La intelligence humaine surgit de la complexe structure de connexions dans le cerveau, et non de l'activité d'aires isolées, selon de nouvelles découvertes publiées par la Université de Notre Dame et diffusées par le magazine technologique Wired. Cette approche redéfinit les idées traditionnelles sur l'origine de l'intelligence, apporte des clés pour comprendre son développement et ses limites, et soulève des implications pour l'avenir de l'intelligence artificielle.
Le connectome cérébral, clé de l'intelligence générale
L'équipe dirigée par Aaron Barbey, professeur de psychologie à la Université de Notre Dame, démontre que l'intelligence correspond de manière précise au connectome, c'est-à-dire la carte intégrale des connexions neuronales qui parcourent le cerveau.
Les chercheurs ont utilisé une méthodologie avancée en combinant l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle et la diffusion pour analyser, chez 831 adultes en bonne santé participants du Projet Connectome Humain et chez 145 sujets d'une étude financée par l'agence de recherche avancée en intelligence des États-Unis IARPA, la relation entre le maillage cérébral et la performance à des tests de vocabulaire, de mémoire, de raisonnement et de vitesse de traitement. À partir de ces données, un indice global connu sous le nom d'intelligence générale ou facteur g. a été déterminé.
Une des découvertes centrales indique que le modèle basé sur des motifs de connectivité cérébrale globale a doublé la précision des modèles centrés uniquement sur le traditionnel réseau frontopariétal (P-FIT) pour prédire l'intelligence générale. L'élimination de tout réseau spécifique du modèle n'a pas significativement altéré la prédiction, ce qui renforce la prémisse selon laquelle la coopération entre plusieurs réseaux, et non la spécialisation d'aires, soutient l'intelligence.
Prédominance de connexions faibles de long portée dans les cerveaux plus intelligents
L'étude décrit également un équilibre entre des connexions synaptiques fortes, à courte portée, responsables de l'efficacité locale dans le traitement de l'information, et des connexions plus faibles de long portée qui intègrent des données entre des régions éloignées du cerveau.
Les cerveaux les plus intelligents présentent une plus grande proportion de ces connexions de long chemin. Cette conception permet une flexibilité dans la pensée et l'application efficace des connaissances dans des contextes divers.
Les différences individuelles dans ce que l'on appelle le contrôle modal — le système qui régule l'état d'activité cérébrale global selon le but — étaient significativement associées à l'intelligence générale. Ce contrôle se concentre dans des aires précises telles que la réseau de repos (RND), le réseau frontopariétal (RPF) et le cortex cingulaire, réseau operculaire (CON). Leurs fonctions contribuent à l'intégration d'informations essentielles pour la prise de décisions et la résolution de problèmes complexes.
Un fait pertinent révélé par la recherche établit que les cerveaux des personnes plus intelligentes tendent à montrer une structure de "petit monde": des réseaux locaux densément interconnectés qui permettent un accès efficace, à travers peu d'étapes, à des régions éloignées. Cette confluence d'efficacité locale et d'intégration globale renforce la capacité de traitement intellectuel.
Conséquences et projections de l'architecture cérébrale sur l'intelligence et l'intelligence artificielle
Les résultats de l'équipe de Notre Dame offrent un nouvel angle pour comprendre des phénomènes tels que le développement de l'intelligence dans la petite enfance, son déclin au fil des ans et l'impact grave qu'une lésion cérébrale généralisée produit.
Selon les auteurs, ces processus peuvent être expliqués de manière plus précise s'ils sont conçus comme des altérations dans la coordination globale du réseau cérébral, plutôt que comme des défaillances dans des aires spécifiques. L'étude souligne: "L'essence de l'intelligence ne réside pas dans la capacité de traitement d'une aire spécifique, mais dans la capacité des réseaux cérébraux à coopérer entre eux avec flexibilité."
Le travail relie également ces découvertes au débat croissant sur les limites et les potentiels de l'intelligence artificielle. De nombreux systèmes d'IA montrent des réussites dans des tâches particulières, mais rencontrent des difficultés lorsqu'il s'agit de transférer des compétences entre différents contextes ou d'affronter des problèmes généraux.
Les chercheurs avertissent que, tandis que l'intelligence humaine s'appuie sur la conception intégrale et flexible du cerveau, la simple expansion de la capacité de traitement de composants isolés dans l'IA atteindra difficilement l'intelligence artificielle générale (IAG). Cet objectif nécessiterait de repenser les architectes des systèmes synthétiques pour assimiler les principes d'organisation du cerveau humain dans son ensemble.