هناك مناقشات بين علماء الأعصاب وعلماء الإدراك والفلاسفة حول ما إذا كان يمكن إنشاء الدماغ البشري أو إعادة بنائه. تمهد الاختراقات والاكتشافات الحالية في علم الدماغ الطريق بشكل مطرد لوقت يمكن فيه إعادة إنشاء العقول الاصطناعية من الصفر. يفترض بعض الناس أنه يتجاوز حدود الممكن ، والثاني مشغول بطرق إنشائه ، والثالث يعمل بشكل مثمر في المهمة لفترة طويلة. في المقال ، سننظر في أسئلة حول تطوير الذكاء الاصطناعي ، وآفاقه ، وكذلك حول الشركات والمشاريع الكبيرة في هذا المجال.
أساسيات
يتوافق الدماغ الاصطناعي مع آلة روبوتية ذكية ومبدعة وواعية مثل البشر. في تاريخ البشرية بأكمله ، لم يتم حل المهمة بالكامل ، لكن المستقبليين يقولون إن هذه مسألة وقت. النظر في الحديثتتنبأ الاتجاهات في علم الأعصاب والحوسبة وتكنولوجيا النانو بأن الذكاء الاصطناعي والدماغ سيظهران في القرن الحادي والعشرين ، وربما بحلول عام 2050.
يدرس العلماء عدة طرق لإنشاء ذكاء اصطناعي. في الحالة الأولى ، يتم إجراء عمليات محاكاة واقعية بيولوجيًا واسعة النطاق للدماغ البشري على أجهزة الكمبيوتر العملاقة. في الحالة الثانية ، يحاول العلماء إنشاء أجهزة حوسبة عصبية متوازية بشكل كبير يمكن تصميمها بسهولة على الأنسجة العصبية.
يعتبر الوعي البشري من حيث أكثر ألغاز العلم والميتافيزيقيا إثارة للاهتمام هو الأكثر تعقيدًا والأكثر قابلية للتحقيق. يتم التوصل إلى استنتاجات مماثلة عن طريق الهندسة العكسية للدماغ البشري.
تعلم الآلة
التعلم الآلي هو في صميم استراتيجية تطوير "الذكاء الاصطناعي" ، لذلك يتم دراسة خلايا الدماغ البشري بشكل شامل. يتمتع هذا النوع من التعلم بإمكانيات كبيرة: يتضمن نظامه الأساسي الخوارزميات وأدوات التطوير وواجهات برمجة التطبيقات ونشر النماذج. تتمتع أجهزة الكمبيوتر بالقدرة على التعلم دون برمجتها بشكل صريح. الشركات المبتكرة أمازون وجوجل ومايكروسوفت تستخدم التعلم الآلي بنشاط.
منصات التعلم العميق
التعلم العميق هو جزء من التعلم الآلي. يعتمد على كيفية عمل الدماغ البشري ويعتمد على خوارزميات الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) التي تتدفق من خلالها المعلومات. يمكن للروبوتات "التعلم" من المدخلات والنتائج. التعلم العميق - واعدالاتجاه في الذكاء الاصطناعي ، جنبًا إلى جنب مع كميات كبيرة من المعلومات. لقد أثبتت نفسها في التعرف على الأنماط والتصنيف. تعد Deep Instinct و Fluid AI و MathWorks و Ersatz Labs و Sentient Technologies و Peltarion و Saffron Technology أمثلة على الشركات الرائدة في مجال دراسة الذكاء هذا.
معالجة اللغة الطبيعية
البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تقع على الحدود بين الكمبيوتر ولغة الإنسان وهي تقنية ذكاء اصطناعي. يمكن لبرامج الكمبيوتر فهم الكلام البشري المنطوق أو المكتوب. في برنامج Amazon Alexa و Apple Siri و Microsoft Cortana و Google Assistant ، يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفهم أسئلة المستخدم وتقديم إجابات لها. يستخدم هذا النوع من البرمجة على نطاق واسع في المعاملات الاقتصادية وخدمة العملاء.
