بكين 29 أكتوبر 2026 (شينخوا) كشف فريق بحثي صيني عن كيفية دعم العصبونات الدماغية لاتخاذ القرارات بشكل مرن، وذلك من خلال مقارنة المعلومات المتعلقة بالقواعد والمعلومات الحسية داخل العصبون نفسه، والذي يشارك في العمليات الحسابية الإدراكية، وفقا لدراسة نُشرت مؤخرا في مجلة “ساينس”.

وتتمسك النظرية التقليدية بفكرة أن العصبونات الدماغية تعد الوحدات الهيكلية والوظيفية الأساسية للجهاز العصبي. ولوقت طويل، اعتبرت معظم تلك الدراسات كل عصبون بمثابة وحدة بسيطة تشبه النقطة التي تقوم بالجمع فقط.

ومع ذلك، وجدت أبحاث في علم الدماغ والشبكات العصبية الاصطناعية أن وظائف إدراكية أعلى مثل اتخاذ القرارات المرنة تتطلب دمج كميات كبيرة من المعلومات السياقية والقواعد المجردة، إضافة إلى تعديل المخرجات بشكل ديناميكي، حيث يُعتبر هذا التعقيد صعبا للشرح مع البنية البسيطة للعصبونات الدماغية النقطية.

وصمّم شيوي نينغ لونغ الباحث في جامعة الأكاديمية الصينية للعلوم، وفريقه سلسلة من التجارب التي استمعت فيها فئران إلى أصوات مختلفة واضطرت لاستنتاج قواعد خفية، وما إن تعلمت الفئران القواعد الحالية، حتى قام الفريق بتغييرها ليرى مدى سرعة تكيف الفئران مع المنطق الجديد، حيث استخدم الفريق تكنولوجيا المجهر ثنائي الفوتون لمراقبة العصبونات الدماغية في القشرة السمعية للفئران.

ويشبه العصبون الدماغي شجرة ذات فروع كثيرة، إذ يعد جسم الخلية الجزء الرئيسي منه، أما التشعبات فهي عبارة عن امتدادات تشبه الفروع، فيما تسمى الفروع البعيدة بالتشعبات العليا.

وأظهرت التجارب وجود تقسيم واضح للمهام داخل العصبون الدماغي الواحد. وترمز التشعبات العليا بشكل رئيسي إلى القاعدة المجردة المستنتجة من قبل الفأر، بينما يمثل جسم الخلية بشكل أقوى المدخلات الحسية السمعية الخارجية. ويتكامل هذان النوعان من الإشارات بطريقة غير خطية داخل الخلية العصبية، ما ينتج مخرجات قرارات تدفع الاختيار السلوكي.

وأثبتت التجارب أن العصبون الدماغي الواحد يعد في حد ذاته بمثابة كمبيوتر صغير، وأن بإمكان التفاعلات التي تحدث بين تشعبات العصبونات الدماغية وجسم الخلية القيام بالحسابات الإدراكية المتعلقة بالقرار. وبعد أن يتم التحقق من فرضية ما عدة مرات والتأكد من موثوقيتها، يبدأ الدماغ تدريجيا في تقوية المشابك العصبية وتخزين القاعدة بشكل دائم.

ووجد الفريق أنه وعلى الرغم من قدرة الذكاء الاصطناعي أيضا على استخدام السياق والمعلومات الموجودة لضبط إجاباته، إلا أن آلياته تختلف كثيرا عن آليات الدماغ، حيث تقوم النماذج الكبيرة بتطوير قدراتها بشكل أساسي من خلال التدريب على البيانات، بينما يجمع الدماغ بين التعلم التجريبي والحالة الداخلية ومعالجة المعلومات في الوقت الحقيقي، كما أن العصبون الدماغي الواحد يمتلك بنية حسابية داخلية غنية.

كما وجد الفريق أن بإمكان الدماغ دعم السلوك المرن باستخدام طاقة محدودة، ما يجعل من آلياته البيولوجية أمرا يستحق الدراسة للحصول على رؤى من شأنها أن تساعد في جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر مرونة وكفاءة.