كيف يرفع التوازي الضخم كفاءة الدماغ على قدرات الذكاء الاصطناعي
الدماغ جهاز معقد. في البشر ، يحتوي على حوالي 100 مليار خلية عصبية وحوالي 100 تريليون اتصال بينهما. غالبًا ما تتم مقارنته بنظام آخر معقد يتمتع بقدرات كبيرة على حل المهام: كمبيوتر رقمي. يحتوي الدماغ والكمبيوتر على عدد كبير من الوحدات الأولية - الخلايا العصبية أو الترانزستورات ، على التوالي - متصلة بالدوائر المعقدة التي تعالج المعلومات المنقولة بواسطة الإشارات الكهربائية. على المستوى العالمي ، تتشابه بنيات الدماغ والكمبيوتر إلى حد ما ، لأنها تتكون من حلقات منفصلة تقريبًا للإدخال والإخراج والمعالجة المركزية والذاكرة.
من هو الأفضل في حل المشكلات - الدماغ أو الكمبيوتر؟ نظرًا للتطور السريع لتقنية الكمبيوتر في العقود الأخيرة ، يمكنك تحديد ما يفوز الكمبيوتر. في الواقع ، تم تصميم أجهزة الكمبيوتر وبرمجتها لهزيمة أسياد البشر في الألعاب المعقدة ، مثل الشطرنج في التسعينيات ، ومؤخرًا ، وكذلك في مسابقات المعرفة الموسوعية ، مثل عرض
لعبة Jeopardy! ولكن في الوقت الحالي أن الناس يهزمون أجهزة الكمبيوتر في مجموعة متنوعة من المهام المتعلقة بالعالم الحقيقي - من القدرة على التمييز بين راكب دراجة أو أحد المشاة على الطريق إلى التقاط كوب من الشاي من طاولة ونقله بعناية إلى فمه - ناهيك عن التصور والإبداع.
لماذا يقوم الكمبيوتر بعمل جيد في بعض المهام ، والدماغ مع الآخرين؟ ساعدت مقارنات الكمبيوتر بالدماغ المهندسين وعلماء الأعصاب على فهم هذه المشكلة. تمت المقارنة التالية في فجر العصر الحديث لأجهزة الكمبيوتر ، في كتاب صغير ولكنه مؤثر الكمبيوتر والدماغ من قبل
جون فون نيومان ، وهو متخصص في العديد من مجالات العلوم ، والذي كان أول من طور مخطط هندسة الكمبيوتر في أربعينيات القرن العشرين ، ولا يزال ثم تخدم كأساس لأجهزة الكمبيوتر الحديثة. دعونا نلقي نظرة على الأرقام في هذه المقارنات.
| الخصائص | كمبيوتر | الدماغ |
|---|
| عدد العناصر الأولية | ما يصل إلى 10 مليار ترانزستور | billion 100 مليار خلية عصبية و 100 تريليون مشابك |
| سرعة العمليات الأساسية | 10 مليار / ثانية | <1000 / ثانية |
| الدقة | 1 في 4.2 مليار (لمعالج 32 بت) | 1 إلى 100 |
| استهلاك الطاقة | 100 واط | 10 واط |
| طريقة معالجة المعلومات | مسلسل في الغالب | المسلسل والمتوازي على نطاق واسع |
| عدد المدخلات والمخرجات لكل عنصر | 1-3 | ≈ 1000 |
| وضع العملية | رقمي | رقمي و تناظري |
البيانات مأخوذة من أجهزة الكمبيوتر 2008. تضاعف عدد الترانزستورات لكل دائرة متكاملة كل 18-24 شهرًا ، ولكن مع مرور الوقت ، انخفضت السرعة بسبب مشاكل في استهلاك الطاقة وتبديد الحرارة.
