IA : modélisation des neurones

[_Goel_]

Bonjour !

suite à la lecture (partielle) d'un sujet sur l'IA, je me pose une question :

a-t-on essayé de modéliser le comportement d'un neurone "humain" (au sens biologique) ?

C'est à dire implémenter :
- un système de transfert de potentiels d'actions,
- le développement de l'axone est desdendrites
- la multiplication des synapses
- la diversité des neurotransmetteurs
- la disparition des neurones les moins actifs
- le développement des neurones les plus actifs.
etc...

le but étant de reproduire un système le plus proche possible d'un neurone "réel" (d'un animal).

Maintenant, déployons 1 000 000 neurones de ce type.
Interfacons certains neurones avec un environement (simulation d'un sens -vue, ouïe etc...)
Que se passe-t-il ? Quelqu'un a-t-il déjà essayé ?

en fait, je pense que la douleur doit également être implémentée. Mais je ne sais pas comment. Si qqn sait à quoi est due la douleur dans un cerveau humain...

Merci de vos éclaircissements !
@+
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[invite4eb78dc4]

en fait, je pense que la douleur doit également être implémentée. Mais je ne sais pas comment. Si qqn sait à quoi est due la douleur dans un cerveau humain...

Merci de vos éclaircissements !
@+

Rappel de la base de l'IA :

Le nombre " 1 " = "vrai" et "0" = "faux". Ce langage est nommé langage binaire. C'est avec ce langage que fonctionnent les ordinateurs.

Bientôt ils vont faire des machines qui fonctionnent avec la Réciproque Equationnelle Matricielle de L'Intelligence Artificielle... looooooooooool

En tout cas l'ordinateur est l'inverse de la vie,il est mort et par conséquent ne devrait pas connaitre la notion de douleur,un être connait cette notion et je saurais pas t'éclairer pour l'instant pourquoi...

Voilà je t'ai rien appris cela dit je trouve la refléxion intéressante.

Peace & Love

[invitebe0cd90e]

oui, plus ou moins, on a essayé, ca s'appelle les reseaux de nerones... ne temballe pas, ca ne casse pas des briques, et ca ne suffit pas a faire un odri intelligent. c'est utilisé, par exemple, pour de la reconnaissance de caractere...

Maintenant, déployons 1 000 000 neurones de ce type.

c'est la que ca coince.. d'une part, il en faudrait un nombre enorme et tres hors de portee de la puissance des ordis, et en plus il ne suffit pas de les "deployer" pour avoir un cerveau..

[invite6c250b59]

a-t-on essayé de modéliser le comportement d'un neurone "humain" (au sens biologique) ?

Oui, c'est le champ des modèles biophysiques .

Avec 1 millions j'en connais pas -trop lourd à gérer. Le plus que je me souviens c'est un modèle de Lamproie (un vertébré pas cher et pas mignon donc modèle de choix). La montée en puissance des ordinateurs devrait aider, mais personnellement je suis assez convaincu que c'est des progrès dans la compréhension qui nous manquent le plus.

[A voir en vidéo sur Futura]

[spi100]

Maintenant, déployons 1 000 000 neurones de ce type.
Interfacons certains neurones avec un environement (simulation d'un sens -vue, ouïe etc...)
Que se passe-t-il ? Quelqu'un a-t-il déjà essayé ?
@+

Il ne suffit pas juste de les connecter. Comment est ce que l'on stimule le réseau, qu'est ce que l'on mesure en sortie du réseau. Comment évalue t'on la qualité de ses réactions ?

Deplus la stimulation du réseau pendant la croissance du réseau, joue un rôle essentiel. C'est elle qui assure en grande partie sa structuration.

[invite6de5f0ac]

Bonjour,

Ayant pas mal travaillé sur le sujet, je pense être compétent pour intervenir.

La modélisation des neurones est assez ancienne, elle date (pour les premiers modèles efficients) des années '50 (von Bertallanffy, von Neumann...), c'est-à-dire des débuts "scientifiques" de la Cybernétique (qui, elle, date d'Aristote). Et même votre serviteur "von" fderwelt a commis plusieurs papiers sur le sujet (en tant que co-auteur) dans des congrès et revues confidentiels. Il est vrai qu'il ne s'agissait que de décrire les contraintes sur la morphologie des neurones, induites par les transferts d'information nécessaires (d'après les spec's).

