métadonnées à valeur ajoutée MVA

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

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

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

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

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

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

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

Cliquer encore et encore

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Précarité et dépendance

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

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

Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Internet

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

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tour d'horizon de l'IA

Intelligence artificielle symbolique et machine learning, l’essor des technologies disruptives

Définie par le parlement Européen comme la " reproduction des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ", l’intelligence artificielle s’initie de façon spectaculaire dans nos vies. Théorisée au milieu des années 50, plusieurs approches technologiques coexistent telles que l’approche machine learning dite statistique basée sur l’apprentissage automatique, ou l’approche symbolique basée sur l’interprétation et la manipulation des symboles. Mais comment se différencient ces approches ? Et pour quels usages ?

L’intelligence artificielle, une histoire ancienne

Entre les années 1948 et 1966, l’Intelligence Artificielle a connu un essor rapide, stimulé par des financements importants du gouvernement américain pour des projets de recherche sur l’IA, notamment en linguistique. Des progrès significatifs ont été réalisés dans la résolution de problèmes de logique symbolique, mais la capacité de l’IA à traiter des données complexes et imprécises était encore limitée.

A la fin des années 70, plus précisément lors du deuxième “été de l’IA” entre 1978 et 1987,  l’IA connaît un regain d’intérêt. Les chercheurs ont commencé à explorer de nouvelles approches, notamment l’utilisation de réseaux neuronaux et de systèmes experts. Les réseaux neuronaux sont des modèles de traitement de l’information inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, tandis que les systèmes experts sont des programmes informatiques qui simulent l’expertise humaine dans un domaine spécifique.

Il faudra attendre la fin des années 90 pour voir un renouveau de ces domaines scientifiques, stimulé par des avancées majeures dans le traitement des données et les progrès de l’apprentissage automatique. C’est d’ailleurs dans cette période qu’une IA, Deepblue, gagne contre le champion mondial Garry Kasparov aux échecs.$

Au cours des dernières années, cette technologie a connu une croissance exponentielle, stimulée par des progrès majeurs dans le deep learning, la robotique ou la compréhension du langage naturel (NLU). L’IA est maintenant utilisée dans un large éventail de domaines, notamment la médecine, l’agriculture, l’industrie et les services. C’est aujourd’hui un moteur clé de l’innovation et de la transformation de notre monde, accentué par l’essor des generative AIs. 

Parmi ces innovations, deux grandes approches en intelligence artificielle sont aujourd’hui utilisées : 

1 - Le Machine Learning : qui est un système d’apprentissage automatique basé sur l’exploitation de données, imitant un réseau neuronal

2 - L’IA Symbolique : qui se base sur un système d’exploitation de " symboles ”, ce qui inspire des technologies comme le “système expert” basé sur une suite de règles par exemple.

Mais comment fonctionnent ces deux approches et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients ? Quels sont leurs champs d’application ? Peuvent-ils être complémentaires ?

Le machine learning

Le Machine Learning est le courant le plus populaire ces dernières années, il est notamment à l’origine de ChatGPT ou bien MidJourney, qui font beaucoup parler d’eux ces derniers temps. Le Machine Learning (ML) est une famille de méthodes d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. En utilisant des algorithmes, le ML permet aux ordinateurs de comprendre les structures et les relations dans les données et de les utiliser pour prendre des décisions.

Le ML consiste à entraîner des modèles informatiques sur de vastes ensembles de données. Ces modèles sont des algorithmes auto apprenant se basant sur des échantillons de données, tout en déterminant des schémas et des relations/corrélations entre elles. Le processus d’entraînement consiste à fournir à l’algorithme des données étiquetées, c’est-à-dire des données qui ont déjà été classifiées ou étiquetées pour leur attribuer une signification. L’algorithme apprend ensuite à associer les caractéristiques des données étiquetées aux catégories définies en amont. Il existe cependant une approche non-supervisée qui consiste à découvrir ce que sont les étiquettes elles-mêmes (ex: tâche de clustering).

Traditionnellement, le machine learning se divise en 4 sous-catégories : 

Apprentissage supervisé : 

Les ensembles de données sont étiquetés, ce qui permet à l’algorithme de trouver des corrélations et des relations entre les caractéristiques des données et les étiquettes correspondantes. 

Apprentissage non supervisé : 

Les ensembles de données ne sont pas étiquetés et l’algorithme doit découvrir les étiquettes par lui-même. 

Apprentissage semi-supervisé : 

L’algorithme utilise un mélange de données étiquetées et non étiquetées pour l’entraînement.

Apprentissage par renforcement : 

L’algorithme apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Il reçoit des récompenses ou des pénalités pour chaque action, ce qui lui permet d’ajuster sa stratégie pour maximiser sa récompense globale.

Un exemple d’application du Machine Learning est la reconnaissance d’images. Des modèles d’apprentissages profonds sont entraînés sur des millions d’images pour apprendre à reconnaître des objets, des personnes, des animaux, etc. Un autre exemple est la prédiction de la demande dans le commerce de détail, où des modèles sont entraînés sur des données de ventes passées pour prédire les ventes futures.

Quels sont les avantages ? 

Étant entraîné sur un vaste corpus de données, le ML permet de prédire des tendances en fonction de données.  

- Le machine learning offre la capacité de détecter des tendances and des modèles dans les données qui peuvent échapper à l’observation humaine.

- Une fois configuré, le machine learning peut fonctionner de manière autonome, sans l’intervention humaine. Par exemple, dans le domaine de la cybersécurité, il peut surveiller en permanence le trafic réseau pour identifier les anomalies.

- Les résultats obtenus par le machine learning peuvent s’affiner et s’améliorer avec le temps, car l’algorithme peut apprendre de nouvelles informations et ajuster ses prédictions en conséquence.

- Le machine learning est capable de traiter des volumes massifs et variés de données, même dans des environnements dynamiques et complexes.

L’intelligence artificielle symbolique

L’IA symbolique est une autre approche de l’intelligence artificielle. Elle utilise des symboles and des règles de traitement de l’information pour effectuer des tâches. Les symboles peuvent être des concepts, des objets, des relations, etc. Les règles peuvent être des règles de déduction, des règles de production, des règles d’inférence…etc.

Un exemple d’application de l’IA symbolique est le système expert. Un système expert est un programme informatique qui utilise des règles de déduction pour résoudre des problèmes dans un domaine spécifique, comme le diagnostic médical ou l’aide à la décision en entreprise. Un autre exemple est la traduction automatique basée sur des règles, les règles de grammaire et de syntaxe sont utilisées pour traduire un texte d’une langue à une autre.

Quelques exemples d’usages de l’IA symbolique :

La traduction

L’IA symbolique a été utilisée pour développer des systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Ces systèmes utilisent des règles de grammaire et de syntaxe pour convertir un texte d’une langue à une autre. Par exemple, le système SYSTRAN, développé dans les années 1960, est un des premiers systèmes de traduction automatique basé sur des règles. Ce type de système se distingue des approches basées sur le Machine Learning, comme Google Translate, qui utilisent des modèles statistiques pour apprendre à traduire des textes à partir de corpus bilingues.

Le raisonnement logique

L’IA symbolique est également utilisée pour développer des systèmes capables de raisonnement logique, en exploitant des règles et des connaissances déclaratives pour résoudre des problèmes complexes. Par exemple, les systèmes d’aide à la décision basés sur des règles peuvent être utilisés dans des domaines tels que la finance, l’assurance ou la logistique, pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Un exemple concret est le système MYCIN, développé dans les années 1970 pour aider les médecins à diagnostiquer des infections bactériennes et à prescrire des antibiotiques adaptés.

L’analyse de textes

L’IA symbolique peut être utilisée pour l’analyse de textes, en exploitant des règles et des connaissances linguistiques pour extraire des informations pertinentes à partir de documents. Par exemple, les systèmes d’extraction d’information basés sur des règles peuvent être utilisés pour identifier des entités nommées (noms de personnes, d’organisations, de lieux, etc.) et des relations entre ces entités dans des textes. Un exemple d’application est l’analyse et la catégorisation des messages entrants pour les entreprises, cœur de métier de Golem.ai avec la solution InboxCare.

Les avantages de l’IA symbolique 

L’IA symbolique est une approche qui utilise des symboles, et parfois des " règles” basées sur des connaissances, qui comporte plusieurs avantages :

- Explicablilité : Les décisions prises par les systèmes d’IA symbolique sont explicites et peuvent être expliquées en fonction des règles logiques et des connaissances déclaratives utilisées par le système. Cette transparence peut être essentielle dans des applications critiques, comme la médecine ou la défense.

- Frugalité : Contrairement au Machine Learning, l’IA symbolique ne nécessite pas d’entraînement, ce qui la rend moins gourmande en énergie à la fois lors de la conception et de l’utilisation.

- Adaptabilité : Les systèmes d’IA symbolique peuvent être facilement adaptés à de nouveaux domaines en ajoutant de nouvelles règles logiques et connaissances déclaratives à leurs bases de connaissances existantes, leurs permettant de s’adapter rapidement à de nouvelles situations.

L’intelligence artificielle hybride ou le neuro-symbolique 

Les systèmes hybrides combinent les avantages de l’IA symbolique et du Machine Learning en utilisant une approche mixte. Dans ce type de système, l’IA symbolique est utilisée pour représenter les connaissances et les règles logiques dans un domaine spécifique. Les techniques de Machine Learning sont ensuite utilisées pour améliorer les performances de l’IA symbolique en utilisant des ensembles de données pour apprendre des modèles de décision plus précis et plus flexibles. Mais nous pouvons également voir d’autres articulations comme la taxonomie de Kautz par exemple.

L’IA symbolique est souvent utilisée dans des domaines où il est important de comprendre et de contrôler la façon dont les décisions sont prises, comme la médecine, la finance ou la sécurité. En revanche, le Machine Learning est souvent utilisé pour des tâches de classification ou de prédiction à grande échelle, telles que la reconnaissance de voix ou d’image, ou pour détecter des modèles dans des données massives.

En combinant les deux approches, les systèmes hybrides peuvent bénéficier de la compréhensibilité et de la fiabilité de l’IA symbolique, tout en utilisant la flexibilité et la capacité de traitement massif de données du Machine Learning pour améliorer la performance des décisions. Ces systèmes hybrides peuvent également offrir une plus grande précision et un temps de réponse plus rapide que l’une ou l’autre approche utilisée seule.

Que retenir de ces deux approches ?

L’Intelligence Artificielle est en constante évolution et transforme de nombreux secteurs d’activité. Les deux approches principales de l’IA ont leurs avantages et inconvénients et peuvent être complémentaires. Il est donc crucial pour les entreprises de comprendre ces technologies pour rester compétitives. 

Cependant, les implications éthiques et sociales de l’IA doivent également être prises en compte. Les décisions des algorithmes peuvent avoir un impact sur la vie des personnes, leur travail, leurs droits et leurs libertés. Il est donc essentiel de mettre en place des normes éthiques et des réglementations pour garantir que l’IA soit au service de l’humanité. Les entreprises et les gouvernements doivent travailler ensemble pour développer des IA responsables, transparentes et équitables qui servent les intérêts de tous. En travaillant ensemble, nous pouvons assurer que l’IA soit une force positive pour l’humanité dans les années à venir. 



 

Auteur: Merindol Hector

Info: https://golem.ai/en/blog/technologie/ia-symbolique-machinelearning-nlp - 4 avril 2023

[ dualité ]

co-vid-19

A tous les gens raisonnables et très intelligents qui s’indignent devant ceux qui ne veulent pas se faire vacciner.

Pardonnez-moi d’avoir des doutes sur la sûreté de ce que vous appelez en chœur des "vaccins". Je devrais en effet faire aveuglément confiance à la télé et aux autorités. Je devrais faire confiance aux études fournies par les laboratoires pharmaceutiques même s’ils ont été condamnés ces dernières années à des milliards de dollars d’amendes notamment pour fraude scientifique.

Pardonnez-moi mon égarement et mon effort pour comprendre la justification scientifique des mesures qui sont prises.

