يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم هزيمة الأشخاص الأبطال في ألعاب صعبة مثل الشطرنج والذهاب
وتكساس هولدم . في محاكيات الطيران ، يمكنهم إسقاط أفضل الطيارين. هم متفوقون على الأطباء البشريين في إنشاء غرز جراحية دقيقة وإجراء تشخيصات للسرطان. ولكن في بعض الحالات ، سيوفر الطفل البالغ من العمر ثلاث سنوات بسهولة أفضل الذكاء الاصطناعي في العالم: عندما تكون المنافسة مرتبطة بالتدريب الروتيني بحيث لا يشك الناس في ذلك.
حدث هذا الفكر لديفيد كوكس ، عالم الأعصاب في جامعة هارفارد ، خبير الذكاء الاصطناعي ، الأب الفخور لابنة عمرها ثلاث سنوات ، عندما لاحظت هيكلًا عظميًا طويل الساقين في متحف التاريخ الوطني ، أشارت بإصبعها إليه وقالت: "جمل!" كان اجتماعها الوحيد مع الجمل قبل عدة أشهر عندما عرض عليها والدها جملاً مسحوبًا في كتاب مصور.
يسمي باحثو منظمة العفو الدولية هذه القدرة على التعرف على شيء من مثال واحد "التعلم في وقت واحد" ، وهم يشعرون بالغيرة الشديدة من قدرات الصغار. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم بطريقة مختلفة تمامًا. وفقًا لنظام تدريب مستقل يسمى "التعلم العميق" ، يتم إعطاء البرنامج مجموعة من البيانات لاستخلاص النتائج منها. من أجل تدريب الذكاء الاصطناعي للتعرف على الجمل ، يجب على النظام هضم الآلاف من صور الإبل - الرسومات والرسوم البيانية التشريحية ، وصور الإبل ذات السنام الواحد والسنام - كل الصور تسمى "الجمل". ستحتاج منظمة العفو الدولية أيضًا إلى آلاف الصور الأخرى التي تحمل علامة "ليس جملًا". وعندما عاش جميع هذه البيانات وحدد السمات المميزة للحيوان ، سيصبح محددًا ممتازًا للجمال. لكن ابنة كوكس بحلول ذلك الوقت ستتاح لها الوقت للتحول إلى الزرافات والخشخاش.
ذكر كوكس ابنته ، موضحًا برنامجًا حكوميًا أمريكيًا يسمى ذكاء الآلة من Cortical Networks ، Microns. هدفه الطموح هو عكس هندسة الذكاء البشري حتى يتمكن المبرمجون من إنشاء ذكاء اصطناعي محسن. أولاً ، يحتاج علماء الأعصاب إلى معرفة الاستراتيجيات الحسابية التي تدخل في المادة الرمادية للدماغ. ثم يقوم الفريق العامل مع البيانات بترجمتها إلى خوارزميات. سيكون التدريب في وقت واحد من المهام الرئيسية للذكاء الاصطناعي النهائي. يقول كوكس: "لدى الناس فرصة رائعة لاستخلاص الاستنتاجات والتعميم ، وهذا ما نحاول فهمه".
يركز البرنامج الخمسي ، الذي حصل على 100 مليون دولار في التمويل من
وكالة الاستخبارات الذكية (IARPA) ، على القشرة البصرية ، جزء الدماغ الذي يعالج المعلومات البصرية. من خلال العمل مع الفئران والجرذان ، تخطط فرق ميكرون الثلاثة لرسم مخطط للخلايا العصبية في ملليمتر مكعب من أنسجة المخ. قد لا يبدو هذا مثيرًا للإعجاب ، لكن هذا المكعب يحتوي على حوالي 50000 خلية عصبية متصلة ببعضها البعض من خلال 500 مليون اتصال ومشابك. يأمل الباحثون في أن الفهم الواضح لجميع الاتصالات سيسمح لهم بتحديد "الدوائر" العصبية التي يتم تنشيطها أثناء عمل القشرة البصرية. يتطلب المشروع نظام تصوير عصبي خاص ، يظهر الخلايا العصبية الفردية بدقة على مستوى النانومتر ، والتي لم تتحقق بعد لجزء من الدماغ بهذا الحجم.
