بكين 3 مارس 2026 (شينخوا) طور علماء صينيون شبكة عصبية جديدة تمكّن الذكاء الاصطناعي من تكوين مفاهيم من البيانات الحسية الأولية مثل الرؤية والصوت، بما يحاكي جانبا أساسيا من جوانب الإدراك البشري، وفقا لدراسة نشرت مؤخرا في مجلة علوم الحوسبة الطبيعية.

وتتمثل إحدى القدرات الرائعة للدماغ البشري في تكوين تمثيلات مفاهيمية أكثر تجريدية من التجارب الحسية الحركية، وتطبيقها بمرونة بشكل مستقل عن المدخلات الحسية المباشرة.

ومع ذلك، كانت الآلية الحسابية الكامنة وراء هذه القدرة مفهومة بشكل ضعيف سابقا. وهذا يعني أن النماذج اللغوية الكبيرة كانت محدودة بشكل أساسي بسبب اعتمادها على البيانات اللغوية الموجودة مسبقا، مما جعلها غير قادرة على توليد مفاهيم جديدة بشكل عفوي من التعلم التجريبي.

واقترح الباحثون من معهد الأتمتة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم وجامعة بكين، إطار الشبكة العصبية الجديد الخاص بهم، المسمى CATS Net، كوسيلة لتجاوز هذه القيود.

ويتكون الإطار من وحدة تجريد المفاهيم ووحدة حل المهام التي يمكنها توجيه الإطار بدقة لأداء مهام مثل التعرف والتقييم عند معالجة المعلومات البصرية، مثل الصور.

ويمكن للإطار أيضا توليد مجموعة واسعة من المفاهيم الجديدة بشكل مستقل، وبناء "مساحة مفاهيم" فريدة خاصة به. وبمجرد مواءمة مساحات المفاهيم لأنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة، يمكنها نقل المعرفة مباشرة باستخدام هذه المفاهيم، متجاوزة الحاجة لإعادة التدريب على البيانات الأولية. ومن الجدير بالملاحظة أن هذه العملية تحاكي كيفية تواصل البشر باستخدام اللغة.

من خلال دراسات تصوير الدماغ، كشف الباحثون أن الفضاء المفاهيمي الذي يبنيه CATS Net يتماشى بشكل وثيق مع المنطق المعرفي واللغوي البشري، وأن نمط تشغيله يتطابق عن قرب مع الأنشطة في مناطق معالجة المفاهيم في دماغ الإنسان.

وهذا يشير إلى أن النموذج يقوم بما هو أكثر من مجرد تقليد وظيفة الدماغ، إذ يسلط الضوء على الآليات الحسابية التي يشكل البشر من خلالها المفاهيم ويستخدمونها في الدماغ. 

参考内容

  中国科学院自动化研究所联合北京大学等科研团队，近日提出一种新型神经网络框架CATS Net，试图模拟人类的概念形成、理解与交流过程。相关成果已发表于国际学术期刊《自然-计算科学》。

  研究人员提出的CATS Net包含两个核心模块：概念抽象模块与任务求解模块。在处理视觉任务时，概念抽象模块会将复杂的视觉信息进行数字化编码，压缩成“概念向量”，从而动态调节任务求解模块的神经网络活动，指导其完成特定的视觉感知任务，这模拟了人类概念的形成和理解过程。

  当系统生成大量“概念向量”并对齐之后，就可以不用从环境中学习，而是直接通过“概念向量”互相传递知识，从而模拟人类通过语言符号来交流的过程。

  研究发现，CATS Net对于概念的呈现和处理方式与人脑中相关脑区的活动模式相吻合，为理解人类概念认知的脑机制提供了计算模型。

  这一研究有望促进人工智能在更广阔的领域发挥作用，为研发具备人类概念形成与应用能力的下一代人工智能系统打下基础。

来源：新华网

编辑：马学军