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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : Et si les algorithmes étaient parfois trompeurs ?

Actualité publiée il y a 6 années 2 mois 3 semaines
PNAS
Des algorithmes appliqués aux données de neuroimagerie peuvent ensuite reconstituer « ce que l'on voit, ce que l'on entend, voire ce que l'on pense ».

Pour décoder l’activité du cerveau humain dans la finalité de parvenir à développer une véritable intelligence artificielle, les scientifiques utilisent la neuroimagerie. Des algorithmes appliqués aux données de neuroimagerie peuvent ensuite reconstituer « ce que l'on voit, ce que l'on entend, voire ce que l'on pense ». Mais alors que ces données permettent de décoder l’activité mentale, elles ne reflètent pas obligatoirement les processus de traitement de l'information dans le cerveau. Ces travaux, présentées dans les Actes de l’Académie des Sciences américaine (PNAS), révèlent en effet, à partir d’un test simple, et à l’aide de ces algorithmes, l’activation de zones non forcément liée à la tâche elle-même mais probablement aux associations mentales liées à cette tâche.

 

Les chercheurs enregistrent, dans cette expérience, l'activité cérébrale d’une cinquantaine de participants invités à effectuer une tâche simple consistant à dire s’ils entendent BA ou DA. Ils ont ensuite examiné à l'aide de l'IRM fonctionnelle et de la magnétoencéphalographie comment le cerveau se comporte quand le stimulus acoustique est très clair, ou lorsqu’il est ambigu et nécessite une représentation mentale active du phonème et son interprétation par le cerveau.

  • Par l'IRM fonctionnelle et de la magnétoencéphalographie, les chercheurs constatent que la décision implique toujours une petite zone du lobe temporal supérieur postérieur ;
  • Lorsque l’expérience est menée chez un patient porteur d'une lésion de la zone précise du lobe temporal supérieur postérieur, le patient est bien incapable de distinguer les sons BA et DA, ce qui confirme l'importance de cette petite zone pour le traitement de ce type de données ;
  • Lorsque, l'ensemble des données d’imagerie est soumis à un algorithme permettant un décodage dit multivarié de ces données, des résultats positifs sont observés dans la totalité du lobe temporal donc au-delà de la zone précise du lobe temporal supérieur postérieur. Ces algorithmes d'apprentissage très sensibles, utilisent ainsi toute l'information des signaux, mais ne permettent pas d’attribuer, ou pas, une donnée d’activité à l’accomplissement même de la tâche. Les zones décryptées comme activées en dehors du lobe temporal supérieur postérieur contiennent de l'information concernant la décision prise par le sujet (BA ou DA), mais n'ont pas été mobilisées pour réaliser la tâche.
  • Pourtant, chez d’autres patients, porteurs d'électrodes implantées directement dans leur cerveau, pour des raisons médicales, l’analyse électrode par électrode de l’activité cérébrale durant la même tâche « BA ou DA » montre que seuls les réseaux dans le lobe temporal supérieur postérieur sont actifs.

 

 

Alors, les données nécessaires à trancher sur la syllabe sont-elles juste localisées dans cette petite zone lobe temporal supérieur postérieur ou plus largement dans notre cerveau, comme le suggèrent les algorithmes appliqués aux données de neuroimagerie ?

 

La question est posée et avec elle celle des limites de l'intelligence artificielle dans certains contextes de recherche, concluent les chercheurs.

Source: PNAS January 23, 2018 DOI: 10.1073/pnas.1714279115 Focal versus distributed temporal cortex activity for speech sound category assignment

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Cette actualité a été publiée le 4/02/2018 par Équipe de rédaction Santélog

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