Qui créera le premier calculateur intelligent

Qui créera le premier calculateur intelligent ?1
Laurent Perrinet∗ 2
Résumé3
Les ordinateurs classiques sont de plus en plus puissants mais restent 4
toujours aussi "stupides" : Impossible d’en trouver un avec lequel on puisse 5
dialoguer de façon naturelle. Aucun système visuel artificiel ne voit aussi 6
bien que nous, ou qu’une mouche ! Alors qui inventera le premier calculateur 7
intelligent ?8
Un ordinateur, c’est bien pratique ! On peut jouer, communiquer, écrire des 9
lettres, même faire des calculs gigantesques ou chercher en un clin d’œil un mot 10
dans une encyclopédie. Pour ça ils sont excellents, mais si on leur demande 11
quelque chose de différemment intelligent, comme par exemple de raconter 12
une blague, on sera souvent déçu : Bref, les robots intelligents ça n’existe que 13
dans les films ! Mais alors comment définir l’intelligence ? Est-il possible de la 14
comprendre et de la "mettre en boîte" ? Pour répondre à ces questions, une piste 15
est de directement s’adresser à notre cerveau : pouvons-nous formaliser les 16
mécanismes de la pensée et ensuite les copier afin de créer une machine qui soit 17
vraiment dotée d’intelligence ?18
∗
INCM, CNRS /Université de la Méditerranée, 31, ch. Joseph Aiguier, 13402 Marseille Cedex
20, France, e-mail : [email protected], WWW : http://www.incm.cnrs-mrs.fr/
LaurentPerrinet
- Ce travail a été financé par le projet européen "FACETS" (EC IP project FP6-
015879).
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Figure 1 – Cette figure montre une image obtenue par microscopie à fluorescence
de neurones cultivés à partir de cellules souches d’embryons humains. Les
neurones apparaissent comme des noyaux (avec un diamètre moyen de 10
micromètres) avec des terminaisons arborées. Celles-ci permettent de "connecter"
les neurones entre-eux et de former des réseaux. À noter que les neurones n’ont
pas cette couleur, mais la fluorescence marque ici la présence des messagers
synaptiques qui assurent la transmission d’information entre deux neurones : en
particulier le jaune révèle la dopamine dont la carence est associée à la maladie de
Parkinson. À la différence d’un ordinateur classique, calculant très rapidement
sur un petit nombre de processeurs synchronisés grâce à une horloge centrale, le
système nerveux central est constitué d’un grand nombre de processeurs tout en
étant dépourvu d’horloge centrale. De plus, le fonctionnement de ces processeurs
(les neurones) est radicalement différent car ils ne communiquent entre eux
que par de brèves impulsions. Les neurones sont relativement silencieux (en
moyenne une opération élémentaire par seconde, à comparer aux milliards
d’opérations élémentaires d’un processeur classique actuel). Enfin personne ne
"programme" le cerveau comme on le ferait avec un calculateur classique! Au
lieu de cela, l’ensemble du système évolue de façon auto-organisée, c’est-à-dire
en modifiant de façon auto-régulée les paramètres essentiels de son activité, y
compris la morphologie des neurones, leur connectivité ou encore en changeant
des concentrations hormonales. Un "programme neural" s’inscrit donc dans
tous ces paramètres et fait alors émerger des propriétés qui vont permettre au
système d’effectuer toutes sortes de calculs complexes, comme reconnaître le
visage d’un ami, coordonner ses mouvements pour conduire un vélo ou lire
une revue scientifique... (Photo prise au laboratoire de Xianmin Zeng du Buck
Institute for Age Research.)
