Les blocages cognitifs donnent au cerveau son avantage sur l’IA

Les blocages cognitifs donnent au cerveau son avantage sur l’IA

L’intelligence artificielle peut rédiger des articles primés et diagnostiquer des maladies avec une précision remarquable, mais les cerveaux biologiques ont toujours l’avantage dans au moins un domaine crucial : la flexibilité.

Par exemple, les humains peuvent s’adapter rapidement et relativement facilement à de nouvelles informations et à des défis inconnus – en apprenant de nouveaux logiciels informatiques, en suivant une recette ou en apprenant un nouveau jeu – tandis que les systèmes d’IA ont du mal à apprendre à la volée.

Dans une nouvelle étude, les neuroscientifiques de Princeton découvrent une raison pour laquelle le cerveau a un avantage sur l'IA : il réutilise les mêmes « blocages » cognitifs dans de nombreuses tâches différentes. En combinant et recombinant ces blocs, le cerveau peut rapidement développer de nouveaux comportements.

Les modèles d’IA de pointe peuvent atteindre des performances humaines, voire surhumaines, dans des tâches individuelles. Mais ils ont du mal à apprendre et à accomplir de nombreuses tâches différentes. Nous avons découvert que le cerveau est flexible car il peut réutiliser des composants cognitifs dans de nombreuses tâches différentes. En assemblant ces « blocs Lego cognitifs », le cerveau est capable de développer de nouvelles tâches.

Tim Buschman, Ph.D., auteur principal de l'étude et directeur associé du Princeton Neuroscience Institute

Les résultats ont été publiés le 26 novembre dans la revue Nature.

Réutiliser les compétences pour de nouveaux défis

Si quelqu’un sait réparer un vélo, réparer une moto viendra peut-être plus naturellement. Cette capacité à apprendre quelque chose de nouveau en réutilisant des compétences plus simples issues de tâches connexes est ce que les scientifiques appellent la compositionnalité.

"Si vous savez déjà comment faire du pain, vous pouvez utiliser cette compétence pour préparer un gâteau sans avoir à apprendre la pâtisserie à partir de zéro", a déclaré Sina Tafazoli, Ph.D., chercheuse postdoctorale au laboratoire Buschman de Princeton et auteur principal de la nouvelle étude. "Vous prenez des compétences existantes (faire fonctionner un four, mesurer des ingrédients, pétrir la pâte) et les combiner avec de nouvelles compétences, comme battre la pâte et faire du glaçage, pour créer quelque chose de complètement différent."

Cependant, il existe des preuves limitées et parfois contradictoires sur la manière dont le cerveau parvient à une telle flexibilité cognitive.

Pour clarifier comment le cerveau réalise son ingéniosité, Tafazoli a entraîné deux singes rhésus mâles à effectuer trois tâches liées tandis que leur activité cérébrale était surveillée.

Au lieu de faire du pain ou de réparer des vélos, les singes ont effectué trois tâches de catégorisation. Semblable à la tentative de déchiffrer l'orthographe souvent ambiguë d'une note manuscrite d'un médecin, les singes devaient juger si une goutte colorée ressemblant à un ballon sur un écran devant eux ressemblait plus à un lapin ou à la lettre « T » (catégorisation des formes), ou si elle était plutôt rouge ou verte (catégorisation des couleurs).

La tâche était trompeusement difficile : les blobs variaient dans leur ambiguïté, ressemblant parfois manifestement à un lapin ou à un rouge foncé, tandis que d'autres fois les différences étaient subtiles.

Pour indiquer la forme ou la couleur de la goutte, un singe a fredonné en réponse en regardant dans l'une des quatre directions différentes. Dans une tâche, regarder vers la gauche signifiait que l’animal voyait un lapin, tandis que regarder vers la droite suggérait qu’il ressemblait davantage à un « T ».

Une caractéristique clé de la conception était que même si chaque tâche était unique, elle partageait également certains éléments avec les autres tâches.

L'une des tâches de couleur et la tâche de forme nécessitaient de regarder dans les mêmes directions, tandis que les deux tâches de couleur exigeaient que l'animal catégorise la couleur de la même manière (soit plus rouge, soit plus vert), mais qu'il devait regarder dans des directions différentes pour juger de sa teinte.

