façons de mesurer les performances d'un modèle sur des questions aussi qualitatives : S'appuyer sur des évaluateurs humains ou se tourner à nouveau vers le GPT-4. Les deux chercheurs ont opté pour cette dernière solution, laissant les grands modèles à la fois rédiger les manuels et noter les dissertations.

Bhagavatula a déclaré qu'il aurait aimé voir comment les évaluations de GPT-4 se comparaient à celles des correcteurs humains - GPT-4 peut être biaisé en faveur des modèles qu'il a aidé à former, et l'opacité des modèles de langage rend difficile la quantification de tels biais. Mais il ne pense pas que de telles subtilités affecteraient les comparaisons entre différents modèles formés sur des ensembles similaires d'histoires synthétiques - l'objectif principal du travail d'Eldan et Li.

Eldan et Li ont utilisé une procédure en deux étapes pour évaluer chacun de leurs petits modèles après la formation. Tout d'abord, ils ont présenté au petit modèle la première moitié d'une histoire distincte de celles de l'ensemble des données d'apprentissage, de manière à ce qu'il génère une nouvelle fin, en répétant ce processus avec 50 histoires de test différentes. Ensuite, ils ont demandé à GPT-4 d'évaluer chacune des fins du petit modèle en fonction de trois catégories : créativité, grammaire et cohérence avec le début de l'histoire. Ils ont ensuite fait la moyenne des notes obtenues dans chaque catégorie, obtenant ainsi trois notes finales par modèle.

Avec cette procédure en main, Eldan et Li étaient enfin prêts à comparer les différents modèles et à découvrir quels étaient les étudiants les plus brillants.

Résultats des tests

Après quelques explorations préliminaires, les deux chercheurs ont opté pour un ensemble de données de formation contenant environ 2 millions d'histoires. Ils ont ensuite utilisé cet ensemble de données, baptisé TinyStories, pour entraîner des modèles dont la taille varie de 1 million à 30 millions de paramètres, avec un nombre variable de couches. Le travail a été rapide : En utilisant seulement quatre GPU, l'entraînement du plus grand de ces modèles n'a pas pris plus d'une journée.

Les plus petits modèles ont eu du mal. Par exemple, l'une des histoires testées commence par un homme à l'air méchant qui dit à une fille qu'il va lui prendre son chat. Un modèle à un million de paramètres s'est retrouvé bloqué dans une boucle où la fille répète sans cesse à l'homme qu'elle veut être son amie. Mais les modèles plus grands, qui sont encore des milliers de fois plus petits que GPT-3.5, ont obtenu des résultats surprenants. La version à 28 millions de paramètres racontait une histoire cohérente, même si la fin était sinistre : "Katie s'est mise à pleurer, mais l'homme s'en fichait. Il a emporté le chat et Katie n'a plus jamais revu son chat. Fin de l'histoire".

En plus de tester leurs propres modèles, Eldan et Li ont soumis le même défi au GPT-2 d'OpenAI, un modèle de 1,5 milliard de paramètres publié en 2019. Le résultat a été bien pire - avant la fin abrupte de l'histoire, l'homme menace d'emmener la jeune fille au tribunal, en prison, à l'hôpital, à la morgue et enfin au crématorium.

Introduction

Selon M. Nguyen, il est passionnant que des modèles aussi petits soient aussi fluides, mais il n'est peut-être pas surprenant que GPT-2 ait eu du mal à accomplir la tâche : il s'agit d'un modèle plus grand, mais loin de l'état de l'art, et il a été formé sur un ensemble de données très différent. "Un enfant en bas âge qui ne s'entraînerait qu'à des tâches d'enfant en bas âge, comme jouer avec des jouets, obtiendrait de meilleurs résultats que vous ou moi", a-t-il fait remarquer. "Nous ne nous sommes pas spécialisés dans cette chose simple.

Les comparaisons entre les différents modèles de TinyStories ne souffrent pas des mêmes facteurs de confusion. Eldan et Li ont observé que les réseaux comportant moins de couches mais plus de neurones par couche étaient plus performants pour répondre aux questions nécessitant des connaissances factuelles ; inversement, les réseaux comportant plus de couches et moins de neurones par couche étaient plus performants pour garder en mémoire les personnages et les points de l'intrigue situés plus tôt dans l'histoire. Bhagavatula a trouvé ce résultat particulièrement intriguant. S'il peut être reproduit dans des modèles plus vastes, "ce serait un résultat vraiment intéressant qui pourrait découler de ce travail", a-t-il déclaré.

