principe de précaution

Un point semble acquis depuis que la canicule, en août dernier, a fait les ravages que l’on sait : notre société doit se doter de toute urgence d’outils susceptibles d’anticiper les situations à risque, de les repérer, de les renifler, de les identifier si possible avant même qu’elles ne se connaissent elles-mêmes. 

L’idéal serait d’écraser le serpent dans l’œuf avant que l’œuf ne soit pondu. Avant que le serpent ne songe à le pondre. Avant que le serpent n’existe. Avant la Genèse, en somme. Avant le monde, cet amas infernal d’aléas de toutes sortes, de dangers toujours nouveaux, toujours en devenir et toujours surprenants, et qui ne veulent pas dire leur nom avant de se manifester dans toute leur ampleur dévastatrice. [...] On a fait sévèrement grief au gouvernement de ne pas avoir reconnu le risque alors qu’il était encore incertain. Et aux autorités sanitaires d’avoir fait montre, les premiers jours, d’un déficit flagrant de réactivité par rapport à un phénomène encore relativement invisible. Mais aussi aux municipalités et aux conseils généraux, qui auraient pu trouver sans grande difficulté les moyens et les énergies nécessaires pour organiser des actions préventives et anticipatrices de prophylaxie et de contraception si seulement ils avaient pensé à penser à la canicule avant que tout le monde y pense. Mais ils n’ont pas pensé à y penser. D’où les dysfonctionnements dont on les accuse et dont ils essaient tant bien que mal, plutôt mal que bien, de se disculper.

Mais on ne les y reprendra plus. Ils vont travailler désormais sur toutes les menaces et suspensions. Sur les prochaines canicules, bien entendu, et sur les inondations, sur les orages, sur les incendies, sur les ouragans, sur les tremblements de terre, sur les tempêtes de grêle, sur les marées noires. Sur les épidémies en projet et sur les intentions de pandémies. Sur le vent, sur la pluie, sur la neige. Sur les déluges et sur les crues. Sur les giboulées de feu, les inondations de vent, les fournaises de neige. Sur le cyanure qu’un dingue injectera un de ces jours dans les yaourts des supermarchés. Ou dans les petits pots de bébé.

Auteur: Muray Philippe

Info: Dans "Exorcismes spirituels, tome 4", Les Belles Lettres, Paris, 2010, page 1720

[ sécurité ] [ absurde ] [ pouvoir prophétique ] [ peur ]

astronomie

A l'aube des temps

L'une des capacités tant vantées du JWST* est de pouvoir remonter dans le temps jusqu'aux débuts de l'univers et voir certaines des premières galaxies et étoiles. Le télescope, qui a été lancé le jour de Noël 2021 et se trouve actuellement à 1,5 million de kilomètres de la Terre, a déjà repéré la plus lointaine et la plus ancienne galaxie connue.

(Photo floue en illustration, avec ce texte)  Une nouvelle galaxie baptisée GLASS-z13, si éloignée que nous la voyons telle qu'elle est apparue 300 millions d'années après le Big Bang, détient désormais le record de la plus ancienne galaxie connue. Ce record ne devrait pas durer longtemps.

Deux équipes ont trouvé la galaxie en analysant séparément les observations du JWST dans le cadre de l'étude GLASS, l'un des plus de 200 programmes scientifiques prévus pour la première année du télescope dans l'espace. Les deux équipes, l'une dirigée par Rohan Naidu au Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics dans le Massachusetts et l'autre par Marco Castellano à l'Observatoire astronomique de Rome, ont identifié deux galaxies particulièrement éloignées dans les données : l'une si éloignée que le JWST détecte la lumière qu'elle a émise 400 millions d'années après le Big Bang (à égalité avec la plus ancienne galaxie jamais observée par le télescope spatial Hubble), et l'autre, surnommée GLASS-z13, vue telle qu'elle est apparue 300 millions d'années après le Big Bang. "Ce serait la galaxie la plus lointaine jamais découverte", a déclaré M. Castellano.

Les deux galaxies semblent extrêmement petites, peut-être 100 fois plus petites que la Voie lactée, mais elles présentent des taux surprenants de formation d'étoiles et contiennent déjà 1 milliard de fois la masse de notre soleil - plus que prévu pour des galaxies aussi jeunes. L'une de ces jeunes galaxies présente même des signes d'une structure en forme de disque. D'autres études seront menées pour décomposer leur lumière et glaner leurs caractéristiques.

Un autre programme portant sur les débuts de l'univers a également permis de découvrir des galaxies incroyablement lointaines, a déclaré Rebecca Larson, astronome à l'Université du Texas à Austin et membre de l'étude CEERS (Cosmic Evolution Early Release Science). Quelques semaines seulement après le début de l'enquête, l'équipe a mis en exergue une poignée de galaxies datant des 500 premiers millions d'années de l'univers, bien que Larson et ses collègues n'aient pas encore publié leurs résultats exacts. "C'est mieux que ce qu'in avais imaginé et ce n'est que le début", a-t-elle déclaré.

Auteur: O'Callaghan Jonathan

Info: https://www.quantamagazine.org/ 25 juillet 2022. Two Weeks In, the Webb Space Telescope Is Reshaping Astronomy. *James Webb Space Telescope

[ cosmologie ] [ horizon humain ]

autosuggestion

L'autohypnose est une forme de technique de méditation poussée qui permet d'accéder à son inconscient sans être guidé par une tierce personne. Par ce biais, on peut apprendre à se relaxer et à mieux se connaître. Voici 5 méthodes d'autohypnose accessibles et rapides.

L'autohypnose a des bienfaits surprenants pour apprendre à mieux se comprendre, se connaître, dénouer certains blocages, réduire l'état dépressif ou mieux contrôler nos émotions.

Ces techniques permettent d'accéder aux ressources inconscientes par la focalisation de l'esprit et l'imagerie mentale. Choisissez, testez, pratiquez-les pour trouver celle qui vous correspond et qui sera la plus efficace pour vous.

Avant toute chose, installez-vous confortablement, assis ou couché, et surtout assurez-vous d'être aucunement dérangé. Vous pouvez également créer un cadre de détente : bougies, encens, musique douce, lumière tamisée... C'est parti.

Technique 1 : La spirale sensorielle (technique de Betty Erickson, fille du célèbre psychiatre)

Fixez un point légèrement au-dessus de la ligne du regard, jusqu'à ce que les yeux se ferment afin d'amorcer un état différent.

Puis les yeux fermés, sans changer la focalisation du regard, dites à voix haute ou dans votre tête 5 phrases décrivant votre expérience visuelle interne (je vois A, je vois B, je vois C...), 5 phrases décrivant votre expérience auditive (j'entends...), 5 phrases décrivant votre expérience kinesthésique (je ressens...)

Puis ensuite 4 descriptions de chaque sens, puis 3, puis 2, puis 1 description.

Technique 2 : L'escalier

Imaginez un escalier devant vous qui descend, déterminez un nombre de marches (au moins 10) et décrire intérieurement cet escalier (clair, obscur, droit, en colimaçon, quelle matière, quelle couleur, quels détails...).

Descendez ensuite mentalement chacune des marches, le plus lentement possible, en prêtant attention aux ressentis et en les accentuant à chaque marche. Par exemple : "Et à chaque marche que je descends, je rentre un peu plus à l'intérieur de moi, en toute confiance, en toute sécurité, toujours plus profondément détendu, le corps de plus en plus lourd".

Technique 3 : Le body scan

Les yeux fermés, visualisez devant vous une boule de lumière, observez les détails qui la composent, sa couleur, sa texture...

Puis ensuite déplacez mentalement cette boule au-dessus du crâne pour ensuite la faire pénétrer à l'intérieur de la tête en ressentant sa chaleur, les ondes bienfaisantes et apaisantes qu'elle procure.

Imaginez que cette boule libère toutes les pensées parasites, chacune des tensions et la faire descendre lentement dans l'ensemble des parties du corps jusqu'au bout de chaque orteil comme si ce corps était entièrement scanné.

Technique 4 : La main aimantée

Mettez une main à hauteur des yeux, paume face à soi et focalisez le regard sur un point au centre. Tout en relâchant le corps et en restant focalisé, demandez à l'inconscient d'avancer la main jusqu'au visage par des mouvements lents et saccadés, comme si elle était aimantée par le visage.

Répétez-vous ensuite que plus la main se rapproche du visage, plus la détente s'approfondit, que le corps devient de plus en plus lourd, que les yeux fatiguent jusqu'à ce fermer totalement.

Remerciez l'inconscient, laissez faire et soyez spectateur·rice.

Technique 5 : Le souvenir agréable

Beaucoup de nos activités quotidiennes sont hypnotiques : télé, transport, lecture... car elles permettent de se focaliser et de s'évader par la pensée. Imaginez un souvenir agréable, revivez chaque détail, retrouvez chaque élément présent dans la scène (images, sons, sensations, émotions, odeurs) comme si vous y étiez, et d'ailleurs vous y êtes.

Une fois en état modifié de conscience, demandez à l'inconscient de bien vouloir faire tout ce qui est possible pour lui afin d'améliorer telle ou telle chose et de laisser ensuite venir les images, les pensées, les sensations, les souvenirs...

