أعلنت شركة IntuiCell، الناشئة في مجال التكنولوجيا العميقة، عن ابتكار علمي غير مسبوق في الذكاء الاصطناعي، يتمثل في تطوير أول “جهاز عصبي رقمي” قادر على التعلم الذاتي والتكيف مع بيئته، تمامًا كما تفعل الكائنات الحية.
وفي بيان رسمي بتاريخ 19 مارس، كشفت الشركة عن نجاحها في تطوير نموذج ذكاء اصطناعي يتعلم ويتطور بشكل طبيعي، ما قد يؤدي إلى إحداث تحول جذري في مجال الذكاء الاصطناعي والاستغناء عن النماذج التقليدية في العديد من التطبيقات.
قفزة نوعية في التعلم الآلي
يمثل هذا الابتكار نقلة ثورية تتجاوز أساليب التعلم الآلي التقليدية، حيث يعتمد على محاكاة المبادئ الأساسية لآلية التعلم في الأجهزة العصبية البيولوجية. وعلى عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يتطلب كميات هائلة من البيانات ويعتمد على خوارزميات الانتشار العكسي، تتيح تقنية IntuiCell للآلات اكتساب المعرفة من خلال التفاعل المباشر مع العالم الحقيقي، مما يمنحها قدرة غير مسبوقة على التكيف.
وفي تعليقها على هذا الإنجاز، صرّحت الشركة قائلة: “لقد نجحنا لأول مرة في تحويل آلية التعلم البيولوجي إلى برمجيات”، مؤكدةً أن هذا التطور يفتح الباب أمام أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتطور الطبيعي، بما يمهّد الطريق للوصول إلى مستوى الذكاء البشري.
“لونا” .. الروبوت الذي يتعلم كالكائنات الحية
لإثبات فعالية تقنيتها الجديدة، أجرت IntuiCell تجربة حية على الروبوت “لونا” (Luna)، حيث تمكن من تعلم الوقوف والتحكم في حركته ذاتيًا من خلال المحاولة والخطأ، تمامًا كما تفعل الحيوانات حديثة الولادة.
وأظهر مقطع فيديو نشرته الشركة قدرة الروبوت على اكتساب مهارات جديدة دون أي برمجة مسبقة أو تعليمات مباشرة، معتمدًا على جهازه العصبي الرقمي فقط. وأوضحت الشركة أن “لونا يدرك بيئته، ويعالج المعلومات، ويتكيف معها بمرور الوقت عبر التفاعل المباشر”، مما يميزه عن نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد على بيانات ثابتة.
تقنية مستوحاة من علم الأحياء
تعتمد تقنية IntuiCell على إعادة تعريف مفهوم التعلم في الذكاء الاصطناعي، مستوحية أسسها من علم الأعصاب. فبدلًا من تحليل كميات ضخمة من البيانات باستخدام خوارزميات ثابتة، تحاكي التقنية الجديدة الآليات العصبية التي تمكّن الكائنات الحية من التعلم بشكل طبيعي.
وخلال الإعلان الرسمي، أوضح فيكتور لوتسمان (Viktor Luthman)، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لـ IntuiCell، أن الذكاء الاصطناعي التقليدي بات متطورًا في معالجة البيانات، لكنه لا يمتلك القدرة على التعلم الحقيقي. بينما يتيح النظام الجديد المستوحى من علم الأحياء للآلات التكيف والتفاعل مع بيئاتها بطرق غير مسبوقة.
وتمثل هذه التقنية تحولًا كبيرًا عن الشبكات العصبية التقليدية، حيث صممت IntuiCell نموذجًا يحاكي عمل الحبل الشوكي البيولوجي، مما يوفر بنية تحتية للتعلم الذاتي. وتعمل الشركة على تطوير محاكاة للقشرة المهادية (Thalamocortex)، المسؤولة عن معالجة المعلومات الحسية في الدماغ البشري.
وبدلًا من الاعتماد على خوارزميات الانتشار العكسي والبيانات الضخمة، تستخدم IntuiCell الشبكات المتكررة (Recurrent Networks) وخوارزمية تعلم لا مركزية تحاكي آليات الدماغ البشري، ما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتعلم من التجربة المباشرة والتكيف الفوري مع المواقف الجديدة، وهو ما كان يصعب تحقيقه سابقًا.
منهج جديد لتعليم الذكاء الاصطناعي
تعتمد IntuiCell في تطويرها لنماذج الذكاء الاصطناعي على نهج مستوحى من أساليب تدريب الحيوانات. فبدلًا من برمجة السلوكيات مسبقًا أو تغذية النماذج ببيانات ضخمة، تعتمد الشركة على مدربين متخصصين لتعليم وكلاء الذكاء الاصطناعي مهارات جديدة بنفس طريقة تدريب الحيوانات.
وأكد الدكتور أودايا رونغالا (Udaya Rongala)، الباحث المشارك والمؤسس المشارك للشركة، أن هذا النهج يعتمد على عقود من أبحاث علم الأعصاب لفهم كيفية نشوء الذكاء من ديناميكيات الجهاز العصبي.
وتهدف IntuiCell إلى إحداث ثورة في مجال تعليم الآلات، عبر تطوير “أول أنظمة تعليمية حقيقية في العالم”، بحيث يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي كما يُدرَّب البشر والحيوانات لاكتساب مهارات جديدة. وتأمل الشركة في أن يصبح “الجهاز العصبي الرقمي” البنية التحتية الأساسية للذكاء غير البيولوجي، مما يتيح حلولًا لمشكلات لا يمكن حتى توقعها اليوم، ودون الحاجة إلى كميات هائلة من بيانات التدريب.
يشكل الابتكار الذي قدمته IntuiCell عبر تجربتها مع الروبوت “لونا” دليلًا ملموسًا على إمكانية إحداث ثورة حقيقية في الذكاء الاصطناعي. فمن خلال تطوير أنظمة قادرة على التعلم الذاتي والتكيف مع الواقع الحقيقي، يبدو أن الذكاء الاصطناعي يقترب من مرحلة جديدة أقرب إلى الذكاء البشري، مما قد يعيد رسم مستقبل التكنولوجيا بطرق غير مسبوقة.
-
-
-
-
-
-
