Intelligence artificielle et réseaux de neurones artificiels

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Intelligence artificielle et réseaux de neurones artificiels

Une explosion d’intelligences artificielles renvoie à cette idée que les réseaux de neurones artificiels se démocratiseront au point d’infuser de l’intelligence dans l’ensemble de toutes les technologies, et par ricochet, dans l’ensemble de toutes nos interactions sociales.

Nous avons vu, dans un article précédent, que deux grandes tendances orientent présentement les recherches en intelligence artificielle : une intelligence artificielle générale de niveau humain et une intelligence artificielle embarquée en contact avec son environnement et en mesure d’agir sur lui. L’une des méthodes pour parvenir à un tel résultat consiste à émuler le fonctionnement du cerveau humain. L’idée est la suivante : réaliser une copie exacte d’un cerveau humain et la répliquer sur un substrat non biologique. Dans l’état actuel des connaissances et des technologies, ce substrat est celui des puces de silicium. Pour bien comprendre pourquoi cette idée a pu émerger dans le champ scientifique, il faut tout d’abord commencer par comprendre ce que les neurosciences, pour leur part, proposent.

Le cerveau d’un vertébré, comme n’importe lequel organe du corps, est composé de cellules. Plusieurs de ces cellules, les neurones en particulier, sont des dispositifs électrochimiques extrêmement performants dont la fonction première est de traiter les signaux électriques reçus. Le neurone est composé d’un corps cellulaire (pérycarion ou soma) et de deux types de prolongements, l’axone et les dendrites. Sans trop entrer dans les détails techniques, il est possible de résumer la chose en disant que les dendrites reçoivent les signaux en provenance d’autres neurones (input), que le corps cellulaire traite le signal (processing ou computation), et que l’axone transmet aux autres neurones le signal traité (output) à travers le synapse (zone de contact biochimique entre deux neurones).

À lui seul, le cerveau humain comporte environ 80 milliards de neurones. C’est ce que l’on appelle une structure massivement et parallèlement connectée formant ainsi un réseau extrêmement complexe d’interconnexions. Cependant, les neurones ne sont pas confinés au seul système nerveux central — cerveau et moelle épinière —, puisque, l’intestin, à lui seul, en comportent environ 500 millions. Le système nerveux périphérique, pour sa part, est constitué d’un complexe réseau de neurones qui a pour rôle, dans un premier temps, de transmettre au cerveau les impulsions électriques en provenance de l’ensemble des régions du corps — la peau, l’intestin, le foie, les reins, le cœur, les poumons, le pancréas, etc. —, et dans un deuxième temps, de recevoir les impulsions électriques en provenance du cerveau à travers la moelle épinière.

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En ce qui concerne l’activité cérébrale, celle-ci est essentiellement le résultat d’une interaction à la fois chimique et électrique. Plus spécifiquement, l’activité d’un neurone est régulée par des neurotransmetteurs comme la dopamine et la sérotonine, entre autres. Ces composés chimiques que sont les neurotransmetteurs sont produits par des neurones spécialisés qui les diffusent partout dans le cerveau. Par exemple, la gamme de médicaments qui traitent les problèmes de l’humeur agit justement sur la capture ou la recapture des neurotransmetteurs au niveau des synapses, rééquilibrant ainsi l’activité cérébrale. Le processus est ici largement simplifié, mais l’idée générale est là.

Le cerveau humain, tout comme celui des vertébrés, n’est pas seulement constitué de neurones. Il comporte également un système vasculaire élaboré qui, à travers le sang, l’alimente en énergie et en oxygène afin de lui permettre de fonctionner adéquatement. Il comporte également un nombre imposant de cellules gliales qui, non seulement maintiennent en place, grosso modo, toute la structure cérébrale, mais contribuent également à l’activité électrique cérébrale globale.

 

L’autre caractéristique majeure du cerveau réside dans sa plasticité, c’est-à-dire que le cerveau est constamment en train de réorganiser sa propre structure neuronale en fonction des signaux qu’il reçoit de toutes les régions du corps. Par exemple, au moment de la naissance, le cerveau possède déjà ce qui peut être considéré comme un câblage de base destiné à traiter les signaux électriques en provenance de toutes les régions du corps. Pendant les premiers mois de la vie, le cerveau subira une reconfiguration en profondeur où axones et dendrites croîtront comme les racines d’une plante, établissant ainsi de nouvelles connexions à un rythme accéléré dans l’ensemble du cerveau. Tout au long de son existence, le cerveau n’aura de cesse de se reconfigurer en fonction du milieu dans lequel il vit.

