تعود التطورات والتقدم في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير إلى التكنولوجيا التي تُحاكي كيفية عمل الدماغ البشري.

ففي عالم تكنولوجيا المعلومات، يُطلق على مثل هذه الأنظمة من الذكاء الاصطناعي الشبكات العصبية.

تتضمن هذه الشبكات خوارزميات يمكن تدريبها، من بين أمور أخرى، لتُحاكي كيفية تعرُّف الدماغ البشري على الكلام والصور.

ومع ذلك، فإن تفعيل شبكة عصبية اصطناعية يتطلب الكثير من الوقت والطاقة.

وفي الوقت الحاضر، طوَّر باحثون من المركز الوطني للبحث العلمي «CNRS» في شركة «Thales» وآخرون من جامعة «Bordeaux» جنوب فرنسا وآخرون من شركة «Evry» النرويجية، وصلة عصبية اصطناعية تُسمَّى «Memristor» مباشرة على شريحة.

 

وتُمهد هذه الوصلة الطريق للأنظمة الذكية التي كانت تتطلب وقتًا وطاقةً أقل للتعلُّم، وتستطيع التعلُّم بشكل مستقل.

تعمل الوصلات العصبية في دماغ الإنسان كروابط بين الخلايا العصبية. وتُــعَــزَّز الروابط وتتحسَّن عملية التكيف كلما زاد نشاط هذه الوصلات.

وتعمل وصلات «Memristor» العصبية الاصطناعية بنمط مماثل. وهي مصنوعة من طبقة «ferroelectric» عازلة رقيقة (يمكن استقطابها بشكل تلقائي)، مُحاطة باثنين من الأقطاب الكهربائية.

كما يمكن ضبط مقاومة هذه الوصلة بواسطة نبضات الجهد الكهربي، مثل الخلايا العصبية البيولوجية.

وستكون الرابطة المتصلة أقوى عندما تكون المقاومة أقل، والعكس صحيح. وبالتالي، قدرة هذه الوصلات على التكيف تعتمد على ضبط مقاومتها.

وقد تطورت أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ في العامين الماضيين. فأصبحت الشبكات العصبية المصنوعة بخوارزمياتِ تعلُّمٍ قادرةٌ الآن على أداء مهام لم تستطع الأنظمة الاصطناعية السابقة القيام بها.

 

وعلى سبيل المثال، يمكن للأنظمة الذكية الآن تأليف الموسيقى، ممارسة الألعاب وهزيمة لاعبين بشريين، أو دفع ضرائبك الخاصة.

كما يمكن لبعضها أيضًا أن يُميز السلوك الانتحاري، أو معرفة الفرق بين ما هو قانوني وما غير كذلك.

ويعود الفضل في كل ذلك إلى قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلُّم، لكن الشيء الوحيد الذي يُمثِّل عقبةً له هو مقدار الوقت والجهد الذي يستغرقه لاستهلاك البيانات التي تعمل كنقطة انطلاق له.

ويمكن تحسين عملية التعلُّم هذه بشكل كبير عن طريق «Memristor».

ولازال العمل مستمرًا على هذه الوصلات العصبية الاصطناعية، وتحديدًا على اكتشاف طرق لتحسين وظيفتها.

وكبداية، نجح الباحثون في بناء نموذج مادي للمساعدة في التنبؤ بكيفية عملها.

وقريبًا، قد نمتلك أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التعلُّم تمامًا مثل أدمغتنا – أو حتى أفضل.


إعداد: بسام محمد عبد الفتاح
تدقيق: هبة فارس

المصدر