Auteur: Hort Javi

Info: https://www.terrafemina.com, 1 Mars 2019

[ auto-thérapie ]

météore

L’astéroïde dévié par une mission de la Nasa est devenu un " tas de décombres " !

Pour la première fois en septembre 2022, un engin spatial, la mission Dart, a frappé un astéroïde, Dimorphos. Objectif : le dévier de sa trajectoire. Mais la collision n’a pas eu que ce seul effet, nous apprennent aujourd’hui des chercheurs. Elle a carrément remodelé la forme de l’astéroïde. 

(EN VIDÉO - Le film capture par Hubble de l’impact de Dart sur l’astéroïde Dimosphos Le 26 septembre 2022, la mission Dart — pour Double Asteroid Redirection Test — s’écrasait...)

En novembre 2021, la Nasa lançait une mission inédite. La mission Double Asteroid Redirection Test, plus connue sous son acronyme Dart. Son objectif : heurter l'astéroïde Dimorphos pour évaluer la capacité de l'humanité à dévier la trajectoire d'un tel objet qui pourrait présenter des risques de collision avec la Terre. Le choc, à grande vitesse et frontal, a bien eu lieu à plusieurs millions de kilomètres. C'était en septembre 2022.

Pour la première fois, l'humanité était parvenue à dévier un astéroïde. Et pas qu'un peu. Avant la collision avec Dart, il fallait à Dimorphos 11 heures et 55 minutes pour faire le tour de son astéroïde parent - car l'objet visé fait partie d'un système binaire. Une modification de cette durée de 73 secondes constituerait un véritable succès, confiaient les scientifiques à ce moment-là. Mais après l'impact, Dimorphos s'était mis à tourner en seulement 11 heures et 23 minutes !

Dart sur Dimorphos, un impact aux lourdes conséquences

Aujourd'hui, la publication de nouveaux résultats de la mission Dart dans la revue Nature Astronomy révèle quelques détails surprenants de l'opération. L'impact - pourtant comparable, en masse, à celui d'une fourmi sur deux bus - ne semble pas seulement avoir laissé un cratère sur l'astéroïde. Dimorphos pourrait en réalité avoir complètement changé de forme.

Quelques semaines après la collision, l'un des pères de la mission et directeur de recherche au CNRS à l'Observatoire de la Côte d'Azur, Patrick Michel, nous confiait avoir pensé un instant que Dart avait pulvérisé Dimorphos. Il n'était donc peut-être pas si loin de la vérité. Car, sur la base de simulations et de différentes observations, les astronomes estiment aujourd'hui que l'astéroïde de quelque 5 millions de tonnes a tout de même perdu dans l'opération environ 20 millions de kilos. C'est l'équivalent de six fusées Saturn V qui ont emmené les astronautes du programme Apollo sur la Lune !

Des simulations qui révèlent la nature de l’astéroïde

Ces résultats, les astronomes les ont obtenus grâce à un algorithme qui a déjà fait ses preuves par ailleurs. Il décompose l'impact entre deux corps en millions de particules dont le comportement est déterminé par l'interaction de diverses variables reconfigurables, telles que la gravité, la densité ou la résistance du matériau de l'astéroïde. En quelque 250 simulations, les chercheurs ont eu tout le loisir de visualiser les effets de variations sur les paramètres qui leur restent inconnus.

En comparant les résultats de toutes ces simulations aux données recueillies par quelques satellites, les télescopes spatiaux James-Webb et Hubble et par des instruments sur le sol terrestre, les chercheurs concluent que  Dimorphos est un astéroïde " tas de décombres " maintenu par une gravité extrêmement faible plutôt que par sa force de cohésion.  De quoi expliquer l'efficacité étonnante de la déviation orbitale provoquée par Dart.

En attendant confirmation, la défense planétaire progresse

Les astronomes s'attendent donc désormais à ce que la mission Hera, menée par l'ESA, l'Agence spatiale européenne, et qui devrait atteindre Dimorphos fin 2026, trouve un astéroïde de forme très différente. Comme si quelqu'un avait mordu dans le M&M's qu'il était avant sa rencontre avec Dart.

Si cela devait se confirmer, les astronomes notent que Dimorphos, comme Ryugu et Bennu semblent finalement présenter un manque de cohésion certain. Alors même que le premier astéroïde est riche en silicates et les deux autres, en carbone. " Il est intrigant d'imaginer que tous les petits astéroïdes manquent de cohésion. Mais ce serait une bonne nouvelle pour la défense planétaire, car si nous connaissons à l'avance la réaction d'un corps, cela facilitera la conception des outils nécessaires à notre protection ", conclut Patrick Michel dans un communiqué de l’ESA.

Auteur: Internet

Info: https://www.futura-sciences.com/, Nathalie Mayer, 28 fév. 2024

[ gravitation faible ]

querelle du filioque

La source la plus claire de la notion de pardon que le christianisme développera pendant des siècles remonte, dans les Évangiles, à saint Paul et à saint Luc. Comme tous les principes de base de la chrétienté, elle sera développée chez saint Augustin, mais c’est chez saint Jean Damascène (au VIIIe siècle) qu’on trouvera une hypostase de la "bienveillance du père" (eudoxia), de la "tendre miséricorde" (eusplankhna) et de la "condescendance" (le Fils s’abaisse jusqu’à nous)(synkatabasis). A rebours, ces notions peuvent être interprétées comme préparant la singularité du christianisme orthodoxe jusqu’au schisme de Per Filium/Filioque.

Un théologien semble avoir profondément déterminé la foi orthodoxe qui s’exprime puissamment chez Dostoïevski et donne à l’expérience intérieure propre à ses romans cette intensité émotionnelle, ce pathos mystique si surprenants pour l’Occident. Il s’agit de saint Syméon le Nouveau Théologien (999-1022). [...] Saint Syméon comprend la Trinité comme une fusion des différences que sont les trois personnes, et l’énonce intensément à travers la métaphore de la lumière.

Lumière et hypostases, unité et apparition : telle est la logique de la Trinité byzantine. Elle trouve immédiatement, chez Syméon, son équivalent anthropologique : "Comme il est impossible qu’il existe un homme avec parole ou esprit sans âme, ainsi il est impossible de penser le Fils avec le Père sans le Saint-Esprit [...]. Car ton propre esprit, de même que ton âme, est dans ton intelligence, et toute ton intelligence est dans tout ton verbe, et tout ton verbe est dans tout ton esprit, sans séparation et sans confusion. C’est l’image de Dieu en nous." Dans cette voie, le croyant se défie en fusionnant avec le Fils et avec l’Esprit : "Je te rends grâce que sans confusion, sans changement, tu te sois fait un seul Esprit avec moi, bien que tu sois Dieu par-dessus tout, tu sois devenu pour moi tout en tout."

Nous touchons ici l’ "originalité de l’orthodoxie". Elle aboutira, à travers maintes controverses institutionnelles et politiques, au schisme accompli au XIe siècle et achevé avec la prise de Constantinople par les Latins en 1204. Sur le plan proprement théologique, c’est Syméon plus que Photius qui formule la doctrine orientale Per Filium opposée au Filioque des Latins. Insistant sur l’Esprit, il affirme l’identité de la vie dans l’Esprit et de la vie dans le Christ, cette pneutamologie puissante trouvant dans le Père son origine. Toutefois, une telle instance paternelle n’est pas simplement un principe d’autorité ou une cause mécanique simple : dans le Père, l’Esprit perd son immanence et s’identifie au royaume de Dieu défini à travers des métamorphoses germinales, florales, nutritives et érotiques qui connotent, par-delà l’énergétisme cosmique souvent considéré spécifique à l’Orient, la fusion ouvertement sexuelle avec la Chose aux limites du nommable.

Dans cette dynamique, l’Église elle-même apparaît comme un soma pneumatikon, un "mystère", plus qu’une institution à l’image des monarchies.

Cette identification extatique des trois hypostases entre elles et du croyant avec la Trinité ne conduit pas à la conception d’une autonomie du Fils (ou du croyant), mais à une appartenance pneumatologique de chacun aux autres, que traduit l’expression Per Filium (l’Esprit descend du Père par le Fils) opposée au Filioque (l’Esprit descend du Père et du Fils).

Il a été impossible, à l’époque, de trouver la rationalisation de ce mouvement mystique interne à la Trinité et à la foi, où, sans perdre sa valeur de personne, l’Esprit fusionne avec les deux autres pôles et, du même coup, leur confère, au-delà de leur valeur d’identité ou d’autorité distinctes, une profondeur abyssale, vertigineuse, certainement aussi sexuelle, dans laquelle se logera l’expérience psychologique de la perte et de l’extase. Le nœud borroméen que Lacan a utilisé comme métaphore de l’unité et de la différence entre le Réel, l’Imaginaire et le Symbolique permet peut-être de penser cette logique, si tant est qu’il soit nécessaire de la rationaliser. Or, précisément, tel ne semblait pas être le propos des théologiens byzantins du XI au XIIIe siècles, préoccupés de décrire une nouvelle subjectivité post-antique plutôt que de la soumettre à la raison existante. En revanche, les Pères de l’Église latine, plus logiciens, et qui venaient de découvrir Aristote (alors que l’Orient en était nourri et ne cherchait plus qu’à s’en différencier), ont logifié la Trinité en voyant en Dieu une essence intellectuelle simple articulable en dyades : le Père engendre le Fils ; le Père et le Fils en tant qu’ensemble font procéder l’Esprit. Développée par la syllogistique d’Anselme de Cantorbury au concile de Bari en 1098, cette argumentation du Filioque sera reprise et développée par Thomas d’Aquin. Elle aura l’avantage d’asseoir d’une part l’autorité politique et spirituelle de la papauté, d’autre part l’autonomie et la rationalité de la personne du croyant identifié à un Fils ayant pouvoir et prestige à égalité avec le Père. Ce qui est ainsi gagné en égalité et donc en performance et en historicité, est peut-être perdu au niveau de l’expérience de l’identification, au sens d’une instabilité permanente de l’identité.

