نشرت مؤخرًا دراسة في مجلة الهندسة تقدم نهجًا مبتكرًا في الذكاء الاصطناعي من خلال محاكاة كيفية عمل الذاكرة البشرية. تهدف هذه الدراسة إلى تجاوز القيود الرئيسية للنماذج الحالية واسعة النطاق مثل ChatGPT، تمهيدًا لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وذكاءً معرفيًا.
على الرغم من أن النماذج الكبيرة أثبتت أداءً مثيرًا للإعجاب في مجموعة من التطبيقات، إلا أنها تعاني أيضًا من بعض القيود الكبيرة. وتشمل هذه القيود المتطلبات العالية من حيث البيانات والحسابات، بالإضافة إلى تعرضها للنسيان الكارثي، وعدم قدرتها على الاستدلال المنطقي بشكل كافٍ. ووفقًا للدراسة، تنبع هذه المشاكل من التصميم الأساسي لشبكات الأعصاب الاصطناعية، وعمليات تدريبها، واعتمادها على التفكير المعتمد فقط على البيانات.
لتجاوز هذه التحديات، يقترح الباحثون مفهوم “الذاكرة الآلية”، وهي بنية تخزين شبكية متعددة الطبقات موزعة تقوم بترميز المعلومات الخارجية بطريقة قابلة للقراءة بواسطة الآلات وقابلة للحساب. تدعم هذه البنية التحديثات الديناميكية، والارتباطات الزمانية والمكانية، والوصول إلى الهاش الغامض. بناءً على الذاكرة الآلية، يقدمون إطار العمل M2I، الذي يتكون من وحدات التمثيل والتعلم والاستدلال، ويشكل حلقتين تفاعليتين.
يركز إطار M2I على أربعة مجالات رئيسية:
لدى هذه الدراسة القدرة على إحداث ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي. من خلال محاكاة آلية الذاكرة في الدماغ البشري، قد يؤدي إطار العمل M2I إلى تطوير آلات أكثر ذكاءً وكفاءة يمكنها التعامل مع المهام المعقدة والتكيف مع البيئات المتغيرة. ومع ذلك، هناك حاجة إلى مزيد من البحث لتحقيق إمكانات هذا النهج بالكامل.
إن دراسة الذكاء الآلي المستوحى من آلية الذاكرة البشرية توفر اتجاهًا واعدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. فهي توفر منظورًا جديدًا لمعالجة قيود النماذج الكبيرة الحالية ولها القدرة على دفع الجيل التالي من الآلات الذكية. مع تقدم البحث، سيكون من المثير للاهتمام أن نرى كيف يتم تحويل هذه الأفكار إلى تطبيقات عملية وكيف تؤثر في مختلف الصناعات.
