العلماء يحاولون دمج الذكاء الاصطناعي مع خلايا دماغية بشرية

⬤ حصل فريق بحثي في أستراليا على منحة 600 ألف دولار لدراسة دمج قدرات الدماغ البشري بالذكاء الاصطناعي.

⬤ استخدم الباحثون خلايا دماغية معزولة في المخبر وجعلوها تلعب لعبة “بونغ” الحاسوبية القديمة بنجاح.

⬤ يعتقد العلماء أن هذا الاستخدام يمكن أن يحدث ثورة في المجال، لكنه يطرح عدة أسئلة أخلاقية مهمة.

تدور نقاشات كثيرة في وقتنا الحالي حول جدارة الذكاء الاصطناعي وقدرته على مضاهاة الذكاء البشري. ولاستغلال أفضل ما فيهما، حصل فريق من الباحثين مؤخراً على منحة قدرها 600 ألف دولار من مكتب الاستخبارات الوطنية الأسترالي لدراسة طريقة لدمج قدرات خلايا الدماغ البشري بالذكاء الاصطناعي.

بالتعاون مع الشركة الكندية الناشئة Cortical Labs، نجح فريق الباحثين منذ الآن في جعل مجموعة من حوالي 800 ألف خلية دماغية موضوعة في طبق مختبر بتري قادرة على لعب لعبة “البونغ” على الحاسوب. وهي لعبة بسيطة يقوم اللاعب بها بضرب وصد كرة مرتدة حول الشاشة.

الفكرة الأساسية وراء المشروع هي دمج الدماغ البشري مع الذكاء الاصطناعي، مما قد يعطي التعلم الآلي بعداً جديداً سواء تم استخدامه في السيارات ذاتية القيادة، أو الطائرات المسيرة ذاتية القيادة، أو روبوتات التوصيل حتى. وهذا ما يأمل المانحون تحقيقه من إعطائهم المنحة إلى الفريق.

ويبدو أن الباحثين يمتلكون آمالاً كبيرة لهذه التقنية، حيث قال عديل رازي، رئيس فريق الباحثين وأستاذ مساعد في جامعة مونارك: “قد تتفوق هذه القدرة التقنية الجديدة على أداء الأجهزة المعتمدة على السيليكون في المستقبل. سيكون لنتائج بحث كهذا آثار كبيرة في مجالات متعددة مثل التخطيط، والروبوتيات، والأتمتة المتقدمة، وواجهات الدماغ الحاسوبية، واكتشاف الأدوية.”

ووفقاً لرازي، يمكن لهذه التقنية أن تسمح للذكاء الاصطناعي “بالتعلم طوال حياته” مثل خلايا الدماغ البشري، أي أنه سيتعلم مهارات جديدة دون فقدان مهاراته المكتسبة في السابق، كما سيكون قادراً على تطبيق معرفته الحالية على مهام جديدة.

يهدف رازي وفرق باحثيه إلى إنماء خلايا دماغية في طبق مخبري ضمن نظام يسمى DishBrain، أي “الدماغ في طبق”، لدراسة عملية “التعلم المستمر مدى الحياة” التي تقوم بها الخلايا البشرية. ونسبة لكونه مشروعاً طموحاً للغاية، على الأرجح أن يستغرق بعض الوقت.

قال رازي: “سنستخدم هذه المنحة لتطوير آلات ذكاء اصطناعي أفضل تحاكي قدرة التعلم لهذه الشبكات العصبية البيولوجية. سيساعدنا هذا على زيادة قدرة الأجهزة والأساليب حتى تصبح فيه بديلاً فعالاً للحوسبة التي تعتمد على السيليكون.”