miracle

De 1858 à 1972, guérisons miraculeuses à Lourdes reconnues par les autorités médicales : trente-quatre.
Guérisons miraculeuses constatées par les autorités religieuses : soixante-douze.
Accidents mortels de circulation sur la route du pèlerinage : quatre mille deux cent soixante-douze.

Auteur: Audiard Michel

Info: Audiard par Audiard, Ed. R Chateau 1995 <Vive la France, p.108>

[ humour ] [ ironie ] [ religion ]

existence

Au réveil, c'est à dire au sortir de la stase expérimentale mise sur pied par le super-intendant des régimes éducationnels d'IUNQéP9UIWè, quelle ne fut ma surprise de reprendre contact avec le réel véritable. Ces soixante-douze années d'incarnation terrestre n'étaient qu'une brève psychothérapie ré-équilibrante avant le départ de l'expédition.

Auteur: Mg

Info: 21 décembre 2020

[ vie songe ] [ rêve ] [ science-fiction ]

Islam

Le taliban parlait du djihad dans des termes si glorieux que mon père en fut captivé. L'étudiant ne cessait de souligner que la vie terrestre était brève et qu'il y avait peu d'espoir pour les jeunes hommes du village. [...] De ce fait, l'idée d'un paradis doté de soixante-douze vierges devenait attirante. Chaque soir, mon père priait : - O Allah, fais qu'il y ait une guerre entre musulmans et infidèles afin que je puisse mourir pour toi et devenir un martyr.' [Après la rencontre de son futur beau-frère :] Il se retrouva déchiré entre les deux extrêmes, laïcité et socialisme d'un côté, et islam militant de l'autre. Il finit par se retrouver quelque part au milieu.

Auteur: Yousafzai Malala

Info: Moi, Malala, je lutte pour l'éducation et je résiste aux talibans, p 47-48

[ propagande ] [ perdu ] [ crédulité ]

culpabilisation

William Atkins, 14 ans, originaire de Sutton Coldfield au Royaume-Uni, voulait savoir s’il était possible qu'un œuf de supermarché soit fécondé ou non. L’adolescent s’est procuré un incubateur sur eBay, ainsi qu’une demi-douzaine d’œufs de canard. Soixante-douze heures après, un cœur battant transparaissait à travers la coquille, et vingt-huit jours plus tard, un caneton apparut.

Le cas de William et son canard peut nous alarmer. Qui ne s’est jamais demandé en cassant en œuf si un poussin allait en sortir? Mais en même temps, nous mangeons souvent des œufs sans vraiment réfléchir à ce qu’ils sont ou pourraient être. "Les gens ont une double relation avec les œufs", explique au Guardian Mark Diacono, auteur du manuel Chicken & Eggs: River Cottage Handbook.

[...]

Votre œuf au plat aurait donc pu avoir un autre destin, même si "tout cela concerne le potentiel plutôt que la réalité, précise Mark Diacono. Ça nous rappelle que les œufs ont la capacité de vivre. Cela ne signifie pas que nous devrions tous devenir des végétaliens, mais ça nous encourage à réévaluer notre relation avec la nourriture."

Auteur: Slate.fr

Info: "Chaque boîte d'oeufs contient-elle un poussin en devenir?", https://www.slate.fr/story/173733/boite-oeufs-poussin-en-devenir?utm_source=Ownpage&_ope=eyJndWlkIjoiZDQ1M2YyYWIyN2FhZWVjYWYzMzU1YzQzOWUyZmI5OGIifQ%3D%3D

[ suspicion généralisée ] [ alimentation ] [ anecdote ]

sciences anciennes

Robert consacrait énormément de temps à disséquer les noms, à chercher des substitutions simples qui feraient toute la différence entre un bipède et un quadrupède, et qui obligeraient ses pantins à exécuter des ordres élémentaires. Mais il ne leur trouvait pas de points communs. Il avait sur des bouts de parchemin soixante-douze petites lettres de l’alphabet hébraïque formant douze lignes de six caractères, et leur disposition était totalement arbitraire, pour autant qu’il pouvait en juger.

Robert Stratton et ses camarades de CM1 restaient assis sans faire le moindre bruit pendant que maître Trevelyan effectuait d’incessants allers et retours entre les rangées de bureaux. 