يتمتع الكمبيوتر بمزايا هائلة على الدماغ في سرعة العمليات الأساسية
1 . اليوم ، أجهزة الكمبيوتر الشخصية قادرة على أداء مثل العمليات الحسابية الأساسية مثل الجمع ، بسرعة 10 مليار عملية في الثانية. يمكننا تقييم سرعة عمليات الدماغ الأولية من خلال العمليات الأولية التي تنقل الخلايا العصبية من خلالها المعلومات وتتواصل مع بعضها البعض. على سبيل المثال ، تنشط الخلايا العصبية
إمكانات العمل - رشقات من الإشارات الكهربائية التي يتم إطلاقها بالقرب من خلية عصبية وتنتقل عبر فروعها الطويلة ، والمحاور العصبية ، وتربطها بالخلايا العصبية التالية. يتم ترميز المعلومات في وتيرة ووقت بدء هذه الرشقات. الحد الأقصى لتكرار تنشيط الخلايا العصبية هو حوالي 1000 رشقة في الثانية. في مثال آخر ، تنقل الخلايا العصبية المعلومات إلى الخلايا العصبية الشريكة ذات الصلة ، وتنبعث منها ناقلات عصبية كيميائية في هياكل خاصة في نهايات المحاوير والمشابك ، والخلايا العصبية الشريكة تحول الناقل العصبي إلى إشارات كهربائية ، وتسمى هذه العملية
انتقال متشابك . أسرع انتقال متشابك يحدث في 1 مللي ثانية. لذلك ، من خلال الرشقات والناقلات المشبكية ، يكون الدماغ قادرًا على تنفيذ ما يصل إلى ألف عملية أساسية في الثانية كحد أقصى ، وهو أبطأ بمقدار 10 ملايين مرة من جهاز الكمبيوتر. من المفترض أن العمليات الحسابية يجب أن تحول المدخلات إلى الإخراج ، بحيث تكون سرعة العمل محدودة بالعمليات الأساسية لاتصالات الخلايا العصبية ، مثل إمكانات العمل والانتقال المشبكي. ولكن هناك استثناءات لهذه القيود. على سبيل المثال ، الخلايا العصبية ذات المشابك الكهربائية (الوصلات بين الخلايا العصبية التي لا تستخدم ناقلات عصبية كيميائية) التي لا تنتج طفرات قادرة ، من حيث المبدأ ، على نقل المعلومات بشكل أسرع من مللي ثانية ؛ كما أن الأحداث القادرة على الحدوث محليًا في التشعبات قادرة على ذلك.
يتمتع الكمبيوتر أيضًا بمزايا خطيرة على الدماغ في دقة العمليات الأساسية. جهاز الكمبيوتر قادر على تمثيل الأرقام بأي دقة مطلوبة باستخدام البتات والأصفار والوحدات المخصصة لكل رقم. على سبيل المثال ، فإن الرقم 32 بت لديه دقة تتراوح من 1 إلى 2
32 ، أو 4.2 مليار دولار. تشير الأدلة التجريبية إلى أن معظم الأرقام في الجهاز العصبي (على سبيل المثال ، وتيرة تنشيط الخلايا العصبية ، والتي غالبًا ما تستخدم كتقدير لشدة التحفيز) تتقلب بنسبة قليلة بسبب الضجيج البيولوجي ، أي أن الدقة في أحسن الأحوال هي من 1 إلى 100 ، وهو أسوأ بملايين المرات من الكمبيوتر. بالمناسبة ، يمكن أن يعمل الضجيج كمؤشر على أن العديد من العمليات العصبية هي في الأساس احتمالية. يمكن أن تتسبب المحفزات نفسها في تسلسل مختلف من رشقات النشاط الكهربائي للخلايا العصبية.
