تقترب الشبكات العصبية الاصطناعية أكثر فأكثر من محاكاة دقيقة لعمل الدماغ البشري، وفقا لدراسة جديدة نشرت في مجلة نيتشر Nature اذ يمكن أن يغير هذا التقدم الطريقة التي ننظر بها إلى الذكاء الاصطناعي وقدرته على تقليد الذكاء البشري.

وتشير الدراسة إلى نقطة تحول مفصلية في نقاش دام عقودا في العلوم المعرفية، فتاريخيًا اعتقد بعض الخبراء أن بنية الشبكات العصبية لم تكن قادرة على تكرار الجوانب الأساسية للفكر البشري. ومع ذلك، وبفضل تدريب محدد، تبدو هذه الشبكات الآن قادرة على القيام بهذا العمل الحاسم.

وفي هذا الإطار، يقول بريندن ليك، الأستاذ المساعد في علم النفس وعلوم البيانات في جامعة نيويورك، إن عمل العلماء القائمين على مستوى الدراسة يظهر أنه يمكن تعلم جانب حاسم من الذكاء البشري من خلال نموذج غالبًا ما يتم انتقاده بسبب محدوديته، وباختصار، يمكن الشبكات العصبية الاصطناعية الآن الجمع بين المفاهيم المعروفة ومفاهيم جديدة في سياق قدرة تسمى "التركيب المنهجي".

وفي الاختبارات التي تستخدم لغة مخترعة، كان على المتطوعين من البشر ونماذج الذكاء الاصطناعي تحديد القواعد النحوية الأساسية من خلال تسلسل الكلمات. وكان المشاركون من البشر ناجحين في حوالي 80 بالمائة من الحالات وارتكبوا أخطاء متواصلة. ولكن توجد طريقة جديدة تسمى "التعلم الميتا-تركيبي" (MLC)، سمحت للشبكة العصبية بتجاوز هذا الأداء.

ويرحب بول سمولينسكي، أستاذ العلوم المعرفية في جامعة جونز هوبكنز، بهذه التطورات لكنه يؤكد على أن النموذج لا يزال محدودا من حيث التعميم، وبالتالي فإن تعزيز هذه القدرة على التعميم التركيبي يمثل الخطوة المهمة التالية للمشروع.