lundi, 21 décembre 2020
Un ebook gratuit sur le cerveau et l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle gagnerait à s’inspirer davantage du cerveau. C’est du moins la conviction de Matthieu Thiboust, auteur du ebook « Insights from the brain : The road towards Machine Intelligence » sorti en avril dernier. Thiboust est chercheur en intelligence artificiel (IA). Fasciné par les neurosciences, il s’est tapé livres après livres sur le sujet pendant des mois et en a fait une synthèse fort bien présentée dans ce ebook gratuit (mais en anglais) destiné à ses collègues. Il voudrait en effet que davantage de ceux-ci s’intéressent plus directement aux avancés de nos connaissances sur le cerveau pour s’en inspirer dans leurs travaux. Comme il le dit lui-même, l’évolution a eu des millions d’années pour explorer ce qui marche et ce qui ne marche pas en termes de réseaux capables d’apprendre et de raisonner. L’IA peut donc faire ses propres essais et erreurs (ce qui pourrait être long…), mais elle peut aussi s’inspirer de l’organisation neuronale dans notre cerveau (et probablement avancer plus vite ainsi). C’est de toute façon ce que fait depuis des décennies l’approche connexionniste de l’apprentissage machine (« deep learning »), avec justement des succès assez remarquables. Mais Thiboust tente de montrer que d’autres intuitions pourraient sans doute surgir si la communauté de l’IA regardait davantage du côté des neurosciences. C’est en tout cas le travail remarquable qu’il a de son côté réalisé dans cet ouvrage. (suite…)
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lundi, 14 décembre 2020
Percée majeure dans notre compréhension du repliement des protéines
Le 30 novembre dernier, les résultats d’une compétition de prédiction de la structure des protéines appelée « CASP » (Critical assessment of structure prediction) ont été rendus publics. À chaque deux ans, une centaine d’équipe dans le monde tentent de découvrir à l’aide de logiciels la structure tridimensionnelle de certaines protéines que l’on a réussi à identifier par d’autres moyens expérimentaux. Depuis 2006, les taux de succès de ces logiciels oscillaient entre 30 et 40%. Puis, en 2018, le logiciel AlphaFold de la branche Deep Mind de Google, qui utilisent les réseaux de neurones artificiels (le fameux « deep learning »), a fait une entrée fracassante dans la partie avec un taux de succès de près de 60% ! C’est la même approche que Deep Mind avait déployé dans son logiciel AlphGo qui avait battu en 2016 le champion du monde du jeu de Go. Or les performances d’AlphaFold(2), la version 2020 du logiciel, lors de la compétition de cette année marquent, selon certains, un tournant majeur dans l’un des plus grands défis de la biologie puisque le logiciel a décrit la structure tridimensionnelle des protéines avec un taux de succès médian de 92% pour l’ensemble des protéines soumises et de 87% pour les protéines dont la structure était jugée comme étant particulièrement difficile à résoudre ! Est-ce le début d’une nouvelle ère ? C’est ce qu’affirment en tout cas certaines personnes qui travaillent dans le domaine. (suite…)
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lundi, 7 décembre 2020
Neuroscientifically Challenged : un site web riche et varié sur les neurosciences
Dans mon billet sur la synapse chimique il y a deux semaines, j’avais mis deux hyperliens vers des pages d’un site web racontant l’histoire des travaux fondateurs en neuroscience de Charles Sherrington et Otto Loewi. J’avais alors parcouru rapidement ce site et m’étais mis une note d’y retourner car il avait l’air bien. Je viens d’y aller à nouveau et il n’est pas seulement bien, il est très pédagogique et d’une grande richesse ! Alors permettez-moi en quelques lignes de vous présenter le travail de Marc Dingman sur son site Neuroscientifically Challenged. (suite…)
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