Il ressort de tout ça:
premièrement, que les neurones ne se ramènent certainement pas à un schéma binaire; d'ailleurs, les réseaux de neurones formels n'ont aucune raison de fonctionner en binaire, ils marchent encore mieux en analogique;
deuxièmement, que les neurones ne peuvent pas fonctionner efficacement sans transmetteurs (cellules gliales) qui semblent probablement plus importants que les neurones eux-mêmes; j'aime beaucoup raconter (même si c'est un gag) le fait que, quand on a disséqué le cerveau d'Einstein, on a été très déçu de voir qu'il n'avait pas plus de neurones que vous ou moi, mais qu'en revanche il avait deux fois plus de cellules gliales;
troisièmement, de nombreux animaux (primitifs, certes) se débrouillent très bien pour vivre "intelligemment" avec quelques milliers de neurones seulement; donc pas besoin d'un million de neurones pour exhiber un comportement adapté.

Morale (si j'ose dire, et qui relève plus de la conviction que de la preuve scientifique): on n'aura un comportement adapté et "intelligent" que si les structures neuronales reflètent (d'une manière à préciser, beau sujet de thèse) la structure de l'environnement. J'avais pondu un prototype basé sur ce principe, et même déposé un brevet (googler pour "mémoire Sauvan") mais c'est techniquement impraticable...

-- françois

[invite6c250b59]

le cerveau d'Einstein, on a été très déçu de voir qu'il n'avait pas plus de neurones que vous ou moi, mais qu'en revanche il avait deux fois plus de cellules gliales

ça tient un peu de la légende urbaine... laissons donc son cerveau tranquille -surtout vu la manière dont il a été conservé.

[invite6de5f0ac]

ça tient un peu de la légende urbaine... laissons donc son cerveau tranquille -surtout vu la manière dont il a été conservé.

"un peu"? je l'ai vu repris dans je ne sais quel reportage télé... mais d'accord avec toi!

-- françois

[invite6c250b59]

"un peu"?

Je viens de voir que c'est la version wikipedia... disons "beaucoup" alors

[spi100]

ça tient un peu de la légende urbaine... laissons donc son cerveau tranquille -surtout vu la manière dont il a été conservé.

Même pas besoin de disséquer le cerveau d'Einstein, pour savoir que l'efficacité d'un réseau de neurones n'est pas proportionnelle au nombre de neurones.
Lorsque l'on paramètre un réseau de neurones de type perceptron ou multi-perceptron, il faut ajuster le nombre de neurones au strict nécessaire pour stocker les exemples que l'on veut lui apprendre.
Si l'on augmente trop le nombre de neurones, la capacité de généralisation du réseau s'effondre.

[_Goel_]

A tous :
merci pour vos éclaircissements;

nota : il y a eu un article sur les cellules gliales dans S&V, je pense que c'est l'origine de la légende urbaine... !

En corollaire, a-t-on essayé une culture de quelques disaines (voire miliers) de neurones, ainsi que leur évolution ?

que pensez vous du rapport entre la douleur et l'intelligence ?

[invite7a8ce750]

A tous :
merci pour vos éclaircissements;
[...]

que pensez vous du rapport entre la douleur et l'intelligence ?

Je pense que comme tu le mentionnais plus ou moins, il est impossible de supprimer l'expérience des sensations, les sentiments et l'intelligence. De nos jours on veut souvent séparer les sentiments et la « raison »... c'est une erreur d'après moi.

Ici (Université de Sherbrooke) un de mes collègues, François Michaud, essaye d'intégrer des sentiments à ces robots. Le but n'est pas de les rendre plus humain, mais plus efficace (c'est dans le Département de psycho qu'il font ça pour le côté étude humaine, pas en génie): si un robot a « peur » de rentrer dans un mur parce que ça fait « mal », ça l'aidera à bien se diriger. Bon les résultats ne sont pas encore vraiment au RDV mais c'est un début.

La modélisation d'une tâche par un réseau de neurones ne changent rien au problème. Si tu veux t'approcher d'un comportement humain (en visant une certaine efficacité) alors il faut intégrer la relation avec l'environnement, la gestion des sensations et les sentiments. C'est cependant extrêment difficile, mais je pense que c'est par là qu'on ouvrira un chemin. Pas dans le carcan actuel. On fait des choses géniales, mais il manque toujours une réelle ouverture.

[_Goel_]

Gre, (apparemment bien renseigné) comment l'homme matérialise-t-il la douleur (le sait-on d'ailleurs ?)
merci pour ton précédent post au passage !

