Le Catch 22 dans ce jardin d’Eden

Ça fait un sacré bout de temps depuis ma dernière mise à jour en français sur ce blog, « Discover Social Sciences ». Je n’avais pas écrit en français depuis printemps 2020. Pourquoi je recommence maintenant ? Probablement parce que j’ai besoin d’arranger les idées dans ma tête. Il se passe beaucoup de choses, cette année, et j’avais découvert, déjà en 2017, qu’écrire en français m’aide à mettre de l’ordre dans le flot de mes pensées.

Je me concentre sur un sujet que j’avais déjà développé dans le passé et que je vais présenter à une conférence, ce vendredi. Il s’agit du concept que j’avais nommé « Étangs énergétiques » auparavant et que je présente maintenant comme « Projet aqueduc ». Je commence avec une description générale du concept et ensuite je vais passer en revue un peu de littérature récente sur le sujet.

Oui, bon, le sujet. Le voilà. Il s’agit d’un concept technologique qui combine la rétention contrôlée de l’eau dans les écosystèmes placés le long des fleuves et des rivières avec de la génération d’électricité avec les turbines hydrauliques, le tout sur la base des structures marécageuses. Du point de vue purement hydrologique, une rivière est une gouttière qui collecte l’eau de pluie qui tombe sur la surface de son bassin. Le lit de la rivière est une vallée inclinée qui connecte les points le moins élevés du terrain en question et de de fait l’eau de pluie converge des tous les points du bassin fluvial vers l’embouchure de la rivière.

La civilisation humaine sédentaire est largement basée sur le fait que les bassins fluviaux ont la capacité de retenir l’eau de pluie pour un certain temps avant qu’elle s’évapore ou coule dans la rivière. Ça se retient à la surface – en forme des lacs, étangs ou marécages – et ça se retient sous terre, en forme des couches et des poches aquifères diverses. La rétention souterraine dans les poches aquifères rocheuses est naturellement permanente. L’eau retenue dans une couche aquifère reste là jusqu’au moment où nous la puisons. En revanche, la rétention superficielle ainsi que celle dans les couches aquifères souterraines est essentiellement temporaire. L’eau y est ralentie dans sa circulation, aussi bien dans son mouvement physique vers les points les plus bas du bassin local (la rivière du coin) que dans son évaporation vers l’atmosphère. L’existence même des fleuves et des rivières est aussi une manifestation de circulation ralentie. Le lit de la rivière n’arrive pas à évacuer en temps réel toute l’eau qui s’y agglomère et c’est ainsi que les rivières ont de la profondeur : cette profondeur est la mesure de rétention temporaire de l’eau de pluie.

Ces mécanismes fondamentaux fonctionnent différemment en fonction des conditions géologiques. Maintenant, je me concentre sur les conditions que je connais dans mon environnement à moi, donc sur les écosystèmes des plaines et des vallées de l’Europe du Nord, soit grosso modo au nord des Alpes. Ces écosystèmes sont pour la plupart des moraines post-glaciales de fond, donc c’est de la terre littéralement labourée, sculptée et dénivelée par les glaciers. Il n’y a pas vraiment beaucoup de poches aquifères profondes dans la roche de base, en revanche nous avons beaucoup de couches aquifères relativement proches de la surface. Par conséquent, il n’y a pas beaucoup d’accumulation durable de l’eau, à la différence de l’Europe du Sud et de l’Afrique du Nord, où les poches aquifères rocheuses peuvent retenir des quantités importantes d’eau pendant des décennies, voir des siècles. La circulation de l’eau dans ces écosystèmes des plaines est relativement lente – beaucoup plus lente que dans la montagne – ce qui favorise la présence des rivières larges et pas vraiment très profondes ainsi que la formation des marécages.

