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Octobre
2000
AUTEUR
Eléments de
définitions :
- Darwinisme
- Théorie computationnelle de l'esprit
- Emergence
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Eléments de définition
précédents
cybionte
; intelligence
artificielle ; automate
; paradigme de l'automate
Avertissement: ces
définitions n'ont aucun caractère vraiment
scientifique, ni même philosophique ou politique.
Elles visent seulement à illustrer les propos parfois
sibyllins ou trop rapides de nos deux amis Alain et Bernard.
Nous les modifierons éventuellement au fil des discussions.
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Darwinisme
Le concept de sélection darwinienne est devenu incontournable,
dans l'ensemble des sciences étudiant l'évolution
des systèmes, quels que soient ces systèmes. Elle
s'inscrit dans la théorie générale de l'évolutionnisme.
L'on ne peut sans doute pas s'en servir pour TOUT expliquer, tout
déterminer, du plus simple au plus complexe, du plus matériel
au plus intellectuel. Mais d'une façon générale,
l'hypothèse de la sélection darwinienne est la clef
indispensable permettant de comprendre comment la nature, au lieu
de se reproduire sans modifications (au lieu d'évoluer sur
place, si l'on peut dire) laisse émerger des structures et
phénomènes nouveaux - qui peuvent d'ailleurs être
soit plus complexes, soit plus simples que leurs prédécesseurs.
Si ces phénomènes et structures se conservent, c'est
qu'ils s'avèrent plus viables, plus compétitifs que
ces mêmes prédécesseurs. Le darwinisme moderne
ne cherche pas à savoir a priori quels sont les mécanismes
grâce auxquels la reproduction ne se fait pas à l'identique.
Ces mécanismes sont divers, accidentels ou systématiques.
L'essentiel est qu'ils introduisent de nouveaux compétiteurs
dans un milieu stabilisé par l'équilibre de fait s'étant
établi entre les forces qui, si l'on peut dire, occupaient
jusque là le terrain.
Le mécanisme de la sélection darwinienne est simple,
et a été décrit dans toutes les disciplines
du vivant par les innombrables chercheurs évolutionnistes.
Il suppose trois éléments: un générateur
de modifications, interne à un organisme donné,
un milieu qui exerce une pression sur cet organisme tendant
à éliminer ces modifications, la capacité pour
l'organisme de retenir et amplifier les modifications ayant résisté
à la pression du milieu (mutation, sélection, amplification).
A la fin du cycle, qui dans la réalité ne s'arrête
jamais, l'organisme se trouve renforcé parce que mieux adapté.
Le générateur de modification est la clef du dispositif.
Il est constitué d'un système réplicateur
(qui se reproduit à l'identique) comportant des défauts
(certaines réplications ne sont précisément
pas à l'identique). La plupart de ces défauts entraînent
la disparition de la réplication défectueuse, sous
la pression du milieu. Mais certaines réplications défectueuses
se trouvent en fait mieux adaptées au milieu. Il ne reste
plus à l'organisme qu'à les reprendre à son
compte pour les intégrer à sa structure permanente.
Les applications du concept de la sélection darwinienne
sont innombrables, de la génétique, évidemment,
jusqu'aux sciences sociales. Ce qui nous intéresse particulièrement
ici est l'usage qu'en fait la neurologie moderne, pour qui la sélection
darwinienne joue un rôle essentiel dans la création
puis la spécialisation des aires, des cartes et des réseaux
de neurones dans le système nerveux, ainsi d'ailleurs que
leur collaboration éventuelle, ceci jusqu'et y compris en
ce qui concerne la formation et l'enrichissement du moi autour duquel
se structure la conscience individuelle évolué, ses
références, ses créations. Il sera possible
d'en tirer des applications concernant la réalisation d'automates
intelligents auto-adaptatifs.
