Le domaine de l’intelligence artificielle a réalisé des progrès impressionnants, notamment dans les domaines de la vision industrielle et de la cognition environnementale. Les scientifiques ont travaillé dur pour permettre aux machines de comprendre et de percevoir le monde comme les humains. Cet article présentera une dernière recherche publiée dans le magazine « Nature Machine Intelligence ». Cette recherche utilise la technologie de codage prédictif visuel pour permettre aux machines de créer automatiquement des cartes cognitives, de simuler les processus de perception visuelle humaine et d'apporter des avantages au développement de l'intelligence artificielle. de nouvelles percées et possibilités.
À l’ère du développement rapide de l’intelligence artificielle, la manière dont les machines comprennent et « voient » le monde a toujours été un sujet de recherche brûlant parmi les scientifiques. Récemment, une étude publiée dans la revue Nature Machine Intelligence a révélé une nouvelle méthode permettant de construire automatiquement des cartes cognitives à l’aide d’un codage prédictif visuel. Il s’agit non seulement d’une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle, mais cela nous permet également de mieux comprendre comment les machines peuvent simuler la perception visuelle humaine.
Dans le cerveau des humains et des autres mammifères, il existe un type particulier de représentation neuronale : la carte cognitive. Cette structure neuronale interne nous aide à naviguer, à planifier des itinéraires et même à construire une compréhension mentale de notre environnement. Cependant, la manière dont se forme cette carte cognitive reste un mystère en neurosciences.
Au cœur de cette recherche se trouve une technologie appelée codage prédictif visuel. En termes simples, il s’agit d’un moyen pour les machines d’apprendre la structure de leur environnement en prédisant les futures entrées sensorielles. De cette manière, les machines sont capables d’apprendre des expériences passées et de prédire ce qui pourrait se passer ensuite.
Les chercheurs ont simulé ce processus en construisant un modèle de réseau neuronal. Ce modèle peut créer automatiquement une carte cognitive de l’environnement à partir d’une seule image avec une grande précision et cohérence. C’est comme équiper une machine d’un « cerveau » pour qu’elle puisse comprendre et percevoir le monde comme les humains.
Afin de vérifier l’efficacité de cette méthode, les chercheurs ont mené une série d’expériences dans un environnement virtuel. Ils ont construit un environnement simulé et ont laissé la machine explorer et apprendre dans cet environnement. Il a été constaté que la machine était non seulement capable de construire avec précision une carte cognitive de l’environnement, mais qu’elle était également capable de naviguer efficacement dans des scènes complexes.
Les résultats de ces recherches ouvrent des possibilités illimitées dans le domaine de l’intelligence artificielle. À l’avenir, nous pourrons peut-être voir des robots plus intelligents, capables de mieux comprendre les instructions humaines et d’accomplir des tâches complexes avec plus de précision. Que ce soit dans le domaine de la maison, de la santé, de l’éducation ou dans d’autres domaines, cette technologie aura un énorme potentiel.
Avec l’approfondissement de ces recherches, nous avons des raisons de croire que l’intelligence artificielle se rapprochera de plus en plus des capacités cognitives humaines. Les machines ne se contenteront plus d’exécuter des commandes, mais seront réellement capables de comprendre, d’apprendre et de s’adapter. Il ne s’agit pas seulement d’un progrès technologique, mais aussi d’une exploration approfondie de la nature de l’intelligence par l’humanité.
Adresse papier : https://www.nature.com/articles/s42256-024-00863-1
Cette recherche a ouvert une nouvelle voie pour l'application de l'intelligence artificielle à la cognition spatiale et à la navigation. À l'avenir, elle favorisera grandement le développement de la robotique, de la conduite autonome et d'autres domaines, et mérite une attention continue et des recherches approfondies.