Auteur: Kristeva Julia

Info: Dans "Soleil noir", éditions Gallimard, 1987, pages 218 à 222

[ influence ] [ psychanalyse ]

mort imminente

Pourquoi les mourants sont souvent pris d'un accès de lucidité

De nouvelles recherches révèlent des niveaux d'activité surprenants dans les cerveaux des mourants et peuvent contribuer à expliquer la clarté soudaine que ressentent de nombreuses personnes atteintes de démence à l'approche de la mort.

Longtemps au centre des préoccupations des religions, de la philosophie et de la littérature du monde entier, l'expérience consciente de la mort a récemment fait l'objet d'une attention croissante de la part de la science. Cela se produit alors que les progrès de la médecine étendent la capacité de maintenir le corps en vie, ouvrant progressivement une fenêtre sur l'ultime pièce fermée à clé : les derniers instants de vie d'un esprit humain.

"Vers 1959, l'homme a découvert une méthode pour faire redémarrer le cœur de personnes qui seraient mortes, et nous avons appelé cela la réanimation cardio-pulmonaire", explique Sam Parnia, médecin en soins intensifs à la NYU Langone Health. Sam Parnia a étudié les souvenirs des personnes réanimées à la suite d'un arrêt cardiaque, des phénomènes qu'il qualifie d'"expériences rappelées entourant la mort". Avant la mise au point des techniques de réanimation cardio-pulmonaire, l'arrêt cardiaque était pratiquement synonyme de mort. Aujourd'hui, les médecins peuvent réanimer certaines personnes jusqu'à 20 minutes ou plus après que leur cœur a cessé de battre. En outre, selon M. Parnia, de nombreuses cellules cérébrales restent intactes pendant des heures, voire des jours, après la mort, ce qui remet en question notre idée d'une frontière rigide entre la vie et la mort.

Les progrès de la technologie médicale et des neurosciences, ainsi que les changements de perspective des chercheurs, sont en train de révolutionner notre compréhension du processus de mort. Les recherches menées au cours de la dernière décennie ont mis en évidence une augmentation de l'activité cérébrale chez les humains et les animaux victimes d'un arrêt cardiaque. Dans le même temps, de vastes enquêtes documentent les périodes de lucidité apparemment inexplicables dont le personnel des hospices et les familles endeuillées déclarent souvent avoir été témoins chez les personnes atteintes de démence qui sont en train de mourir. Le poète Dylan Thomas a adressé à ses lecteurs le célèbre avertissement suivant : "Ne t'endors pas doucement dans cette bonne nuit. Rage, rage contre l'extinction de la lumière". Mais à mesure que l'on consacre davantage de ressources à l'étude de la mort, il apparaît de plus en plus clairement que la mort n'est pas un simple affaiblissement de la lumière interne de la conscience, mais plutôt un processus incroyablement actif dans le cerveau.

QU'EST-CE QUE LA LUCIDITÉ TERMINALE ?

Depuis des décennies, les chercheurs, les soignants des hospices et les membres des familles stupéfaits observent avec effroi les personnes atteintes de la maladie d'Alzheimer ou d'autres formes de démence qui retrouvent soudainement leurs souvenirs et leur personnalité juste avant de mourir. Pour les membres de leur famille, cela peut ressembler à une seconde vie, mais pour de nombreux professionnels de la santé expérimentés, cela peut être le signe que la fin est proche. Christopher Kerr, directeur général et médecin en chef du Center for Hospice and Palliative Care à Buffalo, dans l'État de New York, a étudié les visions lucides de plusieurs centaines de malades en phase terminale. Il affirme que ces événements "se produisent généralement dans les derniers jours de la vie". Selon Andrew Peterson, de l'université George Mason, chercheur en bioéthique et en conscience, coauteur d'une étude sur ce phénomène commandée par les National Institutes of Health, cette "lucidité terminale" se définit comme le retour inattendu de facultés cognitives telles que la parole et la "connexion" avec d'autres personnes.

Cette connectivité va au-delà du retour de la capacité de communication et de la conscience de la situation perdues. Une chose qui semble être très profonde pour les membres de la famille qui observent la lucidité est l'émergence de ce que nous appelons l'"ancien moi"", explique Peterson. "Il semble évident qu'ils sont conscients non seulement de leur environnement, mais aussi de leurs relations avec les autres, qu'il s'agisse de l'utilisation d'un surnom ou d'une référence à une plaisanterie de longue date.

Aussi surprenants que ces événements puissent paraître, ils sont assez courants. "Notre étude n'était pas une étude de prévalence", précise Jason Karlawish, gérontologue au Penn Memory Center et chercheur principal de l'étude des NIH. Néanmoins, ajoute-t-il, "nous avons constaté que la lucidité était plus fréquente qu'exceptionnelle chez les patients atteints de démence, ce qui suggère que l'idée qu'elle se passe en phase terminale n'est pas tout à fait correcte". Il suggère plutôt de considérer les épisodes de lucidité comme faisant partie de "l'expérience de la maladie" plutôt que comme des événements aberrants. "Nous avons en fait constaté que plusieurs de ces épisodes se sont produits des mois, voire des années, avant le décès de la personne", note M. Karlawish. Malgré cela, de nombreux experts, dont Kerr et Parnia, s'accordent à dire que la plupart de ces épisodes sont associés à l'approche de la mort. "C'est un peu comme s'ils se préparaient à mourir", dit Parnia.

Les implications potentielles de ces résurgences cognitives temporaires et généralisées sont profondes. "Cela suggère qu'il peut y avoir des réseaux neuronaux restants, et/ou des voies et des fonctions neuronales, qui pourraient aider à restaurer les capacités cognitives de personnes que nous pensons être définitivement déficientes", explique Peterson.

Néanmoins, la recherche sur ce phénomène n'en est qu'à ses débuts. "Nous ne savons pas vraiment ce qui se passe dans le cerveau pendant le processus de mort et qui pourrait, d'une manière ou d'une autre, être lié à ces épisodes", explique M. Peterson. Malgré cette incertitude, d'autres recherches sur l'activité cérébrale à l'approche ou au moment de la mort pourraient permettre aux scientifiques et aux cliniciens de mieux comprendre certains des processus qui se déroulent dans le cerveau malade et mourant.

QUE SE PASSE-T-IL DANS LE CERVEAU AU MOMENT DE LA MORT ?

Dans une étude publiée en mai dans Proceedings of the National Academy of Sciences USA, des chercheurs de l'université du Michigan ont observé un regain d'activité cérébrale organisée chez deux personnes comateuses sur quatre qui subissaient un arrêt cardiaque après avoir été débranchées de leur respirateur artificiel. Ces travaux s'appuient sur plus d'une décennie de recherche sur les animaux, notamment une étude PNAS de 2013 qui a révélé une augmentation similaire de l'activité cérébrale synchronisée chez des rats exposés à une toxine cardiaque et une étude de 2015 dans laquelle des rats ont été tués par asphyxie. Dans toutes ces études, les chercheurs ont constaté que l'activité des ondes gamma augmentait dans les premières minutes de l'arrêt cardiaque, puis cessait. Les ondes gamma sont une fréquence d'ondes cérébrales typiquement associée à l'éveil, à la vigilance et à la mémoire.

Jimo Borjigin, neurologue et professeur agrégé de physiologie moléculaire et intégrative à l'université du Michigan, a participé aux trois études. La poussée d'ondes gamma chez les sujets mourants était particulièrement intense dans une région du cerveau que Borjigin appelle la "zone chaude corticale postérieure", située près de l'arrière du crâne. D'autres chercheurs pensent que cette région pourrait également être essentielle à l'expérience consciente. Les parties du cerveau situées dans cette zone sont liées à la perception visuelle, auditive et du mouvement, un phénomène qui, selon Mme Borjigin, est impliqué dans les expériences extracorporelles rapportées par les personnes qui ont frôlé la mort et s'en sont remises. Elle ajoute que les modèles d'activation des ondes gamma, semblables à ceux observés chez les personnes comateuses, sont associés à des activités qui incluent la reconnaissance d'une image familière, telle qu'un visage humain, chez les personnes en bonne santé.

Dans les études humaines et animales, le cerveau des sujets a montré un pic d'activité après la réduction soudaine de l'apport en oxygène, explique Mme Borjigin. "Il commence à activer ce mécanisme homéostatique pour récupérer de l'oxygène, soit en respirant plus fort, soit en accélérant le rythme cardiaque", ajoute-t-elle. Mme Borjigin émet l'hypothèse qu'une grande partie de l'augmentation de l'activité cérébrale plus complexe observée chez les humains et les animaux en arrêt cardiaque résulte également du fait que le cerveau tente de rétablir l'homéostasie, ou l'équilibre biologique, après avoir détecté un manque d'oxygène. Elle suppose en outre que ces mécanismes de survie peuvent être impliqués dans d'autres changements cognitifs entourant la mort. "Je pense que la lucidité terminale des patients atteints de démence peut être due à ce type d'efforts ultimes du cerveau" pour se préserver lorsque les systèmes physiologiques sont défaillants, explique Mme Borjigin.

