{"id":26649,"date":"2020-11-23T13:26:45","date_gmt":"2020-11-23T13:26:45","guid":{"rendered":"http:\/\/dev.yogaesoteric.net\/actualite-fr\/science-et-technique-1602-fr\/des-scientifiques-decouvrent-une-similarite-surprenante-entre-les-reseaux-neuronaux-et-le-cerveau-humain\/"},"modified":"2020-11-23T13:26:45","modified_gmt":"2020-11-23T13:26:45","slug":"des-scientifiques-decouvrent-une-similarite-surprenante-entre-les-reseaux-neuronaux-et-le-cerveau-humain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/yogaesoteric.net\/fr\/des-scientifiques-decouvrent-une-similarite-surprenante-entre-les-reseaux-neuronaux-et-le-cerveau-humain\/","title":{"rendered":"Des scientifiques d\u00e9couvrent une similarit\u00e9 surprenante entre les r\u00e9seaux neuronaux et le cerveau humain"},"content":{"rendered":"

Image vivante<\/strong><\/p>\n

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Une équipe de scientifiques a constaté une étonnante similitude entre la façon dont les cerveaux humains et les réseaux neuronaux artificiels perçoivent le monde.<\/p>\n

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Dans le cerveau humain, les informations visuelles passent par plusieurs cortex qui interprètent chacun des aspects différents d’une image, ce qui permet de reconstituer notre perception du monde qui nous entoure. Une nouvelle étude<\/a> publiée dans la revue Current Biology a révélé que les aspects des formes en 3D – comme les bosses et les sphères – sont interprétés dès le début du processus. Et, il s’avère que la même chose se produit également dans les réseaux neuronaux artificiels.<\/p>\n

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Évolution convergente<\/strong><\/p>\n

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Il ne semble pas trop choquant que les réseaux neuronaux, une sorte d’architecture d’intelligence artificielle explicitement modelée sur le cerveau, interprètent les informations de la même manière. Mais les scientifiques ne connaissaient pas cet aspect particulier du fonctionnement des cerveaux biologiques avant de le voir dans l’algorithme AlexNet.<\/p>\n

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« J’ai été surpris de voir des signaux forts et clairs pour la forme 3D dès V4 », a déclaré Ed Connor, neuroscientifique de l’université Johns Hopkins et auteur de l’étude, dans un communiqué de presse, en faisant référence à un cortex visuel spécifique. « Mais je n’aurais jamais imaginé que la même chose se produirait chez AlexNet, qui est seulement formé pour convertir des photographies 2D en étiquettes d’objets ».<\/p>\n

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Apprentissage circulaire<\/strong><\/p>\n

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Le parallèle inattendu laisse entendre que les réseaux neuronaux peuvent nous apprendre des choses sur notre cerveau, tout comme nous utilisons ce que nous savons sur le cerveau pour développer de nouveaux réseaux neuronaux.<\/p>\n

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« Les réseaux artificiels sont les modèles actuels les plus prometteurs pour comprendre le cerveau », a déclaré M. Connor. « A contrario, le cerveau est la meilleure source de stratégies pour rapprocher l’intelligence artificielle de l’intelligence naturelle ».<\/p>\n

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yogaesoteric<\/strong><\/p>\n

23 novembre 2020<\/strong><\/p>\n

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