[invite6c250b59]

ça bouge... apparement la souris est pour bientôt

[invite8915d466]

Bonjour

ça bouge... apparement la souris est pour bientôt

à part le nombre de neurones simulés, en quoi la simulation est-elle celle d'une souris? y a t-il des contraintes sur les connexions tirées de connaissances de la structuration du cerveau, ou s'agit-il juste d'un "toy model" de taille équivalente?

Cordialement

Gilles

[invite6c250b59]

Salut,

à part le nombre de neurones simulés, en quoi la simulation est-elle celle d'une souris? y a t-il des contraintes sur les connexions tirées de connaissances de la structuration du cerveau, ou s'agit-il juste d'un "toy model" de taille équivalente?

Dans les similitudes: décharge des neurones réaliste, rêgle de plasticité biologiquement fondée, taille du réseau (en terme de synapses et de neurone) équivalente à la souris, pourcentage de synapses inhibitrices/exitatrices ainsi que délais de transmission qui respectent pas mal ce qu'on connait, et pour finir la différenciation connectivité longue/courte distance est assez intéressante.

Dans les différences: pas de moelle épinière, de bulbe, de cervelet, de noyau gris centraux, ni même de thalamus (pourtant essentiel au cortex); pas d'entrée sensorielle ou de sortie motrice; pas de neuromodulateurs hors des exitations/inhibition; pas de microstructure corticale (colonne de dominance par exemple), ni d'ailleurs de macrostructure (pas d'aires corticales fonctionnellement différentes); homogénéité des neurones/synapses et présence de stimulations générales surréalistes; ... j'en oublie probablement -par exemple la faible durée de vie (quelques secondes de simulées).

Au final je voterais plutôt toy model. Par contre ça ouvre clairement une nouvelle façon de s'interroger sur la dynamique des cerveaux (sous entendu: quelles sont les règles locales qui permettent une dynamique globale pas franchement fausse?): très excitant!

Encore plus: si on avait de meilleurs connaissances, alors les capacités de calcul impliquées dans cette recherche seraient probablement suffisantes pour émuler une souris, dont le comportement serait dans l'idéal indifférenciable des souris biologiques. A quand un test de Turing pour les souris? On a déjà un genre de test comme ça avec des blattes, mais avec une souris ce serait un poil plus convainquant

[invite06fcc10b]

Bonjour !

suite à la lecture (partielle) d'un sujet sur l'IA, je me pose une question :

a-t-on essayé de modéliser le comportement d'un neurone "humain" (au sens biologique) ?

C'est à dire implémenter :
- un système de transfert de potentiels d'actions,
- le développement de l'axone est desdendrites
- la multiplication des synapses
- la diversité des neurotransmetteurs
- la disparition des neurones les moins actifs
- le développement des neurones les plus actifs.
etc...

Bonjour,

Voici quelques tentatives de compléments à ce qu'ont dit Jiav et Spi100, entre autres :
primo, on peut noter le modèle de neurone artificiel de Hodgkin-Huxley, qui marche pas mal et qui a été modélisé avec succès par des circuits électroniques.
Le problème, c'est qu'il n'y a pas qu'1 type de neurone dans le cerveau et que les connexions ne sont pas faites complétement au hasard, que ce soit au niveau interneurones ou au niveau intergroupes de neurones, et ce à différentes échelles. De plus, il faut également inclure un modèle d'évolution des synapses, entre autres, pour pouvoir réaliser un apprentissage. Et je ne parle pas du nombre de neurones à modéliser ...

Il résulte de tout cela qu'il semble assez facile de créer un seul neurone dont les propriétés électriques sont proches du neurone réel, mais très difficile de reproduire la structure fondamentale et fonctionnelle d'un groupe de neurones.
C'est en tout cas un des plus grands challenges actuels des neurosciences computationnelles.

Concernant la douleur, j'ai envie de répondre de manière provocatrice qu'elle n'existe pas. En fait, ce qui existe de manière évidente, c'est une perturbation de l'équilibre physiologique avec des signes mesurables au niveau de l'activité de certaines zones du cerveau comme les noyaux de l'amygdale, ce qui a pour conséquence les signes extérieurs tels que les cris, les pleurs, et toute sorte de comportements réflexes.
C'est parce que la douleur perturbe le fonctionnement général du corps et du cerveau que nous attribuons à la douleur, de manière logique, une note affective négative.
De même, un robot pourrait apprendre par expérience que la douleur perturbe son propre fonctionnement et avoir également ses propres sensations de "mal".

