Reverse Engineering the Human Brain
الأفكار الجزيئية
عندما تقرأ هذا المقال ، فإن الخلايا العصبية في دماغك تطلق ما يشبه اللهب او الشرارة النارية . يمكنك تخيل او تصور الخلايا العصبية الخاصة بك كخلايا صغيرة وأفكارك مثل العواصف او زوبعات كهربائية تكون مضيئة . بين كل عصبون وأخر ه هو المشبك. المشبك هو ما يسمح للتيار الكهربائي بالمرور من عصبون إلى آخر. عندما تتعلم شيئًا جديدًا ، فإن نقاط الاشتباك العصبي بين العصبونات تقاوم تدفق التيار الكهربائي. عند تكرار المهمة ، فكر في الفكرة ، أو تذكر شيئا من الذاكرة مرارًا وتكرارًا ، يقلل المشبك من مقاومته بين العصبونات. في نهاية المطاف سيكون للممرات مقاومة ضعيفة للغاية. ويعتقد أنه بهذه الطريقة نخلق ذكريات ونتعلم أشياء جديدة. تصبح المسارات الكهربائية الأكثر استخدامًا هي الأسهل لتدفق النبضات خلالها. هذا يخلق بنية شبكية. أنا أكتب هذا الآن دون النظر إلى لوحة المفاتيح. من السهل بالنسبة لي أن اكتب هذه الطريقة دون "التفكير" بها. والفكرة هي أن شبكة الأعصاب المسؤولة عن هذه الوظيفة شكلت نمطًا مع مقاومة كهربائية قليلة جدًا بحيث يصبح التدفق سريعًا وسريعًا. لم العب ابدا لعبة الكريكيت. إذا كنت سأشارك في هذه الرياضة ، فإن الحركات والمهارات المطلوبة ستجبرني على إنشاء مسارات جديدة من شأنها أن تتمتع بمستوى عالٍ من المقاومة في البداية ، ولكنها تخفف من حدة المقاومة في وقت لاحق. على الرغم من أنني أشك في أنني سأكون جيدًا في لعبة الكريكيت ، إلا أنني سأتحسّن بالفعل.
التعقيد المذهل للتشابك العصبي في دماغك ، بسهولة تقزم بساطة الشبكات الاصطناعية التي أنشأنا نحن البشر في أجهزة الكمبيوتر. مع الابتكارات الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي ، بدأت شركات مثل غوغل في تحقيق نجاحات كبيرة في إعادة إنتاج التعلم المستقل. تستخدم أداة Deep Mind من Google بالفعل الذكاء الاصطناعي لإنشاء برنامج ترجمة لغوي أفضل.
في حين تم بناء Watson لشركة IBM وأنظمة AI أخرى لأغراض محددة (تم تصميم Watson للإجابة عن الأسئلة باستخدام قاعدة بيانات كبيرة). Deep Mind لا يوجد لديه وظيفة سابقة التحضير. التعلم. أعطي **العقل العميق** ألعاب فيديو بسيطة للعب من خلال التجربة والخطأ ويتم تعلم لعبها بشكل أفضل من البشر. كان التحدي الرئيسي في أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل Deep Mind هو الوقت اللازم لبناء شبكات عصبية فعالة. الأنظمة الحالية تحاكي هذه الشبكات من خلال تخزين المعلومات في مكان ما بدلاً من أن تصبح في الواقع شبكة عصبية حقيقية.
وقد اتخذ المركز الوطني الفرنسي للبحث العلمي خطوة جديدة عميقة في باريس. منذ سبعينيات القرن العشرين كانت فكرة إنشاء مشبك اصطناعي موجودة. الترانزستور هو مكون إلكتروني شائع. يمكنك العثور عليها في أجهزة الراديو والتليفزيون ، وأي جهاز كهربائي بسيط تستخدمه في الحياة اليومية. هو ببساطة موصل يخدم الغرض من تعزيز أو تبديل الإشارة. في الوظيفة ، لا تختلف المشابك إلا أن مهمتها هي إعطاء مقاومة للإشارة ومن ثم تقليل مقاومتها أكثر من استخدامها. المذكور هو جهاز نظري يمكنه فعل ذلك. لقد كان جهازًا نظريًا حتى الآن.
باستخدام تقنية النانو ، تمكن الفريق الفرنسي من بناء ميموريستور صغير. كانوا قادرين على وضع فيلم متعلق بالعازل الكهربائي الشفاف رقيقة بشكل لا يصدق بين اثنين من الأقطاب الكهربائية الصغيرة جدا. الغشاء الكهرومغناطيسي هو فيلم يحمل شحنة مستقطبة ويمكن عكسه من خلال تطبيق كهربائي خارجي. يمكن تغيير المقاومة التي تحتفظ بها الأقطاب الكهربائية بواسطة نبضات كهربائية. النتيجة الرائعة هي ان المشبك يمكن أن يخلق شبكات مقاومة منخفضة ويسمح للأنظمة الاصطناعية ببناء الذاكرة من خلال التكرار.
في جامعة ستانفورد بالاشتراك مع قسم الطاقة في الولايات المتحدة ، تم إنشاء جهاز جديد باسم ENOD. وهو مشابه لمشبك فرنسي ولكنه مصنوع من مواد عضوية رخيصة وعنوانه العامل عبارة عن جهاز عضوي كيميائي عصبي كيميائي. التداعيات المذهلة هي أن المواد العضوية ستسمح لمشبك اصطناعي جديد أن يكون متوافقاً مع دماغ الإنسان وأن يكون مفيدا في دمج الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الخاص بنا.
لا عجب أن شركة Elon Musk قد أسست شركة جديدة هدفها هو تحويل الذكاء البشري / الكمبيوتر المتكامل إلى النظام متطور.
تكمن الفكرة في إنشاء الأجهزة في نهاية المطاف ، وليس مجرد برنامج يمكنه محاكاة الدماغ البشري وخلق ذاكرة فعلية حقيقية والتعلم من أجل العقل الاصطناعي. لا تزال تعقيدات الدماغ البشري تفوق بشكل مدهش الازدواجية ، لكننا نقترب خطوة من النجاح في منح الذكاء الاصطناعي بعض الأدوات الأساسية التي أعطانا إياها الله.
تعليقات
إرسال تعليق