"Langdale, récitez-moi la doctrine des noms.

— Toute chose étant un reflet de Dieu, heu, tous…

— Épargnez-nous vos balbutiements, Langdale. Thorburn ?

— Toute chose étant un reflet de Dieu, tous les noms sont des reflets du nom divin.

— Et quel est le vrai nom d’un objet ?

— Celui qui est le reflet du nom divin de la même manière que l’objet est le reflet de Dieu.

— Quelles sont les propriétés d’un vrai nom ?

— Il apporte à l’objet qui le porte un reflet de la puissance divine.

— Exact. Halliwell, quelle est la doctrine des signatures ?"

La leçon de philosophie naturelle* se poursuivit jusqu’à midi, mais c’était un samedi et ils n’avaient pas cours l’après-midi. Maître Trevelyan les autorisa à se lever et les pensionnaires de l’école Cheltenham s’égaillèrent.

(...)

- Pourquoi s'obstinent-ils à appeler cela de la philosophie naturelle ? Ils devraient admettre qu'il s'agit d'un cours de théologie et renoncer à tous ces faux-semblants.

Auteur: Chiang Ted

Info: La tour de Babylone. Soixante-douze lettres, p 217-218. *Qui précède la philo moderne, post Galilée

[ signifiés ] [ phénétique ] [ langage ] [ apparences ] [ religion ] [ appellations ] [ réverbérations ]

channeling

Les Nyilas* font la chasse à toutes les femmes qui se sont cachées ; la cave, les ateliers, le grenier sont fouillés de fond en comble, et toutes les ouvrières sont parquées dans le plus grand atelier en attendant le chef. Le père Kun arrive ; c’est un homme plutôt petit, maigre, aux yeux hagards. J’ai l’impression fugitive qu’il a dû se torturer lui-même, quand il était prêtre, dans un excès d’ascèse. Sa soutane noire est barrée d’une large ceinture rouge bardée de revolvers et de poignards.
Il demande à voir le commandant. Je fais un pas en avant. S’adressant aux Nyilas, le père Kun se lance alors dans une espèce de sermon, expliquant que j’étais moi, chrétienne qui s’était abaissée à aider les juifs, plus coupable que les juifs eux-mêmes (il était bien informé). Il s’arrangera pour qu’on me réserve un "traitement spécial". Lorsque Hanna et Lili entendent ces mots, elles voient s’évanouir l’illusion que ma qualité d’ "aryenne" me préserverait du danger.
Je suis sommée de dire combien d’ouvrières travaillent dans l’atelier. Si ma réponse n’est pas exacte, je serai fusillée sur-le-champ. Je n’ai pas la moindre idée du nombre des femmes qui ont pu s’échapper par les trous aménagés dans la clôture. Incapable de répondre, je reste muette. Puis, tout à coup, je m’entends dire : soixante-douze.
On commence à compter. Il y a là soixante et onze femmes. Un lourd silence s’installe.
Tout à coup, la porte s’ouvre brutalement, et un nazi pousse dans la pièce une jeune fille qui s’était cachée dans les W.C.
Le père Kun me fixe sans un mot – s’est-il senti en présence d’une autre force ? -, puis tourne les talons. Avant de quitter la pièce, il ordonne à ses soldats de m’emmener sous "surveillance spéciale". Trois nazis, armés jusqu’aux dents, me jettent à terre, me bourrent de coups de pied et me crachent dessus.

Auteur: Mallasz Gitta

Info: Dans "Dialogues avec l'ange", page 371, *Nyilas : nazis hongrois

[ miracle ] [ sauvée par le gong ]

homme-machine

Un pas de géant pour une machine à jouer aux échecs

Le succès stupéfiant d’AlphaZero, un algorithme d’apprentissage profond, annonce une nouvelle ère de la compréhension – une ère qui, en ce qui concerne les humains, qui pourrait ne pas durer longtemps. Début décembre, des chercheurs de DeepMind, la société d’intelligence artificielle appartenant à la société mère de Google, Alphabet Inc. ont diffusé une dépêche depuis les zones avancées du monde des échecs.

