hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
شبكة عصبونية اصطناعية مقدمة
يكمن أحد أسباب تفوق الدماغ البشري في قدرته على معالجة المعطيات في شكل هيكلي بمعني ان كل جزء من المخ له وظيفه ويشرف علي عمله جزء آخر يدير عمله ويستطيع أن يغير عمل الأجزاء ويسمي ذلك Plasticity كما أن كل جزء من المخ يعمل بصفه منفصله عن الآخر كما لو كان جهازاً حاسوبياً به عدد كبير جدا من المعالجات (Processors)، أجهزة الحاسوبِ اليوم تقوم بمحاكاة هذه العملية في ما يسمى حوسبة متوازية، Parallel Computing، وبالرغم من السرعة العالية الناتجة عن هذه التقنية إلا أنها تفتقر إلى القدرة على الاستقلال بحل المشكلة، وذلك لان الحاسب الإلكتروني يقوم بارسال بيانات كثيرة جدا في صورة رقمية بين كل من أجزائه أما المخ فيقوم بعمل ذلك في صورة رقميه في بعض الأماكن وفي أماكن أخرى في صورة أنالوج كما أن الحَاسُوبَ يرسل عددًا كبيرًا من البيانات المتكررة ولكن المخ لايرسل بيانات متكررة ومثال علي ذلك الكاميرا فهي ترسل حالة كل نقطة تصورها وإذا لم تتغير الحالة ترسلها كما هي أيضا أما العقل فيرسل التغيير فقط وذلك على شكل Spikes أو إشارات عصبية.
دونالد هيب،Hebb في كتابه منظمة السلوك 1949م، أشار إلى أنّ المشابك العصبية الروابط (العصبونات) بين الخلايا العصبية تقوى كلما تم استعمالها أكثر بمعني أنه لو وجد عدد من الخلايا بجانب بعضها ولكن اثنان منهم يقومان بنقل بينات بصورة كثيفة فتقوى الوصلة بينهما وتصبح عملية معالجتها للعمليات أسرع مع تكرار إثارتها بنفس المعطيات.
كانت هذه بداية التفكير لما يسمى بالمعالجات العصبية أو الشبكات العصبية والتي كانت مطروحة في وقتها على صورة خلايا وليس شبكات مترابطة. في الخمسينات من القرن العشرين قامت شركة أي بي إم بأول محاولة لمحاكاة الخلية العصبية، ونجح ذلك بعد عدة محاولات فاشلة، ولكن كان علم الحَاسُوبِ في ذلك الوقت يتجه ناحية الحساب المتسلسل مما أدى إلى إهمال موضوع الخلايا العصبية ووضعه في الأدراج.
في نهاية الخمسينيات، بدأ فرانك روزنبلات بالعمل على ما يدعى اليوم بالبيرسيبترون، Perceptron، حيث كان قادرًا على فصل النقاط القابلة للفصل خطيّا دون النقاط غير القابلة للفصل خطيًّا. وهذا ما اعتبر عيبًا ضخمًا في البيرسبترون. في عام 1959م قام برنارد فيدرو وماركيان هووف ببناء نموذجي عنصر تكيفي خطي آدالاين ADAptive LINear Element ومجموعة عناصر تكيفية خطية مادالاين Many ADALINE. كان هذا هو أول ظهور للشبكات العصبية بشكلها الحالي. كانت تستخدم كفلاتر أو مرشحات قابلة للتكيف (Adaptive Filter) لإلغاء الصدى من خطوط الهاتف. وما تزال تستعمل تجاريًّا حتى هذا الوقت.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
تستند الشبكات العصبية العميقة المعاصرة إلى أسس إحصائية عريقة تعود إلى ما يزيد على قرنين من الزمان. أبسط نماذج الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية هي الشبكات الخطية التي تتألف من طبقة واحدة من العُقد العصبية ذات دوال تنشيط خطية. وفيها تتدفق المدخلات مباشرة إلى المخرجات عبر مجموعة من الأوزان. يُحسب مجموع حاصل ضرب الأوزان بالمدخلات في كل عقدة. ويتم تقليل متوسط مربعات الأخطاء بين هذه المخرجات المحسوبة والقيم المستهدفة المعطاة من خلال إجراء تعديلات على الأوزان. تُعرف هذه التقنية منذ أكثر من قرنين باسم طريقة المربعات الدنيا أو الانحدار الخطي. وقد استُخدمت كأداة لإيجاد أفضل ملاءمة خطية لمجموعة من النقاط من قبل ليجاندر (1805) وغاوس (1795) للتنبؤ بحركة الكواكب.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
تاريخيًا، تعمل الحواسيب الرقمية، على غرار معمارية فون نيومان، على تنفيذ سلسلة متعاقبة من الأوامر الصريحة مع الوصول إلى الذاكرة عبر مجموعة من المعالجات. وفي المقابل، نشأت بعض الشبكات العصبونية من محاولات محاكاة معالجة المعلومات في الأنظمة الحيوية عبر إطار الاتصال. وخلافًا لنموذج فون نيومان، لا تفصل الحوسبة الاتصالية بين الذاكرة والمعالجة.
