Les souris et les réseaux de neurones de l'IA révèlent des modèles similaires lors de l'apprentissage de la coopération
À une époque où les conflits et la division dominent les gros titres, une nouvelle étude de l'UCLA trouve des similitudes remarquables dans la façon dont les souris et les systèmes d'intelligence artificielle développent chacun la coopération: travailler ensemble vers des objectifs partagés.
Les résultats sont publiés dans la revue Science.
Les cerveaux biologiques et les réseaux neuronaux de l'IA ont développé des stratégies comportementales et des représentations neuronales similaires lors de la coordination de leurs actions, ce qui suggère qu'il existe des principes fondamentaux de coopération qui transcendent la biologie et la technologie.
La coopération est fondamentale pour la société humaine et essentielle pour tout, du travail d'équipe sur le lieu de travail à la diplomatie internationale. Comprendre comment la coopération émerge et est maintenue a des implications profondes pour lutter contre les conflits sociaux et le traitement des troubles qui affectent le comportement social, mais aussi pour la conception de meilleurs systèmes d'IA.
La coopération joue un rôle vital dans l'amélioration de la forme physique et la promotion de la survie des groupes, tandis que sa rupture conduit souvent à des conflits sociaux préjudiciables et à l'instabilité.
À mesure que les systèmes d'intelligence artificielle deviennent de plus en plus sophistiqués, les chercheurs ont constaté que les agents biologiques et artificiels peuvent présenter des stratégies comportementales et des représentations neuronales similaires, ouvrant de nouvelles possibilités pour comprendre comment le comportement coopératif émerge lorsque les agents artificiels interagissent et si de telles interactions sont motivées par la dynamique du réseau neuronal qui ressemblent à celles des systèmes biologiques.
Cette recherche fournit la première comparaison directe de l'apprentissage coopératif entre le cerveau biologique et l'intelligence artificielle, offrant de nouvelles perspectives sur l'un des aspects les plus importants du comportement social tout en faisant progresser notre compréhension de la façon de créer des systèmes d'IA plus collaboratifs.
Des chercheurs de l'UCLA ont développé une tâche comportementale innovante où des paires de souris ont dû coordonner leurs actions dans des fenêtres de plus en plus étroites (finalement seulement 0,75 seconde) pour recevoir des récompenses.
En utilisant une technologie d'imagerie de calcium avancée, ils ont enregistré l'activité des cellules cérébrales individuelles dans le cortex cingulaire antérieur (ACC) tandis que les souris effectuaient la tâche.
L'équipe a ensuite créé des agents d'intelligence artificielle en utilisant l'apprentissage en renforcement multi-agents et les a formés sur une tâche de coopération similaire dans un environnement virtuel. Cette approche parallèle a permis une comparaison directe de la façon dont les systèmes biologiques et artificiels apprennent le comportement coopératif.
Les souris ont réussi à coordonner leur action et à gagner une récompense mutuelle. Les souris ont développé trois stratégies comportementales clés: l'approche du côté de leur partenaire de la chambre, attendant que leur partenaire arrive avant le nez-poker et s'engageant dans des interactions mutuelles avant de prendre des décisions. Ces comportements ont considérablement augmenté pendant l'entraînement, avec un comportement d'interaction plus que doubler que les souris sont devenues plus qualifiées à la coopération.
La recherche a révélé que les neurones du cortex cingulaire antérieur ont codé ces comportements coopératifs et ces processus de prise de décision, les animaux montrant de meilleures performances coopératives ayant des représentations neuronales plus fortes des informations de leur partenaire. Remarquablement, lorsque les chercheurs ont inhibé l'activité de l'ACC, la coopération a considérablement diminué, prouvant que cette région du cerveau est essentielle pour un comportement coordonné.
Les agents de l'intelligence artificielle ont développé des stratégies étonnamment similaires aux souris, y compris le comportement d'attente et la coordination précise des actions. Les cerveaux biologiques et les réseaux artificiels se sont organisés en groupes fonctionnels qui amélioraient leur réponse aux stimuli coopératifs, les informations liées aux partenaires devenant de plus en plus importantes à mesure que la coordination s'est améliorée.
Lorsque les chercheurs ont sélectivement perturbé les neurones spécifiques liés à la coopération dans les systèmes d'IA, les performances de coopération ont chuté considérablement, confirmant que les circuits neuronaux spécialisés entraînent une coopération réussie dans l'intelligence biologique et artificielle.
L'équipe de recherche prévoit de déterminer si des mécanismes neuronaux similaires existent dans d'autres régions du cerveau impliquées dans le comportement social et d'examiner si la compréhension de ces principes de coopération fondamentale pourrait faire progresser une connaissance plus large de la façon dont les comportements sociaux se développent et fonctionnent.
Le parallèle entre les systèmes biologiques et artificiels suggère que les principes dérivés de l'étude de la coopération animale pourraient éclairer la conception de systèmes d'IA collaboratifs plus sophistiqués, tandis que les modèles d'IA pourraient aider les chercheurs à tester des hypothèses sur la fonction cérébrale qui serait difficile à examiner chez les animaux vivants.
« Nous avons trouvé des parallèles frappants entre la façon dont les souris et les agents de l'IA apprennent à coopérer », a déclaré Weizhe Hong, auteur principal de l'étude et professeur dans les départements de la neurobiologie et de la chimie biologique de l'UCLA.
« Les deux systèmes ont développé indépendamment des stratégies comportementales similaires et des représentations neuronales, suggérant qu'il existe des principes de calcul fondamentaux qui sous-tendent la coopération qui transcendent la frontière entre l'intelligence biologique et artificielle. »
Cette étude fait partie du programme de recherche plus large de Hong examinant le comportement prosocial à travers les systèmes biologiques et artificiels. Son récent Nature L'étude sur la dynamique neuronale inter-cerveau a montré que les systèmes de souris et d'IA développent des «espaces neuronaux partagés» remarquablement similaires lorsqu'ils s'engagent dans des interactions sociales.
Combiné avec son 2024 Nature Travaillez sur la façon dont le cortex cingulaire antérieur régule le comportement d'aide aux autres dans la douleur et son 2025 Science Travaille sur la façon dont les animaux affichent un comportement de secours à des souris inconscientes, ces résultats révèlent une image complète des mécanismes neuronaux sous-jacents à différentes formes de comportement prosocial.
« La compréhension de la coopération est cruciale pour relever certains des plus grands défis de la société », a ajouté Hong. « En étudiant comment les cerveaux biologiques et les systèmes d'IA apprennent à travailler ensemble, nous pouvons mieux comprendre la base neurale du comportement social humain tout en créant une intelligence artificielle plus collaborative. »
L'étude a été dirigée par Weizhe Hong et Jonathan C. Kao à l'UCLA.
