Une nouvelle perspective sur l’apprentissage cérébral propose trois critères essentiels pour modéliser le fonctionnement du néocortex. Ces critères visent à expliquer comment le cerveau acquiert des connaissances et développe des compétences.
Le premier critère est computationnel : le modèle doit s’approcher d’un algorithme d’apprentissage généraliste, capable d’atteindre une intelligence de niveau humain. Le second, algorithmique, exige que cet algorithme soit implémentable via les circuits neuronaux connus du néocortex et des structures associées.
Enfin, le critère implémentationnel requiert une description détaillée du fonctionnement neurochimique de ces mécanismes algorithmiques. Ces exigences ouvrent la voie à une meilleure compréhension des bases biologiques de l’intelligence.
Source : Reddit r/MachineLearning