sciences

Il se pourrait qu'il soit extrêmement difficile de commencer la vie. Il se peut qu'il soit si difficile de commencer la vie que ce ne se soit produit qu'une seule fois parmi énormément de planètes. Considérons, comme une conjecture, que la vie commence par hasard avec des conditions physiques appropriées de 10 ^ -100. Je n'ai aucune raison logique de proposer ce chiffre, je veux simplement que vous le considériez comme une possibilité. Dans ces conditions ... il est presque certain que la vie n'aurait pas commencé. Et je sens que dans ces conditions il serait nécessaire de supposer l'existence d'un dieu pour commencer la vie. Je voudrais donc établir ce lien entre l'existence d'un dieu et les lois physiques: si les lois physiques sont telles que commencer la vie implique une chance si faible, de sorte qu'il ne serait pas raisonnable de supposer que la vie ait commencé par un hasard aveugle, alors il doit y avoir un dieu, et un tel dieu montrerait probablement son influence dans les sauts quantiques qui se produisent plus tard. D'autre part, si la vie peut commencer très facilement et n'a pas besoin d'une influence divine, alors je dirai qu'il n'y a pas de dieu.

Auteur: Dirac Paul Adrien-Maurice

Info: en 1971, lors d'une conférence

[ religion ] [ Éternel ]

anecdote

Une autre fois, dans les Dolomites, ces cathédrales de la terre, nous gravissions un couloir au spigolo del Velo. J'arrivais sur un léger replat, quand une pierre tomba à mes côtés. Je levais la tête : vingt mètres au-dessus de moi, il y avait deux chamois, la mère et son petit. Nos chemins se croisaient. Un instant, nous restâmes figés de part et d'autre, puis, décision vite prise, dans une harmonie de sauts, les deux bêtes plongèrent dans le couloir et me frôlèrent. Bien sûr, la mère allait devant, et le petit suivait. En dessous du replat se creusait brutalement le ressaut, mais la mère devait savoir que pour l'éviter, cinq mètres sur la droite, il y avait une vire ; elle se détendit et dans une envolée se retrouva sur l'autre bord. Le petit, qui la suivait de trop près orienta mal son élan et se lança d'abord droit vers le vide, mais immédiatement après le début de son bond, par une merveilleuse cambrure en plein vol, il rectifia sa direction. La mère l'attendait, il atterrit à ses côtés et, avant qu'ils ne poursuivissent, il y eut entre eux deux un regard échangé.
Les ballets imaginés par les hommes sont beaux ; ils ne sont pas plus beaux. Le spigolo del Velo - l'arête du Voile - est une très belle escalade, mais ce jour-là, vous vous en doutez, après ce que nous avions vu, l'escalade était secondaire.

Auteur: Rébuffat Gaston

Info: La montagne est mon domaine

[ animal ] [ alpinisme ] [ nature ] [ émotion ] [ émerveillement ]

théologie

Plus les connaissances s'affinent dans l'ordre de la causalité des choses, pensons à la génétique et aux avancées en biophysique et en chimie quantique, plus les théories que les divers dogmes religieux ont avancées s'effondrent. C'est donc un affinement. Mais qui ouvre. Un aggrandissement de l'intellection, une vue plus détaillées de la multiplication des infinités de paramètres qui sous-tendent la réalité. Et leurs intrications infinies. L'avancée scientifique correspond donc tant à un élargissement omnidirectionnel, qu'à la reconnaissance d'une "finesse" plus qu'extraordinaire des interactions des choses et de leurs enchevêtrements. En ce sens l'idée de l'immensité de la barrière entre hommes et anges - je fais spécifiquement référence ici aux "dialogues de Gitta Mallasz" - pourrait donner une idée du prodigieux ordre de grandeur des sauts conceptuels (et pourquoi pas physiques) entre les différents degrés du septénaire miroir : Minéral, Végétal, Animal, Homme, Ange, Archange, Dieu.

Les avancées scientifiques sont donc une grande aspiration vers "le nouveau", via la destruction des anciens dogmes, et conséquemment l'ouverture de perspectives élargies. En ce sens l'insertion d'un "hasard divin" qui viendrait orienter les choses devient plus aisé à défendre (porte ouverte à toute les justifications religieuses) tant les infimes curseurs potentiels pour un éventuel "projectionniste" sont démultipliés.

Mon sentiment profond demeure cependant ; l'univers est impersonnel, l'homme l'explore et se justifie, ce faisant il développe son propre système. Cette liberté implique une forme de discernement... et donc de responsabilité. Reste à l'entrevoir et à agir en ce sens.

Auteur: Mg

Info: 4 octobre 2019

[ anthropocentrique ] [ indéterminisme ] [ théologoumène ]

réflexivité

Ce matin, lors de ma matinale routine de capture de citations au hasards du web, je me suis surpris à "discuter" à peu près tout, c'est à dire à vouloir "donner mon avis" de manière plus intrusive que de coutume. Un peu en monologue intérieur mais aussi parce que sur le web il est souvent possible de pondre une remarque/réaction au-dessous d'un extrait.

J'étais donc en train de formuler ma pensée avant de l'écrire... Pour réaliser que ces enchainements d'idées (qui peuvent aller assez loin, d'écrasantes déductions aux plus extendus sauts analogiques en passant par de subtiles révoltes contre cet ordre établi que peut représenter un " texte arrêté "...) sont bonne partie de ma réflexion pour mettre des tags.

Voilà donc un aspect de l'exercice de l'étiqueteur : se laisser emporter par les résonances que suscitent en lui telle ou telle opinion, pour ensuite, en respectant les règles, en faire synthèse pour la catégorie ou les tags, et l'insérer dans le corpus FLP (et dans une chaîne, ou en liant avec un autre extrait)  s'il veut mieux préciser.

Cette opération peut donc être longue et absorbante même si ce n'est pas nécessairement le cas en ce qui me concerne. Avec l'âge peut-être saurai-je de mieux en mieux développer ce temps long méditatif.

