Qu'est-ce que l'apprentissage neuronal?
L'apprentissage neuronal repose sur la conviction que le cerveau fonctionne comme un ordinateur lorsqu'il traite de nouvelles informations. La saisie, l'organisation et la récupération des données sont des considérations primordiales. La base biologique de l'apprentissage neuronal est un système neuronal, qui fait référence à la structure interconnectée des cellules cérébrales. Cette compréhension de la relation entre la structure et la fonction du cerveau a été appliquée au développement de meilleurs concepts d'apprentissage et de rétention de la mémoire. Le cadre sert également de base aux systèmes de réseaux de neurones artificiels.
Selon le modèle d'apprentissage neuronal, l'information entre d'abord dans le cerveau par la saisie de données. Le cerveau doit ensuite stocker ces informations et les combiner avec des informations déjà présentes via l'organisation des données. La dernière étape est la récupération des données, au cours de laquelle le cerveau développe des systèmes pour extraire des informations stockées de l’esprit et les utiliser. L'apprentissage neuronal fait donc référence à ces processus collectifs dans lesquels le cerveau rassemble, stocke et utilise les informations acquises au cours d'expériences de vie. Parfois, les processus d'apprentissage deviennent tellement codés dans le cerveau que la récupération d'informations se fait presque automatiquement, comme dans des situations menaçantes.
La mémoire est donc un concept vital dans l'apprentissage neuronal, tout comme avec les ordinateurs. Un codage efficace des informations peut être facilité par des techniques mnémoniques. Ces méthodes impliquent la mémorisation de gros morceaux d'informations via des mémoires. Par exemple, une personne peut chercher à apprendre une longue chaîne de mots en créant une phrase dans laquelle chaque mot contient la première lettre de chaque mot de la liste. Une autre approche peut consister à créer une image visuelle imaginative qui représente un mot. Cette approche est courante dans la mémorisation d'informations complexes telles que les termes médicaux.
Les dispositifs mnémoniques dépendent souvent d'un autre concept important de l'apprentissage neuronal: le type de style d'apprentissage qu'un cerveau est le plus susceptible d'implémenter. Certaines personnes maîtrisent mieux les méthodes d’apprentissage visuel, tandis que d’autres travaillent mieux lorsque l’apprentissage est plus basé sur la lecture ou sur les mots. L'apprentissage auditif et l'apprentissage coopératif appliqué sont d'autres approches possibles.
Certains enseignants en apprentissage neuronal adoptent une approche holistique de l’apprentissage. En d’autres termes, les individus devraient considérer les idées et les concepts d’une manière naturaliste, plutôt que de s’appuyer sur des méthodes d’apprentissage par cœur qui mettent en valeur des faits spécifiques et isolés. La prise de notes peut donc consister en une approche arborescente dans laquelle les concepts se divisent et les individus créent leurs propres associations uniques pour consolider les concepts dans leur mémoire.
La transmission et le stockage des informations se produisent entre réseaux de neurones, ou cellules cérébrales. Les réseaux de neurones sont également à la base de beaucoup d'intelligence artificielle. En fait, l'apprentissage neuronal fait parfois référence aux méthodes de conception de l'intelligence artificielle qui imitent les structures neuronales humaines. Ces réseaux de neurones se sont révélés utiles dans de nombreux domaines complexes de performances de machines allant de la reconnaissance de la parole à la mise en œuvre de commandes pour robots.
Pour ces méthodes, les petites structures artificielles qui suivent les neurones humains sont appelées unités ou nœuds. Comme les neurones, ces unités sont programmées pour recevoir des informations entrantes, ou des entrées, ainsi que pour transmettre des informations, ou des sorties. Dans les machines à intelligence artificielle, les composants d'entrée et de sortie sont connectés de manière répétée afin de créer des associations dans le système d'intelligence artificielle. Ces associations formées constituent un apprentissage neuronal pour le système et, à l'instar de l'apprentissage humain, elles peuvent être renforcées au fur et à mesure de leur codage et de leur mémorisation. Le renforcement se produit via des règles d'apprentissage, ou des mesures pondérées et des algorithmes neuronaux mathématiques.