These sections of a semantic-space map show how some of the different categories of living and non-living objects that we see are related to one another in the brain’s “semantic space” (credit : Shinji Nishimoto, An T. Vu, Jack Gallant/Neuron)
Un espace sémantique évolutionnaire
Un article que vient de publier la revue Neuron illustre bien à cet égard l’intérêt de la fMRI associée au traitement informatique des images.
Des chercheurs de l’Université de Californie-Berkeley y proposent des hypothèses permettant de répondre à la question de savoir comment le cerveau traite les informations visuelles afin de leur donner une signification (un contenu sémantique), sans se laisser déborder par le flux incessant des entrées sensorielles. A la suite de l’expérience acquise, soit par l’espèce, soit par l’individu, le cerveau identifie de grandes catégories d’objets ou d’actions, dans lesquelles il classe les informations qu’il reçoit. Pour le montrer, les chercheurs ont construit des modèles informatiques en prenant les données reçues de sujets soumis à l’imagerie fonctionnelle pendant qu’ils visionnaient des films comportant de grandes quantités de données. Il en est résulté une carte interactive de ce qu’ils ont nommé un espace sémantique continu
au niveau des cerveaux concernés.
Certaines informations sensorielles ont un sens précis pour les sujets. Elles font sens, selon l’expression courante. D’autres non. Les secondes ne sont pas retenues durablement, les premières au contraire, présentant un voisinage sémantique, sont regroupées dans de grandes catégories spatiales au niveau du cortex Il en est plus particulièrement ainsi des images intéressant des animaux ou des personnes.
Des sujets différents peuvent disposer d’espaces sémantiques voisins, acquis au cours de modes de vie semblables. Il s’agit selon les auteurs de la publication de la première représentation précise de l’organisation fonctionnelle du cerveau lorsqu’il traite les informations visuelles.
Ils ont identifié des cartes sémantiques hautement organisées et se recouvrant partiellement, couvrant près de 20% des cortex somatosensoriels et frontaux.
An MRI viewer on the Gallant Lab website (gallantlab.org/semanticmovies) shows how information about the thousands of object and action categories is represented across human neocortex (credit : Shinji Nishimoto, An T. Vu, Jack Gallant/Neuron)
Les suites d’une telle étude, et les cartographies en résultant, permettront, dans l’immédiat, de diagnostiquer certains troubles affectant les fonctions observées. Elles permettront aussi de construire des interfaces homme-machine efficaces pour enrichir les procédures de reconnaissance sémantique des objets, ou pour compenser des invalidités.
On fait valoir aussi qu’elles « amélioreront » les études sur l’impact des messages publicitaires ou des vidéos violentes. Parallèlement, il sera possible d’améliorer la reconnaissance des objets par les robots, au plan non seulement visuel mais sémantique.
Extrait reproduit de l’article
