My group investigates the computational bases of human intelligence, and in particular symbolic and language processes, using machine learning for electrophysiology, neuroimaging and computational modeling.
En quoi l'espèce humaine se distingue du reste du règne animal reste une question extrêmement débattue. De nombreux scientifiques en neurosciences, linguistiques, archéologie et intelligence artificielle proposent cependant une hypothèse commune: contrairement aux autres animaux, les humains seraient dotés d’un cerveau prédisposé à assembler et désassembler des séquences de symboles. C’est particulièrement clair dans le cadre du langage, où nous assemblons une séquence de mots jamais entendue auparavant en un sens complexe qui puisse guider notre comportement.
Pour tester cette hypothèse, mon groupe s’attelle à comparer deux types de calculs: d’un côté, ceux générés par les algorithmes de langage entraînés par intelligence artificielle. De l’autre, les calculs générés par le cerveau humain lors de compréhension de la parole, la lecture de texte, ou la production de mots et de phrases. Cette approche est simple: elle consiste à identifier s’il existe des représentations similaires entre cerveaux et machine exposés aux mêmes phrases et d’exploiter les différences observées pour améliorer les algorithmes actuels.