Dans ces plaines post-glaciales de l’Europe du Nord, l’eau coule lentement, s’accumule peu et s’évapore vite. La forme idéale des précipitations dans ces conditions géologiques c’est de la neige abondante en hiver – qui fond lentement, goutte par goute, au printemps – ainsi que des pluies lentes en longues. La moraine post-glaciale absorbe bien de l’eau qui arrive lentement, mais n’est pas vraiment faite pour absorber des pluies torrentielles. Avec le changement climatique, les précipitations ont changé. Il y a beaucoup moins de neige en hiver en beaucoup plus des pluies violentes. Si nous voulons avoir du contrôle de notre système hydrologique, il nous faut des technologies de rétention d’eau pour compenser des variations temporaires.

Bon, ça c’est le contexte de mon idée et voilà l’idée elle-même. Elle consiste à créer des structures marécageuses semi-artificielles dans la proximité des rivières et les remplir avec de l’eau pompée desdites rivières. La technologie de pompage est celle du bélier hydraulique : une pompe qui utilise l’énergie cinétique de l’eau courante. Le principe général est un truc ancien. D’après ce que j’ai lu à ce sujet, le principe de base, sous la forme de la roue à aubes , fût déjà en usage dans la Rome ancienne, était très utilisé dans les villes Européennes jusqu’à la fin du 18ème siècle. La technologie du bélier hydraulique – une pompe qui utilise ladite énergie cinétique de l’eau dans un mécanisme similaire au muscle cardiaque – fût victime des aléas de l’histoire. Inventée en 1792 par Joseph de Montgolfier (oui, l’un des fameux frères-ballon), cette technologie n’avait jamais eu l’occasion de montrer tous ses avantages. en 1792 (le même qui, quelques années plus tôt, fit voler, avec son frère Étienne, le premier ballon à air chaud). Au 19ème siècle, avec la création des systèmes hydrauliques modernes avec l’eau courante dans les robinets, les technologies de pompage devaient offrir assez de puissance pour assurer une pression suffisante au niveau des robinets et c’est ainsi que les pompes électriques avaient pris la relève. Néanmoins, lorsqu’il s’agit de pomper lentement de l’eau courante des rivières vers les marécages artificiels, le bélier hydraulique est suffisant.

« Suffisant pour faire quoi exactement ? », peut-on demander. Voilà donc le reste de mon idée. Un ou plusieurs béliers hydrauliques sont plongés dans une rivière. Ils pompent l’eau de la rivière vers des structures marécageuses semi-artificielles. Ces marécages servent à retenir l’eau de pluie (qui coule déjà dans le cours de la rivière). L’eau de la rivière que je pompe vers les marécages c’est l’eau de pluie qui avait gravité, en amont, vers le lit de la rivière. Une fois dans les marécages, cette eau va de toute façon finir par graviter vers le lit de la rivière à quelque distance en amont. Pompage et rétention dans les marécages servent à ralentir la circulation de l’eau dans l’écosystème local. Circulation ralentie veut dire que plus d’eau va s’accumuler dans cet écosystème, comme une réserve flottante. Il y aura plus d’eau dans les couches aquifères souterraines, donc plus d’eau dans les puits locaux et – à la longue – plus d’eau dans la rivière elle-même, puisque l’eau dans la rivière c’est l’eau qui y avait coulé depuis et à travers les réservoirs locaux.

Jusqu’à ce point-là, l’idée se présente donc de façon suivante : rivière => bélier hydraulique => marécages => rivière. Je passe plus loin. Le pompage consiste à utiliser l’énergie cinétique de l’eau courante. L’énergie, ça se conserve par transformation. L’énergie cinétique de l’eau courante se transforme en énergie cinétique de la pompe, qui à son tour se transforme en énergie cinétique du flux vers les marécages.

La surface des marécages est placée au-dessus du lit de la rivière, à moins qu’ils ne soient un polder, auquel cas il n’y a pas besoin de pompage. Une fois l’eau est déversée dans les marécages, ceux-là absorbent donc, dans leur masse, l’énergie cinétique du flux qui se transforme en énergie potentielle de dénivellation. Et si nous amplifions ce phénomène ? Si nous utilisions l’énergie cinétique captée par le bélier hydraulique de façon à minimiser la dispersion dans la masse des marécages et de créer un maximum d’énergie potentielle ? L’énergie potentielle et proportionnelle à l’élévation relative. Plus haut je pompe l’eau de la rivière, plus d’énergie potentielle je récupère à partir de l’énergie cinétique du flux pompé. La solution la plus évidente serait une installation de pompage-turbinage, donc le réservoir de rétention devrait être placé sérieusement plus haut que la rivière. Quoi qu’apparemment la plus évidente et porteuse des principes de base intéressants, cette solution a ses défauts en ce qui concerne sa flexibilité et son coût.

Le principe de base à retenir c’est l’idée d’utiliser l’énergie potentielle de l’eau pompée à une certaine élévation comme un de facto réservoir d’énergie électrique. Il suffit de placer des turbines hydro-électriques en aval de l’eau stockée en élévation. En revanche, les installations de pompage-turbinage sont très coûteuses et très exigeantes en termes d’espace. Le réservoir supérieur dans les installations de pompage-turbinage est censé être soit un lac semi-artificiel soit un réservoir complètement artificiel en de tour, certainement pas un marécage. Il est donc temps que j’explique pourquoi je suis tant attaché à cette forme hydrologique précise. Les marécages sont relativement peu chers à créer et à maintenir, tout en étant relativement faciles à placer près de et de combiner avec les habitations humaines. Par « relativement » je veux dire en comparaison au pompage-turbinage.

Le marécage est un endroit symboliquement négatif dans notre culture. Le mal est tapi dans les marécages. Les marécages sont malsains. Ma théorie tout à fait privée à ce sujet est que dans le passé les colonies humaines, fréquemment celles qui ont finalement donné naissance à des villes, étaient localisées près des marécages. Probablement c’était parce que le niveau d’eau souterraine dans des tels endroits est favorablement haut. Il est facile d’y creuser des puits, d’épandre des fossés d’irrigation, petit gibier y abonde. Seulement voilà, lorsque les homo sapiens abondent, ils se différencient inévitablement en hominides rustiques d’une part et les citadins d’autre part. Ce partage est un mécanisme de base de la civilisation humaine. La campagne produit de la nourriture, la ville produit des nouveaux rôles sociaux, à travers interaction intense dans un espace densément peuplé. L’un des aspects fondamentaux de la ville est qu’elle sert de laboratoire expérimental permanent pour nos technologies, à travers la construction et la reconstruction d’immeubles. Oui, l’architecture, en compagnie du textile, du bâtiment naval et de la guerre, ont toujours été les activités humaines par excellence orientées sur l’innovation technologique.

La ville veut donc dire le bâtiment et le bâtiment a besoin de terre vraiment ferme. Les marécages deviennent ennemis. Il faut les assécher et les séparer durablement de la circulation hydrologique naturelle qui les eût formés pendant des millénaires. Les humains et les marécages ce fût donc un mariage naturel au début, suivie par une crise conjugale due à la nécessité d’apprendre comment faire de la technologie nouvelle et maintenant la technologie vraiment nouvelle rend possible une médiation conjugale dans ce couple. Il y a tout un courant de recherche et innovation architecturale, concentré autour des concepts tels que « les jardins de pluie » (Sharma & Malaviya 2021[1] ; Li, Liu & Li 2020[2] ; Venvik & Boogaard 2020[3]) ou « les villes éponges » (Ma, Jiang & Swallow2020[4] ; Sun, Cheshmehzangi & Wang 2020[5]). Nous sommes en train de développer des technologies qui rendent la cohabitation entre villes et marécages non seulement possible mais bénéfique pour l’environnement et pour les citadins en même temps.

Question : comment utiliser le principe de base de pompage-turbinage, donc le stockage d’énergie potentielle de l’eau placée en élévation, sans construire des structures de pompage-turbinage et en présence des structures marécageuses à la limite de la ville et de la campagne ? Réponse : à travers la construction des tours relativement petites et légères, avec des petits réservoirs d’égalisation au sommet de chaque tour. Un bélier hydraulique bien construit rend possible d’élever l’eau par 20 mètres environ. On peut imaginer donc un réseau des béliers hydrauliques installés dans le cours d’une rivière et connectés à des petites tours de 20 mètres chacune, où chaque tour est équipée d’un tuyau de descente vers les marécages et le tuyau est équipé des petites turbines hydro-électriques.

