جهاز قابل لإعادة التهيئة يعمل بالذكاء الاصطناعي يُظهر وعوداً «شبيهة بالدماغ»
لن يتمكن الذكاء الاصطناعي أبداً من استبدال الدماغ البشري. والحقيقة أن الدماغ البشري يتكيف عند تعلم شيء جديد هي دليل على ذلك.
طوّر باحثو جامعة بيردو رقائق حاسوبية يمكنها إعادة التشكّل باستمرار لاستقبال بيانات جديدة، على غرار عمل الدماغ. وهذا يتيح للذكاء الاصطناعي مواصلة التعلم مع مرور الوقت. فالدارات في الرقاقة الحاسوبية لا تتغير، على عكس الدماغ الذي يُنشئ باستمرار وصلات مشبكية جديدة لتسهيل التعلم.
الدارة التي استخدمتها الآلة لسنوات مطابقة للدارة المصممة لمحرك في المصنع. والهدف هو إنشاء منصة تتعلم فيها الآلات طوال حياتها.
هناك عقبات أمام جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للحمل، مثل المركبات ذاتية القيادة أو الروبوتات الفضائية التي يجب أن تتخذ قراراتها بنفسها في أماكن نائية. وستكون هذه الآلات أكثر كفاءة لو أمكن دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في العتاد بدلاً من البرمجيات، كما يحدث حالياً.
وفقاً لدراسة جديدة، يمكن للجهاز القابل للتكيف المطوَّر أن يتحول إلى جميع المكونات الكهربائية الأساسية اللازمة لعتاد الذكاء الاصطناعي، لاستخدامه محتملاً في الروبوتات والأنظمة ذاتية التشغيل.
الأجهزة الحاسوبية المستوحاة من الدماغ، أو «العصبية الشكل»، تهدف إلى محاكاة القدرة الاستثنائية للدماغ البشري على التعلم التكيفي من التجربة ومعالجة المعلومات بسرعة وبطريقة موفرة للطاقة للغاية.
تعود هذه الخصائص في الدماغ بدرجة كبيرة إلى طبيعته المرنة، أي قدرته على تغيير بنيته ووظائفه مع مرور الوقت عبر نشاطات مثل تكوين الخلايا العصبية أو «تكوّن الخلايا العصبية».
«افترضنا أنه لو تمكنّا من محاكاة سلوك تكوّن الخلايا العصبية في العتاد الكهربائي، فقد نتمكن من بناء آلات تتعلم طوال حياتها»، قال المؤلف الرئيسي للدراسة شريرام راماناثان، المهندس الكهربائي وعالم المواد في جامعة بيردو في ويست لافاييت بولاية إنديانا.
طوّر راماناثان وزملاؤه أجهزة عصبية شديدة القابلية للتكيف باستخدام نيكلات البيروفسكايت. والبيروفسكايت بلورات أدت إلى تقدم لافت في أداء الخلايا الشمسية خلال العقد الماضي.
أدخل العلماء البروتونات في نيكلات البيروفسكايت. والنبضات الكهربائية المطبقة على هذه المادة قادرة على تحريك البروتونات داخل الشبكة البلورية للمادة، فتغير خصائصها الإلكترونية. وتمكن الباحثون من إعادة تهيئة الجهاز المصنوع من نيكلات البيروفسكايت المشوبة بالبروتونات كهربائياً ليصبح مقاومة أو مكثف ذاكرة أو خلية عصبية أو مشبكاً عصبياً حسب الطلب.
«يمكننا استخدام جهاز واحد لأداء عدة وظائف عصبية. كما يمكننا التبديل بين هذه الوظائف بنبضات كهربائية بسيطة على مقياس النانوثانية»
«إن تعدد استخدامات هذا الجهاز قد يبسط تصميم دارة الذكاء الاصطناعي للمهام الحسابية المعقدة، مع تجنب تكدس الوحدات الوظيفية المختلفة التي تشغل حيزاً كبيراً وتستهلك طاقة وفيرة»، قال مايكل تاي جون بارك، المشارك في الدراسة، المهندس الكهربائي وعالم المواد في بيردو. وبحسب قوله، تشمل مجالات التطبيق المحتملة الروبوتات والأنظمة ذاتية التشغيل.
عند إجراء محاكاة باستخدام الجهاز الجديد في شبكة عصبية اصطناعية تحاكي بنية الخلايا العصبية في الدماغ البيولوجي، وجد العلماء أن الطبيعة القابلة لإعادة التهيئة للجهاز الجديد تمكّن الشبكة العصبية من «اتخاذ قرارات أكثر فعالية مقارنة بالشبكات الثابتة التقليدية في الظروف المعقدة والمتغيرة باستمرار».
أظهر الجهاز الجديد ثباتاً خلال 1,6 مليون دورة تبديل بين الحالات. «وإضافة إلى ذلك، تبقى أيونات الهيدروجين في الجهاز لفترة طويلة بعد معالجته الأولية، أكثر من ستة أشهر، وهذا مشجع»، قال بارك.
يعتقد الباحثون أن جهازهم قد يجد تطبيقاً في الشبكات القابلة للتوسع حسب الحاجة، وهي شبكات عصبية قادرة على زيادة قدرتها الحسابية عند الطلب. وبالمثل، يمكن لهذه الشبكات أن تتقلص إذا رصد الجهاز عُقداً تكون غير نشطة بانتظام، لتصبح أكثر كفاءة.
يشير العلماء إلى أنهم صنعوا أجهزتهم باستخدام تقنيات متوافقة مع تصنيع أشباه الموصلات في المسابك، ما يعني أنها قد تجد تطبيقاً بسهولة في صناعة الإلكترونيات.
«غير أن دراستنا ما تزال في مرحلة مبكرة. ويتطلب الأمر عملاً أكبر بكثير لتصنيع دارات اختبار متكاملة واسعة النطاق بهذه الأجهزة»
عرض العلماء نتائجهم بالتفصيل في مجلة Science: «باستخدام الخلايا العصبية والمشابك الاصطناعية القابلة لإعادة التهيئة لدينا، تفوقت الشبكات الديناميكية المحاكاة على الشبكات الثابتة في سيناريوهات التعلم التدريجي. إن إمكانية تشكيل اللبنات الأساسية للحواسيب المستوحاة من الدماغ عند الطلب تفتح آفاقاً جديدة في الشبكات التكيفية».
