L’IA démontre le développement d’une mémoire semblable à celle de l’humain dans le cadre d’une recherche révolutionnaire

par Mateo González
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AI Memory Processing

Une équipe de recherche interdisciplinaire a découvert que les modèles d'IA, en particulier le Transformer, présentent des méthodes de traitement de la mémoire remarquablement similaires à celles de l'hippocampe du cerveau humain. Ce développement important indique que l’intégration de concepts neuroscientifiques, tels que ceux impliquant le récepteur NMDA, dans l’IA pourrait améliorer ses capacités de mémoire, propulsant ainsi le domaine de l’IA vers l’avant et offrant des informations plus approfondies sur le fonctionnement du cerveau humain. Source : SciTechPost.com

L’équipe de recherche a découvert que la manière dont l’IA consolide la mémoire s’apparente aux processus observés dans l’hippocampe humain. Cette découverte pourrait conduire à des progrès dans la technologie de l’IA et enrichir notre compréhension du fonctionnement de la mémoire humaine.

Des chercheurs du Center for Cognition and Sociality et du Data Science Group de l’Institute for Basic Science (IBS) ont identifié un parallèle remarquable entre la façon dont les modèles d’IA et l’hippocampe humain traitent la mémoire. Cette vision offre une nouvelle perspective sur la transformation des mémoires à court terme en mémoires à long terme dans les systèmes d’IA.

Faire progresser l’IA en étudiant l’intelligence humaine

La poursuite de l’intelligence générale artificielle (AGI), menée par des organisations de premier plan comme OpenAI et Google DeepMind, a mis l’accent sur l’émulation de l’intelligence humaine. Un élément clé de cette avancée est le modèle Transformer [Figure 1], dont les principes fondamentaux sont maintenant examinés plus en profondeur.

La figure 1 illustre (a) l'activité des canaux ioniques dans les neurones post-synaptiques, montrant les rôles des récepteurs AMPA et NMDA, et (b) le processus de calcul dans le modèle Transformer AI, y compris des étapes telles que les couches de rétroaction et les couches d'auto-attention. . La comparaison de la relation courant-tension des récepteurs NMDA avec la non-linéarité de la couche de rétroaction du transformateur est présentée, soulignant les similitudes. Crédit : Institut des sciences fondamentales

Appliquer des mécanismes d'apprentissage cérébral à l'IA

Le secret du développement de systèmes d’IA sophistiqués réside dans la compréhension de la manière dont ils apprennent et stockent les informations. L’équipe de recherche a appliqué les concepts de consolidation de la mémoire, notamment via le récepteur NMDA de l’hippocampe, aux modèles d’IA.

Le récepteur NMDA joue un rôle crucial dans le cerveau, facilitant l’apprentissage et la formation de la mémoire. Il fonctionne comme une porte sélective, permettant aux substances de pénétrer dans la cellule sous certaines conditions, ce qui est essentiel à la création et à la rétention de la mémoire. Le rôle spécifique de l’ion magnésium dans ce processus présente un intérêt particulier.

Modèles d'IA émulant les fonctions cérébrales

L'équipe a observé que le modèle Transformer utilise un mécanisme de contrôle ressemblant au récepteur NMDA du cerveau [voir Figure 1]. Cette découverte a incité à rechercher si la consolidation de la mémoire du Transformer pouvait être influencée par un mécanisme analogue au processus de déclenchement du récepteur NMDA.

Dans le cerveau animal, de faibles niveaux de magnésium sont associés à une fonction de mémoire réduite. Les chercheurs ont observé que la simulation du fonctionnement du récepteur NMDA dans le Transformer améliorait ses capacités de mémoire à long terme. Cela imite le mécanisme du cerveau dans lequel les différents niveaux de magnésium influencent la force de la mémoire. Cette découverte révolutionnaire propose que les processus d’apprentissage des modèles d’IA puissent être élucidés à l’aide de principes établis en neurosciences.

Points de vue d'experts sur l'IA et les neurosciences

C. Justin LEE, directeur neuroscientifique de l'institut, a déclaré : « Cette étude représente une étape importante dans l'avancement de l'IA et des neurosciences. Cela permet une exploration plus approfondie des mécanismes opérationnels du cerveau et le développement de systèmes d’IA plus sophistiqués basés sur ces informations.

