Les chercheurs ont démontré que le cerveau humain est programmé pour effectuer des calculs avancés, similaires aux ordinateurs hautes performances, afin de comprendre le monde grâce à des processus d’inférence bayésiens. Les scientifiques disposent désormais d’un modèle mathématique qui reflète fidèlement la manière dont le cerveau humain interprète les données visuelles.
Dans une étude récente publiée dans Nature Communications, des chercheurs de l'Université de Sydney, de l'Université du Queensland et de l'Université de Cambridge ont développé un modèle mathématique complet contenant tous les composants nécessaires pour effectuer une inférence bayésienne.
L'inférence bayésienne est une méthode statistique qui combine des connaissances antérieures avec de nouvelles preuves pour faire des suppositions intelligentes. Par exemple, si vous savez à quoi ressemble un chien et que vous voyez un animal à fourrure à quatre pattes, vous pourriez utiliser vos connaissances antérieures pour deviner qu'il s'agit d'un chien.
Cette capacité inhérente permet aux humains d’interpréter leur environnement avec une précision et une rapidité extraordinaires, contrairement aux machines qui peuvent être vaincues avec une simple mesure de sécurité CAPTCHA lorsqu’elles sont invitées à identifier une bouche d’incendie dans un panneau d’image.
"Malgré l'attrait conceptuel et le pouvoir explicatif des méthodes bayésiennes, la manière dont le cerveau calcule les probabilités reste largement mystérieuse", a déclaré le Dr Reuben Rideaux, de l'École de psychologie de l'Université de Sydney et chercheur principal de l'étude.
"Notre nouvelle recherche met en lumière ce mystère. Nous avons découvert que la structure de base et les connexions au sein du système visuel de notre cerveau sont établies d'une manière qui permet une inférence bayésienne sur les données sensorielles que nous recevons. Cette découverte est importante car elle confirme que nos cerveaux sont intrinsèquement conçus pour cette forme avancée de traitement, nous permettant d'interpréter notre environnement plus efficacement."
Les résultats de l’étude confirment non seulement les théories existantes sur l’utilisation par le cerveau d’un raisonnement de type bayésien, mais ouvrent également la porte à de nouvelles recherches et innovations qui pourraient exploiter la capacité naturelle du cerveau à raisonner bayésien pour des applications pratiques bénéficiant à la société.
"Notre recherche, bien que axée principalement sur la perception visuelle, a des implications plus larges dans les domaines des neurosciences et de la psychologie", a déclaré le Dr Rideau. "En comprenant les mécanismes fondamentaux que le cerveau utilise pour traiter et interpréter les données sensorielles, nous pouvons ouvrir la voie à des progrès dans des domaines allant de l'intelligence artificielle, où l'imitation de ces fonctions cérébrales pourrait révolutionner l'apprentissage automatique, à la neurologie clinique, qui pourrait fournir de nouvelles stratégies pour de futures interventions thérapeutiques."
L'équipe de recherche, dirigée par le Dr William Harrison, a fait la découverte en enregistrant l'activité cérébrale de volontaires alors qu'ils regardaient passivement des moniteurs soigneusement conçus pour susciter des signaux neuronaux spécifiques liés au traitement visuel. Ils ont ensuite conçu des modèles mathématiques pour comparer une série d’hypothèses concurrentes sur la manière dont le cerveau humain perçoit la vision.