🚨 Et si le cerveau et les machines raisonnaient de la même manière ?

👉 Les systèmes d'IA classiques (comme le machine learning ou les modèles génératifs), sont des systèmes qui ont besoin de s'entraîner avec des données. Après l'entraînement, vient l'apprentissage. Mais quelle est la différence avec le cerveau ?

👉 Le cerveau humain a deux systèmes d'apprentissage : un système bottom-up et un système top-down. Le système bottom-up prend les données de l'extérieur (bottom) pour les ramener au cerveau (up). Le cerveau va s'entraîner grâce à cela. Le système top-down est un système bayésien qui fait des hypothèses sur le monde et corrige nos potentielles prédictions. Par exemple, si j'ai appris que les oiseaux pouvaient voler et que je croise une autruche, je vais supposer que cet oiseau vole. En voyant que je me trompe, je vais modifier mon hypothèse des oiseaux pour l'adapter à la réalité. C'est la force et la différence du cerveau humain vis-à-vis de la machine.