أسرع وأكثر كفاءة .. ما هي أجهزة الكمبيوتر العصبية؟
لجعل أجهزة الكمبيوتر أسرع وأكثر كفاءة، يستخدم العلماء الدماغ كنموذج في هذا المجال المزدهر من علوم الكمبيوتر
Table of Contents
ما هي أجهزة الكمبيوتر العصبية؟
مع تطور رقائق الكمبيوتر القائمة على السيليكون ومواد شبه موصلة أخرى، شهدنا ثورة تكنولوجية على مدى العقود العديدة الماضية. وبمرور الوقت، تقلصت أجهزة الكمبيوتر من حجم غرف كاملة إلى حجم شرائح مفردة. كان هذا الاتجاه مدفوعًا بقانون مور، وهو مصطلح يستخدم للإشارة إلى الملاحظة التي أجراها جوردون مور في عام 1965 والتي توقعت أن عدد المكونات لكل شريحة متكاملة سوف يتضاعف كل عامين، مما يؤدي إلى أجهزة كمبيوتر أسرع بشكل كبير.
ولكن مع وجود أجهزة كمبيوتر أكثر تطوراً، والروبوتات، وإنترنت الأشياء (IoT)، والآلات الذكية، فإن المتطلبات الحسابية آخذة في النمو، وتصل صناعة أشباه الموصلات إلى حدود قدرتها على تصغير شرائح الكمبيوتر – لا يمكنك سوى تركيب عدد كبير من الترانزستورات على نحو واقعي. شريحة واحدة!
ولذلك، يتجه علماء الكمبيوتر إلى نوع جديد من هندسة الكمبيوتر يسمى الحوسبة العصبية، حيث يتم بناء أجهزة الكمبيوتر لمعالجة المعلومات والتفاعل مع العالم مثل الدماغ البشري.
أصبح هذا المجال من البحث أكثر شيوعًا إلى حد كبير ويتم الاعتراف به بالكامل كخطوة أولى في بناء الأجهزة لأجهزة الكمبيوتر وأنظمة الذكاء الاصطناعي. في هذا الشرح ، نتعمق في كل ما تحتاج لمعرفته حول هذا المجال المزدهر وما يعنيه بالنسبة لمستقبل علوم الكمبيوتر.
كيف يقوم الدماغ بتخزين ومعالجة المعلومات؟
قبل أن ننتقل إلى الأجهزة العصبية وتطبيقاتها، من الأفضل أن نقدم أولاً الظاهرة البيولوجية التي ألهمت هذا المجال: اللدونة المشبكية . هذه هي قدرة دماغنا المذهلة على التكيف والتغيير استجابةً للمعلومات الجديدة. لفهم ذلك بشكل أفضل، يجب علينا أولاً وصف الآليات الأساسية لكيفية عمل “مركز الحوسبة” الخاص بنا.
الخلايا العصبية هي خلايا رسول الدماغ. وجميعها مترابطة من خلال نقاط الاشتباك العصبي، وهي نقاط الوصل التي تربطها معًا في شبكة موسعة يتم من خلالها نقل النبضات الإلكترونية والإشارات الكيميائية. وهي تتفاعل مع بعضها البعض من خلال “المسامير”، وهي عبارة عن نبضات جهد قصيرة وطويلة بالميلي ثانية.
بينما يتم توسيع ذاكرة الكمبيوتر ببساطة عن طريق إضافة المزيد من وحدات الذاكرة، يتم إنشاء الذكريات في الدماغ من خلال اتصالات جديدة ومعززة بين الخلايا العصبية. عندما تصبح خليتان عصبيتان متصلتين بقوة أكبر، يمكننا القول أن وزن المشبك العصبي المتصل قد زاد. يحتوي دماغنا على عدد مذهل يبلغ 10 12 خلية عصبية أو نحو ذلك، تتواصل مع بعضها البعض من خلال ≈ 10 15 مشبكًا عصبيًا. تتغير هذه الروابط ودرجة الاتصال فيما بينها بمرور الوقت ووفقًا لعدد المحفزات أو النبضات المستلمة، مما يمكّن الدماغ من الاستجابة للبيئة المتغيرة وإنشاء الذاكرة وتخزينها.
هذه القدرة هي المفتاح لفهم آليتين رئيسيتين وراء اللدونة التشابكية تسمى التقوية والاكتئاب حيث تصبح الروابط بين المشابك العصبية أقوى أو أضعف بمرور الوقت، مما يلعب دورًا مهمًا في التعلم والذاكرة . يمكن أن يحدث هذا على جميع المقاييس الزمنية – من الثواني إلى الساعات أو لفترة أطول.
