L’exemple de l’Octopus et de son cerveau décentralisé m’a donné envie de vous parler de « La danse Macabre » de Camille Saint-Saëns, interprétée dans cette vidéo https://youtu.be/VbmT-I35k10 .

Quand je contemple la cascade de notes et les motifs entrelacés, je suis fasciné et me demande comment Camille Saint-Saëns a pu la concevoir dans sa tête, l’écrire sur une partition en suivant les règles strictes du solfège, que quelqu’un d’autre exécutera fidèlement des années plus tard. Combien de temps a-t’il fallu à cette pianiste pour mémoriser ces milliers de notes et les confier « aveuglément » à ses dix doigts courant sur le clavier à la vitesse de l’éclair ? Lui laissant le choix ultime de les activer à son rythme, retards, attentes et accélérations, et d’apporter la touche d’incertitude et d’émotion qui font l’oeuvre d’art.

Bien heureusement, cette pianiste n’a pas eu à mémoriser des milliers de notes. Elle en a mémorisé les arrangements mélodiques et les harmonies, « les abstractions », et elle a laissé à son cerveau la responsabilité d’en faire « l’application » à l’ensemble des 7+5 = 12 notes réparties sur les 6 octaves du piano.

Je ne peux pas m’empêcher de voir une similitude entre cette cascade de notes et celle-ci (dans le jeu des Tours de Hanoï) :

((lambda (:n :from :to :via)
.(((lambda (:g) (:g :g))
..(lambda (:g :n :from :to :via)
...(((lambda (:a :b :c) (:a :b :c))
....((lambda (:c) (:c
.....(lambda (:a :b)
......(lambda (:a :b) :b)))) :n)
.......(lambda (:g :n :from :to :via) )
........(lambda (:g :n :from :to :via) (:g :g
.........((lambda (:c) (:c
..........(lambda (:a :b) :b))) :n) :from :via :to) déplace
...........((lambda (:c) (:c
............(lambda (:a :b) :a))) :n) de :from à :to (:g :g
.............((lambda (:c) (:c
..............(lambda (:a :b) :b))) :n) :via :to :from) ))
........................................:g :n :from :to :via))) :n :from :to :via))
...............((lambda (:a :b :c) (:c :a :b)) Disque_1
...............((lambda (:a :b :c) (:c :a :b)) Disque_2
...............((lambda (:a :b :c) (:c :a :b)) Disque_3
...............((lambda (:a :b :c) (:c :a :b)) Disque_4
................(lambda (:a)
.................(lambda (:a :b) :a)))))) A B C)

Un seul mot-clé, « lambda », le coeur de « l’abstraction », et un emboîtement profond d’accolades, (), le moteur « d’application », opérant sur cette séquence de mots, « Disque_1, Disque_2, Disque_3, Disque_4 », que mon dialecte du λ-calcul remplace immédiatement par 15 déplacements de disques :

déplace Disque_4 de A à C
déplace Disque_3 de A à B
...
déplace Disque_3 de A à B
déplace Disque_4 de C à B

Il n’y a là aucun langage « informatique » sophistiqué (comme Java, Python & Co), pas de boucles, pas de structures de données et de contrôle. Ce qu’il faut savoir c’est que le λ-calcul (u langage formel créé en 1936 par un mathématicien 10 ans avant le premier ordinateur) ne connait rien d’autre que deux opérateurs, « l’abstraction lambda » et « l’application () », passant et repassant, telle une navette dans un métier à tisser, sur des séquences d’expressions « instables » faites de caractères et d’accolades, les remplaçant et les réduisant inlassablement jusqu’à obtenir (ou pas) un état stable. Son monde ne connaît que les caractères alphabétiques, rien d’autres. Comme les 12 notes d’un octave.

Le concept clé est « transformation de texte », et c’est bien ce que font les GPT (Generative Pretrained Transforme). De là à imaginer que c’est ainsi que fonctionnent les réseaux neuronaux des organismes vivants, hommes, animaux, plantes, ... Pourquoi pas ?

Je dis ça, je dis rien.