Sur le moment entre la lecture d’un numéro de téléphone et sa saisie dans votre téléphone, vous constaterez peut-être que les chiffres se sont mystérieusement égarés – même si vous avez gravé les premiers dans votre mémoire, les derniers peuvent encore s’estomper de manière inexplicable. Le 6 était-il avant le 8 ou après ? Êtes-vous sûr?
Conserver ces bribes d’informations suffisamment longtemps pour agir en conséquence fait appel à une capacité appelée mémoire de travail visuelle. Pendant des années, les scientifiques ont débattu pour savoir si la mémoire de travail n’a de place que pour quelques éléments à la fois ou si elle a juste une place limitée pour les détails : peut-être que la capacité de notre esprit est répartie sur quelques souvenirs clairs comme du cristal ou sur une multitude de fragments plus douteux. .
L’incertitude dans la mémoire de travail peut être liée à une manière surprenante dont le cerveau surveille et utilise l’ambiguïté, selon un article récent publié dans Neuron par des chercheurs en neurosciences de l’Université de New York. En utilisant l’apprentissage automatique pour analyser les scanners cérébraux de personnes engagées dans une tâche de mémoire, ils ont découvert que les signaux encodaient une estimation de ce que les gens pensaient avoir vu et que la distribution statistique du bruit dans les signaux encodait l’incertitude de la mémoire. L’incertitude de vos perceptions peut faire partie de ce que votre cerveau représente dans ses souvenirs. Et ce sens des incertitudes peut aider le cerveau à prendre de meilleures décisions sur la façon d’utiliser ses souvenirs.
Les résultats suggèrent que “le cerveau utilise ce bruit”, a déclaré Clayton Curtis, professeur de psychologie et de neurosciences à NYU et auteur du nouvel article.
Les travaux s’ajoutent à un ensemble croissant de preuves selon lesquelles, même si les humains ne semblent pas aptes à comprendre les statistiques dans leur vie quotidienne, le cerveau interprète régulièrement ses impressions sensorielles du monde, à la fois actuelles et rappelées, en termes de probabilités. La perspicacité offre une nouvelle façon de comprendre la valeur que nous accordons à nos perceptions d’un monde incertain.
Prédictions basées sur le passé
Les neurones du système visuel se déclenchent en réponse à des vues spécifiques, comme une ligne inclinée, un motif particulier, ou même des voitures ou des visages, envoyant une fusée éclairante au reste du système nerveux. Mais en eux-mêmes, les neurones individuels sont des sources d’informations bruyantes, donc “il est peu probable que les neurones uniques soient la monnaie que le cerveau utilise pour déduire ce qu’il voit”, a déclaré Curtis.
Pour Clayton Curtis, professeur de psychologie et de neurosciences à l’Université de New York, des analyses récentes suggèrent que le cerveau utilise le bruit dans ses signaux neuroélectriques pour représenter l’incertitude sur les perceptions et les souvenirs codés.Avec l’aimable autorisation de Clayton Curtis
Plus probablement, le cerveau combine des informations provenant de populations de neurones. Il est donc important de comprendre comment cela se fait. Il pourrait, par exemple, faire la moyenne des informations provenant des cellules : si certains neurones se déclenchent plus fortement à la vue d’un angle de 45 degrés et d’autres à 90 degrés, alors le cerveau peut pondérer et moyenner leurs entrées pour représenter un angle de 60 degrés. dans le champ de vision des yeux. Ou peut-être que le cerveau a une approche gagnant-gagnant, les neurones les plus puissants étant considérés comme les indicateurs de ce qui est perçu.
“Mais il existe une nouvelle façon d’y penser, influencée par la théorie bayésienne”, a déclaré Curtis.
La théorie bayésienne – du nom de son développeur, le mathématicien du XVIIIe siècle Thomas Bayes, mais découverte et popularisée plus tard indépendamment par Pierre-Simon Laplace – intègre l’incertitude dans son approche de la probabilité. L’inférence bayésienne traite de la confiance avec laquelle on peut s’attendre à ce qu’un résultat se produise compte tenu de ce que l’on sait des circonstances. Appliquée à la vision, cette approche pourrait signifier que le cerveau donne un sens aux signaux neuronaux en construisant une fonction de vraisemblance : sur la base des données d’expériences précédentes, quels sont les sites les plus susceptibles d’avoir généré un schéma de tir donné ?
Wei Ji Ma, professeur de neurosciences et de psychologie à la NYU, a fourni certaines des premières preuves concrètes que des populations de neurones peuvent effectuer des calculs d’inférence bayésiens optimaux.Avec l’aimable autorisation de Wei Ji Ma
Laplace a reconnu que les probabilités conditionnelles sont le moyen le plus précis de parler de toute observation et, en 1867, le médecin et physicien Hermann von Helmholtz les a reliées aux calculs que notre cerveau pourrait effectuer pendant la perception. Pourtant, peu de neuroscientifiques ont accordé beaucoup d’attention à ces idées jusqu’aux années 1990 et au début des années 2000, lorsque les chercheurs ont commencé à découvrir que les gens faisaient quelque chose comme l’inférence probabiliste dans les expériences comportementales, et que les méthodes bayésiennes ont commencé à s’avérer utiles dans certains modèles de perception et de contrôle moteur.
“Les gens ont commencé à parler du cerveau comme étant bayésien”, a déclaré Wei Ji Ma, professeur de neurosciences et de psychologie à NYU et un autre des auteurs du nouveau papier Neuron.
