Description du projet
Étudier les capacités de l’apprentissage ludique
Les scientifiques étudient depuis longtemps les solutions possibles pour optimiser le processus d’apprentissage et améliorer les fonctions cérébrales chez les humains. C’est un sujet qui retient de plus en plus l’attention aujourd’hui, notamment si l’on considère la multitude d’individus dans le monde qui consacrent une grande partie de leur temps à jouer à des jeux vidéo. Certaines études montrent que l’activité pendant le jeu peut apporter des avantages cognitifs profonds et inattendus. C’est pourquoi le projet BrainPlay, financé par l’UE, se concentre sur une étude complète et interdisciplinaire des mécanismes prometteurs de l’apprentissage par le jeu, du niveau cellulaire à la performance cognitive globale. Plus précisément, BrainPlay explorera les mécanismes qui sous-tendent les changements synaptiques à l’intérieur du cerveau pendant le processus d’auto-apprentissage et élaborera une nouvelle théorie sur les mécanismes neuronaux qui entrent en jeu à ce moment-là, en considérant le jeu et l’auto-apprentissage comme faisant partie des algorithmes d’acquisition de connaissance du cerveau.
Objectif
Our goal is to uncover the learning algorithms that subserve biological intelligence and to discover how they are implemented in the brain. We take for granted that biological intelligence results from neural information processing, that neural information processing is based on the transmission of action potentials through synapses, and that learning is realized through synaptic plasticity. We are inspired by two key observations: Firstly, we know that biological learning unfolds in ways different from mainstream machine learning that relies on learning from large labeled datasets. Second, we discovered that the engagement of the brain during play can result in unexpected and profound cognitive benefits. This proposal describes an untravelled route to the learning algorithms of the brain that runs through the no-man’s-land between synaptic physiology, systems neuroscience, cognitive neuroscience, theoretical neuroscience and machine learning. Our approach focuses on the self-teaching abilities of the mammalian brain and covers and connects four major topics: (1) the objective functions that govern synaptic plasticity, (2) the teaching signals through which learning is steered, (3) behavioral mechanisms of self-teaching, in particular play behaviors, (4) the brain states that engage self-teaching behaviors, in particular the brain state of play. The BrainPlay grant will study self-teaching abilities from synapses to brains, from computational theory to action video games. As gaming has been shown to be highly beneficial for human brain function, we are intrigued by how little we know about what is going on in playing brains and how the brain state of play shapes learning. Engaging the latest theoretical and technological breakthroughs, BrainPlay will reach far beyond mainstream neuroscience and embrace and elucidate playfulness and self-teaching as important components of the brain's learning algorithms.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Allemagne