اللجوء إلى بنية الدماغ من أجل النهوض ب عالم الحوسبة !

أصبح علم الحوسبة كمن هو عالق في ممر ضيق، لقد بلغت فيه الدوائر المتكاملة والتي أمدت الثورة الصناعية بالطاقة خلال الأعوام الخمسين الماضية؛ أقصى امتدادها المادي.

دفع هذا المأزق علماء الحوسبة للهرولة من أجل تقديم أفكار وبناء معدات جديدة تستخدم فيزياء مبتكرة وطرقًا جديدة لتنظيم الوحدات داخل الحواسيب، وخوارزميات جديدة تعزز من فاعلية الأنظمة القائمة والحديثة.

وللمساعدة في تنسيق هذه الأفكار، ساعدت معامل سانديا الوطنية (Sandia National Laboratories) جمعية مهندسي الكهرباء والإلكترونيات(IEEE) في تنظيم المؤتمر الدولي لتجديد الحوسبة الذي سينعقد يومي 17 و19 من أكتوبر هذا العام، وسيقدم فيه باحثو قسم الحوسبة العصبية والبيانية في معامل “سانديا” ثلاث أوراق بحثية تسلط الضوء على التوسع في التطبيقات المحتملة والممكنة للحوسبة العصبية غير التقليدية.

“إننا نحث الخطى لمعرفة إمكانية هذه الخوارزميات العصبية، ونحن بذلك لا نحاول الإلمام بكامل إمكانياتها بقدر ما نحاول أن نسلط الضوء على نوع التطبيقات التي يمكن أن تؤثر عليها هذه الخوارزميات العصبية” يقول عالم العصبيات الحوسبية وأحد المشاركين في تأليف الأوراق البحث المقدمة براد إيمون، مضيفًا “نُظر إلى الحوسبة العصبية تاريخيًا على أنها تقديرية وغامضة” وعلى جميع الأحوال، ركز باحثو سانديا في دراستهم المقدمة على توسيع الخوارزميات العصبية لتتّسم بالمزيد من الدّقّة والقدرة على التنبؤ، بما يؤهّلها لأداء دور فعال في الحواسيب العلمية ذات الأداء العالي.

عُنونت الأوراق البحثية كما يلي “تجاوز مأزق التعلم الساكن – الحاجة إلى تعلم عصبي تكيفي” للمؤلفين كريج فينيارد وستيف فيرزي، “الحوسبة مع الأنظمة الديناميكية” للباحث فريد روثجنجير ،”الخوارزميات الشبكية المثارة في الحوسبة العلمية” للباحثين وليام سيفيرا وأوجاس باريخ وكريس كارسلسن وكونارد جيمس وأيمون.

مشاكل التعلم المستمر وفوائده

الدماغ في حالة تعلم دائم.
لا تتوقف مقدرتنا على التعلم بانتهاء المدرسة، بدلًا عن ذلك، تستمر أدمغتنا في التكيف من خلال عمليات تكيف تشمل تعديل الوصلات العصبية، بينما تكتسب معظم الآلات التي تمتلك خوارزميات التعلم ذلك لمرة واحدة فقط وتقف عند هذا الحد، يقول عالم الحاسوب فينيارد.

معظم ما يطلق عليه اليوم (خوارزميات تعليم الآلة) تمتلك مرحلة تعلم ومرحلة منفصلة للاختبار والأداء، وهذا يشكل بالفعل مضيعة للوقت. هناك محاولات طموحة وجريئة لتطوير خوارزميات تمتلك القدرة على التعلم باستمرار إلّا أنّ في ذلك مخاطرة فربما تتعلّم هذه الخوارزميات قد ما قد يكون خاطئًا، يقول فينيارد الذي تناقش ورقته البحثية مسألة التعلم المستمر وتقترح استخدام نظرية اللعب –المتعلّقة بحسابات القرارات المنطقية، مثل أن تقوم برمي القمامة خارجًا أو تأمل أن يقوم بذلك رفيقك في الحجرة بدلًا منك- وذلك لتقديم الدقة في اتخاذ قرار متى على هذه “الخوارزمية” أن تتعلم.

ماهي الأنظمة الديناميكية؟

النظام الديناميكي هو معادلة توضح تغير الأشياء مع الزمن، بإمكاننا النظر إلى حركة البندول في الساعة القديمة فهي تمثل نموذجًا لنظام ديناميكي بسيط.

