Le cerveau humain a un total estimé de 100 milliards de neurones. Chacun d’entre eux peut se connecter à des millions d’autres neurones par l’intermédiaire de synapses. On estime qu’il y a quelques bons quatrillions de synapses neuronales dans le cerveau. Bien que nous soyons à la pointe d’incroyables avancées technologiques, nous sommes loin d’imiter fonctionnellement ce type de potentiel.
Cependant, avec seulement 400 transistors et la norme de fabrication de circuits intégrés technologie CMOS, un groupe de scientifiques du MIT a réussi à créer la première puce qui imite le processus de communication analogique du cerveau et fonctionne principalement selon le même modèle de communication contrôlé par les ions.
Synapses
Chaque neurone possède des milliers de synapses. Ces dernières sont des structures placées dans un espace entre deux cellules qui permettent la conductivité des signaux électriques et chimiques entre d’autres cellules différentes du système nerveux. Dans le cas du cerveau, ils restent entre deux neurones, les reliant entre eux.
Ces deux types fondamentaux de synapses ont un grand apport d’électricité contrôlé par un flux dynamique d’ions ; des molécules continuellement chargées de sodium, de potassium, de chlorure et de calcium. La pré-synapse libère des neurotransmetteurs (glutamate et acide gamma-aminobutyrique) qui se fixeront à la membrane des cellules neurales (post-synapse), activant ainsi les canaux ioniques.
C’est la concentration de ces ions qui, lorsqu’elle est modifiée, interfère avec le potentiel avec lequel les impulsions électriques sont propulsées hors de la cellule neurale (neurone). Tout cela, associé à une série de protéines et à d’innombrables autres processus, contrôle le potentiel de calcul de notre cerveau.
En bref, il n’est pas facile d’imiter les processus chimiques-électriques basés sur les réactions ioniques d’un processeur analogique aussi puissant que notre cerveau, par le biais du seul traitement numérique.
Probablement parce que le principe de la Lame d’Occam ne se démode jamais, la découverte des scientifiques du MIT a été faite en simplifiant les méthodologies actuelles de recherche sur le cerveau face à un obstacle aussi énorme. Aujourd’hui, il existe essentiellement trois façons de modéliser le cerveau humain dans le silicium.
Avancées
Les ingénieurs et les chercheurs ont travaillé au fil des ans sur les modèles de réseaux de neurones. Le problème évident est que la logique de communication transistor-transistor est fondamentalement numérique. Notre cerveau, comme nous l’avons mentionné, est chimico-électrique et notre machine, pour compliquer, a un fonctionnement totalement analogique.
Cependant, les neurones ne sont pas comme de simples interrupteurs qui migrent de “0” à “1” puis à “0”. Beaucoup plus complexes, ils fonctionnent à partir de micro-échelles de valeurs pratiquement infinies entre eux.
Il est possible d’approcher ce potentiel analogique de fonction des synapses grâce à l’utilisation d’une logique connue sous le nom de logique floue, largement utilisée jusqu’à épuisement dans des domaines tels que l’étude de l’intelligence artificielle, les valeurs de cette échelle sont toujours disposées de manière approximative et jamais exacte.
Cependant, le formatage des connexions par cette logique n’atteint qu’une certaine limite et cette alternative n’est plus utilisée dans les processus de modélisation du cerveau humain parce que ? eh bien, ils ne fonctionnent pas essentiellement comme ça, ni ne peuvent atteindre ne serait-ce qu’une partie pertinente de leur potentiel.
Cette beauté ci-dessus est le processeur d’œufs n400 transistors créé par le MIT. Contrairement à tout ce qui a déjà été fait, la nouvelle unité centrale tente de modéliser la façon dont se produit chacune des conditions biologiques qui interfèrent dans une seule synapse. Dès lors, selon Chi-Sang Poon (un des scientifiques impliqués dans la recherche), le prototype permet pour la première fois de comprendre comment chaque processus ionique qui se produit à l’intérieur du neurone et à quels moments chacun fonctionne réellement.
Avenir
Il est évident qu’avec la conquête de processeurs analogiques vraiment puissants viennent de véritables modèles d’intelligence artificielle. Les premières étapes de cette phase étant déjà franchies, la prochaine consiste à faire en sorte que le processeur soit capable d’augmenter la création de nouvelles synapses par lui-même.
Le pire est passé et bien que de nombreuses recherches soient en cours, il est tout à fait raisonnable de penser que le prototype est le premier modèle stable capable d’une simulation neurobiologique du cerveau avec un traitement analogique.
Qu’est-ce que cela signifie ? En fait, nous avons atteint le point où un processeur peut produire des milliards de synapses (connexions) de manière non numérique, c’est-à-dire un modèle de traitement stable et auto-répliquant.
Avec un processeur capable de reconstruire des parties spécifiques perdues du cerveau, par exemple le traitement d’un cortex visuel compromis (aveugle) ou le système de contrôle moteur du tractus cortico-spinal (handicapé), on peut envisager avec un peu moins de fantaisie l’insertion réelle de composants bioniques dans n’importe quelle partie de la physiologie humaine.
Écoutez… N’est-ce pas Asimov souriant ?
