Are Insect Brains the Secret to Great AI? | Frances S. Chance | TED

المترجم: gaith Takrity المدقّق: Shimaa Nabil

Creating intelligence on a computer.

ابتكار ذكاء على الحاسب.

This has been the Holy Grail for artificial intelligence

لقد كان هذا هو الكأس المقدسة للذكاء الاصطناعي

for quite some time.

لبعض الوقت.

But how do we get there?

ولكن كيف نصل إلى هناك؟

So we view ourselves as highly intelligent beings.

لذلك نحن ننظر إلى أنفسنا ككائنات عالية الذكاء.

So it's logical to study our own brains,

لذلك من المنطقي دراسة أدمغتنا،

the substrate of our cognition, for creating artificial intelligence.

ركيزة إدراكنا، لخلق الذكاء الاصطناعي.

Imagine if we could replicate how our own brains work on a computer.

تخيلوا لو استطعنا نقل طريقة عمل أدمغتنا إلى حاسب.

But now consider the journey that would be required.

لكن الآن فكروا في الرحلة المطلوبة.

The human brain contains 86 billion neurons.

يحتوي دماغ الإنسان على 86 مليار خلية عصبية.

Each is constantly communicating with thousands of others,

كل منها يتواصل باستمرار مع الآلاف من الآخرين،

and each has individual characteristics of its own.

ولكل فرد خصائص خاصة به.

Capturing the human brain on a computer

نقل طريقة عمل الدماغ البشري إلى جهاز حاسب

may simply be too big and too complex a problem

مشكلة كبيرة جدًا ومعقدة للغاية

to tackle with the technology and the knowledge that we have today.

صعب خوضها بالتكنولوجيا والمعرفة التي لدينا اليوم.

I believe that we can capture a brain on a computer,

أعتقد أنه يمكننا نقل طريقة عمل الدماغ إلى حاسب،

but we have to start smaller.

لكن علينا أن نبدأ أصغر.

Much smaller.

أصغر بكثير.

These insects have three of the most fascinating brains in the world to me.

هذه الحشرات لديها ثلاث من أكثر الأدمغة روعة في العالم بالنسبة لي.

While they do not possess human-level intelligence,

بينما هم لا يملكون ذكاء يصل لمستوى الإنسان،

each is remarkable at a particular task.

كل منها رائع في مهمة معينة.

Think of them as highly trained specialists.

فكر فيهم بشكل كبير المتخصصين المدربين.

African dung beetles are really good at rolling large balls in straight lines.

خنافس الروث الأفريقية جيدة حقًا في دحرجة الكرات الكبيرة في خطوط مستقيمة.

(Laughter)

(ضحك)

Now, if you've ever made a snowman,

الآن، إذا كنتم قد صنعتم رجل ثلج من قبل،

you know that rolling a large ball is not easy.

أنتم تعرفون أن دحرجة كرة كبيرة ليس أمرًا سهلًا.

Now picture trying to make that snowman

الآن تصوروا محاولة صنع ذلك الرجل الثلجي

when the ball of snow is as big as you are

عندما تكون كرة الثلج كبيرة مثلكم

and you're standing on your head.

وأنتم تقفون على رؤوسكم.

(Laughter)

(ضحك)

Sahara desert ants are navigation specialists.

النمل الصحراوي متخصصون في الملاحة.

They might have to wander a considerable distance to forage for food.

قد يضطرون إلى قطع مسافة كبيرة للوصول إلى الطعام.

But once they do find sustenance,

ولكن بمجرد أن يجدوا القوت،

they know how to calculate the straightest path home.

يعرفون كيف يحسبون الطريق المستقيم إلى المنزل.

And the dragonfly is a hunting specialist.

واليعسوب متخصص في الصيد.

In the wild, dragonflies capture approximately 95 percent

في البرية، يلتقط اليعسوب حوالي 95 بالمائة

of the prey they choose to go after.

من الصيد الذي يستهدفه.

These insects are so good at their specialties

هذه الحشرات جيدة جدًا في تخصصاتهم

that neuroscientists such as myself study them as model systems

لدرجة أن علماء الأعصاب مثلي يقوموا بدراستها كنظم نموذجية

to understand how animal nervous systems solve particular problems.

لفهم كيفية عمل الجهاز العصبي للحيوان لحل مشاكل معينة.

And in my own research, I study brains to bring these solutions,

وفي بحثي الخاص، أدرس الأدمغة لتقديم هذه الحلول،

the best that biology has to offer, to computers.

يملك علم الأحياء أفضل ما يمكن أن يقدم لأجهزة الحاسب.