درس وارن مكولوخ ووالتر بيتس نموذجًا حاسوبيًا للشبكات العصبية لا يعتمد على التعلم. وقد مهد هذا النموذج السبيل لانقسام البحث في هذا المجال إلى اتجاهين رئيسيين: الأول يركز على العمليات البيولوجية، والثاني يركز على تطبيق الشبكات العصبية في مجال الذكاء الاصطناعي.
وفي أواخر الأربعينيات من القرن الماضي، اقترح الدكتور دونالد أولدينغ هيب فرضية تعليمية تستند إلى آلية اللدونة العصبية، عُرفت بنظرية هيب. وقد استُخدم هذا المفهوم في العديد من الشبكات العصبية الأولى، مثل بيرسيبترون الذي ابتكره روزنبلات وشبكة هوبفيلد. واستخدم فارلي وكلارك الحواسيب لمحاكاة شبكة هيب. كما أنشأ "روتشستر"، و"هولاند"، و"هابيت"، و"دودا" آلات حوسبة أخرى للشبكات العصبية.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
في 1958 وصف العالم النفسي فرانك روزنبلات البيرسيبترون،  كأحد أوائل الشبكات العصبية الاصطناعية التي طُبِّقت عمليًا،  بدعم من مكتب أبحاث البحرية الأمريكي. وقد أشار "آر دي جوزيف" (1960) إلى جهاز سابق شبيه بالبيرسيبترون لفارلي وكلارك، قائلًا: "سبق فارلي وكلارك من مختبر لينكولن بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالفعل روزنبلات في تطوير جهاز يشبه البيرسيبترون". ومع ذلك، "تخلَّيا عن الموضوع". وقد أثار البيرسيبترون حماسًا عامًا بشأن البحث في الشبكات العصبية الاصطناعية، مما دفع الحكومة الأمريكية إلى زيادة تمويلها. وساهم ذلك في "العصر الذهبي للذكاء الاصطناعي" الذي تغذَّى بالادعاءات المتفائلة التي أطلقها علماء الحاسوب بشأن قدرة البيرسيبترون على محاكاة الذكاء البشري.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
لم تكن الشبكات العصبية الاصطناعية من نوع البيرسيبترونات في بداياتها مزودة بوحدات خفية قابلة للتكيّف. ومع ذلك، فقد أطلق جوزيف (1960) فكرة البيرسيبترونات متعددة الطبقات والتي تضم طبقة خفية قابلة للتكيّف. وقد استشهد روزنبلات (1962) بهذه الأفكار واعتمد عليها،  كما أثنى على إسهامات "إتش دي بلوك"، و"بي دبليو نايت". غير أن هذه المساعي المبكرة لم تسفر عن تطوير خوارزمية تعليم فاعلة للوحدات الخفية، وهو ما يُعرف اليوم بالتعليم العميق.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
أُجريت خلال الستينيات والسبعينيات من القرن العشرين أبحاث أساسية في مجال الشبكات العصبية الاصطناعية. وكانت أول خوارزمية فعالة للتعلم العميق هي طريقة المجموعة لمعالجة البيانات، وهي طريقة لتدريب الشبكات العصبية العميقة بشكل عشوائي، وقد نشرها أليكسي إيفاخنكو ولابا في أوكرانيا عام 1965. اعتبرها الباحثان نوعًا من الانحدار متعدد الحدود، أو تعميمًا لبيرسيبترون روزنب لات. وقد وصفت ورقة بحثية عام 1971 شبكة عميقة مكونة من ثماني طبقات، تم تدريبها باستخدام هذه الطريقة،  والتي تستند إلى التدريب طبقة تلو طبقة من خلال تحليل الانحدار. ويتم تقليم الوحدات الخفية الزائدة باستخدام مجموعة تحقق منفصلة. وبما أن دوال التنشيط للعُقد هي كثيرات حدود كولموغوروف-جابور، فإن هذه كانت أيضًا أول الشبكات العميقة بوحدات ضربية أو "بوابات".
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
نُشر أول بيرسيبترون متعدد الطبقات للتعلم العميق مدرب بتقنية التدرج العشوائي عام 1967 على يد العالم شونييتشي أماري. وفي تجارب حاسوبية أجراها طالب أماري، وهو سايتو، تمكنت الشبكة العصبية ذو المستقبلات متعددة الطبقات (MLP) والتي تتكون من خمس طبقات، اثنتان منها قابلتان للتعديل، من تعلم تمثيلات داخلية لتصنيف فئات أنماط غير خطية قابلة للفصل. وقد أدت التطورات المتلاحقة في الأجهزة وضبط المعلمات الفائقة إلى جعل تقنية النزول التدرجي العشوائي الشامل هي التقنية السائدة حاليًا في تدريب هذه الشبكات.
