🤖 شبکه‌های عصبی کلاسیک و اسپایکینگ: دو مسیر متفاوت در هوش مصنوعی

شبکه‌های عصبی کلاسیک مثل CNN و RNN با داده‌های پیوسته کار می‌کنن و از توابع ریاضی برای فعال‌سازی نورون‌ها استفاده می‌کنن. در مقابل، شبکه‌های اسپایکینگ از پالس‌های گسسته (اسپایک‌ها) بهره می‌برن و زمان‌بندی اسپایک‌ها نقش کلیدی در پردازش و یادگیری داره.

از نظر مصرف انرژی، اسپایکینگ‌ها بسیار بهینه‌تر هستن چون فقط هنگام دریافت اسپایک فعال می‌شن. این ویژگی اون‌ها رو برای سخت‌افزارهای نورومورفیک مثل Loihi یا SpiNNaker مناسب کرده.

یادگیری در شبکه‌های کلاسیک معمولاً با الگوریتم‌های گرادیان‌محور مثل Backpropagation انجام می‌شه، ولی اسپایکینگ‌ها از قوانین بیولوژیکی مثل STDP استفاده می‌کنن که وابسته به زمان شلیک نورون‌هاست.

در کاربردها، شبکه‌های کلاسیک در بینایی ماشین و پردازش زبان بسیار موفق بودن، ولی اسپایکینگ‌ها در حوزه‌هایی مثل پردازش سیگنال‌های عصبی، ربات‌های زیستی، و مغز مصنوعی آینده‌ی روشنی دارن.

در نهایت، شبکه‌های اسپایکینگ هنوز جایگزین کامل نیستن، اما در مسیر ساخت هوش مصنوعی نزدیک‌تر به مغز انسان، نقش مهمی ایفا می‌کنن.