Les réseaux de neurones sont des modèles artificiels représentant le fonctionnement du système nerveux. Ces IA sont importantes dans l’étude du processus de création, de conservation de souvenirs et d’autres informations complexes.
Récemment, des chercheurs de l’Okinawa Institute of Science and Technology ont mis au point un nouveau modèle plus performant. Ils ont modifié le célèbre réseau Hopfield en y intégrant des connaissances biologiques. Le réseau qu’ils ont créé reflète mieux la connexion entre les neurones et les cellules dans le cerveau. De plus, il a la capacité de stocker beaucoup plus de souvenirs.
Le professeur Tomoki Fukai et le doctorant Thomas Burns ont réussi à rendre le réseau plus réaliste. Cependant, ils expliquent qu’il reste encore beaucoup à apprendre du cerveau humain. Notre compréhension limitée de la biologie du cerveau rendrait difficile son encodage en modèle informatique.
IA : un réseau qui connecte plusieurs neurones à la fois
Les réseaux Hopfield stockent les souvenirs sous forme de schémas entre les différents neurones du système. Le réseau est ensuite entrainé à encoder ces schémas. Puis, les chercheurs testent sa mémoire en le faisant reconnaitre des schémas flous qu’il connait déjà. Dans ce réseau, les neurones se connectent à d’autres neurones pour former des connexions dites « par paires ».
Dans la réalité, ces connexions représentent la manière dont deux neurones se connectent à un point de connexion appelé synapse. Des structures ramifiées appelées dendrites fournissent ces points de connexion. Les connexions entre les neurones sont ensuite modulées par des cellules appelées astrocytes. Ce nouveau modèle permet ainsi de multiples connexions entre les neurones par l’intermédiaire des astrocytes et des arbres dendritiques.
« Il n’est tout simplement pas réaliste de penser qu’il n’existe dans le cerveau que des connexions par paire entre les neurones. Il s’avère que vous avez besoin d’une combinaison de caractéristiques dans un certain équilibre. Il faut des synapses individuelles, mais aussi des arbres dendritiques et des astrocytes. »
M. Burns
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Les réseaux Hopfield ont un potentiel non négligeable
Les réseaux Hopfield sont importants pour la modélisation des processus cérébraux, mais ils représentent également d’autres applications intéressantes. Par exemple, des réseaux similaires, appelés Transformers, sont à la base d’outils linguistiques basés sur l’IA, tels que ChatGPT.
Les chercheurs prévoient d’exploiter les réseaux Hopfield modifiés afin de les rendre encore plus puissants. Par exemple, la force des connexions entre les neurones n’est normalement pas la même dans les deux sens. Cette asymétrie pourrait servir pour améliorer les performances du réseau. Leur but est de faire interagir les mémoires du réseau les unes avec les autres, comme le cas du cerveau humain.