C'est ce mécanisme de la sélection darwinienne que
nous avons évoqué par l'expression de "machine à
inventer". Il est évident qu'il est utilisé non seulement
au niveau génétique ou entre espèces et cultures
en compétition, mais aussi dans le domaine des sociétés
humaines. Celles-ci ne se reproduisent pas à l'identique,
sinon nous en serions encore à l'âge de pierre. Une
organisation politique ou sociale intelligente s'efforcera donc
de se doter du générateur de modifications, ainsi
que du dispositif permettant de distinguer et réutiliser
les modifications les mieux adaptées aux nouvelles contraintes
du milieu. Le générateur de modification marchera
d'autant mieux qu'il fonctionnera sur le mode aléatoire,
que nous appelons ailleurs aussi anarchique. S'il se comporte en
simple réplicateur fiable à 100%, il perd tout intérêt.
En ce qui concerne la compréhension des mécanismes
de la vie et de l'évolution, comme l'on sait, la question
non encore résolue est de savoir quelle molécule chimique,
dans quel environnement énergétique et chimique initial,
a commencé à se répliquer (avec des erreurs
de réplications). Le phénomène fut-il spécifique
à la Terre, se retrouve-t-il dans des planètes telluriques
analogues à cette dernière, voire dans des molécules
flottant dans l'espace? Pour ce qui concerne en tous cas les automates,
l'enjeu est de taille. Il n'y aura pas de véritable automate
intelligent indépendant des hommes, c'est-à-dire susceptible
d'inventions de son propre chef, si ne se met pas en place un dispositif
original de réplication-erreurs-sélection lui permettant
de s'adapter à l'environnement, sans intervention humaine.
L'hypothèse qu'un automate auto-adaptatif puisse voir le
jour fait peur. Mais rien n'interdit au contraire de penser qu'il
pourrait travailler en symbiose avec les hommes pour accélérer
ou "booster" (de façon aléatoire et anarchique) leurs
propres machines à générer de la diversité.
Des logiciels très simples, aujourd'hui, simulent ce qui
pourrait se passer. Mais il ne s'agit encore que d'expériences
sans grandes conséquences applicatives.
Pour en revenir au darwinisme, force est de constater qu'il est
malheureusement encore connoté politiquement d'une façon
détestable. L'on peut s'en servir pour justifier tous les
conservatismes. Si l'homme est plus grand que la femme et la bat,
ou si il y a des guerres, c'est parce que ces solutions ont permis
la survie des chasseurs-cueilleurs, et continuent à assurer
la survie de nos propres sociétés, puisque précisément
elles n'ont pas encore été éliminées
par l'évolution. Plus généralement, cette forme
de darwinisme primaire fonctionnaliste chante les louanges du libéralisme
comme le meilleur moyen de faire triompher les forts sur les faibles,
afin d'assurer les meilleures chances de survie. Le problème
est qu'avec l'accélération des techno-sciences, et
des modifications éventuellement destructrices qu'elles permettent
à l'homme d'introduire dans l'environnement, les mécanismes
adaptatifs darwiniens classiques, passant par des modifications
génétiques, entraînant elles-mêmes des
modifications neurologiques et de comportement, tant chez l'homme
que chez les autres espèces vivantes, demandent beaucoup
trop de temps pour offrir éventuellement des remèdes
à des innovations catastrophiques ou mal utilisées.
Il faut donc mettre en place des générateurs de
diversité et de mutations fonctionnant sur un tout autre
rythme, et entraînant à court terme des retombées
efficaces intéressant la planète entière. Le
darwinisme nous rappelle cette évidence : si l'on
veut survivre, il faut être le meilleur, pour résister
aux pressions de l'environnement, environnement que nous créons
nous-mêmes (gaz à effets de serre...) ou qui se modifie
de son propre fait (un hiver nucléaire provoqué par
une explosion sismique de très grande magnitude). Etre le
meilleur n'est pas nécessairement être le plus gros
ou le plus brutal. C'est être le plus intelligent, le plus
inventif. C'est aussi savoir regrouper et fédérer
les faibles, ou proposer des synthèses entre forces antagonistes.
En matière de sciences sociales et de sciences tout court,
le darwinisme, faut-il le rappeler, est la clef de l'innovation.