C'est bien sûr un plus, voire incontournable, de connaitre FLP, (les potentialités de l'outil - et ses chaines!!) quasiment comme on connait un bouquin de chevet. C'est à dire qu'on ne l'a pas mémorisé, mais qu'on sait quel est son ou ses objet(s), qu'on en connait la structuration tant à grosses mailles que dans son chapitrage plus fin. Et ici, magie de l'informatique, on peut l'investiguer en long, en large, en hauteurs et en travers, pour confronter le fil de pensée qui nous occupe avec d'autres idées. Ou retrouver rapidement un extrait ancien, donc répertorié, (qui nous a marqué et nous vient), pour le comparer.

Auteur: Mg

Info: 2 octobre 2019

[ citation s'appliquant à ce logiciel ] [ lecture ] [ slow slow thinking ]

dernières paroles

Comme de nombreux artistes de cirque, Fabrice Champion (1972 - 2011) se retrouva enfant à l'école de la piste pour dompter une énergie débordante. A 8 ans il déboule pour la première fois sous un chapiteau à Grenoble. Huit ans plus tard, il réussit le concours d'entrée au Centre national des arts du cirque où il choisit sa spécialité : voltigeur au trapèze. Et le voilà, dès sa sortie de l'école, en 1992, à performer dans la rue sur un camion-trapèze avec ses amis. De 1993 à 2004 il est la vedette principale de la troupe des Arts Sauts. Le 22 mai 2004 il percute en plein vol un de ses partenaires. S'ensuit une longue rééducation, aidé en cela par la pratique du bouddhisme. Tétraplégique, il reste trapéziste dans l'âme "une technique qui est la seule à offrir cet espace immense, en longueur, comme en hauteur". En 2010, il met en scène, répète et joue le spectacle de fin d'études des élèves de l'Ecole nationale des arts du cirque de Rosny-sous-Bois. Intitulé, avec la complicité des élèves : "Totem de cirque" (Mourrez-vous d'être vivant?). Pour ses futurs professionnels de la piste, Fabrice a tiré une sagesse et une méthode de son expérience. L'envie de transmettre une relation subtile et profonde au corps virtuose. Mais, celui qui évoquait l'envol du trapèze comme "un cadeau, celui de s'envoyer en l'air avec une maîtrise de soi, une prise de risque et un rapport au corps fantastique" rêvait depuis longtemps de chamanisme. Il part pour le Pérou. Seul. Quatorze heures d'avion d'abord, un trajet en hélicoptère, puis en pirogue pour une semaine d'initiation aux médecines traditionnelles amazoniennes. Après avoir avalé les plantes destinées à la cérémonie, on le retrouve mort le lendemain matin de la cérémonie chamanique. En résidence de travail au Cent Quatre, à Paris, Fabrice Champion répétait depuis un an un nouveau spectacle intitulé Nos Limites avec deux jeunes acrobates-danseurs. Avec eux, il avait inventé la "tétradanse", autrement dit la danse en mode tétraplégique. La création était prévue pour février 2012. Dans le film Acrobat réalisé en 2011 par Olivier Meyrou, qui a suivi sa féroce rééducation et son travail depuis six ans, la vision de Fabrice Champion sur son fauteuil roulant pris d'assaut par ses deux complices avant de tenter des acrobaties par terre avec eux, est impressionnante de beauté et d'émotion. Il confiait "que s'il pouvait choisir aujourd'hui entre marcher de nouveau et avoir plus confiance en lui", il préférait la seconde option. "Pour avoir plus confiance dans mes intuitions, ma force, quoique j'aie à offrir". On l'a compris : le compilateur, ayant pris connaissance de ce parcours singulier, n'aura pas eu grands efforts à faire pour s'imaginer une mort par ingurgitation d'un breuvage à base d'Ayahuasca, c'est-à-dire par abus de DMT. Ce qui lui permet de ne pas classer cette mort dans la catégorie des suicides. Il y voit un terme plus idoine, celui de "quête".

Auteur: Internet

Info: mis en forme par Mg

[ quête ]

protestantisme

En mai 1521 un disciple de Luther, le Bernhardi des thèses de 1518, donne l’exemple, étant prêtre et curé de Kempen, de contracter un mariage régulier. Le célibat des prêtres n’étant pas d’institution divine, Luther n’y trouve rien à redire, doctrinalement parlant. Pratiquement ? il est plutôt embarrassé, mécontent, un peu narquois. Cependant un vent de révolte souffle sur les couvents. Partout des religieux, des Augustins surtout, rompent la clôture et se muent en laïcs. Les voilà qui réclament le droit au mariage. Eux qui librement ont fait vœu de chasteté, peuvent-ils rompre ce vœu ? le peuvent-ils sans commettre ce que Luther en 1518 nommait le plus grave des sacrilèges ?

Il se trouve précisément quelqu’un pour dire oui, quelqu’un que connaît bien Luther : Carlstadt, l’ex-champion de Leipzig, depuis longtemps chanoine à Wittemberg, professeur à l’Université et archidiacre de la cathédrale. Nominalement désigné comme hérétique par la bulle Exsurge, cet homme opiniâtre, passionné et brouillon était parti, en mai 1521, au Danemark où le roi Christian II songeait à une réforme. Vite congédié, il revient à Wittemberg en juin et se jette en pleine mêlée. Tout de suite, la question du célibat l’attire. En attendant de la trancher pratiquement pour son compte — il célébrera son mariage le 26 décembre 1521 — il prétend la trancher doctrinalement pour les autres. A grands renforts de textes et de citations scripturaires, il établit sa thèse, claironne ses avis — et le retentissement de sa parole est grand.

