بحث جديد يتحدى المعتقدات القديمة حول كيفية اتخاذ الدماغ للقرارات

يتحدى بحث جديد وجهات النظر التقليدية حول كيفية اتخاذ الدماغ للقرارات، مما يشير إلى أنه حتى مناطقه المبكرة تلعب دورًا أكثر نشاطًا وديناميكية مما كان يعتقد سابقًا.

بحث جديد من كلية غرينجر للهندسة في جامعة إلينوي أوربانا شامبين يشير إلى أن الطريقة التي يتخذ بها الدماغ القرارات يمكن أن تؤثر على التصميم المستقبلي الذكاء الاصطناعي. بقيادة أستاذ الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر يوري فلاسوف ونشرت في وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم (PNAS)تظهر الدراسة أن مناطق الدماغ المبكرة تلعب دورًا في صنع القرار، مما يتحدى الأفكار القديمة حول كيفية تنظيم الدماغ.

غالبا ما يوصف الدماغ البشري بأنه البنية الأكثر تعقيدا في الكون. ويظل فهم أعمالها الداخلية صعبًا للغاية، حتى أن الهندسة العكسية تم تصنيفها كواحدة من التحديات الكبرى الأربعة عشر التي واجهتها الأكاديمية الوطنية للهندسة في عام 2008. ولسنوات عديدة، أسس العلماء أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية التلافيفية على افتراض أن القرارات تنشأ من خلال تدفق المعلومات خطوة بخطوة، بدءًا من المناطق الحسية المبكرة وتنتهي في القشرة الأمامية. ومع ذلك، فإن الباحثين مثل فلاسوف يعيدون الآن فحص هذا الافتراض.

ما وراء النماذج الهرمية للذكاء

وهناك طريقة أخرى لفهم الدماغ تركز على الذكاء الطبيعي، الذي تم تشكيله من خلال التطور وليس من تصميم البشر. في هذا الإطار، لا يتم اتخاذ القرار في تسلسل بسيط. وبدلا من ذلك، فهو يتضمن حلقات ردود فعل مترابطة ترسل إشارات في كلا الاتجاهين عبر مناطق مختلفة من الدماغ.

يتميز الذكاء الطبيعي أيضًا بكفاءته. يمكنه إجراء حسابات معقدة مع استخدام طاقة أقل بكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية. لفهم كيفية عمل ذلك بشكل أفضل، قام فلاسوف وفريقه بدراسة الدماغ من منظور مستوى الأنظمة، حيث نظروا في كيفية تفاعل الأجزاء المختلفة بدلاً من فحصها بشكل منفصل.

وقال فلاسوف: “نريد أن نتعلم من مليار سنة من التطور”. “كيف يتم تنظيم هذا الذكاء البيولوجي معماريا؟ هل يمكننا أن نتعلم من الجانب المعماري للدماغ ومحاكاة ذلك لجعل الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية، وأقل تعطشا للطاقة، وأكثر ذكاء مما هو عليه حاليا؟ على مستوى صنع القرار، هذا هو المكان الذي يفتقر إليه الذكاء الاصطناعي الحالي.”

مناطق الدماغ المبكرة وإشارات القرار

ولمعالجة تعقيد الدماغ، ركز الباحثون على مراحل المعالجة المبكرة، التي تتعامل مع الإحساس والإدراك. لقد سجلوا النشاط العصبي لدى الفئران أثناء تحركها عبر ممر الواقع الافتراضي واتخذت قرارات بناءً على ما أدركته.

وكانت النتائج غير متوقعة. ظهرت الإشارات المرتبطة باتخاذ القرار في القشرة الحسية الجسدية الأولية (S1)، وهي منطقة ترتبط تقليديًا بالمعالجة الحسية الأساسية. ويشير هذا إلى أن النشاط المتعلق باتخاذ القرار يبدأ في الدماغ في وقت مبكر عما كان يُعتقد سابقًا.

أظهر التحليل الإضافي أن S1 يتأثر بمناطق الدماغ ذات المستوى الأعلى من خلال حلقات التغذية الراجعة. يشير هذا التعديل من أعلى إلى أسفل إلى أن عملية صنع القرار لا تتم فقط من خلال إشارات أحادية الاتجاه، ولكنها تتضمن بدلاً من ذلك تفاعلات مستمرة عبر مستويات متعددة من الدماغ.

وقال فلاسوف: “إن الكود العصبي للدماغ لا يزال في الغالب لغة غير معروفة”. “ولكن يمكن النظر إلى هذا الفهم على مستوى الأنظمة باعتباره تأثيرًا محتملاً على كيفية بناء شبكات عصبية اصطناعية أكثر كفاءة – كيف يمكن التفكير في الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي. ربما مع هذه القياسات التي نتعلمها من الأدمغة الحقيقية، يمكننا تحسين الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.”

الآثار المترتبة على بنيات الذكاء الاصطناعي المستقبلية

لا تقدم النتائج مخططًا مباشرًا لبناء ذكاء اصطناعي أفضل، لكنها تقدم طريقة جديدة للتفكير في الأمر. ومن خلال دراسة كيفية تنظيم الدماغ للمعلومات ومعالجتها، قد يتمكن الباحثون من تحديد المبادئ التي يمكنها تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي.

يخطط فلاسوف وفريقه لمواصلة استكشاف كيفية تغير نشاط الدماغ بمرور الوقت، مع التركيز على الديناميكيات الزمنية السريعة. كما يقومون أيضًا بتطوير أدوات جديدة لقياس وتحليل الإشارات العصبية بشكل أكثر دقة.

وقال فلاسوف: “من خلال النظر إلى الديناميكيات الزمنية السريعة للنشاط العصبي، ربما يمكننا أن نفهم بشكل أفضل كيف تشارك حلقات ردود الفعل هذه في اتخاذ القرارات”. “ربما هذا هو النهج الذي من المحتمل أن يكشف عن هذه الآليات غير المعروفة حاليًا – كيف يتم تنظيم حلقات ردود الفعل هذه ديناميكيًا وكيف تشكل وتشكل مستويات مختلفة من المعالجة. ربما يمكن تنفيذ ذلك في بنيات جديدة للذكاء الاصطناعي.”

المرجع: “الارتباطات العصبية لاتخاذ القرار الإدراكي في القشرة الحسية الجسدية الأولية” بقلم Alex G. Armstrong وYurii Vlasov، 29 أبريل 2026، وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم.
دوى: 10.1073/pnas.2514107123

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل و أخبار جوجل.