A Drosophila Whole-Connectome Network Can Learn Human-Designed Cognitive Tasks
تُظهر هذه الدراسة أن التوصيل التشريحي الثابت لشبكة الاتصال العصبية لدى ذبابة الفاكهة (Drosophila) الذكرية يعمل كركيزة حوسبية فعالة لتعلم مهام معرفية مصممة بشرياً، مثل الجمع المحدود واللغة العلاقاتية المرتكزة، متفوقاً بشكل ملحوظ على إعادة توصيل الشبكة بشكل عشوائي.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
غالبًا ما يُوصف الدماغ البشري بأنه الكائن الأكثر تعقيدًا في الكون المعروف، وهو عبارة عن شبكة متشابكة من مليارات الخلايا التي تسمح لنا بالتفكير والتحرك والتحدث. لعقود من الزمن، حاول العلماء رسم خرائط لهذا التوصيل، فأنشأوا مخططات تفصيلية تسمى "الكونكتوم" (المخطط العصبي) تُظهر بدقة أي الخلايا العصبية متصلة ببعضها البعض. وعادة ما تُدرس هذه الخرائط لفهم كيفية تحكم الدماغ في الجسم، مثل كيفية رؤية ذبابة لزهرة أو كيفية رفع إنسان لكوب. لكن هناك مسار بحثي جديد يطرح سؤالًا أكثر جرأة: إذا أخذت المخطط الهيكلي للتوصيلات الفيزيائية لدماغ ما واستخدمته كهيكل لبرنامج حاسوبي، فهل يمكن لهذا البرنامج أن يتعلم أشياء لم يتطور الحيوان للقيام بها أبدًا؟ إنه اختبار لما إذا كان الشكل المحدد للروابط البيولوجية يحمل قوة سرية لا تمتلكها الروابط العشوائية.
قرر باحثون في معهد كوريا للعلوم والتكنولوجيا المتقدمة اختبار هذه الفكرة باستخدام الجهاز العصبي الكامل لذبابة فاكهة ذكر واحدة. لقد أخذوا الخريطة المتاحة علنًا لدماغ هذه الذبابة، والتي تحتوي على أكثر من 166,000 خلية عصبية وما يقرب من 26 مليون اتصال، واستخدموها كهيكل ثابت لشبكة اصطناعية. لم يحاولوا محاكاة أفكار أو حركات الذبابة الفعلية، بل قاموا بتدريب هذا الهيكل البيولوجي لحل مهمتين لا علاقة لهما بذبابة الفاكهة: جمع الأرقام وفهم لغة بسيطة حول الأحداث الحسية. في المهمة الأولى، كان على الشبكة تعلم جمع رقمين معًا، بحيث لا يتجاوز المجموع مائة. وفي المهمة الثانية، كان عليها الاستماع إلى وصف لحدثين جسديين، مثل ضغط قوي على الساق يليه حركة ضعيفة، ثم مطابقة ذلك الوصف للحدث بشكل صحيح، حتى عندما يتم عكس ترتيب الأحداث.
ولمعرفة ما إذا كان توصيل الذبابة المحدد يهم، أنشأ العلماء مجموعة ضابطة؛ حيث أخذوا نفس عدد الخلايا العصبية والروابط ولكنهم قاموا بإعادة خلط الروابط عشوائيًا، مع الحفاظ فقط على عدد الاتصالات لكل خلية عصبية كما هو. أدى ذلك إلى إنشاء "دماغ مُعاد توصيله" يشبه إحصائيًا الدماغ الأصلي ولكنه يفتقر إلى المسارات المتطورة خصيصًا للذبابة. وعندما قاموا بتدريب شبكة الذبابة الحقيقية على مهمة الجمع، نجحت بدقة عالية، حيث حصلت على الإجابة الصحيحة بنسبة تقارب 93 بالمائة في مسائل جديدة لم ترها من قبل. أما الشبكات العشوائية المُعاد توصيلها فقد واجهت صعوبة كبيرة، حيث حققت دقة تبلغ حوالي 68 بالمائة فقط. كان الفرق جوهريًا، مما يشير إلى أن الترتيب المحدد لدماغ الذبابة وفر ميزة خفية لتعلم الرياضيات، رغم أن الذبابة نفسها لا تمارس الرياضيات أبدًا.