ومع ذلك ، لا يمكن أن تسمى الحسابات التي يقوم بها الدماغ بطيئة أو غير دقيقة. على سبيل المثال ، يمكن للاعب التنس المحترف أن يتبع مسار الكرة التي تطير بسرعة تصل إلى 260 كم / ساعة ، والانتقال إلى المقعد الأمثل في الملعب ، ووضع يده في الموضع الصحيح وموجة المضرب ، وإعادة الكرة إلى نصف الخصم - وكل هذا في بضع مئات من المللي ثانية. علاوة على ذلك ، فإن الدماغ قادر على كل هذه المهام (باستخدام الجسم الذي يتحكم فيه) ، ويستهلك طاقة أقل بعشر مرات من الكمبيوتر الشخصي. كيف ينجح الدماغ؟ اختلاف مهم بين الكمبيوتر والدماغ هو الوضع الذي يعالج فيه كل من هذه الأنظمة المعلومات. يقوم الكمبيوتر بمهام الجزء الأكبر في الخطوات المتسلسلة. يمكن رؤية ذلك من خلال الطريقة التي يكتب بها المبرمجون التعليمات البرمجية ، وإنشاء دفق من التعليمات المتتالية. مطلوب دقة عالية لكل خطوة من هذا التسلسل ، حيث تتراكم الأخطاء وتتضخم في كل خطوة. يستخدم الدماغ أيضًا خطوات متسلسلة في معالجة المعلومات. في مثال التنس ، تتدفق المعلومات من العين إلى الدماغ ، ثم إلى الحبل الشوكي للتحكم في تقلصات عضلات الساقين والجذع والذراع والمعصم.
لكن الدماغ يستخدم أيضًا معالجة بيانات متوازية ضخمة ، مستفيدًا من العدد الهائل من الخلايا العصبية والصلات بينها. على سبيل المثال ، تنشط كرة التنس المتحركة العديد من خلايا الشبكية ، المستقبلات الضوئية ، التي تحول الضوء إلى إشارات كهربائية. تنتقل هذه الإشارات إلى العديد من أنواع الخلايا العصبية الشبكية المختلفة. في الوقت الذي تمر فيه إشارات المستقبلات الضوئية من خلال اتصالين أو ثلاثة متشابك في الشبكية ، تكون المعلومات حول موضع الكرة واتجاهها وسرعتها قد تم استخراجها بالفعل من خلال الدوائر العصبية المتوازية ، ونقلها إلى الدماغ. بالطريقة نفسها ، ترسل القشرة الحركية (الجزء من القشرة الدماغية المسؤولة عن الحركة الواعية) أوامر بالتوازي للتحكم في تقلص عضلات الساقين والجذع والذراعين والمعصمين ، بحيث يحتل الجسم واليدين في نفس الوقت الوضع الأمثل لاستقبال الكرة.
تعمل هذه الإستراتيجية المتوازية بشكل كبير لأن كل خلية عصبية تجمع المدخلات وترسل الإخراج إلى العديد من الخلايا العصبية الأخرى - في المتوسط للثدييات ، 1000 ارتباط وارد وصادر لكل خلية عصبية. وكل ترانزستور في المجموع يحتوي على ثلاث عقد فقط للإدخال والإخراج. يمكن أن تسير المعلومات من عصبون واحد بطرق متوازية عديدة. وفي الوقت نفسه ، يمكن للعديد من الخلايا العصبية لمعالجة المعلومات ربط بيانات المخرجات عن طريق إرسالها إلى خلية عصبية لاحقة. هذه الخاصية مفيدة بشكل خاص لزيادة دقة معالجة المعلومات. على سبيل المثال ، قد تحتوي المعلومات التي يوفرها عصبون واحد على ضوضاء (أي أن دقتها تتراوح بين 1 و 100). عند إدراك المدخلات من 100 خلية عصبية تعالج نفس المعلومات ، يمكن للخلايا العصبية التالية بدورها أن توفر بالفعل معلومات بدقة أعلى (في هذه الحالة ، من 1 إلى 1000). افترض أن الانحراف المعياري
media للوسائط لكل وحدة من وحدات إدخال البيانات يتوافق تقريبًا مع الضوضاء. بالنسبة لمتوسط عدد المدخلات المستقلة n ، الانحراف المتوقع لمتوسط
الوسائط = σ / √ n. في مثالنا ، σ = 0.01 ، و n = 100 ، لذا σ
الوسائط = 0.001.
