Les parallèles frappants entre le cerveau biologique et l'IA pendant l'interaction sociale suggèrent des principes fondamentaux
Les chercheurs de l'UCLA ont fait une découverte significative montrant que les cerveaux biologiques et les systèmes d'intelligence artificielle développent des modèles neuronaux remarquablement similaires pendant l'interaction sociale. Cette première étude en son genre révèle que lorsque les souris interagissent socialement, les types de cellules cérébrales spécifiques se synchronisent dans des «espaces neuronaux partagés» et que les agents de l'IA développent des modèles analogues lorsqu'ils adoptent des comportements sociaux.
L'étude, «Dynamique neuronale inter-cerveau dans les systèmes d'intelligence biologique et artificielle», apparaît dans la revue Nature.
Cette nouvelle recherche représente une convergence frappante des neurosciences et de l'intelligence artificielle, deux des domaines les plus rapides d'aujourd'hui. En comparant directement comment les cerveaux biologiques et les systèmes d'IA traitent les informations sociales, les scientifiques révèlent des principes fondamentaux qui régissent la cognition sociale sur différents types de systèmes intelligents.
Les résultats pourraient faire progresser la compréhension des troubles sociaux comme l'autisme, tout en informant simultanément le développement de systèmes d'IA socialement conscients. Cela arrive à un moment critique lorsque les systèmes d'IA sont de plus en plus intégrés dans les contextes sociaux, ce qui rend la compréhension de la dynamique neuronale sociale essentielle aux progrès scientifiques et technologiques.
Une équipe multidisciplinaire des départements de neurobiologie de l'UCLA, de la chimie biologique, de la bio-ingénierie, du génie électrique et informatique et de l'informatique à travers la David Geffen School of Medicine et la Henry Samueli School of Engineering ont utilisé des techniques d'imagerie cérébrale avancées pour enregistrer les activités des neurones sociaux à définition moléculaire.
Les souris servent de modèle important pour comprendre la fonction du cerveau des mammifères car elles partagent des mécanismes neuronaux fondamentaux avec les humains, en particulier dans les régions du cerveau impliquées dans le comportement social. Les chercheurs ont développé un nouveau cadre de calcul pour identifier les sous-espaces neuronaux « partagés » et « uniques » de grande dimension chez les individus en interaction.
L'équipe a ensuite formé des agents d'intelligence artificielle à interagir socialement et a appliqué le même cadre analytique pour examiner les modèles de réseau neuronal dans les systèmes d'IA qui ont émergé pendant les tâches sociales et non sociales.
La recherche a révélé des parallèles frappants entre les systèmes biologiques et artificiels pendant l'interaction sociale. Dans les systèmes de souris et d'IA, l'activité neuronale pourrait être divisée en deux composantes distinctes: un « sous-espace neuronal partagé » contenant des modèles synchronisés entre les entités en interaction, et un « sous-espace neuronal unique » contenant une activité spécifique à chaque individu.
Remarquablement, les neurones GABAergiques – les cellules cérébrales inhibitrices qui régulent l'activité neuronale – ont expulsé des espaces neuronaux partagés significativement plus importants par rapport aux neurones glutamatergiques, les principales cellules excitatrices du cerveau. Cela représente la première étude de la dynamique neuronale inter-cerveau dans les types de cellules définies moléculaires, révélant des différences précédemment inconnues dans la façon dont les types de neurones spécifiques contribuent à la synchronisation sociale.
Lorsque le même cadre a été appliqué aux agents de l'IA, la dynamique neuronale partagée est également apparue alors que les systèmes artificiels ont développé des capacités d'interaction sociale. Plus important encore, lorsque les chercheurs ont perturbé de manière sélective ces composants neuronaux partagés dans les systèmes artificiels, les comportements sociaux ont été considérablement réduits, fournissant la preuve directe que les modèles neuronaux synchronisés conduisent de manière causale les interactions sociales.
L'étude a également révélé que la dynamique neuronale partagée ne reflète pas simplement les comportements coordonnés entre les individus, mais émerge des représentations des actions comportementales uniques de l'autre pendant l'interaction sociale.
L'équipe de recherche prévoit d'étudier plus en détail la dynamique neuronale partagée dans des interactions sociales différentes et potentiellement plus complexes. Ils visent également à explorer comment les perturbations de l'espace neuronal partagée pourraient contribuer aux troubles sociaux et si les interventions thérapeutiques pourraient restaurer des modèles sains de synchronisation inter-cerveau.
Le cadre de l'intelligence artificielle peut servir de plate-forme pour tester des hypothèses sur les mécanismes neuronaux sociaux difficiles à examiner directement dans les systèmes biologiques. Ils visent également à développer des méthodes pour former une IA socialement intelligente.
« Cette découverte change fondamentalement la façon dont nous pensons au comportement social dans tous les systèmes intelligents », a déclaré Weizhe Hong, Ph.D., professeur de neurobiologie, de chimie biologique et de bio-ingénierie à l'UCLA et auteur principal du nouveau travail.
« Nous avons montré pour la première fois que les mécanismes neuronaux stimulant l'interaction sociale sont remarquablement similaires entre les cerveaux biologiques et les systèmes d'intelligence artificielle.
« Les implications sont importantes à la fois pour comprendre les troubles sociaux humains et développer une IA qui peut vraiment comprendre et s'engager dans des interactions sociales. »
