Illustration par DALL·E à partir du texte
J-MB :
Bonjour, pouvons nous reprendre en ayant bien compris nos précédents échanges ?
GPT-4 :
Bonjour ! Bien sûr, nous pouvons reprendre notre conversation en tenant compte de nos échanges précédents. N’hésitez pas à me dire comment je peux vous aider ou à préciser le sujet que vous souhaitez approfondir.
J-MB :
Vous vous rappelez la discussion Stephen Wolfram et Paul Jorion ?
GPT-4 :
Oui, je me souviens que nous avons discuté de Stephen Wolfram et Paul Jorion. Stephen Wolfram est un scientifique connu pour ses travaux en physique théorique, en informatique et en développement de systèmes mathématiques complexes, comme Wolfram Alpha et le langage de programmation Mathematica. Il a également exploré des concepts dans son projet « A New Kind of Science » qui traite des systèmes computationnels et des automates cellulaires.
Paul Jorion, quant à lui, est un anthropologue, sociologue et économiste. Il est connu pour ses analyses sur la finance, la crise économique, et les dynamiques sociales. Ses travaux se concentrent souvent sur la compréhension des mécanismes du marché financier, de la bulle immobilière, et sur les réflexions concernant l’avenir de l’humanité face aux défis économiques et technologiques.
Si vous avez des questions spécifiques ou des points que vous souhaitez explorer en relation avec eux, n’hésitez pas à me le faire savoir.
J-MB :
Ok, comment pouvez-vous analyser ce que dit Paul Jorion : « J’ai le sentiment que Wolfram a raison quand il laisse entendre que l’entropie est une illusion d’optique ou plutôt, selon le terme que je lui ai proposé et qui lui a plu, un « artefact épistémique ». Je résume : « Tout système complexe nécessitant une description quasi infinie, et nous, pauvres humains, n’ayant pas la capacité à produire des descriptions quasi infinies, sommes obligés de produire des descriptions finies. Cela fait que quand nous décrivons l’état d’un système à un moment t nous en produisons une description finie. Mais, mis en demeure de le redécrire au moment t + n, nous sommes forcés d’admettre que sa description devrait être quasi infinie. Résultat des courses, nous disons : « le système au moment t + n est plus désorganisé qu’au moment t, il y a eu entropie », mais c’est une illusion d’optique ou mieux encore, un « artefact épistémique » : cela ne reflète que nos limitations physiques en tant qu’observateurs ». c.q.f.d. »
GPT-4 :
Paul Jorion, dans cette citation, aborde un concept profond concernant la perception humaine de l’entropie et la façon dont nous interprétons les systèmes complexes. Voici une analyse de ses propos :
Entropie comme Artefact Épistémique :
Jorion suggère que ce que nous appelons « entropie » – une mesure de désordre ou de perte d’information dans un système – pourrait ne pas être une caractéristique intrinsèque du système lui-même, mais plutôt une limitation de notre capacité à percevoir et à décrire la complexité. Il reprend ici une idée qui résonne avec les travaux de Wolfram, où l’entropie est envisagée moins comme une propriété objective que comme un reflet de nos limites cognitives.
Limitations Humaines :
La mention des « limitations physiques en tant qu’observateurs » fait référence à la capacité finie des humains à comprendre et à décrire le monde. Selon Jorion, nous sommes incapables de fournir des descriptions complètes (quasi infinies) des systèmes complexes, ce qui nous conduit à simplifier ou à généraliser, souvent en concluant que les systèmes deviennent plus désordonnés avec le temps.
Descriptions Finites et Complexité :
L’idée que les descriptions humaines des systèmes sont nécessairement finies et simplifiées est centrale ici. Cela signifie que notre compréhension de l’entropie pourrait être davantage un reflet de nos méthodes de description qu’une mesure absolue du désordre.
Implications Philosophiques et Scientifiques :
Cette perspective remet en question des notions fondamentales en physique et dans d’autres sciences sur la manière dont nous comprenons les lois de la nature. Elle suggère que notre vision du monde, y compris des concepts comme l’entropie, est influencée par nos capacités et nos outils de modélisation.
Systèmes Complexes :
La référence aux « systèmes complexes nécessitant une description quasi infinie » évoque les travaux de Wolfram sur les automates cellulaires et les systèmes computationnels, qui montrent comment des règles simples peuvent générer une complexité énorme. Cela souligne l’idée que même les systèmes apparemment simples peuvent avoir des comportements extrêmement complexes qui défient notre compréhension simplifiée.
