robots

La matière est machine, assurent les cybernéticiens et les transhumanistes, reprennant à l’heure du cyborg la théorie des animaux-machines de Descartes et celle de l’Homme-Machine de La Mettrie. Selon ce dernier, l’homme et l’animal sont des "assemblages de ressorts" que la Nature a fabriqués, comme Vaucanson, "le Nouveau Prométhée", a fabriqué ses automates. En matérialiste, La Mettrie insiste sur "l’analogie du règne animal et végétal, de l’homme à la plante", qui tient à une matière commune, dont seule varie l’organisation. "Être machine" et "n’être qu’un animal sont donc des choses qui ne sont pas [...] contradictoires".

L’homme fait donc partie du règne "animal-machine" diraient les mécanistes, où il se distingue comme machine supérieurement organisée. De cette matrice philosophique et anthropologique sortent, on le voit, les concepts actuels de la cybernétique ( "intelligence" artificielle), des neurotechnologies (interfaces cerveau-machine, simulation du cerveau par supercalculateur), de la biologie synthétique ("machines vivantes" créées par informatique), qui fournissent l’arsenal du cyberanthrope et préparent l’incarcération de l’homme-machine dans le monde-machine.

Nous distinguons quant à nous les animaux dotés d’autonomie reproductive, qui naissent, des machines fabriquées asservies à l’hétéronomie reproductive – à la manière de Fontenelle, contradicteur du mécanisme cartésien, et dont l’esprit échappe encore à l’ "intelligence artificielle" :

"Vous dites que les bêtes sont des machines aussi bien que des montres ? Mais mettez une machine de chien et une machine de chienne, l’une auprès de l’autre, il en pourra résulter une troisième petite machine : au lieu que deux montres seront l’une auprès de l’autre toute leur vie, sans jamais faire une troisième montre".

Auteur: PMO Pièces et main-d'oeuvre

Info: Dans "Le règne machinal", éditions Service compris, 2021, pages 181-182

[ historique ] [ objection ] [ différence ]

biophysique

Brian David Josephson est un physicien théoricien qui a reçu le prix Nobel pour ses travaux sur l'effet tunnel quantique et le développement du circuit supraconducteur portant son nom : the Josephson Junction , qui a permis le développement de dispositifs quantiques tels que les dispositifs d'interférence quantique supraconducteurs et les supercalculateurs. 

Dans sa publication avec Fotini Pallikari-Viras " Utilisation biologique de la non-localité quantique ", il explique comment le système biologique pourrait disposer d'une plus grande connaissance discriminante des types de distributions de probabilités dans l'espace de phase des états naturels que celle que les scientifiques peuvent obtenir par des mesures quantiques. Grâce à ce degré de discrimination plus élevé, les processus d'évolution et de développement caractéristiques des biosystèmes peuvent, dans des conditions initiales appropriées, conduire à des distributions de probabilités ciblées qui permettent d'utiliser la connectivité non locale entre des systèmes séparés dans l'espace, dont on sait qu'elle existe grâce aux inégalités de Bell, c'est-à-dire l'intrication quantique. 

En d'autres termes, les critères selon lesquels les physiciens évaluent la possibilité d'une signalisation non locale et d'états quantiques dans le système biologique peuvent être fondés sur une présupposition erronée de la nature du hasard et de la moyenne statistique qui nierait conventionnellement la possibilité de tels processus d'information quantique non triviaux au sein du système biologique, mais qui néglige en fait la connaissance discriminante dont dispose le système biologique et qui lui permet de considérer de nombreux schémas de la nature comme non aléatoires. 

"La perception de la réalité par les biosystèmes est basée sur des principes différents, et à certains égards plus efficaces, que ceux utilisés par les procédures plus formelles de la science. Par conséquent, ce qui apparaît comme un modèle aléatoire pour la méthode scientifique peut être un modèle significatif pour un organisme vivant. L'existence de cette perception complémentaire de la réalité permet en principe aux organismes d'utiliser efficacement les interconnexions directes entre des objets séparés dans l'espace, dont l'existence a été démontrée dans les travaux de J. S. Bell"*.

(Post Remarque d'un suiveur)

Merci. Dans l'ouvrage de Robert Lanza intitulé Biocentrism. Bruce Lipton considère qu'il existe de nombreuses similitudes entre les cellules humaines et végétales. 

