Un nouveau modèle computationnel reproduit la manière dont le néocortex du cerveau traite l'information et apprend grâce à un apprentissage prédictif auto-supervisé. Ce modèle offre une compréhension plus approfondie de la façon dont notre cerveau anticipe et interprète le monde qui nous entoure, ce qui est crucial pour comprendre la conscience. On peut y voir une nouvelle approche des neurosciences computationnelles, un domaine en pleine expansion en France.
Le modèle, développé par des chercheurs, imite la structure du néocortex, en utilisant des couches qui correspondent à différentes régions du cerveau. La couche 2/3 prédit les informations sensorielles entrantes, tandis que la couche 5 reçoit les données sensorielles réelles. Le modèle apprend en comparant ces prédictions avec les données sensorielles réelles, ajustant ses connexions internes pour minimiser les erreurs. Pensez à la manière dont un chef étoilé anticipe les saveurs avant même de goûter un plat, c'est un peu le même principe.
Cette approche permet au modèle d'apprendre des représentations prédictives, de la même manière que notre cerveau apprend à anticiper les événements. Le modèle démontre également comment les différentes couches du cortex jouent des rôles distincts dans le traitement de l'information. Cette recherche souligne l'importance de l'apprentissage auto-supervisé dans la capacité du cerveau à comprendre et à prédire le monde. Un peu comme les travaux de Stanislas Dehaene sur la conscience.
Cette recherche fournit des informations précieuses sur la façon dont le cerveau apprend et traite l'information. La compréhension de ces mécanismes pourrait conduire à des avancées dans l'intelligence artificielle et notre compréhension de la conscience. La capacité du modèle à imiter les capacités prédictives du cerveau offre une voie prometteuse pour de futures recherches sur les complexités de l'esprit humain. Cela pourrait même alimenter le débat philosophique français sur la nature de la conscience et de l'existence.