Cordialement,
Argyre

[invite8915d466]

Bonjour

Au final je voterais plutôt toy model. Par contre ça ouvre clairement une nouvelle façon de s'interroger sur la dynamique des cerveaux (sous entendu: quelles sont les règles locales qui permettent une dynamique globale pas franchement fausse?): très excitant!

Encore plus: si on avait de meilleurs connaissances, alors les capacités de calcul impliquées dans cette recherche seraient probablement suffisantes pour émuler une souris, dont le comportement serait dans l'idéal indifférenciable des souris biologiques. A quand un test de Turing pour les souris? On a déjà un genre de test comme ça avec des blattes, mais avec une souris ce serait un poil plus convainquant

la comparaison avec le robot-blatte est intéressante, parce qu'il s'agit amha de deux démarches totalement différentes :

a) celle dont on parle ici est une modélisation du neurone physique, mais n'a absolument aucune information sur le fait qu'il s'agit d'une souris, d'un hérisson ou d'un crocodile : il n'y a aucune sémantique dans le réseau simulé. C'est l'approche "simulation numérique d'un système analogique" , qui ne contient strictement aucune information sur le comportement réel d'une souris. C'est comme si on voulait montrer qu'en principe un ordinateur doit pouvoir fonctionner en simulant un réseau de transisors couplés n'importe comment, mais sans bien sûr rien connaitre de l'architecture d'un processeur ni d'un systeme d'exploitation.

b) le robot blatte au contraire est un robot perfectionné qui simule l'attitude apparente d'une blatte, mais sans aucune référence à leur vrai système nerveux : c'est analogue à tous les programmes d'IA, qui réalisent des "objectifs" de type humain (jouer aux echecs, traduire des textes, reconnaitre des images) mais par des voies très différentes : mais on s'en fiche, seul le résultat compte.

Ma thèse (que je manque de temps pour développer sur ce post aujourd'hui, mais je le ferai avec plaisir) , est que

1°) les approches a) et b) sont non seulement différentes, mais strictement incompatibles entre elles.

2°) aucune d'elle n'a d'espoir d'aboutir à un robot agissant réellement comme une souris, et encore moins un etre humain, parce qu'elles souffrent toutes les deux de défauts irrémédiables

* il est impossible d'interfacer l'approche a) avec le monde réel
* il est impossible de tenir compte des caractéristiques non algorithmiques du système neuronal (qui sont pourtant indispensables au fonctionnement du système) dans l'approche b)


Bref , ce sont deux impasses, parce que le seul système réel qui peut répondre aux deux exigences à la fois est le cerveau réel de la souris ou de l'homme, qui comme je soutenais sur l'autre fil n'est pas "transportable" sur un autre support.

Cordialement

Gilles

[invite06fcc10b]

* il est impossible de tenir compte des caractéristiques non algorithmiques du système neuronal (qui sont pourtant indispensables au fonctionnement du système) dans l'approche b)

Bonjour Gilles,

Comme tu le sais, je ne suis pas d'accord sur ce dernier point. Il faudrait :
1) démontrer qu'il existe quelque chose de non algorithmique
condition nécessaire mais non suffisante, car il faudrait aussi
2) démontrer que ce qui est non algorithmique est indispensable
et sur ce point, je doute fortement, car je ne vois pas vraiment ce qui peut limiter l'informatique pour réaliser un traitement de l'information, quel qu'il soit.
Car notre cerveau ne réalise ni plus ni moins qu'un traitement de l'information, non ?

Cordialement,
Argyre

[invite8915d466]

Bonjour Gilles,

Comme tu le sais, je ne suis pas d'accord sur ce dernier point. Il faudrait :
1) démontrer qu'il existe quelque chose de non algorithmique
condition nécessaire mais non suffisante, car il faudrait aussi
2) démontrer que ce qui est non algorithmique est indispensable

http://www.nouvo.ch/109-3

Une fois le robot mis au point, il ne leur manquait plus que l'odeur de blatte pour être vraiment acceptés par les insectes. C'est l'Université de Rennes, en France, qui s'est chargée de créer un parfum de cafard. Les chercheurs ont obtenu cette solution en trempant des blattes dans un solvant organique, le dichlorométhane. A Bruxelles, avant de commencer l'expérience, les biologistes versent quelques gouttes de ce concentré de blattes sur des petites robes de buvard qu'ils appliquent sur les robots, et le tour est joué !