في عام 1969، قدم كوني هيكو فوكوشما دالة التنشيط الخطي المصحح. أصبح المُصحح دالة التنشيط الأكثر شيوعًا للتعلم العميق. ومع ذلك، توقف البحث في الولايات المتحدة بعد عمل مينسكي وبايبرت في العام ذاته،  اللذان أكدا أن البيرسيبترونات الأساسية غير قادرة على معالجة بوابة الفصل الإقصائي. وقد كانت هذه الرؤية غير ذات صلة بالشبكات العميقة لإيفاخنكو (1965) وأماري (1967).
في عام 1976 قُدم التعلم الانتقالي في تعلم الشبكات العصبونية.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
قدِمَتْ الأسس الأولى لِبناء الشبكات العصبونية الالتفافية (CNNs) في مجال التعلم العميق عبر إدراج طبقات الالتفاف وتقليص الحجم ونسخ الأوزان، وذلك بفضل النموذج النيوكونييترون الذي طرحه كوني هيكو فوكوشيما عام 1979، رغم عدم تدريبه باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي.
يُعد الانتشار العكسي تطبيقًا عمليًا لقاعدة السلسلة التفاضلية التي وضعها غوتفريد لايبنتس عام 1673،  وذلك في سياق الشبكات العصبية الاصطناعية. ورغم ظهور مصطلح مصطلح "أخطاء الانتشار العكسي" عام 1962 على يد "روزنب لات"،  إلا أنه لم يتمكن من تحديد آلية تنفيذه. بيد أن "هنري جي كيلي" كان قد توصل إلى فكرة مشابهة للانتشار العكسي عام 1960 في سياق نظرية التحكم.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
في عام 1970 قدم "سيبو ليناينما" الشكل الحديث للانتشار العكسي في أطروحته للماجستير،  وأعاد "جي إم أستروفسكي" وآخرون نشره عام 1971. وفي عام 1982 طبق "بول ويربوس" الانتشار العكسي على الشبكات العصبية،  رغم أن أطروحته للدكتوراه عام 1974، التي أعيد نشرها كتابًا عام 1994،  لم تتضمن وصفًا تفصيليًا للخوارزمية. وفي عام 1986 عمم "ديفيد إي روميلهارت" وآخرون الانتشار العكسي دون الإشارة إلى الأعمال السابقة.
قدَّمَتْ شبكة كونييهيكو فوكوشيما العصبية التلافيفية (CNN) في عام 1979 مفهوم التجميع الأعظمي، وهو إجراء تقليص شائع في بنية هذه الشبكات. وقد أصبحت هذه الشبكات فيما بعد أداةً أساسيةً في مجال الرؤية الحاسوبية.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
وفي سياقٍ آخر، استخدمت الشبكة العصبية للتأخير الزمني (TDNN) التي طرحها ألكسندر وايبل عام 1987 التلافيف ومشاركة الأوزان والانتشار العكسي لتطبيق مبادئ الشبكات التلافيفية على التعرف على الأصوات اللغوية. كما طبق "وي زانغ" في العام نفسه شبكة تلافيفية مُدرَّبة بالانتشار العكسي للتعرف على الأبجدية. وفي عام 1989 طوَّر يان ليكون وزملاؤه شبكة عصبية التفافية تُعرف باسم "لي نت" خصيصًا للتعرف على رموز البريد البريدي المكتوبة بخط اليد. وتلا ذلك في العام التالي تطبيق "وي زانغ" لشبكة عصبية التفافية على أجهزة الحوسبة البصرية.
وشهد عام 1991 تطبيقًا واسعًا للشبكات العصبية التلافيفية في مجال الطب، حيث استخدمت في تجزئة الأجسام في الصور الطبية،  وكشف سرطان الثدي في صور الثدي الشعاعية. وفي عام 1998 قدم يان ليكون وزملاؤه شبكة "لي نت 5" ذات السبعة مستويات، والتي حققت نجاحًا كبيرًا في تصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد، مما أدى إلى اعتمادها من قبل العديد من البنوك للتعرف على الأرقام على الشيكات الرقمية.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
منذ عام 1988 فصاعدًا، شهد مجال توقع بنية البروتين تطورات ملحوظة بفضل استخدام الشبكات العصبية. ولا سيما عندما دُربت أولى الشبكات المتسلسلة على الملفات الشخصية (المصفوفات) الناتجة عن محاذاة تسلسلات متعددة.
