Pong, c'était ça (en nettement plus rudimentaire). | Feelfarbig Magazine via Unsplash
Pong, c'était ça (en nettement plus rudimentaire). | Feelfarbig Magazine via Unsplash

On a mis des neurones dans un plat, et ils ont appris à jouer à Pong

Et tout ça sans être vivant pour les faire fonctionner (hormis les scientifiques à l'initiative du projet).

Imaginez des centaines de milliers de neurones humains disposés dans un plat et connectés les uns aux autres par des électrodes. Quel est le potentiel du réseau ainsi obtenu? Difficile de répondre à ce stade, la recherche n'en étant qu'à ses balbutiements sur ce sujet. En tout cas, il sait au moins jouer à Pong, explique Scientific American.

Pong, c'est ce jeu commercialisé par Atari à partir de novembre 1972, soit il y a un demi-siècle. Mêlant sport et arcade, il consiste à se renvoyer une balle d'allure carrée (pour cause de faible résolution) à l'aide de deux raquettes simplement représentées par des segments.

Par sa relative simplicité (le monde du jeu vidéo a légèrement évolué en cinquante ans), Pong est fréquemment utilisé pour procéder à des tests scientifiques: par le passé, des cochons ont par exemple appris à manipuler un joystick avec leur groin pour y jouer, et des singes ont développé suffisamment de compétences pour participer directement par la force de la pensée.

Cette fois, c'est dans un laboratoire australien, à Melbourne, que s'est déroulée l'expérience, initialement décrite dans la revue Neuron. Grosse différence avec les tests décrits plus haut, ou avec nos souvenirs de parties effrénées de Pong sur l'ordinateur familial: ici, pas d'écran (les neurones n'ont pas d'yeux), mais un simple échange de signaux électriques, dispensés par des électrodes. Afin que le résultat soit plus facile à suivre pour les humains, l'ensemble a tout de même été traduit en signaux visuels.

Un formidable outil

L'objectif était de démontrer qu'un système de neurones tel que celui-ci est capable d'apprendre et d'émettre des signes d'intelligence, même basiques, développe Brett Kagan, qui a contribué à mener l'expérience. Et il est pleinement atteint. «Dans la littérature scientifique, les neurones sont toujours associés à leurs implications en matière de biologie humaine ou animale, analyse-t-il. On ne les voit pas comme des processeurs d'informations, alors qu'un neurone est un système incroyable, qui peut traiter l'information en temps réel, et en consommant très peu d'énergie.»

Le système mis en place a beau s'appeler DishBrain, on est très loin du fonctionnement d'un véritable cerveau, rappelle Scientific American. Il n'y a ici aucune trace de conscience. Le dispositif a d'ailleurs de quoi pousser à réfléchir à la définition même d'intelligence: pour Brett Kagan, il s'agit de «la possibilité de considérer les informations et d'y apporter une réponse adaptée dans un environnement donné».

Pour apprendre aux neurones à déplacer la raquette de Pong à bon escient, il a fallu les entraîner: lorsqu'ils parvenaient à renvoyer la balle, les humains en charge de l'expérience leur envoyaient toujours le même stimuli (même endroit, même fréquence). En cas d'échec, le réseau était stimulé différemment, avec l'envoi de signaux très disparates. Avec le temps, le système neuronal a fini par apprendre à frapper la balle afin de recevoir la réponse la plus habituelle –et d'éviter la réponse aléatoire.

Parmi les applications de cette avancée scientifique qui n'a rien d'une petite fantaisie vidéoludique, il y a l'idée selon laquelle on pourrait tester un nouveau médicament sur certaines fonctions neuronales, affirme le neuroscientifique Takuya Isomura, spécialiste du cerveau basé à Saitama, au Japon. Reste qu'à ce stade, on ignore encore si les neurones se comportaient de cette façon dans le but de se créer un environnement prévisible, ou si c'était en réponse à certaines caractéristiques des signaux reçus.

«Je pense que la prochaine étape importante consiste à expliquer en détails quel genre de stimuli peut vraiment faire la différence», confirme Takuya Isomura. L'utilisation concrète de tels réseaux à des fins médicales (ou autres) n'est donc pas encore tout à fait pour demain.

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