M. Parnia, de NYU Langone, pense lui aussi que la réaction du cerveau à la perte d'oxygène est au moins partiellement responsable des expériences lucides entourant la mort. Entre 2017 et 2020, Parnia a dirigé une étude appelée AWARE II, dans laquelle les chercheurs ont surveillé l'activité cérébrale de plus de 500 personnes gravement malades aux États-Unis et au Royaume-Uni qui recevaient une réanimation cardio-pulmonaire. Les patients ont été exposés à des stimuli audiovisuels pendant la RCP afin de tester leur mémoire des événements survenus après l'arrêt cardiaque. Ceux qui ont survécu ont ensuite été interrogés sur leur degré de conscience pendant le processus de réanimation. Selon Parnia, un survivant sur cinq a fait état d'expériences lucides survenues après l'arrêt de son cœur. L'équipe AWARE II a également observé un pic inattendu dans l'activité cérébrale pendant la réanimation cardio-pulmonaire. "Dans les 20 secondes qui suivent l'arrêt cardiaque, le cerveau est à plat", explique M. Parnia. Cependant, "généralement dans les cinq minutes qui suivent - mais cela peut être plus long - nous constatons la réapparition d'une période transitoire d'électricité cérébrale". Il ajoute que les fréquences d'activité cérébrale observées sont similaires à celles associées à l'expérience consciente.

Parnia pense que le cerveau mourant perd les mécanismes de suppression habituels qui nous permettent de nous concentrer sur des tâches individuelles au cours de notre vie quotidienne. "Lorsque vous mourez, votre cerveau est privé d'oxygène et de nutriments, et il s'éteint", explique M. Parnia. "Ce processus d'arrêt supprime les freins... et soudain, ce qui semble se produire, c'est qu'il vous donne accès à des parties de votre cerveau auxquelles vous n'avez normalement pas accès.... Toutes vos pensées, tous vos souvenirs ou toutes vos interactions avec les autres sortent. Mais il insiste sur le fait que les expériences des personnes qui subissent un arrêt cardiaque sont lucides et ne sont pas de simples hallucinations. "Ils ne sont pas dans le délire", affirme Parnia à propos des personnes réanimées qu'il a étudiées, et ce qu'ils vivent "n'est pas un rêve ou une hallucination". Bien que ses études précédentes aient porté sur des personnes réanimées gravement malades, Parnia pense que la lucidité terminale chez les personnes comateuses ou atteintes de démence peut être le produit d'un processus similaire. Il participe actuellement à une étude sur ce dernier phénomène.

Les expériences conscientes des mourants n'ont pas encore trouvé d'explication complète. Mais les recherches montrent de plus en plus que la mort est un processus incroyablement actif et complexe - et, ce qui est peut-être plus important, "un processus humanisé", comme le décrit Kerr. Quant aux personnes atteintes de démence, M. Karlawish estime qu'au lieu de supposer que leur conscience a été irrévocablement modifiée, "nous devrions tout de même prêter une attention particulière à leur esprit, car certains aspects sont encore présents, même s'ils peuvent être très endommagés".





 

Auteur: Internet

Info: https://www.scientificamerican.com/article/why-dying-people-often-experience-a-burst-of-lucidity - Jordan Kinard le 12 juin 2023. Jordan Kinard a été stagiaire au sein du service d'opinion de Scientific American. Il est diplômé de l'université de Columbia.

[ homme-animal ] [ dégénérescence présénile ]

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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évolution technologique

Intelligence artificielle ou stupidité réelle ?

Bien que le battage médiatique augmente la sensibilisation à l'IA, il facilite également certaines activités assez stupides et peut distraire les gens de la plupart des progrès réels qui sont réalisés.
Distinguer la réalité des manchettes plus dramatiques promet d'offrir des avantages importants aux investisseurs, aux entrepreneurs et aux consommateurs.

L'intelligence artificielle a acquis sa notoriété récente en grande partie grâce à des succès très médiatisés tels que la victoire d'IBM Watson à Jeopardy et celle de Google AlphaGo qui a battu le champion du monde au jeu "Go". Waymo, Tesla et d'autres ont également fait de grands progrès avec les véhicules auto-propulsés. Richard Waters a rendu compte de l'étendue des applications de l'IA dans le Financial Times : "S'il y a un message unificateur qui sous-tend la technologie grand public exposée [au Consumer Electronics Show] .... c'est : "L'IA partout."

Les succès retentissants de l'IA ont également capturé l'imagination des gens à un tel point que cela a suscité d'autres efforts d'envergure. Un exemple instructif a été documenté par Thomas H. Davenport et Rajeev Ronanki dans le Harvard Business Review. Ils écrirent, "En 2013, le MD Anderson Cancer Center a lancé un projet ""Moon shot " : diagnostiquer et recommander des plans de traitement pour certaines formes de cancer en utilisant le système cognitif Watson d'IBM". Malheureusement, ce système n'a pas fonctionné et en 2017 le projet fut mis en veilleuse après avoir coûté plus de 62 millions de dollars sans avoir été utilisé pour les patients.

Waters a également abordé un autre message, celui des attentes modérées. En ce qui concerne les "assistants personnels à commande vocale", note-t-elle, "on ne sait pas encore si la technologie est capable de remplacer le smartphone pour naviguer dans le monde numérique autrement autrement que pour écouter de la musique ou vérifier les nouvelles et la météo".

D'autres exemples de prévisions modérées abondent. Generva Allen du Baylor College of Medicine et de l'Université Rice a avertit , "Je ne ferais pas confiance à une très grande partie des découvertes actuellement faites qui utilisent des techniques de machine learning appliquées à de grands ensembles de données". Le problème, c'est que bon nombre des techniques sont conçues pour fournir des réponses précises et que la recherche comporte des incertitudes. Elle a précisé : "Parfois, il serait beaucoup plus utile qu'ils reconnaissent que certains sont vraiment consolidés, mais qu'on est pas sûr pour beaucoup d'autres".

Pire encore, dans les cas extrêmes, l'IA n'est pas seulement sous-performante ; elle n'a même pas encore été mise en œuvre. Le FT rapporte, "Quatre jeunes entreprises européennes sur dix n'utilisent aucun programme d'intelligence artificielle dans leurs produits, selon un rapport qui souligne le battage publicitaire autour de cette technologie.

Les cycles d'attentes excessives suivies de vagues de déception ne sont pas surprenants pour ceux qui ont côtoyé l'intelligence artificielle pendant un certain temps. Ils savent que ce n'est pas le premier rodéo de l'IA. En effet, une grande partie du travail conceptuel date des années 1950. D'ailleurs, en passant en revue certaines de mes notes récentes je suis tombé sur une pièce qui explorait les réseaux neuronaux dans le but de choisir des actions - datant de 1993.

La meilleure façon d'avoir une perspective sur l'IA est d'aller directement à la source et Martin Ford nous en donne l'occasion dans son livre, Architects of Intelligence. Organisé sous la forme d'une succession d'entrevues avec des chercheurs, des universitaires et des entrepreneurs de premier plan de l'industrie, le livre présente un historique utile de l'IA et met en lumière les principaux courants de pensée.

Deux perspectives importantes se dégagent de ce livre.

La première est qu'en dépit des origines et des personnalités disparates des personnes interrogées, il existe un large consensus sur des sujets importants.

L'autre est qu'un grand nombre des priorités et des préoccupations des principales recherches sur l'IA sont bien différentes de celles exprimées dans les médias grand public.

Prenons par exemple le concept d'intelligence générale artificielle (AGI). Qui est étroitement lié à la notion de "singularité" ce point où l'IA rejoindra celle de l'homme - avant un dépassement massif de cette dernière. Cette idée et d'autres ont suscité des préoccupations au sujet de l'IA, tout comme les pertes massives d'emplois, les drones tueurs et une foule d'autres manifestations alarmantes.

Les principaux chercheurs en AI ont des points de vue très différents ; ils ne sont pas du tout perturbés par l'AGI et autres alarmismes.

Geoffrey Hinton, professeur d'informatique à l'Université de Toronto et vice-président et chercheur chez Google, dit : "Si votre question est : Quand allons-nous obtenir un commandant-docteur Data (comme dans Star Trek ) je ne crois pas que ce sera comme çà que ça va se faire. Je ne pense pas qu'on aura des programmes uniques et généralistes comme ça."

Yoshua Bengio, professeur d'informatique et de recherche opérationnelle à l'Université de Montréal, nous dit qu'il y a des problèmes très difficiles et que nous sommes très loin de l'IA au niveau humain. Il ajoute : "Nous sommes tous excités parce que nous avons fait beaucoup de progrès dans cette ascension, mais en nous approchant du sommet, nous apercevons d'autres collines qui s'élèvent devant nous au fur et à mesure".

Barbara Grosz, professeur de sciences naturelles à l'Université de Harvard : "Je ne pense pas que l'AGI soit la bonne direction à prendre". Elle soutient que la poursuite de l'AGI (et la gestion de ses conséquences) sont si loin dans l'avenir qu'elles ne sont que "distraction".

