الرئيسية / تطبيقات برمجية

تطبيقات برمجية

أنا متردّدٌ في اتّخاذ قراري؛ أألجأُُ إلى الذّكاء الصّنعيّ أم إلى صديقي المقرّب؟!

يعيشُ العالَم حالةً من التّخبّط ما بين الحقائق والمعلومات المغلوطة، ويعاني الكثيرون من التّفكير السّطحيّ، لذلك يرى القائمون على هذا التِّقنية أنَّ تسخير الذّكاء الصّنعيّ واستخدامه في مجادلة البشر ومناظرتهم في موضوعاتٍ معقَّدة سيُساهم في الوصول إلى نتائجَ منطقيّة وحياديّة بعيدة عن الانحياز والتَّعصب والمشاعر الشَّخصيَّة."المُجادِل الإلكترونيّ" Project Debater؛ تِقنيَّة ذكاءٍ صنعيَّ تُطوَّرُ من قِبَل فريقِ الأبحاث في شركة IBM، وبدأ العملُ عليه في  2012 ليُكمل مسيرة IBM المُبهِرة في مجال الذكاء الصنعيّ بعد سَلَفَيْه Deep Blue 1996/1997 و Waston؛ ومن الجدير بالذّكر أنَّ Deep Blue 1996/1997هو جهازُ حاسوب مُزوَّد بتِقنيَّة ذكاء صنعيّ قادر على لعب الشّطرنج والّذي تمكَّنَ من هزيمة "كاسباروف" أفضل لاعب في العالم، وWatson حاسوبٌ قادرٌ على المنافسة في برنامج المسابقات الأمريكيّ Jeopardy؛ البرنامجُ الّذي يُقدّم للمتسابق أجوبةً على أسئلةٍ ضمنَ تصنيف معيّن ويجبُ على المتسابق معرفةَ السّؤال.ما هوَ الهدفُ من هذا المشروع؟في البداية؛ يهدف هذا المشروع إلى تنمية الوعي والتّفكير البشريّ من خلال النّقاش المحايد؛ وذلك عبرَ  تعليم الحاسوب كيفيَّة صنع وجهات نظرٍمبنيّةٍ على أساسٍ منطقيّ وعلميّ والأخذ بها لمساعدةِ النّاس في اتّخاذ القرار عندما تكونُ الأمور أكثر تعقيدًا من مجرّد كونِ الإجابة نعم أو لا. كيف يعملُ الـ Debater عند إدخالهِ في مناظرةٍ عن موضوع ٍمعيّن؟ درّب الباحثون المسؤولون عن المشروع  Debater على المُجدالة في مواضيع غير شائعة ومنوّعة، فأصبحَ قادرًا على المجادلة في موضوعاتٍ شتّى، وعلى وجه الخصوص؛ تلكَ الموضوعات المغطّاة جيّدًا من قبل البِنية المعلوماتيّة الضّخمة التي يحتويها النّظام، والّتي تتضمَّن مئاتِ الملايين من المقالات من مختلف المجلّات والجرائد الموثوقة والشّهيرة؛ إذ يبحثُ النّظامُ بدقّة ضمن المحتوى المعلوماتيّ الضّخم الخاصّ به لإيجادِ كلّ ما يتعلّق بالموضوع من وجهات نظرٍ وأدلَّة تدعمه، ثمَّ يختارُ أكثرها إقناعًا وقوّة، ويرتّبها على نحوٍ مناسبٍ لكتابة سردٍ حواريّ مُقنع...

أكمل القراءة »

الجلطاتُ الدّماغيَّة والذّكاء الصِّنعي، هل بات الإنسانُ محصَّناً من الإصابةِ بها؟

