En utilisant ces LLMs pour examiner des descriptions de paysages naturels, les chercheurs ont réussi à établir une sorte d’« empreinte linguistique » qui correspond de manière significative aux réponses cérébrales observées par imagerie par résonance magnétique (IRM) lorsque les participants observaient les mêmes images.
Par exemple, ils ont pu démontrer que ces modèles peuvent interpréter de manière précise les réactions cérébrales face à différents stimuli visuels, tels que des paysages naturels ou des visages humains.
De plus, les chercheurs ont conçu des réseaux de neurones artificiels qui surpassent les modèles de vision actuels dans la prédiction des réponses d’activité cérébrale, et ce, même en s’appuyant sur un volume réduit de données d’entraînement.
Cette avancée suggère une analogie intéressante entre la façon dont le cerveau humain représente les scènes et le fonctionnement des LLMs.
Les résultats de cette étude projettent des perspectives fascinantes pour la décodification des pensées humaines, l’amélioration des interfaces cerveau-ordinateur, et le développement de systèmes d’intelligence artificielle plus sophistiqués capables de comprendre la vision humaine.
Ces découvertes portent également des promesses pour des applications futures, telles que les véhicules autonomes et la création de prothèses visuelles innovantes.
L’article intitulé « Les LLM peuvent s’aligner avec la manière dont le cerveau humain perçoit les scènes quotidiennes » a été publié dans IA Tech News.
Il s’inscrit dans le cadre d’un intérêt croissant pour les avancées technologiques et les futures implications de l’intelligence artificielle.
Source: IA Tech news
