طبقًا لدراسات من معهد MIT .. آلية التعلم في الدماغ البشري تُشبه آلية تعلم النماذج الحاسوبية

طبقًا لموقع MIT، اكتشف الباحثون من معهد MIT أن طريقة فهم الدماغ للعالم قد تكون مشابهة لتقنية التعلم الآلي التي تعرف باسم التعلم ذاتي الإشراف، وتسمح هذه الطريقة للنماذج الحاسوبية بتمييز المشاهد البصرية بناءً على تشابهها واختلافاتها، دون الحاجة إلى تسميات أو معلومات إضافية.

تُشير نظرية رائجة إلى أن الدماغ يستخدم طريقة مشابهة لـ التعلم ذاتي الإشراف لتطوير فهم حدسي للعالم، وطُور هذا النوع من التعلم الآلي لتحسين نماذج الرؤية الحاسوبية، ويتيح للأنظمة التعلم عن المشاهد البصرية من خلال مقارنتها دون أي تسميات أخرى.

قدمت دراستان دليلًا قويًا يدعم هذه النظرية، عندما درب الباحثون الشبكات العصبية باستخدام التعلم ذاتي الإشراف، أظهرت النماذج نشاط مشابه لتلك الملاحظات في الحيوانات التي كانت تؤدي مهام مماثلة، ويُشير ذلك إلى أن النماذج يمكن أن تشكل تمثيلات للعالم مما يساعدها في اتخاذ توقعات دقيقة حوله، كما يشير إلى أن دماغ الثدييات قد يكون يستخدم استراتيجية مماثلة.

أكد الباحث في مركز ICON أران نايبي على أهمية هذه النتائج، وقال إن الذكاء الاصطناعي المصمم للروبوتات قد يقدم رؤى لفهم آليات عمل الدماغ، واستفادت نماذج الذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي من التعلم ذاتي الإشراف، وأُجريت إحدى الدراسات على تدريب نماذج ذاتية التعلم على مقاطع فيديو طبيعية للتنبؤ بحالات البيئة المستقبلية، واُختبر النموذج بعد ذلك على مهمة يُطلق عليها اسم "Mental-Pong" إذ يتعين عليه تقدير مسار كرة في لعبة تشبه لعبة Pong، وأظهر أداء النموذج وأنماط النشاط العصبي تشابهًا كبيرًا مع تلك الملاحظات في الحيوانات، مما يُشير إلى إمكانيته في تقليد الذكاء الطبيعي.

أما الدراسة الثانية فركزت على نوع من الخلايا العصبية المتخصصة المعروفة باسم خلايا الشبكة التي تساعد الحيوانات على التنقل، ودرب الفريق نموذج ذاتي الإشراف لتكامل المسار، وكانت النتائج التي حصلوا عليها تشبه بشدة تلك التي شكلتها خلايا الشبكة في الدماغ.

تسلط هذه الأبحاث الضوء على إمكانيات التعلم ذاتي الإشراف، ليس فقط في الذكاء الاصطناعي ولكن في فهم آليات التعلم في الدماغ، ومع تطور الذكاء الاصطناعي يُصبح التوازي بين التعلم الآلي وآليات التعلم في الدماغ أكثر وضوحًا، مما يمهد الطريق إلى نماذج حاسوبية أكثر تطورًا.