بشكل بديهي، ترتبط الزيادات العالية في التردد التي تحدث، على سبيل المثال، عند تعلم مهارة جديدة، بتقوية أو تقوية بعض المشابك العصبية، وبالتالي إنشاء ذاكرة طويلة المدى. على الجانب الآخر، فإن المحفزات ذات التردد المنخفض سوف تسبب الاكتئاب وبالتالي إضعاف الاتصال (أو الوزن التشابكي) عند الوصل التشابكي المقابل، على غرار نسيان شيء تم تعلمه.
هذا نوع من التبسيط، وتجدر الإشارة إلى أن التقوية والاكتئاب لا يعتمدان على تكرار الزيادات فحسب، بل على التوقيت أيضًا. على سبيل المثال، إذا تلقى المشبك العصبي طفرات من عدة خلايا عصبية في نفس الوقت، فإن وزن التشابك العصبي يزداد بشكل أسرع بكثير مقارنة بالطفرات التي تصل واحدة تلو الأخرى.
العملية معقدة ومعقدة، وكان على الباحثين أن يكونوا مبدعين من أجل تكرارها بشكل مصطنع.
كيف يعمل الكمبيوتر العصبي؟
يتم تصنيع أجهزة الكمبيوتر الحالية باستخدام بنية فون نيومان ، التي تعمل وفقًا للمبادئ التي وضعها آلان تورينج لأول مرة في ثلاثينيات القرن العشرين. يتطلب هذا الإعداد إبقاء وحدات معالجة البيانات والذاكرة منفصلة، مما يؤدي إلى اختناق في السرعة حيث يلزم نقل البيانات من واحدة إلى أخرى، مما يؤدي إلى زيادة استهلاك الطاقة دون داع.
من ناحية أخرى، تستخدم أجهزة الكمبيوتر ذات الشكل العصبي بنيات الرقائق التي تمزج بين الذاكرة والمعالجة في نفس الوحدة. على مستوى الأجهزة، يتضمن ذلك تصميمات جديدة ومبتكرة ومجموعة من المواد، بالإضافة إلى مكونات كمبيوتر جديدة، وهذا المجال يشهد توسعًا كبيرًا.
سواء باستخدام مواد عضوية أو غير عضوية، يحاول الباحثون في جميع أنحاء العالم تصميم وبناء شبكات من الخلايا العصبية والمشابك العصبية الاصطناعية التي تحاكي مرونة الدماغ . العديد من أجهزة الكمبيوتر العصبية واسعة النطاق الموجودة بالفعل، مثل TrueNorth من IBM ، و BrainScales-2 ، و Intel’s Loihi تستخدم الترانزستورات القائمة على تكنولوجيا أشباه الموصلات المصنوعة من أكسيد الفلز الراسخة.
تعد الترانزستورات واحدة من أكثر وحدات البناء الإلكترونية شيوعًا في أجهزة كمبيوتر فون نيومان، والتي يوجد منها المئات من الأنواع المختلفة وأكثرها شيوعًا ترانزستور التأثير الميداني لأكسيد المعدن وأشباه الموصلات أو MOSFET للاختصار. داخل شريحة الكمبيوتر، تعمل بشكل أساسي كمفتاح (وبدرجة أقل كمضخم) للتيارات الكهربائية. وبهذه الطريقة، فهي إما تمنع أو تسمح بمرور التيار، مما يسمح لكل ترانزستور بالوجود في حالة التشغيل أو الإيقاف، والتي يمكن أن تعادل الثنائي 1 أو 0.
يسمح مبدأ العمل هذا بتخزين المعلومات وحسابها بسهولة شديدة، ولهذا السبب أصبحت خلايا الذاكرة الإلكترونية والبوابات المنطقية هي اللبنات الأساسية لعالمنا الرقمي. ومع ذلك، فإن الإشارات الكهربائية في دماغنا لا تتكون ببساطة من 0 و1. على سبيل المثال، يمكن أن يوجد اتصال بين المشابك العصبية على شكل مجموعة متنوعة من “الأوزان” أو نقاط القوة.
لتقليد هذا في جهاز كمبيوتر عصبي، تم بناء العديد من الأجهزة لهذا الغرض. تم بناء ترانزستور متخصص من أشباه الموصلات يسمى ترانزستور متشابك بوليمر ليحتوي على “طبقة نشطة” مسؤولة عن تعديل الإشارة بين الوحدات. عادة ما يتم تصنيع هذه الطبقة باستخدام بوليمر موصل يؤثر تركيبه الدقيق على التوصيل وبالتالي إخراج الإشارة.