Eldan et Li ont également étudié comment les capacités de leurs petits modèles dépendaient de la durée de la période de formation. Dans tous les cas, les modèles maîtrisaient d'abord la grammaire, puis la cohérence. Pour Eldan, ce schéma illustre comment les différences dans les structures de récompense entraînent des différences dans les schémas d'acquisition du langage entre les réseaux neuronaux et les enfants. Pour les modèles de langage, qui apprennent en prédisant des mots, "l'incitation pour les mots "je veux avoir" est aussi importante que pour les mots "crème glacée"", a-t-il déclaré. Les enfants, en revanche, "ne se soucient pas de savoir s'ils disent 'j'aimerais avoir de la glace' ou simplement 'glace, glace, glace'".

Qualité contre quantité

Eldan et Li espèrent que cette étude incitera d'autres chercheurs à entraîner différents modèles sur l'ensemble des données de TinyStories et à comparer leurs capacités. Mais il est souvent difficile de prédire quelles caractéristiques des petits modèles apparaîtront également dans les plus grands.

"Peut-être que les modèles de vision chez la souris sont de très bons substituts de la vision humaine, mais les modèles de dépression chez la souris sont-ils de bons modèles de la dépression chez l'homme ? a déclaré M. Pavlick. "Pour chaque cas, c'est un peu différent.

Le succès des modèles TinyStories suggère également une leçon plus large. L'approche standard pour compiler des ensembles de données de formation consiste à aspirer des textes sur l'internet, puis à filtrer les déchets. Le texte synthétique généré par des modèles de grande taille pourrait constituer une autre façon d'assembler des ensembles de données de haute qualité qui n'auraient pas besoin d'être aussi volumineux.

"Nous avons de plus en plus de preuves que cette méthode est très efficace, non seulement pour les modèles de la taille de TinyStories, mais aussi pour les modèles plus importants", a déclaré M. Eldan. Ces preuves proviennent d'une paire d'articles de suivi sur les modèles à un milliard de paramètres, rédigés par Eldan, Li et d'autres chercheurs de Microsoft. Dans le premier article, ils ont entraîné un modèle à apprendre le langage de programmation Python en utilisant des extraits de code générés par GPT-3.5 ainsi que du code soigneusement sélectionné sur l'internet. Dans le second, ils ont complété l'ensemble de données d'entraînement par des "manuels" synthétiques couvrant un large éventail de sujets, afin d'entraîner un modèle linguistique à usage général. Lors de leurs tests, les deux modèles ont été comparés favorablement à des modèles plus importants formés sur des ensembles de données plus vastes. Mais l'évaluation des modèles linguistiques est toujours délicate, et l'approche des données d'entraînement synthétiques n'en est qu'à ses balbutiements - d'autres tests indépendants sont nécessaires.

Alors que les modèles linguistiques de pointe deviennent de plus en plus volumineux, les résultats surprenants de leurs petits cousins nous rappellent qu'il y a encore beaucoup de choses que nous ne comprenons pas, même pour les modèles les plus simples. M. Nguyen s'attend à ce que de nombreux autres articles explorent l'approche inaugurée par TinyStories.

"La question est de savoir où et pourquoi la taille a de l'importance", a-t-il déclaré. "Il devrait y avoir une science à ce sujet, et cet article est, je l'espère, le début d'une riche histoire.



 



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ Ben Brubaker, 5 octobre 2023

[ synthèse ]

trickster

Les mondes multiples d'Hugh Everett

Il y a cinquante ans, Hugh Everett a conçu l'interprétation de la mécanique quantique en l'expliquant par des mondes multiples, théorie dans laquelle les effets quantiques engendrent d'innombrables branches de l'univers avec des événements différents dans chacune. La théorie semble être une hypothèse bizarre, mais Everett l'a déduite des mathématiques fondamentales de la mécanique quantique. Néanmoins, la plupart des physiciens de l'époque la rejetèrent, et il dût abréger sa thèse de doctorat sur le sujet pour éviter la controverse. Découragé, Everett quitta la physique et travailla sur les mathématiques et l'informatique militaires et industrielles. C'était un être émotionnellement renfermé et un grand buveur. Il est mort alors qu'il n'avait que 51 ans, et ne put donc pas voir le récent respect accordé à ses idées par les physiciens.

