[News] BA ou DA ? Décoder les syllabes pour montrer les limites de l'IA

Les autres sciences et techniques...

Modérateur : Modérateurs

Isabelle
Messages : 11019
Inscription : 02/09/2004 - 10:49:47

[News] BA ou DA ? Décoder les syllabes pour montrer les limites de l'IA

Message par Isabelle » 05/02/2018 - 12:00:27

Des chercheurs de l’UNIGE démontrent aujourd’hui les limites du décodage de l’activité cérébrale par les techniques modernes de « machine-learning », notamment dans le traitement de la parole.

Image
L’analyse univariée (traditionnelle) de l’activité magnétoencéphalographique (MEG) du cerveau humain lors d’une simple tâche de type « Avez-vous entendu BA ou DA? » indique que la décision se produit très rapidement et très focalement dans notre cerveau. A l’inverse les techniques nouvelles de décodage de l’activité neurale par un algorithme d’apprentissage (machine learning) suggèrent que l’information catégorielle est présente dans une vaste partie du cerveau. Grâce à la précision temporelle de la MEG, nous montrons que le décodage machine capture l’activité cérébrale qui suit la décision et donc ne révèle pas la façon dont notre cerveau utilise l’information qui y est représentée.
© UNIGE
Depuis une dizaine d’années, les chercheurs utilisent des techniques d’intelligence artificielle appelées machine-learning pour décoder l’activité du cerveau humain. Ces algorithmes appliqués aux données de neuroimagerie peuvent reconstituer ce que l’on voit, ce que l’on entend, voire ce que l’on pense. Ils montrent par exemple que les mots dont le sens est proche sont regroupés par zones dans différents endroits de notre cerveau. Pourtant, en enregistrant l’activité cérébrale pendant une tâche simple consistant à dire si l’on entend BA ou DA, des neuroscientifiques de l’Université de Genève (UNIGE) et de l’Ecole normale supérieure (ENS) à Paris démontrent aujourd’hui que les zones cérébrales identifiées par le machine-learning ne sont pas forcément utilisées par notre cerveau pour réaliser une tâche, mais reflètent surtout les associations mentales liées à cette tâche. Si le machine-learning est donc efficace pour décoder l’activité mentale, il ne l’est pas nécessairement pour comprendre les processus précis du traitement de l’information dans le cerveau. Des résultats à lire dans la revue PNAS.

Les techniques d’analyse modernes des données neuroscientifiques ont récemment mis l’accent sur l’organisation spatiale de la représentation des sons de la parole par le cerveau, que les chercheurs ont pu cartographier précisément par zone d’activité. Des neuroscientifiques de l’UNIGE se sont alors demandés comment ces cartes spatiales étaient utilisées par le cerveau lui-même lorsqu’il exécute des tâches précises. «Nous avons employé toutes les techniques de neuroimagerie humaine à notre disposition pour tenter de répondre à cette question», explique Anne-Lise Giraud, professeure au Département des neurosciences fondamentales de la Faculté de médecine de l’UNIGE.

Une zone focale pour sélectionner l’information

Les neuroscientifiques de l’UNIGE ont fait écouter à une cinquantaine de personnes un continuum de syllabes allant de BA à DA, les phonèmes centraux étant très ambigus et difficiles à distinguer entre les deux possibilités. Ils ont ensuite examiné à l’aide de l’IRM fonctionnelle et de la magnétoencéphalographie comment le cerveau se comporte quand le stimulus acoustique est très clair, ou au contraire lorsqu’il est ambigu et nécessite une représentation mentale active du phonème et son interprétation par le cerveau. «Nous avons constaté que quelle que soit la difficulté à classer la syllabe entendue entre BA et DA, la décision implique toujours une petite zone du lobe temporal supérieur postérieur», relève Anne-Lise Giraud.

Les neuroscientifiques ont ensuite vérifié leurs résultats sur un patient porteur d’une lésion de la zone précise du lobe temporal supérieur postérieur qui sert à distinguer BA et DA. «Et effectivement, bien que ne souffrant d’aucun symptôme apparent, celui-ci n’était plus capable de distinguer les phonèmes BA et DA, confirmant l’importance de cette petite zone pour le traitement de ce type d’information phonémique», ajoute Sophie Bouton, chercheuse au sein de l’équipe de Anne-Lise Giraud.

Les «faux positifs» du décodage par machine-learning

Mais l’information sur l’identité de la syllabe est-elle juste présente localement, comme le démontre l’expérience des scientifiques genevois, ou plus largement dans notre cerveau, comme le suggèrent les cartes réalisées par machine-learning ? Pour répondre à cette question, les neuroscientifiques ont reproduit la tâche BA/DA chez des personnes qui, pour des raisons médicales, sont porteuses d’électrodes implantées directement dans leur cerveau. Cette technique permet de recueillir l’activité neurale très précisément. Une analyse dite uni-variée a permis de regarder électrode par électrode et contact par contact quelle zone du cerveau était recrutée pendant la tâche. Ici, seuls les contacts dans le lobe temporal supérieur postérieur étaient actifs, confirmant le résultat de l’étude genevoise.