So consider the dragonfly brain.

لذا فكروا في دماغ اليعسوب.

It has only on the order of one million neurons.

لديها فقط نظام من مليون خلية عصبية.

Now, it's still not easy to unravel a circuit of even one million neurons.

الآن، لا يزال من الصعب حل دارة من مليون خلية عصبية.

But given the choice

ولكن بالنظر إلى الاختيار

between trying to tease apart the one-million-neuron brain

بين محاولة اكتشاف دماغ من مليون خلية عصبية

versus the 86-billion-neuron brain,

مقابل دماغ من 86 مليار خلية عصبية،

which would you choose to try first?

أيهما تختار أن تجرب أولاً؟

(Laughter)

(ضحك)

When studying these smaller insect brains,

عند دراسة أدمغة هذه الحشرات الأصغر،

the immediate goal is not human intelligence.

الهدف المباشر ليس في الذكاء البشري.

We study these brains for what the insects do well.

ندرس هذه العقول للعمليات التي تقوم بها الحشرات بشكل جيدًا.

And in the case of the dragonfly, that's interception.

وفي حالة اليعسوب، فهي عملية الاعتراض.

So when dragonflies are hunting,

عندما يصطاد اليعاسيب،

they do more than just fly straight at the prey.

يفعلون أكثر من مجرد الطيران مباشرة إلى الفريسة.

They fly in such a way that they will intercept it.

إنهم يطيرون بطريقة لاعتراضها.

They aim for where the prey is going to be.

يستهدفون أين الفريسة ستكون.

Much like a soccer player, running to intercept a pass.

مثل لاعب كرة قدم، يركض لاعتراض التمريرة.

To do this correctly,

للقيام بذلك بشكل صحيح،

dragonflies need to perform what is known as a coordinate transformation,

اليعاسيب بحاجة لفعل ما هو معروف بالتغير الإحداثي،

going from the eye’s frame of reference, or what the dragonfly sees,

انطلاقًا من الإطار المرجعي للعين، أو ما يراه اليعسوب،

to the body's frame of reference,

إلى الإطار المرجعي للجسم،

or how the dragonfly needs to turn its body to intercept.

أو كيف يحتاج اليعسوب لتحريك جسده للاعتراض.

Coordinate transformations are a basic calculation

التغير الإحداثي هي عملية حسابية أساسية

that animals need to perform to interact with the world.

على الحيوانات بحاجة القيام بها للتفاعل مع العالم.

We do them instinctively every time we reach for something.

نحن نفعل ذلك بشكل غريزي في كل مرة نلتقط فيها شيء ما.

When I reach for an object straight in front of me,

عندما أصل إلى شيء ما مباشرة أمامي،

my arm takes a very different trajectory than if I turn my head,

يأخذ ذراعي مسارًا مختلفًا تمامًا مما لو أدرت رأسي،

look at that same object when it is off to one side

ننظر إلى نفس الشيء عندما يكون في جانب آخر

and reach for it there.

ونلتقطه هناك.

In both cases, my eyes see the same image of that object,

في كلتا الحالتين، عيناي ترى نفس صورة ذلك الشيء،

but my brain is sending my arm on a very different trajectory

لكن عقلي يرسل ذراعي على مسار مختلف تمامًا

based on the position of my neck.

بناء على موضع رقبتي.

And dragonflies are fast.

واليعسوب سريع.

This means they calculate fast.

هذا يعني أنهم يحسبون بسرعة.

The latency, or the time it takes for a dragonfly to respond

وقت الاستجابة، أو الوقت المستغرق حتى يستجيب اليعسوب

once it sees the prey turn,

بمجرد أن يرى الفريسة تغير مسارها،

is about 50 milliseconds.

يستغرق حوالي 50 مللي ثانية.

This latency is remarkable.

وقت الاستجابة هذا استثنائي.

For one thing, it's only half the time of a human eye blink.

لسبب أول، أنها تعادل نصف وقت طرفة عين الإنسان.

But for another thing,

لكن لشيء آخر،

it suggests that dragonflies capture how to intercept

أنه يكشف أن اليعسوب يعرف كيفية الاعتراض

in only relatively or surprisingly few computational steps.

نسبيًا أو بشكل مفاجئ، ببضع خطوات حسابية.

So in the brain,

لذلك في الدماغ،

a computational step is a single neuron

الخطوة الحسابية هي خلية عصبية واحدة

or a layer of neurons working in parallel.

أو طبقة من الخلايا العصبية تعمل بالتوازي.