Récemment, il y a plusieurs années, une étude quantique a été réalisée sur la photosynthèse.  Les chercheurs ont rapporté que les photons dirigés par le soleil s'approchaient d'une feuille de plante dans une position supra-statique, puis se localisaient après avoir traversé la paroi de la feuille. Ils ont estimé que le photon donnait des instructions à l'ADN de la plante quant au processus et à l'utilisation de la photosynthèse, en créant des glucides pour l'alimentation.

Auteur: Haramein Nassim

Info: Sur son fil FB, mars 2023. *Brian D. Josephson & Fotini Pallikari-Viras. Biological utilization of quantum nonlocality, Foundations of Physics volume 21, pages 197-207 (1991).

[ épigénétique ] [ transcendance ]

limite épistémique

[...] même si la course à l’IA [Intelligence Artificielle] s’est beaucoup amplifiée et renchérie, l’avènement d’une IAG [Intelligence Artificielle Générale ou Forte] n’est pas pour demain. Dans les années 1940, les premiers visionnaires nous le promettaient pour la génération suivante. Sondé en 2017, un cercle d’experts en IA s’est accordé sur la date de 2047. Ce qui complique un peu ce calendrier, c’est la façon dont surviendra la "singularité" – le ­moment où la technologie aura tellement progressé qu’elle prendra le dessus pour de bon. S’agira-t-il d’un décollage en douceur, dû aux avancées progressives de l’IA faible, qui prendra la forme d’un explorateur de données doublé d’un dispositif de réalité virtuelle et d’un traducteur du langage naturel, le tout chargé dans un aspirateur-­robot ? Ou bien d’un décol­lage brutal, un ­algorithme qui reste encore à imaginer se trouvant soudain incarné dans un ­robot tout-puissant ? Les enthousiastes de l’IAG ont beau avoir eu des décennies pour réfléchir à cet avenir, le résultat reste bien nébuleux : nous n’aurons plus à travailler car les ordinateurs se chargeront de toutes les activités courantes, nos cerveaux seront stockés en ligne et se fondront dans la conscience brumeuse du nuage, ce genre de chose. En ­revanche, les craintes des éternels angois­sés, fondées sur le fait que l’intelligence et le pouvoir cherchent toujours à se renforcer, sont concrètes et glaçantes : une fois que l’IA nous aura surpassés, il n’y a pas de raison de penser qu’elle nous sera reconnaissante de l’avoir inventée – surtout si nous n’avons pas su la doter d’empathie. Pourquoi une entité susceptible d’être présente dans mille lieux à la fois et possédant une conscience à la Starbucks éprouverait-elle une quelconque tendresse pour des êtres qui, les mauvais jours, peuvent à peine s’arracher du lit ? Curieusement, les auteurs de science-fiction, nos Cassandre les plus dignes de confiance, se sont abstenus d’envisager une apocalypse due à l’IAG, dans laquelle les machines domi­neraient au point de faire disparaître l’espèce humaine. Même leurs cyborgs et supercalculateurs, malgré leurs yeux rouges ­(les Terminators) ou leur accent cana­dien (HAL 9000 dans 2001 : l’odyssée de l’espace) ont un air de famille. Ce sont des versions actualisées du Turc ­mécanique, l’automate joueur d’échecs du XVIIIe siècle dont le mécanisme dissimulait un ­humain. Neuromancien, le ­roman fondateur de William Gibson paru en 1984, met en scène une IAG nommée Muet­dhiver ; elle ­décide de se ­libérer des chaînes humaines, mais, quand elle finit par s’échapper, elle ­entreprend de rechercher des IAG d’autres systèmes solaires, et la vie sur Terre reprend exactement comme avant. Dans la ­série Carbone modifié, les IA méprisent les humains, qu’ils traitent de "forme infé­rieure de vie", mais utilisent leurs super­pouvoirs pour jouer au poker dans un bar. Nous ne sommes pas pressés d’envisager la perspective de notre insignifiance. Aussi, en profitant des derniers rayons de notre souveraineté, nous nous délectons des ratés de l’IA. Comme lorsque le ­robot conversationnel Tay de Microsoft a répété des insanités racistes proférées par des utilisateurs de Twitter. Ou le jour où M, l’assistant virtuel de Facebook, ­remarquant que deux amis échangeaient sur un roman où il était question de cadavres vidés de leur sang, proposa de leur réserver un restaurant. Ou encore la fois où Google, incapable d’empêcher l’outil de reconnaissance des visages de Google Photos de confondre des Noirs et des gorilles, dut désactiver la reconnaissance des gorilles. La suffisance n’est sans doute pas la ­réaction la plus intelligente face à ce genre de ratés.

