طريقة لتحويل كل نظام إلى عقدة كمبيوتر عصبي من شأنها أن تحدث ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي

تُعرف الفكرة ككل باسم "الحوسبة المستودعية" وتنشأ من محاولات تطوير شبكات الكمبيوتر التي تمثل نموذجًا للدماغ. تعتمد الفكرة على افتراض أنه من الممكن فك رموز سلوك أي نظام فيزيائي - من دلو من الماء إلى قطرات من البلاستيك ملفوفة في أنابيب الكربون النانوية - وذلك من أجل الاستفادة من قوة الحوسبة الكامنة فيها

[ترجمة د.نحماني موشيه]
يدعي الباحثون أن أي نظام يخضع للتغييرات يمكن استخدامه كجهاز كمبيوتر فعال.

تشتمل أحدث شريحة يعتمد عليها هاتف iPhone 7 على 3.3 مليار ترانزستور معبأة داخل قطعة من السيليكون بحجم عملة معدنية صغيرة. ومع ذلك، فإن الاتجاه نحو أجهزة كمبيوتر أصغر حجمًا وأكثر قوة قد يقترب من نهايته. وصلت الرقائق المصنوعة من السيليكون إلى نقطة حيث تمنعها قوانين الفيزياء من الاستمرار في الانكماش. بالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من القيود المهمة في أداء الرقائق من هذا النوع. ولذلك يبحث العديد من الباحثين حول العالم عن بدائل أخرى لرقائق السيليكون.

البديل الأكثر شهرة هو أجهزة الكمبيوتر الكمومية، التي تستخدم ميزات الرقائق بطريقة مختلفة تمامًا عن الأجهزة الرقمية العادية. بالإضافة إلى ذلك، هناك إمكانية استخدام مواد بديلة -ربما أي مادة أو نظام فيزيائي- قادرة على إجراء العمليات الحسابية، دون الحاجة إلى التحكم في الإلكترونات، كما هو الحال مع رقائق السيليكون. تُعرف الفكرة ككل باسم "الحوسبة المستودعية" وتنشأ من محاولات تطوير شبكات الكمبيوتر التي تمثل نموذجًا للدماغ. وتستند الفكرة على افتراض أنه من الممكن فك رموز سلوك أي نظام فيزيائي - من دلو من الماء إلى قطرات من البلاستيك ملفوفة في أنابيب الكربون النانوية - بهدف الاستفادة من قوة الحوسبة الكامنة فيها.

تستخدم أجهزة كمبيوتر المستودعات الخصائص الفيزيائية للمادة في حالتها الطبيعية من أجل إجراء جزء من العملية الحسابية. وهذا على النقيض من نموذج الحوسبة الرقمية الحالي حيث يتم تغيير ميزات الكمبيوتر من أجل إجراء الحساب. على سبيل المثال، من أجل إنشاء رقائق حديثة، نقوم بتغيير البنية البلورية للسيليكون. يمكن أن يتكون حاسوب التخزين، من حيث المبدأ، من قطعة من السيليكون (أو من مواد أخرى) دون الحاجة إلى إجراء هذه التغييرات على المادة نفسها. الفكرة الأساسية هي إثارة المادة بطريقة معينة ومن ثم دراسة وقياس مدى تأثير الإثارة عليها. إذا تمكنا من تعلم كيفية الانتقال من المدخلات (الإثارة) إلى المخرجات (التغيير)، فإننا نجري في الأساس عملية حسابية يمكننا استخدامها بعد ذلك كجزء من مجموعة من الحسابات. على عكس رقائق الكمبيوتر التقليدية التي تعتمد على موضع الإلكترونات، فإن الترتيب المحدد للجزيئات داخل المادة ليس مهمًا. بدلًا من ذلك، نحتاج فقط إلى ملاحظة بعض الخصائص العامة التي تسمح لنا بقياس التغير في المادة.

على سبيل المثال، قام فريق بحث ببناء كمبيوتر خزان بسيط من دلو من الماء. وأوضح الباحثون كيف أنهم، بعد إثارة الماء بالاختبارات الميكانيكية، تمكنوا من تعليم كاميرا موجهة إلى سطح الماء لقراءة أنماط الموجات المميزة التي تم إنشاؤها. بعد ذلك، قاموا بمطابقة الحسابات المرتبطة بحركات الاختبار مع نمط الموجة، واستخدموا النتيجة لتنفيذ عدد من الأوامر المنطقية البسيطة. ومن حيث المبدأ، فإن الماء نفسه ينقل المدخلات من الاختبار إلى مخرجات مفيدة، وهنا تكمن الفكرة المهمة.

وتبين أن فكرة حاسوب التخزين تتوافق بشكل جيد مع الأبحاث الحديثة في مجال علم الأعصاب والتي اكتشف فيها الباحثون أن أجزاء من الدماغ مخصصة "للاستخدام العام". تتكون هذه المناطق بشكل أساسي من مجموعات من الخلايا العصبية التي يكون ترتيبها فضفاضًا إلى حد ما، ومع ذلك فهي قادرة على دعم الوظائف المعرفية التي تحدث في مناطق أكثر تنظيماً في الدماغ، مما يجعل العملية برمتها أكثر كفاءة. وكما يحدث في الكمبيوتر، إذا تم تحفيز مجموعة من هذه الخلايا العصبية بإشارة محددة، فإنها تستجيب بطريقة مميزة للغاية، ويمكن أن تساعد هذه الاستجابة في إجراء العمليات الحسابية. على سبيل المثال، تشير الأبحاث الحديثة إلى أنه عندما نسمع أو نرى شيئًا ما، يتم تحفيز جزء عام معين من الدماغ بواسطة الإشارة المقابلة - الصوت أو الضوء. ومن ثم تنتقل استجابة الخلايا العصبية في هذه المنطقة من الدماغ إلى منطقة أخرى من الدماغ تكون ذات تخصص أعلى.

ويشير البحث إلى أن حواسيب التخزين يمكن أن تكون قوية للغاية، وبالإضافة إلى ذلك، من الناحية النظرية، يمكن أن تؤدي عددًا لا حصر له من الوظائف. في الواقع، أصبحت مستودعات التحفيز شائعة بشكل خاص في مجالات معينة من الذكاء الاصطناعي، وذلك بفضل هذه الخصائص ذاتها. على سبيل المثال، أثبتت الأنظمة التي تستخدم أساليب قواعد البيانات للتنبؤ بالاتجاهات في سوق الأوراق المالية والاقتصاد أنها أكثر فعالية بكثير من تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية. وفي نهاية المطاف، لا تزال هذه تقنية جديدة نسبيًا، ويلزم إجراء المزيد من الأبحاث حول قدرات هذه الطريقة وآثارها. وفي الوقت نفسه، من الواضح بالفعل أن هناك عددًا كبيرًا من التطبيقات الممكنة لهذا النوع من التكنولوجيا، سواء في مجال الذكاء الاصطناعي أو في مجموعة متنوعة من المجالات الأخرى، بدءًا من تحليل البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي وحتى الصور/ التعرف على الأنماط والتحكم في الروبوت.

المقال الأصلي