Pardonnez-moi de chercher à évaluer la proportionnalité des mesures prises par rapport aux risques encourus.

Pardonnez-moi de confronter le discours des scientifiques lourds de liens et de conflits d’intérêts avec ceux qui n’en ont pas.

Pardonnez-moi de chercher à comprendre la nature des controverses scientifiques plutôt que de me ranger dans la dictature d’une pensée autorisée arrogante et partiale.

Pardonnez-moi de ne pas vouloir être le cobaye d’injections expérimentales en cours d’essais cliniques.

Pardonnez-moi d’oser regarder les chiffres officiels (pourtant largement sous-évalués) des morts et des effets indésirables graves liés aux différents vaccins en cours au lieu de laisser cela aux "experts" ou bien de reconnaître simplement que tous ces évènements ne sont que des coïncidences sans lien de causalité établie.

Pardonnez-moi de ne pas vouloir faire prendre le risque d’effets secondaires graves à mes enfants alors qu’ils n’ont quasiment aucune chance de faire une forme grave du covid et que personne n’est capable honnêtement et scientifiquement de reconnaître un rapport bénéfice risque favorable pour eux d’une telle vaccination.

Pardonnez-moi d’exister

Vous avez raison, je ne suis qu’un insolent. Après tout nous sommes dans l’urgence et nous n’avons pas le temps de s’encombrer de la réflexion et de la morale. Ne brisons pas l’unité du troupeau et laissons-nous guider par les "experts" honnêtes et fiables qui nous gouvernent. L’important ce n’est pas la vérité, ce n’est même pas la réalité, c’est d’être uni dans la guerre contre le virus.

Vous avez raison le plus grand danger, ce sont les "complotistes", c’est-à-dire tous ceux qui osent remettre en cause l’intégrité des autorités politiques et scientifiques ou des médias de masse. Ces vilains conspirationnistes vont semer les germes du doute et de la division. Ils risquent, par leur impudence, de pousser les gens à réfléchir.

Merci en revanche à Pfizer et à Moderna, et à tous les autres, de penser à nous et de nous proposer une offre d’abonnement à vie.

Merci à leurs amis de longue date dès les bancs de l’université de médecine puis à travers une collaboration étroite de devenir leurs relais et contribuer ensemble à construire une science véritable au service de la santé.

Merci aux médias dominants, neutres et indépendants de faire un travail si important de réinformation des masses incultes dont je fais partie.

Merci bien évidemment aussi à toute l’équipe dirigeante de faire de son mieux, pour notre bien.

C’est pour notre bien.

Oui, c’est pour notre bien en effet que les autorités ont continué depuis un an et demi à supprimer des lits à l’hôpital.

C’est pour notre bien qu’ils nous ont imposé le port du masque à l’extérieur sans aucun fondement scientifique.

C’est pour notre bien qu’ils refusent de recommander de la vitamine D et du zinc en prévention pour renforcer nos défenses immunitaires malgré toutes les études qui confirment leur rôle.

C’est pour notre bien qu’ils refusent de recommander des traitements précoces peu onéreux malgré l’abondante littérature scientifique et les expériences de terrain qui en montrent l’efficacité et qu’ils recommandent seulement du doliprane et de rester à la maison.

C’est pour notre bien qu’ils menacent et suspendent tous les médecins qui ont soigné leurs patients avec des résultats époustouflants au lieu de les renvoyer chez eux avec du doliprane.

C’est pour notre bien qu’ils commandent des millions de dose de remdesivir à 3000 euros la dose en intraveineuse sans études validant ces effets et malgré un retour sur le terrain qui a conclu à son inefficacité, sa toxicité pour les reins et son rôle mutagène.

C’est pour notre bien qu’ils refusent de s’intéresser au vaccin chinois ou russe, (uniquement pour des raisons sanitaires ! ), même quand on ne disposait pas d’assez de vaccins.

C’est pour notre bien qu’ils terrorisent et menacent la population pour aller se faire injecter un médicament expérimental sur lequel nous n’avons aucun recul à moyen et long terme.

C’est pour notre bien que le pouvoir exécutif a créé un conseil de défense totalement secret (pour 50 ans) avec une haute autorité de santé composée d’acteurs en conflits d’intérêt.

C’est pour notre bien qu’ils incitent les enfants à se faire vacciner alors qu’ils risquent davantage de souffrir des effets secondaires des "vaccins" que du covid.

C’est pour notre bien qu’ils lancent une vaccination de masse en pleine pandémie contrairement aux règles habituelles de prudence.

C’est pour notre bien qu’ils piétinent les libertés les plus fondamentales et scindent à présent le peuple en deux avec deux régimes de droits.

C’est pour notre bien qu’ils ont interdit la prescription d’hydroxychloroquine jusque-là en vente libre par les médecins.

C’est pour notre bien qu’ils refusent de recommander l’usage de l’ivermectine, de macrolides et du zinc.

C’est pour notre bien qu’ils ont méprisé tout le travail de l’IHU méditerranée, le lieu le plus à la pointe de la recherche en France en infectiologie et dont les résultats ont été bien meilleurs qu’ailleurs.

C’est pour notre bien qu’ils mobilisent et financent des tests PCR peu fiables avec des cycles d’amplifications si nombreux que le test perd de toute sa pertinence.

C’est pour notre bien qu’ils comptabilisent comme mort du covid une majorité de gens morts avec le covid.

C’est pour notre bien qu’ils se sont associés avec les Gafam pour censurer les lanceurs d’alerte sur youtube, sur twitter, Facebook...

C’est pour notre bien qu’ils acceptent de décharger les industries pharmaceutiques de toute responsabilité juridique en cas d’effets secondaires des vaccins et qu’ils nous font signer une déclaration de consentement.

C’est pour notre bien qu’il a été décidé de créer une scission en France entre les vaccinés et les non-vaccinés alors même que les vaccinés peuvent être contaminants.

C’est pour notre bien qu’on a déclaré comme fou, gâteux, dangereux tous les scientifiques parmi les plus brillants et aux titres académiques les plus prestigieux qui ont eu le malheur de contester la narration officielle sur les évènements.

Pardonnez-moi de finir par me méfier de ceux qui veulent mon bien. Je suis trop bête pour comprendre.

Trop bête pour comprendre

Qu’on a dû changer la définition de ce qu’est un vaccin pour pouvoir dire que ces expériences géniques sont des vaccins.

Que nous sommes face à un vaccin si nouveau et si révolutionnaire qu’il n’empêche pas de tomber malade ni d’être contaminant.

Que nous prétendons "vacciner" les gens avec des techniques inédites qui sont en phase expérimentale et dont nous ne connaissons pas les conséquences à moyen terme et à long terme, mais que ceux qui se font vacciner ne seraient pas des cobayes.

Trop bête pour comprendre

Qu’on ne connaît pas exactement l’intégralité de la composition des vaccins au nom du secret industriel, mais qu’on ne peut pourtant affirmer qu’il n’y a pas de problèmes.

Que les industries pourvoyeuses des vaccins dont Pfizer ont été condamnés à plusieurs milliards d’amendes pour fraude scientifique, mais qu’on peut s’appuyer sur leurs seules études pour lancer la campagne vaccinale.

Que si des spécialistes de la vaccination et des scientifiques dans le monde entier mettent en garde contre les risques de ces vaccins à adénovirus ou à ARN messager, c’est parce qu’ils sont devenus fous ou séniles.

Que si une personne âgée meurt en ayant le covid, elle meurt du covid mais que si une personne âgée meurt après s’être fait vaccinée elle meurt de vieillesse.

Que le nombre de morts et d’effets indésirables officiellement signalés par les agences de pharmacovigilance chez les "vaccinés" est sans commune mesure par rapport aux vaccins habituels mais que nous devons fermer les yeux.

Trop bête pour comprendre

Que ces injections géniques évitent les formes graves alors que pourtant en Israël et en Angleterre ultra vaccinés une partie non négligeable des personnes en réanimation sont doublement vaccinés.

Que ce vaccin est tellement protecteur qu’il faut continuer les gestes barrières, continuer à porter les masques et surtout continuer à craindre les non-vaccinés.

Qu’il est tellement efficace qu’on parle déjà de "baisse immunitaire", de troisième ou de quatrième dose et pourquoi pas d’un abonnement annuel ou biannuel.

Trop bête pour comprendre

Qu’on n’a jamais mis fin aux épidémies de grippe mais qu’on prétend qu’en "vaccinant" tout le monde nous allons vaincre le coronavirus.

Que nous faisons partie des pays au monde qui ont le plus de morts par millions d’habitants, mais que nous sommes pourtant les meilleurs et que nous pouvons continuer à nous fier à la même équipe scientifico-politique.

Que les pays les plus vaccinés sont ceux qui sont les plus touchés par les nouveaux variants mais que c’est parce que nous ne sommes pas suffisamment vaccinés.

Que si les vaccinés tombent malades, c’est à cause des non-vaccinés.

Que l’État est surendetté et n’a pas d’argent, mais qu’il peut débloquer des milliards et des milliards pour financer sa politique sanitaire.

Que les tests et les vaccins sont gratuits, mais que ce sont les contribuables qui vont devoir les payer.

Qu’en prétendant sauver une partie infime de la population, nous allons sacrifier la vie de beaucoup d’autres et détruire l’avenir de la nation.

Oui, je suis trop bête pour comprendre tout cela.

Je dois avoir l’esprit tellement confus que tout semble s’inverser dans ma tête.

Je dois apprendre grâce à vous à remettre les choses dans le bon ordre.

Inversion

Je dois, en effet, comprendre que :

La liberté, c’est de se soumettre au pass sanitaire.

L’immunité artificielle est meilleure que l’immunité naturelle.

Si les gens vaccinés tombent malades ou développent des formes graves, c’est la preuve que le vaccin marche.

Si le vaccin fonctionne moins bien contre un nouveau variant, c’est qu’il faut reprendre une dose du même vaccin.

Toute personne testée positive à un test PCR est une personne malade.

Toute personne en bonne santé est un malade qui s’ignore et dont il faut se méfier.

Je suis désolé, je suis un peu lent et il va falloir que je me répète souvent tout cela pour réussir à l’intégrer. Heureusement que les journalistes sont là pour faire preuve de pédagogie et de répétition.

Merci à vous, tous les gens raisonnables et très intelligents, de veiller sur nous.

Merci de nous dispenser de penser.

Auteur: Moghaddassi Reza

Info: le 23 juillet 2021

[ défiance ] [ méfiance ]

réfléchir

Pourquoi le slow thinking gagne

Être rapide, c'est travailler fort et être intelligent - de la réponse aux appels 24 heures sur 24 à la présence d'esprit la plus vive dans les réunions. La lenteur est pour les paresseux, les oisifs, voire les abrutis. Lorsque nous parlons de ralentir, nous entendons généralement qu'il faut y aller doucement, certainement pas être plus productif.

Tout le monde se souvient de l'histoire de la tortue et du lièvre, mais personne ne semble avoir appris la leçon qu'elle enseigne : La lenteur l'emporte.

Il s'avère que la fable a raison. La recherche suggère régulièrement que la pensée dite lente exige une pensée plus disciplinée et donne lieu à des décisions plus productives que les réactions rapides, qui sont moins précises ou moins utiles. Et la lenteur de la pensée - comme la tortue, lentement mais sûrement - fait son chemin par de nouvelles interventions dans des domaines aussi disparates que la justice pénale, le sport, l'éducation, l'investissement et les études militaires.

La maîtrise de cette dualité dans la nature humaine est au cœur du slow thinking. Son principal partisan, l'ancien psychologue de Princeton Daniel Kahneman, seul non-économiste à avoir reçu le prix Nobel d'économie, décrit ces impulsions contraires dans son livre "Thinking, Fast and Slow" de 2011. La plupart du temps, affirme Kahneman, les gens comptent sur la rapidité - mais c'est en fait la lenteur qui permet de prendre de meilleures décisions. "Shane Frederick, professeur à la Yale's School of Management et collaborateur fréquent de Kahneman, explique comment les gens peuvent aller au-delà de l'impulsion la plus évidente qu'ils ressentent d'abord".

