يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية المصممة على غرار العقول الحقيقية أداء المهام المعرفية

أظهرت دراسة جديدة أن شبكات الذكاء الاصطناعي القائمة على اتصال الدماغ البشري يمكنها أداء المهام الإدراكية بكفاءة.

من خلال فحص بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي من مستودع كبير للعلوم المفتوحة ، أعاد الباحثون بناء نمط اتصال الدماغ وطبقوه على شبكة عصبية اصطناعية (ANN). ANN هو نظام حوسبي يتكون من وحدات إدخال وإخراج متعددة ، تشبه إلى حد كبير الدماغ البيولوجي. قام فريق من الباحثين من The Neuro (معهد مونتريال للأعصاب - مستشفى) ومعهد كيبيك للذكاء الاصطناعي بتدريب ANN على أداء مهمة الذاكرة الإدراكية ولاحظوا كيف عملت لإكمال المهمة.

هذا نهج فريد من ناحيتين. ركزت الأعمال السابقة على اتصال الدماغ ، والمعروفة أيضًا باسم الوصلات العصبية ، على وصف تنظيم الدماغ ، دون النظر إلى كيفية قيامه بالفعل بالحسابات والوظائف. ثانيًا ، تمتلك الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية هياكل عشوائية لا تعكس كيفية تنظيم شبكات الدماغ الحقيقية. من خلال دمج الوصلات العصبية الدماغية في بناء بنى ANN ، كان الباحثون يأملون في تعلم كيفية دعم توصيلات الدماغ لمهارات معرفية محددة ، واشتقاق مبادئ تصميم جديدة للشبكات الاصطناعية.

ووجدوا أن الشبكات العصبية الوراثية ذات الاتصال الدماغي البشري ، والمعروفة باسم الشبكات العصبية العصبية ، تؤدي مهام الذاكرة الإدراكية بشكل أكثر مرونة وكفاءة من البنى المعيارية الأخرى. كانت الشبكات العصبية العصبية قادرة على استخدام نفس البنية الأساسية لدعم مجموعة واسعة من قدرات التعلم عبر سياقات متعددة.

يوحد المشروع اثنين من التخصصات العلمية النابضة بالحياة وسريعة الخطى. يشترك علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي في جذور مشتركة ولكنهما تباعدا مؤخرًا. سيساعدنا استخدام الشبكات الاصطناعية على فهم كيفية دعم بنية الدماغ لوظائف الدماغ. في المقابل ، فإن استخدام البيانات التجريبية لإنشاء شبكات عصبية سيكشف مبادئ التصميم للبناء بشكل أفضل AI. لذلك ، سيساعد الاثنان في إعلام بعضنا البعض وإثراء فهمنا للدماغ.