Hugh Everett III était un mathématicien brillant, théoricien quantique iconoclaste, puis ensuite entrepreneur prospère dans la défense militaire ayant accès aux secrets militaires les plus sensibles du pays. Il a introduit une nouvelle conception de la réalité dans la physique et a influencé le cours de l'histoire du monde à une époque où l'Armageddon nucléaire semblait imminent. Pour les amateurs de science-fiction, il reste un héros populaire : l'homme qui a inventé une théorie quantique des univers multiples. Pour ses enfants, il était quelqu'un d'autre : un père indisponible, "morceau de mobilier assis à la table de la salle à manger", cigarette à la main. Alcoolique aussi, et fumeur à la chaîne, qui mourut prématurément.

L'analyse révolutionnaire d'Everett a brisé une impasse théorique dans l'interprétation du "comment" de la mécanique quantique. Bien que l'idée des mondes multiples ne soit pas encore universellement acceptée aujourd'hui, ses méthodes de conception de la théorie présagèrent le concept de décohérence quantique - explication moderne du pourquoi et comment la bizarrerie probabiliste de la mécanique quantique peut se résoudre dans le monde concret de notre expérience. Le travail d'Everett est bien connu dans les milieux de la physique et de la philosophie, mais l'histoire de sa découverte et du reste de sa vie l'est relativement moins. Les recherches archivistiques de l'historien russe Eugène Shikhovtsev, de moi-même et d'autres, ainsi que les entretiens que j'ai menés avec les collègues et amis du scientifique décédé, ainsi qu'avec son fils musicien de rock, révèlent l'histoire d'une intelligence radieuse éteinte trop tôt par des démons personnels.

Le voyage scientifique d'Everett commença une nuit de 1954, raconte-t-il deux décennies plus tard, "après une gorgée ou deux de sherry". Lui et son camarade de classe de Princeton Charles Misner et un visiteur nommé Aage Petersen (alors assistant de Niels Bohr) pensaient "des choses ridicules sur les implications de la mécanique quantique". Au cours de cette session Everett eut l'idée de base fondant la théorie des mondes multiples, et dans les semaines qui suivirent, il commença à la développer dans un mémoire. L'idée centrale était d'interpréter ce que les équations de la mécanique quantique représentent dans le monde réel en faisant en sorte que les mathématiques de la théorie elle-même montrent le chemin plutôt qu'en ajoutant des hypothèses d'interprétation aux mathématiques existantes sur le sujet. De cette façon, le jeune homme a mis au défi l'establishment physique de l'époque en reconsidérant sa notion fondamentale de ce qui constitue la réalité physique. En poursuivant cette entreprise, Everett s'attaqua avec audace au problème notoire de la mesure en mécanique quantique, qui accablait les physiciens depuis les années 1920.

En résumé, le problème vient d'une contradiction entre la façon dont les particules élémentaires (comme les électrons et les photons) interagissent au niveau microscopique quantique de la réalité et ce qui se passe lorsque les particules sont mesurées à partir du niveau macroscopique classique. Dans le monde quantique, une particule élémentaire, ou une collection de telles particules, peut exister dans une superposition de deux ou plusieurs états possibles. Un électron, par exemple, peut se trouver dans une superposition d'emplacements, de vitesses et d'orientations différentes de sa rotation. Pourtant, chaque fois que les scientifiques mesurent l'une de ces propriétés avec précision, ils obtiennent un résultat précis - juste un des éléments de la superposition, et non une combinaison des deux. Nous ne voyons jamais non plus d'objets macroscopiques en superposition. Le problème de la mesure se résume à cette question : Comment et pourquoi le monde unique de notre expérience émerge-t-il des multiples alternatives disponibles dans le monde quantique superposé ? Les physiciens utilisent des entités mathématiques appelées fonctions d'onde pour représenter les états quantiques. Une fonction d'onde peut être considérée comme une liste de toutes les configurations possibles d'un système quantique superposé, avec des nombres qui donnent la probabilité que chaque configuration soit celle, apparemment choisie au hasard, que nous allons détecter si nous mesurons le système. La fonction d'onde traite chaque élément de la superposition comme étant également réel, sinon nécessairement également probable de notre point de vue. L'équation de Schrödinger décrit comment la fonction ondulatoire d'un système quantique changera au fil du temps, une évolution qu'elle prédit comme lisse et déterministe (c'est-à-dire sans caractère aléatoire).