Auteur: Friend Tad

Info: Dans "Books", https://www.books.fr/nous-avons-convoque-diable/

[ humain-robot ] [ prise d'autonomie ]

origine de la vie

Pouvons-nous créer les molécules de la vie ? 

Des chercheurs de l’Université de Floride exploitent toute la puissance du supercalculateur HiPerGator pour montrer que des molécules peuvent se former naturellement dans le bon environnement.

Les manuels de biologie de base vous diront que toute vie sur Terre est constituée de quatre types de molécules : les protéines, les glucides, les lipides et les acides nucléiques. Et chaque groupe est vital pour tout organisme vivant.  

Mais quoi si les humains pouvaient réellement montrer que ces " molécules de la vie ", telles que les acides aminés et les bases de l’ADN, peuvent se former naturellement dans le bon environnement ?  Des chercheurs de l’Université de Floride utilisent HiPerGator – le superordinateur le plus rapide de l’enseignement supérieur américain – pour tester cette expérience.

HiPerGator – avec ses modèles d’IA et sa vaste capacité d’unités de traitement graphique, ou GPU (processeurs spécialisés conçus pour accélérer les rendus graphiques) – transforme le jeu de la recherche moléculaire. Jusqu'à il y a dix ans, mener des recherches sur l'évolution et les interactions de vastes collections d'atomes et de molécules ne pouvait se faire qu'à l'aide de simples expériences de simulation informatique ; la puissance de calcul nécessaire pour gérer les ensembles de données n’était tout simplement pas disponible.

C'est maintenant le cas, grâce à HiPerGator. À l'aide de ce supercalculateur, UF Ph.D. L'étudiant Jinze Xue (du Roitberg Computational Chemistry Group) a pu mener une expérience à grande échelle sur la chimie de la Terre pendant les vacances d'hiver 2023. Xue a utilisé plus de 1 000 GPU A100 sur HiPerGator et a réalisé une expérience de dynamique moléculaire sur 22 millions d'atomes qui a identifié 12 acides aminés, trois bases nucléiques, un acide gras et deux dipeptides. La découverte de molécules plus grosses,  qui n’aurait pas été possible dans des systèmes informatiques plus petits, a constitué une réussite importante.

" Nos précédents succès nous ont permis d'utiliser l'apprentissage automatique et l'IA pour calculer les énergies et les forces sur les systèmes moléculaires, avec des résultats identiques à ceux de la chimie quantique de haut niveau mais environ 1 million de fois plus rapides ", a déclaré Adrian Roitberg, Ph.D. , professeur au département de chimie de l'UF qui utilise l'apprentissage automatique pour étudier les réactions chimiques depuis six ans. " Ces questions ont déjà été posées mais, en raison de limitations informatiques, les calculs précédents utilisaient un petit nombre d’atomes et ne pouvaient pas explorer la plage de temps nécessaire pour obtenir des résultats. Mais avec HiPerGator, nous pouvons le faire. "

Erik Deumens, Ph.D., directeur principal d'UFIT Research Computing, a expliqué comment l'utilisation complète d'HiPerGator a été possible.

" HiPerGator a la capacité unique d'exécuter de très grands calculs (‘hero) qui utilisent la machine entière, avec le potentiel de conduire à des percées scientifiques et scientifiques ", a déclaré Deumens. " Lorsque nous avons découvert le travail effectué par le groupe du Dr Roitberg, , nous l'avons approché pour essayer un run 'héros' avec le code qu'il a développé. "

L’émergence de l’IA et des GPU puissants pourra permettre de réaliser de telles simulations scientifiques gourmandes en données – des calculs que les scientifiques ne pouvaient imaginer il y a seulement quelques années. 

