Les tâches simples ne testent pas la vraie complexité du cerveau – ScienceDaily


Le cerveau humain fait naturellement sa meilleure hypothèse lors de la prise de décision, et l'étude de ces suppositions peut être très révélatrice sur le fonctionnement interne du cerveau. Mais les neuroscientifiques de l'Université de Rice et du Baylor College of Medicine ont déclaré qu'une compréhension complète de la complexité du cerveau humain nécessiterait de nouvelles stratégies de recherche qui mieux simuler les conditions réelles.

Xaq Pitkow et Dora Angelaki, membres du corps professoral du Département de Neurosciences de Baylor et du Département de génie électrique et informatique de Rice, ont déclaré que la capacité du cerveau à effectuer une «inférence probabiliste approximative» ne peut pas être véritablement étudiée avec des tâches simples qui ne sont pas adaptées Pour exposer les calculs inférentiels qui rendent le cerveau spécial. "

Un nouvel article des chercheurs suggère que le cerveau utilise un message non-linéaire entre les populations de neurones connectés et redondants qui s'appuient sur un modèle probabiliste du monde. Ce modèle, grossièrement transmis par l'évolution et raffiné par l'apprentissage, simplifie la prise de décision basée sur des concepts généraux et ses biais particuliers.

L'article, qui énonce un large programme de recherche pour les neurosciences, est présenté ce mois-ci dans une édition spéciale de Neuron un journal publié par Cell Press. L'édition présente des idées qui sont apparues pour la première fois dans le cadre d'un atelier de l'Université de Copenhague en septembre intitulé «Comment fonctionne le cerveau?»

"L'évolution nous a donné ce que nous appelons un bon biais de modèle", a déclaré Pitkow. "On sait depuis quelques décennies que …

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