La lenteur de la réflexion n'a rien de nouveau pour les amateurs de sport, grâce au best-seller de Michael Lewis en 2003, "Moneyball", qui explique comment le manager Billy Beane a transformé les Oakland Athletics à court d'argent en une équipe compétitive utilisant l'analyse de données. Et après que l'approche délibérée de Beane ait révolutionné le baseball, les chercheurs et les réformateurs sont confiants dans le fait que le même genre de résultats peut être observé lorsque le concept est appliqué à des problèmes sociaux majeurs, comme la violence chronique ou les taux élevés de décrochage chez les élèves du secondaire.

Une nouvelle étude menée par des chercheurs de l'Université de Chicago, de Harvard, Northwestern et de l'Université de Pennsylvanie a révélé que le slow thinking pour les jeunes hommes vivant dans les quartiers les plus touchés par les gangs de Chicago réduisent leurs chances de participer à la criminalité et améliorent leurs résultats scolaires jusqu'à 44 %.

Le programme Becoming a Man du "Chicago nonprofit Youth Guidance's Becoming" a réalisé les deux tiers des interventions cognitives recensées dans l'étude, ainsi que celles qui étaient statistiquement les plus efficaces.

La Maison-Blanche a récemment donné 10 millions de dollars à la ville de Chicago, en partie pour étendre et étudier Becoming a Man, qui dessert environ 2 000 élèves dans près de 40 écoles publiques. Le programme, lancé en 2004, cible les jeunes garçons de la 7e à la 12e année qui ont été signalés par les enseignants et les conseillers comme ayant de mauvais résultats scolaires et à risque d'être victimes de gangs.

La violence qui s'empare de la ville est un problème qu'il est temps de repenser radicalement : Il y a eu plus de 200 meurtres cette année et plus de 1 269 fusillades.

À l'école secondaire Bronzeville Scholastic Institute High School, dans le South Side de Chicago, Adeeb Odeh, conseiller en orientation, a récemment lancé à ses élèves un défi de fin d'année pour mettre en œuvre ce qu'ils ont appris lors de la dernière année. Depuis le début de l'année scolaire, ils ont effectués plusieurs étapes avec des exercices chronométrés visant à tester leur concentration et leur patience sous pression.

Dans un exercice, les élèves empilént 36 gobelets en plastique en pyramide en trois minutes. Ceux qui ont réussi ont gardé un rythme régulier jusqu'à la dernière coupe, tandis que la peur de la pression du temps a conduit les autres à se précipiter et à voir leurs pyramides s'effondrer. Un autre exercice exigeait que les élèves tirent à tour de rôle des lancers francs dans un panier de basket-ball tandis que d'autres les tentaient de les décourager activement en criant et en tenant des pancartes genre "Tu ne peux pas le faire" ou "Boo !"

"C'est comme une métaphore de la vie réelle, où il faut se concentrer en se distrayant ", dit Jannie Kirby, porte-parole de l'orientation des jeunes.

Anuj Shah, professeur à l'Université de Chicago, coauteur de l'étude Becoming a Man, note que les étudiants du programme apprennent à penser lentement en prenant conscience de leurs impulsions réflexives dans des situations très variables.

"Très souvent, nous nous laissons emporter par l'instant présent " dit Shah. "Le principe fondamental [de la pensée lente,¨] est que nous avons des réactions automatiques qui dictent nos pensées, nos sentiments et notre comportement. Si tu peux comprendre ta pensée, tu peux comprendre comment elle affecte ton comportement."

Selon Shah, une astuce pour prendre conscience de ces tendances automatiques, qu'il s'agisse de colère ou de précipitation dans les postulats, est de prendre un moment et de s'imaginer sortir de la situation qui se présente. "Mettez la décision dans son contexte. Pensez à ce qu'une caméra verrait et ce qu'un tiers neutre verrait."

Faire ses devoirs, c'est-à-dire raisonner étape par étape à travers un problème, dit Frederick, est l'essence même du slow thinking. "c'est étonnant de constater à quel point les opinions ont tendance à s'adoucir rapidement lorsqu'il y a des données à portée de main ", dit-il. "C'est le moyen parfait d'échapper à vos préjugés. Quel que soit votre parti pris, ça n'a pas d'importance - mettez les chiffres et cela neutralise efficacement tout parti pris que vous pourriez avoir."

Frederick est peut-être mieux connu pour avoir créé le "Test de Réflexion Cognitive", une mesure simple pour savoir si une personne résout un problème "rapidement avec peu de délibération consciente" ou par la réflexion et la pensée lente. Kahneman inclut le test dans son livre.

Il a trois questions :

1) Une batte et une balle coûtent 1,10 $. La batte coûte 1,00 $ de plus que la balle. Combien coûte la balle ? ____ cents

2) S'il faut à cinq machines cinq minutes pour faire cinq gadgets, combien de temps faudrat-il à 100 machines pour faire 100 gadgets ? ____ minutes

3) Dans un lac, il y a une plaque de nénuphars. Chaque jour, le champ double de taille. S'il faut 48 jours pour que la plaque couvre tout le lac, combien de temps faudra-t-il pour que la plaque couvre la moitié du lac ? ____ jours

Ce qui rend ces questions par ailleurs simples si délicates, c'est qu'elles sont conçues pour attirer l'intuition humaine vers des mauvaises réponses spécifiques. Sur les 3 428 personnes interrogées par Frederick dans le cadre de son étude, 33 % ont raté les trois questions et 83 % ont raté au moins une des questions. Parmi les diverses universités auprès desquelles Frederick a recueilli des données, c'est au MIT que le pourcentage d'étudiants ayant répondu correctement à toutes les questions était le plus élevé - seulement 48 pour cent.

Frederick précise que les répondants ont donné les réponses intuitives, incorrectes, suivantes : 1) 10 cents*, 2) 100 minutes et 3) 24 jours. La bonne réponse à la première question est 5 cents. La bonne réponse à la deuxième question est cinq minutes. La bonne réponse au troisième problème est 47 jours.

Frederick partage souvent ce test lors de conférences pour des entreprises intéressées par sa recherche - et la plupart des gens donnent encore des réponses intuitives, mais erronées. "Votre intuition n'est pas aussi bonne que vous le pensez," dit-il. "Je pense que le test ébranle la confiance, et que cela seul peut les amener à passer plus de temps et à voir les choses sous un angle nouveau."

Les avantages de la lenteur de la pensée ne sont pas universellement acceptés. Dans son livre de 2005, Malcolm Gladwell, auteur de Blink, affirme que les meilleurs décideurs ne sont pas ceux qui traitent le plus, mais ceux qui prennent les décisions rapidement.

Frederick rétorque que la lenteur de la pensée est encore utile dans les situations d'urgence et qu'elle sera toujours plus importante que la vitesse, en ce sens qu'elle permet de vérifier constamment notre intuition faillible. "Stop, drop, and roll", ("Arrête, lâche et bouge.") par exemple, est enseigné aux enfants dès leur plus jeune âge pour les former à la sécurité incendie, mais ces étapes spécifiques ne sont pas nécessairement intuitives. La RCR n'est pas non plus vraiment intuitive et exige du raisonnement.

Dan Kahan, un professeur de droit de Yale qui étudie également la cognition, suggère que Gladwell et ses partisans lents pourraient avoir raison. Il croit que la rapidité et la lenteur sont également bénéfiques et imparfaites, les qualifiant de "non pas discrètes et hiérarchiques, mais réciproques et intégrées".

Mais Kahan n'est pas d'accord avec Frederick sur la question de savoir si les préjugés peuvent être complètement éliminés par le slow thinking - ou par toute autre méthode. "Nos préjugés ne sont presque jamais ouverts à l'observation, a dit M. Kahan. "Vous pouvez être patient mais toujours partial."

Kahan va jusqu'à affirmer que, dans certains cas, penser plus longtemps et plus intensément ne peut que servir à renforcer ses préjugés. Le danger, c'est quand les gens ne peuvent pas identifier ce qui est le produit de la lenteur de la pensée et ce qui est le produit de la rapidité. Comme l'a dit Kahan, "Les gens ne manquent jamais de preuves de leur côté."

Néanmoins, le slow thinking se répand lentement. Dan Lovallo, professeur à l'Université de Sydney et chercheur principal à l'Université de Californie à Berkeley, a récemment utilisé ses propres recherches pour démontrer dans un rapport McKinsey Quarterly que les chefs d'entreprise et les investisseurs auront plus de succès s'ils réfléchissent lentement et stratégiquement, en s'en remettant aux analyses et aux modèles commerciaux pour surmonter les biais humains qui sont " bien ficelés et qui ne répondent pas à leurs besoins ". Les préjugés utilisent le "raisonnement associatif plutôt que le raisonnement logique", a déclaré M. Lovallo dans un courriel. "La meilleure façon de surmonter les préjugés est de former une catégorie de référence pour des situations similaires. Cela change la discussion et peut être utilisé pour prévoir."

La pensée lente s'est également infiltrée dans les programmes de MBA militaires, qui utilisent le Cognitive Reflection Test de Frederick dans leur programme d'études. Une revue de la Central Intelligence Agency sur le site Web de l'organisation qualifie le livre de Kahneman de "must read" pour les agents de renseignement.

Pour l'instant, les élèves du Bronzeville Scholastic de Chicago apprennent à appliquer la pensée lente à des scénarios plus immédiats et moins complexes, comme ne pas se battre. Au défi de fin d'année, les élèves devaient se rappeler leur formation sur "'énergie guerrière et l'énergie sauvage", explique le conseiller Adeeb Odeh, la première étant l'énergie sage et contrôlée d'un penseur lent, la seconde étant l'énergie automatique et réactive d'un penseur rapide.

Odeh a vu cette idée transformer le comportement de ses élèves au cours de l'année scolaire : J'ai vu des élèves du programme dans le couloir qui éloignaient leurs camarades du début d'une bagarre, leur répétant et leur rappelant simplement : "Energie guerrière, énergie guerrière". ('Warrior energy, warrior energy.)

Auteur: Kadioglu Tara

Info: Boston Globe, 26 juillet 2015, *(Si la balle coûte 10 cents et que le bâton coûte 1,00 $ de plus que la balle, alors le bâton coûtera 1,10 $ pour un grand total de 1,20 $. La bonne réponse à ce problème est que la balle coûte 5 cents et la batte coûte - à un dollar de plus - 1,05 $ pour un grand total de 1,10 $.)

[ réfléchir avant d'agir ]

mental aveugle

Aphantasie - Hors de la vue, hors de l'esprit.

Fermez les yeux et imaginez que vous regardez la maison de votre enfance depuis la rue. Si vous pouvez en voir une représentation visuelle avec une certaine fidélité d'esprit, vous faites partie des 98 % de personnes qui peuvent visualiser. Si, comme moi, vous ne voyez que du noir, vous faites partie des 2 % de gens atteints d'une maladie appelée Aphantasie.

Quand je ferme les yeux, il n'y a pas d'images, de formes, de couleurs, de taches, de flous, de bouts. Rien. Je n'ai jamais vu un seul mouton sauter par-dessus une clôture. Toute ma vie, j'ai pensé que lorsque les gens disaient qu'ils pouvaient penser en images et visualiser des images, c'était métaphorique.

En tant que designer, c'est une révélation. Personnellement, ça change vraiment la donne.

Plutôt que de penser que je n'en avais pas la capacité, j'ai toujours supposé que personne ne voyait vraiment les moutons, ils pensaient juste à eux comme moi. Je me rappelle combien il était ridicule d'essayer de compter les moutons que je ne voyais pas.