Un autre fil conducteur des recherches sur l'IA est la croyance que l'IA devrait être utilisée pour améliorer le travail humain plutôt que le remplacer.

Cynthia Breazeal, directrice du groupe de robots personnels du laboratoire de médias du MIT, aborde la question : "La question est de savoir quelle est la synergie, quelle est la complémentarité, quelle est l'amélioration qui permet d'étendre nos capacités humaines en termes d'objectifs, ce qui nous permet d'avoir vraiment un plus grand impact dans le monde, avec l'IA."

Fei-Fei Li, professeur d'informatique à Stanford et scientifique en chef pour Google Cloud dit lui : "L'IA en tant que technologie a énormément de potentiel pour valoriser et améliorer le travail, sans le remplacer".

James Manyika, président du conseil et directeur du McKinsey Global Institute, fait remarquer que puisque 60 % des professions ont environ un tiers de leurs activités qui sont automatisables et que seulement environ 10 % des professions ont plus de 90 % automatisables, "beaucoup plus de professions seront complétées ou augmentées par des technologies qu'elles ne seront remplacées".

De plus, l'IA ne peut améliorer le travail humain que si elle peut travailler efficacement de concert avec lui.

Barbara Grosz fait remarquer : "J'ai dit à un moment donné que 'les systèmes d'IA sont meilleurs s'ils sont conçus en pensant aux gens'". Je recommande que nous visions à construire un système qui soit un bon partenaire d'équipe et qui fonctionne si bien avec nous que nous ne nous rendions pas compte qu'il n'est pas humain".

David Ferrucci, fondateur d'Elemental Cognition et directeur d'IA appliquée chez Bridgewater Associates, déclare : " L'avenir que nous envisageons chez Elemental Cognition repose sur une collaboration étroite et fluide entre l'intelligence humaine et la machine. "Nous pensons que c'est un partenariat de pensée." Yoshua Bengio nous rappelle cependant les défis à relever pour former un tel partenariat : "Il ne s'agit pas seulement de la précision [avec l'IA], il s'agit de comprendre le contexte humain, et les ordinateurs n'ont absolument aucun indice à ce sujet."

Il est intéressant de constater qu'il y a beaucoup de consensus sur des idées clés telles que l'AGI n'est pas un objectif particulièrement utile en ce moment, l'IA devrait être utilisée pour améliorer et non remplacer le travail et l'IA devrait fonctionner en collaboration avec des personnes. Il est également intéressant de constater que ces mêmes leçons sont confirmées par l'expérience des entreprises.

Richard Waters décrit comment les implémentations de l'intelligence artificielle en sont encore à un stade assez rudimentaire.

Éliminez les recherches qui monopolisent les gros titres (un ordinateur qui peut battre les humains au Go !) et la technologie demeure à un stade très primaire .

Mais au-delà de cette "consumérisation" de l'IT, qui a mis davantage d'outils faciles à utiliser entre les mains, la refonte des systèmes et processus internes dans une entreprise demande beaucoup de travail.

Ce gros travail prend du temps et peu d'entreprises semblent présentes sur le terrain. Ginni Rometty, responsable d'IBM, qualifie les applications de ses clients d'"actes aléatoires du numérique" et qualifie nombre de projets de "hit and miss". (ratages). Andrew Moore, responsable de l'intelligence artificielle pour les activités de Google Cloud business, la décrit comme "intelligence artificielle artisanale". Rometty explique : "Ils ont tendance à partir d'un ensemble de données isolé ou d'un cas d'utilisation - comme la rationalisation des interactions avec un groupe particulier de clients. Tout ceci n'est pas lié aux systèmes, données ou flux de travail plus profonds d'une entreprise, ce qui limite leur impact."

Bien que le cas HBR du MD Anderson Cancer Center soit un bon exemple d'un projet d'IA "au clair de lune "qui a probablement dépassé les bornes, cela fournit également une excellente indication des types de travail que l'IA peut améliorer de façon significative. En même temps que le centre essayait d'appliquer l'IA au traitement du cancer, son "groupe informatique expérimentait l'utilisation des technologies cognitives pour des tâches beaucoup moins ambitieuses, telles que faire des recommandations d'hôtels et de restaurants pour les familles des patients, déterminer quels patients avaient besoin d'aide pour payer leurs factures, et résoudre les problèmes informatiques du personnel".

Dans cette entreprise, le centre a eu de bien meilleures expériences : "Les nouveaux systèmes ont contribué à accroître la satisfaction des patients, à améliorer le rendement financier et à réduire le temps consacré à la saisie fastidieuse des données par les gestionnaires de soins de l'hôpital. De telles fonctions banales ne sont peut-être pas exactement du ressort de Terminator, mais elles sont quand même importantes.

Optimiser l'IA dans le but d'augmenter le travail en collaborant avec les humains était également le point central d'une pièce de H. James Wilson et Paul R. Daugherty "HBRpiece". Ils soulignent : "Certes, de nombreuses entreprises ont utilisé l'intelligence artificielle pour automatiser leurs processus, mais celles qui l'utilisent principalement pour déplacer leurs employés ne verront que des gains de productivité à court terme. Grâce à cette intelligence collaborative, l'homme et l'IA renforcent activement les forces complémentaires de l'autre : le leadership, le travail d'équipe, la créativité et les compétences sociales de la première, la rapidité, l'évolutivité et les capacités quantitatives de la seconde".

Wilson et Daugherty précisent : "Pour tirer pleinement parti de cette collaboration, les entreprises doivent comprendre comment les humains peuvent le plus efficacement augmenter les machines, comment les machines peuvent améliorer ce que les humains font le mieux, et comment redéfinir les processus commerciaux pour soutenir le partenariat". Cela demande beaucoup de travail et cela va bien au-delà du simple fait de balancer un système d'IA dans un environnement de travail préexistant.

Les idées des principaux chercheurs en intelligence artificielle, combinées aux réalités des applications du monde réel, offrent des implications utiles. La première est que l'IA est une arme à double tranchant : le battage médiatique peut causer des distractions et une mauvaise attribution, mais les capacités sont trop importantes pour les ignorer.

Ben Hunt discute des rôles de la propriété intellectuelle (PI) et de l'intelligence artificielle dans le secteur des investissements, et ses commentaires sont largement pertinents pour d'autres secteurs. Il note : "L'utilité de la propriété intellectuelle pour préserver le pouvoir de fixation des prix est beaucoup moins fonction de la meilleure stratégie que la PI vous aide à établir, et beaucoup plus fonction de la façon dont la propriété intellectuelle s'intègre dans le l'esprit du temps (Zeitgeist) dominant dans votre secteur.

Il poursuit en expliquant que le "POURQUOI" de votre PI doit "répondre aux attentes de vos clients quant au fonctionnement de la PI" afin de protéger votre produit. Si vous ne correspondez pas à l'esprit du temps, personne ne croira que les murs de votre château existent, même si c'est le cas". Dans le domaine de l'investissement (et bien d'autres encore), "PERSONNE ne considère plus le cerveau humain comme une propriété intellectuelle défendable. Personne." En d'autres termes, si vous n'utilisez pas l'IA, vous n'obtiendrez pas de pouvoir de fixation des prix, quels que soient les résultats réels.

Cela fait allusion à un problème encore plus grave avec l'IA : trop de gens ne sont tout simplement pas prêts à y faire face.

Daniela Rus, directrice du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT déclare : "Je veux être une optimiste technologique. Je tiens à dire que je vois la technologie comme quelque chose qui a le potentiel énorme d'unir les gens plutôt que les diviser, et de les autonomiser plutôt que de les désolidariser. Mais pour y parvenir, nous devons faire progresser la science et l'ingénierie afin de rendre la technologie plus performante et plus utilisable." Nous devons revoir notre façon d'éduquer les gens afin de nous assurer que tous ont les outils et les compétences nécessaires pour tirer parti de la technologie.

Yann Lecun ajoute : "Nous n'aurons pas de large diffusion de la technologie de l'IA à moins qu'une proportion importante de la population ne soit formée pour en tirer parti ".

Cynthia Breazeal répéte : "Dans une société de plus en plus alimentée par l'IA, nous avons besoin d'une société alphabétisée à l'IA."

Ce ne sont pas non plus des déclarations creuses ; il existe une vaste gamme de matériel d'apprentissage gratuit pour l'IA disponible en ligne pour encourager la participation sur le terrain.

Si la société ne rattrape pas la réalité de l'IA, il y aura des conséquences.

Brezeal note : "Les craintes des gens à propos de l'IA peuvent être manipulées parce qu'ils ne la comprennent pas."

Lecun souligne : " Il y a une concentration du pouvoir. À l'heure actuelle, la recherche sur l'IA est très publique et ouverte, mais à l'heure actuelle, elle est largement déployée par un nombre relativement restreint d'entreprises. Il faudra un certain temps avant que ce ne soit utilisé par une plus grande partie de l'économie et c'est une redistribution des cartes du pouvoir."

Hinton souligne une autre conséquence : "Le problème se situe au niveau des systèmes sociaux et la question de savoir si nous allons avoir un système social qui partage équitablement... Tout cela n'a rien à voir avec la technologie".

