illusionnisme

Le monde de la psychologie appliquée est un univers particulier qui se compose d’une multitude de techniques partagées avec le monde du mentalisme et ne forme avec lui en fait, qu’une seule et même entité. Un mentaliste est donc quelqu'un qui a exploré la psychologie assez profondément pour en extraire les techniques utiles, stratégies d’interaction choisies et appliquées avec soin et dans un but précis.

Nous vous déclinons ici 4 techniques de mentalisme très utiles dans un contexte conversationnel.

1) Le Yes set (théorie de l’engagement)

C'est un des piliers de l’influence, issu de la vue systémique de la persuasion développée par  Robert B. Cialdini dans les années 1980. Il est facilement vérifiable et très intuitive, stipule que le fait d’habituer les gens à effectuer une série d’actions les rend beaucoup plus susceptibles d’en effectuer par la suite. Cette idée "d’habituer" les gens prend ses sources directement dans le principe du conditionnement, que nous verrons plus en détail dans un prochain point. Cialdini explique calmement que l’engagement va de pair avec le principe de la cohérence psychologique, qui dit (en gros) que "puisque j’ai fait ceci, je devrais faire cela". Le cerveau cherchant constamment à rationaliser le monde pour mieux le comprendre, il a horreur de l’incohérence. D’où son classement en tant que technique de mentalisme de haut niveau.

2) L’Ancrage émotionnel

Un des effets stupéfiant du monde de la psychologie après l’effet miroir. Cette technique de mentalisme exploitée instinctivement par l’homme depuis des siècles. Mais il aura fallu attendre Ivan Pavlov, précurseur du comportementalisme, pour modéliser le processus de conditionnement au grand jour. En gros : Vous donnez des bonnes croquettes à votre chien, vous agitez une clochette, le chien mange les croquettes. Vous faites ça pendant une semaine, plusieurs fois par jour. A chaque fois que le chien mange, il entend le son des clochettes. Au bout d’une semaine, vous agitez les clochettes mais ne servez plus à manger… Et le chien salive. Vous recommencez des jours plus tard, le chien salive toujours. Que s’est-il passé ? Le chien a associé le son des clochettes à la nourriture et au démarrage de sa digestion. Il a été conditionné à saliver et à penser à sa nourriture au son des clochettes. Et bien sûr ça marche aussi pour les humains. 

Le processus d’ancrage a été largement amélioré et repris dans des domaines aussi divers que la publicité, l’humour, le storytelling, la thérapie, et est à la base du fonctionnement de l’hypnose. Parce que oui, l’ancrage fonctionne AUSSI avec les émotion et est bien sûr très exploité comme technique de mentalisme. 

En combinant  les domaines ci-dessus on "fabrique" la technique en piochant un peu partout et en l’adaptant à la situation. Il faut donc créer une atmosphère agréable et renforcer un lien émotionnel en utilisant la technique de l’ancrage émotionnel ?

3) Hypnose conversationnelle et suggestion d’idées

Nous sommes ici dans l’antichambre de la magie : cette technique de mentalisme, consiste ni plus ni moins en une maîtrise millimétrée du langage et des mots. Et ce contrôle, cette absolue suprématie sur l’histoire que votre cerveau articule, peut donner naissance à des résultats tout-à-fait remarquables. Les objectifs de l’hypnose conversationnelle sont principalement les deux suivants : 

- Éveiller des émotions chez votre interlocuteur en adoptant une forme colorée et percutante de discours

- Communiquer des suggestions d’idées en utilisant les mécanismes des sous-entendus.

Si ces buts conversationnels sont les mêmes que ceux définis dans l’hypnose thérapeutique, leur articulation est différente. On préférera une communication plus fine, car dans l’hypnose conversationnelle, l’environnement est rarement dévoilé (difficile d’être persuasif si on annonce d’emblée qu’on va être persuasif).

Au sein même de l’hypnose conversationnelle, deux techniques de mentalisme sont très souvent exploitées :

- La métaphore sous toutes ses formes (il y a plusieurs niveaux de complexité), qui permet de se projeter dans un cadre extérieur pour être libre de jouer avec les idées souhaitées (on appellera ce travail une communication "indirecte")

- La suggestion directe camouflée, qui permet d'instiguer des évocations agissantes dans le discours avec une dextérité très complexe à maîtriser. L’intonation des mots, la maîtrise des ancrages émotionnels et l’imagination y sont pour beaucoup.

4) La Synchronisation (ou l’effet miroir)

Le mystère et les incroyables résultats associés à l’effet miroir font partie des causes de la nécessité absolue de communiquer les techniques de mentalisme publiquement. L’effet miroir est le sujet d’innombrables recherches de psychologie sociale depuis au moins un demi-siècle. Comment ça marche ? C’est simple. En effet : si vous ressentez une connexion émotionnelle forte avec les gens qui vous ressemblent et qui s’impliquent aussi dans votre relation, c’est parce que vous fonctionnez souvent en "synchronisation" :

Vous pensez souvent aux mêmes choses et aux mêmes moments. Vous utilisez le même langage pour communiquer, les mêmes expressions, parfois le même ton, et les mêmes gestuelles. Vous prenez ou partagez choix et opinions similaires. Vous riez souvent de concert, il vous est plus facile de partager les émotions de l’autre (empathie affective). Etc.

Voilà donc l’effet "miroir", en référence à l’activation des fameux neurones éponymes de nos cerveaux. Essayez de remarquer les mécanismes de synchronisation/désynchronisation entre deux (ou plusieurs, mais c’est plus avancé) personnes autour de vous. Qui se synchronise sur qui ? Essayez de remarquer les conséquences de ces synchros/désynchros sur la qualité de la conversation et sur l’influence des participants… Gare aux surprises. 

Où cela mène-t-il de connaitre ou apprendre plus de techniques de mentalisme ?

Comprendre et développer l’univers de la psychologie appliquée, composée d’une multitude de techniques de mentalisme, vous permettra de les repérer et vous en protéger si elles sont utilisées avec de mauvaises intentions. Cela vous permettra aussi de savoir les utiliser et les améliorer, ce qui peut arriver si vous souhaitez renforcer un lien émotionnel, dynamiser un groupe, ou tout autre objectif.

