Une nouvelle étude montre que les réseaux d’intelligence artificielle basés sur la connectivité du cerveau humain peuvent accomplir efficacement des tâches cognitives.
En examinant les données d’IRM d’un vaste dépôt Open Science, les chercheurs ont reconstitué un schéma de connectivité cérébrale et l’ont appliqué à un réseau neuronal artificiel (RNA).
Un réseau neuronal artificiel est un système informatique composé de plusieurs unités d’entrée et de sortie, tout comme le cerveau biologique. Une équipe de chercheurs du Neuro (Institut neurologique de Montréal-Hôpital) et de l’Institut québécois d’intelligence artificielle a entraîné le réseau neuronal artificiel à effectuer une tâche de mémoire cognitive et a observé comment il travaillait pour mener à bien cette tâche.
Il s’agit d’une approche unique à deux égards. Les travaux antérieurs sur la connectivité du cerveau, également connus sous le nom de connectomique, s’attachaient à décrire l’organisation du cerveau, sans s’intéresser à la manière dont il effectue réellement ses calculs et ses fonctions. Deuxièmement, les RNA traditionnels ont des structures arbitraires qui ne reflètent pas la façon dont les réseaux cérébraux réels sont organisés. En intégrant la connectomique du cerveau dans la construction des architectures RNA, les chercheurs espéraient à la fois apprendre comment le câblage du cerveau soutient des compétences cognitives spécifiques et dériver de nouveaux principes de conception pour les réseaux artificiels.
Ils ont découvert que les RNA dotés de la connectivité du cerveau humain, connus sous le nom de réseaux neuronaux neuromorphiques, effectuaient des tâches de mémoire cognitive avec plus de souplesse et d’efficacité que les autres architectures de référence. Les réseaux neuronaux neuromorphiques étaient capables d’utiliser la même architecture sous-jacente pour prendre en charge un large éventail de capacités d’apprentissage dans de multiples contextes.
« Le projet unifie deux disciplines scientifiques dynamiques et en plein essor. Les neurosciences et l’IA ont des racines communes, mais ont récemment divergé. L’utilisation de réseaux artificiels nous aidera à comprendre comment la structure du cerveau soutient ses fonctions. À son tour, l’utilisation de données empiriques pour créer des réseaux neuronaux révélera des principes de conception permettant de construire une meilleure IA. Ainsi, les deux contribueront à s’informer mutuellement et à enrichir notre compréhension du cerveau. » A expliqué Bratislav Misic, chercheur au Neuro et auteur principal de l’article.
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