Des chercheurs chinois ont récemment démontré pour la première fois que les grands modèles de langage (LLM), comme ceux qui alimentent ChatGPT, peuvent développer des représentations mentales des objets similaires à celles du cerveau humain. Cette découverte, publiée par des scientifiques de l'Académie des sciences de Chine et de l'Université des technologies du Sud de la Chine, pourrait transformer notre conception de l'intelligence artificielle. Une méthode mêlant comportement, modélisation et neuro-imagerie L'étude s'est appuyée sur une approche combinée : des expériences comportementales, des modélisations computationnelles et des analyses par neuro-imagerie. Les chercheurs ont comparé la manière dont deux modèles – ChatGPT 3.5 (textuel) et Gemini Pro Vision 1.0 (multimodal) – identifiaient des intrus parmi des groupes de trois objets, tout comme les humains. Au total, 4,7 millions de jugements ont été analysés, concernant 1 854 objets du quotidien : animaux, meubles, aliments, etc. 66 dimensions de classification cognitive L'intelligence artificielle a classé ces objets selon 66 dimensions distinctes, allant bien au-delà de simples catégories sémantiques. Parmi les critères : * la texture, * la température, * l'utilisation (enfant vs adulte), * ou encore l'environnement d'origine (marin vs terrestre). Ces résultats montrent une capacité de raisonnement complexe et nuancée chez les modèles d'IA, qui dépasse largement l'analyse linguistique. Une IA plus proche de l'humain en version multimodale Les chercheurs ont noté que les correspondances avec la cognition humaine étaient particulièrement fortes pour les catégories sémantiques. En revanche, les aspects visuels comme la forme étaient moins bien capturés, sauf dans la version multimodale (MLLM), où la performance s'est avérée nettement plus proche de la perception humaine. Un lien direct avec les régions du cerveau humain L'étude a également révélé une correspondance neuronale entre les activations de certaines zones du cerveau humain (notamment la région parahippocampique, impliquée dans la reconnaissance de scènes) et les représentations vectorielles générées par l'IA. Vers des IA plus humaines ? Malgré les différences inhérentes entre cerveau biologique et systèmes numériques, les chercheurs estiment que les LLM reproduisent certains fondements essentiels de la pensée humaine. Cela ouvre des perspectives majeures pour la conception d'interfaces plus intuitives, mais aussi de robots cognitivement proches de l'humain. Commentaires Que se passe-t-il en Tunisie? Nous expliquons sur notre chaîne YouTube . Abonnez-vous!
