Jouer

Comment savons-nous où nous sommes et où nous allons ? Si nous utilisons nos yeux pour capter les informations, c'est notre cerveau qui effectue le gros du travail de calcul lorsque nous nous orientons dans le monde. Aujourd'hui, de nouvelles recherches utilisant des modèles d'apprentissage automatique nous donnent peut-être un aperçu de ce qui se passe dans notre esprit et de la manière dont se forment les cellules nécessaires à notre orientation dans le monde. 

Dans cet épisode d’« Approximately Correct », nous recevons deux boursiers Amii et titulaires des chaires CIFAR en IA au Canada : Marlos C. Machado et Quinn Lee, qui ont mis en commun leur expertise en apprentissage automatique et en neurosciences afin de mieux comprendre les mystères de la navigation. 

« Je suis très intéressé par l'idée d'utiliser [l'IA] pour comprendre l'intelligence », explique Machado à la présentatrice Alona Fyshe. 

« Et bien sûr, les êtres vivants constituent la preuve ultime de l'intelligence. »

Chargement...

Pour s’orienter dans notre monde, notre cerveau développe des cellules spécialisées : les cellules de lieu (qui réagissent à des emplacements ou à des repères spécifiques) et les cellules de grille (qui nous indiquent la distance parcourue dans un espace). Machado explique avoir été fasciné par un article publié en 2017 qui utilisait l’apprentissage par renforcement pour explorer comment ces cellules spécialisées se développent et interagissent entre elles. Il a alors voulu en savoir plus. Le laboratoire de Machado a donc lancé sa propre expérience, en construisant un modèle axé sur la navigation. Il n’a pas créé de structure cellulaire spécifique ; il a plutôt programmé le modèle pour qu’il apprenne à se repérer en lui fournissant des scènes visuelles, à l’instar des informations que les yeux transmettent au cerveau. Et ses découvertes l’ont enthousiasmé.

« C'était troublant », dit-il. Le modèle a développé des cellules de lieu avant les cellules de grille. Et ce n'est pas tout : le modèle a également commencé à développer des neurones imitant d'autres cellules du cerveau qui représentent d'autres caractéristiques de navigation (par exemple, la direction de la tête de l'agent), sans avoir été explicitement programmé pour cela. C'est alors que Machado a décidé de s'associer à Lee, afin de vérifier si les prédictions du modèle pouvaient être comparées à des données issues d'un cerveau biologique. En comparant le modèle aux données recueillies chez des souris, ils ont découvert que celui-ci avait trouvé le moyen de cartographier l’espace d’une manière très similaire à celle d’un cerveau biologique. Leurs travaux suggèrent que la proximité temporelle — qui consiste à représenter de manière similaire des événements se produisant à proximité les uns des autres dans le temps — pourrait constituer un principe général important du développement du cerveau, nous permettant ainsi de mieux comprendre notre propre esprit.

Écoutez l'épisode dans son intégralité pour en savoir plus sur ce que Lee et Machado ont à dire au sujet de l'IA interdisciplinaire, du lien entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, ainsi que des prochaines étapes de ces recherches passionnantes. 

Approximativement correct : Un podcast sur l'IA d'Amii est animé par Alona Fyshe et Scott Lilwall. Il est produit par Lynda Vang, et la production vidéo est assurée par Chris Onciul. Abonnez-vous au podcast sur Apple Podcasts ou sur Spotify.