كانت الميكانيكا الإحصائية من أصول الشبكات العصبية الدورية الأساسية. ففي عام 1972 اقترح شونييتشي أماري تعديل أوزان نموذج إيزينج بقاعدة التعلم العصبونية ليصبح نموذجًا للذاكرة الترابطية، مُضيفًا بذلك عنصر التعلم. وقد اشتهر هذا النموذج باسم شبكة هوبفيلد بعد أن تطرق إليه جون هوبفيلد عام 1982. كما كان لعلم الأعصاب دور أساسي في نشأة الشبكات العصبية الدورية. فكلمة "دورية" هنا تستمد معناها من الهياكل الحلقية الموجودة في التشريح العصبي. فقد لاحظ كاخال عام 1901 وجود "دوائر نصف دائرية دورية" في قشرة المخيخ. واعتبر هيب أن "الدائرة المرتدة" هي تفسير محتمل للذاكرة قصيرة المدى. كذلك، فقد أشار مقال ماكولوخ وبيتس (1943) إلى أن الشبكات العصبية التي تحتوي على دورات يمكن أن تتأثر أنشطتها الحالية بأنشطتها السابقة إلى أجل غير مسمى.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
برزت "المصفوفة التكيفية المتقاطعة" في 1982 وهي عبارة عن شبكة عصبية تكرارية، ذات بنية مصفوفة بدلًا من البنية المتعددة الطبقات. اعتمدت هذه الشبكة على اتصالات تكرارية مباشرة من المخرجات إلى مدخلات المراقب (التدريب). ولم تقتصر مهمتها على حساب الأفعال (القرارات) فحسب، بل امتدت لتقدير حالات داخلية (عواطف) للمواقف الناتجة. وبإلغاء المراقب الخارجي، أضفت هذه الشبكة خاصية التعلم الذاتي إلى عالم الشبكات العصبية.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
شهد مجال علم النفس الإدراكي في مطلع الثمانينات نقاشًا علميًا عميقًا حول العلاقة التفاعلية بين الإدراك والعاطفة. وقد برز هذا النقاش جليًا في مجلة "العالم النفسي الأمريكي"، حيث طرح زاجونت عام 1980 فرضية أن العاطفة تسبق الإدراك وتحدث بشكل مستقل عنها. وفي المقابل، ذهب لازاروس في نفس العام إلى أن الإدراك هو المحرك الأول للعاطفة ولا يمكن فصله عنها. وقد قدم الباحثون في ذلك العام نموذجًا جديدًا أسموه "المصفوفة التكيفية المتقاطعة"، وهو نموذج شبكي يهدف إلى توضيح هذه العلاقة المعقدة بين المتغيرين. يُعد هذا النموذج مثالًا حيًا على التكامل بين العلوم المعرفية والذكاء الاصطناعي، حيث استخدمت الشبكات العصبية التكرارية كأداة لتحاكي هذه العلاقة.
كان من أوائل الأعمال المؤثرة في هذا المجال شبكة جوردن (1986) وشبكة إلمان (1990)، اللتان طبقتا الشبكات العصبونية المتكررة لدراسة علم النفس المعرفي.
شبكة عصبونية اصطناعية تاريخ
في الثمانينيات لم تكن خوارزمية الانتشار العكسي تؤتي ثمارها على النحو الأمثل مع الشبكات العصبونية المتكررة العميقة. ولتجاوز هذه المعضلة، اقترح يورغن شميدهوبر عام 1991 ما يُسمى "المجزئ التسلسلي العصبي" أو "ضاغط التاريخ العصبي"،  والذي قدم مفاهيم أساسية مثل التدريب الذاتي المسبق (الـ "P" في نموذج ChatGPT) وتقطير المعرفة العصبية. وفي عام 1993 تمكن نظام ضاغط التاريخ العصبي من حل مسألة "التعلم العميق جدًّا" التي تتطلب أكثر من ألف طبقة متتالية في شبكة عصبونية متكررة ذات بنية زمنية.
في 1991 حدد "سيب هوخريتر" في رسالته للدراسات العليا مشكلة التدرج المتلاشية وحللها،  واقترح اتصالات متبقية متكررة كحلٍ لها. وقدّم هو و"شميدهوبر" الذاكرة قصيرة المدى المطولة (LSTM)، والتي سجلت أرقامًا قياسية في دقة العديد من مجالات التطبيقات. غير أن هذه لم تكن بعد النسخة الحديثة من الذاكرة القصيرة المدى المطولة، والتي تطلبت بوابة النسيان، التي تم تقديمها في 1999. وأصبحت فيما بعد الخيار الافتراضي لهندسة الشبكات العصبية المتكررة.
شبكة عصبونية اصطناعية وصف عام لآلية عمل العصبون الاصطناعي
بشكل عام يمكننا أن نقول أن كل شبكة عصبية ترتب بشكل طبقات من الخلايا الاصطناعية: طبقة داخلية وطبقة خارجية وطبقات بينهم أو مخفية تتواجد بين طبقتي الدخل وطبقة الخارج. كل خلية في إحدى هذه الطبقات يتصل بكافة العصبونات الموجودة في الطبقة التي تليه وكافة العصبونات في الطبقة التي تسبقه.
