ironie

Mes lettres de demande d'emploi, pour sincères qu'elles étaient, masquaient l'entière vérité. Les visages auraient blêmi devant l'intégralité des faits dans leur brutalité. "Monsieur" songeai-je, "Auriez-vous un emploi disponible pour un cambrioleur saisonnier, arnaqueur, faussaire, et voleur de voitures? justifiant également d'une certaine expérience en tant que voleur à main armée, maquereau, tricheur professionnel, et autres petites choses. J'ai fumé la marie-jeanne à douze ans (dans les années quarante) et je me piquais à l'héroïne à seize. Je n'ai aucune expérience du LSD et de la méthédrine. Ils sont venus au goût du jour depuis mon emprisonnement. J'ai enculé de jeunes et jolis garçons ainsi que des homosexuels féminins (mais uniquement lorsque j'étais enfermé, privé de femmes). Dans le jargon des geôles, des prisons et des bas-fonds (certains bas-fonds très sélects), je suis un enfoiré capable de baiser sa mère. Pas vraiment en fait, puisque je ne me souviens pas de ma mère. Dans le monde qui est le mien, ce terme, dans l'emploi que j'en faisais, était la revendication orgueilleuse et vantarde d'être un démon en marche, aux réactions imprévisibles, scandaleuses et outrancières, un véritable virtuose du crime. Naturellement, le fait d'être un enfoiré dans ce monde-là fait de moi une raclure de poubelle dans le vôtre. Disposez-vous d'un emploi pour moi?"

Auteur: Bunker Edward

Info: Aucune bête aussi féroce

[ tromperie ] [ apparence ] [ recherche d'emploi ]

camouflage

Dans le milieu de la grande truanderie, Rosso Dagarella était ce qu'on appelle un lézard. Le lézard est un expert de la poudre aux yeux, de l'infiltration, de l'imposture. C'est un spécialiste de la mue, un champion de l'incognito, un virtuose du ni vu ni connu. Qu'on n'aille pas imaginer je ne sais quel cabotin qui aime se déguiser comme un pitre de carnaval : le lézard serait plutôt tout le contraire. Ce jour-là, Rosso Dagarella portait un vêtement assez commun, mais de bonne coupe, qui aurait pu habiller un bourgeois modeste ou un maître artisan. Tout son art tenait dans son sens du mimétisme : un lézard ne se cache pas, ne se masque pas, ne se livre pas à un stupide jeu d'acteur. Il sait juste adopter avec naturel les attitudes et les comportements de l'humanité ordinaire ; il se contente d'emprunter tous les gestes, tous les accents, toutes les allures, sans jamais appuyer ou surjouer. Il adhère simplement à la normalité des pigeons qu'il veut plumer et des limiers qu'il veut semer. La meilleure planque d'un lézard, c'est la cohue des marchés, c'est la ferveur des processions, c'est le tourbillon frôleur des bals. Il est toujours juste là où on ne le cherche pas, un peu à côté, presque sous vos yeux. Qu'il ait un cave à lessiver ou un ennemi à éviter, il le colle généralement de si près qu'il demeure inaperçu. Il rôde aux lisières de son entourage : dans la domesticité des amis du client, dans les buveurs qui trinquent avec ses hommes de main, dans les messagers qui portent son courrier. Il s'expose avec une insolence si tranquille qu'il reste toujours couvert.

Auteur: Jaworski Jean-Philippe

Info: Gagner la Guerre

[ espion ] [ normalité ] [ comédien ]