صرَّح العلماء مؤخّرًا أنَّ تعلّم الآلة (Machine learning) كشفَ عن أحدِ الأسباب الأكثر شيوعًا للخرف والسّكتة الدّماغية -في أكثر أشكالِ مسح الدّماغ انتشارًا (CT)- بدقّةٍ أكبر من الطّرق الحاليّة.تمكّن برنامجٌ جديدٌ - أنشأه علماءٌ في جامعة إمبريال في لندن Imperial College London وجامعة أدنبرة University of Edinburgh - من تحديد وقياس شدّة مرض الأوعية الدَّمويَّة الصّغيرة (small vessel disease)، والّذي يُعدُّ أحد أكثر أسباب السّكتةِ الدّماغيّة والخرف شيوعًا، وقد أُجريَت هذه الدّراسةُ في مستشفى تشارينغ كروس Charing Cross.يقولُ الباحثون أنّه من الممكن أنْ تساعدَ هذه التِّقنيّة الأطبَّاء على تقديم أفضل علاجٍ للمرضى بسرعةٍ أكبر في حالات الطّوارئ وعلى التّنبؤ باحتماليّة إصابةِ الشّخص بالخرف، وقد يُمهِّد تطويرُها الطريق لإمكانياتٍ أكبر تدعمُ الطبّ الشخصيّ أيضًا.وقال الدكتور بول بنتلي Dr Paul Bentley؛ المؤلِّفُ الرئيسيّ والمحاضر السّريريّ في جامعة إمبريال في لندن: "هذه هي المرّة الأولى الّتي تتمكّن فيها تِقنيّات تعلّم الآلة من قياسِ أعراض أمراض الأوعية الدَّمويَّة الصَّغيرة بدقَّة عند المرضى الّذين يعانون من السَّكتة الدّماغيَّة أو ضعف الذَّاكرة عن طريق فحص الأشعَّة المقطعيَّة المحوسبة (CT scanning)، إنَّ أسلوبنا متناسقٌ ويحقّق درجةً عاليةً من الدَّقة في ما يتعلَّق بالتّصوير بالرّنين المغناطيسيّ، وهذا يُمكِن أن يؤدّي إلى تحسين العلاج والرعاية للمرضى."وأضافت البروفيسورة جوانا واردلو Joanna Wardlaw؛ رئيسة قسم علم الأعصاب في جامعة إدنبره: "هذه هي الخطوة الأولى لِصُنع أداة قراءَةٍ لمعطياتِ المسح الضّوئي؛ والّتي يُمكِن أن تكون مفيدةً في تحليل مجموعاتِ بياناتِ المسحِ الروتينيّ الكبيرة، وبعدَ إجراءِ المزيد من الاختبارات، قد تُساعد في تشخيص حالةِ المرضى في المُستشفيات عند الشّكّ بأنّهم مصابون بالسّكتة الدّماغيّة ".وإنَّ مرض الأوعية الدَّمويَّة الصغيرة (SVD)؛ هو مرضٌ عصبيٌّ شائعٌ جدًّا عند كبار السن، إذ إنّه يُقلِّل من تدفّق الدّم إلى وصلاتِ المادَّةِ البيضاء العميقةِ للدّماغ، ويُدمّر خلايا الدّماغ ويقتلها في نهاية المطاف، ويتسبَّبُ بالسَّكتة الدّماغيّة والخرف، فضلًا عن اضطراب المزاج، ويَزدادُ المرضُ مع التَّقدّم في السّن؛ ولكنَّه يتسارعُ بسببِ كلٍّ من ارتفاع ضغطِ الدم والسّكري.وفي الوقت الرّاهن؛ يُشخّصُ الأطبّاء حالة مرض الأوعية الدَّمويَّة الصَّغيرة عبرَ البحث عن تغييراتٍ في المادَّة البيضاء في المخّ في أثناءِ التَّصوير بالرّنين المغناطيسيّ (MRI) أو التَّصوير المقطعيّ المحوسب (CT)، ومع ذلك؛ يَعتمدُ هذا التَّشخيصُ على طبيبٍ يقيسُ مدى انتشار المرض، وفي عملياتِ التَّصوير المقطعي المحوسب (CT)؛ يوضّحُ Dr.Bentley أنّه يكونُ من الصّعب تحديد موقع حواف المرض على الأغلب؛ ما يجعلُ من تقديرُ شدّته أمرًا صعبًا.