L’idée complète se présente donc comme suit : rivière => bélier hydraulique => l’eau monte => tours légères de 20 mètres avec des petits réservoirs d’égalisation au sommet => l’eau descend => petites turbines hydro-électriques => marécages => l’eau s’accumule => circulation hydrologique naturelle à travers le sol => rivière.

Bon, où est le Catch 22 dans ce jardin d’Eden ? Dans l’aspect économique. Les béliers hydrauliques de bonne qualité, tels qu’ils sont produits aujourd’hui, sont chers. Il y a très peu de fournisseurs solides de cette technologie. La plupart des béliers hydrauliques en utilisation sont des machins artisanaux à faible puissance et petit débit. L’infrastructure des tours de siphonage avec les turbines hydro-électriques de bonne qualité, ça coûte aussi. Si on veut être sérieux côté électricité, faut équiper tout ce bazar avec des magasins d’énergie. Toute l’infrastructure aurait besoin des frais de maintenance que je ne sais même pas comment calculer. Selon mes calculs, la vente d’électricité produite dans ce circuit hydrologique pourrait assurer un retour sur l’investissement pas plus court que 8 – 9 ans et encore, c’est calculé avec des prix d’électricité vraiment élevés.

Faut que j’y pense (plus).    


[1] Sharma, R., & Malaviya, P. (2021). Management of stormwater pollution using green infrastructure: The role of rain gardens. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water, 8(2), e1507. https://doi.org/10.1002/wat2.1507

[2] Li, J., Liu, F., & Li, Y. (2020). Simulation and design optimization of rain gardens via DRAINMOD and response surface methodology. Journal of Hydrology, 585, 124788. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124788

[3] Venvik, G., & Boogaard, F. C. (2020). Infiltration capacity of rain gardens using full-scale test method: effect of infiltration system on groundwater levels in Bergen, Norway. Land, 9(12), 520. https://doi.org/10.3390/land9120520

[4] Ma, Y., Jiang, Y., & Swallow, S. (2020). China’s sponge city development for urban water resilience and sustainability: A policy discussion. Science of the Total Environment, 729, 139078. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139078

[5] Sun, J., Cheshmehzangi, A., & Wang, S. (2020). Green infrastructure practice and a sustainability key performance indicators framework for neighbourhood-level construction of sponge city programme. Journal of Environmental Protection, 11(2), 82-109. https://doi.org/10.4236/jep.2020.112007

Big Black Swans

Oops! Another big break in blogging. Sometimes life happens so fast that thoughts in my head run faster than I can possibly write about them. This is one of those sometimeses. Topics for research and writing abound, projects abound, everything is changing at a pace which proves challenging to a gentleman in his 50ies, such as I am. Yes, I am a gentleman: even when I want to murder someone, I go out of my way to stay polite.

I need to do that thing I periodically do, on this blog. I need to use published writing as a method of putting order in the chaos. I start with sketching the contours of chaos and its main components, and then I sequence and compartmentalize.

My chaos is made of the following parts:

>> My research on collective intelligence

>> My research on energy systems, with focus on investment in energy storage

>> My research on the civilisational role of cities, and on the concept of the entire human civilisation, such as we know it today, being a combination of two productive mechanisms: production of food in the countryside, and production of new social roles in the cities.

>> Joint research which I run with a colleague of mine, on the reproduction of human capital

>> The project I once named Energy Ponds, and which I recently renamed ‘Project Aqueduct’, for the purposes of promoting it.

>> The project which I have just started, together with three other researchers, on the role of Territorial Defence Forces during the COVID-19 pandemic

>> An extremely interesting project, which both I and a bunch of psychiatrists from my university have provisionally failed to kickstart, on the analysis of natural language in diagnosing and treating psychoses

>> A concept which recently came to my mind, as I was working on a crowdfunding project: a game as method of behavioural research about complex decisional patterns.