L'apprentissage de l'aphantasie (un nouveau "machin" qui n'a pas encore d'entrée dans le dictionnaire) m'a obligé à me demander quels sont mes processus internes et comment je peux obtenir à peu près les mêmes résultats que quelqu'un qui peut visualiser. Tant de choses ont un sens maintenant, mais il y en a encore tant à comprendre. Avant d'entrer dans les détails, voici quelques symptômes de ce syndrome : 

-  Il n'y a aucun souvenir visuel pour quoi que ce soit, que ce soit un visage, un mot, l'endroit où j'ai laissé mes clés, un beau moment, l'enfance.

- Tout comme le passé ne peut être rappelé, je ne peux pas visualiser les événements futurs. Toutes ces techniques de visualisation du développement personnel que j'ai essayées au fil des ans et que je croyais inutiles...

- Il n'y a pas d'endroit agréable où aller. Quand on souffre, c'est un peu comme dans la scène de Chemical Burn du Fight Club, il faut juste rester avec la douleur. 

- Je rêve en images mais jamais avec une quelconque clarté. Même quand je me souviens des rêves, je ne peux pas me les remémorer. Je ne sais pas si la fidélité de mes rêves correspond à celle de quelqu'un qui n'a pas ma condition.

- Quand je rêve le jour, j'imagine des scénarios dans des détails abstraits et des nuages de pensées, ce qui est très difficile à comprendre et encore moins à expliquer.

- Les histoires fictives sont inutiles et n'ont aucun lien viscéral. Même enfant, je n'ai jamais pu me plonger dans des aventures de fiction. Je n'aurais pas été bon à l'école du dimanche.

- C'est une bénédiction de ne pas avoir de flashbacks d'événements traumatisants, mais ;

- C'est une malédiction de ne pas pouvoir évoquer des images d'êtres chers disparus. 

Il y a une myriade d'exemples qui peuvent être ajoutés à cette liste, mais vous avez compris. Mes paupières se ferment et le monde devient noir, ce qui m'a toujours semblé logique - c'est à cela que servent les paupières. Voir des images lorsque les yeux sont fermés ressemble à un super pouvoir qui devrait être pour une minorité exceptionnelle, et non l'inverse.

La voix de l'esprit

Depuis cette découverte, j'ai pu mettre certains points sur les i. Il y a quelques années, je me suis intéressé à la programmation neuro-linguistique (PNL), dont une partie consiste à comprendre les modalités sensorielles. Lorsque je me suis appliqué à moi-même ces techniques, le résultat fut que j'étais auditif. Bien sûr, étant donné que toute ma vie professionnelle avait été en tant que designer, je m'attendais à être visuel.

Alors comment une personne atteinte d'aphantasie peut-elle traiter des données et anticiper les résultats ? Pour moi, j'ai découvert que j'entends les résultats, mais que je ne les vois pas

Par exemple, j'ai eu un combat de boxe professionnelle il y a quelques années. J'ai toujours été en faveur du développement personnel et j'avais lu et entendu si souvent qu'il faut visualiser un résultat réussi que l'on veut atteindre. En l'occurrence, me voir victorieux avec les mains levées et sortir du ring en vainqueur. Rétrospectivement, je n'ai jamais rien vu, mais j'ai tout entendu.

En visualisant le combat, j'écoutais vraiment la foule, j'entendais mes entraîneurs me dire à quel point je m'en sortais bien entre les rounds, et surtout j'écoutais mes propres commentaires et affirmations internes pendant que je jouais mentalement l'événement. Lorsque je visualisais la victoire, je ne voyais rien, mais j'entendais ma propre voix mentale célébrer la victoire.

Oreilles visuelles

La mémoire et la capacité à se souvenir d'un moment, d'un événement ou d'une action sont cruciales. Lorsque quelqu'un d'autre a égaré ses clés, il peut voir où il les a laissées comme un souvenir à rappeler. Pour ce faire, je me souviens de ma voix mentale qui disait à l'époque " tes clés sont sur le bureau " lorsque je les y pose. Et quand j'ai besoin de les retrouver, je reviens à la dernière phrase de mes clés. Les fragments de langage sont un moyen de cloisonner les actions que j'ai prises et celles que je dois prendre.

Si j'assiste à un magnifique coucher de soleil, je ne puis en capturer un instantané mental, c'est plutôt comme un extrait sonore, et c'est surtout mon bavardage interne qui essaie d'enregistrer le moment et de le verbaliser via les détails. Je suis à la limite de l'obsession des couchers de soleil, ce qui frustre tous ceux avec qui je suis si l'un d'entre eux se trouve à proximité, car je dois me rendre à un point d'observation. "On les a tous vus..." mais comme je ne m'en souviens pas, j'ai besoin de les voir encore et encore.

Je suis un fervent iPhoneographe, ce qui n'est pas unique, mais pour moi, c'est une façon de gérer mon incapacité à capturer des images mentales. Lorsque je pars en voyage avec un partenaire, c'est inévitablement frustrant pour lui, car je dois m'arrêter si souvent pour saisir les moments. "Pourquoi ne pouvez-vous pas simplement profiter de l'instant présent ?", ce que je fais, mais si je ne le capture pas, je ne pourrai généralement plus jamais revoir cet endroit. Si je conduis et qu'une scène qui vaut la peine d'être capturée apparaît, ce ne sont pas mes yeux qui m'encouragent à m'arrêter, j'entends "Ce serait une super photo", alors j'ai appris à faire confiance à ma voix au-dessus de mes yeux, même pour les choses visuelles, et j'ai une vision de 20/20.

Le dilemme du designer

Je suis un designer qui est intrinsèquement visuel. J'ai commencé dans le design visuel et j'ai évolué vers le design de l'expérience utilisateur qui, je crois maintenant, est un artefact d'Aphantasia. Lorsque je parle à mes collègues designers, je n'arrive pas à croire qu'ils voient dans leur esprit à l'avance ce qu'ils exécutent ensuite dans Photoshop. Ils disposent d'un canevas mental sur lequel ils peuvent appliquer leurs visualisations. Cela va dans le sens de l'hyperphantasie.

Un collègue peut voir 20 versions du même graphique et être capable de les filtrer dans sa tête pour créer les 5 versions qu'il fera physiquement comme options de révision. Un autre collègue peut évoquer une seule instance d'un graphique mais être capable d'animer et de déplacer les éléments jusqu'à ce qu'il se arrête  la version qu'il va concevoir.

Mais la question est, que fait un Aphantasique ?.

Lorsque j'essaie de résoudre un problème d' expérience-design, je pense que c'est la réalité. Ce n'est pas une bonne description car il n'y a pas de vraie bonne manière d'articuler ce processus. Mais je le verbalise aussi en interne, et cela se fait en grande partie en jouant le rôle de l'utilisateur et en écoutant ce qu'il entendrait de son propre bavardage interne s'il faisait l'expérience du voyage que j'essaie de résoudre pour lui. Par exemple, s'ils rencontrent un problème pendant que je joue leur expérience de la conception, je les entends dire "ça ne marche pas" mais je ne vois pas comment, je dois le traduire de mon point de vue de concepteur puis le manifester à l'écran, sur papier ou autre.

J'ai toujours été un bon collaborateur dans le domaine du design, parce que j'ai eu besoin de l'être. Très souvent, les solutions aux problèmes viennent de moi, qui en parle et qui peint une image mentale d'un problème de ce que je "vois" pendant qu'un collègue crée cette image mentale et qu'ensemble, cela devient une solution. Une véritable conception collaborative, où le partage des connaissances conduit à une compréhension collective et à la résolution des problèmes.

Imagine que

On m'a interrogé sur mon imagination ? Je suis un vrai rêveur, mais une fois "hors fèeries", je ne suis pas vraiment sûr de ce qui se passe. C'est la chose la plus difficile à expliquer parce que je ne peux pas encore vraiment expliquer ce qui se passe quand je suis "loin". La meilleure description est que je sens les choses se passer dans ma tête. Les événements se déroulent et je ne suis pas mentalement vide, mais visuellement noir. Tout cela est assez étrange. Je ressens toujours les rêves comme des images, il semble donc que le conscient ait un filtre sur ce que l'inconscient peut faire passer en douce pendant le sommeil.

Bénédiction ou malédiction

L'un des aspects les plus troublants est de ne pas pouvoir voir ses proches. Mon frère a récemment quitté ce monde et malgré tous mes efforts, je ne puis voir son visage. Je ne peux même pas visualiser une photo de son visage, ou une représentation floue. Depuis, j'en ai parlé à ma mère, qui se couche tous les soirs avec une ou plusieurs photos de lui et peut s'en servir pour se souvenir de lui.

Je peux avoir un sentiment pour une personne et je peux décrire mon frère à quelqu'un. La façon dont il marchait par exemple, je peux la reproduire, mais c'est de mémoire. Parfois, je me sense dissonant au plan émotionnel, comme en vivant un  événement traumatisant comme une rupture. J'ai l'impression d'avancer rapidement et je me demande maintenant si c'est un cas de "loin des yeux, loin du cœur". Cette citation aide à résumer beaucoup de choses pour moi et mon expérience du monde.

Un avantage, cependant, est que les expériences négatives ne peuvent pas être revécues. Des images visuelles horribles, comme un récent accident de moto, ne reviennent jamais nous hanter. Une fois la chose vue, elle est automatiquement invisible.

Voir, c'est croire

Il existe de nombreux exemples de personnes dont un sens est diminué ou inexistant, ce qui encourage d'autres à se renforcer. Le savant qui pense aux nombres comme à des images et qui peut résoudre des équations mathématiques par l'image. Je n'ai pas encore appris exactement comment traiter et traduire l'information, mais je suis maintenant sur cette voie pour comprendre comment je fonctionne et pour développer cette capacité, tout en travaillant à supprimer le filtre et à ouvrir un tout nouveau monde à l'œil de l'esprit.

Auteur: Kappler Benny

Info: 9 janvier 2017. https://medium.com/@bennykappler/aphantasia-out-of-sight-out-of-mind-f2b1b4e5cc23. Trad Mg

[ imagination non-voyante ]

annales

Les régimes institutionnels de la mémoire

On pourrait distinguer la reproduction biologique (un individu se reproduit en individus de la même espèce), l’élevage (on sélectionne par la reproduction un profil génétique donné), la domestication (les êtres humains éduquent des animaux, transmettant par le dressage pratiques et comportements) et enfin l’éducation où des individus d’une espèce enseignent à leurs progénitures leurs propres acquis. La domestication n’est pas l’éducation car ce ne sont pas les animaux qui dressent leurs petits, mais leurs maîtres.

La culture commence quand, au delà du patrimoine génétique, des contenus, pratiques et savoir faire sont transmis d’une génération à une autre. Autrement dit, quand il s’agit de passer de l’élevage à l’éducation, de la répétition des capacités propres à l’espèce à la transmission des contenus acquis.

Cela implique d’une part la prise de conscience d’un déjà-là constitué et d’autre part la mise en place d’outils et procédures pour l’entretenir et donc le transmettre. Il s’agit d’avoir des institutions du sens qui régissent, au niveau d’une société ou d’un collectif, les pratiques culturelles et les modalités de leur transmission.

À travers la notion d’institution, nous visons trois caractéristiques principales : la tradition qui sanctionne l’existence d’un déjà-là ("c’est ainsi que l’on a toujours fait"), une normalisation, qui ajuste et régule ses modalités d’expression selon certains critères ("c’est ainsi qu’il convient de faire"), une transmission qui assure une pérennisation de la tradition, de cet héritage reçu et donc à léguer ("c’est ce qu’il faut continuer de faire"). Les institutions du sens sont donc toujours traditionnelles et normatives, garantes de la culture comme acquis constitué et à transmettre. On retrouve ainsi les institutions scolaires, patrimoniales, culturelles, etc. De la langue qu’on apprend à maîtriser même quand elle est sa langue maternelle pour qu’elle devienne sa langue de culture et de réflexion [Judet & Wisman 2004], aux pratiques traditionnelles (cuisines, artisanat) en passant par les pratiques savantes, la culture est un déjà-là qui s’autonomise en tradition normée pour pouvoir être transmise. C’est le rôle et la mission des institutions du sens que d’accompagner la constitution de la tradition normée et d’en assurer la transmission.

