4 juin 2014

APPRENDRE À PARTIR DE RIEN

Big Data (9)
Avant de conclure cette série de billets sur les Big Data, je voudrais refaire un détour sur la façon dont fonctionne notre cerveau, et sur sa capacité à faire émerger du sens et de la connaissance.
En juin et juillet 2012, j’ai consacré vingt articles aux travaux de Stanislas Dehaene. Je ne vais pas ici tout reprendre en détail, mais revenir simplement et très rapidement sur ce qu’il appelle le cerveau Bayésien, et ses conséquences.
Qu’est-ce d’abord qu’une inférence Bayésienne ? C’est une forme de probabilité inversée : au lieu de chercher à prévoir le futur à partir du présent, on prévoit quel a pu être le passé qui a conduit au présent. C’est analyser une situation pour en retirer tout ce que l’on peut apprendre d’elle.
Voilà ce que je disais sur ce sujet dans les Radeaux de feu :
« C’est au sein de nos neurones qu’est faite cette projection à partir des connaissances acquises. Inutile de réfléchir consciemment, tout est automatique : à partir de nos données sensorielles et de notre expérience, nous anticipons, et n’arrêtons pas de rêver le monde avant de le vivre. Nous créons au plus profond de nous-mêmes, une vision de ce qui est caché, de ce qui devrait ou pourrait arriver : notre savoir-faire ne nous sert pas seulement à comprendre le monde, mais aussi à penser ce qu’il pourrait devenir. (…)
Mais, comment notre cerveau peut-il induire à partir de presque rien ?
Essentiellement parce qu’il ne se contente pas de tirer des conclusions à partir de ce qu’il observe, mais parce qu’il mobilise des règles apprises dans le passé : il est capable de les transférer et donc de progresser rapidement.
Un exemple simple : quelqu’un vient de tirer successivement deux boules blanches et une noire, et je dois deviner quel est l’objet suivant. Si je n’ai aucune autre information, il est impossible d’avoir une certitude : je sais que cet objet doit pouvoir être contenu dans la boîte, et dans la main où il s’y trouve, mais il est périlleux d’aller plus loin. Maintenant si, par expérience, j’ai appris que ces boîtes ne contiennent toujours que des objets identiques, alors aucun doute à avoir : le prochain objet est nécessairement une boule. Si en plus, je sais qu’il ne peut pas y avoir plus de deux couleurs, je sais qu’elle est blanche ou noire. En couplant la règle acquise par mon expérience avec les nouvelles informations, je suis capable de résoudre le problème.
Tel est le principe du méta-apprentissage : nous apprenons à apprendre, et, chaque progrès nous transforme et facilite l’acquisition future. Nous extrayons naturellement des régularités du monde.
Ce point est essentiel et très nouveau dans la théorie de la cognition : le cerveau de l’enfant n’a pas besoin d’avoir de capacités innées, tout semble pouvoir être acquis par l’expérience. La compréhension initiale serait nulle, elle émergerait progressivement. Il suffit pour cela d’avoir un cerveau capable de repérer des régularités et de calculer des probabilités, ce qui est le cas de nos systèmes neuronaux. »
Quel est donc le lien entre ceci et les Big Data ? Je pense qu’il est essentiel…
(à suivre)

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