À bien des égards, l'IA est donc un signal d'alarme. En raison de l'interrelation unique de l'IA avec l'humanité, l'IA a tendance à faire ressortir ses meilleurs et ses pires éléments. Certes, des progrès considérables sont réalisés sur le plan technologique, ce qui promet de fournir des outils toujours plus puissants pour résoudre des problèmes difficiles. Cependant, ces promesses sont également limitées par la capacité des gens, et de la société dans son ensemble, d'adopter les outils d'IA et de les déployer de manière efficace.

Des preuves récentes suggèrent que nous avons du pain sur la planche pour nous préparer à une société améliorée par l'IA. Dans un cas rapporté par le FT, UBS a créé des "algorithmes de recommandation" (tels que ceux utilisés par Netflix pour les films) afin de proposer des transactions pour ses clients. Bien que la technologie existe, il est difficile de comprendre en quoi cette application est utile à la société, même de loin.

Dans un autre cas, Richard Waters nous rappelle : "Cela fait presque dix ans, par exemple, que Google a fait trembler le monde de l'automobile avec son premier prototype de voiture autopropulsée". Il continue : "La première vague de la technologie des voitures sans conducteur est presque prête à faire son entrée sur le marché, mais certains constructeurs automobiles et sociétés de technologie ne semblent plus aussi désireux de faire le grand saut. Bref, ils sont menacés parce que la technologie actuelle est à "un niveau d'autonomie qui fait peur aux constructeurs automobiles, mais qui fait aussi peur aux législateurs et aux régulateurs".

En résumé, que vous soyez investisseur, homme d'affaires, employé ou consommateur, l'IA a le potentiel de rendre les choses bien meilleures - et bien pires. Afin de tirer le meilleur parti de cette opportunité, un effort actif axé sur l'éducation est un excellent point de départ. Pour que les promesses d'AI se concrétisent, il faudra aussi déployer beaucoup d'efforts pour mettre en place des infrastructures de systèmes et cartographier les forces complémentaires. En d'autres termes, il est préférable de considérer l'IA comme un long voyage plutôt que comme une destination à court terme.

Auteur: Internet

Info: Zero Hedge, Ven, 03/15/2019 - 21:10

[ prospective ]

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 ]

philosophie occidentale

Le symbolique, l'imaginaire et le réel : Lacan, Lévi-Strauss et Freud

" Tout comportement est communication." Gregory Bateson

Contrairement à l'expérience de la psychanalyse aux Etats-Unis, Freud arriva très tard en France où il fut plus ou moins réfuté par Sartre dans Son "Etre et Néant" avant même son arrivée. Curieusement, c'est à l'apogée de l'existentialisme et de la psychanalyse existentielle, dans les années cinquante et au début des années soixante, qu'un analyste français inconnu de la génération Sartre entama une relecture radicale des textes freudiens.
Son travail devait avoir une telle influence dans les années soixante-dix qu'il sauva entièrement Freud de l'orientation médicale positiviste apportée par la société psychanalytique parisienne, et réintégra son travail dans ce que les Français appellent encore les sciences humaines.
Il s'agit de Jacques Lacan, pilier de l'Ecole freudienne de Paris - styliste hermétique et obscur, conférencier envoûtant, penseur intransigeant et inflexible, profondément préoccupé par ses propres écrits et prérogatives - qui fut interdit par la Fédération internationale lorsque lui et ses collègues, principalement du à des rivalités internes, quittèrent la société parisienne en 1953.
Il y a sans doute plus d'anecdotes dénigrantes, et probablement calomnieuses, qui circulent sur Lacan au sein de l'incestueux climat intellectuel parisien que sur tout autre penseur influent. Mais si le travail de Lacan signifie quelque chose, nous devons séparer les idiosyncrasies personnelles bien connues de Lacan de la contribution unique qu'il apporta à notre compréhension de Freud.

Bien que Lacan ait commencé son oeuvre originale à la fin des années trente, sous l'influence de la phénoménologie et de l'existentialisme husserliens, ce n'est que dans les années soixante qu'il commença à être réellement écouté en France, et ses écrits ne commencèrent à arriver en Angleterre et aux Etats-Unis que récemment. S'attaquant à l'"intellectualisme" français et au culte de l'"expert", à l'"empirisme", tout comme à la "biologisation" britanniques et à l'"adaptation" et au "behaviorisme" américains dans une série de polémiques cinglantes, son seul travail a rendu impossible, à tout penseur français qui se respecte, de continuer à ignorer les textes de Freud. L'intégration de ce texte dans la culture du cogito cartésien a déjà eu des résultats surprenants et féconds. Reste à savoir ce que Lacan va faire passer aux Etats-Unis - où l'enthousiasme même de l'acceptation initiale de Freud par les Américains eut tendance à réduire ses idées à des banalités et ses théories quasi au statut de jeu social.