La tension propre à ces institutions sera le conflit permanent entre d’une part la normalisation des contenus et d’autre part une transmission autorisant leur appropriation et transformation. Comment transformer sans trahir, comment transmettre sans figer, est la question que doit traiter toute institution du sens. Si la norme donne les conditions de la répétition et de la conservation du déjà-là, l’invention et l’appropriation seront les conditions pour que ce déjà-là reste accessible, signifiant, exploitable voire utile dans l’environnement contemporain. Une norme formelle et dogmatique rend le déjà-là sans intérêt, une appropriation dérégulée revient à une perte de mémoire et de sens.

Si les institutions du sens reposent en leur possibilité sur la constitution d’un déjà-là et sa reconnaissance comme tel, il en ressort qu’on en passe nécessairement par une institutionnalisation de la mémoire qui a pour fonction de fixer le périmètre du déjà-là, de définir les règles de son accroissement et de son enrichissement, et de proposer des modalités de sa consultation, partage et transmission. Les institutions de la mémoire seront donc des instances nécessaires à la reconnaissance d’un déjà-là constitué et à sa pérennisation.

Il y a plusieurs manières de mettre en place de telles institutions et d’en fixer les missions et les contours. Notre civilisation, au cours de son histoire longue, en distingue selon nous quatre modalités principales [Bachimont 2017] : la mémoire de la preuve (les archives), celle de l’œuvre (les bibliothèques et les musées), celle de l’information (les centres de documentation et de ressources) et enfin l’identité culturelle (le patrimoine).

Aussi anciennes que l’écriture elle-même, les archives [Delsalle 1998] sont avant tout une mémoire de l’événement, une trace de ce qui s’est passé, la permanence de cette dernière permettant de pallier l’évanescence de l’événement. L’archive possède une relation organique à ce dont elle est archive : causée par l’événement dont elle consigne la mémoire, l’archive est le signe, par son existence même, de l’événement et du fait qu’il a bien eu lieu. À travers une telle relation organique, on veut insister sur le fait que, même si l’archive est un document produit par des collectifs culturels, elle est néanmoins provoquée, produite quasi naturellement par l’événement qu’elle relate. Autrement dit, elle n’est pas altérée par un processus interprétatif qui viendrait se mettre en l’événement et sa trace. Pour reprendre la belle image de Marie-Anne Chabin [2000], "Les archives procèdent de l’activité de leur auteur comme les alluvions découlent du fleuve", comme si elles consistaient en un processus naturel.

Ainsi, plus tekmerion que semeion, indice que symbole ou icône *, même si en pratique, il faut bien en passer par l’interprétation et les conventions qui lui sont inhérentes, l’archive peut être la preuve que recherchent l’historien, le juge ou l’enquêteur. Mais, puisque l’événement produit le document, ce dernier ne peut être une preuve pleine et entière que si le seul moyen de produire le document qui deviendra l’archive est que l’événement se soit produit. Par exemple, l’acte notarié est ainsi conçu que la seule manière d’avoir un acte est que l’événement associé (une transaction par exemple) ait eu lieu. Sinon, c’est un faux, c’est-à-dire un document établi pour faire croire que l’événement a eu lieu. L’archive officielle est donc une preuve déductive (si on dispose de l’archive, alors l’événement a eu lieu), les autres ont plutôt une valeur abductive plutôt que déductive (si on dispose de l’archive, la cause la plus probable ou la plus simple est que l’événement ait eu lieu mais on en reste à une présomption). C’est la raison pour laquelle l’authenticité, au sens où le document est bien ce qu’il prétend être, est si fondamentale pour les archives. C’est en effet cette dernière qui permet de retracer le schéma causal qui a produit le document à rebours, en remontant à l’événement.

La seconde modalité ou institution de mémoire mobilise les traces du génie humain, autrement dit ce qui reflète les productions de l’esprit et de la culture. Il ne s’agit pas tant d’avoir des preuves de l’événement que de disposer des traces de ce qui a été pensé ou de ce qui fut créé. L’enjeu n’est pas de savoir ce qui s’est passé, mais de connaître comment cela a été pensé. Du monde comme événement (le fait relaté par un témoignage), on remonte à la culture comme monument (le témoignage comme fait). L’authenticité n’est plus ici gagée par le lien organique entre l’événement et le document, mais entre ce dernier et son auteur. L’authenticité reposera sur l’attribution de son auteur et la détermination du contexte de création pour pouvoir en déduire le sens qu’on peut lui conférer. Les institutions en charge des œuvres sont les bibliothèques, les musées, les conservatoires. L’enjeu n’est pas tant de connaître le passé pour lui-même, mais de se reposer sur les œuvres du passé pour appréhender une part des possibilités du génie humain, une province du sens et de l’être. Les œuvres du passé n’appartiennent pas à un passé révolu, mais au présent, un présent permanent et continuel car les œuvres, sitôt produites, restent un témoignage vivant qu’il est toujours temps et opportun de recevoir. Cela ne veut pas dire qu’il n’est pas important de prendre en compte leur historicité ni leur contexte originel, mais qu’en tant que créations humaines, il est toujours actuel et pertinent pour les êtres humains de les recevoir, accueillir et interpréter.

La troisième institution de la mémoire est celle du savoir, de la connaissance et de l’information. Ni preuve ni œuvre, l’information est le savoir anonyme, sans auteur, apportant la connaissance d’un fait, d’un procédé ou d’un raisonnement possibles. Information de personne, mais information pour tous, l’information prend sa valeur à partir de l’institution qui la produit, ou le processus qui la constitue. De l’information savante gagée par la publication scientifique et son système de relecture par les pairs, à l’information journalistique fondée sur une régulation spécifique, en passant par l’institution scolaire et ses programmes, l’information doit être produite par une institution qui lui sert de caution pour être reçue comme telle et valoir comme connaissance. On comprend qu’une telle notion d’information est le cœur même des activités relevant de ce qu’on a appelé par la suite "l’information scientifique et technique", et qu’elle se formalisa lors de la révolution industrielle [Briet 1951]. Une dimension spécifique de l’information, et faisant rupture avec les figures plus anciennes de l’archive et de la bibliothèque (les preuves et les œuvres), est l’indépendance ou plutôt l’indifférence au support. Peu importe que le document soit un article ou un livre, un journal ou une encyclopédie, numérique ou matériel, il n’importe que par l’information qu’il détient. Derrière cette indifférence se cache un présupposé selon lequel le contenant n’influe pas sur le contenu, que le support matériel ne conditionne pas l’intelligibilité de l’inscription consignée sur le support. Présupposé qu’il est facile de réfuter, aucun changement de support ne pouvant être neutre quant à l’intelligibilité du contenu [Bachimont 2010]. Mais on peut voir derrière ce présupposé, non une erreur quant à la réalité de la dépendance du contenu au contenant, mais l’intérêt exclusif pour un invariant sémantique commun aux différentes expressions rencontrées sur différents supports, où l’on s’intéresse au fait, par exemple, que l’eau bout à 100°, indépendamment de l’expression qui nous a permis d’en prendre connaissance.

Cette conception abstraite du support de l’information entraîne un intérêt exclusif à l’inscription comme expression, à sa grammaire et à son lexique. Privilégiant la forme sur la matière, l’information a un tropisme naturel vers la formalisation et la circulation : formalisation car il s’agit de contrôler l’information uniquement à partir de sa forme, indépendamment de son support ; circulation parce que cette indifférence au support permet en principe la migration d’un support à un autre sans altération de l’information. Cela aboutit fort logiquement aux initiatives comme le Web des données (ou Web sémantique) où le formalisme de l’expression assure les conditions de son interprétation et de sa circulation.

Enfin, le dernier régime est celui de l’identité culturelle ou celui du patrimoine. Ce régime est le plus indéterminé des quatre considérés ici dans la mesure où il mobilise le rapport fondamental à la mémoire et à la culture : il concerne tout objet permettant à un collectif d’accéder à une mémoire, à la mémoire de son identité collective. Le patrimoine est donc, pour utiliser le vocabulaire de Gilbert Simondon [2005], ce qui permet l’individuation d’une identité collective et la constitution d’objets comme vecteurs de cette dernière. Le patrimoine est donc un jeu triple entre des objets, des individus, et un collectif tissant ces derniers ensemble. Aussi tout objet peut-il, en principe, devenir patrimonial, les règles de l’individuation n’étant pas fixées a priori. On ne peut que constater a posteriori que tels ou tels objets "font patrimoine".

L’identité collective est un déjà-là revendiqué et assumé par le collectif. Il s’agit d’une mémoire reconnue comme étant la sienne et associée à un objet qui l’incarne et la porte. Mais la seule caractéristique de cet objet est qu’il est distingué dans sa capacité de porter un souvenir, d’incarner une mémoire, de véhiculer un sens partagé. En ce sens, l’objet patrimonial est un mnémophore, un porteur de mémoire, en plagiant le néologisme naguère proposé par Krzystof Pomian, le sémiophore [1996].

L’objet patrimonial, le mnémophore, ne s’oppose pas aux autres régimes de mémoire que nous avons distingués, mais les intègre comme des modalités possibles de sa déclinaison. En effet, les preuves, œuvres et informations sont porteuses de mémoire et permettent par leur entremise un rapport au passé.

Auteur: Bachimont Bruno

Info: https://journals.openedition.org/signata/2980. *CS Peirce (1978) Écrits sur le signe. Paris, Seuil.

[ conservatisme ] [ pré-mémétique ] [ damnatio memoriae ] [ diachronie ] [ sciences ] [ humaines tiercités ] [ citation s'appliquant à ce logiciel ]

bêtise bipolaire

Il ne fait aucun doute que les IA sont biaisées. Mais beaucoup déclarent que ces problématiques de l'IA existent parce que nous humains sommes imparfaits, plus que les machines. "Les machines sont-elles condamnées à hériter des préjugés humains ?", titrent les journaux. "Les préjugés humains sont un énorme problème pour l'IA. Voilà comment on va arranger ça." Mais ces récits perpétuent une dangereuse erreur algorithmique qu'il faut éviter.

Oui, les humains sont subjectifs. Oui, malgré les efforts conscients et inconscients de ne pas l'être, nous faisons de la discrimination, nous stéréotypons et portons toutes sortes de jugements de valeur sur les gens, les produits et la politique. Mais nos préjugés ne sont pas correctement mesurés ou modélisés par les machines. Non, les tendances machine sont dues à la logique même de la collecte des données : le système binaire.

Le système binaire est la chaîne de 0 et 1 à la base de tous les systèmes informatiques. Cette méthode mathématique permet de réduire et de calculer efficacement les grands nombres et, deuxièmement, elle permet la conversion de l'alphabet et de la ponctuation en ASCII (American Standard Code for Information Interchange).

Mais ne vous laissez pas berner : Ces 0 et 1 ne signifient pas que la machine comprend le monde et les langages comme nous le faisons : "La plupart d'entre nous, la plupart du temps, suivons des instructions qui nous sont données par ordinateur plutôt que l'inverse ", explique l'historien des technologies George Dyson. Afin de pouvoir communiquer avec les ordinateurs, nous sommes ajustés et orientés vers leur logique, et non vers la nôtre.

Le système binaire réduit tout à des 0 et des 1 insignifiants, quand la vie et l'intelligence font fonctionner XY en tandem. lui rend la lecture et le traitement des données quantitatives plus pratiques, plus efficaces et plus rentables pour les machines. Mais c'est au détriment des nuances, de la richesse, du contexte, des dimensions et de la dynamique de nos langues, cultures, valeurs et expériences.

Il ne faut pas accabler ici les développeurs de la Silicon Valley pour ce système binaire biaisé - mais plutôt Aristote.

Le parti pris binaire d'Aristote
Si vous pensez à Aristote, vous pensez probablement au philosophe grec antique comme à un des pères fondateurs de la démocratie, et non comme l'ancêtre de siècles de logique mécanique et de méthodes scientifiques erronées. C'est cependant sa théorie du "dualisme", selon laquelle quelque chose est soit vrai soit faux, logique ou illogique, qui nous a mis dans cette situation délicate en premier lieu.

