نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي
باحثون في جامعة هارفارد وغوغل ديب مايند يخترعون دماغًا اصطناعيًا في فأر افتراضي
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
في сотрудنة مثيرة للإعجاب، انضم باحثون في جامعة هارفارد إلى علماء في غوغل ديب مايند لإنشاء دماغ اصطناعي لفأر افتراضي. ونشرت هذه الاكتشافات المبتكرة في نيتشر، فتحت أبوابًا جديدة في دراسة كيفية التحكم في الدماغ في الحركات المعقدة باستخدام تقنيات محاكاة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
بناء دماغ الفأر الافتراضي
للبناء دماغ الفأر الافتراضي، استخدم فريق البحث بيانات عالية الدقة مسجلة من الفئران الحقيقية. عمل باحثو هارفارد بشكل وثيق مع فريق ديب مايند لإنشاء نموذج رقمي حيوية ميكانيكية واقعي للفأر. وتعاون الطالب الدراسي دييغو ألداروندو مع باحثي ديب مايند لتدريب شبكة عصبونية اصطناعية (ANN)، والتي تعمل كدماغ افتراضي، باستخدام تقنية التعلم الآلي القوية التعلم التأملي العميق.
تم تدريب الشبكة العصبونية على استخدام نماذج الديناميكا العكسية، التي يُعتقد أنها تستخدمها أدمغتنا لتوجيه الحركة. تمكن هذه النماذج الدماغ من حساب المسار اللازم وتحويله إلى أوامر حركية لتحقيق حركة مرغوبة، مثل التمدد لاستلام كوب من القهوة. تعلم دماغ الفأر الافتراضي العصبي توليد القوى المطلوبة لإنتاج مجموعة واسعة من السلوكيات، بما في ذلك تلك التي لم يتم تدريبها صراحةً، من خلال استخدام مسارات مرجعية مشتقة من بيانات الفئران الحقيقية.
كما لاحظ أولفيتسكي، “لقد طور ديب مايند خط أنابيب لتدريب وكلاء ميكانيكية حيوية على التحرك في بيئات معقدة. لم يكن لدينا الموارد للتشغيل مثل هذه المحاكاة، لتدريب هذه الشبكات.” كانت التعاون “مذهل”، أضاف، مشيرًا إلى الدور الحاسم الذي لعبته علماء ديب مايند في تحقيق هذا الاكتشاف.
النتيجة هي دماغ افتراضي قادر على التحكم في نموذج ثلاثي الأبعاد ميكانيكي حيوي للفأر داخل محاكي فيزياء متقدم، مما يقلد حركات الفأر الحقيقي بشكل وثيق.
التطبيقات المحتملة
يقدم الفأر الافتراضي مع دماغه الاصطناعي نهجًا جديدًا لاستكشاف الدوائر العصبية المسؤولة عن السلوكيات المعقدة. من خلال دراسة كيفية التحكم في دماغ الفأر الافتراضي في حركاته، يمكن للعلماء العصبانيين الحصول على رؤى قيمة حول آليات عمل الأدمغة الحقيقية.
قد يفتح هذا الاكتشاف أيضًا الطريق لتحسين أنظمة التحكم الروبوتية المتقدمة. كما يقترح أولفيتسكي، “في حين أن مختبرنا مهتم بالأسئلة الأساسية حول كيفية عمل الدماغ، يمكن استخدام المنصة، على سبيل المثال، لتحسين أنظمة التحكم الروبوتية.” من خلال فهم كيفية توليد الدماغ الافتراضي سلوكيات معقدة، قد يتمكن الباحثون من تطوير روبوتات أكثر تطورًا وتكيفًا.
ربما يكون الأمر الأكثر إثارة هو أن هذا البحث قد يسمح بميدان جديد من “علم الأعصاب الافتراضي”، حيث تعمل الحيوانات الافتراضية المحاكاة بالذكاء الاصطناعي كموديلات مرغوبة وشفافة لدراسة الدماغ، حتى في حالات الأمراض. قد توفر هذه المحاكاة نافذة غير مسبوقة إلى الآليات العصبية وراء حالات عصبية مختلفة، مما قد يؤدي إلى استراتيجيات علاجية جديدة.
الخطوة التالية: مزيد من استقلالية الفأر الافتراضي
بناءً على هذا العمل الرائد، يخطط الباحثون لمنح الفأر الافتراضي المزيد من الاستقلالية لحل مهام مشابهة لتلك التي يواجهها الفئران الحقيقية. كما يشرح أولفيتسكي، “من خلال تجاربنا، لدينا الكثير من الأفكار حول كيفية حل هذه المهام، وكيف يتم تطبيق خوارزميات التعلم التي تؤدي إلى اكتساب سلوكيات ماهرة.”
من خلال منح الفأر الافتراضي المزيد من الاستقلالية، يمكن للعلماء اختبار نظرياتهم حول خوارزميات التعلم التي تمكن من اكتساب مهارات جديدة. قد توفر هذه رؤى قيمة حول كيفية تعلم الأدمغة الحقيقية وتكيفها مع تحديات جديدة.
في النهاية، الهدف هو تقدم فهم كيفية توليد الأدمغة الحقيقية سلوكيات معقدة. “نريد البدء في استخدام الفئران الافتراضية لاختبار هذه الأفكار ومساعدة تقدم فهمنا لكيفية توليد الأدمغة الحقيقية سلوكيات معقدة،” يصرح أولفيتسكي. من خلال الاستمرار في تحسين وتوسيع هذا النهج المبتكر، يمكن للعلماء العصبانيين والباحثين في الذكاء الاصطناعي العمل معًا لفك لغز الدماغ وإنشاء أنظمة أكثر ذكاء وتكيفًا.
