Quelle est l’architecture neuronale de l’intelligence?

l'architecture neuronale de l'intelligence

Le cerveau humain contient environ 100 milliards de neurones. C’est à peu près le nombre d’étoiles de la Voie lactée. Par rapport à la plupart des étoiles, qui préfèrent flotter seules dans le cosmos, nos neurones sont des champions de l’extraversion. Ils aiment nouer des relations ; 1015 d’entre elles. Chaque jour, nos neurones en réseau exécutent une chorégraphie chimique et électrique si incroyable que nous sommes capables d’écrire des mots d’amour, de calculer des pourboires et de guérir des maladies.

Quelle est l’architecture neuronale de l’intelligence ?

Qu’est-ce qui, dans le cerveau humain, nous permet de percevoir les informations de notre environnement, de les stocker dans nos banques de mémoire en tant que connaissances et de les appliquer de manière adaptative dans divers contextes ? Si les scientifiques et les philosophes ont fouillé aux quatre coins du cerveau pour trouver des réponses (concernant peut-être le volume, la structure ou les zones distinctes du cerveau), l’attention s’est récemment portée sur la façon dont les neurones se lient et se dispersent dans les réseaux.

Aron Barbey, un psychologue, fait des recherches sur les neurosciences de l’intelligence. Il étudie les systèmes de traitement de l’information du cerveau, qui nous permettent de représenter des problèmes, de concevoir plusieurs approches pour les résoudre, d’évaluer les répercussions de nos décisions, de modifier nos stratégies et, finalement, de sélectionner les meilleures solutions, en utilisant des méthodes issues des neurosciences des réseaux. Après tout, comme le souligne Barbey, l’une des caractéristiques de l’esprit humain est sa capacité à résoudre les difficultés.[1]Barbey, A. K., Karama, S., & Haier, R. J. (2021). The Cambridge Handbook of Intelligence and Cognitive Neuroscience. Cambridge University Press.

Voici une conversation avec Barbey sur certains des mystères de l’intelligence humaine révélés par la recherche en neurosciences.[2]Barbey, A. K. (2018). Théorie des neurosciences des réseaux de l’intelligence humaine. Trends in Cognitive Sciences, 22, 8-20.

Comment le cerveau peut-il nous aider à trouver des solutions aux diverses difficultés que nous rencontrons dans la vie ?

Nous pensons souvent à l’intelligence humaine en termes de compétences et de capacités cognitives. La pensée logique et la résolution de problèmes mathématiques sont fréquemment mentionnées. Dans l’étude scientifique de l’intelligence, nous nous référons à une notion spécifique appelée intelligence générale, créée par Charles Spearman au début des années 1900. L’intelligence générale est fondamentalement notre capacité à résoudre des problèmes, c’est-à-dire notre capacité à trouver des solutions aux différents défis auxquels nous sommes confrontés dans la vie. Plutôt que de faire référence à un type particulier de problème ou de stratégie de résolution de problème, l’intelligence générale fait référence à notre capacité à développer des solutions adaptables à tous les types de défis. C’est pourquoi l’intelligence générale est un champ d’étude si puissant et si important. Comprendre la nature et les mécanismes de l’intelligence générale nous préparerait à appliquer cette solution à de nombreux problèmes de vie plus difficiles, tels que le développement d’une IA plus intelligente, de meilleurs programmes éducatifs et des traitements plus efficaces des maladies neurologiques et psychiatriques, entre autres. L’enjeu est important et les conséquences sont considérables.

Est-il vrai que la plasticité du cerveau est essentielle à l’intelligence générale ?

L’étonnante capacité du cerveau à se reconfigurer – à mettre constamment à jour les connaissances existantes sur la base de nouvelles informations et à développer activement des prédictions internes qui déterminent le comportement adaptatif et la prise de décision – permet une activité flexible et intelligente. Selon les recherches actuelles, le cerveau fonctionne comme un générateur d’inférences dynamique et actif, anticipant les entrées sensorielles entrantes et créant des hypothèses sur le monde qui peuvent être évaluées par rapport aux signaux sensoriels qui arrivent dans le cerveau. La plasticité est donc cruciale pour la formation de l’intelligence humaine ; elle fournit un mécanisme puissant pour mettre à jour les croyances antérieures, faire des prédictions dynamiques sur le monde et s’ajuster en réponse aux changements environnementaux en cours.

Parlez-nous des aspects fondamentaux de la résolution de problèmes, de l’intelligence cristallisée et fluide.

La capacité à résoudre des problèmes sur la base de connaissances et d’expériences antérieures est appelée intelligence cristallisée. Lorsque nous sommes confrontés à des difficultés courantes, nous utilisons l’intelligence cristallisée et faisons appel à des réseaux cérébraux qui détectent automatiquement et sont configurés pour relever ces défis.