Nice piece of chaos, isn’t it? How do I put order in my chaos? Well, I ask myself, and, of course, I do my best to answer honestly the following questions: What do I want? How will I know I have what I want? How will other people know I have what I want? Why should anyone bother? What is the point? What do I fear? How will I know my fears come true? How will other people know my fears come true? How do I want to sequence my steps? What skills do I need to learn?

I know I tend to be deceitful with myself. As a matter of fact, most of us tend to. We like confirming our ideas rather than challenging them. I think I can partly overcome that subjectivity of mine by interweaving my answers to those questions with references to published scientific research. Another way of staying close to real life with my thinking consists in trying to understand what specific external events have pushed me to engage in the different paths, which, as I walk down all of them at the same time, make my personal chaos.

In 2018, I started using artificial neural networks, just like that, mostly for fun, and in a very simple form. As I observed those things at work, I developed a deep fascination with intelligent structures, and just as deep (i.e. f**king hard to phrase out intelligibly) an intuition that neural networks can be used as simulators of collectively intelligent social structures.

Both of my parents died in 2019, exactly at the same age of 78, having spent the last 20 years of their respective individual lives in complete separation from each other to the point of not having exchanged a spoken or written word over those last 20 years. That changed my perspective as regards subjectivity. I became acutely aware how subjective I am in my judgement, and how subjective other people are, most likely. Pandemic started in early 2020, and, almost at the same moment, I started to invest in the stock market, after a few years of break. I had been learning at an accelerated pace. I had been adapting to the reality of high epidemic risk – something I almost forgot since I had a devastating scarlatina at the age of 9 – and I had been adapting to a subjectively new form of economic decisions (i.e. those in the stock market). That had been the hell of a ride.

Right now, another piece of experience comes into the game. Until recently, in my house, the attic was mine. The remaining two floors were my wife’s dominion, but the attic was mine. It was painted in joyful, eye-poking colours. There as a lot of yellow and orange. It was mine. Yet, my wife had an eye for that space. Wives do, quite frequently. A fearsome ally came to support her: an interior decorator. Change has just happened. Now, the attic is all dark brown and cream. To me, it looks like the inside of a coffin. Yes, I know what the inside of a coffin looks like: I saw it just before my father’s funeral. That attic has become an alien space for me. I still have hard times wrapping my mind around how shaken I am with that change. I realize how attached am I to the space around me. If I am so strongly bound to colours and shapes in my vicinity, other people probably feel the same, and that triggers another intuition: we, humans, are either simple dwellers in the surrounding space, or we are architects thereof, and these are two radically different frames of mind.

I am territorial as f**k. I have just clarified it inside my head. Now, it is time to go back to science. In a first step, I am trying to connect those experiences of mine to my hypothesis of collective intelligence. Step by step, I am phrasing it out. We are intelligent about each other. We are intelligent about the physical space around us. We are intelligent about us being subjective, and thus we have invented that thing called language, which allows us to produce a baseline for intersubjective description of the surrounding world.

I am conscious of my subjectivity, and of my strong emotions (that attic, f**k!). Therefore, I want to see my own ideas from other people’s point of view. Some review of literature is what I need. I start with Peeters, M. M., van Diggelen, J., Van Den Bosch, K., Bronkhorst, A., Neerincx, M. A., Schraagen, J. M., & Raaijmakers, S. (2021). Hybrid collective intelligence in a human–AI society. AI & SOCIETY, 36(1), 217-238. https://doi.org/10.1007/s00146-020-01005-y . I start with it because I could lay my hands on an open-access version of the full paper, and, as I read it, many bells ring in my head. Among all those bells ringing, the main one refers to the experience I had with the otherwise simplistic neural networks, namely the perceptrons possible to structure in an Excel spreadsheet. Back in 2018, I was observing the way that truly a dumb neural network was working, one made of just 6 equations, looped together, and had that realization: ‘Blast! Those six equations together are actually intelligent’. This is the core of that paper by Peeters et al.. The whole story of collective intelligence had become a thing when Artificial Intelligence started spreading throughout society, thus it is generally the same thing in scientific literature as it is with me individually. Conscious, inquisitive interaction with artificial intelligence seems to awaken an entirely new worldview, where we, humans, can see at work an intelligent fruit of our own intelligence.