Auteur: Internet

Info: https://humanize-project.com/atmosphere/4-techniques-mentalisme/

[ manipulation ] [ comédie ] [ rapports humains ] [ pnl ] [ programmation neurolinguistique ] [ effet Barnum ]

horizon anthropique

Qu'est-ce que le paradoxe cérébral de Boltzmann ? Le cerveau est-il l'univers ultime ?

Avez-vous déjà contemplé la nature de votre existence et vous êtes-vous demandé si vous étiez vraiment une personne ayant vécu une vie, ou simplement un cerveau récemment formé avec des souvenirs artificiels, développant momentanément une réalité qui n'est pas réelle ? Cette question, connue sous le nom de paradoxe du cerveau de Boltzmann, peut sembler absurde, mais elle trouble les cosmologistes depuis des générations.

Le paradoxe tire son nom de Ludwig Boltzmann, un éminent physicien du XIXe siècle qui a apporté des contributions significatives au domaine de la thermodynamique. À son époque, les scientifiques étaient engagés dans des débats passionnés sur la question de savoir si l'univers a une durée infinie ou finie. Boltzmann a révolutionné notre compréhension de l'entropie, qui mesure le désordre au sein d'un système. Par exemple, un verre est considéré comme ordonné, alors qu'un verre brisé est dans un état de désordre. La deuxième loi de la thermodynamique affirme que les systèmes fermés tendent à devenir plus désordonnés avec le temps ; un verre brisé ne se reconstitue pas spontanément dans son état originel.

Boltzmann a introduit une nouvelle interprétation de l'entropie en appliquant un raisonnement statistique pour expliquer le comportement des systèmes. Il a mis en évidence que les systèmes évoluent vers un état plus désordonné parce qu'une telle transformation est la plus probable. Cependant, si la direction opposée n'est pas impossible, elle est incroyablement improbable. Par exemple, nous ne verrons jamais des œufs brouillés redevenir des œufs crus. Néanmoins, dans un univers infiniment vieux, où le temps s'étend sans limites, des événements hautement improbables, tels que la formation spontanée de structures complexes à partir de combinaisons aléatoires de particules, finiraient par se produire.

Qu'est-ce que cela signifie dans le contexte d'un univers hypothétique qui existe depuis un temps infini ? Imaginez une étendue apparemment banale de quasi-néant, où environ huit octillions* d'atomes convergent fortuitement pour créer le "Le Penseur" de Rodin, sauf qu'elle est cette fois entièrement constituée de pâtes alimentaires. Cependant, cette sculpture de pâtes se dissout rapidement en ses particules constitutives. Ailleurs dans cette vaste toile cosmique, les particules s'alignent spontanément pour former une structure ressemblant à un cerveau. Ce cerveau est rempli de faux souvenirs, simulant une vie entière jusqu'au moment présent où il perçoit une vidéo véhiculant ces mêmes mots. Pourtant, aussi rapidement qu'il est apparu, le cerveau se décompose et se dissipe. Enfin, en raison de fluctuations aléatoires, toutes les particules de l'univers se concentrent en un seul point, déclenchant l'émergence spontanée d'un univers entièrement nouveau.

De ces deux derniers scénarios, lequel est le plus probable ? Étonnamment, la formation du cerveau est nettement plus probable que la création spontanée d'un univers entier. Malgré sa complexité, le cerveau est minuscule par rapport à l'immensité d'un univers entier. Par conséquent, si l'on suit ce raisonnement, il apparaît très probable que tout ce que nous croyons exister n'est rien d'autre qu'une illusion fugace, destinée à disparaître rapidement.

Bien que Boltzmann lui-même n'ait pas approfondi ces conclusions, les cosmologistes qui se sont inspirés de ses travaux ont introduit le concept des cerveaux de Boltzmann. Il est intéressant de noter que ces cosmologistes, comme la majorité des individus, étaient raisonnablement certains de ne pas être eux-mêmes des cerveaux éphémères. D'où le paradoxe suivant : comment pouvaient-ils avoir raison dans leur hypothèse tout en postulant l'existence d'un univers éternel ?

Le paradoxe a trouvé sa résolution dans un concept communément accepté aujourd'hui : notre univers n'existe pas de manière infinie mais a eu un commencement connu sous le nom de Big Bang. On pourrait donc penser que le paradoxe a été résolu une fois pour toutes. Or, ce n'est peut-être pas le cas. Au cours du siècle dernier, les scientifiques ont découvert des preuves substantielles à l'appui de la théorie du Big Bang, mais la question de savoir ce qui l'a précédé et causé reste sans réponse. Que l'univers soit apparu dans un état extrêmement ordonné et improbable ? Notre univers pourrait-il faire partie d'un cycle sans fin de création et d'effondrement, ou sommes-nous simplement l'un des innombrables univers en expansion dans un vaste multivers ?

Dans ce contexte intrigant, le paradoxe de Boltzmann a suscité un regain d'intérêt chez les cosmologistes contemporains. Certains affirment que les modèles dominants de l'univers suggèrent encore que les cerveaux de Boltzmann ont plus de chances d'exister que les cerveaux humains, ce qui soulève des inquiétudes quant à la validité de ces modèles. Cependant, d'autres réfutent ces arguments en proposant de légères modifications des modèles cosmologiques qui élimineraient le problème ou en affirmant que les cerveaux de Boltzmann ne peuvent pas se manifester physiquement.

Dans le but d'explorer les probabilités impliquées, certains chercheurs ont même tenté de calculer la probabilité qu'un cerveau émerge spontanément à partir de fluctuations quantiques aléatoires et survive suffisamment longtemps pour générer une seule pensée. Le résultat de leurs calculs a donné un nombre étonnamment grand, avec un dénominateur dépassant 10 élevé à une puissance environ un septillion de fois plus grande que le nombre d'étoiles dans l'univers.