Prétendre innover sans mettre en compétition les solutions
nouvelles soi-disant inventées n'aboutit qu'à reproduire
le présent. Mieux encore, on ne peut attendre d'innovation
que d'un organisme mis en compétition darwinienne pour sa
survie. D'où l'intérêt de faire la chasse aux
académismes de toutes sortes, pour le plus grand bien de
l'avancement des sciences, comme l'on disait jadis. Si l'on devait
désigner le génie fondateur le plus marquant de ces
cinq cent dernières années, y compris les premières
du présent millénaire, nous proposerions personnellement
(mais nous ne serions pas les seuls) Charles Darwin.
Dans cet esprit, nous pourrions conclure en disant que nous voyons
le darwinisme comme une incitation permanente à la mobilité
et à la création, y compris par des démarches
non-libérales de rupture allant à contre-sens de ce
qui paraît l'évolution spontanée. Ajoutons que
la compétition darwinienne auto-organisée telle que
nous l'entendons ici ne devra être guidée par aucune
finalité pré-définie. Comme dans la nature,
ses résultats se constateront après-coup. Elle poura
conduire à tout et n'importe quoi, au meilleur pour nous
ou au pire. A nous de mettre en place, si nous le pouvons,
des mécanismes de ré-entrance de celles des adaptations
se révélant, sur le moment, apporter une amélioration.
Jean-Paul Baquiast
La théorie computationnelle de l'esprit
Le terme de théorie computationnelle de l'esprit n'est
pas nouveau, puisqu'il remonte à Alain Turing, Putnam et
autres logiciens qui ont voulu montrer que l'esprit n'était
pas un phénomène mystérieux, mais pouvait s'expliquer
par la présence d'informations, fragments de matière
organique dans les circuits neuronaux, analogues aux fragments de
matière électronique dans les circuits d'ordinateurs.
Mais, dès le début, l'on s'est bien gardé de
comparer l'esprit à un ordinateur, tel du moins que nous
le connaissons actuellement. La comparaison cerveau-ordinateur revient
souvent, mais seulement dans des approches journalistiques. Elle
repose sur l'idée que le monde extérieur fournirait
des "instructions" au cerveau, analogue à celles données
par les programmeurs aux ordinateurs (instructionnisme). Elle est
bien trop simpliste pour faire comprendre le fonctionnement et surtout
l'émergence des systèmes nerveux, même les plus
simples. Par contre, la théorie computationnelle de l'esprit,
aujourd'hui, a le grand intérêt d'aider à expliquer,
dans une perspective transformiste darwinienne, comment une structure
complexe comme le cerveau humain a pu progressivement se construire
par agrégations successives de circuits nerveux élémentaires,
présents chez l'animal le plus rudimentaire. Dès lors
qu'une espèce vivante a trouvé un avantage sélectif
à recueillir une information sensorielle sur le monde extérieur,
à la transmettre, la mémoriser, la traiter ou s'en
servir pour commander une action en réponse, l'amorce du
cerveau a été mise en place. Il s'est agi d'abord
de réseaux plus ou moins spécialisés, touchant
la vision, l'audition, ... les émotions, etc. mais les couches
s'ajoutant ou se juxtaposant aux couches, de nouvelles fibres, de
type associatif réentrant, se sont mises en place (toujours
par sélection darwinienne, dans la mesure où de tels
dispositifs aidaient les animaux ainsi équipés à
mieux s'adapter).
Les principales fonctions computationnelles permettant la survie
apparaissent dès les premières structures cérébrales:
à partir de l'interprétation des messages des sens:
mesurer, compter, extrapoler, évaluer, élaborer des
statistiques, des probabilités, etc. L'intérêt
de la théorie computationnelle de l'esprit est de montrer
comment, par superpositions et ajouts successifs (le "bricolage"
propre à tout processus évolutif naturel) les cerveaux
les plus complexes en sont arrivés à réaliser
des synthèses ou des symbioses associant leurs différentes
couches - chacune de celles-ci s'enrichissant sans perdre son rôle.