توليد اللغة الطبيعية
برنامج NLG يستخدم لتحويل جميع أنواع البيانات إلى نص مقروء من قبل الإنسان ، ويتحقق ذلك من خلال دراسة الدماغ. إنها تقنية تم الاستخفاف بها مع تطبيقات مثل أتمتة تقارير ذكاء الأعمال ووصف المنتجات والتقارير المالية. تتيح التكنولوجيا إمكانية إنشاء محتوى من إنشاء المستخدمين بتكلفة إضافية يمكن التنبؤ بها. يتم تحويل البيانات المنظمة إلى نص بسرعة عالية تصل إلى عدة صفحات في الثانية. اللاعبون المثيرون للاهتمام في هذا السوق هم Automated Insights ،Lucidworks و Attivio و SAS و Narrative Science و Digital Reasoning و Yseop و Cambridge Semantics.
الوكلاء الظاهريون
في إطار تقنيات الذكاء الاصطناعي ، لا يمكن استبدال مصطلحي "وكيل افتراضي" و "مساعد افتراضي". بعض الناس يحاولون التمييز بين المفاهيم وينجحون
المساعد الافتراضي هو نوع من المساعد الشخصي عبر الإنترنت. غالبًا ما يتم تمثيل الوكلاء الافتراضيين كشخصيات ذكاء اصطناعي على الكمبيوتر تجري محادثة ذكية مع المستخدمين. يمكنهم الإجابة على الأسئلة وتتمثل ميزتهم الرئيسية في أنه يمكن للعملاء الحصول على المساعدة على مدار 24 ساعة في اليوم.
التعرف على الكلام
التعرف على الكلام هو قدرة البرنامج على فهم وتحليل الكلمات والعبارات في اللغة المنطوقة ، وتحويلها إلى بيانات باستخدام خوارزمية الدماغ الاصطناعية المدمجة. يُستخدم التعرف على الكلام في الشركة لتوجيه المكالمات والاتصال الصوتي والبحث الصوتي ومعالجة الكلام إلى نص. عيب واحد هو أن البرنامج يمكن أن يخلط بين الكلمات بسبب الاختلافات في النطق وضوضاء الخلفية. يتم تثبيت برنامج التعرف على الكلام بشكل متزايد على الأجهزة المحمولة. يتم تطوير Nuance Communications و OpenText و Verint Systems و NICE في هذا المجال.
جهاز مدمج بالذكاء الاصطناعي
أصبحت الأجهزة ذات الذكاء الاصطناعي والرقائق ووحدات معالجة الرسومات (GPU) منتشرة على نطاق واسع. قامت Google بتضمين ملفاتأجهزة الذكاء الاصطناعي ، مع الأخذ في الاعتبار تطوير معهد الدماغ البشري. يتجاوز تأثير دمج الذكاء الاصطناعي مع البرامج تطبيقات المستهلك مثل الترفيه والألعاب. هذا نوع جديد من التكنولوجيا التي سيتم استخدامها لتعزيز التعلم العميق. يتم تنفيذ هذه التطورات بواسطة Google و IBM و Intel و Nvidia و Allluviate و Cray.
إدارة القرار
إدارة قرارات الأعمال في المنتجات المبتكرة (مثل الروبوت مع الذكاء الاصطناعي) تغطي جميع جوانب تصميم وتنظيم الأنظمة الآلية. من الضروري للمؤسسات إدارة التفاعلات بين الموظفين والعملاء والموردين.
تعمل إدارة القرار على تحسين عملية الاختيار البديل ، وهنا يتم استخدام جميع المعلومات الممكنة للحصول على أفضل تفضيل ، بينما ينصب التركيز على القدرة على المناورة والاتساق ودقة اتخاذ القرار. تأخذ إدارة القرار في الاعتبار قيود الوقت والمخاطر المعروفة.
