لطالما استلهمت أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) من تعقيدات الدماغ البشري. ومع ذلك ، فإن فرعًا رائدًا من الأبحاث في جامعة كولومبيا في نيويورك يتعمق في عالم الذكاء الاصطناعي ، ويبحث عن رؤى قد تكشف ألغاز الدماغ وتعزز وظائفه.
تم اختيار جامعة كولومبيا كواحدة من معاهد أبحاث الذكاء الاصطناعي الوطنية المعينة من قبل مؤسسة العلوم الوطنية. من خلال منحة سخية بقيمة 20 مليون دولار ، يستعد معهد الذكاء الاصطناعي والذكاء الطبيعي التابع للجامعة (ARNI) لتطوير الأبحاث التي تسد الفجوة بين التطورات الهامة في مجال الذكاء الاصطناعي وفهمنا المتطور للدماغ.
أوضح ريتشارد زيميل ، أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة كولومبيا ، أن الهدف النهائي هو الجمع بين كبار الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي وعلم الأعصاب في تمرين تعاوني يفيد أنظمة الذكاء الاصطناعي والإدراك البشري بشكل متبادل.
قال زيميل: “إنه شارع ذو اتجاهين”. “لقد استمد الذكاء الاصطناعي الإلهام من الدماغ ، والشبكات العصبية تمتلك روابط فضفاضة به.”
كان تقليد بنية الدماغ موضوعًا رئيسيًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي ، مع التطلع إلى إنشاء آلات قادرة على التفكير المعرفي. تمكّن الشبكات العصبية الاصطناعية ، المؤلفة من ملايين عقد المعالجة ، أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعلم من البيانات التي يتم تغذيتها.
في السنوات الأخيرة ، كان ظهور الشبكات العصبية المحولة يهدف إلى عكس الدماغ البشري عن كثب. تركز هذه الشبكات على تحديد سياق الأسئلة لتقديم إجابات أكثر دقة. سلط زيميل الضوء على أهمية “الانتباه” في المحولات ، ورسم أوجه تشابه مع قدرة الدماغ على اختيار المنبهات ذات الصلة والاهتمام بها في بيئة صاخبة ، والمعروفة باسم تأثير حفل الكوكتيل.
أدى مفهوم “الانتباه” في أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى جعل مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدية قابلة للاستخدام بشكل متزايد للأفراد الذين يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي. دفع هذا التقدم الباحثين إلى التفكير فيما إذا كانت التطورات في الذكاء الاصطناعي يمكن أن تسفر عن رؤى ثاقبة لعمل الدماغ.
افترض زيميل ، “من خلال فهم هذه الشبكات العصبية المعقدة ، هل يمكننا تطوير فرضيات واستكشاف طرق جديدة للبحث في الدماغ؟”
سوف يستكشف بحث كولومبيا الأسئلة الأساسية ، بما في ذلك مفهوم “التعلم القوي والمرن”. تتفوق العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي في مهام محددة ولكنها تكافح عندما تواجه تحديات جديدة ، بينما يُظهر الدماغ البشري القدرة على التكيف. من خلال الاستفادة من قدرات اكتساب اللغة السريع للذكاء الاصطناعي ، يعتقد Zemel أن فهم كيفية تدريب الذكاء الاصطناعي بكفاءة يمكن أن يحسن أساليب التعلم البشري.
وأشار زيميل إلى أن “العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه تتفوق في اكتساب مهام لغوية جديدة بسرعة ، وغالبًا ما تتفوق على البشر بأمثلة قليلة فقط”. “هذا يدفعنا إلى التساؤل عن كيفية تكييف استراتيجيات التدريب البشري وفقًا لذلك.”
يقدم التعلم المستمر ، والقدرة على الاحتفاظ بالمعلومات واستدعائها ، مجالًا آخر للدراسة يتقاطع مع أنظمة الذكاء الاصطناعي والإدراك البشري. أوضح زيميل أن كلا الكيانين يواجهان تحديات في النسيان ، مما يوفر أرضًا خصبة للبحث في الطرق التي يمكن من خلالها مساعدة بعضهما البعض بشكل متبادل.
يظهر مبدأ عدم اليقين كمصدر قلق ثالث مشترك بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والبشر. أكد زيميل أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية غالبًا ما تكافح للتعرف على عدم اليقين الخاص بها ، مما يعكس قيود الحكم البشري.
التطبيقات العملية الناشئة عن هذا التدريب المتقاطع للذكاء الاصطناعي والأدمغة البشرية قيد التقدم بالفعل. على سبيل المثال ، فإن تطوير “واجهات بين الدماغ والآلة” يسهل إنشاء أجهزة تعويضية متطورة. تجمع هذه الواجهات بين إشارات الدماغ وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتمكين التحكم الدقيق في الأطراف الصناعية ، مما يفيد الأفراد الذين يعانون من ضعف الوظيفة الحركية.
أعرب زيميل عن أمله في أن تستمر الجهود التعاونية بين خبراء الذكاء الاصطناعي وعلم الأعصاب في كولومبيا في تحقيق مثل هذه التطورات.
قال زيميل: “نحن نعزز بيئة حيث يمكن لهذه العقول الرائعة أن تتعاون وتتبادل الأفكار وتكشف عن طرق جديدة للاختبار والاستكشاف”.
في الختام ، فإن التقارب بين أبحاث الذكاء الاصطناعي وعلم الأعصاب في جامعة كولومبيا يبشر بالكشف عن تعقيدات الدماغ البشري. من خلال الاستفادة من نقاط القوة في كلا المجالين ، يهدف العلماء إلى إطلاق العنان للرؤى التحويلية التي ستشكل مستقبل أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعزز فهمنا للإدراك البشري.