Ainsi, contrairement à ce qu'affirmait il y a quelques décennies
l'hypothèse des trois cerveaux, reptilien, limbique, etc.,
ceux-ci n'interviennent pas dans la régulation globale de
façon indépendante, comme ils le faisaient quand ils
étaient seuls, mais en symbiose "ré-entrante" avec
les autres, et avec les aires et fibres du cortex associatif.
La théorie computationnelle de l'esprit est évidemment
totalement compatible avec l'analyse du rôle des gènes
dans l'évolution. Ce sont certains gènes spécialisés
qui permettent à certaines cellules de se transformer en
neurones, puis à s'organiser en circuits plus ou moins compliqués.
Dans une espèce donnée, chaque individu naît
donc avec une plate-forme neurologique lui permettant d'exercer
telle ou telle des activités qui lui sont propres - lui permettant,
si l'on préfère, de manifester telle ou telle forme
d'esprit qui caractérise l'espèce concernée
- esprit dont l'animal est généralement inconscient
. Mais, comme l'on sait aussi, l'organisation neurologique de l'embryon
puis du nouveau-né se spécifie et s'enrichit au fur
et à mesure du développement du jeune, lequel acquiert
de nombreuses informations nouvelles par imitation de ses parents
ou de la "culture" de l'espèce. La théorie computationnelle
de l'esprit peut alors servir à analyser comment se font
ces nouvelles complexifications, et comment elles se transmettent
par usage au sein de l'espèce, en pouvant créer de
nouveaux environnements favorables à de nouvelles sélections
génétiques.
La question constamment posée, dans cette approche, est
celle de distinguer ce qui est génétique de ce qui
est acquis par l'expérience. Les études sur les langages,
sur les mathématiques, et plus généralement
sur toutes les dispositions cognitives évoluées de
l'esprit humain, s'efforcent en permanence d'approfondir ces points
- non sans débats constants entre spécialistes. D'une
façon générale, la prédisposition ou
l'inné est généralement admise. Le langage
ou le calcul mathématique ne seraient pas dans la nature,
mais le résultat élaboré de comportements de
survie acquis loin dans le passé évolutif
Pour les automaticiens, la question est primordiale. L'idéal
sera de doter les automates que l'on voudra rendre intelligents
et conscients, non seulement d'une plate-forme de simili-neurones,
circuits et unités de computation de l'information suffisamment
évoluée pour permettre des comportements déterminés
à l'avance, mais de leur donner la possibilité, par
auto-apprentissage spontané en présence de facteurs
sélectifs aléatoires, d'enrichir et relier entre eux
les supports computationnels de ce que nous appellerons leur esprit.
La théorie computationnelle de l'esprit a un autre intérêt,
celui d'aider à expliquer les limites de la science et de
la connaissance: il y a des choses dans l'univers que nous ne comprenons
pas, malgré tous nos acquis cognitifs, parce que notre esprit
n'a pas encore eu l'occasion de développer les réseaux
ou algorithmes permettant de les traiter. C'est déjà
très satisfaisant de voir tout ce qu'un esprit sélectionné
pour résoudre les problèmes de survie dans la savane
est devenu capable de faire. Il faudra sans doute attendre encore
un peu (automates hyper-intelligents aidant) pour que les problèmes
encore apparemment insolubles s'éclaircissent - si jamais
ce jour arrive sur terre.
Sur toutes ces questions, l'on consultera avec le plus grand profit
les travaux de Steven Pinker et de Daniel Dennett.
Jean-Paul Baquiast
Steven Pinker, Comment fonctionne l'esprit, Odile
Jacob 1999
Daniel C. Dennett, La conscience expliquée, Editions Odile
Jacob 1991-1993
Daniel C.Dennett, Darwin est-il dangereux? Editions Odile Jacob
1995-2000
Emergence 
Les spécialistes de la vie artificielle donnent
à ce mot un sens précis (du moins, Hughes Bersini,
chercheur à l'IRIDIA à Bruxelles, qui a donné
au CNAM une conférence
sur la vie artificielle, le 18 septembre 2000).