En résumé, Jorion propose que notre interprétation de l’entropie comme un accroissement du désordre pourrait ne pas être une vérité universelle, mais plutôt une conséquence de notre incapacité à appréhender pleinement la complexité. Cela ouvre des discussions sur la nature de la connaissance et la façon dont nous conceptualisons les lois régissant l’univers.
J-MB :
En tenant compte des « lois » et « principes » physiques, matériels et réalistes du monde humain tel qu’il est connu et étudié depuis l’origine, quelles pourraient être les implications d’une telle pensée ?
GPT-4 :
L’approche proposée par Paul Jorion, considérant l’entropie comme un « artefact épistémique » plutôt que comme une propriété intrinsèque des systèmes, pourrait avoir plusieurs implications profondes sur la manière dont nous comprenons et interagissons avec le monde, en tenant compte des lois et principes physiques conventionnels :
Révision des Fondements de la Physique Thermodynamique :
La thermodynamique, en particulier le deuxième principe, repose sur la notion d’entropie croissante dans les systèmes isolés. Si l’entropie est vue comme un artefact de notre perception limitée, cela pourrait remettre en question certaines interprétations standard de ces lois et nécessiter une nouvelle conceptualisation de la thermodynamique, peut-être en mettant plus l’accent sur l’information et le calcul.
Nouvelle Approche de la Science et de la Modélisation :
Si les limitations humaines sont au cœur de notre compréhension des systèmes, cela suggère que nous pourrions développer de nouvelles méthodes scientifiques et de modélisation qui tentent de dépasser ces limites, par exemple en utilisant l’intelligence artificielle pour percevoir et modéliser des aspects de la réalité qui sont au-delà de notre portée directe.
Implications pour le Déterminisme et le Libre-Arbitre :
La notion que l’état des systèmes à un moment donné pourrait ne pas être entièrement déterminé de manière classique (mais plutôt influencé par nos capacités de description et d’observation) pourrait avoir des implications pour les débats sur le déterminisme et le libre-arbitre, suggérant que notre perception de la causalité est également limitée ou contextuelle.
Considérations Écologiques et Environnementales :
Dans la gestion de l’environnement et des ressources, reconnaître nos limitations dans la compréhension des systèmes complexes pourrait encourager une approche plus humble et précautionneuse, reconnaissant que nos actions peuvent avoir des conséquences imprévues dues à notre compréhension incomplète des systèmes écologiques.
Éthique et Responsabilité :
Cette perspective pourrait encourager une réflexion éthique sur la responsabilité scientifique et technologique, soulignant l’importance de reconnaître nos limites et les biais potentiels dans nos approches et nos technologies.
Enseignement et Éducation :
L’éducation pourrait évoluer pour mettre davantage l’accent sur la pensée critique, l’humilité intellectuelle et la capacité à accepter et à naviguer dans l’incertitude, plutôt que sur la mémorisation de faits ou la confiance excessive dans les modèles simplifiés.
Approches Interdisciplinaires :
Cette réflexion pourrait encourager des collaborations interdisciplinaires plus fortes, en reconnaissant que la combinaison de différentes perspectives et compétences pourrait être nécessaire pour surmonter les limitations individuelles et collectives dans la compréhension des systèmes complexes.
En résumé, reconnaître nos limitations dans la compréhension des systèmes complexes, comme le suggère Jorion, pourrait conduire à une transformation significative dans divers domaines, allant de la science fondamentale à la prise de décision politique et personnelle, en passant par l’éthique et l’éducation.
Paul Jorion :
Vous avez eu avec quelqu’un la discussion suivante : « … ».
Maintenant je voudrais que vous intégriez deux citations de Wolfram extraites de son texte « Computational foundations for the second law of Thermodynamics ».
