Une étude menée par des neuroscientifiques à l'University of Chicago publiée dans Nature Neuroscience révèle comment la mémoire de travail à court terme utilise les réseaux de neurones différemment selon la complexité de la tâche à accomplir.
Les chercheurs ont utilisé des techniques modernes d'intelligence artificielle (IA) pour former des réseaux de neurones informatiques à la résolution de diverses tâches comportementales complexes nécessitant le stockage d'informations dans une mémoire à court terme. Les réseaux d'IA étaient basés sur la structure biologique du cerveau. Ces réseaux ont révélé deux processus distincts impliqués dans la mémoire à court terme. Le premier est un processus silencieux dans lequel le cerveau stocke des souvenirs à court terme sans activité neuronale en cours, et un second processus plus actif dans lequel des circuits de neurones se déclenchent continuellement.
Les chercheurs ont analysé la façon dont le cerveau représente les informations contenues dans la mémoire en surveillant les schémas de l'activité électrique qui traverse le cerveau des animaux lorsqu'ils effectuent des tâches nécessitant l'utilisation de la mémoire à court terme. Ils peuvent ensuite surveiller l'activité des cellules cérébrales et mesurer leur activité à mesure que les animaux effectuent les tâches. Or, ces derniers ont découvert, lors de certaines tâches nécessitant la mémorisation d'informations, que les circuits neuronaux étaient exceptionnellement silencieux, les amenant à supposer que ces mémoires "silencieuses" pourraient résider dans des changements temporaires dans la force des connexions, ou synapses, entre neurones
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Selon les chercheurs, il est impossible d'utiliser la technologie actuelle pour mesurer ce qui se passe dans les synapses pendant ces périodes silencieuses dans le cerveau d'un animal vivant. Les chercheurs ont développé des approches d'intelligence artificielle utilisant des données d'expérimentation animale pour concevoir des réseaux pouvant simuler la manière dont les neurones d'un cerveau réel se connectent les uns aux autres.
Lors d'expériences avec ces réseaux de neurones inspirés biologiquement, ils ont pu voir deux processus distincts en jeu lors d'un traitement de mémoire à court terme. L'une, appelée activité neuronale persistante, était particulièrement évidente lors de tâches plus complexes, mais toujours à court terme. Comme le mentionnent les chercheurs, lorsqu'un neurone reçoit une entrée, il génère un bref pic d'activité électrique. Les neurones forment des synapses avec d’autres neurones et, lorsqu’un neurone est déclenché, il déclenche une réaction en chaîne qui en déclenche un autre. Habituellement, ce schéma d’activité s’arrête lorsque l’entrée a disparu, mais le modèle d’AI a montré que lors de l’exécution de certaines tâches, certains circuits de neurones continueraient à s’activer même après la suppression d’une entrée, comme une réverbération ou un écho. Cette activité persistante semblait être particulièrement importante pour les problèmes plus complexes nécessitant une manipulation des informations en mémoire.
Les chercheurs ont également découvert un deuxième processus expliquant comment le cerveau pouvait conserver des informations en mémoire sans activité persistante, comme ils l'avaient observé lors de leurs expériences d'enregistrement du cerveau. Cela ressemble à la façon dont le cerveau stocke les choses dans la mémoire à long terme en établissant des réseaux complexes de connexions entre de nombreux neurones. Au fur et à mesure que le cerveau apprend de nouvelles informations, ces connexions sont renforcées, réacheminées ou supprimées, un concept connu sous le nom de plasticité. Les modèles d'intelligence artificielle ont montré que pendant les périodes silencieuses de la mémoire, le cerveau peut utiliser une forme de plasticité à court terme dans les connexions synaptiques entre neurones pour mémoriser temporairement des informations.
Ces deux formes de mémoire à court terme durent de quelques secondes à quelques minutes. Certaines informations utilisées dans la mémoire de travail peuvent se retrouver dans une mémoire à long terme, mais la plupart d'entre elles s'estompent avec le temps.
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