Que dit cependant Luther ? Rien de curieux comme son attitude. D’abord il hésite. Il louvoie. Le mariage des religieux ? mais s’ils ont prononcé le vœu de chasteté, c’est de leur plein gré, librement, par choix. Comment pourraient-ils dès lors se délier ? La difficulté paraît insurmontable. Cependant Carlstadt continue sa campagne et Luther ses méditations. Et il hésite toujours. Il a des scrupules. Le 6 août 1521, il écrit encore à Spalatin ces mots amusants : "Par Dieu, nos Wittembergeois donneront femmes même aux moines ! A moi du moins, jamais !" Cependant il réfléchit. Il porte l’idée en lui. Elle l’habite, elle le travaille. Et brusquement, le 9 septembre 1521, une lettre part à l’adresse de Mélanchton. Luther a trouvé. Les arguments de Carlstadt ? défectueux. Son point de vue ? mal choisi. Le vrai, c’est que les vœux sont faits dans un esprit d’orgueil. C’est que les moines, quand ils les prononcent, les considèrent comme autant de bonnes œuvres, comptent sur eux pour s’acquérir la sainteté et, par-delà, l’éternelle béatitude. De tels vœux sont viciés. Ils sont mauvais. Ils sont nuls de plein droit.

Hésitation d’abord et recul instinctif devant la nouveauté révolutionnaire des solutions proposées, à l’école de la vie, par un Carlstadt. Puis, lent travail d’accommodation et de réflexion. D’une idée étrangère à Luther faire une idée luthérienne, qui puisse vraiment jaillir de la conscience profonde du réformateur : quand l’œuvre est accomplie ; quand Luther a pris possession réellement des pensées qui lui ont été comme tendues par autrui ; quand il les a rendues siennes, dans toute la force du terme : alors, une explosion soudaine, un de ces sauts brusques dont nous parlions plus haut. Et voilà l’hésitant du début, l’indécis, l’inquiet qui devance en pleine audace ceux qui l’ont mis en branle. Et voilà tout Luther, à cette date.

Auteur: Febvre Lucien

Info: Un destin : Martin Luther, PUF, 1968, pages 138-139

[ assimilation personnelle ] [ hérésie ] [ légitimation ]

recombinaison latérale

Ce que nous savons sur la façon dont l'ADN passe d'une espèce à l'autre

Si vous avez les yeux de votre père ou les taches de rousseur de votre grand-mère, vous pouvez remercier les gènes transmis au sein de votre famille. Mais les chercheurs ont commencé à reconnaître qu’à un niveau biologique plus profond, un autre type d’héritage génétique se produit également. Les gènes peuvent glisser entre individus – ou même entre espèces – grâce à un processus connu sous le nom de transfert horizontal de gènes. Cela est peut-être loin d’être quotidien dans des organismes complexes comme les humains, mais sur une échelle de temps évolutive, cela pourrait se produire beaucoup plus souvent qu’on ne le pensait.

Les transferts horizontaux de gènes sont relativement courants dans le monde bactérien, où ils jouent un rôle important dans l’évolution et l’adaptation, ainsi que dans la propagation de la résistance aux antibiotiques. En fait, les biologistes évolutionnistes ont du mal à démêler certaines des premières branches de l’arbre de vie, car le nombre élevé de transferts horizontaux entre ces anciens organismes unicellulaires a si étroitement entrelacé les lignées. Les scientifiques savent également très peu de choses sur la façon dont ce processus pourrait avoir façonné de manière significative les génomes d’organismes complexes comme les plantes et les animaux.

Pendant de nombreuses années, les scientifiques qui soutenaient que des sauts horizontaux pouvaient se produire chez des espèces multicellulaires telles que les poissons ont été critiqués par leurs pairs. Une telle migration nécessite une chaîne d'événements improbables : un gène d'un individu doit d'une manière ou d'une autre pénétrer dans les cellules germinales qui produisent les spermatozoïdes ou les ovules d'un individu d'une autre espèce. De là, il doit pénétrer dans le noyau et pénétrer dans le génome de son nouvel hôte, qui doit ensuite produire une progéniture avec ces ovules ou spermatozoïdes pour transmettre ce génome modifié. Les moteurs importants de ce processus sont souvent les éléments génétiques appelés transposons, ou " gènes sauteurs ", qui peuvent se copier et se coller à différents endroits d’un génome, ou même d’un génome vers un autre. Parfois, ils semblent le faire en pénétrant dans le corps d'un nouvel hôte à l'intérieur d'un parasite ou d'un virus. C'est un parcours qui comporte de nombreuses étapes improbables, mais la biologie moléculaire suggère que ça existe.

Des études ont identifié des cas de transferts horizontaux chez un large éventail d’animaux, notamment des poissons, des grenouilles et des serpents. Pourtant, on ne sait pas exactement dans quelle mesure les organismes eucaryotes complexes partagent ainsi des gènes avec d’autres formes de vie. Les données recueillies jusqu'à présent suggèrent qu'il est plus probable que les gènes passent des bactéries aux eucaryotes que l'inverse : des expériences montrent que lorsque les gènes eucaryotes pénètrent dans les bactéries, celles-ci les éjectent le plus souvent.

Les biologistes ont fait de nombreuses découvertes surprenantes ces dernières années sur le mouvement des gènes entre les espèces.

Quoi de neuf et remarquable

En 2022, des chercheurs ont rapporté qu’un gène appelé BovB s’était déplacé indépendamment des serpents vers les grenouilles au moins 50 fois dans diverses parties de la planète. Bizarrement, ils ont constaté que cela se produisait beaucoup plus souvent à Madagascar qu’ailleurs. On ne sait pas pourquoi. Un facteur pourrait être le nombre élevé de parasites tels que les sangsues qui vivent sur l'île et se déplacent d'hôte en hôte, transportant des séquences d'ADN acquises dans le sang qu'elles ont bu. Les preuves d'anciens transferts de gènes horizontaux sont souvent brouillées avec le temps, mais les chercheurs espèrent désormais détecter les transferts sur le fait en examinant les organismes des sources chaudes du parc national de Yellowstone.

Le transfert horizontal de gènes semble également avoir joué un rôle dans la manière dont la vie marine autour des pôles a développé – ou plutôt emprunté – des défenses pour survivre au froid glacial. Les chercheurs ont pu montrer que les harengs et les éperlans, deux groupes de poissons qui ont divergé il y a plus de 250 millions d'années, utilisent le même gène pour fabriquer des protéines qui empêchent la croissance des cristaux de glace dans leur corps. Il a fallu des décennies pour convaincre les chercheurs que le gène devait être passé du hareng à l'éperlan. On ne sait pas exactement dans quelle mesure ce type de transfert horizontal se produit entre les cellules vertébrées, mais une étude a mis en évidence au moins 975 transferts entre 307 génomes de vertébrés, principalement chez les poissons à nageoires rayonnées.