C'est algorithmique, le parfum de blatte ?

et sur ce point, je doute fortement, car je ne vois pas vraiment ce qui peut limiter l'informatique pour réaliser un traitement de l'information, quel qu'il soit.
Car notre cerveau ne réalise ni plus ni moins qu'un traitement de l'information, non ?

Ca dépend de ce que tu appelles l'information. Je n'ai jamais vu de démonstration mathématique que l'information au sens humain etait identique à l'information au sens de traitement du signal numérique. C'est la pauvreté du vocabulaire qui nous fait croire à tort qu'il y a équivalence.

Cordialement

Gilles

[spi100]

Car notre cerveau ne réalise ni plus ni moins qu'un traitement de l'information, non ?

Cordialement,
Argyre

C'est un peu réducteur, je dirais plutot "une représentation ou une interprétation du monde" au lieu de "traitement de l'information".

Les illusions d'optiques, qui montrent par exemple qu'un même objet est perçu differemment dans des contextes différents, en sont une illustration.
Par exemple, l'image "Wich soldier is taller" à la page http://brainden.com/scary-optical-illusions.htm , montre que le cerveau tend a interpréter la taille des personnages pour tenir compte de la suggestion de perspective faite par les lignes.

[invitec00162a9]

Bonjour,

C'est algorithmique, le parfum de blatte ?

Suffit de demander à un avocat : j'avais eu un cours de droit quand j'étais étudiant, donné par un avocat qui voulait breveter des odeurs.
Son argument était que les molécules d'un parfum avaient une signature caractéristique par spectroscopie et qu'on pouvait donc les décrire précisément par ce mécanisme et les authentifier

Or il n'y a rien de plus algorithmique que la revendication d'un brevet (à ne
pas confondre avec la brevetabilité des algorithmes).
Je propose même que la brevetabilité serve de base à la définition d'un algorithme...

Sinon, autre réponse possible : la question "C'est algorithmique, le parfum de blatte ?" n'a pas de sens.
Les blattes utilisent cette odeur pour se transmettre de l'information.

C'est comme se demander : "C'est algorithmique, une onde radio ?". Ca ne veut pas dire grand chose.

Un signal est utilisé pour véhiculer de l'information, laquelle notion a un support algorithmique, mais n'est pas lui-même de l'information.
C'est sa réception et son interprétation qui le transforme en information.

Ca dépend de ce que tu appelles l'information. Je n'ai jamais vu de démonstration mathématique que l'information au sens humain etait identique à l'information au sens de traitement du signal numérique. C'est la pauvreté du vocabulaire qui nous fait croire à tort qu'il y a équivalence.

Il y a des définitions suffisamment génériques de la notion d'information pour qu'il ne soit pas nécessaire d'établir une distinction entre les deux, et c'est pour cela qu'il n'y a pas de démonstration.

[invite6c250b59]

il s'agit amha de deux démarches totalement différentes

Les descriptions que tu indiques ne rendent pas compte des recherches en questions:

-Le modèle souris ne correspond pas à l'approche a: c'est un modèle de neurone théorique et pas de neurone physique, la question de l'analogique n'a rien à faire là, et à cause de toute les similitudes que j'ai expliqué plus haut ces recherches ne peuvent être décrites par une approche qui ne contiendrait "strictement aucune information sur le comportement réel d'une souris".

-J'ai moins suivi les histoires des blattes, mais il me semble clair que ça ne correspond pas non plus à la démarche b si celle-ci est caractérisé par "sans aucune référence à leur vrai système nerveux" ou "est analogue à tous les programmes d'IA": les insectes sont des gros paquets de réflexes d'un behaviorisme presque choquant, dont le fonctionnement est facile à décrire, mais pas avec des système experts!

Allons plus loin: les chercheurs en question seraient plus que probablement en désaccord, non seulement sur les approches que tu leur attribues, mais aussi sur l'idée que leurs recherches différent profondément: dans les deux cas le but est de comprendre comment des comportements intéressants émergent d'une collectivité d'algorithmes simples en interaction, algorithmes apparemment bébêtes en eux-mêmes mais choisit pour leur proximité avec les règles biologiques identifiées.

Cette clarification faite:

* il est impossible d'interfacer l'approche a) avec le monde réel

Cela revient à dire qu'il est impossible de donner des capteurs à un ordinateur. Est-ce vraiment ce que tu veux dire?

