تطوير ذكاء اصطناعى يأخذ قيلولة مثل البشر ويقلد الشبكات العصبية فى الدماغ

بفضل الخلايا العصبية الاصطناعية تجعلها شبيهة بالإنسان أكثر بكثير من أجهزة الكمبيوتر التقليدية، والآن اتضح أنها قد تحتاج كذلك إلى النوم لتعمل في قمة طاقتها وإنتاجيتها. وهي ليست مجرد مسألة إيقاف تشغيلها بين الحين والآخر، ولكن قد أظهرت دراسة جديدة أن الخلايا العصبية تستفيد من التعرض لإشارات الموجة البطيئة مثل تلك التي توجد في الدماغ البيولوجي وقت النوم.

هل الخلايا العصبية الاصطناعية تحتاج إلى النوم؟

الشبكات العصبية تتكون من الخلايا العصبية الاصطناعية، والتي ترتبطها جميعاً بعضها ببعض، كما تفعل الخلايا العصبية الحقيقية في الدماغ الحقيقي. حيث يتم تعزيز الاتصالات شائعة الاستخدام بمرور الوقت؛ ممّا يسمح بشكل فعّال للشبكات العصبية بالتعلم بمفردها. وعلى عكس المعالجة المتسلسلة لأجهزة الكمبيوتر التقليدية، حيث يمكن للشبكات العصبية معالجة تدفقات مختلفة من المعلومات بالتوازي، ممّا يجعلها أدوات قوية لأشياء مثل التعرف على الصور والكلام.

الفرق بين الأدمغة البيولوجية والشبكات العصبية الاصطناعية:

كما هو الحال في أدمغتنا البيولوجية عند الحديث عن التأثيرات السلبية على الأدمغة العضوية في قلة النوم، ومدى الحاجتنا الطبيعية إلى النوم. ومدى أهمية النوم لصحتنا ورفاهيتنا. حيث لا يقتصر الأمر على تعزيز التعلم ومساعدتنا على ترسيخ الذكريات، ولكن عدم الحصول على ما يكفي من ساعات النوم سيرتبط بزيادة الوزن والاكتئاب ومرض الزهايمر وحتى الموت.

حيث أن الخلايا العصبية الاصطناعية تصبح أقل استقرارًا بعد فترات طويلة من العمل. في دراسة جديدة من مختبر لوس ألاموس الوطني، وجد الباحثون أن هذا ما حدث فعلاً أثناء اشتراك النظام في تدريب القاموس (Dictionary) بدون إشراف على عمل النظام. حيث صمم فريق من العلماء المختصين بتطوير نظام ذكاء اصطناعي، حيث سيكون قادر على تعليم نفسه كيفية تصنيف أنواع مختلفة من الكائنات بدقة دون الوصول إلى أي قاعدة بيانات موجودة مسبقًا لنظام التصنيف.

طريقة عمل النظام في الشبكة العصبية الاصطناعية:

استخدم الفريق ما يسمى بالشبكة العصبية المتصاعدة، وهو نظام يحاكي طريقة إطلاق الخلايا العصبية في الدماغ في أوقات مختلفة وبكثافات مختلفة بناءً على أنواع التحفيز التي يتلقونها. حيث أشار المؤلف المشارك للدراسة إلى إنّ مسألة كيفية الحفاظ على أنظمة التعلم من أن تصبح غير مستقرة، في الحقيقة لا تنشأ إلا عند محاولة استخدام معالجات عصبية متصاعدة واقعية بيولوجيًا أو عند محاولة فهم علم الأحياء نفسه.

حيث أنّ الغالبية العظمى من التعلم الآلي والتعلم العميق والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي لا يواجهون هذه المشكلة بتاتاً، وذلك لأن الأنظمة المصطنعة التي يدرسونها لديهه القدرة على إجراء العمليات الرياضية اللازمة، والتي لها تأثير على التنظيم الديناميكي العام للنظام.

لمساعدة الشبكات في الحفاظ على تركيزها، عرّضها الباحثون لأنواع مختلفة من إشارات الضوضاء البيضاء. حيث أنّ هذه الإشارات المكونة من نطاق واسع من الترددات والسعات، فهي بذلك عملت بشكل أفضل، حيث تدعم تهدئة الخلايا العصبية واستعادة استقرارها. ومن المثير للاهتمام أن هذه هي نفس أنواع الموجات التي تسير عبر أدمغة الإنسان خلال مرحلة نوم.