چگونه علوم اعصاب از هوش مصنوعی الهام می گیرد؟
علوم اعصاب نقشی اساسی در تاریخ هوش مصنوعی دارد که از آن برای ساخت هوش مصنوعی همانند انسان الهام گرفته است.
علوم اعصاب، برای ساخت هوش مصنوعی به ما الهام می دهد:
تقلید سیستم های هوش مصنوعی از هوش انسان
پیشرفت های اخیر هوش مصنوعی با انجام کارهایی چشمگیر مانند:
این ماشین ها می توانند وظایف انسان را انجام دهند و مشکلات را بهتر از ما حل کنند و به عملکردی در حد توانایی انسانی و یا حتی بیشتراز آن برسند. هرچند به نظر می رسد این پیشرفت ها چشمگیر باشند، ولی درواقع فقط برای بهبود درعملکردهای مورد نظر طراحی شده اند. ما هنوز ده ها سال از ساختن هوش مصنوعی انسان فاصله داریم.
سیستم های هوش مصنوعی علی رغم الهامات بیولوژیکی و دستاوردهای عملکردی، از لحاظ جنبه های اساسی با هوش انسانی متفاوت هستند. برای اینکه یک ماشین مانند یک شخص یاد بگیرد یا فکر کند، باید قابلیت های زیر را داشته باشد:
در یک مطالعه توسط KAIST ، محققان برای یادگیری تقویت متا انسان، یک مکانیزم محاسباتی و عصبی ایجاد کرده اند. ما به عنوان انسان می توانیم هنگام تصمیم گیری با پیچیدگی و عدم اطمینان سازگار شویم.
هدف محققان ساخت مدل هایی است که بتوانند مانند ما تصمیم بگیرند و مشکلات را به همان روشی که بشر حل می کند حل کنند. اکتشافات آنها این احتمال را فراهم کرده است که پیشرفت در فناوری ممکن است منجر به ساخت ماشین هایی شود که بیشتر شبیه انسان باشند.
این یک تلاش مداوم برای ساخت ماشین هایی است که توانایی یادگیری و شناخت واقعاً شبیه انسان دارند که می توانند مانند یک انسان یاد بگیرند و فکر کنند. به عنوان مثال، یک انسان حتی با چشمان پوشیده، ممکن است هنوز گیتار را خوب بنوازد. اما برای یک سیستم هوش مصنوعی که در یک محیط جدید (به عنوان مثال با "چشم" پوشیده شده) گیتار بنوازد ، ممکن است اینگونه نباشد.
ایجاد شبکه های عصبی با تقلید از ساختار مغز
ما برای طراحی شبکه های عصبی که امروزه می شناسیم از ساختار مغز انسان الهام گرفتیم. ایده نورون ها در شبکه های عصبی دارای ویژگی های مشابه نورون های بیولوژیکی موجود در مغز هستند.
مغز انسان حدود 86 میلیارد نورون دارد که هر کدام به طور جداگانه با سلول های عصبی دیگر مرتبط هستند. زمانی که نورون های بیولوژیکی فعال می شود، یک ضربه (spike) ایجاد می کند و سیگنال هایی را به سلولهای عصبی دیگر می فرستد.
مانند مغز انسان، شبکه عصبی یادگیری ماشین نیز از نورون های بهم پیوسته تشکیل شده است. هنگامی که یک نورون ورودی دریافت می کند، فعال شده و اطلاعات را به سلولهای عصبی دیگر می فرستد.
انعطاف پذیری مغز به ما این امکان را می دهد که مهارت ها را یاد بگیریم و بهبود ببخشیم. هر زمان چیزهای جدیدی یاد می گیریم، در حال ایجاد و تقویت ارتباطات بین نورون ها هستیم. به همین دلیل است که وقتی کاری را تمرین می کنیم ، در آن بهتر عمل می کنیم.
به همین شکل، یک شبکه عصبی با ورودی داده هایی که به آن می دهیم می آموزد. هر اتصال در شبکه عصبی با وزنی همراه است که اهمیت بین سلولهای عصبی را تعیین می کند. در طی فرایند آموزش، وزن ها متناسب با آن تنظیم می شوند تا ارتباط بین سلول های عصبی را تقویت یا ضعیف کنند.
به عنوان مثال، وقتی به عکس گربه نگاه می کنیم، می دانیم که گربه است زیرا در زندگی خود به اندازه کافی گربه دیده ایم. به همین ترتیب، اگر به شبکه های عصبی خود تصاویرکافی از گربه ها ارائه دهیم، شبکه عصبی که در نهایت تبدیل به مدل خواهد شد شروع به شناخت گربه ها می کند.