Les transferts de gènes entre espèces concernent même les humains, ou plus particulièrement nos microbiomes, les puissantes armées de micro-organismes qui occupent nos intestins et d’autres parties du corps. Le microbiome d’un bébé humain vient d’abord de sa mère. Mais étonnamment, ces dons maternels ne sont pas toujours des cellules entières. De petits fragments d'ADN provenant des bactéries de la mère peuvent passer aux bactéries du bébé par le biais de transferts de gènes horizontaux, même des mois après la naissance. Ces gènes, qui proviennent souvent de souches bactériennes utiles chez la mère, pourraient jouer un rôle important dans la croissance et le développement du bébé. Bien qu’il ne soit pas clair si les transferts horizontaux de gènes profitent directement au bébé en lui transmettant des fonctions particulières, ils pourraient être indirectement utiles en assemblant un microbiome intestinal plus performant.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ fév 2024, Yasemin Saplakoglu

[ échange ] [ transduction ] [ HVT ]

épigénétique

AP : Nous allons à présent entrer dans la réalité elle-même. Si j’ai bien compris votre démarche générale, vous partez d’une interrogation sur la physique quantique et sur les énigmes qu’elle suggère, notamment quant au sens à attribuer à la matière. Puis, vous appliquerez à l’esprit ce que vous avez découvert à l’aide de la physique quantique.

ER : Oui, on peut résumer ainsi. Je m’appuie au départ sur deux mystères. Le premier, c’est celui de la conscience ; le second est celui de la physique quantique. Quand vous grattez un peu, vous voyez rapidement que l’interprétation officielle du "quantique" est bancale, it doesn’t fit. Il y a quelque chose qui ne va pas, et c’est la raison pour laquelle il y a eu de nombreuses interprétations de la théorie. J’aperçois sur votre bureau Le réel voilé de Bernard d’Espagnat, qui propose une interprétation. L’Ecole de Copenhague en propose une autre, et ainsi de suite : il existe de nombreuses interprétations, plus ou moins sérieuses. Je crois en tout cas que toutes souffrent d’une béance quelque part. Aucune n’est pleinement satisfaisante. Aucune, d’ailleurs, n’emporte le consensus franc et massif de la communauté scientifique. On n’a, au mieux, qu’un consensus mou ; qui peut varier au fil du temps. Pendant longtemps ce fut l’interprétation de Bohr (dite l’Ecole de Copenhague) qui régna. Une interprétation due à Hugh Everett, dite "des mondes multiples", a rallié les suffrages des cosmologistes et des astrophysiciens. Il semble qu’aujourd’hui une théorie, dite "de la décohérence", gagne du terrain ; jusqu’à ce qu’elle soit à sont tour supplantée par une autre. Nous avons des phénomènes de mode. C’est l’indice qu’il y a un malaise persistant. Ce dernier est loin d’avoir disparu.

Mon point de départ a été de me dire : si la réalité est psychophysique, s’il y a une strate de la réalité qu’on peut appeler le psychisme, qui serait le ferment qui conduit dans certaines conditions à la conscience, la fonction biologique sensori-motrice me montre alors qu’il y a une interface, un dialogue possible entre ces deux strates (que je suppose – c’est mon hypothèse fondamentale – non réductibles l’une à l’autre). Elle me montre qu’entre la dimension matérielle et la dimension psychique, il y a comme un double-crochet qui permet ce dialogue. Réfléchissons à ce que cela implique : ça veut dire que dans la matière, il y a un petit crochet qui dépasse. Ce crochet lui permet de dialoguer avec une altérité qui, puisqu’elle est psychique, n’est plus matérielle. Alors, de deux choses l’une : soit la physique n’a pas trouvé cette interface, elle nous ne pourrons pas aller plus loin tant que ce sera le cas. Soit elle l’a trouvée. Dans ce cas, cette interface se distingue par ses propriétés singulières. Singulières car… pas tout-à-fait matérielles ! Ces propriétés seront qualitativement différentes des propriétés usuelles de la matière, qui sont purement physico-physiques. A mon humble avis, nous sommes dans ce deuxième cas depuis que la physique est devenue quantique. Et c’est justement cela qui pose problème, parce que les physiciens n’ont pas compris. Ils sont prisonniers de leur paradigme matérialiste. Ils ne reconnaissent que le physico-physique, alors qu’il existe aussi le psycho-physique. S’ils ont trouvé cette interface, ils sont comme la poule qui a trouvé un couteau, ils sont face à de l’ininterprétable. Face à de l’inintelligible. Faute du référentiel conceptuel adéquat. Le référentiel matérialiste, trop étroit, crée des problèmes conceptuels quand on veut l’appliquer au psycho-physique. C’est inévitable.

Ensuite, il me fallait donner un contenu au psychisme et le caractériser dans sa singularité. C’est pourquoi je l’ai décrit comme "endo-causal". Contrairement au déterminisme, qui est objectif (et qui est exo-causal dans ma terminologie), l’endo-causalité est de l’ordre de la subjectivité. C’est un contenu privé, comme la privacy of mind des anglo-saxons. Elle est inaccessible à un observateur extérieur.

AP : Inaccessible à une description à la troisième personne.

ER : Exactement. Le contenu privé s’éprouve, il est exclusif à la première personne, au sujet lui-même. La seule traduction phénoménologique de l’endo-causalité – qui est une capacité de choix – est une rupture du déterminisme ; ça s’appelle aussi l’aléatoire. Je cherchais donc l’interface dans les phénomènes inintelligibles (ininterprétables) pour la physique quantique, prisonnière qu’elle est de son paradigme matérialiste. Et, simultanément, là où il y a de l’aléatoire vrai (non lié à notre ingorance). Cela m’amène à la réduction du paquet d’onde ainsi qu’aux sauts et transitions quantiques.

