The Thousand Brains Theory 2.0: An Extension for the Long-Range Connections of the Neocortical Heterarchy
Cet article étend la théorie des mille cerveaux en proposant que le néocortex fonctionne comme une hétérarchie où les connexions thalamiques et cortico-corticales à longue distance convertissent les données sensorielles égocentrées en modèles allocentrés et permettent l'apprentissage d'objets compositionnels, abordant ainsi des mécanismes anatomiques et computationnels de l'intelligence auparavant inexpliqués.
Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA d'un preprint qui n'a pas été évalué par des pairs. Ce n'est pas un avis médical. Ne prenez pas de décisions de santé basées sur ce contenu. Lire la clause de non-responsabilité complète
Le cerveau humain est un vaste paysage de milliards de neurones, mais pendant plus d'un siècle, les scientifiques ont cherché l'unité fondamentale qui fait fonctionner cette complexité. Dans les années 1950, un neuroscientifique nommé Vernon Mountcastle a proposé que le cerveau soit construit à partir de colonnes répétitives, comme une forêt d'arbres identiques, où chaque colonne agit comme une unité de traitement de base. Pendant des décennies, l'idée prédominante était que ces colonnes travaillent selon une hiérarchie stricte, comme une échelle de direction d'entreprise où l'information remonte des détails simples vers les idées complexes, la compréhension la plus sophistiquée n'apparaissant qu'au sommet. Cependant, un corpus croissant de preuves suggère que le cerveau est bien plus interconnecté et flexible qu'une simple échelle, avec des colonnes qui communiquent entre elles de manière complexe et non linéaire. Comprendre comment ces colonnes communiquent est crucial car cela détient la clé de la façon dont nous reconnaissons une tasse de café qu'elle soit droite ou à l'envers, comment nous apprenons qu'une roue fait partie d'un vélo et, finalement, comment nos cerveaux construisent un modèle stable du monde à partir d'un flux chaotique de données sensorielles.
Dans un nouvel article intitulé « The Thousand Brains Theory 2.0 », les chercheurs Jeff Hawkins, Niels Leadholm et Viviane Clay proposent une mise à jour majeure de leur théorie antérieure sur le fonctionnement du cerveau. Ils soutiennent que le cerveau ne reçoit pas seulement passivement l'information ; au contraire, chaque colonne du cerveau est un système sensorimoteur qui apprend en bougeant et en sentant. Les auteurs suggèrent que pour donner un sens au monde, le cerveau doit constamment traduire l'information entre deux perspectives différentes : la vue depuis le capteur lui-même, qui change à mesure que nous bougeons nos yeux ou nos mains, et une vue stable et fixe de l'objet lui-même. L'article introduit un mécanisme spécifique pour expliquer comment cette traduction se produit et explique comment le cerveau apprend à voir les objets comme des collections d'autres objets, comme une voiture faite de roues et de portes, plutôt que comme un tas de pièces déconnectées.
Les chercheurs commencent par aborder un puzzle de longue date en neurosciences : le cerveau contient de nombreux types de connexions à longue distance entre ses colonnes, et les théories existantes peinent à expliquer ce qu'elles font toutes. Certaines connexions montent et descendent une hiérarchie, tandis que d'autres circulent latéralement ou bouclent à travers une structure centrale appelée thalamus. Les auteurs proposent que ces connexions ne sont pas de simples câblages aléatoires mais servent deux fonctions distinctes et vitales. La première fonction est d'agir comme un traducteur. Lorsque vous regardez un objet, vos yeux bougent, votre tête s'incline, et l'image sur votre rétine change constamment. Pourtant, vous percevez l'objet comme stable. L'article suggère que le thalamus, une station de relais située profondément dans le cerveau, effectue une rotation rapide de ces données sensorielles. Il prend la vue changeante et mouvante de vos capteurs et la convertit instantanément en une vue fixe et stable par rapport à l'objet. Cela se produit pour chaque colonne, permettant au cerveau de reconnaître un visage ou un outil quel que soit l'angle de votre tête ou l'endroit où vos yeux regardent.
La deuxième contribution majeure de l'article est une nouvelle explication de la façon dont le cerveau apprend des objets composites complexes. Dans l'ancienne vision, on pensait que le cerveau se construisait à partir de lignes simples vers des formes complexes à mesure que l'information montait dans la hiérarchie. Les auteurs soutiennent au contraire que chaque colonne, même celles situées tout en bas du flux de traitement, apprend à reconnaître des objets entiers immédiatement. Les connexions hiérarchiques entre les colonnes sont ensuite utilisées pour apprendre comment ces objets entiers s'assemblent. Par exemple, une colonne peut apprendre à quoi ressemble une « roue », tandis qu'une colonne au-dessus d'elle apprend à quoi ressemble un « vélo ». La connexion entre les deux enseigne au cerveau qu'une roue est une partie d'un vélo, et spécifiquement, où cette roue se situe sur le vélo. Cet apprentissage se fait point par point à mesure que vous déplacez vos yeux ou vos doigts sur l'objet, liant l'emplacement de la partie à l'emplacement du tout. Cela permet au cerveau de comprendre qu'un logo sur une tasse peut être étiré ou courbé, tout en étant toujours reconnu comme le même logo, parce que le cerveau a appris la relation entre le logo et la tasse à chaque point de contact spécifique.
L'article clarifie également le rôle du thalamus, qui a souvent été considéré comme un simple commutateur passif transmettant les signaux des sens au cortex. Les auteurs suggèrent qu'il est un processeur actif qui effectue ces transformations d'orientation cruciales. Ils proposent un mécanisme spécifique où les cellules thalamiques agissent comme des commutateurs capables de sélectionner le signal entrant à transmettre, selon l'orientation actuelle de la tête ou du corps. Cela permet au cerveau de maintenir une compréhension cohérente du monde même lorsque le corps se déplace. De plus, l'article soutient que le cerveau fonctionne comme une « hétérarchie », un réseau complexe où les régions peuvent travailler en parallèle et communiquer directement, plutôt qu'une pyramide stricte où l'information doit passer par chaque niveau de manière ordonnée. Cela signifie qu'une région de bas niveau peut reconnaître un objet entier et envoyer cette information directement à une région de haut niveau, ou à une zone motrice, sans attendre une ascension lente et étape par étape dans la hiérarchie.
Ces idées ne sont pas de simples spéculations théoriques ; les auteurs s'appuient sur des données expérimentales existantes qui soutiennent leur vision, telles que les neurones du cortex visuel qui répondent aux objets quelle que soit leur orientation, et les connexions entre différentes zones sensorielles qui permettent un consensus rapide. Ils proposent également des prédictions spécifiques pour de futures expériences, comme la recherche de motifs particuliers de connexions entre les colonnes représentant les parties et les touts, ou le test de la façon dont le cerveau s'adapte lorsque l'orientation de l'entrée sensorielle est artificiellement modifiée. En présentant le cerveau comme une collection d'unités sensorimotrices qui traduisent constamment le mouvement en modèles stables et apprennent comment les objets se composent les uns les autres, ce travail offre une perspective nouvelle sur l'intelligence. Il suggère que la capacité de comprendre le monde ne provient pas d'un processeur central unique, mais de milliers de petites unités spécialisées travaillant ensemble pour maintenir une image stable de la réalité, peu importe nos mouvements ou les changements du monde autour de nous.
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