Principes de conception neuronale

La recherche en neurosciences a explosé, avec plus de cinquante mille neuroscientifiques appliquant des méthodes de plus en plus avancées. Une montagne de faits et de mécanismes nouveaux a émergé. Et pourtant, un cadre de principes pour organiser ces connaissances faisait défaut. Dans ce livre, Peter Sterling et Simon Laughlin, deux neuroscientifiques de premier plan, s'efforcent de combler cette lacune, en décrivant un ensemble de principes organisateurs pour expliquer les raisons de la conception neuronale qui permettent au cerveau de calculer si efficacement.

S'apprêtant à "déconstruire" le cerveau – le démonter pour le comprendre – Sterling et Laughlin se demandent d'abord pourquoi un animal aurait besoin d'un cerveau, traçant les capacités computationnelles de la bactérie au protozoaire en passant par le ver. Ils examinent des cerveaux plus grands et les avantages de la "régulation anticipatoire" ; identifient les contraintes de la conception neuronale et la nécessité de "nanofier" ; et démontrent les voies de l'efficacité dans un système moléculaire intégré, la phototransduction. Ils montrent que les principes de conception neuronale à des échelles plus fines et à des niveaux inférieurs s'appliquent à des échelles plus grandes et à des niveaux supérieurs ; décrivent l'efficacité du câblage neuronal ; et discutent de l'apprentissage comme un principe de conception biologique qui inclut "ne sauvegarder que ce qui est nécessaire".

Sterling et Laughlin évitent toute spéculation sur la manière dont le cerveau pourrait fonctionner et s'efforcent de donner un sens à ce qui est déjà connu. Leur contribution distinctive consiste à rassembler un ensemble cohérent de règles fondamentales et à les illustrer à travers des échelles spatiales et fonctionnelles.