Un an plus tôt, le 5 décembre 2017, l’équipe avait stupéfié ce monde des échecs en annonçant AlphaZero, un algorithme d’apprentissage machine qui maîtrisait non seulement les échecs mais aussi le shogi, ou échecs japonais, et le Go. L’algorithme a commencé sans aucune connaissance des jeux hormis leurs règles de base. Il a ensuite joué contre lui-même des millions de fois et a appris par essais et erreurs. Il a suffi de quelques heures pour que l’algorithme devienne le meilleur joueur, humain ou ordinateur, que le monde ait jamais vu.

Les détails des capacités d’AlphaZero et de son fonctionnement interne ont maintenant été officiellement examinés par des pairs et publiés dans la revue Science ce mois-ci. Le nouvel article aborde plusieurs critiques graves à l’égard de l’allégation initiale (entre autres choses, il était difficile de dire si AlphaZero jouait l’adversaire qu’il s’était choisi, une entité computationnelle nommée Stockfish, en toute équité). Considérez que ces soucis sont maintenant dissipés. AlphaZero ne s’est pas amélioré davantage au cours des douze derniers mois, mais la preuve de sa supériorité s’est bien renforcée. Il fait clairement montre d’un type d’intellect que les humains n’ont jamais vue auparavant, et que nous allons avoir à méditer encore longtemps.

Les échecs par ordinateur ont fait beaucoup de chemin au cours des vingt dernières années. En 1997, le programme de jeu d’échecs d’I.B.M., Deep Blue, a réussi à battre le champion du monde humain en titre, Garry Kasparov, dans un match en six parties. Rétrospectivement, il y avait peu de mystère dans cette réalisation. Deep Blue pouvait évaluer 200 millions de positions par seconde. Il ne s’est jamais senti fatigué, n’a jamais fait d’erreur de calcul et n’a jamais oublié ce qu’il pensait un instant auparavant.

Pour le meilleur et pour le pire, il a joué comme une machine, brutalement et matériellement. Il pouvait dépasser M. Kasparov par le calcul, mais il ne pouvait pas le dépasser sur le plan de la pensée elle-même. Dans la première partie de leur match, Deep Blue a accepté avec avidité le sacrifice d’une tour par M. Kasparov pour un fou, mais a perdu la partie 16 coups plus tard. La génération actuelle des programmes d’échecs les plus forts du monde, tels que Stockfish et Komodo, joue toujours dans ce style inhumain. Ils aiment à capturer les pièces de l’adversaire. Ils ont une défense d’acier. Mais bien qu’ils soient beaucoup plus forts que n’importe quel joueur humain, ces "moteurs" d’échecs n’ont aucune réelle compréhension du jeu. Ils doivent être instruits explicitement pour ce qui touche aux principes de base des échecs. Ces principes, qui ont été raffinés au fil de décennies d’expérience de grands maîtres humains, sont programmés dans les moteurs comme des fonctions d’év

aluation complexes qui indiquent ce qu’il faut rechercher dans une position et ce qu’il faut éviter : comment évaluer le degré de sécurité du roi, l’activité des pièces, la structure dessinée par les pions, le contrôle du centre de l’échiquier, et plus encore, comment trouver le meilleur compromis entre tous ces facteurs. Les moteurs d’échecs d’aujourd’hui, inconscients de façon innée de ces principes, apparaissent comme des brutes : extrêmement rapides et forts, mais sans aucune perspicacité.

Tout cela a changé avec l’essor du machine-learning. En jouant contre lui-même et en mettant à jour son réseau neuronal au fil de son apprentissage, AlphaZero a découvert les principes des échecs par lui-même et est rapidement devenu le meilleur joueur connu. Non seulement il aurait pu facilement vaincre tous les maîtres humains les plus forts – il n’a même pas pris la peine d’essayer – mais il a écrasé Stockfish, le champion du monde d’échecs en titre par ordinateur. Dans un match de cent parties contre un moteur véritablement impressionnant, AlphaZero a remporté vingt-huit victoires et fait soixante-douze matchs nuls. Il n’a pas perdu une seule partie.

