Selon le professeur en psychologie Randall O'Reilly de l'université de Boulder dans le Colorado, une zone du cerveau humain, supposée essentielle pour les capacités intellectuelles, fonctionnerait étonnamment comme un calculateur numérique. Cette constatation pourrait aider les scientifiques à mieux comprendre le fonctionnement de l'intelligence humaine.
Dans un article traitant des modèles biologiques numériques du cerveau paru dans l'édition du 6 octobre de Science, O'Reilly affirme que le cortex préfrontal et le ganglion basal opèrent à la façon d’un ordinateur. Les calculateurs numériques fonctionnent en transformant les signaux électriques en états binaires et en manipulant ces états à l’aide de commutateurs. Le chercheur a trouvé les mêmes principes de fonctionnement dans le cerveau. "Les neurones du cortex préfrontal sont binaires - ils ont deux états, actifs ou inactifs - et le ganglion basal est essentiellement un gros commutateur qui permet de permuter dynamiquement différentes parties de ce cortex", affirme-t-il.
Selon O'Reilly, le cerveau dans son ensemble fonctionne plus comme un réseau social que comme un calculateur numérique ; ses neurones communiquent pour permettre l’apprentissage et la mémorisation. Cependant, les caractéristiques de type binaire du cortex préfrontal élargissent les réseaux sociaux en aidant le cerveau à devenir plus flexible dans le traitement d’informations symboliques nouvelles.
Le cortex préfrontal est le centre exécutif du cerveau et supporte la cognition à son plus haut niveau, comme la résolution de problèmes et la prise de décision. Les chercheurs pensent que le cortex préfrontal est essentiel aux capacités intellectuelles humaines. Si les scientifiques parvenaient à mieux saisir cette synthèse entre le cortex préfrontal et le cerveau dans son ensemble, un grand pas serait fait vers une meilleure compréhension de l’intelligence humaine.
La meilleure façon d’y arriver, indique O'Reilly, est de développer des modèles numériques davantage basés sur la biologie du cerveau afin d’aider les chercheurs à comprendre comment celle-ci fonctionne. "La modélisation du cerveau ne peut s’effectuer comme dans d’autres domaines scientifiques pour lesquels il est possible de progresser étape par étape le long d’une chaîne de raisonnement, parce que l’on doit ici tenir compte de très nombreux niveaux d'analyse", explique le chercheur. Il compare le processus à la modélisation météorologique. "La plupart des modèles météorologiques ne représentent pas exactement ce qui se produit dans un système dépressionnaire, ils n’en retiennent que quelques caractéristiques globales. Le fait d’en retenir l’essentiel permet de comprendre globalement comment le système fonctionne. C'est le même principe qui doit être retenu pour modéliser le cerveau".
