عادةً ما ينبع الذكاء الاصطناعي من ديناميكيات دماغ الإنسان. غير أن أساليب تعلم الدماغ البشري مقيد بعدد من الجوانب الهامة مقارنةً ًبالتعلم العميق.

أولاً، تتكون هياكل التعلم العميق الفعّالة من العديد من طبقات التغذية المتتابعة، بينما تتكون ديناميكيات الدماغ من القليل فقط من طبقات التغذية.

ثانيًا، تتكون هيكليات التعلم العميق عادةً من العديد من المرشّحات المتتابعة، وهي ضرورية في التعرف على عناصر المدخلات. فإذا كان المُدخل سيارة على سبيل المثال، فإن المرشح الأول يميز العجلات، بينما يميز الثاني الأبواب، ويميز الثالت الأنوار، وهكذا إلى أن يتضح أن الشيء المُدخل هو بالفعل سيارة. على العكس من ذلك، تحتوي ديناميكيات الدماغ على مرشّح واحد فقط يقع بالقرب من شبكية العين.

 ثالثًا وأخيرًا، النماذج الرياضية للتعلم العميق وهي مكون ضروري يبدو أنه يفوق قدرات الإدراك البشرية.

هل يمكن للعقل بإدراكه المحدود للعمليات الرياضية الدقيقة أن يتنافس مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة المصممة بالحواسيب السريعة المشابهة للدماغ؟ من تجاربنا اليومية، الإجابة هي نعم في العديد من المهام! لماذا وهل يمكن لأحد –بالنظر لهذه الإجابة التأكيدية- أن يبني نوعًا جديدًا من الذكاء الاصطناعي الفعال مستلهم من العقل البشري؟

حلّ مقال نُشِرَ في دورية التقارير العلمية (Scientific Reports)، هذا اللغز؛ حيث أوضح البروفيسور ايدو كانتر من قسم الفيزياء بجامعة بار-ايلان ومركز جوندا (جولدسميث) متعدد التخصصات لأبحاث المخ والذي قاد عملية البحث: “لقد أوضحنا أن التعلم الفعال على هيكل الشجرة الاصطناعي -حيث كل وزن له مسار واحد لوحدة الإخراج- يمكن أن يحقق معدلات نجاح في التصنيف أفضل من تلك المحققة مع هيكليات التعلم العميق التي تتكون من العديد من الطبقات والمرشحات. هذا الاكتشاف يمهد الطريق لخوارزميات وأجهزة ذكاء اصطناعي جديدة وفعالة ومستوحاة من البشر”.

أضاف يوفال مير، طالب الدكتوراه والمشارك بهذا العمل: “أسلوب تعلم الشجرة المنسّقة للغاية تمثل خطوة تجاه فهم كيفية تعلم ومعالجة الدماغ البشري للعمليات المعقدة وتقليل تعقيدها إلى أدنى مستوى بفعالية باستخدام خلية عصبية واحدة أو عدة خلايا وبأقل قدر من الطاقة، بالإضافة إلى فهم آلية العودة للخلف لتصحيح الخطأ البشرية (backpropagation) والتي تعتبر خوارزمية أساسية الآن للذكاء الاصطناعي”.

يتطلب التطبيق الفعال لأسلوب تعلم الشجرة المنسّقة ومحاكاة ديناميات الدماغ نوعًا جديدًا من الأجهزة، والذي يختلف عن وحدات معالجة الرسومات المستجدة الأكثر ملاءمة لاستراتيجية التعلم العميق الحالية.

المصدر: https://neurosciencenews.com

ترجمة: د. سارة السعيد دربالة                              

مراجعة وتدقيق: زينب محمد