Nous découvrons maintenant, par exemple, un nouveau retour à la théorie de Breuer-Freud sur la catharsis thérapeutique - autrefois popularisée en tant que "psychodrame" - sous une nouvelle forme de "désublimation répressive" : thérapie du "cri primal". Mais les héros des talk-shows de fin de soirée vont et viennent avec une régularité monotone et, en fin de compte, il nous reste toujours les grandes œuvres du génie pour y méditer : Hegel, Marx, Freud, Dostoïevski, Rousseau, Balzac, pour ne citer que quelques-uns de nos prédécesseurs les plus récents. Et ce que nous découvrons, c'est que nous devons apprendre à lire avant de parler, que nous devons apprendre à les lire d'un point de vue social critique, aussi libre de préjugés ethnocentriques, socioéconomiques et culturels que possible.
En un mot, nous devons apprendre à lire dans une perspective non académique, dans la perspective d'une expérience de vie où ces auteurs et leurs quêtes personnelles font partie de notre quête individuelle et collective. Je préférerais lire l'Interprétation des rêves comme un roman, par exemple, ou le célèbre cas du docteur " psychotique " Schreber comme de la philosophie, ou les Frères Karamazov comme une étude métapsychologique, que l'inverse. Lacan a contribué à rendre ce genre de lecture possible.
Une grande partie de ce que Lacan cherchait à accomplir avec ses étudiants dans les années cinquante n'a plus grand intérêt aujourd'hui, car il s'agissait d'attaques contre la technique thérapeutique d'un groupe de psychanalystes français très peu doués, objectivées et liés à la culture. Mais son attaque contre la "psychologie de l'ego" de praticiens comme Hartmann, Kris et Lbwenstein, ou le "behaviorisme " de Massermann, est toujours valable (Lacan, 1956a ; Wilden, 196Sa : 1-87). Et ceux qui s'y sont opposés avec tant de véhémence en France constatent aujourd'hui qu'ils ne peuvent rejeter ses analyses critiques des textes freudiens et s'appeler encore Freudiens. Mais si Lacann inspira une école française d'analyse qui se veut anti-institutionnelle, anti-psychiatrique et profondément critique à la fois à l'égard de "l'ajustement" de l'individu et de ceux que Marcuse nommait "révisionnistes néofreudiens", il n'a probablement pas fait plus pour les pratiques analytiques que ce qui a été réalisé par des thérapeutes comme Laing, Esterson et Cooper, au Royaume-Uni, et par des gens comme Ruesch, Bateson, Haley, Weakland ou Jackson, aux Etats-Unis.
De plus, la psychanalyse est un privilège socio-économique réservé aux personnes qui ont argent et loisirs pour se faire plaisir. La question de "la guérison" est en tout cas tout à fait débattable, et nous savons bien que la psychologie, la psychiatrie et la psychothérapie en général ont toujours été les véhicules des valeurs du statu quo (à l'exception extraordinaire de Wilhelm Reich, dont les théories ne correspondent malheureusement jamais au niveau élevé de son engagement social).
Et comme la plupart d'entre nous apprenons à vivre avec nos blocages, il est alors très peu probable que nous devions apprendre un jour apprendre à vivre avec les effets aliénants de notre société unidimensionnelle et technologique en ayant à nous préoccuper de psychanalyse ? En tout état de cause, personne, en quête d'une perspective véritablement critique, ne tentera de construire une théorie de l'homme et de la femme essentiellement basée sur la psychologie humaine, car le "discours scientifique" de la psychologie vise à nier ou à omettre le contenu socio-économique collectif à l'intérieur duquel les facteurs psychologiques jouent leur rôle.
J'essaierai de montrer plus loin que l'axiomatique fermeture de la plupart des psychanalystes dans la plénitude de ce contexte - et, je crois, dans sa primauté - génère des problèmes purement logiques dans la théorie, problèmes dont elle n'est pas, logiquement, équipée pour les surmonter. Ainsi, ce qui apparaît dans la théorie logico-mathématique de Bateson de la " double liaison " (chapitre V) comme une oscillation, apparaît nécessairement en psychanalyse, sous une forme ou une autre, comme une théorie de la répétition. Lacan, par exemple, fit appel à Kierkegaard (Repetition, 1843) pour étayer son interprétation de Freud, et pourtant si l'on regarde de près les écrits de Kierkegaard, en particulier les siens propres ou ceux également publiés en 1843, on découvre que la théorie entière dépend de l'incapacité de Kierkegaard à dépasser, de manière logique ou existentielle, les injonctions (doubles liens) paradoxales qu'il reçoit de son environnement familial et social. Par conséquent, le voilà condamné à osciller sans cesse entre un "soit" et un "ou". Ce qui apparaît dans la théorie de Bateson comme une réponse nécessaire aux injonctions émanant des rapports de pouvoir et de domination dans l'ordre social, et qui apparaît généralement dans la psychanalyse, et plus particulièrement chez Lacan, comme de la "compulsion itérative". Ainsi, soit la responsabilité est renvoyée à l'individu (par les "instincts" ou quelque autre métaphore de ces constructions biomécaniques), soit, comme chez Lacan, elle se transforme subtilement en une forme "d'ordre naturel des choses", via les paradoxes que le langage crée dans la condition humaine.
Contrairement à la théorie du double lien, les deux points de vue supposent une homogénéité dans la société qui n'existe tout simplement pas et servent à rationaliser les dominations en refusant de traiter la relation entre pouvoir, connaissance et oppression, ils ne voient pas la différence, dans la société, entre ce que Marcuse appela "répression" et "sur-répression". Malgré l'incompréhension de Marcuse à l'égard du Freud "clinique" - et malgré sa dépendance à la théorie bioénergétique des instincts - la distinction est importante. Peu de théoriciens américains, par exemple, envisageraient sérieusement le calvaire des minorités américaines dans leur lutte pour les droits socio-économiques élémentaires, simplement en termes de "compulsion itératives" telle une révolte contre le père (ou la mère).
Il m'est impossible de parler de Freud ou de Lacan sans utiliser les contributions que Bateson et Marcuse - de manières différentes et même mutuellement opposées - ont apportées à notre compréhension des relations humaines. Il faut d'une part traiter la perception de la psychanalyse et de la psychologie comme des rationalisations des valeurs de notre culture (l'oppression des femmes, en particulier), et d'autre part, montrer comment elles peuvent contribuer à une dévalorisation de ces valeurs. L'analyse de Bateson des relations de pouvoir par la double contrainte est, je crois, essentielle à la théorie sociale et psychologique, et je ne sais comment expliquer la théorie de l'imaginaire de Lacan sans elle. En tout cas, Freud décrit la relation entre l'ego et l'idéal de l'ego en des termes similaires à ceux d'une double liaison (double bind, dans The Ego and the I, Standard Edition, XIX, 34) : "Tu devrais être ainsi (comme ton père), mais tu ne dois pas être ainsi (comme ton père)."
Dans le monde contemporain de la contestation, il n'y a aucune réponse à la façon dont la psychanalyse est régulièrement - et nécessairement - remise en question, si le Freud dont nous parlons est le déterminant hydraulique, instinctif, électromagnétique et entropique que nous pensions tous connaître.
Il y a une réponse, cependant, si nous découvrons la perspective communicationnelle et linguistique derrière l'acceptation explicite ou implicite par Freud des principes mécanistes de la science physique et économique du XIXe siècle. Après tout, la psychanalyse est bien la "cure parlante", comme Lacan n'a jamais manqué d'insister dessus, et les pages des écrits de Freud s'intéressent avant tout au langage. Bien plus intéressante que la théorie de l'ego, de la personnalité et du surmoi, par exemple, est la conception que Freud a de l'inconscient et du rêve comme des scènes (Darstellungen) de distorsions (Entstellungen) et de (re)présentations (Vorstellungen). Mieux que coller à la préoccupation contemporaine pour les systèmes et les structures que la "psychologie de l'ego" de Freud, dans son premier modèle de processus primaires et secondaires. Plus significative que son déterminisme il y a sa théorie de la "surdétermination" du symptôme ou du rêve, qui est un concept proche de la redondance en théorie de l'information et de l'équifinalité en gestaltisme et biologie.
Si nous devons rejeter les principes mécanistes du principe du plaisir, nous pouvons encore découvrir le modèle sémiotique des niveaux de communication dans les premiers travaux de Freud. Plus utile que la "deuxième" théorie du symbolisme (dérivée de Stekel), qui assimile les icônes ou les images (analogues) aux symboles sexuels (Jones, Ferenczi, et al.), est la "première" ou théorie "dialectique", qui dépend de la condensation et du déplacement des signes (Zeichen). Le rêve doit être traduit de l'image en texte avant de pouvoir être interprété (par le rêveur), et la refoulement est, comme le disait Freud en 1896, "un échec de la traduction". De plus, aucune théorie actuelle de la mémoire n'est essentiellement différente de la métaphore originale de Freud sur le "traçage" de voies via les traces de mémoire dans le cerveau.Je reviendrai dans un instant sur une description plus précise de l'orientation sémiotique et linguistique de Freud. Le fait est que, sans le travail de Lacan, je doute que nous aurions découvert ce Freud - bien que l'analyse de Karl Pribram du Projet neuropsychologique pour une psychologie scientifique (1895) aille dans le sens d'une relecture de Freud au moins au niveau de la théorie de l'information et du feedback (Pribram, 1962).
Le problème avec Lacan, c'est qu'à première vue, ses écrits sont presque impossibles à comprendre. Ses Ecrits (1966) - et seul un Lacan pouvait avoir l'orgueil d'intituler son oeuvre simplement "Écrits" - titre peut-être plus à lire comme "discours de schizophrène" - ou comme de la poésie ou autres absurdités, selon vos préjugés et votre tendance au transfert positif ou négatif - que tout autre.
L'hermétisme de Lacan ne peut être excusé - pas plus que son attitude envers le lecteur, qui pourrait s'exprimer ainsi : "aime-le" ou "c'est à prendre ou à laisser". Mais bien que la destruction personnelle de la syntaxe française par Lacan le rende assez ardu même pour le lecteur français, il y a au moins une tradition intellectuelle suffisamment homogène à Paris qui fait que Lacan y est bien moins étranger qu'en Grande-Bretagne ou aux Etats Unis. La tradition phénoménologique, existentialiste et hégélienne-marxiste en France rend moins nécessaire d'expliquer ce que vous entendez par Hegel, ou Husserl, ou Heidegger, ou Kojéve, ou Sartre. Et la plupart des gens reconnaîtront de toute façon une idée, même si vous ne mentionnez pas la source, ou si vous citez ou paraphrasez sans référence, car ce genre de "plagiat" est généralement acceptable en France.
Fait assez significatif cependant, Lacan n'aurait pas pu réaliser son analyse de Freud sans l'influence de l'école de linguistique suisso-américano-russe représentée par Roman Jakobson, qui a longtemps témoigné de l'influence du formalisme russe et du linguistique structurel de Saussure aux Etats-Unis. Mais même cette influence est parvenue indirectement à Lacan. L'influence la plus importante sur Lacan fut celle de l'anthropologue structurel français Claude-Lévi-Strauss, qui rencontra et travailla avec Jakobson à la New School for Social Research de New York, en 1942-1945.

Lévi-Strauss tend à ne pas être très apprécié par les anthropologues américains et britanniques qui sont redevables à la tradition analytique et dite empiriste, ce qui en dit long sur lui. Il est à l'origine d'une nouvelle méthodologie et d'une épistémologie d'accompagnement en sciences humaines en France, généralement appelée "structuralisme". (Aujourd'hui, cependant, le terme désigne simplement une mode, un peu comme l'existentialisme.) Le structuralisme, dans le sens d'une méthodologie non empiriste, non atomiste, non positiviste des lois de la relation, est d'autre part complété par les avancées en théorie des systèmes généraux, en cybernétique non mécanique, en théorie de la communication et en études écologiques. Tant la nouvelle approche structurelle que la nouvelle approche systémique-cybernétique semblent parler en fait d'une véritable révolution épistémologique dans les sciences de la vie et les sciences sociales, dont nous entendrons beaucoup plus parler au cours de la prochaine décennie (si nous y survivons, bien sûr).
Lévi-Strauss chercha à utiliser les travaux des phonologues structuraux sur "l'opposition binaire" des phonèmes en tant que modèle pour l'analyse des mythes et des relations et échanges au sein des sociétés dites "primitives" - dont il a ensuite remis en question le supposé "primitivisme". Constatant qu'un nombre relativement faible d'"oppositions" entre "traits distinctifs" (graves/aigus, voix/silence, etc.) sont suffisants pour former l'infrastructure acoustique de toute langue connue, Lévi-Strauss tenta de découvrir des ensembles analogues d'oppositions dans les systèmes de parenté et dans les mythes. Ses travaux les plus récents se sont concentrés sur le mythe en tant que musique.
Avec tous ces machins douteux dans son approche, Lévi-Strauss a néanmoins introduit un type de signification dans l'étude du mythe - auparavant presque exclusivement axé sur le contenu plutôt que sur la forme - là où ça n'existait pas avant. Comme pour l'œuvre de Lacan - ou celle de Freud - le principal problème du structuralisme lévi-straussien ne réside pas dans la méthodologie, mais dans son application, c'est-à-dire dans les revendications universelles formulées en son nom.
Je reviendrai sur la critique plus détaillée du "structuralisme" dans les chapitres suivants. Pour l'instant, il suffira de donner un exemple bref et purement illustratif de l'utilisation par Lévi-Strauss du concept d'"opposition binaire" dans l'étude du mythe (Lévi-Strauss, 1958 : chap. 11).
Pour lui, le mythe est une représentation diachronique (succession dans le temps) d'un ensemble d'oppositions synchroniques (intemporelles). Il croit que la découverte de ces oppositions synchroniques est une déclaration sur la "structure fondamentale de l'esprit humain". Dans les chapitres suivants, j'analyserai et critiquerai le terme "opposition" - qui cache les catégories de "différence", "distinction", "opposition", "contradiction" et "paradoxe" . Je critiquerai également le concept de relations "binaires" " - qui dissimule toute une série de malentendus sur la communication analogique et numérique en général, et plus particulièrement sur "non", "négation", "exclusion", "zéro" et "moins un", ainsi que sur la relation entre "A" et "non-A". J'essaierai également de démontrer l'idée fausse que Lévi-Strauss se fait de la confusion entre "esprit", "cerveau" et "individu". Ceci est étroitement lié à la conception de Piaget de l'organisme comme "structure paradigmatique", et à l'incapacité, dans la plupart des travaux actuels en sciences de la vie et sciences sociales, de comprendre le problème logico-mathématique et existentiel des frontières et des niveaux dans les systèmes ouverts de communication et d'échange (systèmes impliquant ou simulant la vie ou "esprit", systèmes vivants et sociaux).

