كشفت دراسة من جامعة بار إيلان أن التعلم الضحل الفعال للدماغ، والذي يتضمن شبكة واسعة ذات طبقات قليلة، يمكن أن يتنافس مع نماذج التعلم العميق متعددة الطبقات في مهام التصنيف المعقدة. وهذا يتحدى التصميم الحالي لوحدات معالجة الرسومات، التي تفضل البنى العميقة على البنى الواسعة.
فالدماغ، على الرغم من بنيته الضحلة نسبياً ذات الطبقات المحدودة، يعمل بكفاءة، في حين تتميز أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة ببنيات عميقة ذات طبقات عديدة. وهذا يثير السؤال التالي: هل يمكن للهندسة المعمارية السطحية المستوحاة من الدماغ أن تنافس أداء الهندسة المعمارية العميقة، وإذا كان الأمر كذلك، ما هي الآليات الأساسية التي تمكن من ذلك؟
عمل الدماغ
أساليب تعلم الشبكة العصبية مستوحاة من عمل الدماغ، ولكن هناك اختلافات جوهرية بين كيفية تعلم الدماغ وكيفية عمل التعلم العميق. يكمن الاختلاف الرئيسي في عدد الطبقات التي تستخدمها كل منها.
وغالبًا ما تحتوي أنظمة التعلم العميق على عدة طبقات، وتمتد أحيانًا إلى المئات، مما يسمح لها بتعلم مهام التصنيف المعقدة بشكل فعال. في المقابل، يمتلك الدماغ البشري بنية أبسط بكثير مع طبقات أقل بكثير. على الرغم من بنيته الضحلة نسبيًا وطبيعة عملياته الأبطأ والأكثر ضجيجًا، فإن الدماغ ماهر بشكل ملحوظ في التعامل مع مهام التصنيف المعقدة بكفاءة، حسب تقرير لموقع scitechdaily.
السؤال الرئيسي الذي يقود الأبحاث الجديدة هو الآلية المحتملة الكامنة وراء التعلم السطحي الفعال للدماغ، وهي الآلية التي تمكنه من أداء مهام التصنيف بنفس دقة التعلم العميق. في مقال نشر في Physica A، أظهر باحثون من جامعة بار إيلان في إسرائيل كيف يمكن لآليات التعلم الضحلة هذه أن تتنافس مع التعلم العميق.
بنية ضحلة واسعة
يقول البروفيسور عيدو كانتر، من قسم الفيزياء وجوندا في جامعة بار إيلان: “بدلاً من الهندسة المعمارية العميقة، مثل ناطحة السحاب، يتكون الدماغ من بنية ضحلة وواسعة، أشبه بمبنى واسع جدًا يحتوي على عدد قليل جدًا من الطوابق فقط”.
وأضاف: “تزداد القدرة على تصنيف الكائنات بشكل صحيح عندما تصبح البنية أعمق، مع المزيد من الطبقات. وفي المقابل، تشير آلية الدماغ الضحلة إلى أن الشبكة الأوسع تصنف الأشياء بشكل أفضل”.
ومع ذلك، فإن تحقيق بنيات ضحلة واسعة جدًا، تحاكي ديناميكيات الدماغ، يتطلب تحولًا في خصائص تقنية GPU المتقدمة، القادرة على تسريع العمارة العميقة، ولكنها تفشل في تنفيذ الهياكل الضحلة الواسعة.
اقرأ أيضاً:
مخاطر الذكاء الاصطناعي.. هل يتعرض العقل الباطن للخطر؟
اختراق جديد.. ثورة في علاج السرطان باستخدام التعلم الآلي
ارتفاع معدلات الإصابة بالسرطان لدى الشباب.. لماذا؟