تشير الحوسبة العصبية، والمعروفة أيضًا باسم أنظمة الحوسبة العصبية أو الشبكات العصبية (Neural Networks) ، إلى فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) والعلوم الحسابية المستوحاة من بنية ووظيفة الشبكات العصبية للدماغ البشري. تتكون أنظمة الحوسبة العصبية من عقد مترابطة، أو خلايا عصبية اصطناعية، منظمة في طبقات. تستقبل هذه الخلايا العصبية الاصطناعية إشارات الإدخال، وتعالجها من خلال اتصالات موزونة، وتنتج إشارات الإخراج.
الفكرة خلف الحوسبة العصبية
الفكرة الأساسية وراء الحوسبة العصبية هي محاكاة الطريقة التي يتعلم بها الدماغ البشري المعلومات ويعالجها. من خلال عملية تسمى التدريب، يمكن للشبكات العصبية أن تتعلم كيفية التعرف على الأنماط، والتنبؤ، وتصنيف البيانات، وتنفيذ مهام مختلفة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. أثناء التدريب، تقوم الشبكة العصبية بضبط أوزان اتصالاتها بناءً على بيانات الإدخال والمخرجات المطلوبة، مما يؤدي إلى تحسين أدائها تدريجيًا.
تطبيقات الحوسبة العصبية
شهدت الحوسبة العصبية تطورات وتطبيقات كبيرة في مختلف المجالات، بما في ذلك:
التعرف على الأنماط (Pattern Recognition): تتفوق الشبكات العصبية في التعرف على الأنماط في البيانات، مثل الصور والكلام والنص. يتم استخدامها على نطاق واسع في تطبيقات مثل تصنيف الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.
تعلم الآلة (Machine Learning): تعد الشبكات العصبية مكونًا أساسيًا في العديد من خوارزميات تعلم الآلة. إنها تلعب دورًا حاسمًا في التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، ومهام التعلم المعزز، مما يمكّن الأنظمة من التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت.
التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics): يمكن للشبكات العصبية تحليل مجموعات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات حول الاتجاهات أو النتائج المستقبلية. يتم استخدامها في التمويل والرعاية الصحية والتسويق وغيرها من الصناعات لمهام مثل التنبؤ بأسعار الأسهم، والتنبؤ بسلوك العملاء، وتشخيص الحالات الطبية.
أنظمة التحكم (Control Systems): يمكن استخدام الشبكات العصبية في أنظمة التحكم لتحسين العمليات وتنظيم المعلمات واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. يتم استخدامها في الروبوتات، والمركبات ذاتية القيادة، والأتمتة الصناعية، وغيرها من المجالات التي يكون فيها التحكم التكيفي ضروريًا.
مشكلات التحسين (Optimization Problems): يمكن استخدام الشبكات العصبية لحل مشكلات التحسين المعقدة من خلال تعلم الحلول المثلى من البيانات. يتم تطبيقها في مجالات مثل الخدمات اللوجستية وإدارة سلسلة التوريد وأبحاث العمليات لتحسين تخصيص الموارد والجدولة والتوجيه.
أبحاث في تطوير الحوسبة العصبية
وفرت أنظمة الحوسبة العصبية أدوات قوية لحل مجموعة واسعة من المشكلات عبر مجالات متنوعة، وذلك بفضل قدرتها على تعلم الأنماط والعلاقات المعقدة من البيانات. ومع استمرار تقدم الأبحاث في هذا المجال، يمكننا أن نتوقع ظهور تصميمات وتطبيقات أكثر تعقيدًا للشبكات العصبية. تتطور الأبحاث في مجال الحوسبة العصبية باستمرار، مع التطورات الجديدة والاتجاهات الناشئة التي تشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي. تشمل بعض المجالات الرئيسية للأبحاث الناشئة في مجال الحوسبة العصبية ما يلي:
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI (XAI)
يركز الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير على تطوير نماذج تعلم الآلة، بما في ذلك الشبكات العصبية، التي تقدم تفسيرات أو مبررات لقراراتها وتوقعاتها. وهذا أمر بالغ الأهمية لتعزيز الشفافية والمساءلة والثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة في التطبيقات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والتمويل والعدالة الجنائية.
الذكاء الاصطناعي الرمزي العصبي (Neurosymbolic AI)
يجمع الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي بين الشبكات العصبية وتقنيات التفكير الرمزي لسد الفجوة بين التعلم الإحصائي والتفكير الرمزي. ومن خلال دمج تمثيل المعرفة الرمزية والاستدلال مع التعلم العميق، يهدف الباحثون إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على الفهم والتفكير حول المفاهيم والعلاقات المعقدة في العالم.
التعلم المستمر (Continual Learning)
يعالج التعلم المستمر، المعروف أيضًا باسم التعلم مدى الحياة أو التعلم التدريجي، التحدي المتمثل في تمكين الشبكات العصبية من التعلم بشكل مستمر من تدفق البيانات والتكيف مع البيئات المتغيرة دون النسيان الكارثي. يعد هذا المجال من البحث ضروريًا لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تجميع المعرفة والمهارات بمرور الوقت، على غرار الطريقة التي يتعلم بها البشر.
