Q:
Comment l'intelligence artificielle permet-elle au "boost du cerveau" d'améliorer la mémoire grâce à la stimulation électrique du cerveau?
UNE:De nouvelles méthodes de science de l'intelligence artificielle aident les chercheurs à mieux comprendre le fonctionnement du cerveau - et dans certains cas, ces scientifiques peuvent réellement intervenir et pousser le cerveau à fonctionner différemment.
Si cela semble compliqué, c'est parce que c'est le cas. Une histoire Wired présentant un projet de recherche de l'Université de Pennsylvanie commence en soulignant que le cerveau humain est en grande partie une «boîte noire» inconnue pour les scientifiques, et qu'il existe des obstacles importants pour affecter l'activité cérébrale.
Cependant, le psychologue de l'UPenn Michael Kahana et une équipe de scientifiques ont pu utiliser des électrodes pénétrant dans le cerveau de 25 patients épileptiques afin de commencer à apprendre comment fonctionne le cerveau pendant la mémoire.
Il est significatif que l'équipe ait pu le faire en se «greffant» sur une infrastructure déjà existante. (D'après le libellé, on suppose que le groupe a pu utiliser des sujets qui étaient déjà connectés pour des raisons médicales plus prosaïques.) Comme le souligne l'article, il est assez difficile d'obtenir l'adhésion des sujets de recherche pour intégrer la technologie invasive dans le cerveau.
Les chercheurs ont commencé par lire simplement l'activité cérébrale - en particulier, dans le calcul précis de l'activité électrique à l'intérieur du cerveau pendant que les gens étaient en train d'apprendre et de mémoriser des mots.
Après avoir fait cela pendant un certain temps et construit un ensemble de formation substantiel, les chercheurs ont pu prédire certains types d'apprentissage.
Après la recherche fondamentale, les scientifiques ont finalement pu envoyer une stimulation électrique au cerveau pour aider au processus de mémoire.
Lorsque vous parlez de l'utilisation de la stimulation électrique pour aider à la mémoire, cela semble simple - mais quand vous regardez de plus près, tout repose sur des méthodologies de haute technologie et beaucoup de conjectures.
Sans l'apprentissage automatique initial qui a identifié l'activité de la mémoire, les scientifiques n'auraient pas eu une aussi bonne idée de la façon de stimuler électriquement le cerveau pour promouvoir une bonne fonction de mémoire.
En outre, il ressort clairement de la lecture de l'étude que l'équipe ne sait pas comment fonctionne la stimulation électrique - elle sait simplement que c'est le cas. En d'autres termes, les scientifiques utilisent les résultats de l'apprentissage automatique pour affiner le système, sans vraiment comprendre les tenants et aboutissants du fonctionnement du cerveau lui-même.
Cet exemple intrigant est peut-être l'un des meilleurs exemples d'apprentissage automatique «pratique» - ici, les données ne sont pas simplement mises dans des ensembles de formation pour modéliser plus de données. Ici, l'ensemble de formation agit en fait comme un catalyseur pour des expériences spécifiques en bioinformatique, et les résultats sont basés sur les calculs effectués par les programmes d'apprentissage automatique. C'est un regard très intéressant sur la synergie entre l'intelligence artificielle et nos propres cerveaux biologiques humains, et comment les deux se croisent alors que nous progressons rapidement vers la «singularité» de Ray Kurzweil et d'autres résultats futurs.
