وفقًا لدراسة نُشرت في مجلة “Nature Neuroscience” فإن النظام الجديد لا يتطلب عمليات زرع جراحية، وهو ما يمثل قفزة كبيرة في مجال فك تشفير نشاط المخ.بل الاعتماد الاول على الذكاء الاصطناعي في تشخيص وأجراء العديد من العمليات الجراحية المعقدة
وقال الباحثون، إن النظام الجديد يمكن أن يساعد الأفراد غير القادرين على التواصل بسبب ظروف مثل السكتات الدماغية أو الشلل.
في الدراسة، تم تدريب المشاركين على النظام من خلال الاستماع إلى ساعات من البودكاست أثناء وجودهم داخل ماسح التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI).
وبعد ذلك. تم اختبار النظام على المشاركين أثناء استماعهم إلى القصص أو مشاهدة مقاطع الفيديو الصامتة.
ووجد الباحثون أن النظام كان قادرًا على إنشاء نصوص تكاد تتطابق مع ما يقرأه أو يستمع إليه المشاركون.
وقالوا إن النظام الجديد لا يزال قيد التطوير. لكنه يمثل خطوة مهمة نحو تطوير أنظمة فك تشفير نشاط المخ أكثر دقة وفعالية.
ما علاقة الذكاء الاصطناعي بالدماغ؟
تتضمن العديد من تعريفات الذكاء الاصطناعي مقارنة بالعقل البشري أو الدماغ، سواء في الشكل أو الوظيفة. كتب “آلان تورينج” في عام 1950 عن “آلات التفكير” التي يمكنها الاستجابة لمشكلة ما باستخدام التفكير البشري. لا يزال اختبار تورينج الذي يحمل اسمه معيارًا لمعالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، لاحظ ستيوارت راسل وجون نورفيج لاحقًا أن البشر أذكياء ولكنهم ليسوا عقلانيين دائمًا.
فئتين من الذكاء الاصطناعي:
رأى راسل ونورفيج فئتين من الذكاء الاصطناعي هما الأنظمة التي تفكر وتتصرف بعقلانية مقابل تلك التي تفكر وتتصرف مثل البشر. ولكن هناك أماكن حيث يبدأ هذا الخط في التعتيم. يستخدم الذكاء الاصطناعي والدماغ بنية شبكة هرمية ومتوازية للغاية لتنظيم المعلومات التي يتلقونها. سواء تمت برمجة الذكاء الاصطناعي ليتصرف مثل الإنسان أم لا. فإنه على مستوى منخفض جدًا، تعالج الذكاء الاصطناعي البيانات بطريقة شائعة ليس فقط في الدماغ البشري ولكن في العديد من الأشكال الأخرى لمعالجة المعلومات البيولوجية.
مقارنة بين الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية والتعلم العميق والتعلم الآلي
ما الذي يميز الشبكة العصبية عن البرامج التقليدية؟ هيكلها. تتم كتابة كود الشبكة العصبية لمحاكاة بعض جوانب بنية الخلايا العصبية أو الدماغ.
غالبًا ما يكون الفرق بين الشبكة العصبية والذكاء الاصطناعي مسألة فلسفية أكثر من كونه مسألة قدرات أو تصميم. أداء الشبكة العصبية القوية يمكن أن يساوي أو يتفوق على الذكاء الاصطناعي الضيق. العديد من الأنظمة “التي تعمل بالذكاء الاصطناعي” هي عبارة عن شبكات عصبية تحت الغطاء. لكن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد عدة شبكات عصبية تم تحطيمها معًا. كما أن Charizard هو ثلاثة من Charmanders يرتدون معطفًا واقًا من المطر. تتداخل كل هذه الأنواع المختلفة من الذكاء الاصطناعي على طول نطاق من التعقيد. على سبيل المثال، يعد GPT-4 AI القوي من OpenAI نوعًا من الشبكات العصبية التي تسمى المحول (المزيد حول هذه أدناه).
هناك الكثير من التداخل بين الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي، ولكن القدرة على التعلم الآلي يمكن أن تكون الخط الفاصل. الذكاء الاصطناعي الذي لا يتعلم أبدًا ليس ذكيًا جدًا على الإطلاق.
تشرح شركة IBM، “[M] التعلم الآلي هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي. التعلم العميق هو حقل فرعي من التعلم الآلي، وتشكل الشبكات العصبية العمود الفقري لخوارزميات التعلم العميق. في الواقع، هو عدد طبقات العقد، أو العمق ، للشبكات العصبية التي تميز الشبكة العصبية الواحدة عن خوارزمية التعلم العميق، والتي يجب أن تحتوي على أكثر من ثلاث [طبقات].”
ما هو الذكاء الاصطناعي العام؟
AGI لتقف علي الذكاء العام الاصطناعي. يشبه الذكاء الاصطناعي العام (AGI) النسخة المشحونة توربوًا من الذكاء الاصطناعي الفردي. غالبًا ما تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم معلمات إدخال محددة، لذا فهي محدودة في قدرتها على فعل أي شيء باستثناء ما تم تصميمها للقيام به. لكن من الناحية النظرية، يستطيع الذكاء الاصطناعي العام اكتشاف كيفية “التفكير” بنفسه لحل المشكلات التي لم يتم تدريبه على القيام بها. يشعر بعض الباحثين بالقلق بشأن ما قد يحدث إذا بدأ الذكاء الاصطناعي العام في استخلاص استنتاجات لم نتوقعها.
في الثقافة الشعبية، عندما يتحول الذكاء الاصطناعي إلى شخص مكروه، فإن تلك التي تهدد البشر غالبًا ما تتناسب مع تعريف الذكاء الاصطناعي العام. على سبيل المثال، اتبعت لعبة WALL-E من إنتاج Disney/Pixar روبوتًا صغيرًا شجاعًا يتنافس مع الذكاء الاصطناعي المارق المسمى AUTO. قبل وقت WALL-
اقرأ أيضًا:
تشفير البيانات.. تأمين أم تعقيد؟!