طوّر باحثون من معهد الأتمتة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم، بالتعاون مع فريق آخر، إطار عمل جديدًا لشبكات عصبية يُطلق عليه اسم CATS Net، بهدف سد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي الحالي والقدرات المعرفية البشرية. تتميز البشرية بقدرتها الفريدة على استخلاص مفاهيم مجردة من التجارب الحسية، مما يمكنها من التفكير والتواصل ضمن فضاءات مفاهيمية منخفضة الأبعاد، ثم إعادة بناء هذه التجارب الحسية منها. بينما عجزت الأنظمة الحالية عن محاكاة هذه العملية المعقدة، حقق إطار CATS Net خطوات بارزة نحو تحقيق تكوين المفاهيم وفهمها والتواصل بها بطريقة تشبه البشر. يتكون النموذج من وحدتين رئيسيتين تعملان بتكامل: وحدة التجريد المفاهيمي (CA) ووحدة حل المهام (TS). عند معالجة البيانات البصرية، تقوم وحدة CA تلقائيًا بضغط المدخلات البصرية عالية الأبعاد إلى متجهات مفاهيمية منخفضة الأبعاد ومكثفة. تعمل هذه المتجهات كـ "مفاتيح" فعالة، حيث تمر عبر آليات بوابة هرمية ديناميكية لتوليد إشارات تحكم توجه نشاط وحدة TS. يضمن هذا التوجيه المرن والفعال تنفيذ المهام البصرية المحددة بكفاءة عالية. ما يميز النظام أيضًا هي قدرته على توليد مفاهيم جديدة بشكل ذاتي من خلال التفاعل مع البيئة، مما يسمح له ببناء فضاءه الخاص من المفاهيم. علاوة على ذلك، عند محاذاة فضاءات المفاهيم بين شبكات عصبية مختلفة، يصبح من الممكن نقل المعرفة مباشرة عبر المتجهات المفاهيمية، مما يعكس قدرة الدماغ البشري على تكوين وفهم ومشاركة المفاهيم. وللتأكد من صحة النموذج ودقته، قارن الفريق بين التمثيلات المفاهيمية التي شكلها CATS Net تلقائيًا وبين بيانات الفضاء المفاهيمي البشري وأنشطة الدماغ. أظهرت التحليلات التي تعتمد على التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، أن فضاء المفاهيم الذي تولده الشبكة يتوافق مع النماذج المعرفية النفسية المعتمدة لدى البشر. كما اتضح أن أنماط التمثيل لدى النظام ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالنشاط في القشرة الدماغية المخاطية البصرية البطنية المسؤولة عن التمثيل الدلالي البصري في الدماغ. بالإضافة إلى ذلك، تطابقت آلية البوابة الديناميكية في وحدة CA مع أنماط النشاط في شبكات التحكم الدلالي بالمخ، المسؤولة عن استخلاص المفاهيم والتحكم بها. تشير هذه النتائج إلى أن CATS Net لا يقوم فقط بمحاكاة الوظائف المعرفية البشرية على مستوى الأداء، بل يكشف أيضًا عن المبادئ الحسابية الكامنة وراء تكوين المفاهيم وفهمها في الدماغ البشري. يمثل هذا التقدم خطوة أساسية نحو تطوير الجيل القادم من الأنظمة الذكية القادرة على تشكيل المفاهيم وتطبيقها بفعالية. وقد نُشرت هذه النتائج البحثية مؤخرًا في مجلة "نيتشر كومبيوتاسيونال ساينس" (Nature Computational Science). وقد حصل هذا العمل على دعم مالي من الأمانة العامة الوطنية للصناعات الطبيعية ومشاريع تابعة للأكاديمية الصينية للعلوم.