حينما فكروا في البداية وجدوا أن الخلايا العصبية تقوم بعملية جمع الإشارات بمعني أنه توجد وصلتين لخلية عصبية مثلا وكل وصلة عليها إشارة تكون النتيجة هي محصلة الإشارات بالجمع العادي ومن ثم وجدوا أن كل عصبون يستطيع أن يقوم بعمل تكبير أو تصغير فتم إضافة عامل اسمه (Weighting Factor) بمعني أنه إذا كان هناك خلية مثلا ولها مدخلان فيتم ضرب الإشارة الأولى في المعامل الخاص بالعصبون هذا وكذا للمدخل الثاني ومن ثم يتم جمعهم وعلي ذلك تم بناء النظام الهندسي للخلايا الصناعية مع الأخذ في الاعتبار أنه ليس صحيحًا 100% بالنسبة للخلايا العصبية البيولوجية كما سيوضح لاحقا.
شبكة عصبونية اصطناعية وصف عام لآلية عمل العصبون الاصطناعي
كل اتصال بين عصبون وآخر يتميز بارتباطه بقيمة تدعى الوزن (Weighting) وهي تشكل مدى أهمية الارتباط بين هذين العنصرين، يقوم العصبون بضرب كل قيمة دخل واردة من عصبونات الطبقة السابقة بأوزان الاتصالات مع هذه العصبونات، من ثم جمع نواتج الضرب جميعًا، ثم إخضاع النتيجة لتابع تحويل يختلف حسب نوع العصبون، ناتج تابع التحويل يعتبر خرج العصبون الذي ينقل إلى عصبونات الطبقة اللاحقة.
الخلايا العصبية البيولوجية هي أعقد كثيرًا فيوجد مثلا ثلاثة أنواع للخلايا إما خلايا متواجدة داخل مكان واحد (Local Network Cell) وفي الغالب تكون مستقبلة excitatory أو محدثة inhibitory للإشارة Spike أو خلايا اتصال المدى الطويل (long Range connection) وهي خلايا تربط بين أماكن مختلفة من المخ وفي الغالب تكون مستقبلة أو خلايا حساب المجموع.
شبكة عصبونية اصطناعية وصف عام لآلية عمل العصبون الاصطناعي
يوجد شيء اسمه Dendrite أو العصبون وهذا في النموذج الهندسي عبارة عن سلكة ليس لها تأثير على الإشارة الداخلة للخلية لكن في الحقيقة فإن ذلك الجزء تعتبر مجموعة من الدوائر الإلكترونية القادرة علي إحداث الإشارة ذاتيًّا وهي تعامل معاملة المكثفات والملفات Active Component كما أنه وجد أن هذة العصبونات لها تأثير علي بعض فمثلا إذا تواجدت العصبونات بجانب بعض فتجمع الإشارة بجمع غير خطي nonlinear أما إذا كان العصبونات بعيدة عن بعض فتجمع جمع خطي عادي.
الخلايا العصبية البيولوجية قادرة علي تغيير معاملات العصبونات Plasticity وهذا معناه أنها قادرة علي تغيير تشكيلها لمناسبة أقصي مجهود مطلوب بأقل الوصلات.
وتقوم بعملية التغيير هذه بطريقتين إما طريقة اسمها Long Term Plasticity وهذا معناه تغيير معاملات العصبونات وذلك أيضًا معناه تغيير وظيفة الخلايا الصناعية وهذا معروف فمثلا خلايا النظر في الكفيف تغير وظيفتها بعد زمن معين من عدم العمل إلى وظيفة خلايا سمعية وذلك يتم عن طريق تغيير المعاملات والطريقة الأخرى هي Short Term Plasticity وهذا معناه أن الخلايا العصبية قادرة علي تغيير حجم الإشارة الخارجه منها حسب الوقت والظروف بمعني أنه في بعض الأحيان يكون الخارج منها مكبرًا بصورة كبيرة وبعض الأحيان الأخرى يكون الخارج مصغرً ولا زالت الأسباب غير معروفه حتي الآن.
شبكة عصبونية اصطناعية البنية
تعتبر الشبكات العصبونية الاصطناعية، أو اختصارًا الشبكات العصبونية، مجموعة متوازية من وحدات المعالجة الصغيرة والبسيطة التي تدعى بالعقد أو العصبونات، في حين تكتسب الاتصالات البينية بين مختلف هذه الوحدات أهمية خاصة وتقوم بدور كبير في خلق ذكاء الشبكة، لكن على العموم ورغم أن الفكرة أساسًا مستوحاة من آلية عمل العصبونات الدماغية فلا يجب أن نخلط كثيرًا أو نشابه بين الدماغ والشبكات العصبونية فالشبكات العصبونية أصغر وأبسط من العصبونات البيولوجية وقد تكون مجرد وحدات افتراضية تنشؤها برامج الحاسب، كما أن آلية عمل العصبونات الاصطناعية تقتبس بعض ميزات العصبون البيولوجي ولا تشابهه تمامًا، بالمقابل أضيفت العديد من الميزات وتقنيات المعالجة إلى العصبونات الاصطناعية بناء على أفكار رياضية أو هندسية، وهذه الإضافات أو أساليب العمل الجديدة (بعضها مقتبس من الإحصاء أو من نظرية المعلومات) لا ترتبط بالعصبونات البيولوجية أبدًا. بالمقابل تبدي الشبكات العصبونية ميزة مهمة كان الدماغ يتفرد بها ألا وهي التعلم وهذا ما يمنح هذه الشبكات أهمية خاصة في الذكاء الصناعي.