I am trying to make one more step, from bewilderment to premises and hypotheses. In Peeters et al., three big intellectual streams are named: (1) the technology-centric perspective (2) the human-centric one, and finally (3) that focused on the concept of collective intelligence-centric perspective. The third one sounds familiar, and so I dig into it. The general idea here is that humans can put their individual intelligences into a kind of interaction which is smarter than those individual ones. This hypothesis is a little counterintuitive – if we consider electoral campaigns or Instagram – but it becomes much more plausible when we think about networks of inventors and scientists. Peeters et al. present an interesting extension to that, namely collectively intelligent agglomerations of people and technology. This is exactly what I do when I do empirical research and use a neural network as simulator, with quantitative data in it. I am one human interacting with one simple piece of AI, and interesting things come out of it. 

That paper by Peeters et al. cites a book: Sloman, S., Sloman, S. A., & Fernbach, P. (2018). The knowledge illusion: Why we never think alone (Penguin). Before I pass to my first impressions about that book, another sidekick. In 1993, one of the authors of that book, Aaron Sloman, wrote an introduction to another book, this one being a collection of proceedings (conference papers in plain human lingo) from a conference, grouped under the common title: Prospects for Artificial Intelligence (Hogg & Humphreys 1993[1]). In that introduction, Aaron Sloman claims that using Artificial Intelligence as simulator of General Intelligence requires a specific approach, which he calls ‘design-based’, where we investigate the capabilities and the constraints within which intelligence, understood as a general phenomenon, has to function. Based on those constraints, requirements can be defined, and, consequently, the way that intelligence is enabled to meet them, through its own architecture and mechanisms.  

We jump 25 years, from 1993, and this is what Sloman, Sloman & Fernbach wrote in the introduction to “The knowledge illusion…”: “This story illustrates a fundamental paradox of humankind. The human mind is both genius and pathetic, brilliant and idiotic. People are capable of the most remarkable feats, achievements that defy the gods. We went from discovering the atomic nucleus in 1911 to megaton nuclear weapons in just over forty years. We have mastered fire, created democratic institutions, stood on the moon, and developed genetically modified tomatoes. And yet we are equally capable of the most remarkable demonstrations of hubris and foolhardiness. Each of us is error-prone, sometimes irrational, and often ignorant. It is incredible that humans are capable of building thermonuclear bombs. It is equally incredible that humans do in fact build thermonuclear bombs (and blow them up even when they don’t fully understand how they work). It is incredible that we have developed governance systems and economies that provide the comforts of modern life even though most of us have only a vague sense of how those systems work. And yet human society works amazingly well, at least when we’re not irradiating native populations. How is it that people can simultaneously bowl us over with their ingenuity and disappoint us with their ignorance? How have we mastered so much despite how limited our understanding often is?” (Sloman, Steven; Fernbach, Philip. The Knowledge Illusion (p. 3). Penguin Publishing Group. Kindle Edition)

Those readings have given me a thread, and I am interweaving that thread with my own thoughts. Now, I return to another reading, namely to “The Black Swan” by Nassim Nicolas Taleb, where, on pages xxi – xxii of the introduction, the author writes: “What we call here a Black Swan (and capitalize it) is an event with the following three attributes. First, it is an outlier, as it lies outside the realm of regular expectations, because nothing in the past can convincingly point to its possibility. Second, it carries an extreme impact (unlike the bird). Third, in spite of its outlier status, human nature makes us concoct explanations for its occurrence after the fact, making it explainable and predictable. I stop and summarize the triplet: rarity, extreme impact, and retrospective (though not prospective) predictability.fn3 A small number of Black Swans explain almost everything in our world, from the success of ideas and religions, to the dynamics of historical events, to elements of our own personal lives. Ever since we left the Pleistocene, some ten millennia ago, the effect of these Black Swans has been increasing. It started accelerating during the industrial revolution, as the world started getting more complicated, while ordinary events, the ones we study and discuss and try to predict from reading the newspapers, have become increasingly inconsequential”.

