دراسة جديدة: الدماغ البشري يتفوق على الذكاء الاصطناعي

قام باحثون من وحدة ديناميكيات شبكة الدماغ، في مركز البحوث الطبية وقسم علوم الكمبيوتر بجامعة أكسفورد، بتحيد مبدأ جديد للتعلم في الدماغ البشري.

حيث يلقي هذا الاكتشاف الضوء، على قدرة الدماغ البشري على التعلم بكفاءة أكبر من أنظمة الذكاء الاصطناعي.

اقرأ أيضاً: ثورة الذكاء الاصطناعي: نقلة نوعية في علاج تمدد الأوعية الدموية في الدماغ

ويمكن أن تؤثر النتائج التي توصلوا إليها، على تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل بشكل كبير، والتي نشرت في مجلة Nature Neuroscience.

كما ويظهر الاكتشاف الجديد، أن الدماغ البشري يحقق أولاً التوازن الأمثل لنشاط الخلايا العصبية، قبل تعديل الاتصالات المتشابكة.

وبذلك لا يؤدي هذا النهج إلى تسريع عملية التعلم فحسب، بل يحافظ أيضاً على المعرفة الموجودة، ويمنع التدهور السريع للمعلومات التي تم تعلمها مسبقاً.

من ناحية أخرى، يفسر هذا التمييز السبب وراء قدرة البشر على استيعاب المعلومات الجديدة بسرعة، بأقل قدر من التعرض لها، في حين أن أنظمة الذكاء الاصطناعي، تتطلب تكراراً واسع النطاق.

علاوة على ذلك، يُظهِر التعلم البشري مرونة ملحوظة، ويحافظ على المعرفة القديمة على الرغم من اكتساب معلومات جديدة، وهو إنجاز لا تضاهيه الشبكات العصبية الاصطناعية حتى الآن.

الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي وعلم الأعصاب

يمثل هذا الاكتشاف تحولاً كبيراً في فهم وظائف الدماغ، حيث يفتح مسارات جديدة للبحث في شبكات الدماغ البشري، ويحمل القدرة على تطوير خوارزميات تعلم الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر قوة.

إضافة إلى أنه يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي المستقبلي، أكثر كفاءة وقدرة على التكيف، ويشبه إلى حد كبير أنماط التعلم البشرية، من خلال محاكاة آلية التعلم في الدماغ.

أما من الناحية العملية، فيعني هذا الاكتشاف أن أنظمة الذكاء الاصطناعي، يمكنها التعلم من عدد أقل من الأمثلة، والاحتفاظ بالمعلومات بشكل أكثر فعالية.

على سبيل المثال، عندما يسيء نموذج الذكاء الاصطناعي في فهم السيناريو، بسبب نقص المدخلات الحسية، كما في مثال صيد الدب لسمك السلمون الذي استخدمه الباحثون، فإن نهج الدماغ البشري من شأنه أن يسمح باستنتاجات أكثر دقة، على الرغم من البيانات غير المكتملة.

سد الفجوة بين النظرية والتطبيق

تقترح الدراسة إطاراً نظرياً جديداً، وتوضح أيضاً فعاليته من خلال المحاكاة الحاسوبية.

حيث تُظهر عمليات المحاكاة هذه، أن النماذج التي تستخدم التكوين المحتمل، تتفوق على الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية، في مهام مشابهة لتلك التي يواجهها البشر والحيوانات في البيئات الطبيعية.

ومع ذلك، فإن تنفيذ هذا المبدأ الجديد في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، يطرح تحديات كبيرة.

بدوره يشير الدكتور يوهانغ سونغ، المؤلف الأول للدراسة، إلى أن محاكاة التكوين المرتقب على أجهزة الكمبيوتر الحالية، بطيئة وغير فعالة بسبب الاختلافات الأساسية في الأساليب التشغيلية، بين الذكاء الاصطناعي والدماغ البشري.

وهذا يشير إلى الحاجة لأنواع جديدة من أنظمة الحوسبة، أو أجهزة مخصصة مستوحاة من الدماغ، قادرة على تنفيذ نهج التعلم هذا بسرعة وكفاءة.

لذلك تهدف الأبحاث المستقبلية، كما أوضح البروفيسور بوجاتش، إلى سد الفجوة بين هذه النماذج المجردة والمعرفة التشريحية التفصيلية لشبكات الدماغ.

حيث أن فهم كيفية تنفيذ الدماغ للتكوين المحتمل في شبكات قشرية محددة، هو الخطوة التالية في رحلة الاكتشاف المثيرة هذه.

اقرأ أيضاً: تقرير: قادة الأعمال يتبنون الذكاء الاصطناعي باعتباره فرصة وليس خطراً

عصر جديد في التعلم والذكاء الاصطناعي

يعد الاكتشاف الجديد، علامة فارقة في أبحاث علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي، فهو يعزز فهمنا للعقل البشري، ويحدد أيضاً اتجاهاً جديداً لتطوير الذكاء الاصطناعي.

ويمكن أن يمهد هذا البحث، الطريق لأنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تقدماً وكفاءة وشبيهة بالبشر، مما قد يحدث ثورة في مجالات مختلفة، بدءًا من الروبوتات وحتى تحليل البيانات.

إضافة إلى أن الدراسة التي أجراها البروفيسور رافال بوجاكز وفريقه، تقدم نظرة عميقة حول عمليات التعلم في الدماغ البشري، مما يميزه عن منهجيات الذكاء الاصطناعي الحالية.

ومع استمرار الأبحاث، فإن دمج هذا المبدأ في أنظمة الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يمثل بداية حقبة جديدة في الذكاء الاصطناعي، وعصر يعكس تطور وكفاءة العقل البشري بشكل أوثق.