{"id":4349,"date":"2023-02-18T02:46:56","date_gmt":"2023-02-18T01:46:56","guid":{"rendered":"https:\/\/parlonstechs.com\/all\/?p=4349"},"modified":"2023-02-18T02:46:57","modified_gmt":"2023-02-18T01:46:57","slug":"decouverte-dun-fonctionnement-numerique-de-notre-cerveau-limpact-en-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parlonstechs.com\/all\/2023\/02\/18\/decouverte-dun-fonctionnement-numerique-de-notre-cerveau-limpact-en-ia\/","title":{"rendered":"D\u00e9couverte d’un fonctionnement num\u00e9rique de notre cerveau: L’impact en IA"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Le cerveau enregistre de nouvelles informations quotidiennement et a besoin d’acc\u00e9der rapidement aux anciennes.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Des chercheurs du laboratoire\u00a0\u00c9quipes Traitement de l’Information et Syst\u00e8mes<\/a>\u00a0(ETIS – CNRS\/CY Cergy Paris Universit\u00e9\/ENSEA) ont obtenu des r\u00e9sultats qui permettent de mieux comprendre ce ph\u00e9nom\u00e8ne qui a des implications dans la construction d’un r\u00e9seau de neurones en\u00a0intelligence artificielle<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Vous vous souvenez peut-\u00eatre de cet anniversaire o\u00f9 vous vous \u00e9tiez cass\u00e9 le bras en sautant de la balan\u00e7oire. Mais comment notre cerveau fait-il pour m\u00e9moriser de nouveaux \u00e9v\u00e9nements aussi rapidement et se les rappeler tout aussi pr\u00e9cis\u00e9ment des ann\u00e9es apr\u00e8s ? Cette question est devenue importante en intelligence artificielle et dans les r\u00e9seaux de neurones artificiels actuels.<\/p>\n\n\n\n

Une facette de la r\u00e9ponse r\u00e9side dans le concept d’oubli catastrophique, popularis\u00e9 par Robert French, directeur de recherche CNRS au\u00a0Laboratoire d’\u00c9tude de l’Apprentissage et du D\u00e9veloppement<\/a>\u00a0(LEAD – CNRS\/Universit\u00e9 de Bourgogne Franche-Comt\u00e9). Il explique que, contrairement aux populations de neurones biologiques qui retiennent l’information pass\u00e9e sans grande perte lorsque de nouvelles sont apprises, les r\u00e9seaux de neurones artificiels, eux, d\u00e9gradent de fa\u00e7on abrupte leur performance en comparaison.<\/p>\n\n\n\n

Notre cerveau doit poss\u00e9der des m\u00e9canismes tr\u00e8s efficaces pour pr\u00e9server ses souvenirs dans la m\u00e9moire, sans perte ni erreur, pour en apprendre \u00e0 la fois beaucoup et les retrouver tr\u00e8s rapidement. Pourtant nos neurones sont \u00e0 la fois peu fiables et extr\u00eamement nombreux. Alors, comment fait-il ?<\/p>\n\n\n\n

<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

D\u00e9couverte d’un fonctionnement num\u00e9rique de notre cerveau: l’impact en IA\u00a9 Fournis par Techno-Science<\/p>\n\n\n\n

Principe d’un r\u00e9seau de neurones \u00ab\u00a0num\u00e9rique\u00a0\u00bb.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00a9 Alex Pitti<\/em><\/p>\n\n\n\n

Les scientifiques pensent que le cerveau exploite la faiblesse de ses neurones \u00e0 son avantage: leur h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9, c’est-\u00e0-dire leur capacit\u00e9 \u00e0 recevoir des signaux vari\u00e9s, cr\u00e9e un espace de grande dimension o\u00f9 toutes les informations sont s\u00e9parables les unes des autres malgr\u00e9 leur faiblesse individuelle.<\/p>\n\n\n\n

Dans une publication r\u00e9cente, l’\u00e9quipe d’Alexandre Pitti<\/a>, ma\u00eetre de conf\u00e9rences \u00e0 CY Cergy Paris Universit\u00e9, membre d’ETIS, fait l’hypoth\u00e8se que le cerveau effectue une sorte de codage \u00ab\u00a0num\u00e9rique\u00a0\u00bb de l’information, comme pour une image encod\u00e9e en bits. Le nombre de bits correspond \u00e0 la quantit\u00e9 d’information contenue dans l’image et augmente lin\u00e9airement alors que la r\u00e9solution de l’image augmente de fa\u00e7on exponentielle<\/a>. Dans le cas d’un r\u00e9seau de neurones, le nombre de neurones artificiels n\u00e9cessaires \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de l’image d\u00e9pendrait de la r\u00e9solution de l’image et non de sa taille.<\/p>\n\n\n\n