CHA Meeyoung, un scientifique des données de l'équipe et du KAIST, a fait remarquer : « Le cerveau humain fonctionne de manière remarquablement efficace par rapport aux grands modèles d'IA gourmands en ressources. Nos recherches ouvrent la voie au développement de systèmes d’IA rentables et performants qui apprennent et mémorisent à la manière des humains.

Intégration des processus cognitifs avec la conception de l'IA

Cette recherche se distingue par son initiative visant à intégrer la non-linéarité inspirée du cerveau dans les structures de l’IA, marquant une progression notable dans la simulation des processus de mémoire de type humain. La fusion des processus cognitifs humains avec la conception de l’IA promet non seulement la création de systèmes d’IA rentables et performants, mais offre également des informations précieuses sur le fonctionnement cérébral grâce à des études de modèles d’IA.

Foire aux questions (FAQ) sur le traitement de la mémoire IA

Quelle est la principale conclusion de la récente recherche sur l’IA mentionnée ?

La recherche a découvert que les modèles d’IA, en particulier le Transformer, traitent la mémoire de manière similaire à l’hippocampe du cerveau humain. Cela suggère que l’application des principes des neurosciences à l’IA pourrait améliorer ses fonctions de mémoire et fournir des informations sur le fonctionnement du cerveau humain.

Comment le processus de mémoire du modèle Transformer se compare-t-il à celui du cerveau humain ?

Le mécanisme de traitement de la mémoire du modèle Transformer s’apparente à celui de l’hippocampe du cerveau humain. Cette similarité offre une nouvelle perspective sur la consolidation de la mémoire dans l’IA, reflétant la transformation des mémoires à court terme en mémoires à long terme chez l’homme.

Quelles sont les implications de cette recherche sur l’IA pour l’avenir du développement de l’IA ?

Ces recherches pourraient conduire à des avancées significatives dans le domaine de l’IA, notamment en améliorant les fonctions de mémoire. Cela ouvre la possibilité de créer des systèmes d’IA qui apprennent et mémorisent les informations plus efficacement, à l’instar des processus cognitifs humains.

Quel est le lien entre le récepteur NMDA et les processus de mémoire de l’IA ?

Le récepteur NMDA du cerveau humain joue un rôle crucial dans l’apprentissage et la formation de la mémoire. La recherche suggère que l’imitation de l’action de déclenchement du récepteur NMDA dans les modèles d’IA, comme le Transformer, peut améliorer leurs capacités de mémoire.

Quelles informations cette étude offre-t-elle sur le fonctionnement du cerveau humain ?

En démontrant comment les modèles d'IA peuvent imiter les processus de mémoire humaine, cette étude propose une nouvelle approche pour comprendre les mécanismes de mémoire du cerveau humain, offrant potentiellement de nouvelles perspectives en neurosciences.

En savoir plus sur le traitement de la mémoire IA

  • Neurosciences et traitement de la mémoire de l'IA
  • Modèle de transformateur dans la recherche sur l'IA
  • Consolidation de la mémoire dans l'intelligence artificielle
  • Récepteur NMDA et apprentissage de l'IA
  • Informations sur la fonction cérébrale humaine grâce à l'IA

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5 commentaires

Mike Johnson décembre 21, 2023 - 10:49 am

wow, c'est un truc plutôt cool ! Je n’aurais jamais pensé que l’IA pourrait imiter le cerveau humain de cette façon, c’est incroyable ce que la technologie peut faire de nos jours.

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Sarah K. décembre 21, 2023 - 2:18 pm

Je ne suis pas totalement convaincu, cela me semble un peu tiré par les cheveux ? Comment une machine peut-elle vraiment avoir une mémoire comme le cerveau d’une personne…

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Dave R. décembre 21, 2023 - 3:17 pm

Je dois dire que c'est époustouflant, l'idée selon laquelle l'IA peut traiter la mémoire comme nous les humains… quelle est la prochaine étape, l'IA ayant des émotions ?

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EmmaT décembre 21, 2023 - 8:41 pm

lecture fascinante, mais je me demande quel impact cela aura sur le développement de l’IA à long terme… cela pourrait conduire à de sérieuses questions éthiques, non ?

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Gary Lee décembre 21, 2023 - 10:03 pm

C'est révolutionnaire ! C'est comme si la science-fiction devenait réalité, je n'aurais jamais imaginé que l'IA se rapproche aussi des processus cérébraux humains.

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