Explorer comment le cerveau humain et les réseaux de neurones artificiels assemblent les connaissances

Article du 8 juin 2023

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par Ingrid Fadelli , Medical Xpress

Au fur et à mesure que les humains explorent le monde qui les entoure et expérimentent de nouvelles choses, ils commencent naturellement à donner un sens à ce qu’ils rencontrent, créant des liens mentaux entre les objets, les personnes, les lieux et les événements qu’ils rencontrent. Les neuroscientifiques tentent d’identifier les processus neuronaux qui sous-tendent cet « assemblage mental de connaissances » depuis des décennies, et leurs études ont recueilli plusieurs résultats importants.

Ces dernières années, la recherche axée sur ce sujet s’est quelque peu intensifiée, en raison de l’émergence de réseaux de neurones artificiels (RNA), des outils informatiques inspirés de la structure et de la fonction des réseaux neuronaux dans le cerveau qui peuvent être formés pour s’attaquer à différentes tâches. Atteindre une meilleure compréhension des processus neuronaux qui permettent l’assemblage réussi des connaissances chez l’homme pourrait finalement aider à adapter la conception des ANN et à améliorer leurs performances sur les tâches qui peuvent bénéficier de cette capacité.

Parallèlement, certains chercheurs ont également commencé à comparer la façon dont le cerveau humain s’attaque à des tâches spécifiques aux processus qui sous-tendent le fonctionnement des ANN. Ces comparaisons pourraient dévoiler des parallélismes intéressants entre l’IA et le cerveau humain, ce qui pourrait être bénéfique à la fois pour les neurosciences et la recherche en informatique.

Un groupe de recherche de l’Université d’Oxford a récemment mené une étude intéressante explorant spécifiquement l’assemblage des connaissances par le cerveau humain et les modèles informatiques basés sur ANN. Leur article, publié dans Neuron, a abouti à l’identification d’une approche qui pourrait aider à améliorer l’assemblage de connaissances dans les outils d’IA.

« La compréhension humaine du monde peut changer rapidement lorsque de nouvelles informations apparaissent, comme lorsqu’un rebondissement se produit dans une œuvre de fiction », ont écrit Stephanie Nellie, Lukas Braun et leurs collègues dans leur article. « Cet « assemblage de connaissances » flexible nécessite une réorganisation en quelques coups des codes neuronaux pour les relations entre les objets et les événements. Cependant, les théories informatiques existantes sont largement silencieuses sur la façon dont cela pourrait se produire.

Pour étudier comment le cerveau humain assemble les connaissances, les chercheurs ont mené une série d’expériences impliquant 34 participants. Ces participants ont été invités à effectuer une tâche informatique simple, qui les obligeait à prendre des décisions concernant de nouveaux objets qui leur étaient montrés sur un écran.

Lorsque les participants ont terminé cette tâche, leur cerveau a été scanné à l’aide d’un scanner d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Il s’agit d’une méthode d’imagerie qui détecte de petits changements dans le flux sanguin associés à l’activité cérébrale.

« Les participants ont appris un ordre transitif entre de nouveaux objets dans deux contextes distincts avant d’être exposés à de nouvelles connaissances qui ont révélé comment ils étaient liés », ont expliqué Nellie, Braun et leurs collègues dans leur article. « Les signaux dépendants du niveau d’oxygène dans le sang (BOLD) dans les zones corticales frontopariétales dorsales ont révélé que les objets étaient rapidement et radicalement réarrangés sur la variété neuronale après une exposition minimale à l’information de liaison. »

Essentiellement, Nellie, Braun et leurs collègues ont constaté qu’à mesure que les participants apprenaient de nouvelles informations sur les objets et les relations entre eux, les façons dont ces objets étaient représentés dans le cerveau semblaient être « réarrangées ». En utilisant ces résultats, l’équipe a essayé de reproduire un processus similaire dans un modèle informatique basé sur un ANN.

Leur approche permet au modèle d’assembler et de réassembler rapidement les connaissances qu’il acquiert. Pour ce faire, il utilise une adaptation de la descente de gradient stochastique en ligne, une technique utilisée pour permettre un apprentissage progressif et en ligne dans des modèles informatiques.

Dans l’ensemble, l’étude récente de cette équipe de chercheurs confirme les résultats antérieurs mettant en évidence l’implication des structures cérébrales dorsales, en particulier le cortex pariétal, dans l’encodage de représentations abstraites d’objets, qui peuvent changer au fil du temps à mesure que les humains acquièrent de nouvelles connaissances. À l’avenir, leurs résultats pourraient éclairer le développement d’autres approches informatiques qui reproduisent mieux ce « processus d’assemblage des connaissances ».

Pour plus d’informations : Stephanie Nelli et al, Assemblage de connaissances neuronales chez l’homme et réseaux neuronaux, Neuron (2023). DOI: 10.1016/j.neuron.2023.02.014

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