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

Reportage du 8 juin 2023

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par Ingrid Fadelli , MedicalXpress

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 rassemblé plusieurs découvertes importantes.

Ces dernières années, les recherches sur ce sujet se sont quelque peu intensifiées, en raison de l'émergence des réseaux de neurones artificiels (RNA), des outils informatiques inspirés de la structure et de la fonction des réseaux de neurones dans le cerveau qui peuvent être entraînés pour s'attaquer à différentes tâches. Mieux comprendre les processus neuronaux qui permettent l'assemblage réussi des connaissances chez l'homme pourrait finalement aider à adapter la conception des RNA 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 RNA. Ces comparaisons pourraient dévoiler des parallélismes intéressants entre l'IA et le cerveau humain, ce qui pourrait être bénéfique à la fois pour la recherche en neurosciences et 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 les ANN. Leur article, publié dans Neuron, a abouti à l'identification d'une approche qui pourrait aider à améliorer l'assemblage des connaissances dans les outils d'IA.

"La compréhension humaine du monde peut changer rapidement lorsque de nouvelles informations sont révélées, 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 en grande partie 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 présentés sur un écran.

Au fur et à mesure que les participants terminaient 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 parmi 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 considérablement réarrangés sur le collecteur neuronal après une exposition minimale aux informations de liaison."

Essentiellement, Nellie, Braun et leurs collègues ont découvert qu'au fur et à mesure que les participants apprenaient de nouvelles informations sur les objets et les relations entre eux, la manière dont ces objets étaient représentés dans le cerveau semblait être « réarrangée ». À l'aide de ces résultats, l'équipe a tenté 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 les 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 des représentations abstraites d'objets, qui peuvent changer au fil du temps à mesure que les humains acquièrent de nouvelles connaissances. À l'avenir, leurs découvertes pourraient éclairer le développement d'autres approches informatiques qui reproduisent mieux ce « processus d'assemblage des connaissances ».

Plus d'information: Stephanie Nelli et al, Assemblage de connaissances neuronales chez l'homme et les réseaux de neurones, Neuron (2023). DOI : 10.1016/j.neuron.2023.02.014

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