Les chercheurs de l’UCL ont utilisé l’IA générative pour modéliser les fonctions cérébrales, découvrant ainsi comment les souvenirs sont formés, rejoués et utilisés pour l’imagination. L’étude met l’accent sur la nature reconstructive et prédictive de la mémoire, offrant de nouvelles perspectives sur la cognition humaine. Crédit : Issues.fr.com
Une étude de l’UCL utilisant des modèles d’IA fait progresser notre compréhension de la mémoire, en montrant comment le cerveau reconstruit les événements passés et imagine de nouveaux scénarios.
Selon une nouvelle étude réalisée par des chercheurs de l’UCL, les progrès récents de l’IA générative aident à expliquer comment les souvenirs nous permettent d’en apprendre davantage sur le monde, de revivre d’anciennes expériences et de construire des expériences totalement nouvelles pour l’imagination et la planification.
Modèles d’IA imitant les fonctions cérébrales
L’étude, publiée dans Comportement humain et financé par Wellcome, utilise un modèle informatique d’IA – connu sous le nom de réseau neuronal génératif – pour simuler la façon dont les réseaux neuronaux du cerveau apprennent et se souviennent d’une série d’événements (chacun représenté par une scène simple).
Le modèle comportait des réseaux représentant l’hippocampe et le néocortex, pour étudier comment ils interagissent. On sait que les deux parties du cerveau travaillent ensemble pendant la mémoire, l’imagination et la planification.
L’auteur principal, la doctorante Eleanor Spens (Institut des neurosciences cognitives de l’UCL), a déclaré : « Les progrès récents dans les réseaux génératifs utilisés dans l’IA montrent comment des informations peuvent être extraites de l’expérience afin que nous puissions à la fois nous souvenir d’une expérience spécifique et imaginer de manière flexible quelle nouvelle les expériences pourraient ressembler.
« Nous pensons que la mémoire consiste à imaginer le passé sur la base de concepts, combinant certains détails stockés avec nos attentes sur ce qui aurait pu se passer. »
Relecture et prédiction de la mémoire
Les humains ont besoin de faire des prédictions pour survivre (par exemple pour éviter un danger ou trouver de la nourriture), et les réseaux d’IA suggèrent comment, lorsque nous rejouons des souvenirs au repos, cela aide notre cerveau à capter des schémas d’expériences passées qui peuvent être utilisés pour créer ces événements. prédictions.
Les chercheurs ont présenté au modèle 10 000 images de scènes simples. Le réseau hippocampique a rapidement codé chaque scène au fur et à mesure de son expérience. Il a ensuite rejoué les scènes encore et encore pour entraîner le réseau neuronal génératif du néocortex.
Le réseau néocortical a appris à transmettre l’activité de milliers de neurones d’entrée (neurones qui reçoivent des informations visuelles) représentant chaque scène à travers des couches intermédiaires de neurones plus petites (la plus petite ne contenant que 20 neurones), pour recréer les scènes sous forme de modèles d’activité par milliers. de neurones de sortie (neurones qui prédisent les informations visuelles).
Implications de l’étude
Cela a amené le réseau néocortical à apprendre des représentations « conceptuelles » très efficaces des scènes qui captent leur signification (par exemple la disposition des murs et des objets) – permettant à la fois la recréation d’anciennes scènes et la génération de scènes complètement nouvelles.
Par conséquent, l’hippocampe a pu coder la signification des nouvelles scènes qui lui étaient présentées, plutôt que d’avoir à coder chaque détail, ce qui lui a permis de concentrer ses ressources sur le codage de caractéristiques uniques que le néocortex ne pouvait pas reproduire, comme de nouveaux types d’objets.
Le modèle explique comment le néocortex acquiert lentement des connaissances conceptuelles et comment, avec l’hippocampe, cela nous permet de « revivre » les événements en les reconstruisant dans notre esprit.
Le modèle explique également comment de nouveaux événements peuvent être générés au cours de l’imagination et de la planification de l’avenir, et pourquoi les souvenirs existants contiennent souvent des distorsions « essentielles » – dans lesquelles des caractéristiques uniques sont généralisées et mémorisées comme ressemblant davantage à celles d’événements précédents.
L’auteur principal, le professeur Neil Burgess (Institut de neurosciences cognitives de l’UCL et Institut de neurologie de l’UCL Queen Square), a expliqué : « La façon dont les souvenirs sont reconstruits, plutôt que d’être des enregistrements véridiques du passé, nous montre comment la signification ou l’essentiel de une expérience est recombinée avec des détails uniques, et comment cela peut entraîner des biais dans la façon dont nous nous souvenons des choses.