AP : D’accord ; pour être très clair, je me permets de vous citer à nouveau : il faut, dites-vous, "allouer à toute particule élémentaire un certain degré de psychisme." Cet énoncé est très fort, mais assez étonnant : ce que vous dites, en somme, c’est qu’une particule ne contient pas que de la matière, qu’elle contient une certaine forme de psychisme, de subjectivité, et l’ensemble de la matière et de la subjectivité, vous appelez cela "psychomatière". Cela permettrait d’expliquer le comportement des particules à l’aide d’une causalité de type subjectif, d’une "endo-causalité" immanente à chaque particule.

ER : Oui, et je comprend que cela puisse surprendre, voire choquer. Je prends la comparaison (ou la métaphore) de l’œuf dur sans sa coquille : vous ne voyez de lui que l’albumine coagulée. Mais à l’intérieur, il y a autre chose. Il a le jaune d’œuf ; mais il est indécelable. De même le ’psi’ est indécelable. Pourquoi ? Parce qu’il est latent la plupart du temps (dans l’état matière). Etre indécelable ne signifie pas être inexistant : prenez l’exemple du neutrino. Pas moins de 66 milliards d’entre eux traversent chaque seconde chaque cm² de notre peau. Heureusement pour nous, comme ils n’interagissent pas, ils sont sans effet – ils sont donc indécelables ! De la même manière, le ’psi’ en général n’interfère pas : tout se passe comme s’il n’existait pas.



 

Auteur: Ransford Emmanuel

Info: Sur actu-philosophia, interview de Thibaut Gress, 7.1 2010

[ résonance ] [ determinisme vs indeterminisme ] [ panpsychisme ] [ dualité sur-atomique ]

portrait

Maryam Mirzakhani était mathématicienne, mais elle oeuvrait  comme une artiste, toujours en train de dessiner. Elle aimait s'accroupir sur le sol avec de grandes feuilles de papier, les remplissant de gribouillages : figures florales répétées et corps bulbeux et caoutchouteux, leurs appendices coupés proprement, comme les habitants d'un dessin animé, égarés,  de Miyazaki. L’un de ses étudiants diplômés de l’Université de Stanford a déclaré que Mirzakhani décrivait les problèmes mathématiques non pas comme des énigmes logiques intimidantes mais comme des tableaux animés. "C'est presque comme si elle avait une fenêtre sur le paysage mathématique et qu'elle essayait de décrire comment les choses qui y vivaient interagissaient les unes avec les autres", explique Jenya Sapir, aujourd'hui professeure adjointe à l'Université de Binghamton. "Pour elle, tout arrive en même temps."

Mirzakhani a grandi à Téhéran avec le rêve de devenir écrivain. En sixième année, elle a commencé à Farzanegan, une école pour les filles les plus douées de la ville, et a obtenu les meilleures notes dans toutes ses classes, à l'exception des mathématiques. Vers la fin de l'année scolaire, l'instructeur lui a rendu un test de mathématiques noté 16 sur 20, et Mirzakhani l'a déchiré et a fourré les morceaux dans son sac. Elle a dit à une amie qu’elle en avait assez en mathématiques : " Je ne vais même pas essayer de faire mieux. " Mirzakhani, cependant, était constitutionnellement incapable de ne pas essayer, et elle tomba bientôt amoureuse de la poésie épurée du sujet. Alors qu'elle était au lycée, elle et sa meilleure amie, Roya Beheshti, sont devenues les premières femmes iraniennes à se qualifier pour l'Olympiade internationale de mathématiques, et l'année suivante, en 1995, Mirzakhani a remporté une médaille d'or avec un score parfait.

Mirzakhani a déménagé aux États-Unis à l'automne 1999 pour poursuivre ses études supérieures à Harvard. Sa passion était la géométrie et elle était particulièrement attirée par les " surfaces hyperboliques ", qui ont la forme de chips Pringles. Elle a exploré un univers extrême dans son abstraction – avec des " espaces de modules ", où chaque point représente une surface – et des dimensions qui dépassent les nôtres. D'une manière ou d'une autre, Mirzakhani était capable d'évoquer des aspects de tels espaces à considérer, en griffonnant sur une feuille de papier blanc pour essayer une idée, s'en souvenir ou en rechercher une nouvelle ; ce n'est que plus tard qu'elle transcrira ses aventures dans les symboles conventionnels des mathématiques. "on ne veut pas écrire tous les détails ", a-t-elle dit un jour à un journaliste. "Mais le processus du dessin de quelque chose vous aide d'une manière ou d'une autre à rester connecté." Son doctorat : thèse commencée en dénombrant des boucles simples sur des surfaces, a conduit à un calcul du volume total des espaces de modules. Cela a permis à la jeune chercheuse de publier trois articles distincts dans des revues mathématiques de premier plan, dont l'un contenait une nouvelle preuve surprenante de la célèbre " conjecture de Witten ", une étape importante dans la physique théorique reliant les mathématiques et la gravité quantique. Les mathématiques de Mirzakhani sont appréciées pour leurs grands sauts créatifs, pour les liens qu'elles ont révélés entre des domaines éloignés, pour leur sens de la grandeur.

Lorsque Jan Vondrak, qui deviendra son mari, la rencontre en 2003, il ne savait pas, dit-il, qu'" elle était une superstar ". Mirzakhani terminait ses études à Harvard et Vondrak, aujourd'hui professeur de mathématiques à Stanford, étudiait au MIT ; ils se sont rencontrés lors d'une fête, chacun reconnaissant une âme sœur qui n'aimait pas particulièrement les fêtes. Vondrak l'a initiée au jazz et les deux ont fait de longues courses le long de la rivière Charles. Mirzakhani était à la fois modeste – Vondrak a appris de ses nombreuses réalisations grâce à des amis communs – et extrêmement ambitieuse. Vondrak se souvient de ses rêves de découvertes futures dans l'espace des modules, mais aussi de sa détermination à explorer des domaines plus lointains, comme la théorie des nombres, la combinatoire et la " théorie ergodique ". Elle avait, selon Vondrak, " 100 ans de projets ".

