كيف تتحول بقع سوداء وبيضاء غير مفهومة إلى صورة واضحة بمجرد رؤية نسخة رمادية منها؟ كشف باحثون من كلية الطب بجامعة هارفارد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) ومؤسسات أخرى، عن آلية عصبية تساعد الدماغ البشري على تعلم تفسير الصور الغامضة بسرعة لافتة، وقد تفتح نتائج الدراسة الطريق أمام تطوير ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على التعلم من أمثلة قليلة.
ووفقاً لتقرير على موقع " ميديكال إكسبريس "، نشرت نتائج البحث في دورية «Nature Neuroscience» العلمية، موضحة أن التعرف على صورة كانت تبدو بلا معنى قد يتحول من مهمة صعبة إلى عملية سهلة بعد مشاهدة نسخة أوضح منها مرة واحدة.
صورة كلب الدلماسي.. من بقع سوداء إلى صورة مفهومة
استخدم الباحثون نوعاً من الصور يُعرف باسم «صور موني» (Mooney Images)، وهي صور مكونة من مساحات سوداء وبيضاء، من دون درجات رمادية، ما يجعل تحديد الأشياء والأشخاص داخلها أمراً صعباً.
ومن أشهر الأمثلة على ذلك صورة كلب الدلماسي الشهيرة، التي تبدو في البداية مجرد بقع متفرقة، قبل أن يتمكن المشاهد من رؤية شكل الكلب بوضوح بعد إضافة درجات رمادية.
ولفهم ما يحدث داخل الدماغ، أجرى الفريق تجارب على 13 شخصاً يعانون الصرع المقاوم للأدوية، وكانت أدمغتهم مزودة بأقطاب كهربائية لمراقبة النوبات. واستغل الباحثون هذه الأقطاب لتسجيل نشاط أكثر من ألف خلية عصبية أثناء مشاهدة الصور ومحاولة التعرف عليها.
وفي البداية، لم يتمكن المشاركون من التعرف على الأشياء في الصور الغامضة إلا خلال 4% من المحاولات. لكن بعد مشاهدة النسخ الرمادية الواضحة، ارتفعت نسبة التعرف عليها إلى 83% في المتوسط، عند عرض الصور السوداء والبيضاء مجدداً.
قشرة الدماغ والحُصين.. كيف يحدث التغيير؟
أظهرت التسجيلات أن الخلايا العصبية في منطقتين من الدماغ غيرت طريقة استجابتها للصور بعد التعلم، وأصبحت أنماط نشاطها عند رؤية الصور الغامضة أكثر تشابهاً مع استجابتها للنسخ الأصلية الواضحة.
المنطقة الأولى هي القشرة البصرية، وهي جزء من الدماغ مسؤول عن معالجة المعلومات التي تصل من العينين. أما الثانية فتشمل أجزاء من الفص الصدغي الإنسي، ومن بينها الحُصين، وهو منطقة دماغية أساسية في تكوين الذكريات واسترجاعها.
ولاحظ الباحثون أن التغيير ظهر أولاً في القشرة البصرية، التي احتاجت وقتاً إضافياً لمعالجة المعلومات المكتسبة، ثم ظهر لاحقاً في مناطق الذاكرة. ويشير ذلك إلى أن القشرة البصرية قد تعيد تنظيم تفسير الصورة قبل انتقال المعلومات إلى أنظمة الذاكرة.
هل يتعلم الذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها؟
يرى الباحثون أن النتائج قد تساعد في تصميم خوارزميات ذكاء اصطناعي تتعلم التعرف على الصور من أمثلة قليلة، بدلاً من حاجتها إلى تحليل آلاف الصور كما يحدث في كثير من الأنظمة الحالية.
كما قد تسهم هذه النتائج مستقبلاً في فهم اضطرابات التعلم والذاكرة، وتطوير أساليب علاجية جديدة.