يؤدي تطبيق جهد بتردد محدد عبر الترانزستورات إلى حدوث تغييرات في الطبقة النشطة، مما يؤدي إما إلى انخفاضات أو تقوية الإشارة الكهربائية، على غرار ارتفاع النشاط في الدماغ. يؤدي هذا بشكل أساسي إلى تحفيز اللدونة، حيث يتم تشفير المعلومات الرقمية في الارتفاع مثل تردده، ووقت حدوثه، وحجمه، وشكله. يمكن تحويل القيم الثنائية إلى ارتفاعات والعكس صحيح، ولكن الطريقة الدقيقة لإجراء هذا التحويل لا تزال مجالًا نشطًا للدراسة .
لا تقتصر الأجهزة العصبية أيضًا على الترانزستورات فقط – فقد أبلغ الباحثون عن طرق إبداعية متزايدة لتقليد بنية الدماغ باستخدام مكونات صناعية، بما في ذلك الميمريستورات والمكثفات والأجهزة الإلكترونية السبينية ، وحتى بعض المحاولات المثيرة للاهتمام لتحقيق الحوسبة العصبية باستخدام الفطريات .
كيف تتم برمجة الحاسوب العصبي؟
تستخدم أجهزة الكمبيوتر العصبية عادة شبكة عصبية اصطناعية (ANN) لأداء المهام الحسابية. من بين الأنواع العديدة المختلفة للشبكات العصبية الاصطناعية، تعتبر الشبكة العصبية المتصاعدة (SNN) مثيرة للاهتمام بشكل خاص لأنها تعتمد على خلايا عصبية اصطناعية تتواصل مع بعضها البعض من خلال إشارات كهربائية تسمى “المسامير” وتدمج الوقت في نماذجها. وهذا يضفي كفاءة استخدام الطاقة في مثل هذه الأنظمة، حيث أن الخلايا العصبية الاصطناعية ليست نشطة باستمرار ولكنها تنقل المعلومات فقط بمجرد أن يصل مجموع النبضات المستلمة إلى عتبة معينة.
قبل أن تبدأ الشبكة عملياتها، يجب أولاً أن تتم برمجتها، أو بمعنى آخر، يجب أن تتعلم الشبكة. ويتم ذلك من خلال تزويده بالبيانات التي يمكن التعلم منها. اعتمادا على نوع ANN، يمكن أن تختلف طريقة التعلم. على سبيل المثال، إذا كانت مهمة الشبكة هي تحديد القطط أو الكلاب في الصور، فيمكن للمرء أن يزودها بآلاف الصور مع تسمية “قطة” أو “كلب” حتى تتمكن من تحديد الموضوع بشكل مستقل في المهام المستقبلية. يتطلب تحديد الهوية كميات هائلة من العمليات الحسابية الصعبة لمعالجة لون كل بكسل في الصورة.
هناك أعداد كبيرة من شبكات ANN واختيار الشبكة المناسبة يعتمد على متطلبات المستخدم. على الرغم من أن شبكات SNN مثيرة للاهتمام بسبب انخفاض استهلاكها للطاقة، إلا أنها لا تزال صعبة التدريب بشكل عام، ويرجع ذلك أساسًا إلى ديناميكياتها المعقدة للخلايا العصبية والطبيعة غير القابلة للتمييز لعمليات الارتفاع.
أين يتم استخدام الحوسبة العصبية؟
ويتوقع الخبراء أن الأجهزة العصبية لن تحل بالضرورة محل أجهزة الكمبيوتر التقليدية، ولكنها ستضيف وتكمل بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بمعالجة تحديات تقنية محددة. على الرغم من وجود تقارير تفيد بأن أجهزة الكمبيوتر العصبية قادرة على نمذجة المنطق البولياني، وهو مفهوم أساسي في أي لغة برمجة مستخدمة في الوقت الحاضر، مما يشير إلى أن أجهزة الكمبيوتر العصبية يمكن أن تكون أيضًا قادرة على استخدام الحوسبة العامة.
بغض النظر، فإن الحوسبة العصبية ستكون مثيرة للاهتمام للغاية للتخصصات والتطبيقات التي يتفوق فيها الدماغ على أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية من حيث كفاءة الطاقة والأوقات الحسابية.
وتشمل هذه المهام المعرفية، مثل التعرف على الصوت أو الصورة، والتنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي (AI)، فضلاً عن توفير فرص جديدة لواجهات الدماغ والآلة، والروبوتات، والاستشعار، والرعاية الصحية (على سبيل المثال لا الحصر).
لا تزال هناك تحديات يجب التغلب عليها لأن هذا المجال لا يزال جديدًا نسبيًا، ولكن الشعبية المتزايدة والتصميمات الجديدة المبتكرة للحوسبة العصبية تجعلها مكملاً واعداً لبنيات الكمبيوتر التقليدية.
