Apprentissage hebbien

Le concept neuroscientifique de l'apprentissage hébraïque a été introduit par Donald Hebb dans son ouvrage The Organization of Behaviour, publié en 1949. Également connu sous le nom de règle de Hebb ou de théorie de l'assemblage cellulaire, l'apprentissage hébbien tente de relier les fondements psychologiques et neurologiques de l'apprentissage.

La théorie repose sur le fait que lorsque notre cerveau apprend quelque chose de nouveau, des neurones sont activés et connectés à d'autres neurones, formant ainsi un réseau neuronal. Ces connexions sont d'abord faibles, mais chaque fois que le stimulus est répété, les connexions deviennent de plus en plus fortes et l'action devient plus intuitive.

L'apprentissage de la conduite en est un bon exemple. Lorsque vous commencez, tout ce que vous faites est incroyablement délibéré. Vous vous rappelez de mettre votre clignotant, de vérifier votre angle mort, etc. Cependant, après des années d'expérience, ces processus deviennent tellement automatiques que vous les exécutez sans même y penser.

Neurone

L'élément de base du cerveau, composé d'un corps cellulaire, de synapses et de dendrites. Ils transmettent des informations à d'autres neurones par le biais de courants électriques.

Synapse

Point de contact entre un neurone et un autre, qui leur permet de se transmettre des messages.

Efficacité synaptique

La facilité avec laquelle un neurone peut en activer un autre par l'intermédiaire d'une synapse, une connexion qui se renforce avec la répétition.

Réseau neuronal

Un groupe de neurones connectés entre eux.

Neurones miroirs

Neurones qui se déclenchent non seulement lorsqu'une personne effectue une certaine action, mais également lorsque cette même personne observe quelqu'un d'autre effectuer une action similaire.

Né au Canada, Donald Hebb voulait à l'origine devenir écrivain et a obtenu une licence à l'université Dalhousie. Il a enseigné jusqu'à ce qu'il obtienne une maîtrise en psychologie à l'université McGill. Curieusement, Hebb a esquissé les bases de son idée de réseaux neuronaux dans son mémoire de maîtrise à Dalhousie, bien qu'il ait qualifié cet article d^e "non-sens" par la suite.1

Intéressé par la physiologie de la psychologie, Hebb a poursuivi son doctorat avec Karl Lashley à l'université de Chicago, un béhavioriste renommé de l'époque. C'est probablement cette période de sa carrière qui a aiguisé sa capacité à combiner les théories comportementalistes, en particulier l'apprentissage par renforcement, avec la physiologie et les neurosciences. L'influence d'Ivan Pavlov est particulièrement évidente dans les recherches de Hebb, et de nombreux parallèles ont été établi^s entre l'apprentissage hébraïque et la théorie du conditionnement de Pavlov.2

Après avoir terminé son travail avec Lashley, Hebb retourne à Montréal en 1937 pour travailler avec Wilder Penfield à l'Institut neurologique de Montréal. Influencé par Lashley et d'autres psychologues qui avaient observé comment les fonctions cognitives (en particulier la mémoire) étaient localisées dans des régions spécifiques du cerveau, Hebb a décrit pour la première fois ce qui allait être appelé l'a^pprentissage hébbien dans son livre de 1949, The Organization of Behaviour3 (L'organisation du comportement). L'idée que les neurones sont capables de former des réseaux qui créent et stockent des souvenirs, essentiels à l'apprentissage, était révolutionnaire à l'époque et reste extrêmement influente à ce jour.

L'association par Hebb de concepts psychologiques et neuroscientifiques lui a valu le titre de "père de la neuropsychologie". C'est à lui que l'on doit d'avoir relié le concept abstrait de "l'esprit" à des fonctions physiologiques et biologiques spécifiques du cerveau. Aujourd'hui encore, la neuropsychologie est étudiée par les psychologues et les neuroscientifiques, qui ne cessent d'explorer le lien entre les fonctions cérébrales et le comportement.

La théorie de Hebb sur les connexions neuronales a eu des conséquences majeures sur la manière dont les neuroscientifiques et les psychologues comprennent la mémoire. Un exemple en est la potentialisation à long terme (PLT), une théorie apparue à la fin des années 1960 qui montre que les synapses sont renforcées par des modèles d'actⁱvité récents, confirmant ainsi les résultats de l'apprentissage de Hebb.4 La PLT fait encore l'objet de nombreuses recherches aujourd'hui, avec des développements passionnants dans les domaines de la démence, de la maladie d'Alzheimer et du traitement de la toxicomanie.

Lorsqu'il a été introduit pour la première fois, l'apprentissage hébbien était considéré comme une partie du puzzle entourant la fonction et le stockage de la mémoire. Vers les années 1950, cependant, les chercheurs ont acquis la certitude que les réseaux neuronaux étaient responsables du stockage et de la récupération des associations, ce qui a ouvert un tout nouveau domaine de découvertes neuroscientifiques. Combinées aux découvertes de Lashley dans ses expériences de localisation de la mémoire, il commençait à devenir plus clair que les êtres humains possédaient différents types de souvenirs et que chacun d'entre eux était localisé dans une partie différente du cerveau.

