في هذه الدراسة الجديدة، استلهم الفريق البحثي من خاصية إعادة التشغيل الخاصة بالدماغ البشري وطوروا دماغاً اصطناعياً لا يُخزن البيانات أو المعلومات، بل يعتمد على استرجاع الخبرات السابقة عبر التعرف على أنماط محددة مرتبطة بهذه الخبرات، حيث تكوّن الشبكات العصبونية الاصطناعية العاملة ضمن هذا الدماغ تمثيلاً مجرّداً لكل "الخبرات" التي مرّت بها، ويقول القائمون على هذه الطريقة إنهم سجلوا نتائج متميزة من ناحية كفاءة وفعالية خوارزميات التعلم العميق؛ حيث تخلصوا من مشكلة "التناسي الكارثي" وعدم قدرة الخوارزميات على استرجاع الخبرات والمعلومات السابقة عند تعلمها معلومات جديدة، كما أشاروا إلى أن إعادة تشغيل الخبرات السابقة بضع مرات هو أمرٌ كافٍ لتذكر المعلومات السابقة، وذلك بنفس الوقت الذي تتعلم فيه الخوارزمية معلومات جديدة.

تعرفوا على تفاصيل هذه الدراسة من خلال مقالتنا الكاملة عنها، عبر الرابط: