الكتل المعرفية هي التي تمنح الدماغ أفضليته على الذكاء الاصطناعي

الكتل المعرفية هي التي تمنح الدماغ أفضليته على الذكاء الاصطناعي

قد يكتب الذكاء الاصطناعي أبحاثًا حائزة على جوائز ويشخص الأمراض بدقة ملحوظة، لكن العقول البيولوجية لا تزال لها اليد العليا في مجال حاسم واحد على الأقل: المرونة.

على سبيل المثال، يمكن للبشر التكيف بسرعة وسهولة نسبيًا مع المعلومات الجديدة والتحديات غير المألوفة - من خلال تعلم برامج كمبيوتر جديدة، أو اتباع وصفة، أو تعلم لعبة جديدة - في حين تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي صعوبة في التعلم بسرعة.

في دراسة جديدة، اكتشف علماء الأعصاب في جامعة برينستون أحد الأسباب التي تجعل الدماغ يتفوق على الذكاء الاصطناعي: فهو يعيد استخدام نفس "الكتل" المعرفية عبر العديد من المهام المختلفة. ومن خلال الجمع بين هذه الكتل وإعادة تجميعها، يستطيع الدماغ تطوير سلوكيات جديدة بسرعة.

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة أن تحقق أداءً بشريًا أو حتى فوق طاقة البشر في المهام الفردية. لكنهم يجدون صعوبة في التعلم وأداء العديد من المهام المختلفة. لقد وجدنا أن الدماغ مرن لأنه يستطيع إعادة استخدام مكونات الإدراك في العديد من المهام المختلفة. ومن خلال تجميع "مكعبات الليغو المعرفية" معًا، يصبح الدماغ قادرًا على تطوير مهام جديدة.

تيم بوشمان، دكتوراه، مؤلف رئيسي للدراسة والمدير المساعد لمعهد برينستون للعلوم العصبية

ونشرت النتائج في 26 نوفمبر في مجلة الطبيعة.

إعادة استخدام المهارات لمواجهة التحديات الجديدة

إذا كان شخص ما يعرف كيفية إصلاح دراجة هوائية، فربما يكون إصلاح الدراجة النارية أمرًا طبيعيًا أكثر. هذه القدرة على تعلم شيء جديد من خلال إعادة استخدام مهارات أبسط من المهام ذات الصلة هي ما يسميه العلماء التركيبية.

قالت سينا ​​فازولي، دكتوراه، باحثة ما بعد الدكتوراه في مختبر بوشمان في جامعة برينستون والمؤلفة الرئيسية للدراسة الجديدة: “إذا كنت تعرف بالفعل كيفية خبز الخبز، فيمكنك استخدام هذه المهارة لخبز كعكة دون الحاجة إلى تعلم الخبز من الصفر”. "أنت تأخذ المهارات الموجودة - تشغيل الفرن، وقياس المكونات، وعجن العجين - ودمجها مع مهارات جديدة، مثل ضرب العجين وصنع كريمة الزينة، لإنشاء شيء مختلف تمامًا."

ومع ذلك، هناك أدلة محدودة ومتناقضة في بعض الأحيان حول كيفية تحقيق الدماغ لهذه المرونة المعرفية.

ولتوضيح كيفية تحقيق الدماغ لبراعته، قام تفضلي بتدريب اثنين من قرود الريسوس الذكور على أداء ثلاث مهام مترابطة مع مراقبة نشاط الدماغ.

بدلاً من خبز الخبز أو إصلاح الدراجات، أكملت القرود ثلاث مهام تصنيفية. على غرار محاولة فك رموز التهجئة الغامضة في كثير من الأحيان لمذكرة الطبيب المكتوبة بخط اليد، كان على القرود أن تحكم ما إذا كانت النقطة الملونة التي تشبه البالون على الشاشة أمامهم تبدو أشبه بالأرنب أو الحرف "T" (تصنيف الشكل)، أو ما إذا كانت أكثر حمراء أو خضراء (تصنيف اللون).

كانت المهمة صعبة بشكل خادع: تباينت النقط في غموضها، وفي بعض الأحيان كانت تشبه بشكل واضح أرنبًا أو لونًا أحمر داكنًا، بينما كانت الاختلافات طفيفة في أحيان أخرى.

للإشارة إلى الشكل أو اللون الذي يعتقدون أن النقطة هي، همهم القرد ردًا على ذلك من خلال النظر في واحد من أربعة اتجاهات مختلفة. في إحدى المهام، كان النظر إلى اليسار يعني أن الحيوان رأى أرنبًا، بينما يشير النظر إلى اليمين إلى أنه يبدو أشبه بحرف "T".

كانت إحدى السمات الرئيسية للتصميم هي أنه على الرغم من أن كل مهمة كانت فريدة من نوعها، إلا أنها شاركت أيضًا عناصر معينة مع المهام الأخرى.