Ces hypothèses ont été confirmées par le cas fascinant d'Henry Molson - qui était, et est toujours, célèbre sous le nom de HM. HM souffrait d'épilepsie et, en 1953, son chirurgien lui a recommandé l'ablation des lobes temporaux médians du cerveau. L'opération a permis de guérir l'épilepsie, mais elle a gravement endommagé sa mémoire explicite à long terme (c'est-à-dire sa mémoire des informations factuelles). HM pouvait facilement déployer sa mémoire à court terme et n'avait aucune difficulté à acquérir de nouvelles compétences motrices ou à utiliser ce que les psychologues appellent sa mémoire à long terme "implicite" (c'est-à-dire sa capacité à accomplir des tâches procédurales comme faire du vélo). HM n'était toutefois pas en mesure de se rappeler qu'il avait fait du vélo la veille, car il s'agissait d'un "fait". À la suite de l'expérience de HM, les lobes temporaux médians sont considérés comme responsables de la formation des souvenirs explicites à long terme. La théorie de Hebb a été utilisée pour soutenir cette approche de l'étude de la mémoire, puisque l'idée que les souvenirs sont formés et stockés par le biais de connexions neuronales a été étayée par le cas de HM.

Des études plus récentes se sont penchées sur la manière dont les connexions neuronales peuvent être renforcées, et donc sur la manière dont l'apprentissage peut être amélioré. En effet, de nombreuses avancées dans la recherche sur la neuroplasticité et la mémoire associative peuvent être reliées à l'apprentissage hébraïque.

L'apprentissage hebbien est également à l'origine de plusieurs avancées dans le domaine de l'informatique, en particulier de l'intelligence artificielle.

D'une manière générale, l'apprentissage hebbien est bien accepté par les neurosciences et la psychologie.

Quelques critiques subsistent, en particulier lorsque l'apprentissage hebbien est utilisé comme base pour l'intelligence artificielle ou le développement d'algorithmes. Le principal problème est que des connexions neuronales incorrectes ou inappropriées peuvent être établies, et pire, renforcées, dans le cadre de l'apprentissage hebbien. Dans certains cas, cela peut conduire à de mauvaises habitudes, à un mauvais apprentissage et à un comportement potentiellement destructeur. Un autre problème est qu'il n'y a pas de limite supérieure à la force d'une connexion, de sorte que, d'un point de vue informatique, un certain type de contrôle est nécessaire pour éviter le "sur-apprentissage". Enfin, des centaines d'expériences ont montré que l'apprentissage humain est fortement influencé par le retour d'information, provenant d'autres personne^s ainsi que des stimuli que nous rencontrons dans notre vie quotidienne. L'apprentissage hebbien ne tient pas entièrement compte de la médiation du retour d'information, bien que ce domaine ait récemment fait l'objet d'une plus grande attention.5

Apprentissage hebbien et intelligence artificielle

Le réseau Hopfield, un réseau neuronal artificiel introduit par John Hopfield en 1982, est basé sur les règles stipulées dans l'Apprentissag^e Hebbien.6 En créant un réseau neuronal artificiel, Hopfield a découvert que l'information peut être stockée et récupérée de la même manière que le cerveau humain. Par la répétition et l'apprentissage continu, l'intelligence artificielle peut renforcer certaines connexions qui accélèrent son traitement de certaines situations, ce qui l'aide à "apprendre" plus rapidement. Cela s'est avéré particulièrement utile dans le cas de la reconnaissance des formes et du développement d'algorithmes d'IA.

Algorithmes pour une prise de décision plus simple (1/2) : Le cas des prothèses cognitives

Jason Burton examine comment les algorithmes peuvent et doivent être utilisés pour optimiser nos vies, mais avec une étiquette d'avertissement.

Pourquoi retenons-nous mieux les informations lorsque nous les apprenons sur une longue période ?

L'effet d'espacement se produit lorsqu'une information est apprise de manière répétée sur une période de temps espacée, ce qui augmente la capacité d'un individu à se souvenir de l'information.

Tenter de créer des habitudes

Yasmine Kalkstein étudie comment nous pouvons créer des habitudes qui deviennent des comportements automatiques. Une grande partie de cette réflexion découle d'idées liées à l'apprentissage hébraïque et à la théorie du renforcement.

1. Milner, P. (2003). Brève histoire de la règle d'apprentissage de Hebbian. Psychologie canadienne, 44, 5-9.
2. Langille, J. J. et Brown, R. E. (2018). La théorie synaptique de la mémoire : une enquête historique et une réconciliation de l'opposition récente. Frontiers in systems neuroscience, 12, 52.
3. Hebb, D. O. (1949). The organization of behavior ; a neuropsycholocigal theory. A Wiley Book in Clinical Psychology, 62, 78.
4. Purves, D., Augustine, G., Fitzpatrick, D., Katz, L., LaMantia, A., McNamara, J., & Williams, S. (2001). Neuroscience 2nd edition. sunderland (ma) sinauer associates. Types de mouvements oculaires et leurs fonctions.
5. McClelland, J. L. (2006). How far can you go with Hebbian learning, and when does it lead you astray. Processes of change in brain and cognitive development : Attention and performance xxi, 21, 33-69.
6. Sathasivam, Saratha (2008). "Logic Learning in Hopfield Networks". arXiv:0804.4075 [cs.LO].