* il est impossible de tenir compte des caractéristiques non algorithmiques du système neuronal (qui sont pourtant indispensables au fonctionnement du système)

Il va falloir que tu nous expliques dans quelle ouvrage de référence, publication, ou obscur opuscule on peut trouver la mise en évidence des "caractéristiques non algorithmiques du système neuronal", ainsi que la mise en évidence que celles-ci sont "indispensables au fonctionnement du système".

Allez j'en remet une couche: personne n'a jamais démontré qu'un effet dans l'univers physique, incluant les systèmes nerveux, était non calculable. Quand tu parles de caractéristiques non algorithmiques indispensables du système nerveux, tu parles de tes croyances -non des faits.

EDIT: Argyre faisait la même remarque, et j'insiste sur l'odeur de blatte: bien sur que c'est approximable donc calculable.

le seul système réel qui peut répondre aux deux exigences à la fois est le cerveau réel de la souris ou de l'homme, qui comme je soutenais sur l'autre fil n'est pas "transportable" sur un autre support.

comme je le postulais serait plus précis

Je n'ai jamais vu de démonstration mathématique que l'information au sens humain etait identique à l'information au sens de traitement du signal numérique.

Je n'ai jamais vu de démonstration mathématique d'un fait physique. Sauf ton respect: toi non plus

Je propose même que la brevetabilité serve de base à la définition d'un algorithme.

Pas mal

[invite8915d466]

Bonjour

Jiav, je vais faire une comparaison. Imagine qu'un ordinateur fasse une addition, et que tu veuilles faire la même chose à la main. Tu peux le faire de deux façons très différentes.
Soit tu refais l'addition à la main, sans te soucier le moins du monde de la structure de l'ordinateur.
Soit tu regardes la structure de l'ordinateur , tu résous le problème électrique des transistors, et tu vérifies que le résultat final contenu dans les mémoires est bien le résultat de l'addition.

La deuxième méthode est très différente de la première : elle nécessiste la connaissance de la structure physique de l'ordinateur, des lois de l'électronique, et elle est beaucoup plus lourde que la première. C'est exactement ce que fait a). Note la différence effarante de complexité !

Il s'agit d'une machine à 4.096 processeurs avec 1 To de mémoire centrale capable d'atteindre 9,4 TFLOPS qui occupait le 64e rang au classement mondial avec cette configuration fin 2006.

alors que le robot blatte tenait dans un cm3 ! (et ce n'est pas la différence de masse des systèmes neuronaux qui explique ça !). Je rappelle que 1To = mille milliards alors que le système simulé ne contenait que 16 millions de neurones. C'est normal : l'ordinateur ne fait pas ce que font les neurones, il calcule leur structure, ce qui est tres différent (d'ailleurs la souris ne calcule pas du tout l'état de ses neurones!).

Alors tu vas me dire : oui mais tu vois bien que pour l'addition , les deux méthodes fournissent finalement le même résultat, donc elles sont équivalentes. Certes mais c'est uniquement parce que le système simulé (l'ordinateur) est algorithmique au sens ou je l'ai défini sur l'autre fil, c'est à dire que tu peux "extraire" une information numérique de son état analogique (les potentiels peuvent etre transcrits en 0 et 1), et que donc la simulation "physique" compliquée peut etre réduite à un algorithme beaucoup plus simple.

Si ce n'est pas le cas, il y a une différence radicale et irréductible entre les deux descriptions. La simulation des neurones dans a) ne PEUT pas etre réduite à un algorithme plus simple qu'on pourrait effectuer par un PC de bureau par exemple. C'est la même chose pour le cerveau.

Pour les caractéristiques non algorithmiques du cerveau, comment simules tu l'effet de l'adjonction de drogues hallucinogènes dans un système de reconnaissance automatique de visage par IA ?

Cordialement

Gilles

[invite8915d466]

plus en détail et pour que tu n'aies pas l'impression que je cherche à echapper à tes questions .

-Le modèle souris ne correspond pas à l'approche a: c'est un modèle de neurone théorique et pas de neurone physique, la question de l'analogique n'a rien à faire là, et à cause de toute les similitudes que j'ai expliqué plus haut ces recherches ne peuvent être décrites par une approche qui ne contiendrait "strictement aucune information sur le comportement réel d'une souris".

le modèle a) s'interessent à des caractéristiques physiques des neurones, et pas à l'information "souris" qui est cachée dans leur interconnexions. Elle aurait été exactement la même pour une chauve souris !

