Les êtres humains, dès leur naissance, sont exposés à des processus d’apprentissage constants. Forts de cette motivation, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont comparé le traitement de l’information du cerveau humain avec le fonctionnement de modèles informatiques avancés et ont découvert que les deux composants fonctionnent de manière « étonnamment similaire ».
Ce lien nouvellement identifié entre la biologie et la technologie a des conséquences importantes et vastes. Il apporte une nouvelle perspective sur le phénomène de la cognition humaine , tout en soutenant solidement les méthodologies de développement actuelles en intelligence artificielle.
Les tactiques utilisées par les neurones pour établir des connexions et apprendre des stimuli environnementaux partagent des similitudes avec les algorithmes d’apprentissage autodirigé, qui permettent aux machines d’apprendre de l’expérience sans instructions explicites.
James DiCarlo , neuroscientifique et membre du K. Lisa Yang Center for Integrative Computational Neuroscience ( ICoN ) du MIT , a exploré les similitudes entre l'apprentissage visuel chez l'homme et les systèmes de vision par ordinateur.
Grâce à une analyse détaillée qui compare la réponse neuronale des primates à la reconnaissance d'images avec les modèles d'activation des réseaux neuronaux artificiels, l'équipe de DiCarlo a mis en évidence une similitude notable dans la manière dont les deux traitent les informations visuelles.
Certains points clés de l’enquête sont :
-Modélisation de réseaux de neurones artificiels (ANN) : DiCarlo et son équipe ont utilisé des modèles de réseaux de neurones artificiels pour simuler le traitement visuel. Ces modèles sont conçus pour imiter le comportement des neurones du cerveau humain lorsqu'il s'agit de reconnaître et de catégoriser des objets.
- Comparaison avec la réponse neuronale chez les primates : En utilisant des techniques avancées d'enregistrement neuronal chez les primates, DiCarlo a analysé comment les neurones du cerveau des primates répondent à des stimuli visuels spécifiques, tels que des images d'objets. Ensuite, il a comparé ces réponses avec les modèles d’activation des réseaux neuronaux artificiels.
- Similitudes dans le traitement visuel : leurs études ont révélé des similitudes frappantes dans la manière dont les neurones du cerveau et les réseaux de neurones artificiels traitent les informations visuelles. Ces similitudes ont conduit à une meilleure compréhension des principes fondamentaux de la reconnaissance d'objets.
-Applications en intelligence artificielle : les recherches de DiCarlo ont non seulement contribué aux connaissances théoriques, mais ont également influencé la conception d'algorithmes d'apprentissage automatique utilisés dans les systèmes de vision par ordinateur et d'autres applications d'intelligence artificielle.
Nouveaux modèles d'apprentissage
-Développement d'algorithmes avancés : les recherches de DiCarlo ont influencé la conception d'algorithmes d'apprentissage automatique plus avancés, notamment dans le domaine de la vision par ordinateur. Les principes extraits de la comparaison entre les réponses neuronales et les modèles d'activation dans ANN ont été appliqués pour améliorer l'efficacité et la précision des algorithmes de reconnaissance d'objets.
-Systèmes de vision par ordinateur améliorés : les similitudes identifiées entre la façon dont les cerveaux traitent visuellement les informations et la manière dont les ANN le font ont conduit à des améliorations significatives des systèmes de vision par ordinateur. Cela se traduit par des avancées pratiques, telles que des systèmes de reconnaissance d'images plus précis et plus efficaces dans diverses applications, des soins de santé à la conduite autonome.
-Inspiration pour les modèles d'apprentissage automatique : les observations de DiCarlo ont inspiré de nouvelles approches dans la création de modèles d'apprentissage automatique. Comprendre comment les réseaux de neurones biologiques effectuent des tâches visuelles a conduit à des stratégies plus efficaces pour former des modèles d'IA, accélérant ainsi les progrès dans ce domaine.
-Impact sur le développement des technologies émergentes : les résultats de ces recherches ont contribué à la formation de technologies émergentes, telles que les systèmes de reconnaissance faciale, le diagnostic médical assisté par ordinateur et les progrès des interfaces homme-machine. L'amélioration de la compréhension des processus visuels a été fondamentale pour le développement de ces applications.