Très bref survol des travaux suscités
sur le sujet de l’auto organisation du vivant.
Les pères de la
cybernétique qui voient dans les feed-backs un des tout premier modèle
d'organisation chez les êtres vivants
(H. Von Foerster, Cybernetics in Circular causal and feedback mechanisms,
: in H. Von Foerster, M. Mead, H. Teuber, L.J. Macy (Eds), biological and
social systems, Transactions of the sixth conference, March,24-25, Jr
Fondation, New-York, 1949.)
(D. and K. Stanley Jones : The Kybernetics of natural systems.
Wiener ( N. Wiener : Cybernetics, Hermann, Paris,1948) fait le parallélisme entre le tremblement cérébelleux et
une boucle de rétroaction déréglée
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Les travaux très nombreux
sur les propriétés d'auto organisatrices et auto référentielles du vivant et le
concept d'autopoïesis : (F. Varela : Principles of Biological
Autonomy, Elsevier North Holland, New-York, Oxford, 1979.) et Zeleny (M.
Zeleny, H.R. Maturana, F.J. Varela, H. Atlan : Autopoiesis, A theory of Living
Organization, Series Volume
Citons aussi :
- Le Colloque de Cérisy. Auto organisation. Editions du Seuil.
1983.
- Le cahier no 8 du centre de recherche épistémologie et
autonomie (C.R.E.A.) de l'école polytechnique : Généalogies de l'auto
organisation.
- Le livre Self
Reference. Bartlett, S.J., Suber, P.,Martinus Nijhoff Publishers. Members of
the Kluver Academic Publishers Group. Dodrecht,
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Von Forster et plus
tard Henri Atlan (Atlan, H. : L'Organisation
Biologique et la Théorie de l'information, Paris, Hermann. 1970.) tentèrent d'expliquer les propriétés d'auto organisation des
êtres vivants par le paradigme de la complexité par le bruit.
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Modélisation
de l'organisation des systèmes vivants par des systèmes dynamiques :
René Thom voyait dans
les singularités (théorie des catastrophes) des systèmes dynamiques continûment
différentiables, les figures de régulations des systèmes vivants, il
considérait ces singularités comme un modèle de différenciation embryologique.
Il fût l'un de pères de la notion d'attracteur. (Thom, R.. Catastrophe Theory, its present State
and Future Perspectives, Dynamical Systems,
René Thom considérait nos pensées comme le reflet
d'attracteurs des réseaux de neurones et il insistait sur le fait qu'on ne
pensait qu'une chose à la fois faisant donc l'hypothèse que les attracteurs des
réseaux de neurones sont des points fixes. (Thom, R.. Modèles mathématiques de la morpho genèse. Collection
10-18, numéro 887. Paris. 1974.)
Il disait aussi que comprendre c'est
s'immuniser, faisant ainsi l’hypothèse d’un isomorphisme entre les mécanismes
organisateurs du système nerveux et du système immunitaire ; on a vu que
le système nerveux et le système immunitaire ont en commun la propriété d'être
capables de réécrire leur organisation chaque fois que les conditions externes
varient.
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Les physiciens ont
écrits de nombreux articles sur la diminution locale de l'entropie des systèmes
dissipatifs chez les êtres vivants. (P. Glanssdorf, I.
Prigogine : Structures, stabilité et Fluctuations, Masson, Paris, 1971.)
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La
théorie des automates qui permet de représenter aisément les interactions entre
des parties de systèmes, a tenté de rendre compte des propriétés d'auto
organisation du vivant :
- Les automates qui
s'auto reproduisent de Von Neumann (J. Von
Neumann, A. W. Burks, Theory of self-reproducing automata, University of
Illinois Press, Urbana, 1966.) sont le
premier exemple des machines qui se construisent elles mêmes.
- Stuart Kaufman
modélisa des réseaux de régulation génétiques à l'aide de réseaux d'automates
combinatoires booléens (Kaufmann, S., Metabolic
Stability and Epigenesis, : in Randomly Constructed Genetic Nets, Theoretical
Biology, 22, 1969.)
Les automates voient
leur fonctionnement reposer sur des fonctions dites de transition or Ashby (Ashby, W.R.,Principles of self-organizing systems, Proceedings
of the western joint computer conference pp 255-278. 1961.) fit valoir que l'auto organisation ne peut être le
résultat d'une fonction parce que cette fonction devrait être elle-même le
résultat d'une auto organisation qui serait le résultat d'une fonction et ainsi
de suite.
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L'intelligence
artificielle ou "computer science" propose actuellement un très grand
nombre de modèles de systèmes adaptatifs.
Cependant,
ces systèmes ne fonctionnent qu’en comparant un but aux résultats calculés
après chacune de leurs itérations et leur fonctionnement dépend de choix
ingénieux de paramètres.
On ne
retrouve bien évidemment ni intention de programmeurs, ni réglage de paramètres
pour les systèmes vivants.
Citons
quelques exemples :
- pour le modèle de recuit simulé, les choix de paramètres sont
: La température initiale, le nombre d'itérations et de la diminution de la
température à chaque calcul (S. Kirkpatrick, C.D. Gelatt, M.P.
Vecchi, Optimization by simulated annealing. Science, 220, no 4598. 1983. pp
671-680.)
- Dans les réseaux de neurones, la rétro propagation de la
différence entre la valeur du but et de la sortie est utilisée dans
l'apprentissage de la machine (D.D. Rumelhart, G.E. Hinton and R.
J. William, R. J., Learning, Representations by Back-Propagating Errors, Nature
323. 1986. pp 533-536.)
- Dans le domaine des programmes évolutifs ou algorithmes
génétiques, chaque élément de la population reçoit la mesure de son adéquation
à l'environnement selon un critère donné (L.J. Fogel, P.J.
Angeline, and D.B. Fogel, An Evolutionary Programming Approach to
Self-Adaptation on Finite States Machines. Evolutionnary Programming.1995. pp
355-365.)
- Pour le filtre adaptatif, l'algorithme des moindres carrés, le
plus utilisé, mesure la différence entre la sortie du filtre adaptatif et la
sortie du système inconnu (S. Haykin, Adaptive
Filter Theory, (3rd edition), Prentice Hall, Neurologisches Centralblatt, 34.
1996. p 338.).
Donnons aussi l'exemple d'un programme capable de gagner des
parties contre le champion du monde des échecs mais qui est aussi capable de
bévues qu'un débutant ne ferait sans doute pas (Programme deep though
extrait de Jene Seymore, J. David Norwood, D. Agame for live. New SCientist,
139, no 1889, p23-26. 1993.)
Les algorithmes proposés par les théoriciens de l'informatique
et l'I.A. sont finalistes à savoir qu'ils ont été conçus pour atteindre un but
et donc leur capacité d'adaptation est réduite à ce but : Un système
véritablement adaptatif, répondant de façon adéquates aux situations nouvelles
ou imprévues, ne peut donc pas avoir de but.
On a dit que le résultat le plus important de l'intelligence
artificielle est un résultat négatif : ¨The canned intelligence is not
intelligence¨.
Je pense qu'il faut prendre ici le mot intelligence comme
synonyme d'adaptabilité ou de réponses appropriées à des situations nouvelles.