Une nouvelle étude révèle une étrange similitude entre le cerveau et la vision par ordinateur
Les réseaux neuronaux artificiels sont conçus pour imiter les cerveaux humains, mais ils sont peut-être trop similaires.
Une étude récente des chercheurs de l’université Johns Hopkins suggère que les réseaux neuronaux artificiels peuvent « percevoir » les objets en 3D de la même façon que notre cerveau le fait « au premier coup d’œil » – selon une étude récente publiée jeudi dans la revue Current Biology.
Les humains utilisent des cerveaux organiques pour modéliser des réseaux neuronaux artificiels – nous ne devrions donc pas être surpris lorsqu’ils imitent des cerveaux organiques.
Jusqu’à ce que, cependant, ils deviennent effroyablement similaires.
Le cerveau humain contre le réseau neural artificiel
Le cerveau humain traite les informations visuelles à travers plusieurs sections du cerveau, chacune combinant différents aspects d’un objet perçu pour former une image complète.
D’un point de vue scientifique, c’est ainsi que nous en venons à percevoir le monde extérieur.
Cependant, l’étude récente montre comment les neurones de la zone V4 – la première section de la vision de l’objet par le cerveau – représentent des fragments de formes 3D, et pas seulement les formes 2D – ce qui va à l’encontre du consensus scientifique généralement observé au cours des 40 dernières années, rapporte TechXplore.
Cependant, les scientifiques ont été consternés de constater les mêmes schémas que ceux que le cerveau utilise pour voir dans un réseau neuronal artificiel – après avoir étudié l’algorithme d’AlexNet, qui est un réseau de vision par ordinateur avancé, rapporte Futurism.
Le neuroscientifique et auteur de l’étude de l’université Johns Hopkins, Ed Connor, et son équipe ont appliqué les mêmes tests de réponses d’images aux neurones naturels et artificiels et ont découvert des modèles de réponses étrangement similaires dans la section V4 du cerveau et la couche 3 d’AlexNet.
« J’ai été surpris de voir des signaux forts et clairs pour la forme 3D dès V4 », a déclaré Ed Conner dans un communiqué de presse sur ces découvertes surprenantes. « Je n’aurais jamais imaginé que la même chose se produirait dans un million d’années chez AlexNet, qui n’est formé qu’à traduire des photographies en 2D en étiquettes d’objets. »
Apprendre plus que la simple vision à partir d’un ordinateur
« Les réseaux artificiels sont les modèles actuels les plus prometteurs pour comprendre le cerveau », a ajouté M. Conner. « À l’inverse, le cerveau est la meilleure source de stratégies pour rapprocher l’intelligence artificielle de l’intelligence naturelle. »
Cette dernière étude pourrait signifier l’avènement d’une nouvelle norme pour les réseaux neuronaux artificiels – où, au lieu d’utiliser ce que nous savons sur le cerveau pour construire des ordinateurs, nous nous tournons vers les ordinateurs pour apprendre comment fonctionne notre cerveau. C’est un moment paradoxal pour être en vie, que nous regardions le monde avec un cerveau humain ou le réseau neuronal d’un ordinateur.
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Source : Interesting Engineering – Traduit par Anguille sous roche
