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Cette étrange règle est ce qui rend le cerveau humain si puissant

Cette étrange règle est ce qui rend le cerveau humain si puissant

Exécutez un superordinateur à chaque seconde de chaque jour, et son stockage finira par se remplir, sa vitesse diminue et ses composants s’épuisent.

Pourtant, notre cerveau fonctionne avec une efficacité étonnante à presque chaque instant de notre vie. Depuis 40 ans, les scientifiques se demandent comment des composants biologiques délicats, enchevêtrés dans un amas apparemment chaotique, peuvent maintenir un stockage continu de l’information pendant des décennies. Même lorsque des neurones individuels meurent, nos réseaux neuronaux se réajustent, affinant leurs connexions pour assurer une transmission optimale des données. Contrairement à un jeu de téléphone avec des messages qui se détériorent de plus en plus, nos neurones s’assemblent d’une manière ou d’une autre dans un état « magique », où ils peuvent renouveler presque tous les composants de leur composition protéique intérieure, tout en conservant les souvenirs qui y sont stockés.

Cette semaine, une équipe de l’Université de Washington à St. Louis a combiné des enregistrements neuronaux de rats avec une modélisation informatique pour découvrir l’un des plus grands mystères du cerveau : pourquoi, malgré le bruit des composants, il est si puissant. En analysant les schémas de mise à feu de centaines de neurones sur plusieurs jours, l’équipe a trouvé des preuves à l’appui d’un type de  » régime de calcul  » qui peut sous-tendre toutes les pensées et comportements qui émergent naturellement des étincelles électriques dans le cerveau, y compris la conscience.

La réponse, en l’occurrence, trouve ses racines dans une idée abscons et controversée de la physique théorique : la criticité. Pour l’une des premières fois, l’équipe a observé une « traction » abstraite qui ramène les réseaux de neurones dans un état fonctionnel optimal, de sorte qu’ils ne s’éloignent jamais de leurs « points de consigne » spécifiques déterminés par l’évolution. Encore plus époustouflant ? Cette force d’attraction émerge en quelque sorte d’un univers caché de lois physiques enfouies dans l’architecture de réseaux neuronaux entiers, sans qu’un seul neurone ne dicte son cours.

« C’est une idée élégante : que le cerveau puisse accorder une propriété émergente à un point bien prédit par les physiciens « , a déclaré l’auteur principal, le Dr Keith Hengen.

Un point d’équilibre
« Attractor point » sonne comme un jargon d’artiste, mais c’est une façon mathématique de décrire l’équilibre des forces naturelles (cue Star Wars music). Un exemple facile à imaginer est un ressort spiralé, comme ceux qui se trouvent à l’intérieur des matelas : vous pouvez les étirer ou les écraser pendant des années, mais ils reviennent généralement à leur état initial.

Cet état initial est un attracteur. Un principe similaire, bien que beaucoup plus abstrait, guide l’activité neuronale, en particulier les principaux moteurs de la communication du cerveau : les neurones inhibiteurs et excitateurs. Voyez-les comme le yin et le yang de l’activité électrique dans le cerveau. Tous deux envoient des « pics » d’électricité à leurs voisins, avec des neurones inhibiteurs qui atténuent la transmission et des neurones excitateurs qui amplifient le message. Plus il y a de signaux, plus ils envoient de pics, ce qu’on appelle une « cadence de tir », un peu comme les battements par minute de l’activité cérébrale.

Pourtant, même les neurones individuels ont un niveau d’activation plafonné. Normalement, ils ne peuvent jamais tirer au point de détruire leurs structures physiques. En d’autres termes, les neurones sont autolimitatifs. À plus grande échelle, les réseaux neuronaux ont également un «  nœud de syntonisation  » global qui fonctionne sur la majorité des synapses, des structures en forme de champignon dépassant des branches neuronales où les neurones se parlent entre eux.

Si le réseau devient trop excité, le nob appelle des signaux de transmission jusqu’à ce que les signaux de transmission soient  » silencieux  » avant que le cerveau ne s’active à l’excès jusqu’à un état de chaos – voir des choses qui ne sont pas là, comme dans la schizophrénie. Mais le cadran empêche également les réseaux neuronaux d’être trop peu bruyants, comme cela peut arriver dans d’autres troubles neurologiques, y compris la démence.

« Lorsque les neurones se combinent, ils recherchent activement un régime critique, » explique Hegen. D’une manière ou d’une autre, des groupes de neurones interconnectés atteignent un état d’activité à la limite du chaos et de la quiescence, ce qui leur assure un niveau optimal de stockage et de traitement de l’information, sans basculer dans une avalanche d’activité et sans s’épuiser.

Les yeux grands ouverts
Comprendre comment le cerveau atteint la criticité est énorme, non seulement pour préserver ses capacités avec l’âge et la maladie, mais aussi pour construire de meilleures machines qui imitent le cerveau. Jusqu’à présent, selon l’équipe, le travail sur la criticité a été théorique ; nous voulions traquer les signaux réels dans le cerveau.

L’équipe de Hegen a tiré profit des électrodes modernes à haute densité, qui peuvent enregistrer des centaines de neurones sur une période de plusieurs jours. Ils se posent deux questions : premièrement, le cortex – la région la plus externe du cerveau impliquée dans les fonctions cognitives supérieures – peut-il maintenir l’activité cérébrale à un point critique ? Deuxièmement, est-ce à cause des neurones individuels, qui ont tendance à limiter leur propre niveau d’activité ?

