• Un petit exercice de sémantique de bas niveau, sert pour présenter ce nouveau postulat.
À cet étage, il existe peu de différence, au mieux des distinctions un peu floues, entre état, nation, patrie, …
Mais l’on y a bien la conscience des différentes acceptions de « peuple », puisse que nous y sommes plongés.
• Peuple est nonobstant pris pour la somme des volontés individuelles. Chacun y défendant alors ses simples intérêts.
Le manque de cohésion actuelle en est une bonne illustration. Difficile de fédérer les humiliations et frustrations tellement différentes.
C’est là l’un des dommages collatéraux d’une défaillance d’éducation. Au débit de ceux qui l’administrent.
Les vrais choses de la vie n’y sont pas abordées, comme la distanciation, la communication, la négociation, … Seuls quelques universitaires y ont accès. Et encore dans les sciences molles.
• Pour revenir au propos initial, il apparaît une distorsion, lorsque l’on voit que l’État a une vision mathématique autre. Il régit plus en terme de moyenne dans ces équations. Un petit peu de chaque avis, quand tous veulent tout sans concéder. Ce qui semble iraisonné dans notre cadre de référence. Il n’est pas possible d’une chose et en même temps son contraire.
• À moins, bien sûr, de changer de paradigme. Comme nous le suggérons des plus hauts cris que nos petits poumons peuvent émettre.
• Notons que l’agitation sociale s’avère néfaste ici. Tout bouge tout le temps. Ce n’est pas compatible avec cette nécessité de laisser décanter, aux fins de voir ce qui se précipite et ce qui fait mélange, solution.
• Alors comment atteindre l’ataraxie pour le gros de nos concitoyens, aux fins de leur permettre concevoir un grand bond en avant ? Ne serait ce pas là une question avec un sens d’importance ?
• À ce moment de notre humanité, alors que des hordes de mega calculateurs envahissent nos poches, rappelons nous qu’il sera facile de développer de nouvelles belles applications. Elles mettraient à profit leur rapidité de traitement et leur capacité infinie de mémoire. D’autant que de nouveaux algorithmes savent apprendre par eux même, et que bien écrits, pensés et encadrés par nos grands cerveaux humains, ces machines ne se trompent jamais.
14 Février 2019 à 17:36
