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Le CRSNG présente 2 minutes avec
Geoffrey Hinton
Informatique, University of Toronto

Résumé

Titre de la vidéo

2 minutes avec Geoffrey Hinton

Auteur

Division des communications du CRSNG

Durée

1:51

Date de diffusion

le 28 novembre 2011

Description

En raison de la quantité ahurissante de données disponibles aujourd'hui, les systèmes automatisés doivent être de plus en plus en mesure de repérer des modèles, de tirer des leçons d'exemples, de comprendre la vue d'ensemble et de faire des prédictions. C'est pourquoi l'apprentissage automatique est l'un des domaines de pointe les plus importants de la science moderne. Geoffrey Hinton, informaticien de la University of Toronto, compte parmi les principaux chercheurs du monde dans ce domaine.

2 minutes avec Geoffrey Hinton


Transcription
Geoffrey Hinton :

Mon principal programme de recherche vise à comprendre comment le cerveau fait des calculs. J'aimerais découvrir comment un gros groupe de neurones apprennent à changer leurs interactions pour pouvoir faire tout ce que vous faites, par exemple comprendre le langage naturel, comprendre les situations, planifier des interventions, raisonner.

Voici le réseau neuronal qui imagine une personne marchant normalement. La vidéo est générée à partir des états internes du réseau neuronal, qui décide quelle direction prendre et où mettre les pieds.

Les neuroscientifiques savent beaucoup de choses au sujet du fonctionnement du cerveau, mais ils ne connaissent pas encore les principes computationnels.

Je peux maintenant vous montrer la personne qui adopte une démarche sexy. C'est le même réseau neuronal qui entre en jeu. Il utilise les mêmes connaissances au sujet des articulations, des angles et des choses.

Nous pouvons faire en sorte que les réseaux et les neurones élaborent des visions assez complexes et comprennent assez bien le discours.

Voici les réactions d'un ensemble complet de neurones qui ont appris à réagir aux retouches faites à une image. Cela ressemble beaucoup à ce qui se passe dans le cortex d'un singe. Les neurones proches aiment les orientations similaires.

Si nous pouvions découvrir comment le cerveau apprend réellement, ce qui s'y passe vraiment, nous pourrions le connaître véritablement au lieu de nous contenter du modèle vague et imprécis qu'utilisent les psychologues. Si nous pouvions le connaître au point d'en construire un, les retombées seraient similaires à celles qu'a eues la découverte de la structure de l'ADN sur la biologie moléculaire.

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