Le MIT a révélé des connexions surprenantes entre l’apprentissage automatique et le fonctionnement du cerveau humain, ouvrant ainsi de nouvelles voies révolutionnaires pour l’intelligence artificielle (IA) et la compréhension de la cognition.
Des chercheurs du MIT ont fait une découverte majeure qui pourrait bouleverser notre perception de la cognition humaine et de l’IA. Leurs recherches ont mis en lumière des similarités frappantes entre l’apprentissage automatique et le fonctionnement du cerveau.
Il apparaît que le cerveau humain traite l’information d’une manière étrangement similaire à certains modèles informatiques avancés, en particulier ceux utilisés dans l’apprentissage automatique. Cette avancée suggère que l’IA pourrait faire des progrès considérables en imitant de plus près les stratégies d’apprentissage du cerveau humain.
Impacts sur l’IA Ces découvertes offrent la possibilité d’améliorer l’efficacité et l’adaptabilité des systèmes d’IA. En comprenant mieux la façon dont le cerveau humain traite l’information, les chercheurs envisagent des applications allant de l’amélioration des modèles d’IA à des traitements plus efficaces pour les troubles cognitifs.
Apprentissage autodirigé : L’étude souligne l’importance de l’apprentissage autodirigé, une composante de l’apprentissage automatique où les modèles génèrent leurs propres étiquettes à partir de données non annotées. Cette approche reflète plus fidèlement la manière dont les humains apprennent en observant et en déduisant des modèles sans instructions explicites.
Le Center for Integrative Computational Neuroscience K. Lisa Yang (ICoN) du MIT a été le théâtre de deux recherches spécifiques. La première, dirigée par le neuroscientifique James DiCarlo, a mis en évidence des similitudes dans le traitement de l’information visuelle entre le cerveau humain et les réseaux neuronaux artificiels. La seconde, sous la direction de Regina Barzilay, a développé des modèles capables d’interpréter des textes médicaux complexes sans données préalablement étiquetées.
Hypothèse de la modélisation du monde physique : Les chercheurs suggèrent que le cerveau humain, tout comme les modèles autodirigés d’IA, dispose d’un mécanisme intrinsèque pour construire un modèle interne du monde. Cette découverte ouvre des perspectives pour une compréhension plus approfondie de la cognition humaine.
L’expérience « Mental-Pong » a démontré comment des modèles d’IA autodirigés ont appris à anticiper le mouvement d’une balle dans un jeu virtuel, reproduisant ainsi les processus cognitifs humains.
