Description de l'image : Warren McCulloch (1898-1969) et Walter Pitts (1923-1969) ont introduit ce qu'ils ont appelé des "neurones formels". Ces neurones formels sont une abstraction mathématique des neurones biologiques, conçue pour représenter leur fonctionnement de manière simplifiée mais suffisamment précise pour permettre une analyse mathématique.
McCulloch, un neurophysiologiste, et Pitts, un logicien, ont conceptualisé les neurones formels comme des unités de calcul pour construire des réseaux neuronaux artificiels dans leur article de 1943 intitulé "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity".
Dans cette publication, ils ont présenté un modèle mathématique simple mais puissant des neurones et des réseaux neuronaux. Leur objectif était de comprendre comment le cerveau pourrait effectuer des opérations logiques, telles que celles effectuées par un ordinateur.
Un neurone formel est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Il possède plusieurs entrées et une sortie qui correspond aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique, point de départ de l'axone. Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées par des coefficients numériques (poids synaptiques) associés aux entrées.
Dans le cadre de leur modèle, un neurone formel prend des entrées binaires (activées ou désactivées) provenant d'autres neurones ou de sources externes. Chaque entrée est pondérée par un poids spécifique, qui peut représenter la force de la connexion synaptique entre les neurones dans le modèle biologique.
En fonction de la somme pondérée de ses entrées, le neurone formel produit une sortie binaire, qui peut être activée (1) ou désactivée (0). Cette sortie est généralement déterminée par l'application d'une fonction d'activation, telle que la fonction seuil, qui convertit la somme pondérée des entrées en une sortie binaire selon un seuil prédéfini.
McCulloch et Pitts ont utilisé ces neurones formels pour construire des réseaux neuronaux artificiels capables de réaliser des opérations logiques telles que la conjonction (AND), la disjonction (OR) et la négation (NOT). Ils ont démontré que même avec ces règles de connexion simples, il était possible de construire des réseaux neuronaux capables de réaliser des opérations logiques complexes.
Cette formalisation des neurones a été cruciale pour permettre une analyse mathématique et une modélisation des réseaux neuronaux, jetant ainsi les bases de la recherche future en intelligence artificielle et en neurosciences computationnelles (application de l'informatique à la compréhension du système nerveux).
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