پس از درک اینکه علوم اعصاب چگونه هوش مصنوعی را در الگوبرداری از هوش انسان و ایجاد شبکه های عصبی ایجاد می کند که از ساختار مغز تقلید می کنند ما در حال بررسی این هستیم که چگونه هوش مصنوعی به نوبه خود به ارتقای علوم اعصاب کمک می کند و باعث ارتقای آن می شود.
چگونه هوش مصنوعی علوم اعصاب را پیشرفت می دهد؟
هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به ابزاری ارزشمند در علوم اعصاب است. این تکنولوژی به ما کمک می کند تا مغز انسان را بفهمیم و رشد علوم اعصاب را تسریع کنیم.
هوش مصنوعی به ما کمک می کند تا مغزمان را بفهمیم!
دانشمندان علوم اعصاب در حال تحقیق در مورد چگونگی پردازش افکار مغز انسان و نحوه حرکت بدن ما هستند. با دانستن اطلاعات بیشتر در مورد مغز، ما قادرهستیم بیماری های روانی را بهتر تشخیص دهیم و هم چنین توانایی های حرکتی را در افراد معلول بهبود بخشیم.
پیشرفت سیستم های هوش مصنوعی می تواند علوم عصبی را به جلو سوق داده و اسرار مغز را باز کند. این موضوع به دانشمندان علوم اعصاب و محققان این امکان را می دهد تا مدل های بهتری برای شبیه سازی مغز انسان بسازند.
شبکه های عصبی به عنوان "مغزهای مجازی" عمل می کنند که نمایشی از مغز ما را به تصویر می کشد. این مغزهای مجازی می توانند الگوهایی از فعالیتهای عصبی را تولید کنند که شبیه الگوهای ضبط شده از مغز هستند. این الگوها به دانشمندان علوم اعصاب اجازه می دهد تا قبل از سرمایه گذاری منابع بیشتر برای آزمایش واقعی روی حیوانات و انسان، فرضیه ها را آزمایش کرده و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مشاهده کنند.
با این حال، نحوه عملکرد سیستم های هوش مصنوعی با مغز ما بسیار متفاوت است. شبکه های عصبی تنها یک تشابه تقریبی از نحوه کار مغز دارند که سلول های عصبی را به عنوان اعدادی در یک ماتریس با ابعاد بالا مدل می کند. اما در حقیقت، مغز ما قطعه ای از ماشین آلات پیچیده بیولوژیکی است که از فعالیت های شیمیایی و الکتریکی استفاده می کند. این مورد نشان دهنده ی آن است که ما از ماشین ها متفاوت هستیم.
هوش مصنوعی توسعه و کشف های عصب شناسی را تسریع می دهد.
قدرت اصلی یادگیری ماشین در توانایی تشخیص الگوها در داده های پیچیده است. پیچیدگی به ویژه در مورد تجزیه و تحلیل ذهن انسان بیشتر صدق می کند. سیگنال های دریافت شده از مغز واقعاً پیچیده هستند. با پیشرفت یادگیری ماشینی، دانشمندان علوم مغز و اعصاب رمزهای کارکرد میلیاردها سلول مغز و اعصاب مغز را در هم می شکنند.
تصویربرداری عملکردی تشدید مغناطیسی با شناسایی تغییرات در جریان خون، فعالیت در مغز ما را اندازه گیری می کند. هر ثانیه عکسهای با ابعادی بالا از فعالیت مغز ایجاد می کند و استفاده از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده ها به کشف الگویی در فعالیت های مغزی کمک می کند که کار تحقیقاتی را سرعت می بخشد.
یادگیری ماشینی همچنین به ما کمک می کند تا برنامه هایی را توسعه دهیم که قبلاً امکان پذیر نبود. دانشگاه کره یک محیط تجربی را برای کنترل اسکلت بیرونی اندام تحتانی طراحی کرده است که کاربران می توانند با تمرکز توجه خود با خیره شدن به چراغ های چشمک زن، اسکلت بیرونی را کنترل کنند.
جمع بندی: علوم اعصاب و هوش مصنوعی
مغز انسان الهام بخش ترین عضو برای ساختن هوش مصنوعی شبیه انسان است. محققان هوش مصنوعی از ایده های علوم اعصاب برای ساخت الگوریتم های جدید استفاده می کنند.
از طرف دیگر، هوش مصنوعی تحقیقات در علوم اعصاب را تسریع می دهد. دانشمندان علوم اعصاب از رفتار عوامل ساختگی و مصنوعی برای تفسیر مغز ما یاد می گیرند.
به طور طبیعی ، این دو رشته درکنارهم قرار می گیرند و با یکدیگر ادامه می یابند.
ارسال دیدگاه