تعرف على النموذج الحوسبي المستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ في الذكاء الاصطناعي

محمد الضبعان يكتب :

يعرف نموذج الحوسبة المستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية بأنه نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي يعتمد على تعلم الألة والتعلم العميق وتعرف بالشبكات العصبية الاصطناعية ويتكون النموذج من مجموعة من العقد، أو العصبونات، المترابطة ببعضها البعض وترتبط كل عصبونه بعصبونات أخرى في طبقات مختلفة، وتقوم بمعالجة المعلومات من خلال وظائف حسابية بسيطة .

النموذج الحوسبي المستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ

خوارزمية الشبكات العصبية الاصطناعية والتي تعد نموذج حوسبي من الشبكات العصبية البيولوجية تعمل تماما كما يعمل الدماغ البشري الذي يعد أعقد عضو في جسم الإنسان، ويتكون من تريليونات الخلايا العصبية المترابطة ببعضها البعض، والتي تعمل معًا لمعالجة المعلومات واتخاذ القرارات وقد ألهم هذا الترتيب المعقد للدماغ الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج حاسوبية تشبه الشبكات العصبية البيولوجية.

ويمكن تدريب هذه النماذج على أداء مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الصور والأنماط، والترجمة الآلية، ومعالجة اللغة الطبيعية وقد أثبتت هذه النماذج نجاحًا كبيرًا في العديد من المجالات، وأصبحت تقنية مهمة في مجال الذكاء الاصطناعي.

مميزات  النماذج المستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية،:

القدرة على معالجة المعلومات المعقدة : يمكن لهذه النماذج معالجة المعلومات المعقدة، مثل الصور والصوت والنص، بطريقة تشبه الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري هذه المعلومات.

القدرة على التعلم والتطور : يمكن لهذه النماذج أن تتعلم من التجربة وتتطور بمرور الوقت، مما يجعلها أكثر كفاءة في أداء المهام.

القدرة على التكيف مع الظروف المتغيرة : يمكن لهذه النماذج التكيف مع الظروف المتغيرة، مما يجعلها أكثر قدرة على التعامل مع المواقف الجديدة.

تحديات النماذج المستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية :

التحديات التي تواجه النماذج المستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية، هي:

الحاجة إلى كمية كبيرة من البيانات للتدريب : تحتاج هذه النماذج إلى كمية كبيرة من البيانات للتدريب، مما يجعلها مكلفة ومعقدة.

صعوبة تفسير النتائج : يمكن أن يكون من الصعب تفسير النتائج التي تنتجها هذه النماذج، مما قد يحد من استخدامها في بعض التطبيقات.

مستقبل النماذج المستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية :

 كيف تعمل خوارزمية الجينات الوراثية

مستقبل النموذج الحوسبي المستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية حافل للغاية ومليء بمفاجآت كبيرة في مستقبل الذكاء الاصطناعي وانشاء تطبيقات جديدة ومثيرة في مجموعة متنوعة من المجالات.

تطبيقات عملية للنماذج المستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية :

فيما يلي بعض الأمثلة على التطبيقات العملية للنماذج المستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية:

• التعرف على الصور : تستخدم هذه النماذج لتحديد الأشياء والأشخاص في الصور.
• الترجمة الآلية : تستخدم هذه النماذج لترجمة النص من لغة إلى أخرى.
• معالجة اللغة الطبيعية : تستخدم هذه النماذج لفهم اللغة الطبيعية ومعالجتها.
• القيادة الذاتية : تستخدم هذه النماذج لمساعدة السيارات على القيادة دون تدخل بشري.
• الطب : تستخدم هذه النماذج لمساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض وتطوير علاجات جديدة.

ما هو التعلم الآلي في مجالات الذكاء الاصطناعي :

الذكاء الاصطناعي في جوهره  الاساسي قائم على انشاء سوفت وير معين يستطيع هذا التطبيق أو النظام أو الكود البرمجي أن يتعلم من البيانات التي يتم امداده بها من الشبكة العنكبوتية ليطور من أدائه وفي مرحلة لاحقة يستطيع أن يطور أدائه ويتنبأ بالأشياء ويخلق مسارا مستقلا لذاته .

التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية والشبكات العصبية هي نماذج حاسوبية مستوحاة من الدماغ البشري تتكون الشبكات العصبية من طبقات من الوحدات، أو العصبونات، التي ترتبط ببعضها البعض ترتبط كل عصبونة بعصبونات أخرى في طبقات مختلفة، وتقوم بمعالجة المعلومات من خلال وظائف حسابية بسيطة.

الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق

الفرق الرئيسي بين التعلم الآلي والتعلم العميق هو أن التعلم العميق يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية  وهي نماذج حاسوبية قوية يمكنها معالجة المعلومات المعقدة هذا يجعلها مناسبة بشكل خاص للمهام التي تتطلب فهمًا للعلاقات بين المتغيرات، أو اكتشاف الأنماط في البيانات، أو اتخاذ القرارات بناءً على المعلومات.

يمكن أن يستخدم التعلم الآلي أيضًا نماذج أخرى غير الشبكات العصبية الاصطناعية تتضمن بعض هذه النماذج أساليب برمجة تقليدية، مثل القواعد المنطقية، أو أساليب التعلم الآلي الإحصائي، مثل الانحدار الخطي.

تطبيقات التعلم الآلي والتعلم العميق

تستخدم تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك:

1. التعرف على الصور : يمكن استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق لتحديد الأشياء والأشخاص في الصور.
2. الترجمة الآلية : يمكن استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق لترجمة النص من لغة إلى أخرى.
3. معالجة اللغة الطبيعية : يمكن استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق لفهم اللغة الطبيعية ومعالجتها.
4. القيادة الذاتية : يمكن استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق لمساعدة السيارات على القيادة دون تدخل بشري.
5. الطب : يمكن استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق لمساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض وتطوير علاجات جديدة.