Malgré sa nature apparemment absurde, le paradoxe du cerveau de Boltzmann est utile. Il place la barre très haut pour les modèles cosmologiques. Si l'état actuel de l'univers semble excessivement improbable par rapport à des nombres d'une telle ampleur, cela indique que quelque chose ne va pas dans le modèle. Ce paradoxe nous pousse à remettre en question notre compréhension de la réalité et nous incite à rechercher une représentation plus complète et plus précise de l'univers.

Alors que nous continuons à explorer les mystères du cosmos, la nature énigmatique de notre existence reste une source de fascination et un catalyseur pour la poursuite de la recherche scientifique. Dans notre quête de réponses, nous pourrons peut-être découvrir des vérités profondes qui nous éclaireront sur la nature de notre réalité et sur la tapisserie complexe de l'univers.

Auteur: Sourav Pan

Info: *un octillion = 10 puissance 48)

[ humain miroir ] [ monde consensuel ]

prospective technologique

9 Tendances de l'intelligence artificielle que vous devriez surveiller en 2019

1) Les puces activées par l'intelligence artificielle seront généralisées
Contrairement à d'autres technologies et outils logiciels, l'IA dépend fortement de processeurs spécialisés. Pour répondre aux exigences complexes de l'IA, les fabricants de puces créeront des puces spécialisées capables d'exécuter des applications compatibles avec l'IA.
Même les géants de la technologie comme Google, Facebook et Amazon dépenseront plus d'argent pour ces puces spécialisées. Ces puces seraient utilisées à des fins comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

2) L'IA et l'IdO (Internet des objets) se rencontrent
2019 sera l'année de la convergence des différentes technologies avec l'IA. L'IdO se joindra à l'IA sur la couche informatique de pointe. L'IdO industriel exploitera la puissance de l'IA pour l'analyse des causes profondes, la maintenance prédictive des machines et la détection automatique des problèmes.
Nous verrons la montée de l'IA distribuée en 2019. Le renseignement sera décentralisé et situé plus près des biens et des dispositifs qui effectuent les vérifications de routine. Des modèles d'apprentissage machine hautement sophistiqués, alimentés par des réseaux neuronaux, seront optimisés pour fonctionner à la fine pointe de la technologie.

3) Dites "Bonjour" à AutoML.
L'une des plus grandes tendances qui domineront l'industrie de l'IA en 2019 sera l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Grâce à ces capacités les développeurs seront en mesure de modifier les modèles d'apprentissage machine et de créer de nouveaux modèles prêts à relever les défis futurs de l'IA.
AutoML (Cloud AutoMLB, modèles de machine learning personnalisés de haute qualité) trouvera le juste milieu entre les API cognitives et les plates-formes d'apprentissage sur mesure. Le plus grand avantage de l'apprentissage automatique sera d'offrir aux développeurs les options de personnalisation qu'ils exigent sans les forcer à passer par un flux de travail complexe. Lorsque vous combinez les données avec la portabilité, AutoML peut vous donner la flexibilité que vous ne trouverez pas avec d'autres technologies AI.

4) Bienvenue chez AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques)
Lorsque l'intelligence artificielle est appliquée à la façon dont nous développons les applications, elle transforme la façon dont nous gérions l'infrastructure. DevOps sera remplacé par AIOps et permettra au personnel de votre service informatique d'effectuer une analyse précise des causes profondes. De plus, cela vous permettra de trouver facilement des idées et des modèles utiles à partir d'un vaste ensemble de données en un rien de temps. Les grandes entreprises et les fournisseurs de cloud computing bénéficieront de la convergence de DevOps avec AI.

5) Intégration du réseau neuronal
L'un des plus grands défis auxquels les développeurs d'IA seront confrontés lors du développement de modèles de réseaux neuronaux sera de choisir le meilleur framework. Mais, avec des douzaines d'outils d'IA disponibles sur le marché, choisir le meilleur outil d'IA pourrait ne pas être aussi facile qu'avant. Le manque d'intégration et de compatibilité entre les différentes boîtes à outils des réseaux de neurones entrave l'adoption de l'IA. Des géants technologiques tels que Microsoft et Facebook travaillent déjà au développement d'un réseau neuronal ouvert (ONNX). Cela permettra aux développeurs de réutiliser les modèles de réseaux neuronaux sur plusieurs frameworks.

6) Les systèmes d'IA spécialisés deviennent une réalité.
La demande de systèmes spécialisés augmentera de façon exponentielle en 2019. Les organisations ont peu de données à leur disposition, mais ce qu'elles veulent, ce sont des données spécialisées.
Cela obligera les entreprises à se doter d'outils qui peuvent les aider à produire des données d'IA de grande qualité à l'interne. En 2019, l'accent sera mis sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Cela jettera les bases d'une IA qui pourra fonctionner dans des situations réelles. Les entreprises se tourneront vers des fournisseurs de solutions d'IA spécialisés qui ont accès à des sources de données clés et qui pourraient les aider à donner du sens à leurs données non structurées.

7) Les compétences en IA détermineront votre destin.
Même si l'IA a transformé toutes les industries auxquelles vous pouvez penser, il y a une pénurie de talents avec des compétences en IA. Pat Calhoun, PDG d'Espressive a déclaré : " La plupart des organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur transformation numérique, mais n'ont pas les développeurs, les experts en IA et les linguistes pour développer leurs propres solutions ou même former les moteurs des solutions préconçues pour tenir leurs promesses ".
Rahul Kashyap, PDG d'Awake Security, ajoute : "Avec autant de solutions'AI-powered' disponibles pour répondre à une myriade de préoccupations commerciales, il est temps que les entreprises deviennent plus intelligentes sur ce qui se passe dans la 'boîte noire' de leurs solutions AI". La façon dont les algorithmes d'IA sont formés, structurés ou informés peut conduire à des différences significatives dans les résultats, poursuit-il. La bonne équation pour une entreprise ne sera pas la bonne pour une autre."