Mais cette élégante mathématique semble contredire ce qui se passe lorsque les humains observent un système quantique, tel qu'un électron, avec un instrument scientifique (qui lui-même peut être considéré comme un système quantique). Car au moment de la mesure, la fonction d'onde décrivant la superposition d'alternatives semble s'effondrer en un unique membre de la superposition, interrompant ainsi l'évolution en douceur de la fonction d'onde et introduisant la discontinuité. Un seul résultat de mesure émerge, bannissant toutes les autres possibilités de la réalité décrite de manière classique. Le choix de l'alternative produite au moment de la mesure semble arbitraire ; sa sélection n'évolue pas logiquement à partir de la fonction d'onde chargée d'informations de l'électron avant la mesure. Les mathématiques de l'effondrement n'émergent pas non plus du flux continu de l'équation de Schrödinger. En fait, l'effondrement (discontinuité) doit être ajouté comme un postulat, comme un processus supplémentaire qui semble violer l'équation.

De nombreux fondateurs de la mécanique quantique, notamment Bohr, Werner Heisenberg et John von Neumann, se sont mis d'accord sur une interprétation de la mécanique quantique - connue sous le nom d'interprétation de Copenhague - pour traiter le problème des mesures. Ce modèle de réalité postule que la mécanique du monde quantique se réduit à des phénomènes observables de façon classique et ne trouve son sens qu'en termes de phénomènes observables, et non l'inverse. Cette approche privilégie l'observateur externe, le plaçant dans un domaine classique distinct du domaine quantique de l'objet observé. Bien qu'incapables d'expliquer la nature de la frontière entre le domaine quantique et le domaine classique, les Copenhagueistes ont néanmoins utilisé la mécanique quantique avec un grand succès technique. Des générations entières de physiciens ont appris que les équations de la mécanique quantique ne fonctionnent que dans une partie de la réalité, la microscopique, et cessent d'être pertinentes dans une autre, la macroscopique. C'est tout ce dont la plupart des physiciens ont besoin.

Fonction d'onde universelle. Par fort effet contraire, Everett s'attaqua au problème de la mesure en fusionnant les mondes microscopique et macroscopique. Il fit de l'observateur une partie intégrante du système observé, introduisant une fonction d'onde universelle qui relie les observateurs et les objets dans un système quantique unique. Il décrivit le monde macroscopique en mécanique quantique imaginant que les grands objets existent également en superpositions quantiques. Rompant avec Bohr et Heisenberg, il n'avait pas besoin de la discontinuité d'un effondrement de la fonction ondulatoire. L'idée radicalement nouvelle d'Everett était de se demander : Et si l'évolution continue d'une fonction d'onde n'était pas interrompue par des actes de mesure ? Et si l'équation de Schrödinger s'appliquait toujours et s'appliquait aussi bien à tous les objets qu'aux observateurs ? Et si aucun élément de superposition n'est jamais banni de la réalité ? A quoi ressemblerait un tel monde pour nous ? Everett constata, selon ces hypothèses, que la fonction d'onde d'un observateur devrait, en fait, bifurquer à chaque interaction de l'observateur avec un objet superposé. La fonction d'onde universelle contiendrait des branches pour chaque alternative constituant la superposition de l'objet. Chaque branche ayant sa propre copie de l'observateur, copie qui percevait une de ces alternatives comme le résultat. Selon une propriété mathématique fondamentale de l'équation de Schrödinger, une fois formées, les branches ne s'influencent pas mutuellement. Ainsi, chaque branche se lance dans un avenir différent, indépendamment des autres. Prenons l'exemple d'une personne qui mesure une particule qui se trouve dans une superposition de deux états, comme un électron dans une superposition de l'emplacement A et de l'emplacement B. Dans une branche, la personne perçoit que l'électron est à A. Dans une branche presque identique, une copie de la personne perçoit que le même électron est à B. Chaque copie de la personne se perçoit comme unique et considère que la chance lui a donné une réalité dans un menu des possibilités physiques, même si, en pleine réalité, chaque alternative sur le menu se réalise.

