عباس شومان: القرآن محفوظ بأمر الله من التبديل والتحريف
خريجي الأزهر بتشاد: التسامح في الإسلام ليس تنازلا عن الحقوق
هل رأيت حشرة سرعوف الورقة الميْتة؟
الأزهر للفتوى: المراهنات على نتائج المباريات الرياضية «قمار محرم»
أفلا تبصرون.. مواصفات لا تتخيلها لـ مناقير الطيور
المفتي: التمسك بالأخلاق بات ضروري في ظل تعرض الأمة لهجمات فكرية ومحاولات لطمس الهُويَّة
رئيس مجلس الإدارة
أ.د حسـام عقـل
قال حسان بن
عابد، الباحث في ملف الإلحاد، إن أقوى أنظمة الذكاء الاصطناعي، تستخدم نوعًا من
التعلم الآلي يسمى بالتعلم العميق Deep learning
حيث تتعلم الخوارزميات الخاصة بها عبر معالجة كميات هائلة من
البيانات من خلال طبقات مخفية من العقد المترابطة Interconnected nodes، والتي يشار إليها باسم الشبكات العصبية
الرقمية العميقة -بكلمات بسيطة هي برنامج في الحاسوب-.
وبين في منشور
عبر حسابه الرسمي على فيس بوك، أنه كما يوحي اسمها فهذه الشبكات الرقمية مستوحاة
من الشبكات العصبية الحقيقية في الدماغ، توسع فهمنا للتعقيد الحوسبي في الخلايا
العصبية المفردة بشكل كبير.
وأوضح أنه من
المعروف حاليًا أن الخلايا العصبية البيولوجية أكثر تعقيدًا من الخلايا
الاصطناعية، ولمعرفة إلى أي حد يصل الفارق في التعقيد والآداء قام كل من دافيد
بنيجيف
David Beniaguev وآيدن
سيغيف
Idan Segev ومايكل لندن Michael London بتدريب شبكة عصبية رقمية لتقليد
المعالجة التي تحدث داخل الخلايا العصبية البيولوجية، فوجدوا أن تمثيل التعقيد
الكبير داخل خلية عصبية بيولوجية واحدة فقط يحتاج لشبكة عصبية رقمية تضم ما بين
خمس إلى ثمان طبقات من "الخلايا العصبية الرقمية" المترابطة وهو ما
يعادل بالتقريب ألف خلية عصبية رقمية، هذه النتيجة كانت مفاجِئة حتى للقائمين على
الدراسة الذين اعتقدوا أن الأمر سيكون سهلًا وبسيطًا وأن 3 طبقات كافية لمماثلة
الخلية العصبية الحقيقية!