dernières paroles

Comme de nombreux artistes de cirque, Fabrice Champion (1972 - 2011) se retrouva enfant à l'école de la piste pour dompter une énergie débordante. A 8 ans il déboule pour la première fois sous un chapiteau à Grenoble. Huit ans plus tard, il réussit le concours d'entrée au Centre national des arts du cirque où il choisit sa spécialité : voltigeur au trapèze. Et le voilà, dès sa sortie de l'école, en 1992, à performer dans la rue sur un camion-trapèze avec ses amis. De 1993 à 2004 il est la vedette principale de la troupe des Arts Sauts. Le 22 mai 2004 il percute en plein vol un de ses partenaires. S'ensuit une longue rééducation, aidé en cela par la pratique du bouddhisme. Tétraplégique, il reste trapéziste dans l'âme "une technique qui est la seule à offrir cet espace immense, en longueur, comme en hauteur". En 2010, il met en scène, répète et joue le spectacle de fin d'études des élèves de l'Ecole nationale des arts du cirque de Rosny-sous-Bois. Intitulé, avec la complicité des élèves : "Totem de cirque" (Mourrez-vous d'être vivant?). Pour ses futurs professionnels de la piste, Fabrice a tiré une sagesse et une méthode de son expérience. L'envie de transmettre une relation subtile et profonde au corps virtuose. Mais, celui qui évoquait l'envol du trapèze comme "un cadeau, celui de s'envoyer en l'air avec une maîtrise de soi, une prise de risque et un rapport au corps fantastique" rêvait depuis longtemps de chamanisme. Il part pour le Pérou. Seul. Quatorze heures d'avion d'abord, un trajet en hélicoptère, puis en pirogue pour une semaine d'initiation aux médecines traditionnelles amazoniennes. Après avoir avalé les plantes destinées à la cérémonie, on le retrouve mort le lendemain matin de la cérémonie chamanique. En résidence de travail au Cent Quatre, à Paris, Fabrice Champion répétait depuis un an un nouveau spectacle intitulé Nos Limites avec deux jeunes acrobates-danseurs. Avec eux, il avait inventé la "tétradanse", autrement dit la danse en mode tétraplégique. La création était prévue pour février 2012. Dans le film Acrobat réalisé en 2011 par Olivier Meyrou, qui a suivi sa féroce rééducation et son travail depuis six ans, la vision de Fabrice Champion sur son fauteuil roulant pris d'assaut par ses deux complices avant de tenter des acrobaties par terre avec eux, est impressionnante de beauté et d'émotion. Il confiait "que s'il pouvait choisir aujourd'hui entre marcher de nouveau et avoir plus confiance en lui", il préférait la seconde option. "Pour avoir plus confiance dans mes intuitions, ma force, quoique j'aie à offrir". On l'a compris : le compilateur, ayant pris connaissance de ce parcours singulier, n'aura pas eu grands efforts à faire pour s'imaginer une mort par ingurgitation d'un breuvage à base d'Ayahuasca, c'est-à-dire par abus de DMT. Ce qui lui permet de ne pas classer cette mort dans la catégorie des suicides. Il y voit un terme plus idoine, celui de "quête".

Auteur: Internet

Info: mis en forme par Mg

[ quête ]

deep machine learning

Inquiets, des chercheurs bloquent la sortie de leur IA
La science ne pense pas, écrivait le philosophe Heidegger. En 2019, si. La situation est cocasse. Des chercheurs de l'association de recherche OpenAI estimeraient leur générateur de texte, opéré par un modèle linguistique d'intelligence artificielle, comme bien trop évolué pour ne pas être dangereux. Entre des mains malveillantes, l'algo virtuose des mots pourrait semer fake news, complots et avis malveillants convaincants, sans élever le moindre soupçon.

Deux cent ans après Victor Frankenstein, des chercheurs d’OpenAI, une association californienne de recherche à but non lucratif en intelligence artificielle, se trouvent face au même dilemme qui agitait le savant dans le roman de Mary Shelley : auraient-ils créé un monstre ? Un journaliste du Guardian l’a testé. La bête, baptisée GPT2, un modèle d’intelligence artificielle (dit linguistique) capable de générer du faux texte avec précision, serait tellement performante que ses créateurs rechignent à la rendre publique. Sur la base d’une page, un paragraphe ou même quelques mots, le générateur est en mesure d’écrire une suite, fidèle au style du journaliste ou de l’auteur et en accord avec le sujet. Ce système, alimenté au machine learning, se base sur l'étude de 8 millions de pages web, partagées sur Reddit et dont le contenu a été validé par au moins trois votes positifs, étaye un article de BigData.