Cette conception expérimentale a permis aux chercheurs de tester si le cerveau réutilise les modèles neuronaux (ses éléments constitutifs cognitifs) au cours de tâches comportant des composants communs.

Les blocs renforcent la flexibilité cognitive

Après avoir analysé les modèles d'activité dans le cerveau, Tafazoli et Buschman ont découvert que le cortex préfrontal - une région située à l'avant du cerveau impliquée dans la cognition supérieure - contenait plusieurs modèles d'activité communs et réutilisables dans les neurones qui travaillaient vers un objectif commun, tel que la discrimination des couleurs.

Buschman les a décrits comme les « Legos cognitifs » du cerveau – des éléments de base qui peuvent être combinés de manière flexible pour créer de nouveaux comportements.

"Je considère un blocage cognitif comme une fonction dans un programme informatique", a déclaré Buschman. "Un groupe de neurones pourrait distinguer les couleurs et leur sortie pourrait être mappée sur une autre fonction qui déclenche une action. Cette organisation permet au cerveau d'effectuer une tâche en exécutant tour à tour chaque composant de cette tâche."

Pour effectuer l'une des tâches de couleur, l'animal a assemblé un bloc qui calculait la couleur de l'image avec un autre bloc qui déplaçait les yeux dans des directions différentes. Lors du changement de tâche, comme passer des couleurs aux formes, le cerveau rassemble simplement les blocs pertinents pour calculer la forme et effectuer les mêmes mouvements oculaires.

Cette libération de bloc a été largement observée dans le cortex préfrontal et non dans d’autres régions du cerveau, ce qui suggère que ce type de compositionnalité est une propriété particulière de cette zone.

Tafazoli et Buschman ont également découvert que le cortex préfrontal élimine les blocages cognitifs lorsqu'il n'est pas utilisé, aidant probablement le cerveau à mieux se concentrer sur la tâche concernée.

"Le cerveau a une capacité limitée de contrôle cognitif", a déclaré Tafazoli. "Vous devez condenser certaines de vos compétences afin de pouvoir vous concentrer sur celles qui sont importantes en ce moment. Par exemple, se concentrer sur la catégorisation des formes réduit temporairement la capacité à encoder les couleurs, car l'objectif est la discrimination des formes, pas la couleur."

Une manière plus efficace d’apprendre – pour l’IA et pour la clinique

Ces blocs Lego cognitifs pourraient expliquer pourquoi les gens apprennent si rapidement de nouvelles tâches. En s’appuyant sur les composants mentaux existants, le cerveau minimise les apprentissages redondants – une astuce que les systèmes d’IA doivent encore maîtriser.

"Un gros problème dans l'apprentissage automatique est l'échec catastrophique", a déclaré Tafazoli. "Lorsqu'une machine ou un réseau neuronal apprend quelque chose de nouveau, il oublie et écrase les souvenirs précédents. Si un réseau neuronal artificiel sait comment faire un gâteau mais apprend ensuite à faire des cookies, il oubliera comment faire un gâteau."

À l’avenir, l’intégration de la compositionnalité dans l’IA pourrait contribuer à créer des systèmes capables d’acquérir continuellement de nouvelles compétences sans oublier les anciennes.

La même découverte pourrait également contribuer à améliorer la médecine pour les personnes souffrant de troubles neurologiques et psychiatriques. Des conditions telles que la schizophrénie, le trouble obsessionnel-compulsif et certaines lésions cérébrales altèrent souvent la capacité d'une personne à appliquer des compétences connues dans de nouveaux contextes, probablement en raison de perturbations dans la recombinaison des éléments constitutifs cognitifs du cerveau.

"Imaginez pouvoir aider les gens à retrouver la capacité de changer de stratégie, d'apprendre de nouvelles routines ou de s'adapter au changement", a déclaré Tafazoli. « À long terme, comprendre comment le cerveau réutilise et recombine les connaissances pourrait nous aider à développer des thérapies qui rétablissent ce processus. »

Sources :