شبكة عصبونية اصطناعية البنية
تم استيحاء آلية عمل العصبون الاصطناعي من عصبونات الدماغ: ففي العصبونات الحيوية، يمكن أن ننسب لكل مشبك اتصالًا قادمًا incoming synapse (أي مشابك التفرعات العصبية dendrite) قيمة تدعى وزن المشبك weight تساعد هذه القيمة في نمذجة المشبك (عن طريق تحديد قيمته وأهميته) فالوزن يحدد قوة هذا المشبك وأثره في العصبون. يضرب وزن كل مشبك بالدخل القادم، ومن ثم تجمع نواتج الضرب لكل المشابك القادمة. عادة ما تكون العصبونات البيولوجية تابعة لقاعدة قيمة العتبة 'threshold value' فإذا كان المجموع الموزون weighted Sum لقيم الدخل أكبر من قيمة معينة تدعى العتبة threshold، يضطرم العصبون أو لِنَقُل أنه يتفعّل مرسلا إشارة كهربائية تدعى كمون الفعل على طول المحور العصبي axon ومن ثم تصل هذه الإشارة عن طريق تفرعات المحور إلى كل المشابك الخارجة outgoing synapses التي تتصل بعصبونات أخرى في الدماغ
شبكة عصبونية اصطناعية البنية
الشبكات العصبونية النموذجية تحاول أن تقلد هذا السلوك، فكل عقدة عصبونية تتلقى مجموعة من المدخلات عن طريق اتصالاتها بالعصبونات القبلية وكل عقدة لها تابع تفعيل activation function أو تابع تحويل transfer function، يحدد للعقدة متى وكيف تعمل أي لحظة وقيمة الخرج التي يجب أن تعطيها تمامًا كما العصبون البيولوجي.
أبسط توابع التحويل هو تابع قيمة العتبة الذي يعمل العصبون على أساسه: معطيا قيمة 1 إذا كان المجموع الموزون لقيم الداخلي أكبر من قيمة معينة تدعى العتبة و 0 إذا كان المجموع الموزون أقل من العتبة. لكن توابع التحويل يمكن لها أن تأخذ أشكالا أخرى أكثر تعقيدًا أهمها تابع السيغمويد (التابع الأسي), ولا تخلو شبكة من بعض عقد عصبية تملك تابع تحويل أسي، بشكل عام معظم توابع التحويل تحول قيمة المجموع الموزون لقيم الدخل إلى قيمة وحيدة محصورة في المجال [0-1].
واحدة من أهم أنواع الشبكات العصبونية: الشبكة العصبونية أمامية التغذية وهي مجموعة عقد عصبونية مرتبة بشكل طبقات. ترتبط هذه العصبونات مع بعضها عادة بحيث يرتبط كل عصبون في طبقة ما بجميع العصبونات في الطبقة التالية (لا ترتبط عصبونات نفس الطبقة مع بعضها).
شبكة عصبونية اصطناعية البنية
الشكل النموذجي لهذه الشبكات هو ثلاث طبقات عصبونية على الأقل تدعى (طبقة دخل input layer، طبقة مخفية hidden layer، طبقة خرج output layer) طبقة الدخل لا تقوم بأي عملية معالجة فهي ببساطة مكان تغذية الشبكة بشعاع البيانات، تقوم طبقة الدخل بعد ذلك بتغذية (نقل المعلومات) الطبقة المخفية ومن ثم تقوم الطبقة المخفية بتغذية طبقة الخرج. المعالجة الفعلية للبيانات Data تتم في الطبقة المخفية وطبقة الخرج أساسًا.
عندما يكون هناك عدد كاف من العصبونات، تكون الشبكة قادرة على التدرب training للقيام بأشياء مفيدة بالاستعانة بخوارزميات التدريب training algorithm، تعتبر الشبكات أمامية التغذية مهمة جدًا خاصة في استخدامات التصنيف الذكي والتمييز الذكي لبيانات غير مألوفة مسبقًا.
شبكة عصبونية اصطناعية الأسس البيولوجية
تعتمد الشبكات العصبية على تقليد عمل أعصاب الدماغ.
