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Décrypter les réseaux du langage dans le cerveau
de Jean-Rémi King, Charlotte Caucheteux
In La Recherche (Paris. 1970), 572 (01/2023), p.72-77
Le point sur les avancées en neurosciences concernant les réseaux de langage dans le cerveau grâce à l'intelligence artificielle. Utilisation d'AlexNet et d'autres algorithmes pour comparer l'activité cérébrale à des modèles capables d'analyser le monde avec une redoutable efficacité. L'objectif principal étant de décoder les représentations cérébrales chez les patients dont les lésions du cerveau limitent le traitement du langage. Essor de la "boxologie", la modération conceptuelle de la cognition. Méthode nommée "séparateur à vaste marge". Performances inégalées en reconnaissance d'image pour les neurones artificiels. Nouvel algorithme nommé "transformeur" affichant des performances linguistiques de plus en plus proches de celles des humains. Prédiction des mots en fonction du contexte adjacent. Nécessité d'évolution pour lutter contre le syndrome d'enfermement. Encadré : les principes de l'apprentissage profond.
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King Jean-Rémi, Caucheteux Charlotte.
« Décrypter les réseaux du langage dans le cerveau »
in La Recherche (Paris. 1970), 572 (01/2023), p.72-77.
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Titre :
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Décrypter les réseaux du langage dans le cerveau (2022)
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Auteurs :
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Jean-Rémi King ;
Charlotte Caucheteux
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Type de document :
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Article : texte imprimé
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Dans :
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La Recherche (Paris. 1970) (572, 01/2023)
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Article :
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p.72-77
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Langues:
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Français
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Descripteurs :
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développement du langage
/
intelligence artificielle
/
neurosciences
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Résumé :
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Le point sur les avancées en neurosciences concernant les réseaux de langage dans le cerveau grâce à l'intelligence artificielle. Utilisation d'AlexNet et d'autres algorithmes pour comparer l'activité cérébrale à des modèles capables d'analyser le monde avec une redoutable efficacité. L'objectif principal étant de décoder les représentations cérébrales chez les patients dont les lésions du cerveau limitent le traitement du langage. Essor de la "boxologie", la modération conceptuelle de la cognition. Méthode nommée "séparateur à vaste marge". Performances inégalées en reconnaissance d'image pour les neurones artificiels. Nouvel algorithme nommé "transformeur" affichant des performances linguistiques de plus en plus proches de celles des humains. Prédiction des mots en fonction du contexte adjacent. Nécessité d'évolution pour lutter contre le syndrome d'enfermement. Encadré : les principes de l'apprentissage profond.
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Nature du document :
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documentaire
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genre :
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Article de périodique
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