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Auteur Jean-Rémi King |
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Affiner la rechercheDécrypter les réseaux du langage dans le cerveau / Jean-Rémi King / Sophia Publications (2023) in La Recherche (Paris. 1970), 572 (01/2023)
Titre : Décrypter les réseaux du langage dans le cerveau Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Rémi King ; Charlotte Caucheteux Editeur : Sophia Publications, 2023 Article : p.72-77 Langues : Français (fre)
in La Recherche (Paris. 1970) > 572 (01/2023)Descripteurs : développement du langage / intelligence artificielle / neurosciences Résumé : Le point sur les avancées en neurosciences concernant les réseaux de langage dans le cerveau grâce à l'intelligence artificielle. Utilisation d'AlexNet et d'autres algorithmes pour comparer l'activité cérébrale à des modèles capables d'analyser le monde avec une redoutable efficacité. L'objectif principal étant de décoder les représentations cérébrales chez les patients dont les lésions du cerveau limitent le traitement du langage. Essor de la "boxologie", la modération conceptuelle de la cognition. Méthode nommée "séparateur à vaste marge". Performances inégalées en reconnaissance d'image pour les neurones artificiels. Nouvel algorithme nommé "transformeur" affichant des performances linguistiques de plus en plus proches de celles des humains. Prédiction des mots en fonction du contexte adjacent. Nécessité d'évolution pour lutter contre le syndrome d'enfermement. Encadré : les principes de l'apprentissage profond. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique [article]
Décrypter les réseaux du langage dans le cerveau
de Jean-Rémi King, Charlotte Caucheteux
In La Recherche (Paris. 1970), 572 (01/2023), p.72-77
Le point sur les avancées en neurosciences concernant les réseaux de langage dans le cerveau grâce à l'intelligence artificielle. Utilisation d'AlexNet et d'autres algorithmes pour comparer l'activité cérébrale à des modèles capables d'analyser le monde avec une redoutable efficacité. L'objectif principal étant de décoder les représentations cérébrales chez les patients dont les lésions du cerveau limitent le traitement du langage. Essor de la "boxologie", la modération conceptuelle de la cognition. Méthode nommée "séparateur à vaste marge". Performances inégalées en reconnaissance d'image pour les neurones artificiels. Nouvel algorithme nommé "transformeur" affichant des performances linguistiques de plus en plus proches de celles des humains. Prédiction des mots en fonction du contexte adjacent. Nécessité d'évolution pour lutter contre le syndrome d'enfermement. Encadré : les principes de l'apprentissage profond.
Titre : "Il est possible de relier l'activité des neurones artificiels et biologiques" Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Rémi King ; Roman Ikonicoff Editeur : Pour la Science, 2023 Article : p.29-31 Langues : Français (fre)
in Pour la science > 543 (01/2023)Descripteurs : intelligence artificielle / neurosciences / processus cognitif Résumé : Interview de Jean-Rémi King, chercheur au CNRS, sur les similitudes entre l'activité des neurones biologiques et l'activation des réseaux de neurones artificiels : le principe des algorithmes autosupervisés, le fonctionnement de la comparaison de l'activité cérébrale et de l'activation des réseaux de neurones artificiels, la complexité plus importante du fonctionnement du cerveau humain par rapport aux neurones artificiels, le rapprochement entre les neurosciences et les chercheurs en IA. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique [article]
"Il est possible de relier l'activité des neurones artificiels et biologiques"
de Jean-Rémi King, Roman Ikonicoff
In Pour la science, 543 (01/2023), p.29-31
Interview de Jean-Rémi King, chercheur au CNRS, sur les similitudes entre l'activité des neurones biologiques et l'activation des réseaux de neurones artificiels : le principe des algorithmes autosupervisés, le fonctionnement de la comparaison de l'activité cérébrale et de l'activation des réseaux de neurones artificiels, la complexité plus importante du fonctionnement du cerveau humain par rapport aux neurones artificiels, le rapprochement entre les neurosciences et les chercheurs en IA.Réservation
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