8) L'IA tombera dans de mauvaises mains
Tout comme une pièce de monnaie à deux faces, l'IA a un côté positif et un côté négatif. Les professionnels de la sécurité informatique utiliseront l'intelligence artificielle pour détecter rapidement les activités malveillantes. Vous pouvez réduire les faux positifs de 90 % à l'aide d'algorithmes de réponse et d'apprentissage machine pilotés par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle tombera entre de mauvaises mains et les cybercriminels aux desseins malveillants en abuseront pour réaliser leurs objectifs. Avec l'automatisation, les armées de cyberattaquants peuvent lancer des attaques mortelles avec plus de succès. Cela obligera les entreprises à combattre le feu par le feu et à investir dans des solutions de sécurité alimentées par l'IA capables de les protéger contre de telles attaques.

9) Transformation numérique alimentée par l'IA
En 2019, l'IA sera partout. Des applications Web aux systèmes de soins de santé, des compagnies aériennes aux systèmes de réservation d'hôtels et au-delà, nous verrons des nuances de l'IA partout et elle sera à l'avant-garde de la transformation numérique.
Tung Bui, président du département informatique et professeur à l'Université d'Hawaii a déclaré : "Contrairement à la plupart des prédictions et des discussions sur la façon dont les véhicules et les robots autonomes finiront par affecter le marché du travail - ceci est vrai mais prendra du temps pour des raisons institutionnelles, politiques et sociales - je soutiens que la tendance principale en IA sera une accélération dans la transformation numérique, rendant plus intelligent les systèmes commerciaux existants".

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019

analyse holistique

Un type de raisonnement que l'AI ne peut remplacer

L'ingénieur en logiciel et philosophe William J. Littlefield II fait remarquer dans un essai récent qu'il existe trois types de raisonnement. Dont deux d'entre eux que nous avons probablement tous appris à l'école : le raisonnement déductif et inductif. Les ordinateurs peuvent très bien faire les deux.

Le raisonnement déductif : Les chiens sont des chiens. Tuffy est un chien. Tuffy est donc un chien.

Les premiers ordinateurs, dit Littlefield, utilisaient généralement le raisonnement déductif (qu'il considère comme un raisonnement "descendant"). Ce qui permet à de puissants ordinateurs de battre les humains à des jeux comme les échecs et le Go en calculant beaucoup plus de mouvements logiques à la fois qu'un humain ne peut le faire.

Le raisonnement inductif, en revanche, est un raisonnement "ascendant", qui va d'une série de faits pertinents à une conclusion, par exemple :

Un club a organisé 60 compétitions de natation, 20 dans chaque lieu ci-dessous :

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Sandy Point, nous obtenons en moyenne 80 % de votes d'approbation.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Stony Point, nous obtenons en moyenne 60 % des suffrages.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Rocky Point, nous obtenons une approbation moyenne de 40 %.

Conclusion : Les membres du club préfèrent les plages de sable fin aux autres types de plages.

Ici aussi l'avènement de nouvelles méthodes comme les réseaux neuronaux a permis à de puissants ordinateurs d'assembler une grande quantité d'information afin de permettre un tel raisonnement inductif (Big Data).

Cependant, le Flop IBM de Watson en médecine (supposée aider à soigner le cancer on vit l'AI incapable de discerner les infos pertinentes dans une grande masse de données) suggère que dans les situations où - contrairement aux échecs - il n'y a pas vraiment de "règles", les machines ont beaucoup de difficulté à décider quelles données choisir. Peut-être qu'un jour une encore plus grande masse de données résoudra ce problème. Nous verrons bien.

Mais, selon Littlefield, le troisième type de raisonnement, le raisonnement abductif, fonctionne un peu différemment :

"Contrairement à l'induction ou à la déduction, où nous commençons par des cas pour tirer des conclusions sur une règle, ou vice versa, avec l'abduction, nous générons une hypothèse pour expliquer la relation entre une situation et une règle. De façon plus concise, dans le raisonnement abductif, nous faisons une supposition éclairée." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

Le raisonnement abductif, décrit à l'origine par un philosophe américain Charles Sanders Peirce (1839-1914), est parfois appelé "inférence vers la meilleure explication", comme dans l'exemple qui suit :

"Un matin, vous entrez dans la cuisine et trouvez une assiette et une tasse sur la table, avec de la chapelure et une noix de beurre dessus, le tout accompagné d'un pot de confiture, un paquet de sucre et un carton vide de lait. Vous en concluez que l'un de vos colocataires s'est levé la nuit pour se préparer une collation de minuit et qu'il était trop fatigué pour débarrasser la table. C'est ce qui, à votre avis, explique le mieux la scène à laquelle vous êtes confronté. Certes, il se peut que quelqu'un ait cambriolé la maison et ait pris le temps de manger un morceau pendant sur le tas, ou qu'un colocataire ait arrangé les choses sur la table sans prendre de collation de minuit, mais juste pour vous faire croire que quelqu'un a pris une collation de minuit. Mais ces hypothèses vous semblent présenter des explications beaucoup plus fantaisistes des données que celle à laquelle vous faites référence." Igor Douven, "Abduction" à l'Encyclopédie Stanford de Philosophie

Notez que la conclusion n'est pas une déduction stricte qu'il n'y a pas non plus suffisamment de preuves pour une induction. Nous choisissons simplement l'explication la plus simple qui tient compte de tous les faits, en gardant à l'esprit la possibilité que de nouvelles preuves nous obligent à reconsidérer notre opinion.

Pourquoi les ordinateurs ne peuvent-ils pas faire ça ? Littlefield dit qu'ils resteraient coincés dans une boucle sans fin :

Une part de ce qui rend l'enlèvement difficile, c'est que nous devons déduire certaines hypothèses probables à partir d'un ensemble vraiment infini d'explications....

