Comment votre cerveau interprète-t-il «la situation dans son ensemble»?
Nos cerveaux reconnaissent les schémas et peuvent se «distancer» des détails afin de voir «la situation dans son ensemble». Les chercheurs s'efforcent maintenant de découvrir comment, exactement, le cerveau est capable de gagner en perspective.
Le cerveau humain est une machine complexe, capable d'absorber, de traiter, de conserver, de mettre à jour et de rappeler une grande quantité d'informations qui nous ont permis, en tant qu'espèce, non seulement de survivre mais de prospérer dans un monde plein de défis à chaque étape.
Dès le début, les nourrissons peuvent apprendre à différencier et à reconnaître les visages, à identifier des sons spécifiques et à leur montrer une préférence, et même à traiter les relations de cause à effet.
Comment nos cerveaux parviennent-ils à naviguer dans des flux d'informations complexes et à former des associations utiles? Telle est la question à laquelle trois scientifiques de l'Université de Pennsylvanie à Philadelphie - Christopher Lynn, Ari Kahn et Danielle Bassett - ont tenté de répondre.
Les chercheurs expliquent que jusqu'à présent, les scientifiques ont pensé que le cerveau utilise des processus sophistiqués pour établir la structure d'ordre supérieur des relations statistiques.
Dans leur étude actuelle, cependant, les trois enquêteurs proposent un modèle différent, suggérant que nos cerveaux sont désireux de simplifier les informations afin de pouvoir «voir la situation dans son ensemble».
«[Le cerveau humain] essaie constamment de prédire ce qui va suivre. Si, par exemple, vous assistez à une conférence sur un sujet dont vous savez quelque chose, vous avez déjà une certaine compréhension de la structure d’ordre supérieur. Cela vous permet de relier les idées et d'anticiper ce que vous entendrez ensuite. »
Christopher Lynn
Anticiper les conséquences
Dans leur nouveau modèle, qu'ils ont présenté à la réunion de mars 2019 de l'American Physical Society, les chercheurs expliquent que le cerveau doit s'éloigner des spécificités pour créer des connexions d'idées d'ordre supérieur.
Passant à l'art impressionniste pour illustrer ce concept, Lynn note que «si vous regardez un tableau pointilliste de près, vous pouvez identifier correctement chaque point». Mais, "Si vous reculez de 20 pieds, les détails deviennent flous, mais vous aurez une meilleure idée de la structure globale."
Selon lui et ses collègues, le cerveau humain passe par un processus similaire, ce qui signifie également qu'il dépend fortement de l'apprentissage des erreurs précédentes.
Pour vérifier cette hypothèse, les chercheurs ont mené une expérience dans laquelle ils ont demandé aux participants de visualiser un écran d'ordinateur montrant cinq carrés d'affilée. La tâche des participants consistait à appuyer sur une combinaison de touches pour correspondre à la séquence à l’écran.
Lorsqu'ils ont mesuré les temps de réaction, les chercheurs ont constaté que les participants avaient tendance à appuyer plus rapidement sur la bonne combinaison de touches lorsqu'ils étaient capables d'anticiper le résultat.
Dans le cadre de l'expérience, les chercheurs ont représenté les stimuli comme des nœuds faisant partie d'un réseau. Un participant verrait un stimulus comme un nœud au sein de ce réseau, et l'un des quatre autres nœuds adjacents représenterait le prochain stimulus.
De plus, les réseaux formaient soit un «graphe modulaire» constitué de trois pentagones connectés, soit un «graphe en treillis» comprenant cinq triangles avec des lignes les reliant.
Les chercheurs ont noté que les participants ont réagi plus rapidement aux graphiques modulaires qu'aux graphiques en treillis.
Ce résultat, disent les enquêteurs, suggère que les participants ont trouvé plus facile de comprendre la structure du graphe modulaire - c'est-à-dire la logique sous-jacente de la «vue d'ensemble» - qui leur a permis de faire des prédictions plus rapides avec une plus grande précision.
En utilisant ces résultats, Lynn et ses collègues ont tenté d'évaluer une valeur de variable qu'ils ont appelée la valeur «bêta». Les chercheurs disent que la valeur bêta semblait être plus faible chez les personnes qui étaient plus susceptibles de faire des erreurs de prédiction et plus élevée chez celles qui terminaient la tâche avec plus de précision.
À l'avenir, les chercheurs visent à analyser les IRM fonctionnelles pour voir si le cerveau des personnes qui présentent des valeurs bêta différentes sont, pour ainsi dire, «programmés» différemment.
