Le DeepLearning mis en echec par un nématode de 1mm ... ?

C. Elegans est un petit ver, très étudié chez les neuroscientifiques. Il met en défaut l'approche connectionniste classique utilisée par beaucoup de data scientists ou de communicants que le deep-learning excite follement.

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Pourquoi ? Car ce nématode d'un millimetre de long, constitué de moins de 1000 cellules, montre des comportements complexes alors qu'il n'a que 302 neurones, répartis dans son corps. 

Le réseau créé par ces 302 neurones comporte quelques 6000 connections. Dur d'imaginer plus basique. Et pourtant, si la connaissance de ce connectome a permis aux scientifiques de commencer à appréhender la logique biologique du fonctionnement d'un proto-cerveau, nous n'avons fait qu'égratigner la surface du problème. 

A quel point ? Disons que nous connaissons le réseau routier, mais nous ne savons pas quand et comment les voitures l'emprunte. 

Autre decouverte, qui ajoute à la complexité du problème : les connections entre neurones sont asymmétriques, plus ou moins intenses, excitatrices ou inhibitrices, et sont très sensibles aux neurotransmeteurs présents dans leur voisinage. Rien ne nous dit que cette liste est exhaustive ou que je n'ai omis dautres points bien plus cruciaux.

Et donc ? Et bien, pour faire court : nous sommes très loin d'avoir compris comment fonctionne le système nerveux de ce petit ver, et encore bien plus loin de pouvoir le reproduire in silicio. Quant à la question de faire émerger une forme d'intelligence, sinon de conscience, en essayant de simuler un réseau neuronal, je gage que c'est encore de la science fiction - et de la vraie.

Source : The Connectome Debate: Is Mapping the Mind of a Worm Worth It? + wikipedia.

Thomas GerbaudComment