على الرغم من أن ممثلين عن العديد من المعاهد يعملون في كل فريق من ميكرون ، فإن معظم أعضاء الفريق ، بقيادة كوكس ، أستاذ مساعد في علم الأحياء الجزيئي والخلوي وعلوم الكمبيوتر في هارفارد ، يعملون في نفس المبنى على أراضي هارفارد. أثناء المشي في المختبر ، يمكنك مراقبة القوارض المشغولة بالمهام في "نادي الألعاب" للجرذان. آلة تقطيع الدماغ مثل أفضل قطع السجق التلقائي ؛ أحد أسرع وأقوى المجاهر على هذا الكوكب. مع عمل هذه المعدات على أكمل وجه ، وباستثمارات ضخمة لقوة الإنسان ، يعتقد كوكس أن لديهم كل فرصة لكسر رمز هذا المليمتر المكعب المؤسف.
حاول أن تتخيل هذه القوة الضخمة للدماغ البشري. لمعالجة المعلومات حول العالم والحفاظ على عمل الجسم ، تمر النبضات الكهربائية عبر 86 مليار خلية عصبية يتم ضغطها في الأنسجة الإسفنجية داخل جمجمتك. يحتوي كل عصبون على
محور عصبي طويل
يتجعد من خلال هذا النسيج ويسمح له بالاتصال بآلاف الخلايا العصبية الأخرى ، مما يؤدي إلى تريليونات من الاتصالات. ترتبط رسومات النبضات الكهربائية بكل حواس وأحاسيس الشخص: حركة الإصبع ، وهضم الغداء ، أو الوقوع في الحب أو التعرف على الإبل.
مجهر ليزر ثنائي الفوتون. يقوم ليزر الأشعة تحت الحمراء بمسح أنسجة المخ لحيوان حي يؤدي مهمة معينة. عندما يصطدم فوتونان في وقت واحد بخلايا عصبية ، ينبعث ملصق فلوري بفوتون له طول موجي مختلف. يسجل المجهر الفيديو مع هذه الومضات (أعلاه). يقول ديفيد كوكس: "يمكنك أن ترى كيف يفكر الفئران".يحاول المبرمجون محاكاة وظائف المخ منذ أربعينيات القرن الماضي ، عندما توصلوا لأول مرة إلى هياكل برمجية تسمى الشبكات العصبية الاصطناعية. تستخدم معظم أفضل الذكاء الاصطناعي الحديث بعض الأشكال الحديثة لهذه الهندسة المعمارية: الشبكات العصبية العميقة والشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المرتجعة وما إلى ذلك. تتكون هذه الشبكات ، التي تم إنشاؤها بناءً على بنية الدماغ ، من العديد من العقد الحسابية ، والخلايا العصبية الاصطناعية التي تؤدي مهام محددة صغيرة ومتصلة ببعضها البعض حتى يتمكن النظام بأكمله من أداء أشياء مثيرة للإعجاب.
لم تستطع الشبكات العصبية نسخ الدماغ التشريحي بشكل أكثر دقة ، حيث لا يزال العلم ليس لديه معلومات أساسية حول تخطيط الجهاز العصبي. يقول Jacob Vogelstein ، مدير مشروع Microns في IARPA ، إن الباحثين عادةً ما كانوا يعملون إما على نطاق صغير أو على نطاق كبير. يقول: "استخدمنا أدوات إما تعقب الخلايا العصبية الفردية أو جمع إشارات من مناطق كبيرة من الدماغ". "هناك فجوة كبيرة في فهم العمليات على مستوى الدائرة - كيف تعمل آلاف الخلايا العصبية معًا لمعالجة المعلومات."
لقد تغير الوضع بفضل الاختراقات التكنولوجية الأخيرة التي سمحت لعلماء الأعصاب ببناء خرائط "
ربط " تكشف عن العديد من الروابط بين الخلايا العصبية. لكن ميكرون يحتاج إلى أكثر من مجرد مخطط اتصال ثابت. يجب على الفريق توضيح كيفية تنشيط هذه الاتصالات عندما يرى القارض ويتعلم ويتذكر. يقول فوغلشتاين: "إنه مشابه جدًا لكيفية محاولة الشخص فهم تشغيل الدائرة الإلكترونية". "يمكن فحص الشريحة بالتفصيل ، لكنك لن تفهم ما يجب أن تفعله حتى ترى كيف تعمل."
بالنسبة لـ IARPA ، سيتم الحصول على نتيجة حقيقية إذا تمكن الباحثون من تتبع نمط الخلايا العصبية المشاركة في التعرف عليها وترجمتها إلى بنية أشبه بالدماغ للشبكات العصبية الاصطناعية. يقول فوغلشتاين: "آمل أن تتكرر الاستراتيجيات الحسابية للدماغ من حيث الرياضيات والخوارزميات". تعتقد الحكومة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل بطريقة مشابهة للدماغ ستكون قادرة على التعامل بشكل أفضل مع المهام الحقيقية من سابقاتها. بطبيعة الحال ، يعد فهم كيفية عمل الدماغ مهمة نبيلة ، لكن وكالات الاستخبارات تريد أن يتعلم الذكاء الاصطناعي بسرعة التعرف ليس فقط على الجمل ، ولكن أيضًا على وجه نصف مخفي في الإطار المحبب لكاميرا المراقبة.