Cependant, lorsque l’ensemble des données a été soumis à un algorithme de machine-learning permettant un décodage dit multivarié des données, des résultats positifs ont pu être observés dans la totalité du lobe temporal et même au delà. «Les algorithmes d’apprentissage sont intelligents mais ignorants», précise Anne-Lise Giraud. «Ils sont très sensibles et utilisent toute l’information contenue dans les signaux, mais ils ne nous permettent pas de savoir si cette information a servi pour effectuer la tâche ou si elle reflète les conséquences de cette tâche, à savoir la diffusion de l’information dans notre cerveau», continue Valérian Chambon, chercheur au Département d’Etudes Cognitives de l’ENS. Les zones cartographiées en dehors du lobe temporal supérieur postérieur sont donc en quelque sorte des faux positifs. Elles contiennent de l’information concernant la décision prise par le sujet (BA ou DA), mais n’ont pas été mobilisées pour réaliser la tâche.

Ces recherches offrent l’opportunité de mieux comprendre comment notre cerveau se représente les syllabes et invitent à une réflexion salutaire sur l’interprétation des données produites par les algorithmes de «machine-learning» en montrant les limites de l’intelligence artificielle dans certains contextes de recherche.

Référence publication:
PNAS - DOI: 10.1073/pnas.1714279115

Contact chercheur:
- Anne-Lise Giraud
Professeure au Département des neurosciences fondamentales - Faculté de médecine - Université de Genève

Source: Université de Genève (UNIGE)

Victor
Messages : 16351
Inscription : 05/06/2006 - 21:30:44
Activité : Retraité
Contact :

Re: [News] BA ou DA ? Décoder les syllabes pour montrer les limites de l'IA

Message par Victor » 05/02/2018 - 12:07:48

Il y aurait à dire aussi sur la dyslexie
et la confusion dans l'ordre des sons
En ce qui concerne la recherche en sciences, Je dirais: Cherche encore!

Avatar de l’utilisateur
cisou9
Messages : 9191
Inscription : 12/03/2006 - 15:43:01
Activité : Retraité
Localisation : Pertuis en Lubéron
Contact :

Re: [News] BA ou DA ? Décoder les syllabes pour montrer les limites de l'IA

Message par cisou9 » 05/02/2018 - 17:08:43

Il ne s’agit pas de maladie mais d'étude_!! ____ :jap: ____
Un homme est heureux tant qu'il décide de l'être et nul ne peux l'en empêcher.
Alexandre Soljenitsyne.

Victor
Messages : 16351
Inscription : 05/06/2006 - 21:30:44
Activité : Retraité
Contact :

Re: [News] BA ou DA ? Décoder les syllabes pour montrer les limites de l'IA

Message par Victor » 05/02/2018 - 19:13:37

ça concerne tout de même l'apprentissage de zones du cerveau
En ce qui concerne la recherche en sciences, Je dirais: Cherche encore!

Avatar de l’utilisateur
POB
Messages : 592
Inscription : 08/05/2011 - 8:16:13
Activité : Retraité

Re: [News] BA ou DA ? Décoder les syllabes pour montrer les limites de l'IA

Message par POB » 06/02/2018 - 6:20:15

On n'en est pas encore à pouvoir "lire" les pensées qui se baladent dans le cerveau, ni encore moins à les "traiter".
OUF !
Quand des apprentis-sorciers réussiront à pénétrer dans la pensée des autres, parce que cela arrivera, j'espère bien que je serai dans le trou.
N'oublions jamais les crimes commis par le Dr Ewen Cameron, de l'université McGill, qui furent mises en pratique par la CIA dans les années de la guerre froide et qui, bien entendu, sévissent toujours.
C'est évoqué (pour le grand public) dans le film "I comme Icare", avec Yves Montand dans le rôle principal, et surtout dans le remarquable ouvrage de Naomi Klein : "la stratégie du choc".
Ewen Cameron était un monstre de la trempe d'un Josef Mengele, il est mort à la fin des années 60 mais il serait imprudent d'imaginer que ses théories aient été oubliées.
Je m'interroge donc toujours sur l'éthique qui guide les chercheurs en neurosciences.
:bieres:
C'est une grande misère de n'avoir pas assez d'esprit pour parler, ni assez de jugement pour se taire. (La Bruyère)

Victor
Messages : 16351
Inscription : 05/06/2006 - 21:30:44
Activité : Retraité
Contact :

Re: [News] BA ou DA ? Décoder les syllabes pour montrer les limites de l'IA

Message par Victor » 06/02/2018 - 12:28:43

Essayez donc de dire à l'envers la formule magique ABRACADABRA
En ce qui concerne la recherche en sciences, Je dirais: Cherche encore!

Pendesinialessandro
Messages : 174
Inscription : 04/08/2015 - 11:34:31
Activité : Enseignant ou Chercheur

Re: [News] BA ou DA ? Décoder les syllabes pour montrer les limites de l'IA

Message par Pendesinialessandro » 06/02/2018 - 19:16:42

Comment des centres de traitement isolés (vision, toucher, audition, olfaction, etc..) qui oeuvrent séparément, finissent-ils par interagir ensemble au sein d’un grand réseau global ? Les techniques d’investigation fonctionnelles du cerveau, par IRM, tomographie par émission de positons TEP ou magnétoencéphalographie MEG apportent des réponses partielles à cette question. La notion d’un cerveau qui travaille selon un maillage précis, ou l’information serait distribuée de façon collective dans un reseau complexe, ne peut donc être pleinement comprise qu’à la lumière des outils mathématiques qu’offre la théorie des reseaux complexes où le principe des graphes occupe une place centrale. ;)

Répondre