Un réseau informatique imite la pensée schizophrénique
«L'hypothèse est que la dopamine encode l'importance, la saillance, de l'expérience», a déclaré Uli Grasemann, un étudiant diplômé au département d'informatique de l'Université du Texas à Austin.
«Quand il y a trop de dopamine, cela conduit à une saillance exagérée, et le cerveau finit par apprendre de choses dont il ne devrait pas apprendre.»
L’étude réaffirme une hypothèse appelée «hyper-apprentissage», Ce qui suggère que les personnes atteintes de schizophrénie perdent la capacité d’oublier ou d’ignorer autant qu’elles le feraient normalement.
Lorsqu'une personne perd la capacité de déchiffrer ce qui a du sens à partir des énormes quantités de stimuli dans le cerveau, elle commence à établir des connexions qui ne sont pas réelles, ou commence à se noyer dans un océan de tellement de connexions qu'elle ne peut pas mettre en place aucune sorte d'histoire cohérente. .
Le réseau neuronal (appelé DISCERN) a été développé par le conseiller de Grasemann, Risto Miikkulainen, Ph.D., et est capable d'apprendre le langage naturel.
DISCERN a été utilisé pour simuler ce qui arrive au langage pendant huit types différents de dysfonctionnement neurologique. Les résultats des simulations ont été comparés par Ralph Hoffman, M.D., professeur de psychiatrie à la Yale School of Medicine, à ce qu'il a vu en étudiant la schizophrénie humaine.
Afin d’imiter le processus, les chercheurs ont commencé à enseigner à DISCERN des histoires simples qui ont ensuite été assimilées à la mémoire de DISCERN de la même manière que le cerveau humain stocke des informations: non pas comme des unités séparées, mais comme des relations statistiques de mots, de phrases, de scripts et d'histoires.
«Avec les réseaux de neurones, vous les formez essentiellement en leur montrant des exemples, encore et encore et encore», a déclaré Grasemann.
«Chaque fois que vous lui montrez un exemple, vous dites, si c'est l'entrée, alors cela devrait être votre sortie, et si c'est l'entrée, alors cela devrait être votre sortie. Vous le faites encore et encore des milliers de fois, et à chaque fois, cela s'ajuste un peu plus pour faire ce que vous voulez. En fin de compte, si vous le faites suffisamment, le réseau a appris. »
Les chercheurs ont modélisé l’hyper-apprentissage en exécutant à nouveau le système à son rythme, mais ont changé un facteur clé: ils ont imité une importante libération de dopamine en augmentant le taux d’apprentissage du système - en lui disant essentiellement de cesser d’oublier autant.
«C’est un mécanisme important pour pouvoir ignorer les choses», dit Grasemann. «Ce que nous avons constaté, c'est que si vous augmentez suffisamment le taux d'apprentissage dans DISCERN, cela produit des anomalies du langage qui suggèrent une schizophrénie.»
Une fois recyclé avec un taux d'apprentissage élevé, DISCERN a commencé à s'insérer dans des histoires fantastiques et délirantes qui incorporaient des éléments d'autres histoires dont on lui avait dit de se souvenir. Par exemple, dans un cas, DISCERN a revendiqué la responsabilité d'un attentat terroriste.
Dans un autre exemple, DISCERN a commencé à montrer des preuves de «déraillement» - répondant à des demandes de mémoire spécifique avec un fouillis de phrases dissociées, des départs brusques du sujet et des sauts constants de la première à la troisième personne et inversement.
«Le traitement de l'information dans les réseaux neuronaux a tendance à être comme le traitement de l'information dans le cerveau humain à bien des égards», a déclaré Grasemann. «On espérait donc que cela s'effondrerait également de manière similaire. Et c'est le cas.
La similitude entre le réseau de neurones et la schizophrénie humaine n'est pas une preuve incontestable que l'hypothèse de l'hyperapprentissage est correcte, a déclaré Grasemann. Il offre cependant un soutien à l'hypothèse.
«Nous avons tellement plus de contrôle sur les réseaux de neurones que nous ne pourrions jamais avoir sur des sujets humains», a-t-il déclaré. «On espère que ce type de modélisation aidera la recherche clinique.»
L'étude est publiée dans Psychiatrie biologique.
Source: Université du Texas à Austin