It takes a single neuron about 10 milliseconds

يتطلب الأمر للخلية العصبية واحدة حوالي 10 مللي ثانية

to add up all its inputs and respond.

لجمع كل المدخلات والرد.

The 50-millisecond response time

زمن الاستجابة 50 مللي ثانية

means that once the dragonfly sees its prey turn,

يعني أنه عندما يرى اليعسوب فريسته تتحول،

there's only time for maybe four of these computational steps

هناك وقت ربما لأربعة خطوات الحسابية

or four layers of neurons, working in sequence, one after the other,

أو لأربع طبقات من الخلايا العصبية، تعمل بالتسلسل، واحدًا تلو الآخر،

to calculate how the dragonfly needs to turn.

لحساب كيف على اليعسوب أن يتحرك.

In other words, if I want to study

بمعنى آخر، إذا كنت أرغب في دراسة

how the dragonfly does coordinate transformations,

كيفية عمل اليعسوب لتنسيق التحولات،

the neural circuit that I need to understand,

الدائرة العصبية التي أريد أن أفهم،

the neural circuit that I need to study,

الدائرة العصبية التي أحتاج إلى دراستها،

can have at most four layers of neurons.

يمكن أن تحتوي على أربع طبقات من الخلايا العصبية على الأكثر.

Each layer may have many neurons,

وقد تحتوي كل طبقة على العديد من الخلايا العصبية،

but this is a small neural circuit.

لكن هذه الدارة عصبية صغيرة.

Small enough that we can identify it

صغيرة بما يكفي لنتمكن من التعرف عليها

and study it with the tools that are available today.

ودراستها بالأدوات المتوفرة اليوم.

And this is what I'm trying to do.

وهذا ما أحاول فعله.

I have built a model of what I believe is the neural circuit

لقد بنيت نموذجًا لما أعتقد أنه الدارة العصبية

that calculates how the dragonfly should turn.

التي تحسب كيف يجب أن يتحرك اليعسوب.

And here is the cool result.

وهذه هي النتيجة الرائعة.

In the model,

في النموذج،

dragonflies do coordinate transformations in only one computational step,

اليعاسيب تنسق التحولات في خطوة حسابية واحدة فقط،

one layer of neurons.

طبقة واحدة من الخلايا العصبية.

This is something we can test and understand.

هذا شيء يمكننا اختباره وفهمه.

In a computer simulation,

في محاكاة على الحاسب،

I can predict the activities of individual neurons

يمكنني توقع أنشطة الخلايا العصبية الفردية

while the dragonfly is hunting.

أثناء قيام اليعسوب بالاصطياد.

For example, here I am predicting the action potentials, or the spikes,

على سبيل المثال، أنا هنا أتوقع إمكانات الفعل، أو النتوءات،

that are fired by one of these neurons

التي تطلقها إحدى هذه الخلايا العصبية

when the dragonfly sees the prey move.

عندما يرى اليعسوب الفريسة تتحرك.

To test the model, my collaborators and I

لاختبار النموذج، أنا والمتعاونون معي

are now comparing these predicted neural responses

يقارنون هذه الاستجابات العصبية المتوقعة

with responses of neurons recorded in living dragonfly brains.

مع استجابات الخلايا العصبية المسجلة في أدمغة اليعسوب الحية.

These are ongoing experiments

هذه تجارب مستمرة

in which we put living dragonflies in virtual reality.

نضع فيها اليعاسيب الحية في الواقع الافتراضي.

(Laughter)

(ضحك)

Now, it's not practical to put VR goggles on a dragonfly.

الآن، ليس من العملي وضع نظارات الواقع الافتراضي على اليعسوب.

So instead, we show movies of moving targets to the dragonfly,

لذا بدلاً من ذلك، نعرض على اليعسوب أفلام لأهداف متحركة،

while an electrode records activity patterns of individual neurons

بينما يسجل القطب أنماط نشاط الخلايا العصبية الفردية

in the brain.

في الدماغ.

Yeah, he likes the movies.

نعم، إنه يحب الأفلام.

If the responses that we record in the brain

إذا كانت الردود التي نسجلها في الدماغ

match those predicted by the model,

تطابق تلك التي تنبأ بها النموذج،

we will have identified which neurons are responsible

سوف نكون قد حددنا ما هي الخلايا العصبية المسؤولة

for coordinate transformations.

عن تنسيق التحولات.

The next step will be to understand the specifics

ستكون الخطوة التالية لفهم تفاصيل

of how these neurons work together to do the calculation.

عن كيفية عمل هذه الخلايا العصبية معًا للقيام بالحساب.