شبكة عصبونية اصطناعية أنواع الشبكات العصبونية
شبكات عصبونية أمامية التغذية خلفية النقل Backpropagation Feedforward Neuralnetworks.
شبكة عصبونية اصطناعية تعليم الشبكات العصبية
الشباكات العصبونية لا تبرمج بل إنها تقوم بالتعلم وهنالك العديد من خوارزميات التعلم منها Back Propagation algorithm (وهي خوارزمية تعتمد انتشار الأخطاء من الخلف إلى الأمام لضبط أوزان الشبكة) وطريقة هيب Hebb Rule.
شبكة عصبونية اصطناعية الآفاق
إن محاولة بناء شبكات عصبونية عن طريق البرمجة (أي أن الشبكة العصبونية هي عبارة عن برنامجٍ حَاسُوبيٍّ) تضع حدًّا لعدد النورونات التي نريد استعمالها لحل مشكلة معينة فاليوم يمكن بهذه الطريقة استعمال بضعة مئات من العصبونات فحسب وذلك لصعوبة تعليم الشبكات العصبونية.
أما الشبكات العصبونية المبنية على أسس عتادية (أي أن الشبكة النورونية هي عبارة عن وصلات كهربائية أو شيب) فإن عدد العصبونات المستعملة يصل إلى 30.000 وللمقارنة فإن الحلزون يمتلك 20.000 خلية مخية أو ما يسمى عصبونا.
كما أنه قد نجح بعض العلماء في تصنيع بعض الخلايا المخية انطلاقًا من بعض خلايا دماغ الفئران ثم استعمال هذه العصبونات البيولوجية في تسيير برنامج لمحاكات الطيران وهذه خطوة قد تتيح استعمال العصبونات البيولوجية لحل المسائل.
المدرسة الطبية بمصر
مدرسة الطب بأبي زعبل (أول مدرسة للطب الحديث في المنطقة العربية) أسسها محمد علي باشا في أبي زعبل سنة 1827 م، وكانت في الأصل ثكنة لقوات الخيّالة، وقد بنيت المدرسة والمستشفى على مساحة كبيرة من الأرض وأحيط بها سور ضخم سميك من الحجارة وأحاطتها مساحات واسعة من الأرض المزروعة ومجاري المياه وهذا يدل على حسن اختيار المكان إلا أنه كان بعيدا عن قلب القاهرة. وكان أول ناظرٍ لها هُوَ الطبيب الفرنسي العالم أنطوان كلوت، أو «كلوت بك» كما صار يدعى بعد ذلك. احتوت المدرسة على عدة أقسام علمية طبية: الفيزياء، الكيمياء، النبات، التشريح، الفسيولوجيا، علم الصحة، السموم، المفردات الطبية، التشخيص المرضي الداخلي والخارجي، هذه العلوم المساعدة لعلم الطب، وقد توسعت المدرسة فيما بعد لتضم مدرسة للصيدلة سنة 1830 م ومدرسة للقابلات سنة 1831 م، ثم انتقلت مدرسة الطب البيطري إلى مدينة العباسية، وانتخبت هيئة التدريس من عشرين أستاذ من الفرنسيين والإسبانيين والطليان والبافاريين، ومنهم:
المدرسة الطبية بمصر
أما الكتب المدرسية المستعملة فَقَد كانت كلها باللغة الفرنسية، وقَدْ كان من رأي كلوت بك أن التعليم ينبغي أن يكون بالعربية، لأن التعليم بلغة أجنبية - عَلَى حد قوله - «لا تحصل منه الفائدة المنشودة، كما لا ينتج عنه توطين العلم أو تعميم نفعه»، وكانت المشكلة الأولى هي الترجمة إِلَى العربية. ولم يجدوا مصريًا يتقن لغة أوربية إلا رجلًا من آل عنحوري وَهُوَ سوري يعرف الإيطالية فقط. فترجموا له الكتب الفرنسية إِلَى الإيطالية أولًا، ثم ترجمها هو من الإيطالية إِلَى عربيته الركيكة، وكلّف عالم من الأزهر هُوَ الشيخ مُحَمَّد الهَوّاريّ، يعاونه آخرون بتهذيبها وصقلها. وكان عدد الكتب المترجمة اثنين وخمسين كتابًا. ومن بين هذه الكتب، صنف كلوت بك كتاب ”القول الصريح في علم التشريح‟، طبع سنة 1872 م، وكتاب ”مبلغ البراح في علم الجراح‟ ترجمهما العنحوري وكتاب ”نبذة عن التشريح المرضي‟ ترجمه النبراوي وطبع سنة 1876 م.
اتصالية
الاتصالية أو التشابكية (بالإنكليزية: connectionism) إحدى الطرق المستخدمة في مجال الذكاء الصنعي، علوم الإدراك، العلوم العصبية، وعلم النفس وفلسفة العقل. الاتصالية تحاول أن تطرح نماذج لظواهر سلوكية وعقلية على أنها عمليات ناشئة عن شبكات مترابطة من عناصر بسيطة.