"نادي الألعاب" لجرذان Cox هي غرفة صغيرة يتم فيها تكديس أربعة صناديق سوداء بحجم ميكروويف فوق بعضها البعض. يوجد في كل صندوق وجه فأر على الشاشة ، وأمام أنفه يوجد نقرتان.
في مختبر أرغون الوطني ، يعمل جهاز السنكروترون APS على تسريع الإلكترونات وتحطمها في خيط معدني ، مما ينتج أشعة سينية مشرقة للغاية تركز على قطعة صغيرة من أنسجة المخ. يتم دمج صور الأشعة السينية المأخوذة من زوايا عديدة لإنشاء صورة ثلاثية الأبعاد تظهر كل خلية عصبية داخل قطعة.
الخلايا العصبية في أنسجة المخفي التجربة الحالية ، تحاول الفئران التعامل مع مهمة صعبة. تعرض الشاشة صورًا ثلاثية الأبعاد تم إنشاؤها بواسطة جهاز كمبيوتر. هذه ليست بعض الأشياء من العالم الخارجي ، مجرد أشكال مجردة متكتلة. عندما يرى الفئران الكائن أ ، يجب أن يلعق الصنبور الأيسر للحصول على قطرة من عصير حلو. عندما ترى الكائن B ، سيكون العصير في الصنبور الصحيح. ولكن يتم عرض الأشياء من زوايا مختلفة ، لذلك سيحتاج الجرذ إلى قلب كل شيء في ذهنه وتحديد ما إذا كان يشير إلى A أو B.
يتم تخفيف جلسات التدريب عن طريق التقاط الصور التي يتم من خلالها نقل الفئران إلى القاعة إلى مختبر آخر ، حيث يوجد مجهر كبير ، مغطى بقطعة قماش سوداء ، وتبدو مثل معدات التصوير الفوتوغرافي القديمة. يستخدم الفريق مجهر ليزر ثنائي الفوتون لدراسة القشرة البصرية لحيوان عندما ينظر إلى شاشة يظهر فيها جسمان مألوفان A و B من زوايا مختلفة. يسجل المجهر ومضات وتوهجات تحدث عندما يضرب الليزر الخلايا العصبية النشطة ، ويظهر فيديو ثلاثي الأبعاد صورًا تشبه اليراعات الخضراء التي تومض في ليلة صيف. يريد كوكس أن يعرف كيف تتغير هذه الأنماط عندما يصبح الحيوان خبيرًا في هذه المهمة.
إن دقة المجهر ليست جيدة بما يكفي لرؤية المحاوير التي تربط الخلايا العصبية ببعضها البعض. بدون هذه المعلومات ، لا يمكن للعلماء تحديد كيف ينشط أحد الخلايا العصبية التالي لإنشاء دائرة معالجة المعلومات. للقيام بذلك ، يجب قتل الحيوان ، ويجب دراسة الدماغ عن كثب.
ينقش الباحثون مكعبًا صغيرًا من القشرة البصرية التي تقدمها فيديكس إلى مختبر أرجون الوطني. هناك ، يستخدم معجل الجسيمات إشعاعًا قويًا بالأشعة السينية لبناء خريطة ثلاثية الأبعاد تظهر الخلايا العصبية الفردية ، وأنواع أخرى من خلايا الدماغ والأوعية الدموية. المحاور المتصلة في المكعب غير مرئية أيضًا على هذه الخريطة ، ولكنها تساعد لاحقًا عندما يقارن الباحثون الصور من مجهر ثنائي الفوتونات مع الصور التي تم الحصول عليها من المجاهر الإلكترونية. يقول كوكس: "بالنسبة لنا ، الأشعة السينية هي
حجر رشيد ".
ثم تعود قطعة من الدماغ إلى مختبر هارفارد بجيف ليختمان ، أستاذ البيولوجيا الجزيئية والخلوية ، وهو خبير رائد في توصيل الدماغ. يأخذ فريق ليختمان هذا المليمتر المكعب من الدماغ ويقطعه بآلة إلى 33000 قطعة بسمك 30 نانومتر. يتم جمع هذه الأنحف على شرائط من الفيلم ووضعها على ركيزة السيليكون. ثم يستخدم الباحثون أحد أسرع المجاهر الإلكترونية في العالم ، والتي ترسل 61 حزمة من الإلكترونات إلى كل عينة نسيج وتقيس تشتت الإلكترون. تعمل آلة بحجم الثلاجة على مدار الساعة وتنتج صورًا لكل شريحة بدقة 4 نانومتر.