Voici la partie amusante : des rats avec des patches de pirates sur les yeux yeux. Le blocage des signaux lumineux entrants dans un œil entraîne une réorganisation massive de l’activité neuronale au fil du temps, et l’équipe a suivi ces changements au cours d’une semaine. Tout d’abord, chez les rats qui courent autour de leurs cages avec des électrodes implantées, l’équipe a enregistré leur activité neurale alors que les animaux avaient les deux yeux ouverts. À l’aide d’une méthode mathématique pour analyser les données en « avalanches neuronales » – des cascades de pointes électriques qui demeurent relativement locales dans un réseau – l’équipe a découvert que le cortex visuel ondulait sur le point de devenir critique, peu importe le jour ou la nuit. Première question, résolue.

L’équipe a ensuite occlus un seul œil dans leurs rats. Après un peu plus d’une journée, les neurones qui portent l’information du patch pirate se sont tus. Pourtant, au cinquième jour, les neurones ont repris leur activité à leur point de départ « attracteur » – exactement ce que l’équipe avait prévu.

Mais étonnamment, la criticité du réseau n’a pas suivi une chronologie similaire. Presque immédiatement après le blocage de l’œil, les scientifiques ont constaté un changement massif de l’état de leur réseau par rapport à la criticité, c’est-à-dire par rapport au calcul optimal.

« Il semble que dès qu’il y a un décalage entre ce que l’animal attend et ce qu’il passe à travers cet œil, la dynamique informatique s’effondre « , a déclaré M. Hengen.

En deux jours, cependant, le réseau est revenu à un état de quasi-criticité, bien avant que les neurones individuels ne retrouvent leur niveau d’activité. En d’autres termes, le calcul maximal dans le cerveau n’est pas parce que les composantes individuelles des neurones fonctionnent aussi à leur maximum ; au contraire, même avec des composantes imparfaites, les réseaux neuronaux convergent naturellement vers la criticité, ou des solutions optimales.

C’est une propriété émergente à son meilleur : le résultat du calcul neuronal individuel est plus que sa somme. « C’est] ce que nous[pouvons] apprendre de beaucoup d’électrodes « , a commenté le Dr Erik Herzog, un neuroscientifique de l’Université de Washington qui n’a pas participé à cette étude.

Abaissez le niveau
Les phénomènes émergents, tels que la pensée et la conscience complexes, sont souvent brossés vers la discussion philosophique – nos esprits sont-ils plus que des tirs électriques ? Existe-t-il une propriété spéciale, abstraite, telle que la qualia, qui émerge de lois physiques mesurables ?

Plutôt que de recourir à des théories qui s’agitent à la main, l’équipe a opté pour la deuxième voie : ils ont traqué les bases biologiques de la criticité. À l’aide de méthodes de calcul, ils ont essayé une poignée de modèles différents du cortex visuel, jouant avec divers paramètres jusqu’à ce qu’ils trouvent un modèle qui se comporte de la même façon que leurs rats borgnes.

« Nous avons exploré plus de 400 combinaisons de différents paramètres, a dit l’équipe, et moins de 0,5 % des modèles correspondaient à notre observation. Les modèles réussis avaient une chose en commun : ils indiquaient tous que les connexions inhibitrices étaient au cœur de l’atteinte de la criticité. »

En d’autres termes, le calcul optimal dans le cerveau n’est pas dû à la poussière de fée magique ; l’architecture des connexions inhibitrices est une racine fondamentale sur laquelle des principes physiques abstraits, comme la criticité, peuvent croître et guider les fonctions cérébrales.

C’est une très bonne nouvelle pour l’apprentissage profond et d’autres modèles d’IA. La plupart d’entre eux emploient actuellement peu de connexions inhibitrices, et l’étude indique immédiatement une façon d’évoluer vers la criticité dans les réseaux neuronaux artificiels. Une plus grande capacité de stockage et une meilleure transmission des données – qui n’en veut pas ? Aller encore plus loin, pour certains, la criticité peut même présenter un moyen de clouer la conscience dans notre cerveau et potentiellement dans les machines, bien que l’idée soit controversée.

Plus immédiatement, l’équipe croit que la criticité peut être utilisée pour examiner les réseaux neuronaux dans les troubles neurologiques. Une autorégulation déficiente peut entraîner la maladie d’Alzheimer, l’épilepsie, l’autisme et la schizophrénie, a dit M. Hengen. Les scientifiques savent depuis longtemps que bon nombre de nos troubles cérébraux les plus troublants sont dus à des déséquilibres du réseau, mais il est difficile d’en déterminer la cause exacte et mesurable. Grâce à la criticité, nous pouvons enfin avoir un moyen de jeter un coup d’œil dans le monde caché des lois physiques dans notre cerveau – et de les accorder vers la santé.

« Il est intuitif de penser que l’évolution a été choisie pour les éléments qui donnent lieu à une solution optimale[dans le calcul du cerveau]. Mais le temps nous le dira. Il y a beaucoup de travail à faire « , dit Hengen.

Via SingularityHub

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