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1 Et pourtant... ils pensent !19
C’est bien le cerveau, en tant que centre de notre système nerveux, qui 20
est le siège de l’intelligence chez les animaux vertébrés. Il est le système le 21
plus complexe qu’il nous est donné d’étudier et notre connaissance de son 22
fonctionnement est encore très récente. À l’époque de l’invention de la machine 23
à vapeur, on pensait encore que le cerveau était "fluide", ce qui a donné les mots 24
"humeur" et "humour". Un précurseur est alors Santiago Ramón y Cajal. Il a pu 25
le premier montrer il y a déjà 100 ans que notre système nerveux central n’est 26
pas un milieu continu. En effet, on a plutôt affaire à un grand nombre de cellules 27
spécialisées, les neurones, elles-mêmes entourées de cellules nourricières, les 28
cellules gliales. La science de l’intelligence, ou neurosciences, était née !29
Chez l’homme, on compte environ 100 milliards neurones, un chiffre com- 30
parable à 10 fois la population humaine de la planète. Ils sont organisés en un 31
réseau complexe qui connecte chaque cellule à environ mille à 10 mille autres ! 32
A chaque connexion correspond des molécules définies par des centaines d’élé- 33
ments. Pour se donner un ordre d’idée, ce sont donc à un potentiel de plus de 34
10
11 ×
10
4×
10
3
=10
18
éléments d’informations (soit de l’ordre de cent mille 35
disques durs d’un tera octet !) que correspond l’architecture de notre cerveau à 36
chaque instant.37
Cette organisation est immature chez le bébé : même si les grandes structures 38
anatomiques sont déjà en place, les connexions entre neurones sont largement 39
aléatoires. C’est par la maturation du nouveau-né, et par son interaction avec le 40
monde qui l’entoure, que cette organisation va progressivement se mettre en 41
place. Petit à petit, les neurones, qui sont de "bêtes" cellules microscopiques, vont 42
se connecter et s’associer. Dans les aires visuelles par exemple, des neurones vont 43
développer une préférence pour certaines classes de signaux comme les lignes 44
Les neurones peuvent alors s’organiser à de plus grande échelle des populations 45
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de neurones. Les différentes parties du cerveau vont progressivement se spé- 46
cialiser chez le jeune adulte jusqu’à produire des fonctions cognitives efficaces, 47
comme la vision ou la motricité, pour par exemple produire des mouvements 48
coordonnés. Mais comment ce résultat peut-il émerger d’un simple réseau de 49
neurones? Quelle "magie" fait que les neurones puissent se parler ? Par quel 50
"miracle" peuvent-ils apprendre ? Ce sont là les questions qui nous fascinent 51
tant mais au lieu de parler de magie ou de miracle, essayons de comprendre 52
quels mécanismes se cachent derrière nos neurones.53
2 Comment décrypter le langage des neurones ?54
En grande majorité
1
, les neurones communiquent par de brèves impulsions 55
électrochimiques, les potentiels d’action, qui -de façon assez surprenante- ont 56
des formes très similaires entre neurones dans le cerveau mais aussi au sein du 57
vivant (voir Figure 2) . On parle de potentiel d’action pour ces signaux car c’est le 58
fait que ce soit des impulsions qui permet de libérer des substances chimiques à 59
l’interface entre deux neurones, la synapse, et de propager de l’information d’un 60
neurone à l’autre. L’information est donc essentiellement transmise à travers 61
des "bangs" : comme en musique un simple rythme. Ce qui compte ici c’est donc 62
bien le temps, les instants où ces évènements sont émis. Le cerveau ne code 63
donc pas son information sous forme de valeur, mais code son information de 64
manière temporelle (le moment où l’impulsion est émise) et de manière spatiale 65
(l’endroit, c’est à dire le neurone, qui a émis cette information). Si on écoute le 66
signal émis par un neurone en l’amplifiant dans un haut-parleur, on entend 67
en moyenne une impulsion par seconde, soit tout de même 10 milliards par 68
seconde pour l’ensemble du cerveau ! On peut reconnaître dans ce brouhaha soit 69
1 . Nous négligerons les jonctions électriques entre neurones et le rôle encore largement méconnu
du rôle des cellules gliales en ce qui concerne le traitement de l’information.
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des rythmes, soit un bruit aléatoire, similaire à la pluie, soit des sons toniques 70
("bang !") ou encore des bouffées ("brrr.... brrr..."). Mais comment interpréter 71
cette information comme une donnée utile ?72
Comme si nous étions trop près d’un écran de télévision à regarder des pixels 73
s’allumer et s’éteindre, ce niveau de description ne permet pas de comprendre 74
l’image globale qui pourrait être représentée dans l’activité neurale. Il faut donc 75
prendre du recul et des progrès récents en imagerie permettent maintenant 76
de mieux capturer l’essence de ce langage (voir Figure 2). Il n’est pas comme 77
le français ou toute autre langue humaine, un assemblage organisé par une 78
grammaire de mots attachés à des symboles. A l’inverse, le code neural possède 79
un seul mot, le potentiel d’action. Mais pour chaque neurone cet événement 80
peut venir d’un grand nombre de voisins : l’architecture est parallèle. De plus, 81
la réponse du neurone est grandement dépendante de la séquence avec laquelle 82
ces impulsions convergent sur ses synapses bien que ces calculs élémentaires 83
sont effectués sans qu’il existe d’horloge centrale : La dynamique est asynchrone. 84
Enfin, les neurones par leur multiples interactions forment un réseau compact 85
et ne peuvent plus être considérés seuls, mais uniquement dans le contexte du86
réseau auxquels ils sont connectés : le code est distribué. Dans ce cadre, le code 87
neural n’est pas un langage comme celui qui est implanté dans les ordinateurs. 88
Il est plus correct de le considérer comme le résultat de la superposition d’un 89
très grand nombre de processus parallèles. On parle alors de système dynamique. 90
Comme on l’a compris, l’activité neurale, en s’appuyant sur la très forte 91
connectivité, porte l’information en la propageant à travers le cerveau. On 92
peut ainsi imaginer par exemple, comment l’information visuelle, pour un mot 93
imprimé sur une feuille de papier va être codée dans notre œil (plus précisément 94
sur notre rétine) pour ensuite rebondir dans le cortex visuel primaire (voir 95
Figure 2), puis suivre des chemins parallèles pour déclencher la compréhension 96
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