L’intelligence fluide, quant à elle, est liée au raisonnement adaptatif et aux capacités de résolution de problèmes. Nous utilisons l’intelligence fluide pour résoudre des problèmes nouveaux que nous n’avons jamais vus auparavant, c’est-à-dire lorsque nous ne pouvons pas nous appuyer sur nos connaissances et expériences antérieures. Par conséquent, l’intelligence fluide nécessite que les réseaux cérébraux élaborent des solutions adaptatives par le biais d’un traitement souple et dynamique de l’information.

L’intelligence cristallisée et l’intelligence fluide contribuent toutes deux à l’intelligence générale, et toutes deux trouvent leur origine dans l’architecture des réseaux du cerveau humain.

Qu’est-ce que la théorie de l’intelligence des neurosciences des réseaux ?

Sur la base de ces connaissances, nous avons créé une théorie de l’intelligence générale en neuroscience des réseaux. Selon cette hypothèse, l’intelligence générale représente les variations individuelles de l’efficacité et de la flexibilité des réseaux cérébraux. Le cerveau humain est conçu pour être efficace, pour réduire les dépenses liées au traitement de l’information tout en augmentant la capacité de croissance et d’adaptation. De plus en plus de recherches suggèrent que l’intelligence générale est liée à l’efficacité globale, c’est-à-dire à la capacité d’intégrer des informations dans l’ensemble du cerveau.

La plasticité du cerveau permet la flexibilité. L’organisation anatomique et fonctionnelle du cerveau façonne la flexibilité du réseau, qui peut soit faciliter, soit entraver la transition d’un réseau d’un état à un autre. La transition vers un état facile à atteindre, par exemple, nécessite un chemin court et direct, alors que la transition vers un état difficile à atteindre nécessite une approche longue et alambiquée.

architecture neuronale de l'intelligence

Selon la théorie des neurosciences des réseaux, l’intelligence cristallisée utilise des représentations hautement accessibles des connaissances et expériences antérieures et s’appuie sur des états de réseau facilement accessibles. L’intelligence fluide, en revanche, représente la capacité de résoudre des problèmes nouveaux et de faire preuve d’un comportement adaptatif et flexible. Par conséquent, l’intelligence fluide active des réseaux qui peuvent passer à des états difficiles à atteindre et extrêmement flexibles. Au lieu d’attribuer l’intelligence à un ensemble fixe de zones ou de réseaux cérébraux, ce point de vue se fonde sur la reconfiguration dynamique des réseaux cérébraux et postule que l’intelligence est ancrée dans la plasticité cérébrale.

Notre objectif est de promouvoir la recherche et la théorie sur la neurobiologie de l’intelligence humaine en combinant les résultats des neurosciences des réseaux sur l’architecture globale et la dynamique du cerveau humain.

L’intelligence est-elle localisée dans une région ou un réseau spécifique du cerveau ?

Historiquement, les neuroscientifiques se sont concentrés sur la compréhension du rôle fonctionnel de régions spécifiques du cerveau, proposant que l’intelligence générale trouve son origine dans une région spécifique, telle que le cortex préfrontal dorsolatéral, ou, dans des travaux plus récents, engage un réseau cérébral primaire, tel que le réseau front pariétal.

Cependant, nous découvrons rapidement que l’intelligence générale ne peut être confinée à une seule région ou un seul réseau cérébral. Il semble plutôt que le cerveau permette l’intelligence générale par le biais d’interactions de réseau à grande échelle et de processus systémiques permettant un traitement efficace et adaptable de l’information. Ainsi, en nous concentrant sur des régions ou des réseaux cérébraux individuels, nous avons peut-être négligé la forêt pour les arbres, en ne remarquant pas la structure d’ordre supérieur et la topologie des réseaux à grande échelle qui sous-tendent l’intelligence universelle.

L’intelligence générale est-elle enseignable ?

Bien qu’il s’agisse d’un domaine actif de recherche et de débat, il ne semble pas possible d’améliorer considérablement l’intelligence générale. Cependant, les capacités cognitives individuelles peuvent être améliorées par la pratique, et les compétences en matière de résolution de problèmes peuvent être affinées par l’éducation. En théorie, si nous pouvions enseigner aux gens non seulement comment aborder des questions spécifiques dans des contextes spécifiques, mais aussi comment appliquer efficacement ces connaissances à d’autres situations, nous pourrions faciliter le transfert de formation et éventuellement améliorer des aspects plus larges de l’intelligence. La recherche moderne promet de nouvelles avancées dans la tentative permanente d’approfondir la connaissance de l’intelligence humaine et, un jour, de l’accroître en examinant comment les talents individuels sont liés à des capacités plus vastes et en étudiant le fonctionnement du réseau cérébral global et systémique.

Références

Références
1Barbey, A. K., Karama, S., & Haier, R. J. (2021). The Cambridge Handbook of Intelligence and Cognitive Neuroscience. Cambridge University Press.
2Barbey, A. K. (2018). Théorie des neurosciences des réseaux de l’intelligence humaine. Trends in Cognitive Sciences, 22, 8-20.

A lire également