يوجد تشابه واختلاف بين الكمبيوتر والدماغ في تمثيل وحداتهما الابتدائية. يستخدم الترانزستور تمثيلًا رقميًا للمعلومات ذات القيم المنفصلة (0 أو 1). إن انفجار Axon هو أيضًا إشارة رقمية ، لأن العصبون في أي لحظة من الوقت إما يتم تنشيطه أو لا يتم تنشيطه ، وعندما يتم تنشيطه ، يكون لكل الرشقات تقريبًا نفس الحجم والشكل تقريبًا. تسمح هذه الخاصية بنقل موثوق للرشقات عبر مسافات طويلة. ومع ذلك ، تستفيد الخلايا العصبية أيضًا من قدرات الإشارات التناظرية التي تمثل المعلومات باستخدام القيم المستمرة. بعض الخلايا العصبية (معظم الخلايا العصبية في الشبكية) لا تنتج رشقات نارية ، وينتج خرجها عن طريق إشارات كهربائية متدرجة (والتي ، على عكس الرشقات ، يمكن أن تختلف في حجمها) ، وهي قادرة على نقل معلومات أكثر من الرشقات. يستخدم الطرف المستقبل للخلايا العصبية (الموجود عادة في التشعبات) أيضًا إشارات تناظرية لدمج ما يصل إلى ألف إشارة إدخال في نفس الوقت ، مما يسمح للتشعبات بإجراء حسابات معقدة.
ميزة أخرى ملحوظة للدماغ ، والتي تستخدم بوضوح في مثال لعبة التنس ، هي أن قوة الروابط بين الخلايا العصبية يمكن تغييرها نتيجة للأفعال والخبرة - هذه العملية ، كما يعتبرها علماء الأعصاب ، هي أساس التعلم والحفظ. يسمح التدريب المتكرر للدوائر العصبية بضبط المهمة بشكل أفضل ، مما يزيد من السرعة والدقة بشكل خطير.
على مدى العقود الماضية ، كان الدماغ مصدر إلهام للمهندسين لتحسين أجهزة الكمبيوتر. يتم تضمين مبادئ المعالجة المتوازية وتعديل أوزان السندات ، اعتمادًا على الاستخدام ، في أجهزة الكمبيوتر الحديثة. على سبيل المثال ، في تطوير أجهزة الكمبيوتر ، فإن الاتجاه الحالي هو زيادة التوازي ، على سبيل المثال ، استخدام العديد من المعالجات (النوى) في جهاز كمبيوتر واحد. مثال آخر هو التعلم العميق ، علم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، الذي حقق نجاحًا هائلاً في السنوات الأخيرة وهو مسؤول عن التقدم السريع في التعرف على الأشياء والكلام في أجهزة الكمبيوتر والأجهزة المحمولة ، مستوحى من الاكتشافات المتعلقة بالنظام البصري للثدييات.
2يستخدم التعلم العميق ، وتقليد النظام البصري للثدييات ، عدة طبقات ، كل منها يمثل الخصائص التجريدية المتزايدة للكائن (بصري أو كلامي) ، ويتم تعديل أوزان الروابط بين الطبقات المختلفة باستخدام التدريب ، وليس بسبب الجهود الهندسية. وقد وسعت هذه التطورات الأخيرة قائمة المهام الخاضعة لأجهزة الكمبيوتر. ومع ذلك ، يبقى الدماغ مرناً متفوقاً على الكمبيوتر ، قابلاً للتعميم وقدرة تعليمية. عندما يكتشف علماء الأعصاب المزيد والمزيد من أسرار الدماغ (بمساعدة الاستخدام المتزايد لأجهزة الكمبيوتر) ، سيتمكن المهندسون من أخذ المزيد من الأمثلة للإلهام من الدماغ من أجل تحسين هندسة وأداء أجهزة الكمبيوتر. أيا كان الفائز في مهمة معينة ، فإن هذا التلقيح المتبادل متعدد التخصصات سيقدم بلا شك بيولوجيا الأعصاب وتكنولوجيا الكمبيوتر.
1. باترسون ، DA & Hennessy ، JL Computer Organization and Design (Elsevier ، أمستردام ، 2012) ، الطبعة الرابعة.
2. LeCun، Y. Bengio، Y.، & Hinton، G. التعلم العميق. الطبيعة 521 ، 436-444 (2015).
ليكان لو هو أستاذ في كلية العلوم الإنسانية والعلوم وأستاذ علم الأعصاب في جامعة ستانفورد.