-J'ai moins suivi les histoires des blattes, mais il me semble clair que ça ne correspond pas non plus à la démarche b si celle-ci est caractérisé par "sans aucune référence à leur vrai système nerveux" ou "est analogue à tous les programmes d'IA": les insectes sont des gros paquets de réflexes d'un behaviorisme presque choquant, dont le fonctionnement est facile à décrire, mais pas avec des système experts!

"fonctionnement facile à décrire " est ambigu : on reproduit les principales caractéristiques apparentes de leur comportement, mais sans se soucier le moins du monde de la façon physique dont leur neurones fonctionnent. C'est comme Deep Blue, il joue aux echecs, mais de façon interne très différente.

Je maintiens : les démarches sont essentiellement différentes à la base.

Allons plus loin: les chercheurs en question seraient plus que probablement en désaccord, non seulement sur les approches que tu leur attribues, mais aussi sur l'idée que leurs recherches différent profondément: dans les deux cas le but est de comprendre comment des comportements intéressants émergent d'une collectivité d'algorithmes simples en interaction, algorithmes apparemment bébêtes en eux-mêmes mais choisit pour leur proximité avec les règles biologiques identifiées.

amha, ce n'est pas vrai du tout pour le robot blatte, ce que tu dis : l'algorithme a été tres soigneusement optimisé pour faire exactement ce qu'on voulait, ce n'est pas du tout une collection d'algorithmes bêbêtes interagissant entre eux, je doute très fort qu'en y allant "au pif" on retombe sur le comportement de la blatte !!!! pas de raison de plus voir apparaitre de façon "émergent" une blatte qu'une abeille, une fourmi, ou un insecte qui n'existe nulle part !!

Cela revient à dire qu'il est impossible de donner des capteurs à un ordinateur. Est-ce vraiment ce que tu veux dire?

bien sur que non !

ça veut dire qu'une simulation de type a) ne peut absolument pas etre interfacée avec un capteur. Justement parce qu'elle "simule" un neurone, mais qu'elle "n'est pas " un neurone, elle ne peut etre interfacée qu'avec une simulation de capteur ce qui est tres très différent d'un capteur. D'ailleurs cette simulation de capteur ne peut etre elle-même interfacée qu'avec une simulation de réalité comme dans Matrix. Une simulation de type a) ne peut pas par construction traiter de l'information du monde réel.

Il va falloir que tu nous expliques dans quelle ouvrage de référence, publication, ou obscur opuscule on peut trouver la mise en évidence des "caractéristiques non algorithmiques du système neuronal", ainsi que la mise en évidence que celles-ci sont "indispensables au fonctionnement du système".

je ne savais pas que les neurotransmetteurs n'etaient traités que dans des obscurs opuscules !

Cdt
Gilles

[spi100]

je ne savais pas que les neurotransmetteurs n'etaient traités que dans des obscurs opuscules !

Cdt
Gilles

J'ai du mal à comprendre ton argument sur les neuro-transmetteurs. Ce sont des molécules chimiques qui sont indentifiées par une synapse. Si il y a bien quelque chose qui est discret dans la transmission neuronal c'est bien ça. A priori je ne vois pas non plus ce qui pourrait échapper à l'algorithmie dans le fait qu'une synapse identifie ou non une molécule.

Maintenant je me souviens que Penrose, parlait d'un phénomène particulier dans le cerveau qui d'après lui échappait à l'algorithmie, mais je ne me souviens plus ... Je regarderai ce soir.

[invite8915d466]

J'ai du mal à comprendre ton argument sur les neuro-transmetteurs. Ce sont des molécules chimiques qui sont indentifiées par une synapse. Si il y a bien quelque chose qui est discret dans la transmission neuronal c'est bien ça. A priori je ne vois pas non plus ce qui pourrait échapper à l'algorithmie dans le fait qu'une synapse identifie ou non une molécule.

oui.... à condition que tu simules vraiment un neurone, donc uniquement dans des simulations de type a) !

mais dans le robot-blatte (type b) , on ne simule pas du tout de neurone, et donc on ne peut pas prendre en compte l'effet d'un médiateur chimique. C'est comme si tu voulais intégrer dans Deep Blue le fait d'avoir bu un coup de trop ou d'avoir pris des drogues hallucinogènes : ça n'a pas de sens, puisque l'algorithme ne fonctionne absolument pas comme un neurone humain.