"En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, nous avons créé une simulation en utilisant l'ensemble complet de GPU HiPerGator", a déclaré Roitberg. " Nous avons pu observer en temps réel la formation de presque tous les acides aminés (alanine, glycine, etc.) et de nombreuses molécules très complexes. C’était très excitant à vivre.

Ce projet fait partie d'un effort continu visant à découvrir comment des molécules complexes peuvent se former à partir d'éléments de base et à rendre le processus automatique grâce à de grandes simulations informatiques. Roitberg et son groupe de recherche ont passé de nombreuses heures à travailler avec les membres de l'UFIT. Ying Zhang, responsable du support IA d'UFIT, a dirigé l'expérience. 

" Ying a constitué une équipe composée du personnel de Research Computing et du personnel de NVIDIA pour aider à faire évoluer les calculs, fournir des conseils et une aide inestimables et accélérer l'analyse des données au point où les analyses ont été effectuées en seulement sept heures (au lieu des  heures  jours que nous pensions initialement que cela prendrait) ", a déclaré Roitberg. " Nous nous sommes rencontrés chaque semaine, de la conception initiale aux résultats finaux, dans le cadre d’une collaboration très fructueuse. "

Les résultats, et le peu de temps avec lequel HiPerGator a pu les fournir, ont été révolutionnaires, rapprochant les chercheurs de la réponse aux questions sur la formation des molécules complexes. Et le fait que Roitberg ait pu exécuter ce calcul montre que l'UF a la capacité de prendre en charge des " exécutions de héro " ou des " moonshot calculations " qui font avancer les projets scientifiques, d'ingénierie et universitaires.

"C'est une excellente opportunité pour les professeurs de l'UF", a déclaré Roitberg. " Avoir HiPerGator en interne – avec un personnel incroyable prêt à aller au-delà des attentes pour aider les chercheurs à produire une science révolutionnaire comme celle-ci – est quelque chose qui rend mes collègues non-UF très jaloux. "

Auteur: Internet

Info: https://news.ufl.edu/2024/02/molecules-of-life/ *Les travaux de calcul informatique qui nécessitent plus de 256 nœuds sont définis comme travaux de "héro". ** Moonshot projects : projet ambitieux, exploratoire et novateur, entrepris sans garantie de rentabilité ou d'avantages à court terme et, peut-être, sans une étude complète des risques et des avantages potentiels.

intrications

Les scientifiques qui étudient le cerveau ont découvert que cet organe opère simultanément jusqu'à 11 dimensions différentes, créant des structures multivers qui présentent "un monde que nous n'avions jamais imaginé".

En utilisant un système mathématique avancé, les chercheurs ont pu montrer des structures architecturales qui apparaissent lorsque le cerveau doit traiter l'information, avant de se désintégrer et disparaitre. Leurs résultats, publiés dans la revue Frontiers in Computational Neuroscience, révèlent les processus extrêmement complexes impliqués dans la création de structures neuronales, ce qui pourrait aider à expliquer pourquoi le cerveau est si difficile à comprendre et à associer sa structure à sa fonction.

L'équipe, dirigée par des scientifiques de l'EPFL en Suisse, effectuait des recherches dans le cadre du projet Blue Brain, une initiative visant à créer une reconstruction biologiquement détaillée du cerveau humain. En travaillant d'abord sur les cerveaux des rongeurs, l'équipe a utilisé des simulations de supercalculateurs pour étudier les interactions complexes dans différentes de ses régions. Dans cette dernière étude, les chercheurs ont pu approfondir les structures du réseau neuronal du cerveau en utilisant la topologie algébrique - un système utilisé pour décrire des réseaux avec des espaces et des structures en constante évolution.

C'est la première fois que cette branche des mathématiques est appliquée aux neurosciences. "La topologie algébrique est comme un télescope et un microscope en même temps. Elle peut zoomer dans les réseaux pour trouver des structures cachées - les arbres dans la forêt - et voir les espaces vides - les clairières - tout en même temps", précise Kathryn Hess. Dans l'étude, les chercheurs ont effectué de multiples tests sur le tissu cérébral virtuel pour découvrir des structures cérébrales qui n'apparaitraient jamais par hasard. Ils ont ensuite effectué les mêmes expériences sur des tissus cérébraux réels afin de confirmer leurs résultats virtuels. Ils ont découvert que lorsqu'on présente un stimulus au tissu virtuel, des groupes de neurones forment une clique. Chaque neurone se connecte à tous les autres neurones de manière très spécifique pour produire un objet géométrique précis. Plus il y a de neurones dans une clique, plus les dimensions sont élevées. Dans certains cas, les chercheurs ont découvert des cliques avec jusqu'à 11 dimensions différentes.