L’hypoth\u00e8se de cette \u00e9quipe de chercheurs propose qu’un codage efficace de l’information peut \u00eatre effectu\u00e9 en maximisant l'\u00a0\u00bbentropie\u00a0\u00bb des neurones, c’est-\u00e0-dire en optimisant leur variabilit\u00e9, ind\u00e9pendamment de leur capacit\u00e9 d’apprentissage. L’entropie maximis\u00e9e est atteinte en diversifiant les apprentissages d’une m\u00eame information sur plusieurs neurones, m\u00eame si chacun d’entre eux n’en apprend qu’une petite partie.<\/p>\n\n\n\n

Ainsi, la faible pr\u00e9cision des neurones limite certes leur capacit\u00e9 d’apprentissage et d\u00e9grade l’information apprise, mais leurs connexions al\u00e9atoires diversifient leurs apprentissages et permettent de reconstruire l’information de d\u00e9part, au-del\u00e0 de leurs capacit\u00e9s individuelles.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9tonnamment, les \u00e9quations th\u00e9oriques et les simulations informatiques des chercheurs montrent qu’un tout petit nombre de ces neurones al\u00e9atoires (moins d’une dizaine seulement) est n\u00e9cessaire pour apprendre de longues s\u00e9quences d’\u00e9l\u00e9ments pris dans un grand r\u00e9pertoire, par exemple incluant mille \u00e9l\u00e9ments. De plus, quand la taille du r\u00e9pertoire d’entr\u00e9e augmente de fa\u00e7on exponentielle, avec plus d’un milliard d’\u00e9l\u00e9ments diff\u00e9rents, le nombre de neurones n\u00e9cessaire \u00e0 retrouver cette s\u00e9quence sans erreur n’augmente que de quelques neurones suppl\u00e9mentaires. Autrement dit, il suffit de quelques essais pour retrouver une aiguille (un souvenir) dans une botte de foin (la m\u00e9moire), et le nombre d’essais suppl\u00e9mentaires n’augmente que faiblement m\u00eame si la taille de la botte (la m\u00e9moire) s’en trouve multipli\u00e9e de mani\u00e8re exponentielle.<\/p>\n\n\n\n

<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

D\u00e9couverte d’un fonctionnement num\u00e9rique de notre cerveau: l’impact en IA\u00a9 Fournis par Techno-Science<\/p>\n\n\n\n

Nouveau type de r\u00e9seau de neurones bas\u00e9 sur la notion de maximisation d’entropie.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00a9 Alex Pitti<\/em><\/p>\n\n\n\n

Ce r\u00e9sultat a conduit Alexandre Pitti et son \u00e9quipe \u00e0 d\u00e9river une \u00e9quation g\u00e9n\u00e9rale qui lie l’entropie (faible) des codes al\u00e9atoires et de faible pr\u00e9cision des neurones artificiels \u00e0 celle de l’entropie (forte) de l’information donn\u00e9e en entr\u00e9e de grande pr\u00e9cision. Le nombre de neurones n\u00e9cessaire pour atteindre l’\u00e9galit\u00e9 entre les deux entropies rend compte aussi de la capacit\u00e9 maximale possible du r\u00e9seau de neurones. Ils ont ainsi pu montrer que ce mod\u00e8le suit la limite th\u00e9orique de Shannon en termes de capacit\u00e9 de stockage d’information. Cela signifie que chaque neurone artificiel transporte un maximum d’information et qu’il faut donc moins de neurones pour apprendre la m\u00eame quantit\u00e9 d’information que dans un r\u00e9seau de neurones conventionnel.<\/p>\n\n\n\n

Cette hypoth\u00e8se a possiblement de profondes implications en neurosciences computationnelles et en intelligence artificielle sur la compr\u00e9hension des m\u00e9canismes d’apprentissage et de m\u00e9moire. Ce mod\u00e8le peut servir de cadre math\u00e9matique pour le d\u00e9veloppement de nouvelles architectures neuronales efficaces et frugales, et conduire au d\u00e9veloppement d’une th\u00e9orie neuronale de l’information. Il permettra aussi de savoir comment les neurones biologiques peuvent apprendre de grandes quantit\u00e9s d’information, et mesurer leur capacit\u00e9 maximale de stockage.<\/p>\n\n\n\n

Publication:<\/p>\n\n\n\n

Alexandre Pitti, Claudio Weidmann, Mathias Quoy. Digital computing through randomness and order in neural networks<\/em><\/a>. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America<\/em>, 2022, 119 (33), pp.e2115335119.<\/p>\n\n\n\n

Source:<\/strong> CNRS INS2I<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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