وأوضح فريق من الباحثين، بما في ذلك البروفيسور كونسيتو سبامبيناتو من جامعة كاتانيا في إيطاليا، هذه النظرية في دراسة جديدة.
وكتب الباحثون « نحن نقترح التعلم الموحد للاستيقاظ والنوم، وهي استراتيجية تعليمية تستفيد من نظرية نظام التعلم التكميلي ومراحل الاستيقاظ والنوم في الدماغ البشري لتحسين أداء الشبكات العصبية العميقة ».
وكان الفريق يأمل في تجنب ظاهرة تسمى « النسيان الكارثي »، ويحدث ذلك عندما ينسى نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم تعليمه مهاماً جديدة كل ما تعلمه، ويمكن أن يحدث هذا إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي لتعلم شيء إضافي لمهمة يتقنها بالفعل.
وأجرى الباحثون تجربة لإثبات أهمية الحلم ولاحظوا مكاسب كبيرة في الأداء، وكما يشكل البشر ذكريات طويلة الأمد أثناء نومهم، فقد وُجد أن الذكاء الاصطناعي يتذكر المهام بشكل أفضل بعد مرحلة الراحة، بحسب صحيفة ذا صن البريطانية.
وتم تدريب النماذج على مجموعات من البيانات خلال مرحلة الاستيقاظ قبل الدخول في فترات النوم، وخلال فترة النوم، عُرضت على نماذج الذكاء الاصطناعي صوراً لما تعلمته لمساعدتهما على التذكر، ويشبه هذا ما يحدث مع البشر خلال مرحلة الحلم.
وعلى الرغم من النتائج الإيجابية، لا يعتقد بعض الخبراء أن محاكاة الدماغ البشري هي السبيل للمضي قدماً في تطوير الذكاء الاصطناعي.
ووفقاً لمجلة نيوساينتست، قال الخبير أندرو روجويسكي « لا ينبغي اعتبار الدماغ البشري هو البناء النهائي للذكاء، إنه نتيجة ملايين السنين من التطور ومجموعة واسعة من المحفزات لا يمكن تصورها، قد نطور أنظمة ذكاء اصطناعي لها هياكل مختلفة تماماً عن مصمميها البيولوجيين ».
