Une nouvelle façon de faire la lumière sur la cognition —


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  • Une nouvelle étude présente un nouveau modèle neurocomputationnel du cerveau humain qui pourrait faire la lumière sur la façon dont le cerveau développe des capacités cognitives complexes et faire progresser la recherche sur l’intelligence artificielle neurale. Publiée le 19 septembre, l’étude a été réalisée par un groupe international de chercheurs de l’Institut Pasteur et de Sorbonne Université à Paris, du CHU Sainte-Justine, Mila — Institut québécois d’intelligence artificielle et de l’Université de Montréal.

    Le modèle, qui a fait la couverture du journal Actes de l’Académie nationale des sciences (PNAS), décrit le développement neuronal sur trois niveaux hiérarchiques de traitement de l’information :

    • le premier niveau sensori-moteur explore comment l’activité interne du cerveau apprend des modèles à partir de la perception et les associe à l’action ;
    • le niveau cognitif examine comment le cerveau combine contextuellement ces schémas ;
    • enfin, le niveau conscient considère comment le cerveau se dissocie du monde extérieur et manipule des schémas appris (via la mémoire) qui ne sont plus accessibles à la perception.

    Les recherches de l’équipe donnent des indices sur les mécanismes fondamentaux sous-jacents à la cognition grâce à l’accent mis par le modèle sur l’interaction entre deux types fondamentaux d’apprentissage : l’apprentissage hebbien, qui est associé à la régularité statistique (c’est-à-dire la répétition) – ou, comme l’a dit le neuropsychologue Donald Hebb , « des neurones qui se déclenchent ensemble, se connectent ensemble » – et l’apprentissage par renforcement, associé à la récompense et au neurotransmetteur dopaminergique.

    Le modèle résout trois tâches de complexité croissante à tous ces niveaux, de la reconnaissance visuelle à la manipulation cognitive des percepts conscients. A chaque fois, l’équipe a introduit un nouveau mécanisme de base pour lui permettre de progresser.

    Les résultats mettent en évidence deux mécanismes fondamentaux pour le développement à plusieurs niveaux des capacités cognitives dans les réseaux de neurones biologiques :

    • l’épigenèse synaptique, avec l’apprentissage hebbien à l’échelle locale et l’apprentissage par renforcement à l’échelle globale ;
    • et une dynamique auto-organisée, par une activité spontanée et un rapport excitateur/inhibiteur équilibré des neurones.

    « Notre modèle démontre comment la convergence neuro-IA met en évidence les mécanismes biologiques et les architectures cognitives qui peuvent alimenter le développement de la prochaine génération d’intelligence artificielle et même finalement conduire à la conscience artificielle », a déclaré le membre de l’équipe Guillaume Dumas, professeur adjoint de psychiatrie computationnelle à UdeM et chercheur principal au Centre de recherche du CHU Sainte-Justine.

    Atteindre cette étape peut nécessiter d’intégrer la dimension sociale de la cognition, a-t-il ajouté. Les chercheurs cherchent maintenant à intégrer les dimensions biologiques et sociales en jeu dans la cognition humaine. L’équipe a déjà lancé la première simulation de deux cerveaux entiers en interaction.

    Selon l’équipe, l’ancrage des futurs modèles informatiques dans les réalités biologiques et sociales continuera non seulement à faire la lumière sur les mécanismes fondamentaux sous-jacents à la cognition, mais contribuera également à fournir un pont unique vers l’intelligence artificielle vers le seul système connu doté d’une conscience sociale avancée : l’humain. cerveau.

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Université de Montréal. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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