وعلى الرّغم من أنَّ التّصوير بالرّنين المغناطيسيّ يُمكِن أنْ يكتشفَ المرضَ ويقيسه عل نحوٍ أكثر حساسية؛ إلّا أنَّه لا يُعدُّ أكثر الطّرق استخدامًا، وذلكَ بسببِ قلَّة توافرِ الماسح الضوئي،وهوَ غير ملائمٍ - على الدّوام - للمرضى المُسنّين، أو في حالات الطوارئ.وأضافَ الدّكتور بنتلي Dr Bentley: "يُمكن أن تكون الطّرق الحاليَّة لتشخيصِ المرض من خلال الأشعّة المقطعيَّة أو التّصوير بالرّنين المغناطيسيّ فعَّالة، ولكنْ قدْ يكون من الصَّعب على الأطبَّاء تشخيصُ شدّة المرض بالعين المجردة، وأهميَّة أسلوبنا الجديد؛ هي أنَّه يسمحُ بتشخيصٍ دقيقٍ وآليّ للمرض،  وله تطبيقات واسعةُ النّطاق لتشخيصِ الخرف ومراقبته، بالإضافةِ إلى اتّخاذ القرارِ في حالاتِ الطّوارئ في السَّكتة الدّماغيّة."ويشرح الدّكتور بنتلي Dr Bentley أنَّ هذا البرنامجَ يمكن أن يُساعدَ في التَّأثير على أخذِ القرار من قبل الأطبَّاء في الحالاتِ العصبيَّة الطَّارئة، فعلى سبيل المثال؛ في حالاتِ السَّكتة الدّماغيّة؛ يُمكن إعطاءُ العلاجاتِ مثل الأدويةِ الحالّة للخثرات، ومع ذلك؛ يُمكن أن تكونَ هذه العلاجاتُ خطرةً لأنّها تُسبّب  النّزيف، والذي يُصبح أكثرَ احتمالًا بزيادةِ نسبةِ المرض، ويُمكن تطبيقُ البرنامجِ في المُستقبل لتقديرِ الخطرِ المُحتمل للنّزيف عندَ المرضى، ويُمكن للأطبَّاء أن يُقرّروا على أساسٍ شخصيّ إلى جانبِ عواملَ أخرى، سواءٌ أكانَ عليهم استخدام أدويةٍ حالّةٍ للخثراتِ أو لا.ويقترحُ أيضًا أنَّ البرنامج يُمكِن أنْ يُساعدَ في تحديدِ احتماليَّةِ إصابةِ المرضى بالخرفِ أو فقدانِ الحركة؛ وذلكَ نظرًا إلى ظهورِ أعراضِ المرض ببطء، وهذا من شأنه أن ينبّه الأطبَّاء إلى أسبابٍ يُمكن عكسُها كارتفاعِ ضغط الدّم أو السّكري.واستخدمتِ الدّراسة بياناتٍ قديمةً تصلُ إلى الـ 1082 من الأشعّة المقطعيّة لمرضى السّكتة الدّماغية عبرَ 70 مستشفى في المملكة المتحدة بين عامي 2000 و 2014؛ إذْ حدَّد البرنامجُ وقاسَ علامةً محدَّدة من المرض، ثمَّ أعطى درجةً تُشير إلى مدى شدّته الّتي تتراوحُ من معتدلٍ إلى شديد، ثمَّ قارن الباحثون النَّتائج مع لجنةٍ من الأطبَّاء المختصّين الّذين قدَّروا شدَّة الـمرض من عملياتِ المسحِ نفسها، وكان مستوى توافقِ نتيجةِ البرنامج مع رأي الخبراء جيدًا؛ مثل التَّوافق بين خبيرٍ وآخر.بالإضافة إلى ذلك؛ صوّر الباحثون 60 حالة باستخدام الرّنين المغناطيسيّ والتصوير المقطعيّ المحوسب (CT)، وكانَ الهدفُ الرّئيسيّ من التّصوير بالرّنين المغناطيسيّ هو تقديرُ النّسبة الدّقيقة للمرض، وأظهر ذلك أنَّ البرنامج دقيقٌ بنسبة 85% عندما يتعلّقُ الأمرَ بالتّنبؤ بمدى تطوّر حالة المريض.ويستخدمُ الفريق الآنَ أساليبَ مشابهة لقياس أمراض أخرى، كضمورِ الدماغ، والّتي تُشخّصُ على نحوٍ كبير باستخدام التّصوير المقطعيّ المحوسب (CT).ومُوّلت هذه الدّراسةُ من قبلِ جائزة NIHR i4i للابتكار، ومنحةِ مشروعِ مركز أبحاث الطبّ البيولوجيّ الإمبراطوريّ لمعهد NIHR.المصادر: 1-هنا2-هنا * إعداد: : Adnan Albaghdadi* تدقيق علمي: : Noor Hassan* تدقيق لغوي وتعديل الصورة ونشر: : Dima Yazji