Les structures s'assemblent en des enceintes qui forment des trous à haute dimension que l'équipe a nommé cavités. Une fois que le cerveau a traité l'information, la clique et la cavité disparaissent.

Multivers du cerveau. "L'apparition de ces cavités high-dimensionnelles lorsque le cerveau traite des informations signifie que les neurones du réseau réagissent aux stimuli d'une manière extrêmement organisée", a déclaré l'un des chercheurs, Ran Levi. "C'est comme si le cerveau réagit à un stimulus en construisant puis en rasant une tour de blocs multidimensionnels, en commençant par des tiges (1D), des planches (2D), puis des cubes (3D), puis des géométries plus complexes avec 4D, 5D, etc. La progression de l'activité à travers le cerveau ressemble à un château de sable multidimensionnel qui se matérialise hors du sable puis se désintègre ", a-t-il déclaré. Henry Markram, directeur de Blue Brain Project, avance que les résultats pourraient aider à expliquer pourquoi le cerveau est si difficile à comprendre. "Les mathématiques appliquées habituellement aux réseaux d'étude ne peuvent pas détecter les structures et les espaces à grande dimension que nous voyons maintenant clairement", a-t-il déclaré. "Nous avons découvert un monde que nous n'avions jamais imaginé. Il y a des dizaines de millions de ces objets, même dans un petit segment du cerveau, à travers sept dimensions. Dans certains réseaux, nous avons même trouvé des structures allant jusqu'à onze dimensions". Les résultats indiquent que le cerveau traite les stimuli en créant ces cliques et cavités complexes, de sorte que la prochaine étape sera de savoir si notre capacité à effectuer des tâches compliquées nécessite ou non la création de ces structures multidimensionnelles.

Dans une interview par courrier électronique avec Newsweek, Hess dit que la découverte nous rapproche de la compréhension d' "un des mystères fondamentaux de la neuroscience: le lien entre la structure du cerveau et la façon dont elle traite l'information". En utilisant la topologie algébrique l'équipe a pu découvrir "la structure hautement organisée cachée dans les modèles de tir apparemment chaotiques des neurones, une structure qui était invisible jusqu'à ce que nous l'examinions avec ce filtre mathématique particulier". Hess dit que les résultats suggèrent que lorsque nous examinons l'activité du cerveau avec des représentations à faible dimension, nous n'observons que l'activité réelle qui se déroule. Cela signifie que nous pouvons voir des informations, mais pas l'image complète. "Alors, dans un sens, nos découvertes peuvent expliquer pourquoi il a été si difficile de comprendre la relation entre la structure et la fonction du cerveau", explique-t-elle.  

"Le schéma de réponse stéréotypique que nous avons découvert indique que le circuit répond toujours aux stimuli en construisant une séquence de représentations géométriques commençant dans des dimensions faibles et en ajoutant des dimensions progressivement plus élevées, jusqu'à ce que l'accumulation s'arrête soudainement et s'effondre: une signature mathématique pour les réactions à stimuli. "Pour le travail futur, nous avons l'intention d'étudier le rôle de la plasticité - le renforcement et l'affaiblissement des connexions en réponse aux stimuli - avec les outils de topologie algébrique. La plasticité est fondamentale pour le processus mystérieux d'apprentissage, et nous espérons que nous pourrons donner un nouvel aperçu de ce phénomène", a-t-elle ajouté.

Auteur: Internet

Info: https://www.newsweek.com/brain-structure-hidden-architecture-multiverse-dimensions-how-brain-works-6243006/12/17 by Hannah Osborne - Ici FLP regrette sa volonté réitérée de ne pas insérer d'images dans les textes. Elles sont ici très parlantes.

[ simultanéïté ] [ réfléchir ] [ réflexion humaine modélisée ]