Expliquer comment nous percevons un tel univers exige de mettre un observateur dans l'image. Mais le processus de ramification se produit indépendamment de la présence ou non d'un être humain. En général, à chaque interaction entre systèmes physiques, la fonction d'onde totale des systèmes combinés aurait tendance à bifurquer de cette façon. Aujourd'hui, la compréhension de la façon dont les branches deviennent indépendantes et ressemblent à la réalité classique à laquelle nous sommes habitués est connue sous le nom de théorie de la décohérence. C'est une partie acceptée de la théorie quantique moderne standard, bien que tout le monde ne soit pas d'accord avec l'interprétation d'Everett comme quoi toutes les branches représentent des réalités qui existent. Everett n'a pas été le premier physicien à critiquer le postulat de l'effondrement de Copenhague comme inadéquat. Mais il a innové en élaborant une théorie mathématiquement cohérente d'une fonction d'onde universelle à partir des équations de la mécanique quantique elle-même. L'existence d'univers multiples a émergé comme une conséquence de sa théorie, pas par un prédicat. Dans une note de bas de page de sa thèse, Everett écrit : "Du point de vue de la théorie, tous les éléments d'une superposition (toutes les "branches") sont "réels", aucun n'est plus "réel" que les autres. Le projet contenant toutes ces idées provoqua de remarquables conflits dans les coulisses, mis au jour il y a environ cinq ans par Olival Freire Jr, historien des sciences à l'Université fédérale de Bahia au Brésil, dans le cadre de recherches archivistiques.

Au printemps de 1956 le conseiller académique à Princeton d'Everett, John Archibald Wheeler, prit avec lui le projet de thèse à Copenhague pour convaincre l'Académie royale danoise des sciences et lettres de le publier. Il écrivit à Everett qu'il avait eu "trois longues et fortes discussions à ce sujet" avec Bohr et Petersen. Wheeler partagea également le travail de son élève avec plusieurs autres physiciens de l'Institut de physique théorique de Bohr, dont Alexander W. Stern. Scindages La lettre de Wheeler à Everett disait en autre : "Votre beau formalisme de la fonction ondulatoire reste bien sûr inébranlable ; mais nous sentons tous que la vraie question est celle des mots qui doivent être attachés aux quantités de ce formalisme". D'une part, Wheeler était troublé par l'utilisation par Everett d'humains et de boulets de canon "scindés" comme métaphores scientifiques. Sa lettre révélait l'inconfort des Copenhagueistes quant à la signification de l'œuvre d'Everett. Stern rejeta la théorie d'Everett comme "théologique", et Wheeler lui-même était réticent à contester Bohr. Dans une longue lettre politique adressée à Stern, il explique et défend la théorie d'Everett comme une extension, non comme une réfutation, de l'interprétation dominante de la mécanique quantique : "Je pense que je peux dire que ce jeune homme très fin, capable et indépendant d'esprit en est venu progressivement à accepter l'approche actuelle du problème de la mesure comme correcte et cohérente avec elle-même, malgré quelques traces qui subsistent dans le présent projet de thèse d'une attitude douteuse envers le passé. Donc, pour éviter tout malentendu possible, permettez-moi de dire que la thèse d'Everett ne vise pas à remettre en question l'approche actuelle du problème de la mesure, mais à l'accepter et à la généraliser."

Everett aurait été en total désaccord avec la description que Wheeler a faite de son opinion sur l'interprétation de Copenhague. Par exemple, un an plus tard, en réponse aux critiques de Bryce S. DeWitt, rédacteur en chef de la revue Reviews of Modern Physics, il écrivit : "L'Interprétation de Copenhague est désespérément incomplète en raison de son recours a priori à la physique classique... ainsi que d'une monstruosité philosophique avec un concept de "réalité" pour le monde macroscopique qui ne marche pas avec le microcosme." Pendant que Wheeler était en Europe pour plaider sa cause, Everett risquait alors de perdre son permis de séjour étudiant qui avait été suspendu. Pour éviter d'aller vers des mesures disciplinaires, il décida d'accepter un poste de chercheur au Pentagone. Il déménagea dans la région de Washington, D.C., et ne revint jamais à la physique théorique. Au cours de l'année suivante, cependant, il communiqua à distance avec Wheeler alors qu'il avait réduit à contrecœur sa thèse au quart de sa longueur d'origine. En avril 1957, le comité de thèse d'Everett accepta la version abrégée - sans les "scindages". Trois mois plus tard, Reviews of Modern Physics publiait la version abrégée, intitulée "Relative State' Formulation of Quantum Mechanics".("Formulation d'état relatif de la mécanique quantique.") Dans le même numéro, un document d'accompagnement de Wheeler loue la découverte de son élève. Quand le papier parut sous forme imprimée, il passa instantanément dans l'obscurité.