تعمل المؤسسات المصرفية والتأمين والخدمات المالية على دمج برامج اتخاذ القرار اليومية في عمليات خدمة العملاء.
المعدات العصبية
SyNAPSEهو برنامجممول من DARPA لتطوير أنظمة المعالجات العصبية الدقيقة التي تحدد ذكاء الدماغ والفيزياء. تبحث المنصة عن إجابة للسؤال الرئيسي: هل من الممكن إنشاء دماغ اصطناعي؟ في البدايهيتم اختبار الشبكات العصبية في عمليات محاكاة على كمبيوتر عملاق ، ثم يتم إنشاء الشبكات مباشرة في الأجهزة. في أكتوبر 2011 ، تم عرض نموذج أولي لشريحة عصبية الشكل تحتوي على 256 خلية عصبية. يجري العمل على إنشاء نظام متعدد الشرائح قادر على محاكاة مليون خلية عصبية ذروة ومليار نقطة تشابك عصبية.
نمذجة الشبكة العصبية
مشروع Blue Brain هو محاولة لإعادة بناء الدماغ البشري والحبل الشوكي باستخدام محاكاة الكمبيوتر على المستوى الجزيئي. تأسس المشروع في مايو 2005 من قبل هنري ماركرام في مدرسة البوليتكنيك الحكومية في لوزان (EPFL) في سويسرا. تعمل المحاكاة على الكمبيوتر العملاق IBM Blue Gene ، ومن هنا جاء اسم Blue Brain. اعتبارًا من نوفمبر 2018 ، يتم إجراء عمليات محاكاة على الخلايا المتوسطة التي تحتوي على حوالي 10 ملايين خلية عصبية و 10 مليار نقطة تشابك عصبية. تمت جدولة محاكاة كاملة للدماغ البشري مع 186 مليار خلية عصبية في عام 2023.
Spaun ، شبكة موحدة مع بنية مؤشر دلالي ، أنشأها كريس إلياسميت وزملاؤه في مركز علم الأعصاب النظري (CTN) في جامعة واترلو في كندا. اعتبارًا من ديسمبر 2018 ، تعد Spaun أكبر محاكاة للدماغ في العالم. يحتوي النموذج على 2.5 مليون خلية عصبية ، وهو ما يكفي للتعرف على قوائم الأرقام وإجراء حسابات بسيطة.
SpiNNaker هو كمبيوتر عملاق ذو طاقة منخفضة للغايةقيد الإنشاء حاليًا في جامعة مانشستر في المملكة المتحدة. مع وجود أكثر من مليون نواة وألف خلية عصبية محاكية ، ستكون الآلة قادرة على محاكاة مليار خلية عصبية. بدلاً من تنفيذ خوارزمية معينة ، سيصبح SpiNNaker منصة حيث يمكنك اختبار خوارزميات مختلفة. يمكن تصميم أنواع مختلفة من الشبكات العصبية وتشغيلها على جهاز ، وبالتالي محاكاة أنواع مختلفة من الخلايا العصبية وأنماط الاتصال. SpiNNaker هو اختصار مشتق من Spi King Nural.
Brain Corporation هي شركة بحثية صغيرة تقوم بتطوير خوارزميات ومعالجات دقيقة جديدة تكمن وراء الجهاز العصبي البيولوجي. تأسست الشركة في عام 2009 من قبل عالم الأعصاب الحسابي Evgeny Izhikevich وعالم الأعصاب / رجل الأعمال Allen Gruber. يركز بحثهم على المجالات التالية: الإدراك البصري والتحكم الحركي والتنقل المستقل. هدف الشركة هو تزويد الأجهزة الاستهلاكية مثل الهواتف المحمولة والروبوتات المنزلية بجهاز عصبي اصطناعي. تم تمويل الدراسة جزئيًا من قبل شركة Qualcomm ، التي تقع في حرم Qualcomm الجامعي في سان دييغو ، كاليفورنيا. لم يتم إصدار أو الإعلان عن أي منتجات محددة حتى الآن ، لكن الشركة تواصل النمو وتعمل بنشاط على تعيين موظفين جدد منذ فبراير 2018.