But this is how we begin to understand how brains do basic

لكن هكذا نبدأ في الفهم كيف تعالج العقول الأساسيات

or primitive calculations.

أو الحسابات البدائية.

Calculations that I regard as building blocks for more complex functions,

الحسابات التي أعتبرها لبنات بناء لوظائف أكثر تعقيدًا،

not only for interception but also for cognition.

ليس فقط للاعتراض ولكن أيضًا للإدراك.

The way that these neurons compute may be different from anything

الطريقة التي تحسب بها هذه الخلايا العصبية قد تكون مختلفة عن أي شيء

that exists on a computer today.

موجود على جهاز الكمبيوتر اليوم.

And the goal of this work is to do more than just write code

والهدف من هذا العمل هو القيام بأكثر من مجرد كتابة تعليمات البرمجية

that replicates the activity patterns of neurons.

تقوم بمحاكاة نشاط أنماط الخلايا العصبية.

We aim to build a computer chip

نحن نهدف إلى بناء شريحة كمبيوتر

that not only does the same things as biological brains

لا تقوم فقط بفعل الأشياء كالأدمغة البيولوجية

but does them in the same way as biological brains.

لكنها تفعلها بنفس طريقة عمل الأدمغة البيولوجية.

This could lead to drones driven by computers

هذا يمكن أن يؤدي إلى طائرات بدون طيار يقودها أجهزة الكمبيوتر

the same size of the dragonfly's brain

بنفس حجم دماغ اليعسوب

that captures some targets and avoid others.

الذي يلتقط بعض الأهداف ويتجنب الآخر.

Personally, I'm hoping for a small army of these

أنا شخصياً آمل لبناء جيش صغير من هؤلاء

to defend my backyard from mosquitoes in the summer.

للدفاع عن الفناء الخلفي في بيتي من البعوض في الصيف.

(Laughter)

(ضحك)

The GPS on your phone could be replaced by a new navigation device

يمكن استبدال نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) الموجود بهاتفك بنظام ملاحة جديد

based on dung beetles or ants

مبني على أساس خنافس الروث أو النمل

that could guide you to the straight or the easy path home.

يمكن أن يرشدك إلى الطريق المستقيم أو الطريق السهل إلى المنزل.

And what would the power requirements of these devices be like?

وماذا ستكون متطلبات الطاقة في مثل هذه الأجهزة؟

As small as it is --

صغيرة بقدر ما هي --

Or, sorry -- as large as it is,

أو، آسفة -- بكبر حجم،

the human brain is estimated to have the same power requirements

الطاقة التي يتطلبها الدماغ البشري

as a 20-watt light bulb.

والتي تقابل طاقة مصباح كهربائي بقوة 20 واط.

Imagine if all brain-inspired computers

تخيلوا لو كانت جميع أجهزة الحاسب المستوحاة من الدماغ

had the same extremely low-power requirements.

تستهلك نفس الطاقة المنخفضة.

Your smartphone or your smartwatch probably needs charging every day.

هاتفك الذكي أو ساعتك الذكية ربما يحتاج إلى شحن كل يوم.

Your new brain-inspired device might only need charging every few months,

قد يكون جهازك الجديد المستوحى من الدماغ بحاجة فقط للشحن كل بضعة أشهر،

or maybe even every few years.

أو ربما كل بضع سنوات.

The famous physicist, Richard Feynman, once said,

عالم الفيزياء الشهير، ريتشارد فاينمان، قال ذات مرة،

"What I cannot create, I do not understand."

“ما لا أستطيع إنشاؤه، لا أفهمه.”

What I see in insect nervous systems

ما أراه في الجهاز العصبي للحشرات

is an opportunity to understand brains

فرصة لفهم العقول

through the creation of computers that work as brains do.

من خلال إنشاء أجهزة حاسب تعمل كما تعمل العقول.

And creation of these computers will not just be for knowledge.

وإنشاء هذه الحواسيب لن يكون من أجل المعرفة فقط.

There's potential for real impact on your devices, your vehicles,

هناك إمكانية لتأثير حقيقي على أجهزتك ومركباتك،

maybe even artificial intelligences.

ربما حتى الذكاء الاصطناعي.

So next time you see an insect,

لذا في المرة القادمة التي ترى فيها حشرة،

consider that these tiny brains can lead to remarkable computers.

ضع في اعتبارك أن هذه العقول الصغيرة يمكن أن تؤدي إلى أجهزة حاسب رائعة.

And think of the potential that they offer us for the future.

وفكر في الإمكانات التي يقدمونها لنا في المستقبل.

Thank you.

شكرًا لكم.

(Applause)

(تصفيق)