كانت النتائج أكثر إثارة في مهمة اللغة. هنا، كان على الشبكة ربط المدخلات الحسية بالكلمات، بحيث تتعلم أن نمطًا معينًا من الإشارات يعني "ضغطًا قويًا" وأن هذا حدث "قبل" "حركة ضعيفة". اختبر الباحثون الشبكة بأربع طرق مختلفة، عبر تغيير مكان دخول المعلومات الحسية ومكان خروج الكلمات، لضمان أن النتائج لم تكن مجرد مصادفة ناتجة عن إعداد محدد. وفي جميع هذه الاختبارات، تفوقت الشبكة المبنية على دماغ الذبابة الحقيقي باستمرار على النسخ المعاد توصيلها. وفي الاختبار الأكثر صعوبة، والذي تطلب من الشبكة الربط بشكل صحيح بين مشهد ووصفه، وكذلك المشهد المعكوس ووصفه المعكوس، حقق الدماغ الحقيقي درجة تقارب 62 بالمائة، بينما بلغ متوسط النسخ العشوائية 44 بالمائة. وفي مقارنة أكبر شملت عشرين نوعًا مختلفًا من إعادة التوصيل العشوائي، جاء دماغ الذبابة الحقيقي في المرتبة الأولى، متفوقًا على جميعها.
ومن الأهمية بمكان أن الدراسة أظهرت أن هذه الميزة لم تكن تتعلق فقط بامتلاك العدد الصحيح من الاتصالات. فقد وجد الباحثون أن نجاح الدماغ الحقيقي يعتمد بشكل كبير على التوافق بين المدخلات الحسية والأجزاء المحددة من الدماغ المتصلة بها. فعندما قاموا بخلط الإشارات الحسية بحيث لم يعد المدخل يتوافق مع التوصيل الطبيعي للدماغ، انهار أداء الدماغ الحقيقي، حيث انخفض من حوالي 61 بالمائة إلى 19 بالمائة فقط. وقد أثبت هذا أن هيكل الدماغ لم يكن مجرد حاوية عامة للتعلم، بل كان آلة متخصصة حيث كان الموقع الفيزيائي للمدخلات أمرًا بالغ الأهمية. أما الشبكات العشوائية، التي تفتقر إلى هذا التوافق المحدد، فلم تتمكن من التعافي من الارتباك.
تشير النتائج إلى أن الطريقة التي يتم بها توصيل الدماغ تحتوي على مخطط قابل لإعادة الاستخدام، وهو "انحياز استقرائي" يساعد في حل المشكلات بكفاءة. وهذا لا يعني أن دماغ الذبابة هو حاسوب عالمي يمكنه القيام بأي شيء؛ إذ لا تزال الشبكة بحاجة إلى التدريب من الصفر، ولم يكن بإمكانها التعلم بدون المدخلات الحسية الصحيحة. ومع ذلك، توضح الدراسة أن الترتيب البيولوجي للحواف في "الكونكتوم" هو أكثر من مجرد سجل لماضي الحيوان؛ فهو بنية وظيفية يمكن إعادة توظيفها لمهام معرفية من تصميم البشر. إن المسارات المحددة التي تطورت لكي تتنقل ذبابة في عالمها توفر أيضًا دفعة قوية لحاسوب يحاول تعلم الحساب واللغة، وهو اكتشاف يتحدى الفكرة القائلة بأن التوصيل البيولوجي مفيد فقط للسلوكيات التي تطور لأجلها في الأصل.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.