تشبه كل صورة مقطعًا من مكعب من السباغيتي المعبأة بإحكام. يجمع نظام معالجة الصور البرمجية شرائح بالترتيب ويتتبع كل خيط إسباجيتي ينتقل من شريحة إلى أخرى ، مما يجعل الرسومات على طول المحور العصبي لكل خلية من الخلايا العصبية مع آلاف الاتصالات مع الخلايا العصبية الأخرى. ولكن يفقد البرنامج أحيانًا خيطًا أو يخلط بينه وبين الآخر. يقول كوكس إن الناس أفضل في استخدام الكمبيوتر من أجهزة الكمبيوتر. "لسوء الحظ ، فإن معالجة الكثير من البيانات ليست كافية للأشخاص في جميع أنحاء الأرض." يعمل المبرمجون في جامعة هارفارد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) على مهمة التتبع التي يحتاجون إلى حلها لرسم مخطط دقيق لهيكل الدماغ.
من خلال تركيب هذا الرسم البياني على خريطة نشاط الدماغ التي تم الحصول عليها باستخدام مجهر ثنائي الفوتون ، يمكن للمرء اكتشاف هياكل الدماغ الحسابية. على سبيل المثال ، يجب أن تُظهر مثل هذه المجموعة أيًا من الخلايا العصبية في الدائرة ، يتم إشعالها عندما يرى الفئران شيئًا غريبًا ، ويقلبه رأسيًا رأسيًا ويقرر أنه يبدو أكثر مثل الجسم A.
مشكلة أخرى صعبة تواجه فريق كوكس هي السرعة. في المرحلة الأولى من المشروع ، التي انتهت في مايو ، احتاج كل فريق إلى إظهار نتائج دراسة قطعة من أنسجة المخ بحجم 100 ميكرومتر مكعب. بمثل هذه الشريحة المخفضة ، أكمل فريق كوكس المرحلة بالمجهر الإلكتروني وإعادة البناء في أسبوعين. في المرحلة الثانية ، تحتاج الفرق إلى تعلم كيفية معالجة القطع من نفس الحجم في بضع ساعات. يؤدي القياس من 100 ميكرومتر
3 إلى 1 مم
3 إلى زيادة حجم ألف مرة. لذلك ، فإن Coke مهووس بأتمتة كل خطوة من العملية ، من تدريب الفئران بالفيديو إلى تتبع الروابط. يقول: "مشاريع IARPA هذه تجعل العلوم تبدو كمهندسين". "نحن بحاجة إلى تدوير كرنك بسرعة كبيرة."
يسمح تسريع التجارب لفريق Cox باختبار المزيد من النظريات المتعلقة ببنية الدماغ ، مما سيساعد باحثي الذكاء الاصطناعي. في التعلم الآلي ، يحدد المبرمج البنية العامة للشبكة العصبية ، ويقرر البرنامج نفسه كيفية ربط الحسابات في تسلسل. لذلك ، يخطط الباحثون لتدريب الفئران والشبكات العصبية على نفس المهمة البصرية ومقارنة أنماط الاتصال والنتائج. يقول كوكس: "إذا لاحظنا بعض الأنماط في اتصالات الدماغ ولم نلاحظها في النماذج ، فقد يكون هناك تلميح إلى أننا نقوم بشيء خاطئ".
يتضمن أحد مجالات البحث قواعد تدريب الدماغ. يعتقد أن التعرف على الأشياء يحدث من خلال المعالجة الهرمية ، حيث تتلقى المجموعة الأولى من الخلايا العصبية الألوان والشكل الأساسيين ، وتجد المجموعة التالية الحواف لفصل الكائن عن الخلفية ، وما إلى ذلك. عندما يتعلم الحيوان كيفية التعامل مع مهمة التعرف بشكل أفضل ، قد يسأل الباحثون: أي من مجموعات الخلايا العصبية في التسلسل الهرمي تغير نشاطه أكثر؟ وعندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في التعامل بشكل أفضل مع نفس المهمة ، هل تتغير شبكته العصبية بنفس الطريقة التي تتغير بها الشبكة العصبية للفأر؟
تأمل IARPA أن تكون الاكتشافات قابلة للتطبيق ليس فقط على رؤية الكمبيوتر ، ولكن أيضًا على التعلم الآلي بشكل عام. يقول كوكس: "نتصرف جميعًا بشكل عشوائي ، لكن حظنا مدعوم بالأدلة". ويشير إلى أن القشرة الدماغية ، وهي الطبقة الخارجية للأنسجة العصبية التي يحدث فيها التعرف عالي المستوى ، لديها بنية "متطابقة بشكل مريب" في جميع أنحاء الحجم. يجبر هذا التوحيد علماء الأعصاب وخبراء الذكاء الاصطناعي على الاعتقاد بأنه في معالجة المعلومات في الدماغ ، يمكن استخدام مخطط اتصال أساسي واحد ، يخططون لاكتشافه. قد يكون تعريف هذا المخطط الأولي خطوة إلى الأمام لتحقيق الهدف العام لمنظمة العفو الدولية.