Le plus troublant, c’est qu’AlphaZero semblait être perspicace. Il a joué comme aucun ordinateur ne l’a jamais fait, intuitivement et magnifiquement, avec un style romantique et offensif. Il acceptait de sacrifier des pions et prenait des risques. Dans certaines parties, cela paralysait Stockfish et il s’est joué de lui. Lors de son attaque dans la partie n°10, AlphaZero a replacé sa reine dans le coin du plateau de jeu de son propre côté, loin du roi de Stockfish, pas là où une reine à l’offensive devrait normalement être placée.

Et cependant, cette retraite inattendue s’avéra venimeuse : peu importe comment Stockfish y répondait, ses tentatives étaient vouées à l’échec. C’était presque comme si AlphaZero attendait que Stockfish se rende compte, après des milliards de calculs intensifs bruts, à quel point sa position était vraiment désespérée, pour que la bête abandonne toute résistance et expire paisiblement, comme un taureau vaincu devant un matador. Les grands maîtres n’avaient jamais rien vu de tel. AlphaZero avait la finesse d’un virtuose et la puissance d’une machine. Il s’agissait du premier regard posé par l’humanité sur un nouveau type prodigieux d’intelligence.

Lorsque AlphaZero fut dévoilé pour la première fois, certains observateurs se sont plaints que Stockfish avait été lobotomisé en ne lui donnant pas accès à son livre des ouvertures mémorisées. Cette fois-ci, même avec son livre, il a encore été écrasé. Et quand AlphaZero s’est handicapé en donnant dix fois plus de temps à Stockfish qu’à lui pour réfléchir, il a quand même démoli la bête.

Ce qui est révélateur, c’est qu’AlphaZero a gagné en pensant plus intelligemment, pas plus vite ; il n’a examiné que 60 000 positions par seconde, contre 60 millions pour Stockfish. Il était plus avisé, sachant ce à quoi on devait penser et ce qu’on pouvait ignorer. En découvrant les principes des échecs par lui-même, AlphaZero a développé un style de jeu qui "reflète la vérité profonde" du jeu plutôt que "les priorités et les préjugés des programmeurs", a expliqué M. Kasparov dans un commentaire qui accompagne et introduit l’article dans Science.

La question est maintenant de savoir si l’apprentissage automatique peut aider les humains à découvrir des vérités similaires sur les choses qui nous tiennent vraiment à coeur : les grands problèmes non résolus de la science et de la médecine, comme le cancer et la conscience ; les énigmes du système immunitaire, les mystères du génome.

Les premiers signes sont encourageants. En août dernier, deux articles parus dans Nature Medicine ont exploré comment l’apprentissage automatique pouvait être appliqué au diagnostic médical. Dans l’un d’entre eux, des chercheurs de DeepMind se sont associés à des cliniciens du Moorfields Eye Hospital de Londres pour mettre au point un algorithme d’apprentissage profond qui pourrait classer un large éventail de pathologies de la rétine aussi précisément que le font les experts humains (l’ophtalmologie souffre en effet d’une grave pénurie d’experts à même d’interpréter les millions de scans ophtalmologiques effectués chaque année en vue d’un diagnostic ; des assistants numériques intelligents pourraient apporter une aide énorme).

L’autre article concernait un algorithme d’apprentissage machine qui décide si un tomodensitogramme (CT scan) d’un patient admis en urgence montre des signes d’un accident vasculaire cérébral (AVC), ou d’une hémorragie intracrânienne ou encore d’un autre événement neurologique critique. Pour les victimes d’AVC, chaque minute compte ; plus le traitement tarde, plus le résultat clinique se dégrade. (Les neurologistes ont ce sombre dicton: "time is brain"). Le nouvel algorithme a étiqueté ces diagnostics et d’autres diagnostics critiques avec une précision comparable à celle des experts humains – mais il l’a fait 150 fois plus rapidement. Un diagnostic plus rapide pourrait permettre aux cas les plus urgents d’être aiguillés plus tôt, avec une vérification par un radiologiste humain.

Ce qui est frustrant à propos de l’apprentissage machine, cependant, c’est que les algorithmes ne peuvent pas exprimer ce qu’ils pensent. Nous ne savons pas pourquoi ils marchent, donc nous ne savons pas si on peut leur faire confiance. AlphaZero donne l’impression d’avoir découvert quelques principes importants sur les échecs, mais il ne peut pas partager cette compréhension avec nous. Pas encore, en tout cas. En tant qu’êtres humains, nous voulons plus que des réponses. Nous voulons de la perspicacité. Voilà qui va créer à partir de maintenant une source de tension dans nos interactions avec ces ordinateurs.