Vers 350 av. J.-C., Aristote voulut réduire et structurer la complexité du monde. Pour ce faire, il fit des emprunts à la Table des Opposés de Pythagore, dans laquelle deux éléments sont comparés :

fini, infini... impair, pair... un, beaucoup... droite, gauche... repos, mouvement... droit, tordu... etc.

Mais au lieu d'appliquer ce dualisme à la géométrie neutre comme l'avait fait Pythagore, Aristote l'appliqua aux personnes, aux animaux et à la société. Ce faisant, il conçut un patriarcat hiérarchique social polarisé clivant, enraciné dans ses valeurs internes et ses préjugés : Les objets qu'il ordonnait avoir plus de valeur devinrent des 1, et ceux de moindre importance des 0. En ce qui concerne les femmes, par exemple, il écrivit : "La relation de l'homme à la femme est par nature une relation de supérieur à inférieur et de souverain à gouverné."

Hélas, le système de classification hiérarchique d'Aristote a été implémenté dans l'IA, la pondérant en faveur d'hommes comme lui. Le système même sur lequel toute la technologie moderne est construite contient les artefacts du sexisme d'il y a 2 000 ans.

1 = vrai = rationnel = droit = masculin
0 = faux = émotionnel = gauche = féminin
Si Aristote avait créé la démocratie - et la démocratie est censée être une véritable représentation - femmes et gens de couleur auraient dû avoir un accès égal à l'éducation, avoir voix au chapitre dans les forums et avoir le droit de vote en 350 av. JC. Il n'aurait pas été nécessaire de se battre jusqu'en 1920 pour que le vote féminin soit ratifié aux Etats-Unis. Il n'y aurait pas eu d'esclavage et pas besoin du mouvement pour les droits civiques. Tout le monde aurait été classé et considéré comme égal dès le départ.

Le classement biaisé d'Aristote est maintenant verrouillé et renforcé par plus de 15 millions d'ingénieurs.
Aristote aurait dû lire les notes de son prédécesseur, Socrate. Selon les souvenirs de Platon, Socrate considérait les oracles féminins de Delphes comme "un guide essentiel du développement personnel et de l'état". De plus, dans le Symposium de Platon, Socrate se souvient de l'époque où il était l'élève de Diotima de Mantinea, une femme philosophe dont il tenait en haute estime l'intelligence. Dans le livre V, Socrate est crédité d'avoir suggéré que les femmes sont également qualifiées pour diriger et gouverner : "Il n'y a pas de pratique des gouverneurs d'une ville qui appartient à une femme parce qu'elle est une femme, ou à un homme parce qu'il est un homme."

Mais au lieu que les idées de Socrate sur l'égalité enracinent les idées occidentales sur l'intelligence, nous nous sommes retrouvés avec la logique d'Aristote et son classement biaisé sans être conscients de ses origines binaires et anti-démocratiques.

Mais ne blâmons pas seulement Aristote. Deux autres coquins ont contribué à ces problèmes sociaux et scientifiques : Descartes et Leibniz.

Descartes - philosophe français du XVIIe siècle qui a inventé l'expression "je pense, donc je suis" -, a implanté l'idée qu'un sujet n'a ni matière ni valeur autre que ce que le visiteur attribue et déduit. (S'il avait dit "Nous pensons, donc nous sommes", cela aurait mieux reflété comment nous sommes symbiotiquement informés par les perceptions les uns et des autres.)

En outre, Descartes a proposé une plus grande séparation de l'esprit du corps et des émotions dans son traité de 1641, Méditations sur la Première Philosophie. Il a soutenu que nos esprits sont dans le domaine du spirituel tandis que nos corps et nos émotions sont dans le domaine du physique, et que les deux royaumes ne peuvent pas s'influencer mutuellement. Ce qui a causé des problèmes en IA parce que maintenant nous empilons des unités d'émotions sur des couches de classification binaires d'une manière artificielle et non intégrée. Encore du binaire.

La logique déductive-inductive de Descartes, qu'il explora dans son discours sur la méthode de 1637, fut créée parce qu'il était désabusé par les méthodes non systématiques des scientifiques de son temps. Il fit valoir que les mathématiques ont été construites sur une "base solide", et a donc cherché à établir un nouveau système de vérité fondée sur Aristote 1 = vrai = valide, et 0 = faux = invalide. La différence étant qu'il a mis les lignes de la logique syllogistique d'Aristote au sein d'une structure arborescente. Structures arborescentes qui sont maintenant utilisées dans les réseaux neuronaux récurrents du NLP (Natural Language Processing)

Vint ensuite Leibniz, le philosophe et avocat allemand inventa le calcul indépendamment de son contemporain, Newton. Il créa le système binaire entre 1697 et 1701 afin d'obtenir des verdicts "oui/non" plus rapides et ainsi réduire les grands nombres en unités plus faciles à gérer de 0 et 1.

Contrairement aux autres, Leibniz était sinophile. En 1703, le prêtre jésuite Bouvet lui avait envoyé une copie du Yi King (le Livre des Changements), artefact culturel chinois dont l'origine remonte à 5.000 ans. Il était fasciné par les similitudes apparentes entre les lignes horizontales et les intervalles des hexagrammes du Yi King et les 0 et 1 des lignes verticales de son système binaire. Il interpréta faussement ces intervalles comme étant du vide (donc zéro) croyant (à tort) que les hexagrammes confirmaient que son système binaire était la bonne base pour un système logique universel.

Leibniz fit trois autres erreurs majeures. Tout d'abord, il a fit pivoter les hexagrammes de leurs positions horizontales naturelles vers les positions verticales pour les faire correspondre à ses lignes binaires. Deuxièmement, il les sépara du contexte des symboles chinois et des chiffres correspondants. Troisièmement, puisqu'il n'était pas chinois et qu'il ne comprenait pas l'héritage philosophique ou la langue, il supposa que les hexagrammes représentaient les nombres 0 et 1 lorsqu'ils représentent des énergies négatives et positives, Yin Yang, homme et femme. Erreurs qui signifient que Leibniz perdit beaucoup d'informations et de connaissances venant des codes du Yi King et de la vraie signification de ses hexagrammes.

Au lieu de créer un système universel cohérent, le système binaire de Leibniz renforça les modèles de pensée occidentale de Descartes amplifiant la base biaisée d'Aristote, nous verrouillant davantage, nous et les machines que nous avons créées, vers une logique non naturelle.

Le système binaire dans l'informatique moderne
Les classifications binaires d'Aristote sont donc maintenant évidentes dans tous les systèmes de données d'aujourd'hui, servant, préservant, propageant et amplifiant les biais partout dans les couches d'apprentissage machine.

Exemples de biais binaires dans les front-end utilisateur et le traitement des données :

glissement à droite = 1, glissement à gauche = 0
cliquer sur "like" sur Facebook = 1, pas cliquer sur like = 0
nos émotions complexes étant attribuées grossièrement comme positives = 1, négatives = 0 dans les cadres du NPL
convertir des paires d'objets comparés et leurs caractéristiques en 0 ou 1, par exemple pomme = 1, orange = 0, ou lisse = 1, bosselé = 0
lignes et colonnes pleines de 0 et de 1 dans des graphes géants "big data"
Mais le problème de la logique binaire est qu'elle ne permet pas de comprendre et de modéliser pourquoi et comment les gens ont choisi une option plutôt qu'une autre. Les machines enregistrent simplement que les gens ont fait un choix, et qu'il y a un résultat

Les machines sont donc étalonnées à partir de ces biais binaires, pas à partir des nôtres. Bien sûr, nous sommes remplis de nos propres défauts et faiblesses très humains, mais les cadres conceptuels informatiques existants sont incapables de corriger ces erreurs (et les ingénieurs n'écrivent que du code qui correspond aux limites de l'ancienne logique).

Heureusement, il existe une alternative. Les philosophies occidentales d'Aristote, de Descartes et de Leibniz sont opposées aux philosophies orientales, elles fondées sur l'équilibre naturel, la cohérence et l'intégration. Le concept chinois de Yin Yang, par exemple, met l'accent sur la dynamique égale et symbiotique du masculin et du féminin en nous et dans l'univers. Ces idées décrites dans le Yi King, que Leibniz n'a pas reconnues.

La nature rejette également le binaire. Des milliards d'années avant que le parti pris d'Aristote ne s'imprime dans la logique informatique occidentale, la nature codifiait l'intelligence comme la coexistence entrelacée de la femme X et de l'homme Y dans notre ADN. De plus, la recherche quantique a montré que les particules peuvent avoir des états de superposition enchevêtrés où elles sont à la fois 0 et 1 en même temps, tout comme le Yin Yang. La nature ne fonctionne pas en binaire, pas même avec les pigeons. Alors pourquoi le faisons-nous en informatique ?

Nous ne classons et ne qualifions pas nécessairement le monde qui nous entoure avec les préjugés hiérarchiques binaires d'Aristote. Mais la façon dont les données sont recueillies est noir (0) et blanc (1), avec des nuances de gris fournies par des pourcentages de ces données, alors que la nature et les philosophies orientales montrent que nos perceptions ne sont que vagues de couleurs mélangées ou arc-en-ciel.

Tant que nous n'aurons pas conçu des modes de catégorisation non binaires et plus holistiques en IA, les ordinateurs ne seront pas en mesure de modéliser l'image animée en technicolor de notre intelligence. Ce n'est qu'alors que les machines représenteront nos divers langages, raisonnements, valeurs, cultures, qualités et comportements humains.

Auteur: Twain Liu

Info: https://qz.com/1515889/aristotles-binary-philosophies-created-todays-ai-bias/?utm_source=facebook&utm_medium=partner-share&utm_campaign=partner-bbc

[ rationalisme occidental ] [ logique formelle ] [ intelligence artificielle ] [ Asie ] [ sciences ]

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Un pas de géant pour une machine à jouer aux échecs

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Strogatz Steven

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

[ singularité ]

homme-animal

Les insectes et autres animaux ont une conscience, déclarent les experts

Un groupe d'éminents biologistes et philosophes a annoncé un nouveau consensus : il existe " une possibilité réaliste " que les insectes, les poulpes, les crustacés, les poissons et d'autres animaux négligés fassent l'expérience de la conscience.  

En 2022, des chercheurs du Bee Sensory and Behavioral Ecology Lab de l’Université Queen Mary de Londres ont observé des bourdons faire quelque chose de remarquable : ces petites créatures floues se livraient à une activité qui ne pouvait être décrite que comme un jeu. Une fois face à de minuscules boules de bois, les abeilles les poussent et les font tourner. Ce comportement n’avait aucun lien évident avec l’accouplement ou la survie, et n’était pas non plus récompensé par les scientifiques. Apparemment, c'était juste pour s'amuser.

L’étude sur les abeilles joueuses fait partie d’un ensemble de recherches citées aujourd’hui par un groupe d’éminents spécialistes de l’esprit animal, étayant une nouvelle déclaration qui étend le soutien scientifique à la conscience à un plus grand nombre d’animaux que ce qui avait été formellement reconnu auparavant. Depuis des décennies, les scientifiques s’accordent largement sur le fait que les animaux semblables à nous – les grands singes, par exemple – ont une expérience consciente, même si leur conscience diffère de la nôtre. Ces dernières années, cependant, les chercheurs ont commencé à reconnaître que la conscience pourrait également être répandue chez des animaux très différents de nous, notamment des invertébrés dotés d’un système nerveux complètement différent et bien plus simple.

La nouvelle déclaration, signée par des biologistes et des philosophes, adhère formellement à ce point de vue. On y lit notamment : " Les preuves empiriques indiquent au moins une possibilité réaliste d’expérience consciente chez tous les vertébrés (y compris tous les reptiles, amphibiens et poissons) et de nombreux invertébrés (y compris, au minimum, les mollusques céphalopodes, les crustacés décapodes et les insectes). " Inspiré par les résultats de recherches récentes décrivant des comportements cognitifs complexes chez ces animaux et chez d'autres animaux, le document représente un nouveau consensus et suggère que les chercheurs ont peut-être surestimé le degré de complexité neuronale requis pour la conscience.