Wheeler s'éloigna progressivement de son association avec la théorie d'Everett, mais il resta en contact avec le théoricien, l'encourageant, en vain, à faire plus de travail en mécanique quantique. Dans une entrevue accordée l'an dernier, Wheeler, alors âgé de 95 ans, a déclaré qu' "Everett était déçu, peut-être amer, devant les non réactions à sa théorie. Combien j'aurais aimé continuer les séances avec lui. Les questions qu'il a soulevées étaient importantes." Stratégies militaires nucléaires Princeton décerna son doctorat à Everett près d'un an après qu'il ait commencé son premier projet pour le Pentagone : le calcul des taux de mortalité potentiels des retombées radioactives d'une guerre nucléaire. Rapidement il dirigea la division des mathématiques du Groupe d'évaluation des systèmes d'armes (WSEG) du Pentagone, un groupe presque invisible mais extrêmement influent. Everett conseillait de hauts responsables des administrations Eisenhower et Kennedy sur les meilleures méthodes de sélection des cibles de bombes à hydrogène et de structuration de la triade nucléaire de bombardiers, de sous-marins et de missiles pour un impact optimal dans une frappe nucléaire. En 1960, participa à la rédaction du WSEG n° 50, un rapport qui reste classé à ce jour. Selon l'ami d'Everett et collègue du WSEG, George E. Pugh, ainsi que des historiens, le WSEG no 50 a rationalisé et promu des stratégies militaires qui ont fonctionné pendant des décennies, notamment le concept de destruction mutuelle assurée. Le WSEG a fourni aux responsables politiques de la guerre nucléaire suffisamment d'informations effrayantes sur les effets mondiaux des retombées radioactives pour que beaucoup soient convaincus du bien-fondé d'une impasse perpétuelle, au lieu de lancer, comme le préconisaient certains puissants, des premières attaques préventives contre l'Union soviétique, la Chine et d'autres pays communistes.

Un dernier chapitre de la lutte pour la théorie d'Everett se joua également dans cette période. Au printemps 1959, Bohr accorda à Everett une interview à Copenhague. Ils se réunirent plusieurs fois au cours d'une période de six semaines, mais avec peu d'effet : Bohr ne changea pas sa position, et Everett n'est pas revenu à la recherche en physique quantique. L'excursion n'avait pas été un échec complet, cependant. Un après-midi, alors qu'il buvait une bière à l'hôtel Østerport, Everett écrivit sur un papier à l'en-tête de l'hôtel un raffinement important de cet autre tour de force mathématique qui a fait sa renommée, la méthode généralisée du multiplicateur de Lagrange, aussi connue sous le nom d'algorithme Everett. Cette méthode simplifie la recherche de solutions optimales à des problèmes logistiques complexes, allant du déploiement d'armes nucléaires aux horaires de production industrielle juste à temps en passant par l'acheminement des autobus pour maximiser la déségrégation des districts scolaires. En 1964, Everett, Pugh et plusieurs autres collègues du WSEG ont fondé une société de défense privée, Lambda Corporation. Entre autres activités, il a conçu des modèles mathématiques de systèmes de missiles anti-missiles balistiques et de jeux de guerre nucléaire informatisés qui, selon Pugh, ont été utilisés par l'armée pendant des années. Everett s'est épris de l'invention d'applications pour le théorème de Bayes, une méthode mathématique de corrélation des probabilités des événements futurs avec l'expérience passée. En 1971, Everett a construit un prototype de machine bayésienne, un programme informatique qui apprend de l'expérience et simplifie la prise de décision en déduisant les résultats probables, un peu comme la faculté humaine du bon sens. Sous contrat avec le Pentagone, le Lambda a utilisé la méthode bayésienne pour inventer des techniques de suivi des trajectoires des missiles balistiques entrants. En 1973, Everett quitte Lambda et fonde une société de traitement de données, DBS, avec son collègue Lambda Donald Reisler. Le DBS a fait des recherches sur les applications des armes, mais s'est spécialisée dans l'analyse des effets socio-économiques des programmes d'action sociale du gouvernement. Lorsqu'ils se sont rencontrés pour la première fois, se souvient M. Reisler, Everett lui a demandé timidement s'il avait déjà lu son journal de 1957. J'ai réfléchi un instant et j'ai répondu : "Oh, mon Dieu, tu es cet Everett, le fou qui a écrit ce papier dingue", dit Reisler. "Je l'avais lu à l'université et avais gloussé, le rejetant d'emblée." Les deux sont devenus des amis proches mais convinrent de ne plus parler d'univers multiples.

