Cet article se concentre sur la capacité du cerveau à s'adapter rapidement à de nouveaux contextes et à apprendre à partir de données limitées, une capacité que les algorithmes d'IA peinent à reproduire. Inspirés par les rythmes oscillatoires mécaniques des neurones, nous développons un paradigme d'apprentissage qui utilise les oscillations de force de liaison. Dans ce paradigme, l'apprentissage implique la coordination de ces oscillations, et celles-ci modifient rapidement la coordination, permettant au réseau de détecter et de s'adapter à des changements contextuels subtils sans supervision. Par conséquent, ce réseau devient une architecture d'IA générale capable de prédire la dynamique de multiples contextes, y compris ceux invisibles. Ces résultats suggèrent que ce paradigme constitue un puissant point de départ pour de nouveaux modèles cognitifs. De plus, comme ce paradigme est indépendant des détails des réseaux neuronaux, il offre le potentiel d'introduire l'apprentissage adaptatif rapide dans les modèles d'IA traditionnels.