التعلم تحت الإشراف الذاتي (Self-Supervised Learning)
تهدف أساليب التعلم الخاضع للإشراف الذاتي إلى تدريب الشبكات العصبية باستخدام البيانات غير المسماة أو البيانات ذات العلامات الضعيفة، دون الحاجة إلى تسميات مشروحة يدويًا. ومن خلال الاستفادة من البنية أو العلاقات المتأصلة داخل البيانات، يمكن لخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف الذاتي أن تتعلم تمثيلات وميزات مفيدة، مما يؤدي إلى تحسين التعميم والقوة.
الحوسبة العصبية (Neuromorphic Computing)
تتضمن الحوسبة العصبية تصميم وبناء بنيات الأجهزة المستوحاة من بنية ووظيفة الشبكات العصبية للدماغ البشري. يتضمن ذلك تطوير الشبكات العصبية المتصاعدة، وغيرها من المكونات العصبية التي توفر إمكانات معالجة موفرة للطاقة ومتوازية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
التعلم الموحد (Federated Learning)
يتيح التعلم الموحد تدريب نماذج تعلم الآلة عبر الأجهزة اللامركزية أو العقد الطرفية مع الحفاظ على خصوصية البيانات وأمانها. يعد هذا النهج مفيدًا بشكل خاص للتطبيقات التي لا يمكن فيها تجميع البيانات مركزيًا بسبب مخاوف الخصوصية أو القيود التنظيمية، مثل أنظمة الرعاية الصحية والتمويل وإنترنت الأشياء (IoT).
المتانة التنافسية (Adversarial Robustness)
تركز أبحاث المتانة التنافسية على تطوير نماذج الشبكات العصبية المقاومة للهجمات العدائية، حيث يمكن أن تؤدي الاضطرابات غير المحسوسة في إدخال البيانات إلى سوء التصنيف أو السلوك الخاطئ. يتم استكشاف تقنيات مثل التدريب على التنافسية، والتحسين القوي، والدفاعات المعتمدة لتحسين أمان وموثوقية الشبكات العصبية.
أبحاث في استخدامات الشبكات العصبية
الشبكات العصبية وأبحاث الطب Neural Networks and Medicine Research : تشمل الاتجاهات الحديثة في الشبكات العصبية البحث عن بنيات جديدة يمكن أن تعمل على أجهزة ذات طاقة حاسوبية محدودة وذاكرة صغيرة الحجم. هناك أيضًا تركيز على تطوير أنظمة التشخيص بمساعدة الحاسوب للكشف المبكر عن أمراض مثل سرطان الجلد وتشخيصها، وذلك باستخدام الأنظمة القائمة على الشبكات العصبية.
الشبكات العصبية الاصطناعية وأبحاث التسويق Artificial Neural Networks and Marketing Research: تساعد الشبكات العصبية الرسومية Graph Neural Networks (GNN) في تصميم خطط تسويقية جذابة وتفيد توصيات ملائمة لتفضيلات العملاء.
الشبكات العصبية الاصطناعية وأبحاث الأعمال Artificial Neural Networks and Business Research : تساعد الشبكات العصبية الرسومية Graph Neural Networks (GNN) في توفير تحليلات مرئية رسومية تفيد بيئة الأعمال في اتخاذ قرارات مستنيرة.
الشبكات العصبية الاصطناعية وأبحاث الألعاب Artificial Neural Networks and Gaming Research : أصبحت الشبكات العصبية العميقة Deep neural networks (DNNs) أداة رئيسية للتعرف على الكلام، مما يوفر حلولاً فعالة للنمذجة الصوتية.
الخلاصة
تُطور الحوسبة العصبية بهدف تحسين جودة حياة البشر من النواحي الصحية والحياتية. تتمحور الأبحاث في مجال الحوسبة العصبية حول جانبين رئيسيين: الجانب الأول يهدف إلى تطوير التقنيات العصبية ذاتها، ويشارك في هذا الجانب علماء متخصصون يتمتعون بمعرفة عميقة في مجالات متعددة. أما الجانب الثاني، فيركز على استخدامات الحوسبة العصبية في تحسين وتطوير جوانب مختلفة من الحياة، مثل الصحة والتعليم والأعمال والتسويق، سواء من خلال تطوير تطبيقات جديدة أو قياس فعالية الحلول الحالية أو إبداء التوصيات لتحسين العمليات الحالية. تعد الحوسبة العصبية مجالًا حيويًا ومهمًا لتشكيل المستقبل، حيث تمثل فرصة للابتكار والتطور الذي يمكن أن يؤدي إلى تحسين جودة الحياة بشكل كبير.
دكتورة أروى يحيى الأرياني
أستاذ مشارك - تكنولوجيا المعلومات
باحث ومستشار أكاديمي
" لتسجيل متابعة، حتى يصلك الجديد من المدونة الأكاديمية أضغط هنا
