Connexionnisme : définition et lien avec l'intelligence artificielle

Dans une démarche de deep learning, le connexionnisme a pour but d'observer et d'expliquer le fonctionnement d'un réseau de neurones ou de synapses par le biais d'une modélisation numérique. Les simulations usent de l'intelligence artificielle afin de mener des études en psychologie expérimentale.

Le connexionnisme, qu’est-ce que c’est ?

La théorie du connexionnisme sous-tend qu’il est possible de retranscrire les phénomènes mentaux grâce à la technologie. Les modèles avancés s’appuient sur un réseau d’unités (synapses, neurones…) et d’une forme de connexion spécifique. Il ne s’agit pas à proprement parler d’utiliser des algorithmes en vue de résoudre une problématique, mais d’observer le traitement de l’information à travers des modèles de propagation d’activation. Autrement dit, cela permet de mieux appréhender le fonctionnement du cerveau ; de l’accès à l’information à la création de réseaux neuronaux pour y parvenir.

Le principe du connexionnisme est employé dans de nombreux domaines d’expertise :

  • les sciences cognitives ;
  • les neurosciences ;
  • la psychologie expérimentale ;
  • la philosophie de l’esprit…

Les champs d’études sont particulièrement vastes. Les études visent, entre autres, à une meilleure compréhension entre les réactions physiologiques et les réponses de l’esprit.

En quoi le cognitivisme a-t-il inspiré l’IA ?

Dans le même ordre d’idées, le cognitivisme est un courant de recherches scientifiques. Il avance que le traitement de l’information est la principale cause d’une réaction, comme une pensée ou une réponse à une problématique donnée. Sa naissance remonte aux années 1950. Cette période est aussi marquée par l’émergence de l’informatique et des premiers travaux sur l’intelligence artificielle (IA).

Le cognitivisme a eu une influence notable sur l’IA, car son principe repose sur l’expression de valeurs et de symboles à partir d’un ensemble de règles. Ce qui signifie que la manifestation d’un comportement intelligent (d’origine biologique ou artificielle) dépend de sa capacité à traiter l’information en s’appuyant sur un langage formel. Pour l’informatique, on songe alors au langage binaire.

Modèle connexionniste vs modèle cognitiviste

Le modèle cognitiviste s’avance comme une approche généraliste qui intègre les idées propres à l’application du connexionnisme. En opposition à l’aspect théorique et global de son prédécesseur, le connexionnisme met en application le principe pour observer les phénomènes mentaux ciblés. Il doit respecter certaines conditions pour répondre aux exigences de cette catégorie.

L’état mental doit tout d’abord être traduit à partir de valeurs d’activation. Le système doit être en mesure d’évoluer et de modifier les variables en considérant l’importance des ressources sollicitées pour établir lesdites connexions. Dans ce dernier cas, la fonction d’apprentissage peut suggérer l’intégration d’un algorithme dédié à ce type d’exécution. A noter que le moyen d’activation est susceptible de changer d’une étude à l’autre, comme l’emploi d’un réseau de neurones artificiels ou d’une technique d’apprentissage non supervisé.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle