نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

ديب مايند يخلق ذكاءً اصطناعيًا يعيد تشغيل الذكريات مثل الحصين

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

يعود دماغ الإنسان أحيانًا إلى ذكريات الماضي (على ما يبدو) دون تحفيز. أثناء تنقلنا في يومنا، نختبر فلاشات من الذاكرة من حياتنا. بينما كانت هذه الذاكرة التلقائية مصدرًا للاهتمام منذ فترة طويلة للعلماء العصبيين، نشرت شركة ديب مايند البحثية最近 ورقة تفصيلية حول كيفية تكرار الذكاء الاصطناعي لهذا النمط الغريب من الذاكرة.

تتم إعادة تشغيل الذكريات في الدماغ، والذي يُسمى إعادة تشغيل العصبية، ويتعلق بشكل وثيق بالحصين. الحصين هو تشكيل على شكل حصان البحر في الدماغ ينتمي إلى الجهاز العصبي اللّيمبي، ويرتبط بتشكيل الذكريات الجديدة، بالإضافة إلى المشاعر التي تثيرها الذكريات. تشير النظريات الحالية حول دور الحصين (هناك واحد في كل نصف من نصفي الدماغ) إلى أن مناطق مختلفة من الحصين مسؤولة عن التعامل مع أنواع مختلفة من الذكريات. على سبيل المثال، يُعتقد أن الذاكرة المكانية تُعالج في المنطقة الخلفية من الحصين.

كما ذكر جيسوس رودريغيز، فإن الدكتور جون أوكيف مسؤول عن العديد من المساهمات في فهم الحصين، بما في ذلك خلايا “المكان” في الحصين. تُفعل خلايا المكان في الحصين بواسطة محفزات في بيئة محددة. على سبيل المثال، أظهرت التجارب على الفئران أن الخلايا العصبية الخاصة سوف تنشط عندما تركض الفئران عبر أجزاء معينة من المسار. واصل الباحثون مراقبة الفئران حتى عندما كانوا في حالة راحة، ووجدوا أن نفس أنماط الخلايا العصبية التي تشير إلى جزء من المتاهة سوف تنشط، على الرغم من أنها تنشط بسرعة متسارعة. يبدو أن الفئران تعيد تشغيل ذكريات المتاهة في أذهانها.

في البشر، يُعد استدعاء الذكريات جزءًا مهمًا من عملية التعلم، ولكن عند محاولة تمكين الذكاء الاصطناعي من التعلم، يصعب إعادة إنشاء هذا الظاهرة.

حاول فريق ديب مايند إعادة إنشاء ظاهرة الذاكرة باستخدام خوارزميات التعلم التعزيزي. تعمل خوارزميات التعلم التعزيزي من خلال الحصول على ملاحظات من تفاعلاتها مع البيئة المحيطة، والحصول على مكافآت كلما اتخذت إجراءات تbringها أقرب إلى الهدف المرغوب. في هذا السياق، يسجل وكيل التعلم التعزيزي الأحداث ثم يعيد تشغيلها في أوقات لاحقة، مع تعزيز النظام لتحسين كفاءته في استدعاء الخبرات السابقة.

أضاف فريق ديب مايند إعادة تشغيل الخبرات إلى خوارزمية التعلم التعزيزي باستخدام حزمة إعادة تشغيل سوف تعيد تشغيل الذكريات / الخبرات المسجلة إلى النظام في أوقات محددة. كانت بعض الإصدارات من النظام تعيد الخبرات في ترتيب عشوائي، بينما كانت نماذج أخرى لها ترتيب مسبق للتشغيل. بينما تجرب الباحثون ترتيب التشغيل للوكلاء التعزيزيين، قاموا أيضًا بتجربة أساليب مختلفة لتشغيل الخبرات نفسها.

توجد طريقتان رئيسيتان مستخدمتان لتزويد خوارزميات التعلم التعزيزي بالخبرات المسترجعة. هذه الطرق هي طريقة إعادة التشغيل التخيلية وطريقة إعادة التشغيل مثل الفيلم. يستخدم ورقة ديب مايند تشبيهًا لوصف كلا الاستراتيجيتين:

“افترض أنك تعود إلى المنزل وتكتشف، لصدمتك وإزعاجك، تجمع الماء على أرضيتك الخشبية الجميلة. عند دخولك إلى غرفة الطعام، تجد زهرية مكسورة. ثم تسمع أنينًا، وتنظر من باب الشرفة لتجد كلبك يبدو مذنبًا جدًا”.

كما ذكر رودريغيز، لا تسجل طريقة إعادة التشغيل التخيلية الأحداث بالترتيب الذي تمت فيه. بدلاً من ذلك، يُستدل العلاقة المحتملة بين الأحداث بناءً على فهم الوكيل للعالم. في غضون ذلك، تخزين طريقة إعادة التشغيل مثل الفيلم الذكريات بالترتيب الذي حدثت فيه، وتعيد تشغيل تسلسل المحفزات – “الماء المسكوب، الزهرية المكسورة، الكلب”. يتم الحفاظ على الترتيب الزمني للأحداث.

تشير الأبحاث من مجال العلوم العصبية إلى أن طريقة إعادة التشغيل مثل الفيلم هي جزء أساسي من إنشاء العلاقات بين المفاهيم وترابط الخلايا العصبية بين الأحداث. ومع ذلك، يمكن أن تساعد طريقة إعادة التشغيل التخيلية الوكيل على إنشاء تسلسلات جديدة عندما يreason بالتخيل. على سبيل المثال، يمكن للوكيل أن يreason أن если البرميل هو للزيت كما أن الزهرية هي للماء، يمكن للبرميل أن يسكب بواسطة روبوت مصنع بدلاً من كلب. في الواقع، عندما قام فريق ديب مايند بالتحقيق أكثر في إمكانيات طريقة إعادة التشغيل التخيلية، وجدوا أن وكيل التعلم كان قادرًا على إنشاء تسلسلات مثيرة للإعجاب ومبتكرة عن طريق أخذ الخبرات السابقة في الاعتبار.

معظم التقدم الحالي المُحرز في مجال ذاكرة التعلم التعزيزي يتم إحرازه بطريقة إعادة التشغيل مثل الفيلم، على الرغم من أن الباحثين قد بدأوا مؤخرًا في إحراز تقدم بطريقة إعادة التشغيل التخيلية. يمكن أن يساهم البحث في كلا الطريقتين من ذاكرة الذكاء الاصطناعي ليس فقط في تحسين أداء وكلاء التعلم التعزيزي، ولكن أيضًا في مساعدتنا على الحصول على رؤى جديدة حول كيفية عمل العقل البشري.

مدون وبرمجي متخصص في مواضيع Machine Learning و Deep Learning. يأمل دانيال في مساعدة الآخرين على استخدام قوة الذكاء الاصطناعي من أجل الخير الاجتماعي.