Les scientifiques croient depuis longtemps que la période de « déficit » que connaît le cerveau des nourrissons, qui dure jusqu’à une année entière, est due aux limitations physiques liées à la naissance. Cette croyance reposait sur l’idée que les nourrissons naissent avec une grosse tête et un cerveau relativement immature, comparé aux autres animaux capables de marcher immédiatement après la naissance. Mais une nouvelle étude publiée par Trends in Cognitive Sciences suggère le contraire et souligne à quel point cette période peut être une période cruciale pour l’apprentissage et le développement.
Apprentissage et évolution : une comparaison entre les humains et l’intelligence artificielle
- Modèle d’apprentissage du nourrisson :
- Apprentissage de base : Le cerveau des nourrissons utilise la période de « déficit » pour apprendre des modèles de base solides sur le monde. Ceci est similaire à la façon dont les modèles d’IA sont formés, où le système apprend d’abord des modèles de base à partir des données avant d’effectuer des tâches spécifiques.
- Apprentissage non supervisé : alors que le cerveau des nourrissons apprend en étant exposé à des expériences environnementales, les modèles intelligents d’aujourd’hui nécessitent des données massives et étiquetées pour les entraîner efficacement.
- Apprentissage en intelligence artificielle :
- Pré-apprentissage et formation de base : En IA, les réseaux de neurones sont d’abord formés sur d’énormes ensembles de données pour reconnaître des modèles de base. Ensuite, ils sont utilisés pour apprendre des tâches spécifiques. Ceci est similaire au processus d’apprentissage chez les nourrissons où des modèles de base sont développés avant que des tâches spécifiques ne soient apprises.
Défis et opportunités
- S’appuyer sur des données :
- Défis : Les modèles intelligents d’aujourd’hui nécessitent d’énormes quantités de données structurées et classifiées, ce qui nécessite des efforts humains importants et d’énormes ressources. Cela représente un défi de taille en raison de la grande quantité de données requises.
- Opportunités : si les systèmes intelligents peuvent apprendre efficacement des modèles à partir de données non structurées, le besoin de données étiquetées pourrait diminuer, réduisant ainsi les coûts et augmentant l’efficacité de l’apprentissage.
- Apprentissage non dirigé :
- Recherche et développement : L’apprentissage non dirigé (ou auto-apprentissage) nécessite davantage de recherche et de développement. L’amélioration de ce type d’apprentissage peut réduire la dépendance à l’égard d’ensembles de données organisés, améliorant ainsi la capacité d’apprendre à partir de données moins structurées.
Étapes futures
- Comparaison d’apprentissage : Les chercheurs cherchent à faire une comparaison directe entre la façon dont le cerveau humain apprend et la façon dont l’intelligence artificielle évolue. Cela peut fournir des informations sur la manière d’améliorer les techniques d’apprentissage automatique et de réduire la dépendance au Big Data.
- Explorer l’apprentissage non supervisé : L’amélioration de la recherche sur l’apprentissage non supervisé peut fournir des modèles d’apprentissage plus efficients et efficaces, stimulant l’innovation dans l’IA et réduisant la dépendance à l’égard des données étiquetées.
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