Pour lui, l'émergence est un système
qui se prête à deux types de lecture :
-
une première lecture qui en décrit
la simplicité et en révèle des mécanismes
très simples
-
une deuxième lecture où apparaissent
des choses nouvelles, qui ne sont absolument pas codées
dans le premier niveau, mais dont le premier niveau est responsable,
parce que dû à ses itérations nombreuses
dans le temps et dans l'espace.
Les exemples suivants, et la démonstration interactive
du jeu de la vie, permettront ici de mieux fixer les idées
:
1) Expérience du double pont : deux voies
(dont l'une est plus courte que l'autre) sont offertes à
des fourmis pour aller d'un point à un autre. Au début,
elles choisissent aléatoirement les deux ponts : il n'y a
pas de préférence. Et au bout d'un moment, les fourmis
prennent toutes un même chemin : celui le plus court.
C'est un phénomène émergent : aucune fourmi
n'est architecte, aucune fourmi n'a un plan dans la tête de
la longueur des deux ponts. C'est un phénomène émergent
car pour arriver au chemin le plus court, chaque fourmi n'a utilisé
que deux règles :
-
elle laisse un phéronome derrière
elle,
-
quand elle a le choix entre deux chemins, elle
choisit le chemin qui dégage la plus forte odeur (donc
la plus forte concentration de cette substance odorante). Avec
des aller-retour, petit à petit, le chemin le plus court
va se charger de la plus grande concentration de phéronomes
et donc petit à petit, les fourmis vont prendre le chemin
le plus court.
C'est un phénomène émergent car
la sélection du chemin le plus court (qui ici est un nouveau
phénomène) n'a été nulle part codé
dans les règles que suivent les fourmis.
2) Le jeu de la vie (simulation
inventée par Conway au milieu des années 60,
intimement liée aux problèmes que posent les réflexions
sur l'auto-organisation du vivant et, plus généralement,
sur la «vie artificielle».)
L'idée est de réaliser un automate cellulaire : on
a un grillage, avec des cellules. Chaque cellule peut être
dans deux états : vivant ou mort (vivant symbolisé
par la couleur bleue, mort par la couleur jaune.
Ce qui fait passer une cellule de l'état vivant à
mort (ou mort à vivant), c'est la configuration des cellules
situées immédiatement autour d'elle (il y en a huit),
avec des règles très simples.
- Si la celluleest «morte» :
- dans le cas où trois des huit cellules voisines
sont «vivantes», la cellule s'anime (en d'autres
termes, une cellule vivante naît) ; dans les autres
cas, elle demeure vide.
Réalisez votre simulation en cliquant ici (bientôt
disponible)
On démarre à partir d'une configuration
initiale et on lance le système, par simulation informatique
: on observe des choses, incompréhensibles, d'une complexité
extraordinaire, on voit des petits mobiles qui se déplacent
tout seuls, mais personne n'a dit qu'un petit mobile devait se déplacer
tout seul. Le fait que cette «créature informatique»
se déplace provient de l'effet des deux règles simples
que l'on a appliquées. Avec leur itération et leur
déploiement dans l'espace, apparaissent des choses nouvelles
complètement imprévisibles et d'une complexité
infinie parce que très difficiles à décrire.
A ce sujet, une bonne définition de la complexité
pourrait être : "c'est la longueur de l'information nécessaire
pour décrire ce qui se passe".
Ainsi, pour parler des petites règles à appliquer,
il me faut vingt secondes. Mais pour parler de ce que l'automate
cellulaire fait, c'est beaucoup beaucoup plus long.
3) Système auto-reproductif, qui s'auto-reproduit
à l'infini (automate cellulaire) 
Il suffit de huit règles très simple pour faire cette
"espèce de petit gène".
Cette auto-reproduction n'a pas été codée dans
l'automate : c'est un phénomène émergent.
Si, sur un écran, nous voyons un automate qui s'auto-reproduit,
c'est pour l'informaticien qui a codé les huit règles
quelque chose d'assez inattendu, car justement non prévisible
à partir des huit règles en question.
Christophe Jacquemin
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