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Neurosciences. Le cerveau apprend beaucoup plus rapidement qu'on ne le croyait.

Le cerveau contient des milliards de neurones. Chacun d'eux, au moins dans le cortex, communique simultanément avec des milliers d'autres par l'intermédiaire de leurs synapses. Les informations (signaux électriques) collectées par les synapses remontent jusqu'au noyau du neurone par l'intermédiaire des dendrites, dits aussi arbres dendritiques.

En 1949, le neuroscientifique Donald Hebb avait suggéré que l'apprentissage se fait dans le cerveau par une modification de la capacité de réception ou d'émission des synapses, ceci en fonction de la force du message reçu (Cf  Hebb's theory)

Aujourd'hui une nouvelle hypothèse relative aux modalités selon lesquelles le cerveau apprend, c'est-à-dire se modifie en fonction d'une nouvelle expérience, vient d'être émise par des chercheurs de la Bar-Ilan University en Israël dirigés par le Prof. Ido Kanter.. Voir la référence ci-de<ssous)

Pour simplifier, on retiendra que les nouvelles informations acquises par le cerveau  remontent à celui-ci, non à travers le réseau complexe des synapses où elles sont en principe triées, mais directement a travers les dendrites. Les tris nécessaires à l'acquisition d'une nouvelle connaissance ne se font donc plus synapses par synapses, mai à travers un nombre beaucoup plus réduit de filtres ou valves se trouvant au sommet des arbres dendritiques. Les messages entrants parviennent directement à ces filtres à partir des synapses, mais sans avoir à franchir le complexité des filtres synaptiques.

Les chercheurs ont comparé ce processus avec celui destiné à purifier l'air que nous respirons à la base d'un gratte-ciel. Faut-il pourvoir celui de centaines de filtres positionnés au niveau des étages afin de purifier l'air respiré au pied de l'immeuble, ou se doter d'un filtre central à travers lequel l'air sera respiré ?

La recherché a aussi montré que les synapses faibles (à faible capacité de transmission)  qui composent l'essentiel du cerveau et qui étaient considérées comme n'intervenant pas dans les processus d'apprentissage, jouent au contraire un rôle essentiel dans la dynamique du cerveau.

Cette nouvelle hypothèse devrait conduire à des applications prometteuses concernant les algorithmes dits d'apprentissage profond. Elle pourrait aussi être utilisée pour la thérapeutique des désordres cérébraux.


Abstract of Adaptive nodes enrich nonlinear cooperative learning beyond traditional adaptation by links

Physical models typically assume time-independent interactions, whereas neural networks and machine learning incorporate interactions that function as adjustable parameters. Here we demonstrate a new type of abundant cooperative nonlinear dynamics where learning is attributed solely to the nodes, instead of the network links which their number is significantly larger. The nodal, neuronal, fast adaptation follows its relative anisotropic (dendritic) input timings, as indicated experimentally, similarly to the slow learning mechanism currently attributed to the links, synapses. It represents a non-local learning rule, where effectively many incoming links to a node concurrently undergo the same adaptation. The network dynamics is now counterintuitively governed by the weak links, which previously were assumed to be insignificant. This cooperative nonlinear dynamic adaptation presents a self-controlled mechanism to prevent divergence or vanishing of the learning parameters, as opposed to learning by links, and also supports self-oscillations of the effective learning parameters. It hints on a hierarchical computational complexity of nodes, following their number of anisotropic inputs and opens new horizons for advanced deep learning algorithms and artificial intelligence based applications, as well as a new mechanism for enhanced and fast learning by neural networks.

References:

31/03/2018
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