Le cerveau constitue une unité de traitement complexe qui contient plus de 200 milliards de neurones qui émettent des milliers de signaux électriques par seconde. Cette spécificité fait que le cerveau humain est l’un des organes les plus sophistiqués du corps humain. Les capacités du cerveau, c’est à dire les choses qu’il peut faire et comment il les réalise ont poussé les chercheurs à s’en inspirer pour créer un modèle d’intelligence artificielle. Une récente étude publiée dans le journal Frontiers in Systems Neuroscience montre que l’intelligence humaine serait le produit d’un algorithme basique. Le document suggère que malgré la complexité du cerveau humain, un simple algorithme pourrait aider à reproduire notre façon de penser. Selon Joe Tsien, un neuroscientifique du Medical College dans l’État Of Georgia à l’Université d’Augusta, l’algorithme trouvé dans la Théorie de Connectivité (Theory of Connectivity) repose sur une logique mathématique relativement simple qui sous-tend la complexité des computations dans le cerveau humain. À la base, c’est une théorie qui repose sur l'acquisition des connaissances ainsi que notre capacité à généraliser et d’en tirer des conclusions, cette fonction est réalisée par des milliards de neurones. Le cerveau ne ferait que suivre une simple, mais étonnante logique mathématique, a dit Tsien.
La théorie décrit comment un groupe de neurones similaires forment une complexité de cliques ou regroupements pour manipuler des idées basiques ou des informations. Ces groupes s’amassent dans des FCM (functional connectivity motifs), qui sont responsables de la manipulation des toutes les combinaisons possibles d’idées. Plus les pensées sont complexes, plus il faudra des cliques pour les manipuler
Afin de tester cette hypothèse, Tsien et son équipe ont surveillé et documenté comment l’algorithme agit dans sept régions différentes du cerveau, chacune spécialisée dans un type spécifique de tâches et sentiments basiques comme la nourriture et la peur des souris et les hamsters. L’algorithme a représenté combien de cliques sont nécessaires pour un FCM, une permutation à base de puissance de deux (N=2i—1) selon l’étude.
Les chercheurs ont donné à des animaux plusieurs combinaisons de quatre différents types de nourriture (biscuits, pellets, riz et lait). En recourant à des électrodes placées sur des parties spécifiques du cerveau, ils ont pu capter la réponse des neurones. Les chercheurs ont pu identifier toutes les quinze combinaisons différentes de neurones ou de cliques qui ont répondu à l’assortiment des combinaisons de la nourriture proposée et ce comme prédit par la théorie. Ils ont constaté également que ces cliques neuronales sont préenregistrées dans le cerveau, puisqu’elles apparaissent immédiatement après la présentation des choix de nourriture.
Si l’intelligence dans le cerveau humain dans toute sa complexité peut être résumée à un algorithme particulier, imaginez ce que cela voudrait dire pour l’avancement de l’intelligence artificielle. Il sera possible de bâtir des modèles de l’IA fondés sur des modèles inspirés du cerveau humain.
Source : Business Insider
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