Le cerveau apprend-il comme les machines ?
Le cerveau apprend-il comme les machines ? Identifiant commentaire l’activité neuronale change avec l’apprentissage est tout sauf noir et blanc. Nouveau, certains ont supposé que l’apprentissage dans le cerveau, ou l’apprentissage biologique, pouvait être visualisé en termes d’optimisation. L’apprentissage se produit ainsi dans des réseaux artificiels comme les ordinateurs ou les robots.
Un article sur les nouvelles approches coécrites par des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon et de l’Université de Pittsburgh repose sur l’apprentissage automatique à l’apprentissage biologique, révélant que les deux approches ne sont pas compatibles. Mais, peuvent s’utiliser pour fournir des informations précieuses sur le fonctionnement du cerveau.
Cerveau contre machine
“La façon dont nous mesurons les modifications que nous voyons dans le cerveau et la conduite d’un sujet pendant l’apprentissage est en constante évolution”. Affirme Byron Yu, professeur de génie biomédical et de génie électrique et informatique.
Il s’avère qu’en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, il existe un cadre bien développé dans lequel un élément appris, nommé optimisation.
Nous et d’autres dans le domaine ont réfléchi à la façon dont le cerveau apprend. Contrairement à ce cadre, créé pour apprendre aux agents artificiels à apprendre.
Le point de vue de l’optimisation suggère que l’activité dans le cerveau devrait se modifier lors de l’apprentissage d’une manière mathématiquement prescrite, de la même manière que la tâche des neurones artificiels change de manière spécifique lorsqu’ils s’éduquent à conduire un robot ou jouer aux échecs.
« Une a choisi que nous avons intérêt à comprendre, c’est comment le processus d’apprentissage se déroule avec le temps, pas simplement en arrêtant une photo d’avant et après l’apprentissage », explique Jay Hennig, un récent doctorat. Diplôme en calcul neuronal et apprentissage automatique à Carnegie Mellon.
« Dans cet article sur les approches, nous avons donné trois points principaux à retenir essentiels à considérer dans le contexte de la réflexion sur les raisons pour lesquelles l’activité neuronale pourrait changer tout au long de l’apprentissage. Ce qui ne peut pas alors se décrit facilement pour l’optimisation.”
Le cerveau apprend-il comme les machines ? Méthodes d’apprentissage non conventionnelles
Les plats à emporter incluent l’inflexibilité de la variabilité neuronale tout au long de l’apprentissage, l’utilisation de nombreux processus d’apprentissage même pendant les tâches de base et l’existence d’énormes modifications d’activité non spécifiques à la tâche.
« Il est intéressant de s’inspirer d’exemples réussis d’agents d’apprentissage artificiels et de supposer que le cerveau doit faire tout ce qu’ils font ». Suggère Aaron Batista, professeur de bio ingénierie à l’Université de Pittsburgh. Pourtant, une distinction spécifique entre les systèmes d’apprentissage artificiels et biologiques est que le système artificiel ne fait normalement qu’une seule chose et le fait absolument bien.
L’activité dans le cerveau est donc assez distincte, avec divers processus se produit de plus. Nous et d’autres avons observé que des choses se sont produites dans le cerveau que les modèles d’apprentissage automatique peuvent bientôt s’expliquer.
Une voie pour l’avenir
Steve Chase, professeur de génie biomédical à Carnegie Mellon et à la Neuroscience Institute, déclare : « Nous voyons un thème se construire et une voie pour l’avenir. En appliquant ces domaines où les neurosciences informent l’apprentissage automatique et vice versa, nous avons pourtant l’intention de les lier à la vue d’optimisation pour éventuellement comprendre, à un niveau plus profond, comment l’apprentissage se développe dans le cerveau.
Ce travail est coécrit avec Emily Oby, professeure d’études de recherche en bio ingénierie à l’Université de Pittsburgh, et Darby Losey, Ph.D. étudiant en calcul neuronal et apprentissage automatique à la CMU.
Les travaux de l’équipe sont en cours et réalisés en coopération avec le Center for Neural Basis of Cognition, une étude de recherche interuniversitaire et un programme éducatif entre Carnegie Mellon et l’Université de Pittsburgh qui tire parti des forces de chaque institution pour explorer les mécanismes cognitifs et neuronaux qui déclenchaient l’intelligence et les habitudes biologiques.
Lisez l’article original sur Medical Express.