L'action des neurotransmetteurs peut certes etre décrite dans une simulation de type a) (de neurones réels), mais là, c'est un autre probleme qui se pose : l'absence d'interfaçage possible avec un capteur.

En effet, on ne peut brancher une simulation de neurones, ni sur un capteur d'ordinateur type CCD (puisque bien sur les neurones biologiques ne savent pas "lire" un CCD), ni sur un capteur biologique type oeil, puisqu'on ne sait pas brancher un oeil sur un ordinateur, ou en tout cas surement pas de la façon dont les neurones sont connectés à la rétine !

Autrement dit chaque approche souffre de défauts irrémédiables (mais différents) qui conduisent chacune à une impasse, bien qu'elles aient un certain interet partiel.

Cordialement

Gilles

[spi100]

L'action des neurotransmetteurs peut certes etre décrite dans une simulation de type a) (de neurones réels), mais là, c'est un autre probleme qui se pose : l'absence d'interfaçage possible avec un capteur.

Je ne vois pas pourquoi un interfacage n'est pas possible. Quand on construit un réseau de neurones, c'est pour lui apprendre quelque chose ! Tu veux peut être dire que l'interfacage n'est pas directe mais indirect.

Ce que le réseau apprend, lui vient d'un tuteur (dans le cas d'un apprentissage supervisé), ou d'heuristiques prédéfinies (si l'apprentissage n'est pas supervisé).
Le principe est que le tuteur (humain ou heuristique) n'agit pas directement sur les neurones pour corriger l'apprentissage, mais délègue cette tache à un algorithme qui corrige les synapses afin de réduire au maximum l'erreur sur tous ce qui a déjà été appris.

[invite765732342432]

En effet, on ne peut brancher une simulation de neurones, ni sur un capteur d'ordinateur type CCD (puisque bien sur les neurones biologiques ne savent pas "lire" un CCD),

Pourtant, il me semble bien que les premiers implants "bioniques" on déjà vu le jour. Pour l'oeil et l'oreille, mais aussi pour le toucher.
Les neurones biologiques savent donc bien être connectés à un système artificiel, et lui donner du sens.

A partir de cette constatation, j'ai peur que le reste du raisonnement ait un coup dans l'aile.

[invite8915d466]

Je ne vois pas pourquoi un interfacage n'est pas possible. Quand on construit un réseau de neurones, c'est pour lui apprendre quelque chose ! Tu veux peut être dire que l'interfacage n'est pas directe mais indirect.

un réseau de neurones n'appartient pas à la catégorie a) mais à la catégorie b). Bien que s'inspirant de caractéristiques des neurones, il ne cherchent pas du tout à faire une simulation des neurones naturels avec des décharges périodiques, des potentiels d'action etc...

Effectivement, pour la catégorie b) (à laquelle appartiennent tous les systèmes d'IA actuels "fonctionnels", ie qui servent à quelque chose de concret !) on peut les interfacer avec un capteur pour qu'ils interagissent avec le monde. Mais comme je le disais ils sont incapables de traiter les caractéristiques biochimiques du cerveau humain. On ne peut pas mettre de neuromédiateurs, de drogues, etc...

Ce que le réseau apprend, lui vient d'un tuteur (dans le cas d'un apprentissage supervisé), ou d'heuristiques prédéfinies (si l'apprentissage n'est pas supervisé).
Le principe est que le tuteur (humain ou heuristique) n'agit pas directement sur les neurones pour corriger l'apprentissage, mais délègue cette tache à un algorithme qui corrige les synapses afin de réduire au maximum l'erreur sur tous ce qui a déjà été appris.

merci, je sais à peu près cela. Je dis justement que ça n'a rien à voir avec la simulation de souris dont nous parlait Jiav, qui elle au contraire s'attachait à simuler le comportement physique de neurones, mais qui n'a justement par la moindre heuristique en elle, puisqu'il n'y a aucune information "réelle" du monde extérieur dedans.

Pourtant, il me semble bien que les premiers implants "bioniques" on déjà vu le jour. Pour l'oeil et l'oreille, mais aussi pour le toucher.

mais il s'agit là d'interfacer avec des neurones réels, qui sont justement "naturellement" en interaction avec des récepteurs sensitifs. L'implant ne fait que suppléer à une rupture de la chaine du signal, mais tout est pret pour que cette chaine fonctionne.

J'insiste que c'est très différent de l'interfaçage avec *la simulation de neurones par un ordinateur, qui elle n'est pas possible.