La Déclaration de New York sur la conscience animale en quatre paragraphes a été dévoilée aujourd'hui, le 19 avril, lors d'une conférence d'une journée intitulée " La science émergente de la conscience animale " qui s'est tenue à l'Université de New York. Menée par la philosophe et spécialiste des sciences cognitives Kristin Andrews de l'Université York en Ontario, le philosophe et spécialiste de l'environnement Jeff Sebo de l'Université de New York et le philosophe Jonathan Birch de la London School of Economics and Political Science, la déclaration a jusqu'à présent été signée par 39 chercheurs, dont les psychologues Nicola Clayton et Irene Pepperberg, les neuroscientifiques Anil Seth et Christof Koch , le zoologiste Lars Chittka et les philosophes David Chalmers et Peter Godfrey-Smith .

La déclaration se concentre sur le type de conscience le plus fondamental, connu sous le nom de conscience phénoménale. En gros, si une créature a une conscience phénoménale, alors c'est " comme quelque chose " qu'être cette créature — une idée énoncée par le philosophe Thomas Nagel dans son essai influent de 1974, " Qu'est-ce que ça fait d'être une chauve-souris ? " Même si une créature est très différente de nous, écrit Nagel, " " Un organisme a fondamentalement des états mentaux conscients qui correspondent à ce qu'est cet organisme, si et seulement si. ... Nous pouvons appeler cela le caractère subjectif de l'expérience. Si une créature est ainsi consciente, elle a la capacité d’éprouver des sentiments tels que la douleur, le plaisir ou la faim, mais pas nécessairement des états mentaux plus complexes comme la conscience de soi.

" J'espère que celà attire une plus grande attention aux problèmes de la conscience non humaine et aux défis éthiques qui accompagnent la possibilité d'expériences conscientes bien au-delà de l'humain", a écrit Seth, neuroscientifique à l'Université du Sussex, dans un e-mail. " J'espère que cela suscitera des discussions, éclairera les politiques et les pratiques en matière de bien-être animal et galvanisera la compréhension et l'appréciation du fait que nous avons beaucoup plus en commun avec d'autres animaux qu'avec des choses comme ChatGPT. "

Une prise de conscience croissante

La déclaration a commencé à prendre forme l’automne dernier, à la suite de conversations entre Sebo, Andrews et Birch. " Nous parlions tous les trois de tout ce qui s'est passé au cours des 10 ou 15 dernières années dans la science de la conscience animale", se souvient Sebo. Nous savons maintenant, par exemple, que les poulpes ressentent de la douleur et que les seiches se souviennent des détails d'événements passés spécifiques. Des études sur les poissons ont montré que les labres (Labroides dimidiatus) semblent réussir une version du " test du miroir ", qui indique un certain degré d'auto-reconnaissance, et que les poissons zèbres montrent des signes de curiosité. Dans le monde des insectes, les abeilles présentent un comportement de jeu apparent, tandis que les mouches des fruits de la drosophile ont des habitudes de sommeil distinctes influencées par leur environnement social. Pendant ce temps, les écrevisses présentent des états de type anxiété – et ces états peuvent être modifiés par des médicaments anti-anxiété.

Ces signes, ainsi que d’autres, d’états de conscience chez des animaux qui ont longtemps été considérés comme moins conscients ont excité et interpellé les biologistes, les spécialistes des sciences cognitives et les philosophes de l’esprit. "Beaucoup de gens acceptent depuis un certain temps que, par exemple, les mammifères et les oiseaux sont soit conscients, soit très susceptibles de l'être, mais moins d'attention a été accordée aux autres taxons de vertébrés et en particulier d'invertébrés", a déclaré Sebo. Lors de conversations et de réunions, les experts ont largement convenu que ces animaux devaient avoir une conscience. Cependant, ce consensus nouvellement formé n’a pas été communiqué au grand public, notamment aux autres scientifiques et décideurs politiques. Les trois chercheurs ont donc décidé de rédiger une déclaration claire et concise et de la faire circuler parmi leurs collègues pour approbation. La déclaration n’est pas censée être exhaustive mais plutôt " indiquer où nous pensons que le domaine se trouve actuellement et où il se dirige ", a déclaré Sebo.

La nouvelle déclaration met à jour les efforts les plus récents visant à établir un consensus scientifique sur la conscience animale. En 2012, des chercheurs ont publié la Déclaration de Cambridge sur la conscience, qui affirmait qu'un grand nombre d'animaux non humains, y compris, mais sans s'y limiter, les mammifères et les oiseaux, ont " la capacité de manifester des comportements intentionnels " et que " les humains ne sont pas les seuls à posséder les substrats neurologiques " qui génèrent la conscience.

La nouvelle déclaration élargit la portée de son prédécesseur et est également rédigée avec plus de soin, a écrit Seth. " Elle n'essaie pas de faire de la science par diktat, mais souligne plutôt ce que nous devrions prendre au sérieux concernant la conscience animale et l'éthique pertinente, compte tenu des preuves et des théories dont nous disposons." Il a écrit qu’il n’était " pas favorable aux avalanches de lettres ouvertes et autres ", mais qu’il était finalement " parvenu à la conclusion que cette déclaration méritait vraiment d’être soutenue ".

Godfrey-Smith, philosophe des sciences à l'Université de Sydney qui a beaucoup travaillé avec les poulpes, estime que les comportements complexes que présentent ces créatures – notamment la résolution de problèmes, l'utilisation d'outils et le comportement de jeu – ne peuvent être interprétés que comme des indicateurs de conscience. "Elles ont cet engagement attentif avec les choses, avec nous et avec de nouveaux objets qui fait qu'il est très difficile de ne pas penser qu'il se passe beaucoup de choses à l'intérieur d'elles", a-t-il déclaré. Il a noté que des articles récents portant sur la douleur et les états oniriques chez les poulpes et les seiches " vont dans la même direction… ".

Même si de nombreux animaux mentionnés dans la déclaration ont un cerveau et un système nerveux très différents de ceux des humains, les chercheurs affirment que cela ne constitue pas nécessairement un obstacle à la conscience. Par exemple, le cerveau d’une abeille ne contient qu’environ un million de neurones, contre environ 86 milliards dans le cas des humains. Mais chacun de ces neurones d’abeille peut être structurellement aussi complexe qu’un chêne. Le réseau de connexions qu’ils forment est également incroyablement dense, chaque neurone en contactant peut-être 10 000 ou 100 000 autres. Le système nerveux d’une pieuvre, en revanche, est complexe à d’autres égards. Son organisation est hautement distribuée plutôt que centralisée ; un bras coupé peut présenter de nombreux comportements de l'animal intact.

(4 photos : Des recherches récentes sur l’esprit des animaux – notamment ceux des écrevisses, des poulpes, des serpents et des poissons – suggèrent que la conscience " peut exister dans une architecture neurale qui semble complètement étrangère " à la nôtre, a déclaré Peter Godfrey-Smith.)

Le résultat, a déclaré Andrews, est que "  nous n’avons peut-être pas besoin d’autant d’équipement que nous le pensions " pour atteindre la conscience. Elle note, par exemple, que même un cortex cérébral – la couche externe du cerveau des mammifères, censée jouer un rôle dans l’attention, la perception, la mémoire et d’autres aspects clés de la conscience – n’est peut-être pas nécessaire pour une conscience phénoménale plus simple comme celle ciblée dans la déclaration.

"Il y a eu un grand débat sur la question de savoir si les poissons sont conscients, et cela était en grande partie dû au fait qu'ils n'avaient pas les structures cérébrales que nous observons chez les mammifères", a-t-elle déclaré. "Mais quand vous regardez les oiseaux, les reptiles et les amphibiens, ils ont des structures cérébrales très différentes et des pressions évolutives différentes - et pourtant certaines de ces structures cérébrales, comme nous le constatons, font le même genre de travail qu'un cortex cérébral chez l'homme. " Godfrey-Smith est d’accord, notant que des comportements révélateurs de conscience " peuvent exister dans une architecture qui semble complètement étrangère à l’architecture des vertébrés ou des humains ".

Relations conscientes

Bien que la déclaration ait des implications pour le traitement des animaux, et en particulier pour la prévention de la souffrance animale, Sebo a noté que l'accent devrait aller au-delà de la douleur. Il ne suffit pas d'empêcher les animaux en captivité de ressentir des douleurs et des inconforts corporels, a-t-il déclaré. " Nous devons également leur offrir le type d’enrichissement et d’opportunités qui leur permettent d’exprimer leurs instincts, d’explorer leur environnement, de s’engager dans les systèmes sociaux et d’être par ailleurs le genre d’agents complexes qu’ils sont. "

Mais les conséquences de l’attribution du label " conscient " à un plus grand nombre d’animaux – en particulier à des animaux dont nous n’avons pas l’habitude de prendre en compte les intérêts – ne sont pas simples. Par exemple, notre relation avec les insectes peut être " inévitablement quelque peu antagoniste ", a déclaré Godfrey-Smith. Certains ravageurs dévorent les récoltes et les moustiques peuvent être porteurs de maladies. " L'idée selon laquelle nous pourrions simplement faire la paix avec les moustiques est une pensée très différente de l'idée selon laquelle nous pourrions faire la paix avec les poissons et les poulpes", a-t-il déclaré.

De même, peu d’attention est accordée au bien-être des insectes comme la drosophile, largement utilisés dans la recherche en biologie. " Dans la recherche, nous pensons au bien-être du bétail et des souris, mais nous ne pensons jamais au bien-être des insectes ", a déclaré Matilda Gibbons , qui étudie les bases neuronales de la conscience à l'Université de Pennsylvanie et a signé la déclaration.

Même si les organismes scientifiques ont créé certaines normes pour le traitement des souris de laboratoire, il n'est pas clair si la déclaration d'aujourd'hui mènera à de nouvelles normes pour le traitement des insectes. Mais les nouvelles découvertes scientifiques suscitent parfois de nouvelles politiques. La Grande-Bretagne, par exemple, a adopté une législation visant à accroître la protection des poulpes, des crabes et des homards après qu'un rapport de la London School of Economics  ait indiqué que ces animaux pouvaient ressentir de la douleur, de la détresse ou être blessés.

Bien que la déclaration ne fasse aucune mention de l’intelligence artificielle, la question d’une éventuelle conscience de l’IA préoccupe les chercheurs en conscience animale. "Il est très peu probable que les systèmes d'IA actuels soient conscients", a déclaré Sebo. Cependant, ce qu’il a appris sur l’esprit animal " me fait réfléchir et me donne envie d’aborder le sujet avec prudence et humilité ".

 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Dan Falk  19 avril 2024

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exobiologie

Les extraterrestres sont-ils là sous nos yeux ?

Difficile de détecter quelque chose sans avoir aucune idée de ce que c'est.

Cette année, plusieurs missions sont en quête de vie sur la planète rouge. Mais reconnaîtrions-nous des extraterrestres si nous les trouvions ? En juillet, trois missions non habitées se sont envolées vers Mars : de Chine (Tianwen-1), depuis les États-Unis (Mars 2020 Perseverance Rover de la Nasa) et des Émirats arabes unis (Hope). Les missions chinoise et américaine sont équipées d'atterrisseurs qui rechercheront des signes de vie actuelle ou passée sur Mars. La Nasa prévoit également d'envoyer sa sonde Europa Clipper sur la lune de Jupiter, Europa, et l'atterrisseur robotisé Dragonfly sur la lune de Saturne, Titan. Ces deux lunes sont considérées comme des terrains de chasse prometteurs pour la vie dans notre système solaire, tout comme les océans souterrains d'Encelade, la lune glacée de Saturne.

En attendant, nous pouvons désormais entrevoir la composition chimique des atmosphères des planètes qui orbitent autour d'autres étoiles (exoplanètes), dont plus de 4 000 sont aujourd'hui connues. Certains espèrent que ces études pourraient révéler d'éventuelles signatures de vie.