"La raison pour laquelle c'est important, c'est que lorsque nous sommes confrontés à des problèmes complexes, une partie de la façon dont nous les résolvons consiste à bricoler. Nous jouons en essayant plusieurs approches, en gardant notre propre système de valeurs fluide pendant que nous cherchons des solutions potentielles. Plus précisément, nous générons des hypothèses. Où 'un ordinateur peut être coincé dans une boucle sans fin, itérant sur des explications infinies, nous utilisons nos systèmes de valeurs pour déduire rapidement quelles explications sont à la fois valables et probables. Peirce savait que le raisonnement abductif était au cœur de la façon dont nous nous attaquons à de nouveaux problèmes ; il pensait en particulier que c'était la façon dont les scientifiques découvrent les choses. Ils observent des phénomènes inattendus et génèrent des hypothèses qui expliquent pourquoi ils se produisent." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

En d'autres termes, le raisonnement abductif n'est pas à proprement parler une forme de calcul, mais plutôt une supposition éclairée - une évaluation des probabilités fondée sur l'expérience. Il joue un rôle important dans la création d'hypothèses dans les sciences :

"Par exemple, un élève peut avoir remarqué que le pain semble se moisir plus rapidement dans la boîte à pain que dans le réfrigérateur. Le raisonnement abductif amène le jeune chercheur à supposer que la température détermine le taux de croissance des moisissures, comme l'hypothèse qui correspondrait le mieux aux données probantes, si elle est vraie.
Ce processus de raisonnement abductif est vrai qu'il s'agisse d'une expérience scolaire ou d'une thèse de troisième cycle sur l'astrophysique avancée. La pensée abductive permet aux chercheurs de maximiser leur temps et leurs ressources en se concentrant sur une ligne d'expérimentation réaliste.
L'enlèvement est considéré comme le point de départ du processus de recherche, donnant une explication rationnelle, permettant au raisonnement déductif de dicter le plan expérimental exact." Maryn Shuttleworth, "Abductive Reasining" Chez Explorable.com

Comme on peut le voir, le raisonnement abductif fait appel à une certaine créativité parce que l'hypothèse suggérée doit être développée comme une idée et non seulement additionnée à partir d'informations existantes. Et la créativité n'est pas quelque chose que les ordinateurs font vraiment.

C'est l'une des raisons invoquées par le philosophe Jay Richards dans The Human Advantage : L'avenir du travail américain à l'ère des machines intelligentes, comme quoi l'IA ne mettra pas la plupart des humains au chômage. Au contraire, elle changera la nature des emplois, généralement en récompensant la créativité, la flexibilité et une variété d'autres caractéristiques qui ne peuvent être calculées ou automatisées.

Auteur: Internet

Info: https://mindmatters.ai/2019/10/a-type-of-reasoning-ai-cant-replace/, 10 Oct. 2019

[ optimisme ] [ informatique ]

orient-ponant

La pensée chinoise archaïque

Quelques éléments sur ce que nous savons aujourd’hui de la pensée chinoise archaïque (XVe – XIe siècles av. J.-C.).

La manière dont les Chinois parlent et écrivent constitue, chacun le sait, un langage dont la structure grammaticale est très éloignée de la nôtre, occidentale. Ce que nous appelons les " mots d’armature " : les articles, les prépositions, les conjonctions, ces mots qui nous permettent de relier entre eux les " mots de contenu " : les substantifs, les verbes, les adjectifs qualificatifs, les adverbes, ces mots d’armature qui constituent à nos yeux le " tissu conjonctif " de la langue, sont pour la plupart absents du chinois.

Alors que nous, Occidentaux, nous attendons à lire ces mots d’armature dans un texte comme la manière requise pour l’articuler, nous constatons à la place en chinois des séquences de noms de choses à la queue leu-leu, lesquels peuvent éventuellement être reliés par quelques éléments syntaxiques mais en tout cas d’une façon beaucoup plus rudimentaire que chez nous.

Il existe en particulier dans la phrase chinoise un mot que nous écrivons dans notre graphie comme " yeh " et que nous qualifions de marqueur d’affirmation, pour préciser la façon dont il sert à relier deux notions. Un philologue de la Chine, Kyril Ryjik, dit à propos de yeh : " … ce caractère entretient, entre son sens original et son emploi opératoire, le type de rapport qu’entretient la notion de “copule” […]. Il opère avec une notion de très forte jonction entre deux termes " (Ryjik 1980 : 218). Deux termes chinois sont rapprochés et il est suggéré à l’aide du terme yeh qu’il existe un lien spécial entre les deux.

Chad Hansen, commentateur éminent de la langue chinoise archaïque, explique : 

" Il n’y a pas en chinois de est, pas d’expression prédicative dénotant l’identité ou l’inclusion. La juxtaposition de deux termes (ordinairement suivis de la particule yeh) constitue une phrase relationnelle grossièrement équivalente à une phrase affirmant l’identité ou l’inclusion […] La phrase pai ma ma yeh (blanc cheval cheval “est”) : “(du) cheval blanc ‘est’ (du) cheval”, est un exemple d’une telle structure de phrase " (Hansen 1983 : 45). 

Par ailleurs, si je prononce l’un après l’autre les mots chinois pour cheval et pour bœuf et que je fais suivre leur séquence de yeh : " cheval bœuf yeh ", je laisse entendre qu’il existe quelque chose reliant les deux termes, quelque chose fait qu’ils aient été mentionnés ensemble et je réunis ce faisant automatiquement ces deux notions sous un seul concept qui conduit à parler de ce que nous caractérisons nous comme " animal de trait ", parce que l’union établie entre le bœuf et le cheval par la particule yeh met en avant ce qui nous apparaît comme un trait commun aux deux notions évoquées. Si l’on recourt au vocabulaire de la théorie mathématique des ensembles, on dira que leur rapprochement souligné par yeh met en avant l’intersection de leurs caractères propres : le principe de l’animal de trait ne combine pas l’équinité et la bovinité selon leur union, additionnant l’ensemble des chevaux à celui des bœufs, mais selon leur intersection : là où la blancheur recoupe l’équinité, nous avons " du cheval blanc ", là où l’équinité rencontre la bovinité, nous trouvons le principe de l’animal de trait, en l’occurrence le fait qu’ils puissent l’un et l’autre tracter un objet lourd, comme un chariot, une charrue, la meule d’un moulin à grain, etc. Et à partir de là, la conjonction cheval bœuf signifie en chinois " animal de trait ".

