الشبكة العصبية البيولوجية: الأهمية والمكونات والمقارنة

قام البشر بعدة محاولات لتقليد الأنظمة البيولوجية ، وأحدها هو الشبكات العصبية الاصطناعية المستوحاة من الشبكة العصبية البيولوجية في الكائنات الحية. ومع ذلك ، فإنهم يختلفون كثيرًا من نواحٍ عديدة. على سبيل المثال ، ألهمت الطيور البشر لصنع طائرات ، وألهمتنا الحيوانات ذات الأرجل الأربعة لتطوير السيارات.

النظراء الاصطناعيون هم بالتأكيد أكثر قوة ويجعلون حياتنا أفضل. صُنعت المستشعرات ، وهي أسلاف الخلايا العصبية الاصطناعية ، لتقليد أجزاء معينة من الخلايا العصبية البيولوجية مثل التغصنات والمحاور العصبية والجسم الخلوي باستخدام النماذج الرياضية والإلكترونيات وأي معلومات محدودة لدينا عن الشبكات العصبية البيولوجية .

الخروج: أفكار مشروع الذكاء الاصطناعي

مكونات وعمل الشبكات العصبية البيولوجية

شرح الصورة: أجزاء من شبكة عصبية بيولوجية

مصدر الصورة

في الكائنات الحية ، الدماغ هو وحدة التحكم في الشبكة العصبية ، وله وحدات فرعية مختلفة تهتم بالرؤية والحواس والحركة والسمع. يرتبط الدماغ بشبكة كثيفة من الأعصاب لبقية أجهزة الاستشعار والممثلين في الجسم. يوجد ما يقرب من 10 خلايا عصبية في الدماغ ، وهذه هي اللبنات الأساسية للجهاز العصبي المركزي الكامل للجسم الحي.

العصبون هو لبنة البناء الأساسية للشبكات العصبية. في الأنظمة البيولوجية ، الخلية العصبية هي خلية تمامًا مثل أي خلية أخرى في الجسم ، والتي لها رمز DNA ويتم إنشاؤها بنفس طريقة الخلايا الأخرى. على الرغم من أنه قد يحتوي على DNA مختلف ، إلا أن الوظيفة متشابهة في جميع الكائنات الحية. تتكون الخلية العصبية من ثلاثة أجزاء رئيسية: جسم الخلية (وتسمى أيضًا سوما) والتشعبات والمحور العصبي. التشعبات هي مثل الألياف المتفرعة في اتجاهات مختلفة ومتصلة بالعديد من الخلايا في هذا التجمع.

تستقبل التشعبات الإشارات من الخلايا العصبية المحيطة ، وينقل المحور العصبي الإشارة إلى الخلايا العصبية الأخرى. في النهاية الطرفية للمحور العصبي ، يتم الاتصال مع التغصنات من خلال المشبك. المحور العصبي عبارة عن ألياف طويلة تنقل إشارة الخرج كنبضات كهربائية بطولها. كل خلية عصبية لها محور عصبي واحد. تمرر المحاور نبضات من خلية عصبية إلى أخرى مثل تأثير الدومينو.

تعلم دورات الذكاء الاصطناعي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

لماذا نفهم الشبكات البيولوجية العصبية؟

لإنشاء نماذج رياضية للشبكات العصبية الاصطناعية ، يعد التحليل النظري للشبكات العصبية البيولوجية أمرًا ضروريًا لأن لديهم علاقة وثيقة جدًا. وقد فتح هذا الفهم للشبكات العصبية للدماغ آفاقًا لتطوير أنظمة الشبكات العصبية الاصطناعية والأنظمة التكيفية المصممة للتعلم والتكيف مع المواقف والمدخلات.

شرح الصورة: خلية عصبية اصطناعية

مصدر الصورة

الشبكات العصبية البيولوجية مقابل الشبكات العصبية الاصطناعية

يتكون دماغ الإنسان من حوالي 86 مليار خلية عصبية وأكثر من 100 تريليون نقطة الاشتباك العصبي. في الشبكات العصبية الاصطناعية ، يبلغ عدد الخلايا العصبية حوالي 10 إلى 1000. لكن لا يمكننا مقارنة قدرات الشبكات العصبية البيولوجية والاصطناعية بناءً على عدد الخلايا العصبية فقط. هناك عوامل أخرى يجب أخذها في الاعتبار. هناك العديد من الطبقات في الشبكات العصبية الاصطناعية ، وهي مترابطة لحل مشكلات التصنيف.

تتحمل الشبكة العصبية البيولوجية قدرًا كبيرًا من الغموض في البيانات. ومع ذلك ، تتطلب الشبكات العصبية الاصطناعية بيانات دقيقة ومنظمة ومنسقة إلى حد ما لتحمل الغموض. الشبكات العصبية البيولوجية تتحمل الأخطاء إلى مستوى معين ، ولن تؤدي الإخفاقات الطفيفة دائمًا إلى فقدان الذاكرة.

يمكن للدماغ أن يتعافى ويشفى إلى حد ما. لكن الشبكات العصبية الاصطناعية ليست مصممة للتسامح مع الخطأ أو التجديد الذاتي. لا يزال بإمكاننا التعافي أحيانًا عن طريق حفظ قيم الوزن الحالية للنموذج ومواصلة التدريب من الحالة المحفوظة.

بالحديث عن استهلاك الطاقة ، يتطلب الدماغ حوالي 20٪ من كل طاقة جسم الإنسان ، أي ما يعادل حوالي 20 واط ، وهو فعال بشكل استثنائي. لكن أجهزة الكمبيوتر تحتاج إلى قدر هائل من القوة الحسابية لحل نفس المشكلة ، كما أنها تولد الكثير من الحرارة أثناء الحساب.

الشبكات العصبية الاصطناعية مستوحاة من الشبكة العصبية البيولوجية لجسم الإنسان. كانت نمذجة الشبكات العصبية البيولوجية خطوة حاسمة في تطوير الشبكات العصبية الاصطناعية. حاول العديد من العلماء فهم عمل الدماغ. تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية اليوم في تطبيقات مختلفة ، بعضها مرتبط بيولوجيًا ، ومعظمها له علاقة بالهندسة.

على الرغم من أن الشبكات العصبية البيولوجية والشبكات العصبية الاصطناعية متشابهة في الوظيفة ، إلا أنها لا تزال لديها العديد من الاختلافات. تم إجراء العديد من المحاولات لفهم الآلية المعقدة للشبكات العصبية البيولوجية . ومع ذلك ، لا يزال لديهم العديد من الأسرار لفتح وإلهام مستقبل الذكاء الاصطناعي.

خاتمة

إذا كنت مهتمًا بإتقان التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، فقم بتعزيز حياتك المهنية من خلال ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع IIIT-B وجامعة Liverpool John Moores.