Q:
كيف يمكن للتعلم الآلي أن يساعد في مراقبة الخلايا العصبية البيولوجية - ولماذا هذا النوع مربك من الذكاء الاصطناعي؟
أ:لا يُعرف التعلم الآلي نموذجًا لنشاط الدماغ البشري فحسب ، بل يستخدم العلماء أيضًا تقنيات تعتمد على ML لإلقاء نظرة فعلية على الدماغ نفسه والخلايا العصبية الفردية التي تعتمد عليها هذه الأنظمة.
يتحدث مقال سلكي عن الجهود المستمرة للنظر في الدماغ وتحديد خصائص الخلايا العصبية الفردية. يتحدث الكاتب روبي غونزاليس عن جهد في عام 2007 يوضح بعض ما لا يزال في طليعة تطوير التعلم الآلي اليوم.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
بطريقة ما ، تُظهر هذه المشاريع أيضًا الطبيعة كثيفة العمالة للتعلم الآلي الخاضع للإشراف. في برامج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف ، يجب تصنيف بيانات مجموعة التدريب بعناية للمساعدة في إعداد المشروع للنجاح والدقة.
يتحدث غونزاليس عن موقف يجتمع فيه العديد من أعضاء الفريق للقيام بجهد العمل الضخم المطلوب للحصول على نوع من العلامات التي تحتاجها هذه المشروعات - وصف مجموعة من طلاب الصيف ، وطلاب الدراسات العليا وأفراد ما بعد الدكتوراه ، وخبير علم الأعصاب الجزيئي مارغريت ساذرلاند يصف كيف يساعد التعليق التوضيحي للبيانات على إعداد مجموعة البيانات. كان المعهد الوطني للاضطرابات العصبية والسكتة الدماغية ، الذي كان ساذرلاند مديراً له ، أحد ممولي الدراسة.
باستخدام شبكة عصبية عميقة ، لاحظ فريق بقيادة عالم الأعصاب في سان فرانسيسكو ستيفن فينكباين وبعض الخبراء في Google صورًا للخلايا التي تحتوي على أو بدون أنواع مختلفة من علامات تمييز الفلورسنت. نظرت التكنولوجيا إلى أجزاء فردية من الخلايا العصبية ، مثل المحاور العصبية والتغصنية ، وحاولت عزل أنواع مختلفة من الخلايا عن بعضها البعض ، في عملية أطلق عليها Finkbeiner وآخرون تسمية السيليكو أو ISL.
يمكن أن يكون هذا النوع من الأبحاث مربكًا بشكل خاص لأولئك الجدد في عملية التعلم الآلي. ذلك لأن فكرة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تعتمد إلى حد كبير على الشبكات العصبية ، والتي هي نفسها نماذج رقمية لكيفية عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري.
الخلايا العصبية الاصطناعية ، التي بنيت على الخلايا العصبية البيولوجية ، لديها مجموعة من المدخلات الموزونة ، وظيفة التحول ووظيفة التنشيط. على نحو مشابه للخلايا العصبية البيولوجية ، فإنها تأخذ شكلًا ما من المدخلات التي تعتمد على البيانات وتقوم بإرجاع ناتج. لذلك من المثير للسخرية أن يتمكن العلماء من استخدام هذه الشبكات العصبية المستوحاة من الناحية البيولوجية للنظر في الواقع إلى الخلايا العصبية البيولوجية.
بطريقة ما ، إنها تسير بطريقة معينة في حفرة الأرانب من التكنولوجيا العودية - لكنها تساعد أيضًا في تسريع عملية التعلم في هذه الصناعة - وهذا يثبت لنا أيضًا أن العلوم العصبية والهندسة الكهربائية أصبحت في النهاية قريبة جدًا مرتبط. في رأي البعض ، نحن نقترب من التفرد الذي تحدث عنه عقل تكنولوجيا المعلومات الكبير راي كورزويل حيث ستصبح الخطوط الفاصلة بين البشر والآلات غير واضحة بشكل ثابت. من المهم أن ننظر إلى كيفية قيام العلماء بتطبيق هذه التقنيات القوية للغاية على عالمنا ، لفهم كيفية عمل كل هذه النماذج الجديدة بشكل أفضل.