Mais ces recherches peuvent-elles être efficaces si nous n'avons pas une idée claire de ce qu'est la "vie" ? La définition officieuse de la Nasa est la suivante : "système chimique autonome capable d'évolution darwinienne". "La Nasa a besoin d'une définition de la vie pour savoir comment construire des détecteurs et quels types d'instruments utiliser lors de ses missions", explique le zoologiste Arik Kershenbaum, de l'université de Cambridge. Mais tout le monde ne pense pas qu'elle utilise la bonne définition.

L'astrobiologiste Lynn Rothschild, du centre de recherche Ames de la Nasa en Californie, voit une mise en garde dans l'histoire de Winnie l'ourson d'AA Milne, dans laquelle Pooh et Piglet chassent un Woozle sans savoir à quoi il ressemble et confondent leurs propres empreintes avec ses traces. "On ne peut chasser quelque chose sans avoir aucune idée de ce que c'est", dit-elle.

Le problème de la définition de la vie hante les planétologues depuis que les deux atterrisseurs Viking de la Nasa se sont posés sur Mars en 1976. Depuis, les rovers ont parcouru des dizaines de kilomètres sur les plaines martiennes mais n'ont trouvé aucun signe de vie. Mais saurions-nous la reconnaître si nous la voyions ?

Certains astrobiologistes - scientifiques qui étudient la possibilité de vie sur d'autres mondes - pensent que notre vision est trop étroite. Nous ne connaissons qu'un seul type de vie : la vie terrestre. Tous les êtres vivants sur Terre sont constitués de cellules adaptées à un environnement aquatique, utilisant une machinerie moléculaire construite à partir de protéines et codée sous forme de gènes dans l'ADN. Peu de scientifiques pensent que la vie extraterrestre - si tant est qu'elle existe - repose sur les mêmes éléments chimiques. "Il serait erroné de supposer que la biochimie qui nous est familière est celle que nous allons trouver sur d'autres planètes", déclare Kershenbaum. La surface de Titan, par exemple, est trop froide (moins 179 °C) pour contenir de l'eau liquide, mais la mission de l'atterrisseur Huygens en 2005 a révélé la présence de lacs d'un autre type, constitués d'hydrocarbures comme ceux de l'essence, principalement du méthane et de l'éthane.

Rothschild pense que les règles universelles de la chimie réduisent certaines des options. "J'ai du mal à imaginer une autre forme de vie qui ne soit pas basée sur le carbone", dit-elle. Il est donc logique de concevoir les missions planétaires de recherche de la vie en gardant cela à l'esprit. L'eau présente également "une tonne d'avantages" en tant que solvant de la vie. Même si des réactions chimiques intéressantes se produisaient dans les lacs de méthane de Titan, elles seraient fortement ralenties par les températures glaciales. La vie pourrait-elle se dérouler à un rythme aussi glacial ? Le planétologue Stuart Bartlett, de l'Institut de technologie de Californie à Pasadena, garde l'esprit ouvert. "Il pourrait y avoir des organismes flottant dans l'atmosphère de Titan qui boivent essentiellement de l'essence pour se maintenir", dit-il.

On a longtemps pensé que toute entité méritant d'être qualifiée de vivante possède des attributs qui ne dépendent pas de sa composition chimique précise. Il est toutefois très difficile de définir ces qualités générales. Les systèmes vivants - même les bactéries - sont extrêmement complexes, maintenus par des informations qui passent (dans notre cas via les gènes) entre les générations et créent une organisation. Mais il ne s'agit pas de l'ordre froid et mort des cristaux, où les atomes sont empilés selon des motifs réguliers. Il s'agit plutôt de l'ordre dynamique d'une ville ou d'une formation nuageuse, que les scientifiques qualifient de "déséquilibré" : il est constamment alimenté en énergie et ne s'installe pas dans un état statique.

Bartlett et Wong proposent une catégorie plus large appelée "lyfe", dont la vie telle que nous la connaissons n'est qu'une variante.

Lorsque James Lovelock, aujourd'hui connu pour l'hypothèse Gaia qui propose que notre planète entière soit assimilée à une entité vivante, participa à la conception des atterrisseurs Viking dans les années 1970, il suggéra de rechercher un tel déséquilibre chimique dans l'environnement - que seule la vie pourrait éventuellement maintenir sur des échelles de temps géologiques. Il s'agit plutôt de l'ordre dynamique d'une ville ou d'une formation nuageuse, que les scientifiques qualifient de "déséquilibré" : Les deux étant constamment alimentés en énergie et ne s'installent pas dans un état statique.  Mais des états de "déséquilibre ordonné" peuvent également être trouvés dans des systèmes non vivants, comme des liquides fluides, de sorte que ce seul critère ne permet pas d'identifier la vie.

Bartlett, en collaboration avec l'astrobiologiste Michael Wong de l'Université de Washington à Seattle, soutient que nous devons échapper au carcan de la pensée terrestre sur la vie. Ils proposent d'introduire une catégorie plus large appelée "lyfe" (prononcé, d'une façon étrangement typique du West Country, comme "loif"), dont la vie telle que nous la connaissons n'est qu'une variation. "Notre proposition tente de se libérer de certains des préjugés potentiels dus au fait que nous faisons partie de cette seule instanciation de lyfe", explique Bartlett. Ils suggèrent quatre critères pour la lyfe :

1. Elle puise dans les sources d'énergie de son environnement qui l'empêchent de devenir uniforme et immuable.

2. Elle connaît une croissance exponentielle (par exemple par réplication).

3. Elle peut se réguler pour rester stable dans un environnement changeant.

4. Elle apprend et se souvient des informations sur cet environnement. L'évolution darwinienne est un exemple de cet apprentissage sur des échelles de temps très longues : les gènes préservent les adaptations utiles à des circonstances particulières.

Les deux chercheurs affirment qu'il existe des systèmes "sublyfe" qui ne répondent qu'à certains de ces critères, et peut-être aussi des "superlyfe" qui en remplissent d'autres : des formes lyfe qui ont des capacités supérieures aux nôtres et qui pourraient nous regarder comme nous regardons des processus complexes mais non vivants tels que la croissance des cristaux.

"Nous espérons cette définition libère suffisamment notre imagination pour que nous ne passions pas à côté de formes de lyfe qui pourraient se cacher à la vue de tous", déclare Bartlett. Lui et Wong suggèrent que certains organismes lytiques pourraient utiliser des sources d'énergie inexploitées ici sur Terre, comme les champs magnétiques ou l'énergie cinétique, l'énergie du mouvement. "Il n'existe aucune forme de vie connue qui exploite directement l'énergie cinétique dans son métabolisme", déclare Bartlett.

Selon eux, il pourrait y avoir d'autres moyens de stocker des informations que dans des brins génétiques comme l'ADN. Les scientifiques ont, par exemple, déjà imaginé des moyens artificiels de stocker et de traiter l'information en utilisant des réseaux bidimensionnels de molécules synthétiques, comme des réseaux en damier ou des abaques. Selon Bartlett, la distinction entre "alyfe" et "non-lyfe" pourrait être floue : être "alyve" pourrait être une question de degré. Après tout, les scientifiques se disputent déjà sur la question de savoir si les virus peuvent être considérés comme tels, même si personne ne doute de leur capacité à détruire la vie.

Il est sceptique quant à la notion de la définition de travail de la Nasa selon laquelle la vie ne peut apparaître et se développer que par l'évolution darwinienne. Il affirme que même les organismes terrestres peuvent façonner leur comportement d'une manière qui ne dépend pas d'un mécanisme Darwinien, à savoir des mutations aléatoires couplées à une compétition pour les ressources qui sélectionne les mutations avantageuses. "L'évolution darwinienne existe bien sûr, mais je pense qu'elle doit être complétée par une vision plus large de l'apprentissage biologique", déclare-t-il.

L'astrobiologiste et physicienne Sara Walker, de l'Arizona State University, partage cet avis. "Il se peut que certains systèmes possèdent de nombreux attributs de la vie mais ne franchissent jamais le seuil de la vie darwinienne", dit-elle. Mais dans son nouveau livre The Zoologist's Guide to the Galaxy, Kershenbaum affirme qu'il est difficile d'imaginer un autre processus susceptible de produire des systèmes chimiques complexes dignes d'être considérés comme vivants (ou alyves). L'évolution par sélection naturelle, dit-il, suit "des principes bien définis dont nous savons qu'ils s'appliqueront non seulement sur Terre mais aussi ailleurs dans l'univers" - et il est "très confiant dans le fait qu'elle sera à l'origine de la diversité de la vie sur les planètes extraterrestres". Si c'est le cas, affirme-t-il, nous pouvons faire des hypothèses raisonnables sur d'autres attributs de ces planètes : par exemple, la vie aura un processus comme la photosynthèse pour récolter l'énergie de l'étoile mère.

Bartlett et Wong se demandent également si les choses vivantes doivent avoir des frontières physiques bien définies.

Après tout, alors que nous pourrions imaginer n'être que tout ce qui se trouve à l'intérieur de notre peau, nous dépendons d'autres organismes en nous : le micro-biote des bactéries dans nos intestins par exemple. Et certains philosophes soutiennent que notre esprit s'étend au-delà de notre cerveau et de notre corps, par exemple dans nos appareils technologiques. "Nous pensons que la vie est un processus qui se déroule probablement à l'échelle de planètes entières", déclare Bartlett. Walker convient que "la seule limite naturelle des processus vivants est la planète", ce qui rappelle l'hypothèse Gaia de Lovelock.

Mais en l'absence d'une limite pour les ingrédients moléculaires, dit Rothschild, tous les composants d'un système vivant se dilueraient dans son environnement, comme des gouttelettes d'encre dans l'eau. Et Kershenbaum affirme que des organismes distincts et délimités sont nécessaires si l'évolution est darwinienne, car ce n'est qu'alors qu'il y a quelque chose d'autre à concurrencer.

Walker pense qu'en fait Bartlett et Wong ne vont pas assez loin dans leur tentative de libérer les idées quant à une vie terracentrique. Leur notion de lyfe, dit-elle, "fait table rase de bon nombre des problèmes omniprésents dans les définitions actuelles de la vie en proposant une définition plus large basée sur les définitions existantes. Les problèmes de base restent les mêmes. Nous n'avons pas besoin de nouvelles définitions de la vie. Ce dont nous avons besoin, c'est de nouvelles théories qui s'attaquent aux principes sous-jacents qui régissent la physique du vivant dans notre univers."

Une autre possibilité d'élargir notre vision de ce que pourrait être la vie est que nous devenions capables de créer de toutes pièces, en laboratoire, des systèmes vivants totalement différents de ceux que nous connaissons. "Nous en sommes beaucoup plus proches que vous ne le pensez", déclare M. Rothschild. En fait, cela s'est peut-être déjà produit et nous ne nous en sommes pas rendu compte, ajoute-t-elle, en plaisantant à moitié. Si nous ne savons pas ce que nous cherchons, un chercheur a peut-être déjà créé une nouvelle forme de vie - et l'a jetée dans l'évier.

En fin de compte, nous ne devrions peut-être pas être trop sûrs que la vie corresponde à une quelconque définition naturelle, estime M. Rothschild. "Je crois que ce que nous avons actuellement, ce sont des définitions non naturelles de la vie, parce que nous n'avons qu'un seul point de données. Je me demande si la vie n'est pas simplement ce que nous définissons."

"Nous pourrions découvrir des systèmes si bizarres et inattendus qu'il serait ompossible de décider s'ils sont vivants ou non", dit Kershenbaum. "Mais si nous découvrons quelque chose de vraiment intéressant et complexe qui ne correspond pas tout à fait à la définition de la vie, cela restera une avancée passionnante. Nous n'allons pas l'ignorer parce que ça ne correspond pas à notre définition !"

Auteur: Ball Philip

Info: The Guardian, 5 Septembre 2020 - Are aliens hiding in plain sight?

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