Il y a trois ans, Mirzakhani, 37 ans, est devenue la première femme à remporter la médaille Fields, le prix Nobel de mathématiques. La nouvelle de cette récompense et le symbolisme évident (première femme, première Iranienne, immigrante d'un pays musulman) la troublaient. Elle fut très perplexe lorsqu’elle a découvert que certaines personnes pensaient que les mathématiques n’étaient pas pour les femmes – ce n’était pas une idée qu’elle ou ses amis avaient rencontrée en grandissant en Iran – mais elle n’était pas encline, de par sa personnalité, à dire aux autres quoi penser. À mesure qu’elle devenait une célébrité parmi les Iraniens, les gens l’approchaient pour lui demander une photo, ce qu’elle détestait. La médaille Fields a également été annoncée alors qu'elle venait de terminer un traitement épuisant contre le cancer du sein.

En 2016, le cancer est réapparu, se propageant au foie et aux os de Mirzakhani. Tous ceux qui ont connu Mirzakhani la décrivent comme étant d’un optimisme inébranlable ; ils quittaient toujours les conversations avec un sentiment d'énergie. Mais finalement, il est devenu impossible pour Mirzakhani de continuer ce que sa jeune fille, Anahita, appelait sa " peinture ". Lors d'un service commémoratif à Stanford, Curtis McMullen, directeur de thèse de Mirzakhani et président du département de mathématiques de Harvard, a déclaré que lorsqu'elle était étudiante, elle venait à son bureau et posait des questions qui étaient " comme des histoires de science-fiction ", des scènes vivantes qu'elle avait entrevues. dans un coin inexploré de l’univers mathématique – des structures étranges et des motifs séduisants, tous en mouvement et interconnectés. Puis elle le regardait de ses yeux bleu-gris. " Est ce bien? " demanderait-elle, comme s'il pouvait connaître la réponse.

Auteur: Internet

Info: Nytimes, by Gareth Cook, 2017

[ syntropie ] [ visualisation ]

homme-machine

Les grands modèles de langage tels que ChatGPT sont aujourd'hui suffisamment importants pour commencer à afficher des comportements surprenants et imprévisibles.

Quel film ces emojis décrivent-ils ? (On voit une vidéo qui présente des myriades d'émoji formant des motifs mouvants, modélisés à partir de métadonnées)

Cette question était l'une des 204 tâches choisies l'année dernière pour tester la capacité de divers grands modèles de langage (LLM) - les moteurs de calcul derrière les chatbots d'IA tels que ChatGPT. Les LLM les plus simples ont produit des réponses surréalistes. "Le film est un film sur un homme qui est un homme qui est un homme", commençait l'un d'entre eux. Les modèles de complexité moyenne s'en sont approchés, devinant The Emoji Movie. Mais le modèle le plus complexe l'a emporté en une seule réponse : Finding Nemo.

"Bien que j'essaie de m'attendre à des surprises, je suis surpris par ce que ces modèles peuvent faire", a déclaré Ethan Dyer, informaticien chez Google Research, qui a participé à l'organisation du test. C'est surprenant parce que ces modèles sont censés n'avoir qu'une seule directive : accepter une chaîne de texte en entrée et prédire ce qui va suivre, encore et encore, en se basant uniquement sur des statistiques. Les informaticiens s'attendaient à ce que le passage à l'échelle permette d'améliorer les performances sur des tâches connues, mais ils ne s'attendaient pas à ce que les modèles puissent soudainement gérer autant de tâches nouvelles et imprévisibles.

Des études récentes, comme celle à laquelle a participé M. Dyer, ont révélé que les LLM peuvent produire des centaines de capacités "émergentes", c'est-à-dire des tâches que les grands modèles peuvent accomplir et que les petits modèles ne peuvent pas réaliser, et dont beaucoup ne semblent pas avoir grand-chose à voir avec l'analyse d'un texte. Ces tâches vont de la multiplication à la génération d'un code informatique exécutable et, apparemment, au décodage de films à partir d'emojis. De nouvelles analyses suggèrent que pour certaines tâches et certains modèles, il existe un seuil de complexité au-delà duquel la fonctionnalité du modèle monte en flèche. (Elles suggèrent également un sombre revers de la médaille : À mesure qu'ils gagnent en complexité, certains modèles révèlent de nouveaux biais et inexactitudes dans leurs réponses).

"Le fait que les modèles de langage puissent faire ce genre de choses n'a jamais été abordé dans la littérature à ma connaissance", a déclaré Rishi Bommasani, informaticien à l'université de Stanford. L'année dernière, il a participé à la compilation d'une liste de dizaines de comportements émergents, dont plusieurs ont été identifiés dans le cadre du projet de M. Dyer. Cette liste continue de s'allonger.

Aujourd'hui, les chercheurs s'efforcent non seulement d'identifier d'autres capacités émergentes, mais aussi de comprendre pourquoi et comment elles se manifestent - en somme, d'essayer de prédire l'imprévisibilité. La compréhension de l'émergence pourrait apporter des réponses à des questions profondes concernant l'IA et l'apprentissage automatique en général, comme celle de savoir si les modèles complexes font vraiment quelque chose de nouveau ou s'ils deviennent simplement très bons en statistiques. Elle pourrait également aider les chercheurs à exploiter les avantages potentiels et à limiter les risques liés à l'émergence.

"Nous ne savons pas comment déterminer dans quel type d'application la capacité de nuisance va se manifester, que ce soit en douceur ou de manière imprévisible", a déclaré Deep Ganguli, informaticien à la startup d'IA Anthropic.

L'émergence de l'émergence

Les biologistes, les physiciens, les écologistes et d'autres scientifiques utilisent le terme "émergent" pour décrire l'auto-organisation, les comportements collectifs qui apparaissent lorsqu'un grand nombre d'éléments agissent comme un seul. Des combinaisons d'atomes sans vie donnent naissance à des cellules vivantes ; les molécules d'eau créent des vagues ; des murmurations d'étourneaux s'élancent dans le ciel selon des schémas changeants mais identifiables ; les cellules font bouger les muscles et battre les cœurs. Il est essentiel que les capacités émergentes se manifestent dans les systèmes qui comportent de nombreuses parties individuelles. Mais ce n'est que récemment que les chercheurs ont été en mesure de documenter ces capacités dans les LLM, car ces modèles ont atteint des tailles énormes.

