De nouvelles recherches sur des réseaux de neurones vivants révèlent une relation surprenante entre deux théories majeures de la conscience : la théorie de l'information intégrée (IIT) et le principe de l'énergie libre (FEP).
La recherche
Des scientifiques de l'Université de Tokyo, dirigés par Teruki Mayama et Hirokazu Takahashi, ont étudié des cultures de neurones dissociés (cellules nerveuses cultivées dans une boîte) alors qu'ils apprenaient à inférer des sources de signaux cachées. Au fil de stimulations répétées, l'équipe a mesuré des variables clés semblables à celles du cerveau : l'énergie libre variationnelle (une mesure de surprise ou d'incertitude), la précision de l'inférence, la surprise bayésienne (le passage des anciennes croyances aux nouvelles) et un proxy inspiré de l'IIT pour l'information intégrée (la capacité du système à intégrer l'information).
À mesure que les cultures apprenaient, l'énergie libre variationnelle diminuait tandis que la précision et la surprise bayésienne augmentaient. Fait intéressant, l'information intégrée suivait une trajectoire non monotone en forme de colline, augmentant puis diminuant. Le proxy de l'information intégrée était le plus fortement corrélé à la surprise bayésienne, et moins à la précision ou à l'énergie libre. Une analyse du modèle d'Ising a suggéré que la surprise bayésienne et l'information intégrée peuvent être amplifiées ensemble près des points critiques où le réseau est le plus sensible.
L'étude, publiée sur arXiv, suggère que le développement précoce de la connectivité suivi d'une stabilisation de la réponse pourrait produire cette dynamique. Les auteurs relient la mise à jour des croyances à l'information intégrée, fournissant un pont empirique entre l'IIT et le FEP.
Pourquoi c'est important
Pour quiconque est curieux de sa propre cognition, cette recherche suggère qu'un apprentissage efficace ne consiste pas seulement à absorber des faits, mais à équilibrer dynamiquement la mise à jour de ses croyances et la cohérence avec laquelle le cerveau intègre ces nouvelles croyances. Le motif non monotone de l'information intégrée suggère qu'une trop grande intégration (rigidité) ou trop peu (fragmentation) peut nuire à l'apprentissage. Votre cerveau pourrait naturellement ajuster cet équilibre à mesure que vous gagnez en expertise.
Ce que vous pouvez faire
- Exposez-vous à de nouveaux défis—les tâches nouvelles augmentent la surprise bayésienne et stimulent la mise à jour des croyances.
- Pratiquez la réflexion délibérée—après avoir appris quelque chose de nouveau, prenez un moment pour l'intégrer à ce que vous savez déjà.
- Alternez concentration et repos—la trajectoire en forme de colline suggère qu'après un apprentissage intense, une période de stabilisation (par exemple, sommeil ou réflexion calme) aide à consolider les connaissances intégrées.
Source : arXiv q-bio.NC
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