طور باحثون في جامعة ساري نهجاً جديداً لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عن طريق محاكاة التوصيلات العصبية للدماغ البشري. هذا النهج، المسمى “التخطيط الطبوغرافي المتناثر”، يقلل من الاتصالات غير الضرورية، مما يعد ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة واستدامة في استهلاك الطاقة دون التضحية بالأداء.
- إلهام من البيولوجيا
- تحدي الاستدامة في الذكاء الاصطناعي
- التخطيط الطبوغرافي المتناثر: الكفاءة هي المفتاح
- التقليم المستوحى من الدماغ
- التطبيقات المستقبلية: الحوسبة العصبية
- FAQs
إلهام من البيولوجيا
في سعي مستمر لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي، يتجه الباحثون بشكل متزايد إلى المصدر الأكثر تعقيداً وقوة للحوسبة المعروفة: الدماغ البشري. طور باحثون في جامعة ساري نهجاً جديداً يستلهم مباشرة من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ البشري، مما قد يحدث ثورة في كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل «شات جي بي تي».
وفقاً لدراسة نُشرت في مجلة «نيوروكومبيوتينغ»، فإن محاكاة التوصيلات العصبية للدماغ يمكن أن تحسن بشكل كبير أداء الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي والتطبيقات الأخرى.
تحدي الاستدامة في الذكاء الاصطناعي
أحد أكبر التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي اليوم هو استهلاك الطاقة الهائل المطلوب لتدريب النماذج الكبيرة. الدكتور رومان باور، كبير المحاضرين والمشارك في الدراسة، سلط الضوء على هذه القضية.
قال الدكتور باور: «تدريب العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة الشائعة اليوم يمكن أن يستهلك أكثر من مليون كيلوواط/ساعة من الكهرباء. هذا ببساطة ليس مستداماً بالمعدل الذي يستمر فيه الذكاء الاصطناعي في النمو». من خلال تبني أساليب مستوحاة من البيولوجيا، يأمل الباحثون في معالجة هذه المشكلة الملحة وجعل تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر صداقة للبيئة.
التخطيط الطبوغرافي المتناثر: الكفاءة هي المفتاح
النهج الجديد، المسمى «التخطيط الطبوغرافي المتناثر»، يربط كل خلية عصبية اصطناعية فقط بالخلايا العصبية المجاورة أو ذات الصلة. هذا يحاكي الطريقة التي ينظم بها الدماغ البشري المعلومات بكفاءة. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي غالباً ما تكون كثيفة الاتصال، يركز هذا النهج على الاتصالات الأساسية فقط.
قال الباحثون إن النموذج الجديد يلغي الحاجة إلى أعداد هائلة من الاتصالات غير الضرورية، مما يحسن الأداء بطريقة أكثر استدامة دون التضحية بالدقة. قال الدكتور باور: «يُظهر عملنا أنه يمكن بناء أنظمة ذكية بكفاءة أكبر بكثير، مما يقلل من متطلبات الطاقة دون التضحية بالأداء».
التقليم المستوحى من الدماغ
ذهب الباحثون خطوة أخرى إلى الأمام من خلال تطوير نسخة محسنة تقدم عملية «تقليم» مستوحاة بيولوجياً أثناء التدريب. هذا مشابه لكيفية قيام الدماغ البشري بتحسين اتصالاته العصبية تدريجياً أثناء التعلم، حيث يتم التخلص من الاتصالات الضعيفة أو غير المستخدمة مع تقوية الاتصالات الهامة. هذه العملية تزيد من كفاءة الشبكة العصبية الاصطناعية وتجعلها أكثر شبهاً بالبنية الدماغية الفعالة.
التطبيقات المستقبلية: الحوسبة العصبية
يستكشف فريق البحث أيضاً كيف يمكن استخدام هذا النهج في تطبيقات أخرى، مثل أجهزة الكمبيوتر العصبية (neuromorphic computers) الأكثر واقعية. الحوسبة العصبية هي نهج حوسبي مستوحى من بنية ووظيفة الدماغ البشري، وتهدف إلى إنشاء أجهزة يمكنها معالجة المعلومات بطريقة مشابهة للدماغ، بكفاءة طاقة أعلى وقدرات تعلم متقدمة. يمكن أن يمهد هذا البحث الطريق لجيل جديد من الذكاء الاصطناعي ليس فقط أقوى، ولكن أيضاً أكثر استدامة.
FAQs
س: كيف يختلف هذا النهج عن الذكاء الاصطناعي التقليدي؟
ج: الذكاء الاصطناعي التقليدي غالباً ما يستخدم شبكات كثيفة الاتصال. هذا النهج الجديد يستخدم اتصالات «متناثرة»، حيث ترتبط الخلايا العصبية فقط بالخلايا المجاورة أو ذات الصلة، مما يحاكي كفاءة الدماغ البشري.
س: ما هي فوائد محاكاة الدماغ؟
ج: الفوائد الرئيسية هي زيادة الكفاءة وتقليل استهلاك الطاقة بشكل كبير دون التضحية بالأداء، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة.
س: ما هو «التقليم» في سياق الذكاء الاصطناعي؟
ج: هو عملية إزالة الاتصالات غير الضرورية أو الضعيفة في الشبكة العصبية الاصطناعية أثناء التدريب، لتحسين الكفاءة والأداء، وهي مستوحاة من عملية مماثلة تحدث في الدماغ البشري أثناء التعلم.
