L’apprentissage neuronal est basé sur la croyance que le cerveau fonctionne comme un ordinateur lorsqu’il traite de nouvelles informations. La saisie, l’organisation et la récupération des données sont des considérations primordiales. La base biologique de l’apprentissage neuronal est un système neuronal, qui fait référence à la structure interconnectée des cellules cérébrales. Cette compréhension de la relation entre la structure et la fonction cérébrales a été appliquée au développement de meilleurs concepts d’apprentissage et de rétention de la mémoire. Le cadre sert également de base aux systèmes de réseaux de neurones artificiels.
Selon le modèle d’apprentissage neuronal, l’information pénètre d’abord dans le cerveau par la saisie de données. Le cerveau doit ensuite stocker ces informations et les combiner avec des informations déjà présentes via l’organisation des données. La dernière étape est la récupération de données, dans laquelle le cerveau développe des systèmes pour extraire les informations stockées de l’esprit et les utiliser. L’apprentissage neuronal fait donc référence à ces processus collectifs dans lesquels le cerveau recueille, stocke et utilise les informations acquises au cours des expériences de vie. Parfois, les processus d’apprentissage deviennent tellement encodés dans le cerveau que la récupération d’informations se produit presque automatiquement, comme dans des situations menaçantes.
La mémoire est donc un concept essentiel dans l’apprentissage neuronal, tout comme avec les ordinateurs. L’encodage efficace de l’information peut être facilité par des techniques mnémoniques. Ces méthodes impliquent la mémorisation de gros morceaux d’informations via des repères de mémoire. Par exemple, une personne peut chercher à apprendre une longue chaîne de mots en créant une phrase dans laquelle chaque mot contient la première lettre de chaque mot de la liste. Une autre approche pourrait impliquer la création d’une image visuelle imaginative qui représente un mot. Cette approche est courante dans la mémorisation d’informations complexes comme les termes médicaux.
Les dispositifs mnémoniques dépendent souvent d’un autre concept important de l’apprentissage neuronal : le type de style d’apprentissage qu’un cerveau est le plus câblé à mettre en œuvre. Certaines personnes maîtrisent mieux les méthodes d’apprentissage visuel, tandis que d’autres fonctionnent mieux lorsque l’apprentissage est davantage basé sur la lecture ou les mots. D’autres approches pourraient inclure l’apprentissage auditif et l’apprentissage coopératif appliqué.
Certains enseignants d’apprentissage neuronal adoptent une approche holistique de l’apprentissage. En d’autres termes, les individus devraient considérer les idées et les concepts d’une manière naturaliste, plutôt que de s’appuyer sur des méthodes d’apprentissage par cœur qui mettent l’accent sur des faits spécifiques et isolés. La prise de notes pourrait donc consister en une approche arborescente dans laquelle les concepts se ramifient les uns des autres et les individus créent leurs propres associations uniques pour solidifier les concepts dans leur mémoire.
La transmission et le stockage de l’information se produisent entre les réseaux de neurones, ou cellules cérébrales. Les réseaux de neurones sont également à la base de beaucoup d’intelligence artificielle. En fait, l’apprentissage neuronal fait parfois référence aux méthodes de conception de l’intelligence artificielle qui imitent les structures neuronales humaines. De tels réseaux de neurones se sont avérés utiles dans de nombreux domaines de performances de machines complexes, allant de la reconnaissance vocale à la mise en œuvre de commandes pour les robots.
Pour ces méthodes, les petites structures artificielles inspirées des neurones humains sont appelées unités ou nœuds. Comme les neurones, ces unités sont programmées pour recevoir des informations entrantes, ou entrées, et également pour transmettre des informations, ou sorties. Dans les machines à intelligence artificielle, les composants d’entrée et de sortie sont connectés à plusieurs reprises afin que des associations soient créées au sein du système d’intelligence artificielle. Ces associations formées constituent un apprentissage neuronal pour le système et, comme l’apprentissage humain, les associations peuvent être renforcées au fur et à mesure qu’elles sont codées et mémorisées. Le renforcement se produit via des règles d’apprentissage, ou des mesures pondérées et des algorithmes neuronaux mathématiques.