Ingénierie une intelligence moins artificielle avec Andreas Tolias

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Andreas Tolias, professeur de neurosciences au Baylor College of Medicine et chercheur principal des réseaux inspirés des neurosciences pour l’organisation de l’intelligence artificielle. Nous avons rencontré Andreas pour discuter de sa récente pièce de perspective, « Engineering une intelligence moins artificielle », qui explore les lacunes des algorithmes d’apprentissage de pointe par rapport au cerveau. Le document propose également plusieurs idées sur la façon dont les neurosciences peuvent diriger la quête de meilleurs biais inductifs en fournissant des contraintes utiles sur les représentations et l’architecture du réseau. Nous discutons de la promesse de réseaux de neurones profonds, des différences entre le biais inductif et le biais modèle, le rôle de l’interprétabilité et l’avenir passionnant des systèmes biologiques et de l’apprentissage en profondeur.