Nous disposons dès lors d’éléments susceptibles de nous faire appréhender de plus près cette notion d’affinité qui nous semble propre à la pensée totémique dont je considère, à la suite de Durkheim et de Mauss, qu’il s’agit avec elle des échos de la pensée archaïque chinoise dans le reste de la zone circum-pacifique, échos dus à un processus historique de diffusion à partir de la Chine ou à une identité foncière trouvant sa source dans leur origine commune.

Deux notions sont rapprochées, sans qu’il soit précisé pour quelle raison précise elles le sont, le seul geste posé étant cette suggestion d’un lien entre les deux. Comment opérons-nous, par exemple en français, dans un contexte similaire ? Dans un usage de copule, nous disposons de deux verbes : être et avoir. Le verbe être, nous l’utilisons pour exprimer la nature de la chose : " Le cheval est blanc ", où un élément de l’ordre d’une caractéristique vient compléter la description de la chose jusque-là : une nouvelle qualification est apportée en complément. Mais nous utilisons aussi le verbe être pour dire : " Le cheval est un mammifère ", ce qui nous permet de signaler l’inclusion d’une sorte dans une autre sorte. La sorte " cheval " est l’une des composantes de la sorte " mammifère ".

Le verbe avoir a un sens qui peut être en français celui de la possession mais également celui d’un lien plus lâche, à la façon de ce yeh que je viens d’évoquer. Quand nous disons : " Le pharaon et la pyramide ", nous savons qu’il existe un lien entre les deux sans qu’il soit clair de quel lien précis nous voulons parler. Est-ce le fait que le pharaon a une pyramide ? Que le pharaon a fait bâtir une pyramide ? Quoi qu’il en soit, que nous précisions d’une manière ou d’une autre, nous savons qu’il existe un lien, qu’il existe – pour recourir à ce terme vague que nous utilisons en Occident pour évoquer la pensée totémique ou celle de la Chine archaïque – une affinité entre le pharaon et la pyramide.

Un autre exemple, quand on dit " L’abeille et son miel ", on peut vouloir dire que l’abeille fait du miel ou que l’abeille dispose de miel. On peut dire aussi " le miel de l’abeille ". Là aussi, nous pouvons préciser la relation exacte mais quand on se contente de dire " l’abeille et son miel ", on procède comme le faisait le chinois dans la forme archaïque de sa langue quand il rapprochait, rassemblait, les deux notions à l’aide de ce terme yeh. Un autre exemple encore, fenêtre et verre : " la fenêtre est en verre ", " il y a du verre dans la fenêtre ", " le verre de la fenêtre ", etc. Tout cela demeure de l’ordre du réversible, d’une symétrie essentielle entre les deux notions rapprochées, alors que, par contraste, les langues de l’Occident, aussi haut que nous puissions retracer leur ascendance, sont familières de la relation anti-symétrique d’inclusion, ingrédient indispensable du raisonnement scientifique. L’émergence du discours théorique qu’est la science a permis la naissance d’une technologie qui soit à proprement parler de la " science appliquée ", par opposition à la technologie résultant de la méthode empirique de l’essai et erreur, la seule que connaissait la culture humaine, à l’Ouest comme à l’Est, dans la période qui précéda le XVIIe siècle.

Le moyen de signifier la relation d’inclusion manquait au chinois, du coup quand il s’agissait d’indiquer un rapport entre deux notions, n’existait dans tous les cas de figure que l’option d’indiquer une proximité, un apparentement, ou comme nous nous exprimons, une " affinité ", faute de pouvoir qualifier la relation plus précisément. Impossible dans ce contexte d’opérer une véritable classification de l’ensemble de ces notions : nous ne pouvons au mieux qu’en établir la liste.

H. G. Creel explique : " Le point crucial est que les anciens Chinois n’étaient dans l’ensemble ni des penseurs systématiques ni ordonnés […]. Ils étaient des cataloguistes infatigables ; ils n’étaient pas systématiciens " (in Hansen 1983 : 25).

Pour qu’un classement systématique puisse être opéré dans l’espace d’une langue, il faut qu’elle dispose parmi ses outils de cette relation d’inclusion et qu’elle permette en particulier d’utiliser le verbe être – ou ce qui en tient lieu – dans le sens qui est le sien quand nous disons : " Le cheval est un animal " ou " Le rat est un mammifère ", soit l’inclusion d’une sorte dans une autre.

Si vous êtes familier de l’œuvre de Jorge Luis Borges. Vous n’ignorez pas alors qu’il nous a diverti avec de petits textes mettant habilement en scène certains paradoxes essentiels. Parmi ceux-ci, celui qui est consacré à " Pierre Ménard, auteur du Don Quichotte ". Ménard, explique Borges, est considéré comme l’un des grands auteurs des années 1930 parce qu’il est parvenu à s’imprégner à ce point de l’esprit du temps de de Cervantes, qu’il a pu réécrire à l’identique deux chapitres (et une partie importante d’un troisième) du Don Quichotte. L’idée est ridicule bien sûr parce que l’on peut imaginer aussi bien qu’au lieu de s’imprégner à la perfection de l’esprit d’une époque, le Ménard en question se soit contenté de recopier le texte du Don Quichotte. Borges avait par ailleurs saisi dans l’une de ses petites fables ce qu’avançait Creel quand il rapportait que les Chinois anciens étaient " des cataloguistes infatigables et non des systématiciens ". Selon Borges, on pouvait trouver dans un ancien texte chinois que :

" Les animaux se divisent en : a) appartenant à l’Empereur, b) embaumés, c) apprivoisés, d) cochons de lait, e) sirènes, f) fabuleux, g) chiens en liberté, h) inclus dans la présente classification, i) qui s’agitent comme des fous, j) innombrables, k) dessinés avec un pinceau très fin en poils de chameau, l) etc., m) qui viennent de casser la cruche, n) qui de loin semblent des mouches ".

