دراسة: توافق نماذج الذكاء الاصطناعي مع نشاط الدماغ

منصة الذكاء الاصطناعي – متابعات

تطوير فهم بديهي للعالم المحيط بنا هو أمر ضروري لأدمغتنا من أجل التفاعل مع هذا العالم وتفسير المعلومات الحسية التي تصل إلى الدماغ. وكيف تتطور هذه الفهم البديهي في الدماغ؟ يعتقد العديد من العلماء أنه قد يستخدم عملية مشابهة لما يعرف بـ “التعلم الذاتي المشرف” (Self-Supervised Learning). يعتبر هذا النوع من التعلم الآلي، الذي تم تطويره في الأصل كطريقة لإنشاء نماذج أكثر كفاءة لرؤية الحاسوب، إمكانية للنماذج الحسابية للتعرف على المشاهد البصرية بناءً على التشابهات والاختلافات بينها، دون وجود تسميات أو معلومات أخرى.

تقدم دراستان من باحثين في مركز “كاي ليزا يانغ لعلم الأعصاب الحوسبي التكاملي” (ICoN) في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا دليلاً جديدًا يدعم هذا الافتراض. اكتشف الباحثون عند تدريب نماذج تعرف باسم الشبكات العصبية باستخدام نوع معين من التعلم الذاتي المشرف، أن النماذج الناتجة تولد أنماط نشاط مشابهة جدًا لتلك المشاهدة في أدمغة الحيوانات التي كانت تؤدي نفس المهام كما النماذج.

تشير النتائج إلى أن هذه النماذج قادرة على تعلم تمثيلات للعالم المادي يمكنها استخدامها لإجراء توقعات دقيقة حول ما سيحدث في ذلك العالم، وأن الدماغ الثديي قد يستخدم نفس الاستراتيجية، كما يقول الباحثون.

يقول آران نايبي، الباحث المشارك في مركز ICoN: “موضوع بحثنا هو أن الذكاء الاصطناعي المصمم لمساعدة في بناء روبوتات أفضل يتحول أيضًا إلى إطار لفهم الدماغ بشكل أفضل بشكل عام. لا يمكننا أن نقول إنه يمثل الدماغ بأكمله حتى الآن، لكن عبر مقاييس مختلفة ومناطق دماغية متباينة، يبدو أن نتائجنا تشير إلى وجود مبدأ تنظيمي”.

نايبي هو المؤلف الرئيسي لإحدى الدراسات، بالتعاون مع ريشي رمحرر الخبر: منصة الذكاء الاصطناعي – متابعات

عنوان الخبر: دراسات تؤكد تطابق نماذج الذكاء الاصطناعي مع نشاط الدماغ الحيواني

تطوير فهم بديهي للعالم المحيط بنا هو أمر ضروري لأدمغتنا من أجل التفاعل مع هذا العالم وتفسير المعلومات الحسية التي تصل إلى الدماغ. ويشير العلماء إلى أن الدماغ قد يستخدم عملية مشابهة للتعلم الذاتي المشرف، وهي تقنية تعلم آلي تسمح للنماذج الحسابية بتعلم المشاهد البصرية بناءً على التشابه والاختلاف بينها، دون الحاجة إلى تسميات أو معلومات إضافية.

تقدم اثنتان من الدراسات التي أجراها باحثون في مركز “كاي ليزا يانغ لعلم الأعصاب الحوسبي التكاملي” (ICoN) في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أدلة جديدة تدعم هذا الافتراض. حيث وجد الباحثون أن تدريب النماذج العصبية باستخدام تعلم ذاتي مشرف معين يؤدي إلى توليد أنماط نشاط مشابهة لتلك التي تراها في أدمغة الحيوانات التي تقوم بنفس المهام كالنماذج.

تشير النتائج إلى أن هذه النماذج قادرة على تعلم تمثيلات للعالم المادي يمكنها استخدامها للتنبؤ بما سيحدث في ذلك العالم بدقة، ويعتقد الباحثون أن الدماغ الثديي قد يستخدم نفس الاستراتيجية.

يقول آران نايبي، الباحث المشارك في مركز ICoN: “موضوع بحثنا هو أن الذكاء الاصطناعي المصمم لمساعدة في بناء روبوتات أفضل يتحول أيضًا إلى إطار لفهم الدماغ بشكل أفضل بشكل عام. لا يمكننا أن نقول إنه يمثل الدماغ بأكمله حتى الآن، لكن عبر مقاييس مختلفة ومناطق دماغية متباينة، يبدو أن نتائجنا تشير إلى وجود مبدأ تنظيمي”.

سيتم تقديم كلا الدراستين في مؤتمر 2023 عن معالجة المعلومات العصبية (NeurIPS) في ديسمبر.

هذا المحتوى تم بمعرفة وحدة الذكاء الاصطناعي.