و لعل أحد أشهر العلوم المبنية على فكرة أو فلسفة الاتصالية هو علم الشبكات العصبونية.
اتصالية المباديء الأساسية
المبدأ الأساسي المركزي بالنسبة للاتصالية أن الظواهر العقلية يمكن أن توصف عن طريق شبكات مترابطة من وحدات بسيطة صغيرة. لكن شكل هذه العناصر وشكل الاتصالات يمكن أن يختلف من نموذج لآخر. في الشبكات العصبونية تكون هذه الوحدات البسيطة عبارة عن عصبونات بيولوجية أو اصطناعية أما الاتصالات فهي تقابل المشابك في البنية الدماغية. يمكن بناء نموذج آخر من نماذج الاتصالية باعتبار كل وحدة عبارة كلمة، وكل اتصال connection أو ارتباط هو دلالة عن تشابه سيمانتيكي.
معظم النماذج الاتصالية تتضمن الزمن كمتغير أساسي، أي أن هناك متغير ضمن النموذج يمثل الزمن والشبكة تتغير مع تغير هذا المتغير. أما الناحية الأهم بالنسبة للنماذج الاتصالية فهو التفعيل activation.
اتصالية المباديء الأساسية
في أي لحظة من الزمن، لكل وحدة ضمن الشبكة "تفعيلا"، وهو عبارة عن قيمة عددية تمثل إحدى نواحي هذه الوحدة أو إحدى خصائصها. مثلا، إذا كانت عناصر نموذج ما عبارة عن عصبونات neuron فيمكن أن نقول أن التفعيل هو احتمال أن يولد العصبون المعني كمون فعل.
إذا كان النموذج model نموذج تفعيل منتشر spreading activation model فعندها سينتقل التفعيل إلى جميع الوحدات المتصلة بهذه الوحدة خلال تقدم الزمن. وهذه الخاصية (انتشار التفعيل) هي إحدى الخواص الملازمة لنماذج الشبكات العصبونية الاتصالية.
استيفاو دا غاما
استفاو دا غاما (Estevao da Gama) الابن الثاني لفاسكو دا غاما، والحاكم البرتغالي للهند.
قاد استفاو دا غاما، في عام 1541، أسطول برتغالي لمهاجمة السويس. أمام قوة الأسطول العثماني المرابط بالسويس اضطر دا غاما للانسحاب وعرّج على ميناء الطور بسيناء حيث دمره ثم أقفل عائدا إلى قاعدته الحديثة في مصوع وميناء أرقيقو المجاور (بإريتريا المعاصرة) الذين مالبث أن أخلاهما وترك العتاد و130 مقاتل و400 من العبيد لإمبراطور الحبشة المحاصر من الدول المسلمة المجاورة وأقلع إلى الهند في 9 يوليو 1541.
طلحة بن عبيد الله
طَلْحَةُ بْنُ عُبَيْدِ اللَّٰه التَّيمي القُرَشي (28 ق.هـ - 36 هـ / 594 - 656م)، أحد العشرة المبشرين بالجنة، ومن السابقين الأولين إلى الإسلام، وأحد الستة أصحاب الشورى الذين اختارهم عمر بن الخطاب ليختاروا الخليفة من بعده.
قال عنه النبي محمد صلَّى الله عليه وسلَّم أنه شهيد يمشي على الأرض فقال: «من سره أن ينظر إلى شهيد يمشي على وجه الأرض فلينظر إلى طلحة بن عبيد الله».
طلحة بن عبيد الله
أسلم مبكرًا، فكان أحد الثمانية الذين سبقوا إلى الإسلام، وهاجر إلى يثرب التي سُميت فيما بعد بالمدينة المنورة، وشارك في جميع الغزوات في العصر النبوي إلا غزوة بدر حيث كان بالشام، وكان ممن دافعوا عن النبي محمد في غزوة أحد حتى شُلَّت يده، فظل كذلك إلى أن مات. وجعله عمر بن الخطاب في الستة أصحاب الشورى الذين ذكرهم للخلافة بعده، وقال: «هم الذين توفي رسول الله ﷺ وهو عنهم راض.»، وبعد مقتل عثمان بن عفان خرج إلى البصرة مطالبًا بالقصاص من قتلة عثمان فقُتِلَ في موقعة الجمل، فكان قتله في رجبٍ سنة ستٍّ وثلاثين من الهجرة، وله أربع وستُّون سنة، وقيل اثنان وستُّون سنة. كان لطلحة أحد عشر ولدًا وأربع بنات، وكان يُسمّي أبناءه بأسماء الأنبياء، فمنهم محمد بن طلحة السجاد وعمران بن طلحة وموسى بن طلحة وعيسى بن طلحة، وغيرهم.