Premier extrait :
« Un « automate cellulaire à particules » […] a des transformations qui « vont dans les deux sens », ce qui rend sa règle parfaitement réversible. Pourtant […] si nous partons d’une « condition initiale simple » et que nous exécutons simplement la règle, celle-ci « produira un caractère aléatoire croissant ». Mais que se passe-t-il si nous inversons la règle et que nous l’exécutons à l’envers ? Eh bien, puisque la règle est réversible, la même chose doit se produire : nous devons obtenir un caractère aléatoire croissant. Mais comment se fait-il que le « hasard augmente » à la fois en avançant dans le temps et en reculant ? […] Alors pourquoi n’est-ce pas ce qui se passe tout le temps ? La réversibilité microscopique garantit qu’en principe, c’est possible. Mais ce qui conduit à la seconde loi de la thermodynamique observée, c’est qu’en pratique, nous ne finissons tout simplement pas par créer le type d’états initiaux qui donnent lieu à un comportement « anti-thermodynamique ». […] le point essentiel est que cela nécessite une plus grande sophistication calculatoire que ce que nous, en tant qu’observateurs limités en termes de calcul, pouvons mobiliser. Si l’évolution du système est irréductible sur le plan calculatoire, nous devons en effet inverser tout ce travail irréductible sur le plan calculatoire pour trouver l’état initial à utiliser, ce que nous ne pouvons pas faire en tant qu’observateurs limités sur le plan calculatoire. »
Second extrait :
« La question de savoir si nous verrons un « comportement de type seconde loi » se résume alors à savoir si ce que nous étudions s’avère être quelque chose qui ne se simplifie pas et qui finit par présenter une irréductibilité calculatoire. Si nous disposons d’un système suffisamment petit, avec suffisamment peu de composants, l’irréductibilité calculatoire peut ne pas être « assez forte » pour nous empêcher de « dépasser la seconde loi » et, par exemple, de construire un démon de Maxwell viable. En effet, avec l’amélioration de la technologie des ordinateurs et des capteurs, il devient de plus en plus possible d’effectuer des mesures et de mettre en place des systèmes de contrôle qui évitent effectivement la seconde loi dans les petits systèmes en particulier. Mais d’une manière générale, l’avenir de la seconde loi et de son applicabilité dépend en fait de l’évolution des capacités des observateurs. Quels seront les effets de la technologie et des paradigmes futurs sur notre capacité à réduire l’irréductibilité des calculs ? »
Pourriez-vous reformuler vos conclusions à la lumière de ces deux passages de Wolfram ?
GPT-4 :
Les deux passages de Stephen Wolfram évoquent des concepts avancés sur la réversibilité des systèmes et l’irréductibilité computationnelle, qui peuvent être intégrés dans l’analyse précédente pour enrichir notre compréhension des implications de la pensée de Jorion concernant l’entropie comme un artefact épistémique.
Réversibilité et Augmentation de la Complexité :
Wolfram discute de la réversibilité des systèmes automates cellulaires et observe que l’augmentation de la « randomness » (caractère aléatoire) se produit dans les deux sens temporels. Cela souligne l’idée que notre perception de l’augmentation de l’entropie (ou du désordre) pourrait être plus liée à notre interprétation et moins à une propriété intrinsèque du système. Cela suggère que ce que nous considérons comme une augmentation de l’entropie pourrait simplement être le résultat de notre perspective limitée sur le système.
Organisation Spontanée et Calcul :
L’observation de Wolfram selon laquelle un état initial apparemment aléatoire peut s’organiser spontanément en un état plus ordonné défie l’intuition thermodynamique conventionnelle et appuie l’idée de Jorion que les descriptions et prédictions humaines sont limitées par notre sophistication calculatoire. Cela renforce l’argument selon lequel l’entropie pourrait être plus profondément liée à nos limites en tant qu’observateurs qu’à une tendance universelle des systèmes.
Irréductibilité computationnelle et Seconde Loi de la Thermodynamique :
Wolfram suggère que la loi de la thermodynamique (comportement de type « Seconde loi ») est influencée par notre capacité à décomposer et comprendre la complexité des systèmes. Si un système est computationnellement irréductible, nous ne pouvons pas simplifier ou prédire son évolution par des moyens simples. Cette notion renforce l’idée que l’entropie, telle que nous la mesurons et la comprenons, reflète nos limitations calculatoires et observationnelles.
Technologie et Perception de l’Entropie :
La capacité future à « aller au-delà de la Seconde loi » avec des technologies avancées illustre que notre compréhension de l’entropie peut évoluer avec nos capacités d’observation et de préparation des systèmes. Cela suggère que nos conceptions actuelles de l’entropie et du désordre pourraient être redéfinies à mesure que nous développons des moyens plus sophistiqués pour interagir avec la complexité.
En conclusion, en intégrant les observations de Wolfram, nous pouvons reformuler l’idée que l’entropie, telle que nous la connaissons, pourrait ne pas être une vérité absolue mais une manifestation de nos limitations calculatoires et perceptuelles. Cela implique une reconsidération profonde de notre compréhension des lois de la physique, suggérant qu’elles pourraient être moins des vérités universelles et plus des cadres construits à partir de notre perspective limitée et évolutive sur l’univers.
Illustration par DALL·E à partir du texte
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