De fait, en mathématiques, c’est une chose qui s’est déjà produite depuis des années. Considérez le problème mathématique du "théorème des quatre couleurs", qui défie de longue date les cerveaux des mathématiciens. Il énonce que, sous certaines contraintes raisonnables, toute carte de pays contigus puisse toujours être coloriée avec seulement quatre couleurs, en n’ayant jamais deux fois la même couleur pour des pays adjacents.

Bien que le théorème des quatre couleurs ait été prouvé en 1977 avec l’aide d’un ordinateur, aucun humain ne pouvait vérifier toutes les étapes de la démonstration. Depuis lors, la preuve a été validée et simplifiée, mais il y a encore des parties qui impliquent un calcul de force brute, du genre de celui employé par les ancêtres informatiques d’AlphaZero qui jouent aux échecs. Ce développement a gêné de nombreux mathématiciens. Ils n’avaient pas besoin d’être rassurés que le théorème des quatre couleurs était vrai ; ils le croyaient déjà. Ils voulaient comprendre pourquoi c’était vrai, et cette démonstration ne les y a pas aidés.

Mais imaginez un jour, peut-être dans un avenir pas si lointain, où AlphaZero aura évolué vers un algorithme de résolution de problèmes plus général ; appelez-le AlphaInfinity. Comme son ancêtre, il aurait une perspicacité suprême : il pourrait trouver de belles démonstrations, aussi élégantes que les parties d’échecs qu’AlphaZero jouait contre Stockfish. Et chaque démonstration révélerait pourquoi un théorème était vrai ; l’AlphaInfinity ne vous l’enfoncerait pas juste dans la tête avec une démonstration moche et ardue.

Pour les mathématiciens et les scientifiques humains, ce jour marquerait l’aube d’une nouvelle ère de perspicacité. Mais ça ne durera peut-être pas. Alors que les machines deviennent de plus en plus rapides et que les humains restent en place avec leurs neurones fonctionnant à des échelles de temps de quelques millisecondes, un autre jour viendra où nous ne pourrons plus suivre. L’aube de la perspicacité humaine peut rapidement se transformer en crépuscule.

Supposons qu’il existe des régularités ou des modèles plus profonds à découvrir – dans la façon dont les gènes sont régulés ou dont le cancer progresse ; dans l’orchestration du système immunitaire ; dans la danse des particules subatomiques. Et supposons que ces schémas puissent être prédits, mais seulement par une intelligence bien supérieure à la nôtre. Si AlphaInfinity pouvait les identifier et les comprendre, cela nous semblerait être un oracle.

Nous nous assiérions à ses pieds et écouterions attentivement. Nous ne comprendrions pas pourquoi l’oracle a toujours raison, mais nous pourrions vérifier ses calculs et ses prédictions par rapport aux expériences et aux observations, et confirmer ses révélations. La science, cette entreprise de l’homme qui le caractérise par-dessus tout, aurait réduit notre rôle à celui de spectateurs, bouches bées dans l’émerveillement et la confusion.

Peut-être qu’un jour, notre manque de perspicacité ne nous dérangerait plus. Après tout, AlphaInfinity pourrait guérir toutes nos maladies, résoudre tous nos problèmes scientifiques et faire arriver tous nos autres trains intellectuels à l’heure avec succès. Nous nous sommes assez bien débrouillés sans trop de perspicacité pendant les quelque 300.000 premières années de notre existence en tant qu’Homo sapiens. Et nous ne manquerons pas de mémoire : nous nous souviendrons avec fierté de l’âge d’or de la perspicacité humaine, cet intermède glorieux, long de quelques milliers d’années, entre un passé où nous ne pouvions rien appréhender et un avenir où nous ne pourrons rien comprendre.

Auteur: Strogatz Steven

Info: Infinite Powers : How Calculus Reveals the Secrets of the Universe, dont cet essai est adapté sur le blog de Jorion

[ singularité ]