Malgré tous ces succès, la vie d'Everett fut gâchée de bien des façons. Il avait une réputation de buveur, et ses amis disent que le problème semblait s'aggraver avec le temps. Selon Reisler, son partenaire aimait habituellement déjeuner avec trois martinis, dormant dans son bureau, même s'il réussissait quand même à être productif. Pourtant, son hédonisme ne reflétait pas une attitude détendue et enjouée envers la vie. "Ce n'était pas quelqu'un de sympathique", dit Reisler. "Il apportait une logique froide et brutale à l'étude des choses... Les droits civils n'avaient aucun sens pour lui." John Y. Barry, ancien collègue d'Everett au WSEG, a également remis en question son éthique. Au milieu des années 1970, Barry avait convaincu ses employeurs chez J. P. Morgan d'embaucher Everett pour mettre au point une méthode bayésienne de prévision de l'évolution du marché boursier. Selon plusieurs témoignages, Everett avait réussi, puis il refusa de remettre le produit à J. P. Morgan. "Il s'est servi de nous", se souvient Barry. "C'était un individu brillant, innovateur, insaisissable, indigne de confiance, probablement alcoolique." Everett était égocentrique. "Hugh aimait épouser une forme de solipsisme extrême", dit Elaine Tsiang, ancienne employée de DBS. "Bien qu'il eut peine à éloigner sa théorie [des monde multiples] de toute théorie de l'esprit ou de la conscience, il est évident que nous devions tous notre existence par rapport au monde qu'il avait fait naître." Et il connaissait à peine ses enfants, Elizabeth et Mark. Alors qu'Everett poursuivait sa carrière d'entrepreneur, le monde de la physique commençait à jeter un regard critique sur sa théorie autrefois ignorée. DeWitt pivota d'environ 180 degrés et devint son défenseur le plus dévoué. En 1967, il écrivit un article présentant l'équation de Wheeler-DeWitt : une fonction d'onde universelle qu'une théorie de la gravité quantique devrait satisfaire. Il attribue à Everett le mérite d'avoir démontré la nécessité d'une telle approche. DeWitt et son étudiant diplômé Neill Graham ont ensuite publié un livre de physique, The Many-Worlds Interpretation of Quantum Mechanics, qui contenait la version non informatisée de la thèse d'Everett. L'épigramme "mondes multiples" se répandit rapidement, popularisée dans le magazine de science-fiction Analog en 1976. Toutefois, tout le monde n'est pas d'accord sur le fait que l'interprétation de Copenhague doive céder le pas. N. David Mermin, physicien de l'Université Cornell, soutient que l'interprétation d'Everett traite la fonction des ondes comme faisant partie du monde objectivement réel, alors qu'il la considère simplement comme un outil mathématique. "Une fonction d'onde est une construction humaine", dit Mermin. "Son but est de nous permettre de donner un sens à nos observations macroscopiques. Mon point de vue est exactement le contraire de l'interprétation des mondes multiples. La mécanique quantique est un dispositif qui nous permet de rendre nos observations cohérentes et de dire que nous sommes à l'intérieur de la mécanique quantique et que la mécanique quantique doive s'appliquer à nos perceptions est incohérent." Mais de nombreux physiciens avancent que la théorie d'Everett devrait être prise au sérieux. "Quand j'ai entendu parler de l'interprétation d'Everett à la fin des années 1970, dit Stephen Shenker, physicien théoricien à l'Université Stanford, j'ai trouvé cela un peu fou. Maintenant, la plupart des gens que je connais qui pensent à la théorie des cordes et à la cosmologie quantique pensent à quelque chose qui ressemble à une interprétation à la Everett. Et à cause des récents développements en informatique quantique, ces questions ne sont plus académiques."

