تعرف معنا على علاقة التعلم البصري البشري بالذكاء الصنعي....

 

 

 

 

 

تعرف معنا على علاقة التعلم البصري البشري بالذكاء الصنعي....

الذكاء الصنعي

يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي القائم على الكمبيوتر مثل الذكاء البشري عندما تتم برمجته لاستخدام تقنية أسرع بكثير لتعلم أشياء جديدة ، كما يقول اثنان من علماء الأعصاب الذين صمموا مثل هذا النموذج الذي تم تصميمه لعكس التعلم البصري البشري.

 

في مجلة Frontiers in Computational Neuroscience ، يشرح ماكسيميليان ريزنهوبر ، دكتوراه وأستاذ علم الأعصاب في المركز الطبي بجامعة جورج تاون ، وجوشوا رول ، دكتوراه ، عالم ما بعد الدكتوراه في جامعة كاليفورنيا في بيركلي ، كيف أن النهج الجديد يحسن إلى حد كبير قدرة برامج الذكاء الاصطناعي على سرعة تعلم مفاهيم بصرية جديدة.

 

يقول ريزنهوبر: "يوفر نموذجنا طريقة منطقية بيولوجيًا للشبكات العصبية الاصطناعية لتعلم مفاهيم بصرية جديدة من عدد صغير من الأمثلة". "يمكننا أن نجعل أجهزة الكمبيوتر تتعلم بشكل أفضل بكثير من أمثلة قليلة من خلال الاستفادة من التعلم السابق بطريقة نعتقد أنها تعكس ما يفعله الدماغ."

 الذكاء الصنعي

 

يمكن للبشر تعلم المفاهيم المرئية الجديدة بسرعة وبدقة من البيانات المتفرقة - وأحيانًا مجرد مثال واحد حتى الأطفال الذين تتراوح أعمارهم من ثلاثة إلى أربعة أشهر يمكنهم بسهولة التعرف على الحمير الوحشية وتمييزها عن القطط والخيول والزرافات. يشرح ريزنهوبر أن أجهزة الكمبيوتر تحتاج عادةً إلى "رؤية" العديد من الأمثلة لنفس الكائن لمعرفة ما هو عليه.

 

كان التغيير الكبير المطلوب هو تصميم البرامج لتحديد العلاقات بين الفئات المرئية بأكملها ، بدلاً من تجربة النهج الأكثر قياسية لتحديد كائن باستخدام معلومات منخفضة المستوى ومتوسطة فقط ، مثل الشكل واللون ، كما يقول Riesenhuber.

 

 

الألوان

"تكمن القوة الحسابية للتسلسل الهرمي للدماغ في إمكانية تبسيط التعلم من خلال الاستفادة من التمثيلات التي تم تعلمها سابقًا من بنك بيانات ، كما كانت ، مليئة بالمفاهيم حول الأشياء".

 

وجد Riesenhuber و Rule أن الشبكات العصبية الاصطناعية ، التي تمثل الكائنات من حيث المفاهيم التي تم تعلمها سابقًا ، تعلمت مفاهيم بصرية جديدة بشكل أسرع.

 

 

تشرح القاعدة ، "بدلاً من تعلم المفاهيم عالية المستوى من حيث الميزات المرئية منخفضة المستوى ، فإن نهجنا يشرحها من حيث المفاهيم الأخرى عالية المستوى. إنه مثل قول أن

خلد الماء يشبه إلى حد ما البطة ، القندس ، وثعالب البحر ".

 

الذكاء الصنعي

تعتمد بنية الدماغ التي يقوم عليها تعلم المفهوم البصري البشري على الشبكات العصبية المشاركة في التعرف على الأشياء.

 يُعتقد أن الفص الصدغي الأمامي للدماغ يحتوي على تمثيلات مفاهيم "مجردة" تتجاوز الشكل. تسمح هذه التسلسلات الهرمية العصبية المعقدة للتعرف البصري للبشر بتعلم مهام جديدة ، والأهم من ذلك ، الاستفادة من التعلم المسبق.

 

يقول Riesenhuber: "من خلال إعادة استخدام هذه المفاهيم ، يمكنك بسهولة تعلم مفاهيم جديدة ، ومعنى جديد ، مثل حقيقة أن الحمار الوحشي هو مجرد حصان من شريط مختلف".

 

على الرغم من التقدم في الذكاء الاصطناعي ، لا يزال النظام البصري البشري هو المعيار الذهبي من حيث القدرة على التعميم من أمثلة قليلة ، والتعامل بقوة مع تغيرات الصور ، وفهم المشاهد ، كما يقول العلماء.

 

ويخلص Riesenhuber إلى أن: "النتائج التي توصلنا إليها لا تشير فقط إلى التقنيات التي يمكن أن تساعد أجهزة الكمبيوتر على التعلم بسرعة وكفاءة أكبر ، بل يمكنها أيضًا أن تؤدي إلى تجارب علم الأعصاب المحسنة التي تهدف إلى فهم كيفية تعلم الناس بهذه السرعة ".

 

 نلاحظ أن الذكاء الصنعي سيهمن على مستقبل البشر في جميع مناحي الحياة سواء في قيادة السيارات أم في الطب أم في التصنيع  لذلك ينبغي علينا أن نواكب التطور التقني الذي سيشهده العالم قريبا

 

 

 

 

 

اشترك في النشرة البريدية هنا واحصل ( مجاناً ) و مباشرة على كتاب الكتروني لـ 9 استراتيجيات لزيادة مبيعات والحصول على عملاء جدد

التعليقات

يجب أن تكون مسجلاً معنا لتكتب تعليق.

حول الكاتب

طالب هندسة معلوماتية