الفكرة وراء استخدام أنظمة ديناميكية في الحوسبة كما يقول عالم حاسوب روثجانجر؛ هي بناء ديناميكية تقودها إلى الإجابة بناءً على تغذيتها بالسؤال. يتابع روثجانجر موضحًا أن أدمغتنا إلى جانب الحواسيب التقليدية تشكل أنظمة ديناميكية من ناحية أنها تجد الإجابة تبعًا للأسئلة والكيفية التي بنيت عليها هذه الحواسيب.

يقترح في ورقته البحثية أن الباحثين إذا ما اعتبروا معضلة حوسبية علمية تقليدية أو تفكيك مصفوفة حسابية نظامًا ديناميكيًا، فإن بمقدورهم حلها بالاعتماد على أنظمة مستوحاة من آلية عمل الأعصاب. هناك الكثير من الإمكانات الواعدة والكثير من المخاطر أيضًا في الفكرة التي يعمل عليها روثرجانجر، والتي إذا ما نجحت، ستزوّدنا بنقطة تتحد فيها الخوارزميات العصبية مع الخوارزميات التقليدية الرقمية.

فنانون رياضيين ينحتون خوارزميات شبكية مثارة

تركز الورقة البحثية الثالثة على ثلاث خوارزميات صُممت يدويًا وتستخدم بعناية في تنظيم عقد شبه عصبية مثارة لتقوم بأعمال حوسبية دقيقة، تترابط جميع الخلايا العصبية في الدماغ مستخدمةً إشارات كهربائية ذات تردد عالٍ مؤقت للتواصل فيما بينها. استلهمت الرياضية والباحثة في هذه الدراسة سيفيرا هذه الفكرة من خلال دراسة جوانب عمل الدماغ.

تعتبر إحدى المنهجيات المستخدمة في تقدير تدفق المواد والتي تسمى (Particle image velocimetry) مثالًا على هذه الخوارزمية المبتكرة. استطاع الباحثون من خلال التقاط صورتين لذرات من الغبار تتحرك في الهواء مع تقدير المسافة التي تقطعها خلال الزمن بين الصورتين تحديد سرعة الهواء وأي تيار هوائي عكسي.

هذا ما يمكن إجراؤه من خلال كمبيوتر تقليدي في برنامج رياضي مبتكر، ولكن طريقة سيفيرا تعتمد على الطبيعة المتوازية للخلايا العصبية من أجل حساب كل احتمالات التحول في مسار الذرات بكفاءة.

عند تصميم شبكاتك بكل عناية وتزويدها بخصائص خلاياك العصبية، فستتمكن من القيام بالعمليات المطلوبة بدقة شديدة، تقول سيفيرا، سيمكنك ذلك من دفع عجلة توقعاتك لما يمكن لشبكة خلايا عصبية أن تقوم به.

سواء كان المستقبل يحمل لنا حواسيب تستلهم طريقة عمل الأعصاب في هواتفنا المحمولة؛ حواسيب يمكنها فهم عبارة مثل (أرني صورة حيوان أليف لطيفة أو اطلب لي طعامي الصيني المفضل)، أو كانت الحواسيب العصبية في المستقبل ستعمل جنبًا إلى جنب مع الحواسيب الكمية على حل المسائل الحسابية المعقدة بسرعة، فإن الحواسيب على الحالين تحتاج إلى إعادة اختراع في القريب العاجل، يقول إيمون، وهذا ما يسعى المؤتمر إلى تحقيقه، من خلال جمع خبراء من تخصصات مختلفة، يثيرون نقاشًا من أجل إحياء الأفكار الجديدة وتشجيع هذه الثورة.

يموّل مكتب التطوير والبحوث في معامل سانديا هذه المشاريع، التي كان من ضمنها مشروعان شكّلًا جزءًا من (Hardware Acceleration of Adaptive Neural Algorithms (HAANA)).

تقوم معامل سانديا الوطنية بمهام متعددة وتديرها مؤسسة سانديا التي تملكها إحدى الشركات المتفرعة من مؤسسة لوكهيد مارتن.

ترجمة: صقر محمد أسعد
تحرير: ملك عفونة
المصدر