Un des pionniers de la décohérence, Wojciech H. Zurek, chercheur au Los Alamos National Laboratory, a commente que "l'accomplissement d'Everett fut d'insister pour que la théorie quantique soit universelle, qu'il n'y ait pas de division de l'univers entre ce qui est a priori classique et ce qui est a priori du quantum. Il nous a tous donné un ticket pour utiliser la théorie quantique comme nous l'utilisons maintenant pour décrire la mesure dans son ensemble." Le théoricien des cordes Juan Maldacena de l'Institute for Advanced Study de Princeton, N.J., reflète une attitude commune parmi ses collègues : "Quand je pense à la théorie d'Everett en mécanique quantique, c'est la chose la plus raisonnable à croire. Dans la vie de tous les jours, je n'y crois pas."

En 1977, DeWitt et Wheeler invitèrent Everett, qui détestait parler en public, à faire une présentation sur son interprétation à l'Université du Texas à Austin. Il portait un costume noir froissé et fuma à la chaîne pendant tout le séminaire. David Deutsch, maintenant à l'Université d'Oxford et l'un des fondateurs du domaine de l'informatique quantique (lui-même inspiré par la théorie d'Everett), était là. "Everett était en avance sur son temps", dit Deutsch en résumant la contribution d'Everett. "Il représente le refus de renoncer à une explication objective. L'abdication de la finalité originelle de ces domaines, à savoir expliquer le monde, a fait beaucoup de tort au progrès de la physique et de la philosophie. Nous nous sommes irrémédiablement enlisés dans les formalismes, et les choses ont été considérées comme des progrès qui ne sont pas explicatifs, et le vide a été comblé par le mysticisme, la religion et toutes sortes de détritus. Everett est important parce qu'il s'y est opposé." Après la visite au Texas, Wheeler essaya de mettre Everett en contact avec l'Institute for Theoretical Physics à Santa Barbara, Californie. Everett aurait été intéressé, mais le plan n'a rien donné. Totalité de l'expérience Everett est mort dans son lit le 19 juillet 1982. Il n'avait que 51 ans.

Son fils, Mark, alors adolescent, se souvient avoir trouvé le corps sans vie de son père ce matin-là. Sentant le corps froid, Mark s'est rendu compte qu'il n'avait aucun souvenir d'avoir jamais touché son père auparavant. "Je ne savais pas quoi penser du fait que mon père venait de mourir, m'a-t-il dit. "Je n'avais pas vraiment de relation avec lui." Peu de temps après, Mark a déménagé à Los Angeles. Il est devenu un auteur-compositeur à succès et chanteur principal d'un groupe de rock populaire, Eels. Beaucoup de ses chansons expriment la tristesse qu'il a vécue en tant que fils d'un homme déprimé, alcoolique et détaché émotionnellement. Ce n'est que des années après la mort de son père que Mark a appris l'existence de la carrière et des réalisations de son père. La sœur de Mark, Elizabeth, fit la première d'une série de tentatives de suicide en juin 1982, un mois seulement avant la mort d'Everett. Mark la trouva inconsciente sur le sol de la salle de bain et l'amena à l'hôpital juste à temps. Quand il rentra chez lui plus tard dans la soirée, se souvient-il, son père "leva les yeux de son journal et dit : Je ne savais pas qu'elle était si triste."" En 1996, Elizabeth se suicida avec une overdose de somnifères, laissant une note dans son sac à main disant qu'elle allait rejoindre son père dans un autre univers. Dans une chanson de 2005, "Things the Grandchildren Should Know", Mark a écrit : "Je n'ai jamais vraiment compris ce que cela devait être pour lui de vivre dans sa tête". Son père solipsistiquement incliné aurait compris ce dilemme. "Une fois que nous avons admis que toute théorie physique n'est essentiellement qu'un modèle pour le monde de l'expérience, conclut Everett dans la version inédite de sa thèse, nous devons renoncer à tout espoir de trouver quelque chose comme la théorie correcte... simplement parce que la totalité de l'expérience ne nous est jamais accessible."

Auteur: Byrne Peter

Info: 21 octobre 2008, https://www.scientificamerican.com/article/hugh-everett-biography/. Publié à l'origine dans le numéro de décembre 2007 de Scientific American

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