Les modèles de langage existent depuis des décennies. Jusqu'à il y a environ cinq ans, les plus puissants étaient basés sur ce que l'on appelle un réseau neuronal récurrent. Ceux-ci prennent essentiellement une chaîne de texte et prédisent le mot suivant. Ce qui rend un modèle "récurrent", c'est qu'il apprend à partir de ses propres résultats : Ses prédictions sont réinjectées dans le réseau afin d'améliorer les performances futures.

En 2017, les chercheurs de Google Brain ont introduit un nouveau type d'architecture appelé "transformateur". Alors qu'un réseau récurrent analyse une phrase mot par mot, le transformateur traite tous les mots en même temps. Cela signifie que les transformateurs peuvent traiter de grandes quantités de texte en parallèle. 

Les transformateurs ont permis d'augmenter rapidement la complexité des modèles de langage en augmentant le nombre de paramètres dans le modèle, ainsi que d'autres facteurs. Les paramètres peuvent être considérés comme des connexions entre les mots, et les modèles s'améliorent en ajustant ces connexions au fur et à mesure qu'ils parcourent le texte pendant l'entraînement. Plus il y a de paramètres dans un modèle, plus il peut établir des connexions avec précision et plus il se rapproche d'une imitation satisfaisante du langage humain. Comme prévu, une analyse réalisée en 2020 par les chercheurs de l'OpenAI a montré que les modèles gagnent en précision et en capacité au fur et à mesure qu'ils s'étendent.

Mais les débuts des LLM ont également apporté quelque chose de vraiment inattendu. Beaucoup de choses. Avec l'avènement de modèles tels que le GPT-3, qui compte 175 milliards de paramètres, ou le PaLM de Google, qui peut être étendu à 540 milliards de paramètres, les utilisateurs ont commencé à décrire de plus en plus de comportements émergents. Un ingénieur de DeepMind a même rapporté avoir pu convaincre ChatGPT qu'il s'était lui-même un terminal Linux et l'avoir amené à exécuter un code mathématique simple pour calculer les 10 premiers nombres premiers. Fait remarquable, il a pu terminer la tâche plus rapidement que le même code exécuté sur une vraie machine Linux.

Comme dans le cas du film emoji, les chercheurs n'avaient aucune raison de penser qu'un modèle de langage conçu pour prédire du texte imiterait de manière convaincante un terminal d'ordinateur. Nombre de ces comportements émergents illustrent l'apprentissage "à zéro coup" ou "à quelques coups", qui décrit la capacité d'un LLM à résoudre des problèmes qu'il n'a jamais - ou rarement - vus auparavant. Selon M. Ganguli, il s'agit là d'un objectif de longue date dans la recherche sur l'intelligence artificielle. Le fait de montrer que le GPT-3 pouvait résoudre des problèmes sans aucune donnée d'entraînement explicite dans un contexte d'apprentissage à zéro coup m'a amené à abandonner ce que je faisais et à m'impliquer davantage", a-t-il déclaré.

Il n'était pas le seul. Une série de chercheurs, qui ont détecté les premiers indices montrant que les LLM pouvaient dépasser les contraintes de leurs données d'apprentissage, s'efforcent de mieux comprendre à quoi ressemble l'émergence et comment elle se produit. La première étape a consisté à documenter minutieusement l'émergence.

Au-delà de l'imitation

En 2020, M. Dyer et d'autres chercheurs de Google Research ont prédit que les LLM auraient des effets transformateurs, mais la nature de ces effets restait une question ouverte. Ils ont donc demandé à la communauté des chercheurs de fournir des exemples de tâches difficiles et variées afin de déterminer les limites extrêmes de ce qu'un LLM pourrait faire. Cet effort a été baptisé "Beyond the Imitation Game Benchmark" (BIG-bench), en référence au nom du "jeu d'imitation" d'Alan Turing, un test visant à déterminer si un ordinateur peut répondre à des questions d'une manière humaine convaincante. (Le groupe s'est particulièrement intéressé aux exemples où les LLM ont soudainement acquis de nouvelles capacités qui étaient totalement absentes auparavant.

"La façon dont nous comprenons ces transitions brutales est une grande question de la echerche", a déclaré M. Dyer.

Comme on pouvait s'y attendre, pour certaines tâches, les performances d'un modèle se sont améliorées de manière régulière et prévisible au fur et à mesure que la complexité augmentait. Pour d'autres tâches, l'augmentation du nombre de paramètres n'a apporté aucune amélioration. Mais pour environ 5 % des tâches, les chercheurs ont constaté ce qu'ils ont appelé des "percées", c'est-à-dire des augmentations rapides et spectaculaires des performances à partir d'un certain seuil d'échelle. Ce seuil variant en fonction de la tâche et du modèle.

Par exemple, les modèles comportant relativement peu de paramètres - quelques millions seulement - n'ont pas réussi à résoudre des problèmes d'addition à trois chiffres ou de multiplication à deux chiffres, mais pour des dizaines de milliards de paramètres, la précision a grimpé en flèche dans certains modèles. Des sauts similaires ont été observés pour d'autres tâches, notamment le décodage de l'alphabet phonétique international, le décodage des lettres d'un mot, l'identification de contenu offensant dans des paragraphes d'hinglish (combinaison d'hindi et d'anglais) et la formulation d'équivalents en langue anglaise, traduit à partir de proverbes kiswahili.