Le journaliste du Guardian a soumis la machine à la question, en intégrant, facétieux, l’incipit de 1984 de George Orwell. "C’était une journée d’avril froide et claire. Les horloges sonnaient treize heures", écrivait l’auteur. Dans l’esprit tout futuriste d’Orwell, GPT2 aurait complété d’un : "J’étais en route pour Seattle pour commencer un nouveau travail. J’ai mis les gaz, les clés, et j’ai laissé rouler. J’ai pensé à quoi ressemblerait la journée. Il y a 100 ans. En 2045, j’étais professeur dans une école dans quelque coin obscur de la Chine rurale". (I was in my car on my way to a new job in Seattle. I put the gas in, put the key in, and then I let it run. I just imagined what the day would be like. A hundred years from now. In 2045, I was a teacher in some school in a poor part of rural China).

Le Guardian poursuit l’expérience et entre dans GPT2 quelques paragraphes issus d’un article à propos du Brexit. La suite proposée par le générateur est étonnante. Le style est celui d’un journaliste, l’article intègre des citations (fausses) du chef de l’opposition britannique Jeremy Corbyn et du porte-parole du gouvernement et évoque même le problème des frontières irlandaises. Selon le directeur de recherche d’OpenAI, Dario Amodei, le modèle GPT2 pousse la supercherie plus loin. Il traduirait et résumerait n’importe quel texte, réussirait des tests basiques de compréhension de texte.

A The Verge, David Yuan, vice-président à la tête de l’ingénierie d’OpenAI, déclare qu’une dissertation composée par GPT2 "aurait pu tout aussi bien être écrite pour les SAT (examens utilisés pour l’admission aux universités américaines, ndlr) et recevoir une bonne note". Et c’est précisément cette maestria à réussir dans ses tâches d’ordre intellectuel qui pousse les chercheurs d’OpenAI à freiner sa sortie, de peur que la technologie tombe entre de mauvaises mains. "Nous choisissons de sortir une version limitée de GPT2 (...) Nous ne publierons ni la base de données, ni le code d'apprentissage, ni le modèle sur lequel GPT2 repose", explique un billet du blog de l'équipe de recherche.

Pour l’heure, l’ONG souhaiterait éprouver davantage le modèle. "Si vous n’êtes pas en mesure d’anticiper les capacités d’un modèle informatique, vous devez le tester pour voir ce qu’il a dans le ventre", explique OpenAI à The Guardian. Le résultat ? Comme GPT2 s’exerce dans la cour de recré des Internets, il ne serait pas très compliqué de pousser l’algorithme à générer des textes que les complotistes ne renieraient pas.

En 2015, Elon Musk s’associait à Sam Altman, président de l’incubateur prisé, Y Combinator pour fonder OpenAI, une organisation à but non lucratif pour encourager la recherche et la réflexion autour d’une IA bienveillante, qui reste au service du bien commun. Ses deux parrains la dotent d’une confortable enveloppe d’un milliard de dollars, soutenus par d’autres angels de la Silicon Valley, tels que Peter Thiel, serial entrepreneur et investisseur réputé pour ses idées controversées – l’homme est libertarien, soutient Trump et est un transhumaniste convaincu – ou Reid Hoffmann, le fondateur de LinkedIn.

A lire ce qui s’écrit ça et là à propos de GPT2, les chercheurs d’OpenAI tomberaient de leur chaise en réalisant le potentiel néfaste de l’algo. A croire que les chercheurs auraient oublié la mission première de l’ONG, à savoir, sensibiliser aux méfaits de l’intelligence artificielle et imaginer cette technologie au service du bien commun. Alors vraie peur des chercheurs, recherche candide ou plutôt, volonté d’interpeller le grand public et d'ouvrir le débat ?

Auteur: Meghraoua Lila

Info: https://usbeketrica.com

[ lecture ] [ écriture ]

homme-machine

Un pas de géant pour une machine à jouer aux échecs

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Strogatz Steven

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

[ singularité ]