Le connexionnisme, un modèle de fonctionnement neuronal

Comprendre le fonctionnement du cerveau est l’un des plus grands défis de la psychologie. D'où l'existence d'approches et de perspectives différentes. En fait, après l’émergence de la psychologie cognitive et de la machine de Turing, une révolution s’est produite dans ce domaine. À partir de ce moment, le cerveau a commencé à être considéré comme un processeur d’information.

La première théorie créée pour expliquer le fonctionnement du cerveau était la métaphore de calcul, mais bientôt commencé à avoir des échecs. Prenant en compte cette situation, les psychologues cognitifs, dans l’intention de chercher de nouvelles explications, ont créé une théorie connue sous le nom de connexionnisme..

Cependant, avant d'expliquer ce qu'est le connexionnisme, il est important de comprendre la vision de la psychologie cognitive du cerveau. De cette façon, nous comprendrons les implications et les échecs de la métaphore informatique. Pour cette raison, nous examinerons les principaux aspects de cette branche de la psychologie dans la section suivante..

Psychologie cognitive et métaphore computationnelle

La psychologie cognitive comprend le cerveau humain en tant que processeur d'informations. Cela signifie qu'il s'agit d'un système capable de coder les données provenant de son environnement, de les modifier et d'en extraire de nouvelles informations. En outre, ces nouvelles données sont intégrées au système dans un continuum de les entrées et les sorties.

La métaphore informatique explique que le cerveau est comme un ordinateur. Grâce à une série d’algorithmes programmés, il transforme le les entrées d'informations dans une série de les sorties. Cela peut sembler logique au premier abord, car nous pouvons étudier certains comportements humains qui s’adaptent à ce modèle. Maintenant, si nous explorons un peu plus, nous commençons à détecter les échecs dans cette perspective.

Les erreurs les plus pertinentes sont la rapidité avec laquelle nous traitons les informations, la flexibilité avec laquelle nous agissons et l'imprécision de nos réponses. Si notre cerveau avait programmé des algorithmes, nous aurions d'autres types de réponses: plus lentes en raison de toutes les étapes de traitement à effectuer, plus rigides et beaucoup plus précises qu'elles ne le sont. En bref, nous serions comme des ordinateurs, et A première vue, on constate que ce n'est pas le cas.

Bien que nous puissions tenter d’adapter cette théorie aux nouvelles évidences, en modifiant la rigidité des algorithmes programmés par d’autres plus souples et capables d’apprendre, nous identifierions néanmoins des défauts dans la métaphore informatique. Et voici où ça vient Le connexionnisme, un courant plus simple que le précédent et qui explique le traitement de l'information cérébrale de manière plus satisfaisante.

Quel est le connexionnisme?

Le connexionnisme laisse derrière lui des algorithmes de calcul et explique que les informations sont traitées par des modes de propagation de l'activation. Mais quels sont ces modèles? Dans un langage plus simple, cela signifie que lorsqu’une entrée d’information entre dans votre cerveau, les neurones commencent à s’activer, formant un motif spécifique, qui produira une sortie donnée. Cela formera des réseaux entre neurones qui traiteront l’information rapidement et sans recourir à des algorithmes préprogrammés.

Pour comprendre cela, prenons un exemple simple. Imaginez qu'une personne vous dise de définir ce qu'est un chien. Lorsque le mot vient à votre oreille, automatiquement activera dans votre cerveau l'ensemble des neurones qui lui sont associés. L'activation de ce groupe de cellules se propagera aux autres avec lesquelles il est connecté, telles que celles liées aux mots mammifère, écorce o les cheveux. Et cela activera un motif dans lequel ces caractéristiques sont incluses, ce qui vous amènera à définir un chien comme "un mammifère avec des poils qui aboient".

Propriétés des systèmes connexionnistes

Selon cette perspective, pour que ces systèmes fonctionnent comme le cerveau humain semble se comporter, ils doivent remplir certaines conditions.. Les propriétés de base à suivre sont les suivantes:

• Propagation de l'activation. Cela signifie que les neurones, lorsqu'ils sont activés, influencent ceux avec lesquels ils sont connectés. Cela peut se produire en facilitant son activation ou en l'inhibant. Dans l'exemple précédent, les neurones de chien faciliter ceux de mammifère, mais ils inhibent ceux de reptile.
• Apprentissage neural. L'apprentissage et l'expérience affectent les connexions entre les neurones. Ainsi, si nous voyons beaucoup de chiens qui ont des poils, les liens entre les neurones liés aux deux concepts seront renforcés. Ce serait la manière dont les réseaux de neurones qui nous aident à traiter.
• Traitement en parallèle. Évidemment, ce n'est pas un processus en série, les neurones ne sont pas activés les uns après les autres. L'activation se propage en parallèle entre tous les neurones. Et il n'est pas nécessaire de traiter un modèle d'activation après l'autre, vous pouvez en donner plusieurs en même temps. Grâce à cela, nous sommes en mesure d’interpréter simultanément une grande quantité de données, même si notre capacité est limitée..
• Réseaux de neurones. Le système serait un vaste réseau de neurones regroupés, par le biais de mécanismes d'inhibition et d'activation. Au sein de ces réseaux se trouverait également la les entrées d'information et les sorties comportementale Ces regroupements représenteraient les informations structurées que possède le cerveau et les modèles d'activation seraient la manière dont le traitement de ces informations se produit..

Conclusions

Cette façon d’interpréter le fonctionnement neuronal semble non seulement très intéressante, mais aussi les études autour de lui semblent fructueuses. De nos jours, des simulations informatiques de systèmes connexionnistes sur la mémoire et le langage ont été créées, qui sont très similaires au comportement humain. Cependant, nous ne pouvons toujours pas dire que c'est la façon exacte dont le cerveau fonctionne.

En outre, ce modèle n'a pas seulement contribué à contribuer à l'étude de la psychologie dans tous ses domaines. Aussi nous trouvons de multiples applications de ces systèmes connexionnistes en informatique. Surtout, la théorie a été une percée dans les études sur l'intelligence artificielle.

Pour conclure, il est important de comprendre que la complexité du connexionnisme est beaucoup plus grande que celle posée dans cet article. Nous pouvons trouver ici une version simplifiée de ce qu’elle est réellement, utile seulement à titre approximatif. Si votre curiosité a été éveillée, n'hésitez pas à poursuivre vos recherches sur cette théorie et ses implications.

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