Un inventaire sans doute, mais privé de tout caractère systématique, au pôle opposé d’une classification fondée sur l’emboîtement des sortes sur plusieurs niveaux, les niveaux étant ici mélangés. Il s’agit d’une plaisanterie bien entendu et non d’un vrai texte chinois, mais Borges a su saisir ce qui caractérisait à nos yeux d’Occidentaux, l’essence de la … chinoiserie.

Lucien Lévy-Bruhl caractérisait de la même manière la " mentalité primitive ", l’autre nom chez lui, nous le verrons, du totémisme, qui est aussi ce que j’appelle, comme leur synonyme, et à la suite de Durkheim et Mauss, la pensée chinoise archaïque : 

" … les connaissances ne se hiérarchisent pas en concepts subordonnés les uns aux autres. Elles demeurent simplement juxtaposées sans ordre. Elles forment une sorte d’amas ou de tas " (Lévy-Bruhl 1935 : xiv).

Il s’agit bien avec la " mentalité primitive " selon Lévy-Bruhl, le totémisme et la pensée chinoise archaïque d’une seule et même entité.

Auteur: Jorion Paul

Info: 20 janvier 2024, sur son blog.

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volatiles

Cette découverte scientifique est restée cachée dans un tiroir de musée pendant des décennies.  

Les oiseaux que nous allons rencontrer ne ressemblent à rien de ce que vous avez déjà vu.

Federico Degrange : Ils utilisent leur bec comme une hache pour tuer leurs proies.

Lichtman : Oh, mon Dieu.

Daniel Ksepka : Imaginez la plus grande chose que vous ayez jamais vue en vie en train de voler.

James Hansford : Ils sont colossaux. Ils pèsent environ 1 900 livres.

Alicia Grealy : Les œufs auraient été environ 150 fois plus gros qu'un œuf de poule.

Ksepka : Nous parlons donc de plumes d'environ deux pieds, ce qui est... c'est une grande plume.

Anusuya Chinsamy-Turan : La plupart des gens, vous savez, pensent à l'autruche - et ils pensent que c'est grand. Mais en fait, il y avait de vrais géants à une époque.

Lichtman : Nous parlons d'oiseaux qui pesaient autant qu'une voiture de sport, d'oiseaux qui étaient les plus grands prédateurs de leur époque, parcourant la jungle et dévorant des animaux de la taille d'un petit cheval, d'oiseaux si gargantuesques qu'on pouvait les confondre avec un avion.

Pourtant, ces oiseaux sont passés sous le radar de la paléontologie, en tout cas si on compare avec de nombreux dinosaures. Ces géants ailés sont mystérieux et les scientifiques en apprennent chaque jour un peu plus sur eux.

Au cours des quatre prochains épisodes de Science, vite fait, je vais vous les présenter. Nous partons à la recherche des oiseaux les plus extrêmes qui aient jamais existé. Bienvenue dans la première partie d'une série de quatre épisodes sur les vrais grands oiseaux.

- Bonjour, je m'appelle Daniel Ksepka.

Lichtman : Dan est un paléontologue aviaire.

Ksepka : Et je suis conservateur des sciences au Musée Bruce.

Lichtman : Quelle est votre relation avec les grands oiseaux disparus ?

Ksepka : Je les aime et ils m'aiment.

[CLIP : bruits d'océan]

Lichtman : Ok, je veux que vous fermiez les yeux. Dan va planter le décor du premier monstre que nous allons rencontrer.

Ksepka : Imaginez que vous vous trouvez en Caroline du Sud, il y a 27 millions d'années. Vous regardez la mer.

[CLIP : bruit de tempête]

Ksepka : C'est une mer agitée. Et puis, juste suspendu dans les airs, vous savez, bloquant le soleil... se déploie la plus grande chose que vous ayez jamais vue vivante en train de voler, comme un double albatros - avec une envergure de plus de 6 mètres. Elle est magnifique, et vous survole. C'est probablement un grand moment de votre vie, vous savez, l'émerveillement de voir ça.

Lichtman : Cet oiseau s'appelle Pelagornis sandersi. Il n'a pas de nom commun.

Ksepka : Oh, je l'appelle simplement Pelagornis. 

Lichtman : Dan a été le premier à décrire scientifiquement le fossile. Et nous verrons pourquoi il l'a appelé P. sandersi dans une minute. L'histoire commence lorsque ce fossile est entré dans sa vie, sans crier gare.

Ksepka : Pelagornis était un accident de chance et de fortune.

Lichtman : Dan n'a pas trouvé le fossile. Il avait été déterré en Caroline du Sud dans les années 1980, bien avant que Dan ne pose les yeux dessus.

Ksepka : Ils faisaient des fouilles à l'aéroport de Charleston et quelqu'un est tombé sur des os. Les travaux ont été interrompus.

Lichtman : Et il a fait appel à des renforts. Le regretté Al Sanders, paléontologue au musée local de Charleston.

Ksepka : Il est venu avec une équipe et ils ont ramassé ce qui avait été trouvé. Et puis, vous savez, j'aurais pensé que quiconque aurait trouvé cela se serait arrêté net et en aurait fait sa priorité parce que c'était, vous savez, le plus grand oiseau volant de tous les temps.

Lichtman : C'est du moins ce qu'aurait fait un paléontologue aviaire. Mais Al Sanders était plutôt un spécialiste des fossiles de baleines. Il a donc ramené le fossile au musée et l'a mis de côté.

Ksepka : Et Al l'a rangé dans un tiroir au fond de ce genre d'armoire dans le musée.

Lichtman : Et il est resté là pendant une trentaine d'années. Un jour, Al a parlé à Dan des ossements.  

Ksepka : Oui, et je ne m'attendais pas à voir le plus grand oiseau jamais vu dans un tiroir quand j'y suis allé. J'aurais été content avec un canard ou quelque chose comme ça.

Lichtman : Dans ce tiroir qui prenait la poussière se trouvait un fossile vieux d'environ 27 millions d'années qui ne ressemblait à rien de ce que Dan avait vu auparavant.

