Une équipe de chercheurs dirigée par un groupe de DeepMind, filiale de Google, a développé une théorie sur le fonctionnement du méta-apprentissage humain en le comparant à un certain type de réseau d'apprentissage en profondeur sur ordinateur. Dans leur article publié dans la revue Neurosciences de la nature , le groupe suggère que les éléments clés des réseaux neuronaux informatisés spécialisés pourraient être similaires à la fonction de la dopamine dans le cerveau pendant le méta-apprentissage.

Réseaux d'apprentissage en profondeur, tout en étant assez impressionnant lors de la course, échouent toujours dans un domaine - ils prennent beaucoup de temps et d'efforts pour se mettre à niveau. Un exemple récent serait les réseaux de neurones programmés pour jouer à d'anciens jeux informatiques tels que Pong. Un humain peut maîtriser les bases et devenir assez compétent après avoir joué juste un après-midi. Un réseau de neurones, d'autre part, nécessite des centaines d'heures de formation. Les neuroscientifiques ont suggéré que cette différence est due à ce qu'on appelle le méta-apprentissage, où une personne (ou un animal) apprend à faire quelque chose de nouveau en fonction de ce qu'elle a appris dans le passé. Singes, par exemple, peut apprendre à choisir parmi des objets dissemblables après avoir d'abord appris à choisir par sélection aléatoire, ce qui a été découvert dans le cadre de l'expérience Harlow.

Des chercheurs, comme ceux de DeepMind, ont fait des progrès récents pour amener les ordinateurs à s'engager dans le méta-apprentissage. Le processus par lequel ils le font est très bien compris, bien sûr, puisque ce sont eux qui le font arriver. Comment cela se passe chez l'homme, bien que, n'est toujours pas clair. Dans ce nouvel effort, l'équipe de DeepMind suggère que l'un des facteurs clés pour amener les ordinateurs à s'engager dans le méta-apprentissage, pourrait être similaire à quelque chose que l'on trouve dans les réseaux de neurones humains.

Pour arriver à cette conclusion, l'équipe a développé six expériences de méta-apprentissage sur ordinateur qui faisaient à l'origine partie d'expériences en neurosciences sur des animaux, dont l'une était l'expérience de Harlow. Les chercheurs ont découvert que leurs réponses de réseau neuronal profond étaient similaires à celles des animaux dans les expériences originales. Par ailleurs, ils ont noté que l'ingrédient commun utilisé pour chacune des expériences était quelque chose qu'ils appelaient un agent - il était nécessaire pour provoquer l'apprentissage du méta-type. Cette, ils notent, pourrait indiquer que les réseaux de neurones animaux ont un agent biologique similaire qui est responsable de l'apparition du méta-apprentissage. Et ils suggèrent que l'agent pourrait être le neurotransmetteur dopamine.

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