La méthode de lecture des mythes de Lévi-Strauss est entièrement nouvelle, simple à comprendre, globale et satisfaisante sur le plan esthétique. Il suggère de regarder le mythe comme on regarderait une partition d'orchestre dans laquelle les notes et les mesures à jouer en harmonie simultanée par différents instruments se sont mêlées à la cacophonie d'une succession linéaire. Ainsi, si nous représentons cette succession par les nombres 1, 2, 4, 7, 8, 2, 3, 4, 6, 8, 1, 4, 5, 7, nous pouvons rétablir la partition originale en mettant tous les nombres semblables ensemble en colonnes verticales :

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Cette matrice est exactement ce que l'on peut construire dans l'analyse phonologique d'une phrase, où l'on peut montrer qu'une séquence linéaire de mots se construit sur une succession d'oppositions binaires entre des éléments acoustiques distinctifs.
Malheureusement pour ce que Lévi-Strauss considère comme la clé de voûte de sa méthode, l'analogie qu'il fait entre phonologie structurelle et mythe est fausse, alors que sa méthodologie est extrêmement fertile. Ce problème met en évidence la difficulté centrale de l'utilisation de l'œuvre de Lévi-Strauss et de Lacan. Il faut montrer que les sources supposées de leurs nouvelles contributions aux sciences sociales ne sont pas ce qu'elles pensent être ; il faut démontrer où et comment leurs points de vue servent une fonction idéologique répressive ; et il faut montrer l'inadéquation à la fois de nombreux axiomes de la méthode et de nombreuses applications supposées.

Sans développer une critique détaillée à ce stade, on peut dire d'emblée que c'est une erreur de traiter un système d'oppositions sans contexte entre caractéristiques acoustiques des "bits" des informations (traits caractéristiques) comme étant isomorphe avec un mythe, qui est un système avec un contexte. Le mythe est nécessairement contextuel parce qu'il manipule l'information afin d'organiser et de contrôler certains aspects d'un système social, et il ne peut donc être considéré comme isolé de cette totalité. Contrairement aux "mythemes" de Lévi-Strauss ("éléments constitutifs bruts" du mythe, par analogie avec le "phonème"), les phonèmes sont des bits d'information insignifiants et non significatifs. Les phonèmes et les oppositions phonémiques sont les outils d'analyse et d'articulation (dont la caractéristique fondamentale est la différence) dans un système dans lequel signification et sens sont en dehors de la structure phonémique. Mythemes' et oppositions' entre mythemes, au contraire, impliquent à la fois signification et sens : ils ont 'du contenu'. Lévi-Strauss traite le mythe comme s'il s'agissait d'une langue représentative sous la forme d'une grammaire sans contexte, ou traite les mythemes comme des "informations" au sens technique des systèmes quantitatifs fermés de la transmission des informations comme étudiés par Shannon et Weaver. La science de l'information concerne l'étude statistique des processus stochastiques et des chaînes de Markov (chapitre IX) - et Chomsky a démontré qu'aucun langage connu ne peut être correctement généré à partir d'une grammaire modelée sur ces processus. Il a également été démontré que le langage est un système d'un type logique supérieur à celui qui peut être généré par des algorithmes sans contexte (grammaires).

Bien que Lévi-Strauss parle du mytheme comme d'un caractère "supérieur" à tout élément similaire du langage, le modèle de l'opposition phonémique binaire reste ce qu'il considère comme le fondement scientifique de sa méthode. Ainsi le mytheme devient l'équivalent d'un outil d'articulation (un trait distinctif) employé par un système de signification d'un autre type logique (langage). Lorsque nous cherchons à découvrir ce qu'est cet autre système chez Lévi-Strauss, nous trouvons cette catégorie de "pensée mythique". Mais la pensée mythique est déjà définie sur la base des mythemes eux-mêmes. C'est un système d'articulation des oppositions par "une machine à supprimer le temps" (le mythe). Ce qui manque dans ce cercle, c'est le contexte réel et matériel dans lequel le mythe surgit et auquel il fait référence.
Cependant, Lévi-Strauss insistera sur le fait que sa méthodologie, contrairement au formalisme pur, est bien "contextuelle" (Lévi-Strauss, 1960a). Il se réfère constamment aux catégories de parenté, au contexte zoologique et botanique du mythe et aux caractéristiques des entités matérielles ("crues", "cuites", "pourries" et ainsi de suite). En réalité, cependant, toutes les "entités matérielles" et les "relations matérielles" qu'il emploie parviennent à cette analyse déjà définie, de façon tautologique, comme des catégories de pensée mythique. Par conséquent, le "contexte" qu'évoque Lévi-Strauss est invariablement le contexte des "idées" ou de "l'esprit", qu'il conçoit, comme Kant, comme étant un antécédent de l'organisation sociale, tant épistémologiquement qu'ontologiquement. Au sein de ce cadre idéaliste, il fait ensuite un saut rapide vers les catégories matérielles de la physique et de la chimie, qu'il évoque régulièrement comme le fondement ultime de ses catégories idéales.

Mais entre le contexte des idées et le contexte des atomes et des molécules (ou même celui du code génétique) il manque un niveau d'organisation unique mais énorme : le contexte socio-économique de la réalité humaine. Et ce niveau d'organisation contient un paramètre que l'on ne retrouve pas en physique, en biologie, en sciences de l'information, dans les langages, les idées, ou les mythes considérés comme systèmes d'opposition synchrones : la ponctuation du système par le pouvoir de certaines de ses parties à en exploiter les autres (en incluant la "nature" même). Toutes les idées, tous les électrons et "bits" d'information sont en effet égaux, aucun d'entre eux n'est différent des autres, et aucun groupe n'exploite les autres. Et alors que dans les systèmes qui n'impliquent pas l'exploitation sociale, les mythes peuvent à juste titre être considérés comme remplissant une fonction d'organisation "pure" ou "neutre", dans tous les autres systèmes, les mythes deviennent la propriété d'une classe, caste ou sexe. Un mythe qui est la propriété d'une classe est en fait une définition de l'idéologie. Le mythe cesse alors de servir la fonction neutre d'organisation pure et simple ; il sert de rationalisation d'une forme donnée d'organisation sociale.
L'étude structurelle du mythe est, comme Lévi-Strauss l'a souvent dit, une autre variante des mythes qu'il analyse. Comme eux, c'est un système d'oppositions binaires. Mais ce n'est pas une mécanique pour la suppression du temps, mais pour la suppression de l'histoire. Et puisque le "structuralisme" est effectivement la propriété d'une classe, nous pouvons donc l'identifier comme un système de rationalisation idéologique - ce qui n'est pas la même chose, de dire qu'il n'a aucune valeur.

L'analogie erronée de Lévi-Strauss entre un système sans contexte et un système contextuel - et donc tout l'édifice que les structuralistes ont érigé - provient d'une confusion entre langage et communication. D'une part, une telle confusion n'est possible que dans des théories ponctuées de façon à exclure la catégorie sociale objective de l'exploitation. D'autre part, elle dépend d'une unique isomorphie réelle, qui est ensuite utilisée pour réduire les différents niveaux d'organisation les uns par rapport aux autres : le fait que le langage, les systèmes de parenté, l'étude structurelle des mythes et la science de la phonologie soient des communications numériques (discontinues) au sujet de rapports analogues (continus). Une caractéristique unique de la communication numérique, à savoir qu'il s'agit d'un système de communication comportant limites et lacunes, est réifiée par l'argument structuraliste de sorte qu'il peut être appliqué sans distinction, comme catégorie ontologique implicite, à chaque niveau de complexité où apparaissent des "limites et des lacunes ". De telles formes numériques apparaissent nécessairement, comme instrument de communication, à tous les niveaux de complexité biologique et sociale. Par conséquent, l'argument réductionniste des structuralistes est grandement facilité. De plus, le fait que l'opposition binaire soit aussi une catégorie importante en physique classique (électromagnétisme par exemple) autorise les structuralistes à faire l'erreur épistémologique supplémentaire de confondre matière-énergie et information.

Auteur: Wilden Anthony

Info: Extrait de System and Structure (1972) sur http://www.haussite.net. Trad. Mg

[ anti structuralisme ] [ vingtième siècle ]