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Lire dans les pensées grâce à l’intelligence artificielle

Le recours à l'intelligence artificielle basée sur la technique d'apprentissage profond a permis à des scientifiques japonais de mieux décoder et prédire ce qu'une personne voit ou imagine, en se référant à un catalogue d'images toujours plus exhaustif. Explications.

Explorer le cerveau humain afin de décoder le contenu de ses pensées est certainement l’un des champs de recherche les plus intéressants de la science depuis quelques années. Les recherches à ce sujet avancent si bien que les chercheurs sont de plus en plus capables d’interpréter ce qu’une personne voit, se rappelle, imagine et même rêve.

Il existe cependant des limites à cette interprétation, en particulier parce que le contenu du cerveau humain est unique pour chaque personne et que la création de catalogues de modèles est difficile à réaliser. Ces modèles doivent ensuite être combinés à un petit nombre d’images préprogrammées, une étape qui nécessite de nombreuses procédures où les sujets doivent subir de longs et coûteux tests d’imagerie par résonnance magnétique.

C’est à partir de ces connaissances que s’est imposée l’intelligence artificielle dans les travaux du Pr Yukiyasu Kamitani et de ses collègues de l’Université de Kyoto.

« L’intelligence artificielle que nous utilisons est basée sur le même principe appelé apprentissage profond (Deep Neural Network, DNN) », ajoute le Pr Kamitani.

Son équipe a découvert que l’activité cérébrale d’un individu peut être décodée, puis traduite en signaux simulant des modèles neuronaux à l’aide de l’apprentissage profond lorsque des images identiques sont présentées à un humain et à une machine.

En outre, les chercheurs ont constaté que certaines zones visuelles du cerveau étaient meilleures pour décoder les différentes couches de l’apprentissage profond, révélant par le fait même une homologie entre le cerveau humain et le réseau neuronal.

Alors que notre connaissance du cerveau s’approfondit et que le développement de l’IA s’accélère, le Pr Kamitani espère déjà améliorer la précision de sa nouvelle technique d’identification des images.

Le détail de ces travaux est publié dans la revue Nature Communications.

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