في هذه الأثناء ، يدور فريق كوكس كرنك ، محاولاً جعل الإجراءات المجربة والمختبرة تعمل بشكل أسرع ، يعمل باحث آخر في ميكرون على فكرة جذرية. يقول جورج تشيرش ، الأستاذ في معهد هارفارد للتكنولوجيا المستوحاة من علم الأحياء ، إذا نجح الأمر. Wyssa ، يمكنها أن تحدث ثورة في علم الدماغ.
تقود الكنيسة فريق ميكرونز مع تاي سينغ لي من جامعة كارنيجي مالون في بيتسبرغ. الكنيسة مسؤولة عن ترميز الاتصال ، ويختلف نهجه بشكل لافت للنظر عن الفرق الأخرى. لا يستخدم مجهرًا إلكترونيًا لتتبع اتصالات المحوار. يعتقد أن هذه التكنولوجيا بطيئة للغاية وتنتج الكثير من الأخطاء. يقول إنه عندما تحاول تتبع المحاوير في ملليمتر مكعب من الأنسجة ، ستتراكم الأخطاء وتلوث بيانات الاتصال.
لا تعتمد طريقة الكنيسة على طول المحور العصبي أو حجم القطعة المدروسة من الدماغ. ويستخدم الفئران المعدلة وراثيا وتكنولوجيا تسمى "
DNA barcoding " التي تميز كل خلية عصبية بمعرف جيني فريد يمكن قراءته من هامش التشعبات ومن نهاية محوره الطويل. "بغض النظر عن مدى ضخامة المحور" ، يقول. "باستخدام الرمز الشريطي ، تجد نهايتين ، ولا يهم كيف يتم الخلط بين كل شيء في الوسط." يستخدم فريقه شرائح من أنسجة المخ أكثر سمكًا من فريق كوكس - 20 ميكرومتر بدلاً من 30 نانومتر - لأنهم لا يحتاجون إلى القلق بشأن فقدان المسار الدقيق لممر المحوار بين الشرائح. تسجل آلات تسلسل الحمض النووي جميع الباركود الموجودة في شريحة معينة ، ثم يقوم البرنامج بمعالجة قوائم المعلومات الجينية وإنشاء خريطة توضح الخلايا العصبية المرتبطة بها.
أثبتت الكنيسة وزميله أنتوني زادور ، أستاذ علم الأعصاب في مختبر كولد سبرينج هاربور في نيويورك ، في التجارب السابقة أن تقنيات الباركود والتسلسل تعمل ، ولكن لم تجمع البيانات بعد في خريطة الاتصال الكاملة اللازمة للعمل على مشروع ميكرون . إذا نجح الفريق ، يقول تشرش أن ميكرون سيكون فقط بداية محاولاته لبناء خريطة دماغية: فعندئذٍ يريد إنشاء رسم تخطيطي لجميع الاتصالات في دماغ الفأر بأكمله ، حيث يمكنك العثور على 70 مليون خلية عصبية و 70 مليار اتصال. تقول الكنيسة: "إن العمل بمليمتر مكعب يعني أن تكون قصير النظر للغاية". "خططي لا تنتهي عند هذا الحد."
خريطة لمنطقة الدماغ تعتمد على الباركود RNA
آلة التسلسليمكن لهذه الخرائط واسعة النطاق أن تساهم في ظهور أفكار جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي التي تحاكي الدماغ البيولوجي تمامًا. , , : , , . « , », – . , , , .
تقدر الكنيسة أن مشروع الهندسة العكسية لعقل ميكرون قد لا يكون ناجحًا. يقول إن الدماغ معقد للغاية لدرجة أنه حتى إذا كان الباحثون قادرين على بناء مثل هذه الآلات ، فقد لا يفهمون جميع أسرار الدماغ بالكامل - وهذا ليس مخيفًا. تقول الكنيسة: "أعتقد أن الفهم صنم للعلماء". "قد يحدث أن إنشاء دماغ سيكون أسهل من فهمه."