تطلبت إحدى مهمتي اللون ومهمة الشكل النظر في نفس الاتجاهات، في حين تطلبت كلتا مهمتي اللون من الحيوان تصنيف اللون بنفس الطريقة (إما أكثر أحمر أو أخضر أكثر) ولكن كان عليه أن ينظر في اتجاهات مختلفة للحكم على درجة لونه.

سمح هذا التصميم التجريبي للباحثين باختبار ما إذا كان الدماغ يعيد استخدام الأنماط العصبية - وهي وحدات البناء المعرفية - أثناء المهام ذات المكونات المشتركة.

كتل بناء المرونة المعرفية

بعد تحليل أنماط النشاط عبر الدماغ، وجد تافازولي وبوشمان أن قشرة الفص الجبهي - وهي منطقة في الجزء الأمامي من الدماغ تشارك في الإدراك العالي - تحتوي على أنماط متعددة مشتركة وقابلة لإعادة الاستخدام من النشاط عبر الخلايا العصبية التي تعمل نحو هدف مشترك، مثل التمييز بين الألوان.

ووصف بوشمان هذه العناصر بأنها "القطع المعرفية" للدماغ، وهي لبنات بناء يمكن دمجها بمرونة لخلق سلوكيات جديدة.

وقال بوشمان: "أفكر في الكتلة المعرفية مثل وظيفة في برنامج كمبيوتر". "يمكن لمجموعة من الخلايا العصبية تمييز الألوان، ويمكن ربط مخرجاتها بوظيفة أخرى تؤدي إلى حدوث إجراء ما. يسمح هذا التنظيم للدماغ بأداء مهمة ما عن طريق تنفيذ كل مكون من تلك المهمة بدوره."

ولتنفيذ إحدى مهام الألوان، قام الحيوان بتجميع كتلة تحسب لون الصورة مع كتلة أخرى تحرك العينين في اتجاهات مختلفة. عند تبديل المهام، مثل التبديل من الألوان إلى الأشكال، يقوم الدماغ ببساطة بتجميع الكتل ذات الصلة معًا لحساب الشكل وإجراء نفس حركات العين.

وقد لوحظ هذا الإطلاق الكتلي إلى حد كبير في قشرة الفص الجبهي وليس في مناطق الدماغ الأخرى، مما يشير إلى أن هذا النوع من التركيب هو خاصية خاصة لهذه المنطقة.

كما وجد تافازولي وبوشمان أن قشرة الفص الجبهي تزيل الكتل المعرفية عندما لا تكون قيد الاستخدام، مما يساعد على الأرجح الدماغ على التركيز بشكل أفضل على المهمة ذات الصلة.

وقال تفضلي: “إن قدرة الدماغ على التحكم المعرفي محدودة”. "أنت بحاجة إلى تكثيف بعض مهاراتك حتى تتمكن من التركيز على المهارات المهمة الآن. على سبيل المثال، التركيز على تصنيف الأشكال يقلل مؤقتًا من القدرة على تشفير الألوان لأن الهدف هو التمييز بين الأشكال، وليس اللون."

طريقة أكثر فعالية للتعلم - للذكاء الاصطناعي وللعيادة

يمكن أن تفسر قطع الليغو المعرفية هذه سبب تعلم الأشخاص للمهام الجديدة بهذه السرعة. ومن خلال الاعتماد على المكونات العقلية الموجودة، يقلل الدماغ من التعلم الزائد عن الحاجة - وهي خدعة لم تتقنها أنظمة الذكاء الاصطناعي بعد.

قال تفضلي: “إن المشكلة الكبيرة في التعلم الآلي هي الفشل الكارثي”. "عندما تتعلم آلة أو شبكة عصبية شيئًا جديدًا، فإنها تنسى وتستبدل الذكريات السابقة. إذا كانت الشبكة العصبية الاصطناعية تعرف كيفية خبز كعكة ولكنها تعلمت بعد ذلك كيفية خبز الكعك، فسوف تنسى كيفية خبز الكعكة."

في المستقبل، يمكن أن يساعد دمج التركيبية في الذكاء الاصطناعي في إنشاء أنظمة تتعلم مهارات جديدة باستمرار دون نسيان المهارات القديمة.

يمكن أن تساعد نفس النتيجة أيضًا في تحسين الطب للأشخاص الذين يعانون من اضطرابات عصبية ونفسية. غالبًا ما تؤدي حالات مثل الفصام، واضطراب الوسواس القهري، وبعض إصابات الدماغ إلى إضعاف قدرة الشخص على تطبيق المهارات المعروفة في سياقات جديدة، ربما بسبب الاضطرابات في إعادة تركيب وحدات البناء المعرفية في الدماغ.

قال تفضلي: "تخيل أن تكون قادرًا على مساعدة الناس على استعادة القدرة على تغيير الاستراتيجيات، أو تعلم إجراءات جديدة أو التكيف مع التغيير". "على المدى الطويل، فإن فهم كيفية إعادة استخدام الدماغ للمعرفة وإعادة تجميعها يمكن أن يساعدنا في تطوير علاجات تعيد هذه العملية".

مصادر: