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Il apparaît que le fonctionnement de la mémoire humaine est extrêmement complexe, et que l’on ne peut l’isoler des autres facultés sensorielles et motrices du cerveau. Ses remarquables performances de reconnaissance des formes (images, sons..) sont liées au parallélisme poussé du cerveau, c’est à dire au nombre très grand de neurones qui sont actifs en même temps. Les réseaux associés aux phénomènes de mémorisation sont par ailleurs en évolution permanente et on doit abandonner la vue simpliste du cerveau-bibliothèque.

À partir de ces connaissances sont nés les ordinateurs neuronaux et les ordinateurs massivement parallèles, formés d’un grand nombre d’unités identiques, mêlant étroitement traitement et mémorisation, et reliées entre elles de façon plus ou moins complexe. Ces systèmes peuvent modifier les caractéristiques des liaisons entre unités de traitement de façon à obtenir, à partir des informations d’entrée, et par approximations successives, un résultat choisi. On a ainsi des machines capables d’apprentissage, dans lesquelles mémorisation et traitement sont intimement liés, comme il semble que ce soit le cas dans le cerveau. Ce type de machine est développé en particulier dans le domaine de la reconnaissance des formes.

Schéma d’un réseau neuronal multicouche, avec boucle d’apprentissage par rétro-propagation.

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