البحوث ذات الصلة
Google X Lab هو معمل سري حيث تختبر Google تقنيات المستقبل. المشاريع التي تقوم بها الشركةالأعمال ليست عامة ، ولكن يُعتقد أنها تستند إلى الروبوتات والذكاء الاصطناعي. ظهرت تفاصيل المختبر لأول مرة في مقال نُشر في نيويورك تايمز في تشرين الثاني (نوفمبر) 2011. ينص المنشور على أن المختبر يقع في منطقة باي ، كاليفورنيا. من المعروف أن مؤسسي شركة Google مهتمون بدراسة الذكاء الاصطناعي ويستثمرون في هذا الاتجاه. في عام 2006 ، ذكرت مذكرة للشركة أن Google تريد بناء أفضل مختبر أبحاث للذكاء الاصطناعي في العالم.
روسيا 2045 ، المعروفة باسم مبادرة 2045 أو مشروع Avatar ، هو مشروع طموح طويل الأجل يهدف إلى الحصول على صور رمزية آلية بحلول عام 2020 ، وعمليات زرع دماغ بحلول عام 2025 ، وأدمغة اصطناعية بحلول عام 2035. تم إطلاق البرنامج في عام 2011 من قبل قطب الإعلام الروسي دميتري إتسكوف. يهدف إلى إنشاء مؤسسة دماغ بشري من خلال شبكة عالمية من العلماء الذين يعملون معًا لصالح البشرية والتطوير المنهجي للتكنولوجيا. تلقى عدد من العلماء الروس بالفعل استثمارات من Itskov لأبحاثهم. بالإضافة إلى ذلك ، يسعى Itskov للحصول على تمويل إضافي من الأفراد ذوي الملاءة المالية العالية والجمعيات الخيرية والحكومات الوطنية والدولية.
المشروع التالي المثير للاهتمام هو جامعة بوسطن وبرنامج Hewlett Packard (HP) المسمى Moneta. يقوم فريق HP بقيادة جريج سنايدر ببناء منصة شبكة عصبية تسمى Cog Ex Machina يمكنها ذلكالعمل في وحدات معالجة الرسومات وأجهزة الكمبيوتر في المستقبل بناءً على memristors. أنشأ مختبر علم الأعصاب بجامعة بوسطن ، بقيادة ماسيميليانو فيرساتشي ، دماغًا اصطناعيًا معياريًا ، Moneta ، يعمل على Cog Ex Machina. اختصار لتقف على وكيل السفر الاستكشاف العصبي المعياري.
الإطار الزمني
السؤال الذي يطرح نفسه حتماً هو متى يمكن تصنيع نسخة رقمية من الدماغ والحبل الشوكي.
لسوء الحظ ، لن يأتي هذا قريبًا. يبدو توقع كورزويل لمحاكاة الدماغ بحلول عام 2030 قصيرًا للغاية ، على بعد 12 عامًا فقط. علاوة على ذلك ، ثبت أن مقارناته مع مشروع الجينوم البشري غير مرضية. بالإضافة إلى ذلك ، ربما يتحرك العديد من العلماء في بعض الاتجاهات المسدودة.
وبالمثل ، فإن توقعات جورتزل حول نجاح النهج القائم على القواعد على مدى العقود المقبلة تبدو مفرطة في التفاؤل. على الرغم من أنه قد لا يكون مستحيلًا نظرًا لنهج تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص به.
وفقًا للسيناريو المحتمل ، يمكن إنشاء رمز أو ما يشبه الدماغ البشري في 50-75 عامًا. ومع ذلك ، يصعب التنبؤ بالتاريخ ، نظرًا لهامش الخطأ في علم الأعصاب من ناحية وسرعة التغيير من ناحية أخرى. 2050 هو نوع من الثقب الأسود عندما يتعلق الأمر بالتنبؤات
