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Une modélisation du cerveau humain pour apprendre le langage
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Les chercheurs de l’Inserm (Institut de recherche sur les cellules-souches et le cerveau), du CNRS et de l’Université Lyon 1 se sont appuyés sur les mécanismes d'apprentissage du cerveau pour développer un réseau de neurones conçu pour pouvoir apprendre une nouvelle langue.
Notre cerveau est capable de traiter en temps réel les premiers mots d’une phrase et d'anticiper la suite en utilisant une logique prédictive reposant sur la mémoire et le contexte. L'aire cérébrale associant cortex frontal et striatum joue un rôle majeur dans ce mécanisme très efficace.
La construction neuronale de type récurrente mise au point par les chercheurs s'inspire donc de celle à l'oeuvre dans le cerveau humain. Elle est capable de comprendre des phrases nouvelles, avec une structure grammaticale nouvelle mais elle sait également établir un lien entre deux phrases et peut même, comme notre cerveau, prédire la fin de la phrase avant qu'elle ne soit prononcée.
Afin de pouvoir démontrer les performances de leur réseau neuronal, les chercheurs l'ont intégré dans le robot humanoïde iCub. Quand un chercheur a demandé au robot iCub de désigner une guitare avant de déplacer un violon vers la gauche, le robot a répété la phrase et il a précisé qu’il avait bien compris l'instruction.
Ce système devrait permettre de mieux comprendre comment le cerveau traite la langue et comment, par exemple, il va réagir si un mot imprévu survient. Il pourrait donc éclairer les causes des dysfonctionnements linguistiques dans certaines maladies affectant le cerveau, comme Parkinson.
Ces recherches devraient également permettre de rendre, à terme, les robots plus intelligents en les dotant d'une véritable aptitude à apprendre. "Aujourd’hui, les ingénieurs ne peuvent tout simplement pas programmer toutes les connaissances requises dans un robot. Nous savons maintenant que la façon dont les robots vont acquérir leur connaissance du monde sera réalisable grâce à l'apprentissage - comme le font les enfants", souligne Peter Ford Dominey, l'un des chercheurs .
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
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- Publié dans : Neurosciences & Sciences cognitives
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