I combine the idea by Sloman, Sloman & Fernbach, that we, humans, can be really smart collectively by interaction between very limited and subjective individual intelligences, with the concept of Black Swan by Nassim Nicolas Taleb. I reinterpret the Black Swan. This is an event we did not expect to happen, and yet it happened, and it has blown a hole in our self-sufficient certainty that we understand what the f**k is going on. When we do things, we expect certain outcomes. When we don’t get the outcomes we expected, this is a functional error. This is local instance of chaos. We take that local chaos as learning material, and we try again, and again, and again, in the expectation of bringing order into the general chaos of existence. Our collectively intelligent learning  

Nassim Nicolas Taleb claims that our culture tends to mask the occurrence of Black Swan-type outliers as just the manifestation of otherwise recurrent, predictable patterns. We collectively internalize Black Swans. This is what a neural network does. It takes an obvious failure – the local error of optimization – and utilizes it as valuable information in the next experimental round. The network internalizes a series of f**k-ups, because it never hits the output variable exactly home, there is always some discrepancy, at least a tiny one. The fact of being wrong about reality becomes normal. Every neural network I have worked with does the same thing: it starts with some substantial magnitude of error, and then it tends to reduce that error, at least temporarily, i.e. for at least a few more experimental rounds.   

This is what a simple neural network – one of those I use in my calculations – does with quantitative variables. It processes data so as to create error, i.e. so as to purposefully create outliers located out of the expected. Those neural networks purposefully create Black Swans, those abnormalities which allow us to learn. Now, what is so collective about neural networks? Why do I intuitively associate my experiments with neural networks to collective intelligence rather than to the individual one? Well, I work with socio-economic quantitative variables. The lowest level of aggregation I use is the probability of occurrence in a specific event, but this is really low aggregation for me. Most of my data is like Gross Domestic Product, average hours worked per person per year, average prices of electricity etc. This is essentially collective data, in the sense that no individual intelligence can possibly be observed as for its density of population or for its inflation. There needs to be a society in place for those metrics to exist at all.

When I work with that type of data, I assume that many people observe and gauge it, then report and aggregate their observations etc. Many people put a lot of work into making those quantitative variables both available and reliable. I guess it is important, then. When some kind of data is that important collectively, it is very likely to reflect some important aspect of collective reality. When I run that data through a neural network, the latter yields a simulation of collective action and its (always) provisional outcomes.

My neural network (I mean the one on my computer, not the one in my head) takes like 0.05 of local Gross Domestic Product, then 0.4 of average consumption of energy per capita, maybe 0.09 of inflation in consumer prices, plus some other stuff in random proportions, and sums up all those small portions of whatever is important as collectively measured socio-economic outcome. Usually, that sum is designated as ‘h’, or vector of aggregate input. Then, my network takes that h and puts it into a neural activation which, in most cases, is the hyperbolic tangent hyperbolic tangent AKA (e2h – 1) / (e2h +1). When we learn by trial and error, a hypothetical number e2h measures the force which the neural network reacts with to a complex stimulation from a set of variables xi. The ‘e2’ part of that hypothetical reaction is constant and equals e2 = 7,389056099, whilst h is a variable parameter, specific to the given phenomenal occurrence. The parameter h is roughly proportional to the number of variables in the source empirical set. The more complex the reality I process with the neural network, i.e. the more variables I split my reality into, the greater is the value of h. In other words, the more complexity, the more is the neuron, based on the expression e2h, driven away from its constant root e2. Complexity in variables induces greater swings in the hyperbolic tangent, i.e. greater magnitudes of error, and, consequently, longer strides in the process of learning.         

Logically, the more complex social reality I represent with quantitative variables, the bigger Black Swans the neural network produces as it tries to optimize one single variable chosen as the desired output of the neurally activated input.   


[1] Hogg, D., & Humphreys, G. W. (1993). Prospects for Artificial Intelligence: Proceedings of AISB’93, 29 March-2 April 1993, Birmingham, UK (Vol. 17). IOS Press.