Le lecteur aura compris que cette brève description du cerveau n’a rien d’exhaustif, mais aux fins de notre discussion, elle a au moins le mérite de mettre en lumière deux phénomènes :

  • le cerveau traite de l’information (processing) à partir de signaux reçus en provenance de cellules disséminées partout dans le corps (input) dont le résultat du traitement est retourné dans ces mêmes cellules (output) en vue d’une action quelconque (boucle de rétroaction) ;
  • la plasticité, c’est-à-dire que le cerveau a la capacité de reconfigurer son propre réseau neuronal en fonction des signaux reçus.

Ces deux constats ont des répercussions philosophiques et théoriques importantes, car d’un point de vue strictement pragmatique, le cerveau est conçu comme une machine dont la seule finalité serait de traiter de l’information, cette information étant de deux ordres : interne (dédiée au fonctionnement équilibré du corps) et externe (dédiée au comportement équilibré dans un environnement donné). Partant de là, si l’intelligence artificielle entend s’appuyer sur le fonctionnement du cerveau, c’est qu’elle n’a strictement rien de magique, car elle s’appuie sur le fonctionnement physiologique même du cerveau.

Autrement dit, la possibilité d’émuler le fonctionnement du cerveau dans un ordinateur se fonde sur ces deux constats, à savoir que toute émulation du cerveau dans un ordinateur doit traiter de l’information (ce que fait déjà fort bien un ordinateur) et doit être en mesure de se reconfigurer en fonction de nouvelles informations.

Voilà ce sur quoi se fonde l’idée d’émuler le cerveau, ce qui nous amène à considérer trois points en particulier qui formeront la trame du présent chapitre. Premièrement, toute activité intellectuelle de quelque nature qu’elle soit est la résultante de l’activité de circuits neuronaux, c’est-à-dire un cerveau qui est lui-même régi par les lois de la physique. Deuxièmement, à partir des technologies disponibles au moment où sont écrites ces lignes, c’est à dire en 2017, il est d’ores et déjà possible d’arriver à un certain niveau de numérisation d’un cerveau biologique qui pourrait éventuellement servir à réaliser la simulation d’une activité neuronale approximative. Troisièmement, il est possible d’envisager que, d’ici quelques années, il sera possible, en fonction de la Loi du retour accéléré de Ray Kurzweil, de numériser à un niveau de granularité intéressant le cerveau d’une souris.

La première de ces trois affirmations, il va sans dire, représente en quelque sorte une position philosophique universelle dont tous peuvent convenir sans pour autant faire débat. La deuxième de ces affirmations, oblige à la mise en œuvre de recherches scientifiques beaucoup plus élaborées, tout comme elle oblige à mobiliser des capitaux importants pour développer des technologies qui permettront de numériser très finement un cerveau biologique. La troisième de ces affirmations, pourvu que nous nous en tenions au cerveau d’une souris de laboratoire, et pourvu que la capacité de traitement des ordinateurs soit au rendez-vous, suggère qu’il est réaliste de penser qu’il sera possible, dans un avenir plus ou moins rapproché, de simuler l’activité neuronale du cerveau d’une souris de laboratoire. Partant de là, il n’est pas question de savoir à quel moment se produira exactement cette prouesse à la fois scientifique et technologique, mais bien de savoir que cette prouesse est inévitable.

Une fois que cette simulation et que cette émulation du cerveau d’une souris de laboratoire auront été réalisées, il n’y a aucune raison de croire qu’une intelligence artificielle de niveau humain ne puisse être à notre portée. Cependant, il faut être conscient qu’il y a ici un ordre de magnitude de plusieurs degrés entre le cerveau d’une souris et celui d’un être humain.

D’un autre côté, une fois que nous disposerons d’un modèle fonctionnel et opérationnel du cerveau d’une souris, notre tâche sera d’autant simplifiée en ce qui concerne un cerveau humain, parce que nous aurons déjà en notre possession les éléments de base qui nous permettront d’avancer beaucoup plus rapidement que si nous nous étions attaqué dès le départ à numériser un cerveau humain qui, il va sans dire, est d’une beaucoup plus grande complexité que le cerveau d’une souris.

© Pierre Fraser (Ph. D.), sociologue, 2019

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