ثورة في علم الأعصاب: الذكاء الاصطناعي يفك رموز الدماغ البشري!

ثورة في علم الأعصاب: الذكاء الاصطناعي يفك رموز الدماغ البشري!

أظهرت دراسة جديدة أجراها فريق بقيادة البروفيسور الدكتور أدريان دويريج من جامعة برلين الحرة أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قادرة على التنبؤ بكيفية تفاعل الدماغ البشري مع المحفزات البصرية. وقد نشر هذا البحث في المجلة المشهورةذكاء آلة الطبيعةتم نشره بعنوان "التمثيلات البصرية عالية المستوى في الدماغ البشري تتماشى مع النماذج اللغوية الكبيرة" تقارير جامعة برلين الحرة.

ويتعلق التحقيق بالتفاعل بين الإدراك البصري البشري والتمثيلات الناتجة عن LLMs، مثل تلك التي تقف وراء ChatGPT. حتى الآن، كان هناك نقص في الأدوات الفعالة لتحليل المعاني شديدة التجريد التي يستمدها الناس من الانطباعات البصرية. وحقق فريق البحث ذلك من خلال استخراج "بصمات الأصابع الدلالية" من أوصاف المشهد الطبيعي، والتي تم استخدامها بعد ذلك لنمذجة بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفية التي تم جمعها أثناء عرض الصور اليومية.

طرق مبتكرة لتحليل البيانات

تتضمن الصور التي تم فحصها مشاهد مثل "أطفال يلعبون الفريسبي في ساحة المدرسة" و"كلب يقف على مركب شراعي". أدت التمثيلات التي تم إنشاؤها بواسطة LLMs إلى تنبؤات دقيقة لنشاط الدماغ، مما سمح باستخلاص استنتاجات حول ما تم رؤيته. أثبتت هذه الأساليب أنها أكثر فعالية من العديد من أنظمة تصنيف الصور الحالية، مما يسلط الضوء على أهمية ماجستير العلوم والتطبيقات المحتملة في علم الأعصاب.

بالإضافة إلى ذلك، تم التحقيق في قدرة نماذج الرؤية الحاسوبية على التنبؤ ببصمات الأصابع الدلالية مباشرة من الصور، مما قد يؤدي إلى مزيد من التقدم في البحث. هذه النتائج ذات أهمية كبيرة ليس فقط لعلم الأعصاب، ولكن أيضًا لتطوير الأنظمة الذكية. عالي فراونهوفر IKS أصبحت أهمية الأنظمة المعرفية القائمة على الذكاء الاصطناعي واضحة بشكل متزايد حيث لا غنى عن هذه التقنيات في مجالات التطبيق المختلفة، بما في ذلك المركبات ذاتية القيادة.

التحديات في الذكاء الاصطناعي ومتطلبات الأمان العالية

ومع ذلك، فإن تعقيد نماذج اللغة الكبيرة واستمرار عدم الفهم لهذه الأنظمة يشكل تحديات كبيرة. يصف ديفيد باو، عالم الكمبيوتر في جامعة نورث إيسترن، كيف تسمح البرامج التقليدية بتحديد المشكلات، في حين يعمل الذكاء الاصطناعي غالبًا بمثابة "الصندوق الأسود" الذي يصعب فهم وظائفه الدقيقة. ولذلك أصبح مجال البحث في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) ذا أهمية متزايدة لفهم المنطق الداخلي وعملية صنع القرار لأنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. ذكرت Spectrum.de.

وبما أن ماجستير إدارة الأعمال يستخدم في مهام معقدة مثل الاستشارات الطبية أو البرمجة، فمن الضروري أن تكون قراراتهم مفهومة. تعد الحاجة إلى تقديم تفسيرات لأنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا، خاصة في التطبيقات عالية المخاطر. يشير باو إلى أن شركات مثل OpenAI تحافظ على سرية كود المصدر الخاص بها، مما يعيق الجهود المبذولة لإجراء أبحاث شفافة، وبالتالي يحد من تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وقابلة للتفسير.

في المستقبل، يمكن أن يكون تجميع الأفكار المستمدة من أبحاث الدماغ وتطوير الذكاء الاصطناعي، كما هو موضح في الدراسة الحالية، مفيدًا في سد الفجوة بين فهم الإنسان والآلة. تفتح أوجه التآزر هذه آفاقًا جديدة لكلا التخصصين العلميين وهي على عتبة التقدم الرائد في تطوير الأنظمة الذكية.