Le principe de “lissage” a permis à TopoLM d’imiter l’architecture du cerveau
Le Laboratoire NeuroAI de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne ouvre une nouvelle page dans le développement des systèmes d’intelligence artificielle. Leur développement TopoLM ne fait pas que traiter l’information. Il organise ses structures neuronales selon des principes similaires au cerveau humain. Cette réalisation pourrait changer notre compréhension de la relation entre l’intelligence biologique et artificielle.
Avant TopoLM, les modèles de langage ne pouvaient copier que partiellement l’organisation du cerveau. Formant des groupes fonctionnels de neurones pour traiter différents types d’information. Mais le cerveau n’est pas seulement un ensemble de zones spécialisées. Son efficacité est largement déterminée par la façon dont ces zones sont positionnées les unes par rapport aux autres. C’est cette caractéristique qui a été reproduite dans le nouveau modèle.
Les chercheurs ont appliqué le principe de “lissage” des représentations internes dans l’espace, basé sur l’étude du système visuel du cerveau. En conséquence, les neurones artificiels de TopoLM ont commencé à former indépendamment des groupes. Qui non seulement effectuent des tâches similaires, mais sont également disposés dans l’espace de manière similaire aux clusters neuronaux dans le cortex cérébral humain.
Cette découverte soulève des questions fondamentales sur la nature de l’intelligence. Si l’organisation spatiale des neurones joue un rôle clé dans le fonctionnement du cerveau, peut-être que ce principe aidera à créer des systèmes d’intelligence artificielle capables d’une compréhension plus profonde du langage et du contexte.
Il semble que le développement de TopoLM démontre que l’efficacité de l’intelligence artificielle est directement liée à l’imitation non seulement fonctionnelle. Mais aussi de l’organisation spatiale du cerveau biologique. Et cela pourrait conduire à l’émergence d’une nouvelle génération de systèmes d’intelligence artificielle dont l’architecture sera encore plus proche de la structure du cerveau humain.
