Comment les pensées influencent ce que les yeux voient
Une étude surprenante pourrait ouvrir la voie à de nouvelles approches pour les systèmes d'IA
Lorsque vous voyez un sac de carottes à l'épicerie, pensez-vous aux pommes de terre et aux panais ou aux ailes de bison et au céleri ?
Les premières aires visuelles du cerveau adaptent leur représentation d'un même stimulus visuel en fonction de la tâche que nous essayons d'accomplir.
Rungratsameetaweemana lab/Columbia Engineering
Tout dépend, bien sûr, si vous préparez un bon ragoût d'hiver ou si vous vous apprêtez à regarder le Super Bowl.
La plupart des scientifiques s'accordent à dire que la catégorisation d'un objet - comme le fait de considérer une carotte comme un légume-racine ou un en-cas de fête - est l'affaire du cortex préfrontal, la région du cerveau responsable du raisonnement et d'autres fonctions de haut niveau qui nous rendent intelligents et sociaux. Dans cette optique, les yeux et les régions visuelles du cerveau sont un peu comme une caméra de sécurité qui recueille des données et les traite de manière standardisée avant de les transmettre pour analyse.
Cependant, une nouvelle étude dirigée par Nuttida Rungratsameetaweemana, ingénieur biomédical et neuroscientifique, professeur adjoint à Columbia Engineering, montre que les régions visuelles du cerveau jouent un rôle actif dans l'interprétation des informations. La façon dont elles interprètent les informations dépend essentiellement de ce que le reste du cerveau est en train de faire.
Si c'est le dimanche du Super Bowl, le système visuel voit ces carottes sur un plateau de légumes avant que le cortex préfrontal ne sache qu'elles existent.
Publiée dans Nature Communications, l'étude fournit certaines des preuves les plus claires à ce jour que les systèmes sensoriels précoces jouent un rôle dans la prise de décision - et qu'ils s'adaptent en temps réel. Elle ouvre également la voie à de nouvelles approches pour la conception de systèmes d'intelligence artificielle capables de s'adapter à des situations nouvelles ou inattendues.
Rungratsameetaweemana en dit plus sur cette recherche :
Qu'y a-t-il de passionnant dans cette nouvelle étude ?
Nos résultats remettent en question l'idée traditionnelle selon laquelle les premières zones sensorielles du cerveau se contentent de "regarder" ou d'"enregistrer" les données visuelles. En fait, le système visuel du cerveau humain remodèle activement la représentation d'un même objet en fonction de ce que vous essayez de faire. Même dans les zones visuelles qui sont très proches de l'information brute qui entre dans les yeux, le cerveau a la possibilité d'adapter son interprétation et ses réponses en fonction de la tâche en cours. Cela nous donne une nouvelle façon d'envisager la flexibilité du cerveau et ouvre la voie à des idées sur la manière de construire des systèmes d'intelligence artificielle plus adaptatifs, inspirés de ces stratégies neuronales.
Comment êtes-vous parvenus à cette conclusion surprenante ?
La plupart des travaux antérieurs portaient sur la manière dont les gens apprennent des catégories au fil du temps, mais cette étude se concentre sur l'aspect de la flexibilité : Comment le cerveau passe-t-il rapidement d'une manière ou d'une autre à l'organisation des mêmes informations visuelles ?
Comment se sont déroulées vos expériences ?
Nous avons utilisé l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pour observer l'activité cérébrale des personnes pendant qu'elles classaient des formes dans différentes catégories. La particularité est que les "règles" de catégorisation des formes changent constamment. Cela nous a permis de déterminer si le cortex visuel modifiait sa représentation des formes en fonction de la façon dont nous avions défini les catégories.
Nous avons analysé les données à l'aide d'outils informatiques d'apprentissage automatique, notamment des classificateurs multivariés. Ces outils nous permettent d'examiner les schémas d'activation cérébrale en réponse à différentes images de formes et de mesurer la clarté avec laquelle le cerveau distingue les formes dans différentes catégories. Nous avons constaté que le cerveau réagissait différemment selon les catégories dans lesquelles nos participants classaient les formes.
Qu'avez-vous constaté dans les données de ces expériences ?
L'activité du système visuel - y compris les cortex visuels primaire et secondaire, qui traitent les données provenant directement des yeux - changeait pratiquement à chaque tâche. Ils ont réorganisé leur activité en fonction des règles de décision utilisées, comme le montrent les schémas d'activation cérébrale qui deviennent plus distinctifs lorsqu'une forme se trouve près de la zone grise entre les catégories. Ce sont les formes les plus difficiles à distinguer, et c'est donc précisément à ce moment-là qu'un traitement supplémentaire serait le plus utile.
En fait, nous avons pu observer des schémas neuronaux plus clairs dans les données de l'IRMf dans les cas où les personnes avaient mieux réussi les tâches. Cela suggère que le cortex visuel peut nous aider directement à résoudre des tâches de catégorisation flexibles.
Quelles sont les implications de ces résultats ?
La cognition flexible est une caractéristique de la cognition humaine, et même les systèmes d'intelligence artificielle les plus modernes ont encore du mal à exécuter des tâches flexibles. Nos résultats peuvent contribuer à la conception de systèmes d'intelligence artificielle capables de mieux s'adapter à de nouvelles situations. Ils peuvent également aider à comprendre comment la flexibilité cognitive peut se dégrader dans des conditions telles que le TDAH ou d'autres troubles cognitifs. Ils nous rappellent également à quel point notre cerveau est remarquable et efficace, même aux premiers stades du traitement.
Quelles sont les prochaines étapes de cette ligne de recherche ?
Nous poussons les neurosciences plus loin en étudiant le fonctionnement du codage flexible au niveau des circuits neuronaux. Avec l'IRMf, nous avons étudié de grandes populations de neurones. Dans une nouvelle étude de suivi, nous étudions les mécanismes de circuit du codage flexible en enregistrant l'activité neurologique à l'intérieur du crâne. Cela nous permet de savoir comment les neurones individuels et les circuits neuronaux dans le cerveau humain soutiennent un comportement flexible et orienté vers un but.
Nous commençons également à étudier comment ces idées pourraient être utiles pour les systèmes artificiels. Les humains sont très doués pour s'adapter à de nouveaux objectifs, même lorsque les règles changent, mais les systèmes d'intelligence artificielle actuels ont souvent du mal à faire preuve d'une telle flexibilité. Nous espérons que ce que nous apprenons du cerveau humain pourra nous aider à concevoir des modèles qui s'adaptent de manière plus fluide, non seulement à de nouvelles données, mais aussi à de nouveaux contextes.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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