Le cerveau a une meilleure mémoire que l'IA

Au cours des dernières décennies, l’intelligence artificielle a obtenu de bons résultats dans de nombreux domaines scientifiques et technologiques.

Même aux échecs, un algorithme d’IA joue mieux qu’un humain.Il convient de rappeler comment, en 1996, l'ordinateur Deep Blue a battu pour la première fois un humain, le champion d'échecs Garry Kasparov. De nouvelles recherches montrent que la stratégie du cerveau pour stocker les souvenirs peut conduire à des souvenirs imparfaits, mais lui permet à son tour de stocker plus de souvenirs avec moins de ressources que ne le peut l'IA. Les travaux ont été réalisés par des scientifiques de SISSA en collaboration avec l'Institut Kavli de neurobiologie des systèmes et le Centre de calcul neuronal.

Les réseaux de neurones, qu'ils soient réels ouartificiel, apprenez en ajustant les connexions entre les neurones. En les rendant plus forts ou plus faibles, certains neurones deviennent plus actifs, d’autres moins, jusqu’à ce qu’un modèle d’activité spécifique se produise. Nous appelons ce modèle « mémoire ». La stratégie de l'IA consiste à utiliser des algorithmes complexes et longs qui affinent et optimisent de manière itérative les connexions entre les neurones. Le cerveau rend cela beaucoup plus simple : chaque connexion entre neurones change uniquement en fonction de l'activité simultanée des deux neurones. On a longtemps pensé que cela permettait moins de stockage en mémoire qu’un algorithme d’IA.

De nouvelles recherches montrent une image différente :Lorsqu’une stratégie relativement simple utilisée par le cerveau pour modifier les connexions neuronales est combinée à des modèles biologiquement plausibles de réponses neuronales individuelles, la stratégie fonctionne aussi bien, voire mieux, que les algorithmes d’IA.

La raison de ce paradoxe est l'introductionerreurs : lorsque la mémoire est effectivement récupérée, elle peut être identique ou corrélée à l'entrée d'origine à mémoriser. La stratégie du cerveau aboutit à récupérer des souvenirs qui ne sont pas identiques aux entrées originales, supprimant ainsi l'activité des neurones qui sont à peine actifs dans chaque modèle. Ces neurones réduits au silence ne jouent pas vraiment un rôle crucial pour distinguer les différentes mémoires stockées dans le même réseau. En les ignorant, les ressources neuronales se concentrent sur les neurones pertinents pour l'entrée qui doit être mémorisée et fournissent un débit plus élevé.

Dans l'ensemble, cette étude met en évidence commentLes procédures d'apprentissage auto-organisées biologiquement plausibles peuvent être aussi efficaces que les algorithmes d'apprentissage lents et peu plausibles.

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