Résumé
Depuis plus de trente ans, Simon Thorpe a tenté de comprendre comment notre cerveau arrive à reconnaître des images aussi rapidement, malgré la lenteur relative de ses neurones. Il a proposé que, vu la vitesse des traitements, une grande partie de ses traitements doivent être réalisés avec une vague de traitement unidirectionnelle en mode feed-forward. Depuis 2012, ce type d’architecture est utilisé par des systèmes artificielles avec beaucoup de succès. Mais il reste d’autres idées de la biologie qui peuvent être une source d’inspiration pour l’IA. Dans cet exposé, il parle de deux idées particulièrement intéressantes absentes dans la plupart des systèmes artificiels. D’abord le fait que les vrais neurones utilisent des « spikes » pour encoder de l’information, et plus particulièrement l’ordre des décharges des neurones. Ensuite, il y a le fait que les neurones peuvent apprendre des paternes qui se répètent de manière non supervisée.