Ksepka : J'ai sorti l'os de l'aile, je l'ai posé sur le sol, je me suis allongé à côté et j'ai pris une photo avec mon téléphone portable parce qu'il était plus long que mon bras - c'était l'un des trois os.

Lichtman : Dan l'a baptisé Pelagornis sandersi en l'honneur d'Al Sanders, inconscient conservateur de cette découverte colossale. Dan a entrepris de comprendre tout ce qu'il pouvait sur cet oiseau. Et il s'est rendu compte que l'envergure de l'oiseau n'était pas la seule chose étonnante à son sujet. L'oiseau n'était pas seulement grand. Il était bizarre.

Ksepka : Je n'arrivais pas à croire le crâne. Il ne ressemble pas du tout à un oiseau. Il ressemble presque à un petit alligator. Avec un bec d'un pied et demi de long, contenant des mâchoires, avec des sortes de fausses dents.

Lichtman : Elles sont fausses parce qu'elles ne sont pas faites de ce dont sont faites nos dents : de la dentine et de l'émail. Mais elles ont toujours du mordant.

Ksepka : Oui, ce sont en fait des projections d'os, de petites pointes d'os dont la taille varie. Il y a donc une petite, une moyenne et une grande dans l'ordre, et elles ondulent selon ce schéma.

Lichtman : Et c'était probablement parfaits pour percer et retenir des objets glissants...

Ksepka : Donc, quelque chose comme un poisson ou un calmar une fois attrapé.

Lichtman : Outre les fausses dents de poisson, les os de l'épaule de l'oiseau étaient également étranges. Les omoplates de l'oiseau étaient minuscules. L'articulation de l'épaule et l'os qui s'y rattache avaient une forme inhabituelle.

Ksepka : Il ne semble pas qu'elle puisse vraiment fonctionner comme un oiseau normal. Cet oiseau ne pouvait donc pas lever son aile au-dessus du niveau de son dos. Il ne bat donc pas comme une mouette. Ou comme un oiseau chanteur.

Lichtman : Imaginez un cardinal décollant du sol, poussant ses ailes vers le haut et vers le bas, vite et fort. Ce mastodonte se contente probablement de déployer ses ailes de 20 pieds et de laisser le vent faire le travail.

Ksepka : C'est comme un cerf-volant géant. Il s'est donc probablement élevé dans les airs, soit en faisant face au vent, soit en prenant un départ un peu maladroit, soit en utilisant l'élévation à son avantage...

Lichtman : Et une fois que cet oiseau était en l'air, Dan pense qu'il pouvait probablement s'élever sur de grandes distances.

Ksepka : Je ne serais pas surpris que le Pelagornis puisse traverser l'Atlantique et s'arrêter en Afrique ou en Europe, puis revenir dans le cadre de sa migration saisonnière.

Lichtman : Cette espèce, Pelagornis sandersi, n'a été trouvée qu'à Charleston, mais ses proches - les autres oiseaux de cette bande de fausses dents - sont présents partout.

Ksepka : On les trouve partout dans le monde. Nous avons trouvé des fossiles en Antarctique, en Nouvelle-Zélande, dans l'État de Washington et dans l'Oregon, en Europe, en Afrique, en Amérique du Sud. On en trouve littéralement sur tous les continents.

Lichtman : Entre sa taille gigantesque et ses dents, Pelagornis est peut-être l'un des oiseaux les plus étranges de l'histoire de la Terre. Et la question qui me vient à l'esprit est la suivante : comment cet oiseau est-il apparu ? Dan pense que l'apparition de ce groupe - les pélagornithidés - est peut-être liée à la disparition d'autres créatures volantes étranges et géantes.

Ksepka : Dans le cas des pélagornithidés, ce rôle particulier serait rempli par des reptiles volants au Crétacé. Certaines de ces espèces sont bien plus grandes que Pelagornis et disparaissent lors de la même extinction que les dinosaures nonaviens, ce qui permet à un nouveau groupe d'explorer le rôle d'animal volant de très grande taille. Et les pélagornithidés sont le premier groupe à s'en emparer.

Lichtman : Ils se sont engouffrés dans une niche ouverte. C'est ce que m'ont dit de nombreux chercheurs spécialisés dans les grands oiseaux avec lesquels je me suis entretenu pour cette série : ces oiseaux géants sont entrés en scène en partie parce que l'extinction massive a éliminé la concurrence. Et il ne s'agit pas seulement des dinosaures : d'autres reptiles et les premiers oiseaux se sont également éteints. Les survivants ont donc eu accès à des ressources et à des écosystèmes qui n'existaient pas auparavant. Au fil des ans, j'ai beaucoup entendu parler de la radiation des mammifères, qui ont connu leur heure de gloire après la disparition des dinosaures. Mais dans un monde post-dinosaures, les oiseaux ont également déployé leurs ailes et se sont spécialisés.

Ksepka : Une spectaculaire diffusion des oiseaux s'est produite au cours des quelques millions d'années qui ont suivi cette extinction massive. Les ancêtres des oiseaux modernes ont donc la possibilité d'explorer des habitats arboricoles, prédateurs ou aquatiques pour la première fois. Et ils deviennent vraiment - ils deviennent un peu sauvages.

Lichtman : Pelagornis n'est qu'un début. Nous avons d'autres oiseaux sauvages à rencontrer dans les prochains épisodes : des oiseaux qui se sont élevés tel le phénix après l'extinction des dinosaures et qui sont devenus différents de tous les oiseaux encore en vie aujourd'hui.

Ksepka : Par exemple, les oiseaux-éléphants étaient peut-être les plus grands oiseaux qui aient jamais vécu.

Alicia Grealy : Oui, certains pouvaient peser jusqu'à une tonne. C'est pour cela qu'on les appelle les oiseaux-éléphants, n'est-ce pas ?

Lichtman : C'est ce que nous verrons dans le prochain épisode de cette série en quatre parties.

Auteur: Internet

Info: Flora Lichtman, 31 mai 2023. Emission de radio, repris par https://www.scientificamerican.com/

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