L’essor de modèles d’intelligence artificielle puissants a eu un impact majeur sur la manière dont les neuroscientifiques formulent leurs questions de recherche et analysent les données. Dans cet épisode, Paul Middlebrooks et Gaute Einevoll, animateur du podcast “Neurosciences Théoriques”, s’entretiennent avec des chercheurs lors d’un atelier neuroAI qui s’est tenu en Norvège en septembre. Cet événement a rassemblé un groupe diversifié de neuroscientifiques pour évaluer la meilleure manière d’utiliser les modèles d’IA en neurosciences.

Dans le premier des deux épisodes de cet événement, Middlebrooks et Einevoll discutent avec Kenneth Harris et Andreas Tolias des transformations que les modèles d’IA engendrent dans le domaine. Harris, professeur de neurosciences quantitatives à l’University College London, analyse de grandes populations de neurones pour comprendre comment le cerveau transforme les sensations et les signaux internes en actions. Tolias, professeur d’ophtalmologie à l’Université de Stanford, utilise des modèles d’apprentissage profond pour découvrir comment de grandes populations neuronales sous-tendent nos perceptions et décisions.

Ma Vision de l’IA

Dans un monde où l’intelligence artificielle continue de progresser, il devient essentiel d’aborder les questions de recherche en neurosciences avec une nouvelle perspective. En intégrant des modèles basés sur l’IA, nous avons l’opportunité de redéfinir nos méthodes d’analyse et d’interprétation des données neuronales. Cela pourrait mener à des découvertes qui non seulement enrichissent notre compréhension des processus cognitifs, mais aussi améliorent notre capacité à diagnostiquer et traiter divers troubles neurologiques. Cependant, il est crucial de garder à l’esprit l’importance de l’éthique dans cette exploration, afin de naviguer prudemment dans ce paysage complexe.




Source image(s) : www.thetransmitter.org

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