Introduction

Mais les chercheurs se sont rapidement rendu compte que la complexité d'un modèle n'était pas le seul facteur déterminant. Des capacités inattendues pouvaient être obtenues à partir de modèles plus petits avec moins de paramètres - ou formés sur des ensembles de données plus petits - si les données étaient d'une qualité suffisamment élevée. En outre, la formulation d'une requête influe sur la précision de la réponse du modèle. Par exemple, lorsque Dyer et ses collègues ont posé la question de l'emoji de film en utilisant un format à choix multiples, l'amélioration de la précision a été moins soudaine qu'avec une augmentation graduelle de sa complexité. L'année dernière, dans un article présenté à NeurIPS, réunion phare du domaine, des chercheurs de Google Brain ont montré comment un modèle invité à s'expliquer (capacité appelée raisonnement en chaîne) pouvait résoudre correctement un problème de mots mathématiques, alors que le même modèle sans cette invitation progressivement précisée n'y parvenait pas.

 Yi Tay, scientifique chez Google Brain qui a travaillé sur l'étude systématique de ces percées, souligne que des travaux récents suggèrent que l'incitation par de pareilles chaînes de pensées modifie les courbes d'échelle et, par conséquent, le point où l'émergence se produit. Dans leur article sur NeurIPS, les chercheurs de Google ont montré que l'utilisation d'invites via pareille chaines de pensée progressives pouvait susciter des comportements émergents qui n'avaient pas été identifiés dans l'étude BIG-bench. De telles invites, qui demandent au modèle d'expliquer son raisonnement, peuvent aider les chercheurs à commencer à étudier les raisons pour lesquelles l'émergence se produit.

Selon Ellie Pavlick, informaticienne à l'université Brown qui étudie les modèles computationnels du langage, les découvertes récentes de ce type suggèrent au moins deux possibilités pour expliquer l'émergence. La première est que, comme le suggèrent les comparaisons avec les systèmes biologiques, les grands modèles acquièrent réellement de nouvelles capacités de manière spontanée. "Il se peut très bien que le modèle apprenne quelque chose de fondamentalement nouveau et différent que lorsqu'il était de taille inférieure", a-t-elle déclaré. "C'est ce que nous espérons tous, qu'il y ait un changement fondamental qui se produise lorsque les modèles sont mis à l'échelle.

L'autre possibilité, moins sensationnelle, est que ce qui semble être émergent pourrait être l'aboutissement d'un processus interne, basé sur les statistiques, qui fonctionne par le biais d'un raisonnement de type chaîne de pensée. Les grands LLM peuvent simplement être en train d'apprendre des heuristiques qui sont hors de portée pour ceux qui ont moins de paramètres ou des données de moindre qualité.

Mais, selon elle, pour déterminer laquelle de ces explications est la plus probable, il faut mieux comprendre le fonctionnement des LLM. "Comme nous ne savons pas comment ils fonctionnent sous le capot, nous ne pouvons pas dire laquelle de ces choses se produit.

Pouvoirs imprévisibles et pièges

Demander à ces modèles de s'expliquer pose un problème évident : Ils sont des menteurs notoires. Nous nous appuyons de plus en plus sur ces modèles pour effectuer des travaux de base", a déclaré M. Ganguli, "mais je ne me contente pas de leur faire confiance, je vérifie leur travail". Parmi les nombreux exemples amusants, Google a présenté en février son chatbot d'IA, Bard. Le billet de blog annonçant le nouvel outil montre Bard en train de commettre une erreur factuelle.

L'émergence mène à l'imprévisibilité, et l'imprévisibilité - qui semble augmenter avec l'échelle - rend difficile pour les chercheurs d'anticiper les conséquences d'une utilisation généralisée.

"Il est difficile de savoir à l'avance comment ces modèles seront utilisés ou déployés", a déclaré M. Ganguli. "Et pour étudier les phénomènes émergents, il faut avoir un cas en tête, et on ne sait pas, avant d'avoir étudié l'influence de l'échelle. quelles capacités ou limitations pourraient apparaître.

Dans une analyse des LLM publiée en juin dernier, les chercheurs d'Anthropic ont cherché à savoir si les modèles présentaient certains types de préjugés raciaux ou sociaux, à l'instar de ceux précédemment signalés dans les algorithmes non basés sur les LLM utilisés pour prédire quels anciens criminels sont susceptibles de commettre un nouveau délit. Cette étude a été inspirée par un paradoxe apparent directement lié à l'émergence : Lorsque les modèles améliorent leurs performances en passant à l'échelle supérieure, ils peuvent également augmenter la probabilité de phénomènes imprévisibles, y compris ceux qui pourraient potentiellement conduire à des biais ou à des préjudices.

"Certains comportements nuisibles apparaissent brusquement dans certains modèles", explique M. Ganguli. Il se réfère à une analyse récente des LLM, connue sous le nom de BBQ benchmark, qui a montré que les préjugés sociaux émergent avec un très grand nombre de paramètres. "Les grands modèles deviennent brusquement plus biaisés. Si ce risque n'est pas pris en compte, il pourrait compromettre les sujets de ces modèles."

Mais il propose un contrepoint : Lorsque les chercheurs demandent simplement au modèle de ne pas se fier aux stéréotypes ou aux préjugés sociaux - littéralement en tapant ces instructions - le modèle devient moins biaisé dans ses prédictions et ses réponses. Ce qui suggère que certaines propriétés émergentes pourraient également être utilisées pour réduire les biais. Dans un article publié en février, l'équipe d'Anthropic a présenté un nouveau mode d'"autocorrection morale", dans lequel l'utilisateur incite le programme à être utile, honnête et inoffensif.

Selon M. Ganguli, l'émergence révèle à la fois un potentiel surprenant et un risque imprévisible. Les applications de ces grands LLM prolifèrent déjà, de sorte qu'une meilleure compréhension de cette interaction permettra d'exploiter la diversité des capacités des modèles de langage.

"Nous étudions la manière dont les gens utilisent réellement ces systèmes", a déclaré M. Ganguli. Mais ces utilisateurs sont également en train de bricoler, en permanence. "Nous passons beaucoup de temps à discuter avec nos modèles, et c'est là que nous commençons à avoir une bonne intuition de la confiance ou du manque de confiance.

Auteur: Ornes Stephen

Info: https://www.quantamagazine.org/ - 16 mars 2023. Trad DeepL et MG

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