أكمل القراءة »

الذّكاء الصّنعي سيكتب الشّيفرات البرمجية؛ نشكر أصدقاءنا المبرمجين أم نودّعهم؟!

ابتكرَ علماءِ الحاسوبِ في جامعةِ رايس  تطبيقًا برمجيًّا للتعلّم العميقِ؛ يستطيعُ مساعدةَ المبرمِجين عبرَ كتابةِ شيفراتٍ برمجيّةٍ استجابةً لبعضِ الكلماتِ المفتاحيَّة، ويُساعدهم على التنقّلِ في عددٍ متزايدٍ من واجهاتِ برمجةِ التطبيقات"API" الّتي لا تملكُ دليلَ استخدام.درّب نظام "بايو" نفسه من خلال دراسة الملايين من أسطر البرمجة بلغة "جافا" المكتوبة بواسطة الانسان.ويستطيعُ "بايو" - التّطبيقُ الّذي أُنشِئ  في جامعةِ "رايس" عبر مبادرةٍ تُموّلها "وكالة المشاريعِ البحثيَّةِ الدّفاعيَّةِ المُتقدِّمة"- مساعدةَ المبرمجين بهدف استخراج المعلومات من مواقع إلكترونيّة خاصّة بالشّيفرات البرمجيّة مثل موقع "GitHub"وقُدّمت المقالة عن "بايو" في 1 مايو (أيّار) في "فانكوفر، كولومبيا البريطانية" في المُؤتمر الدّوليّ السّادس عن عروضِ التّعلّم، وهو مَنْفذٌ رئيسيّ لبحوثِ التّعلّم العميق. وبإمكان أيّ مستخدمٍ تجربته عبرَ الرَّابط  الآتي: askbayou.com.وإنَّ تصميمَ تطبيقاتٍ تستطيع برمجة الحاسوب حلمٌ طالَ انتظارُه منذُ القِدم في علوم الحاسوب، وعلى وجه الخصوص في  تخصّص الّذكاء الصّنعي.وقدْ حاول النَّاس مدّة 60 عامًا بناءَ الأنظمةِ الّتي تَكتبُ شيفراتٍ برمجيَّة، ولكنَّ عدم وضوح الهدف من نظامٍ ما كان مشكلةً تجعلُ هذهِ الطرق غير جيّدة لبناءِ التّطبيقات البرمجيّة. ويقولُ "سورات تشودري" المُشارك في إنشاء نظام "بايو" والبروفيسور المساعد في علوم الحاسب في جامعة رايس: "عادةً ما تحتاج إلى تقديم الكثير من التّفاصيل عن ما يفعله البرنامج المُستهدَف، ويمكن أن تكون كتابة هذه التّفاصيل بحجم العمل نفسه اللازم لكتابة الشّيفرة البرمجيّة فقط."ويقول أيضاً: "إنّ نظام بايو هو تحسينٌ كبير"؛ إذ يمكن أنْ يُزوَّدَ مطوّر البرمجيّات "بايو" بكميّة صغيرة جدًّا من المعلومات؛ بضعةُ توجيهاتٍ أو كلماتٍ رئيسةٍ فقط، وسيحاولُ  بعدها قراءةَ عقل المبرمج وتوقّع البرنامجِ الّذي يريده.وقال "تشودري" أنَّ "بايو" درّب نفسه عبر دراسة ملايين الأسطر البرمجيّة المكتوبةِ بلغة "جافا"، ودرس على نحوٍ أساسيّ كل ما هو موجود على منصة "GitHub"،  وهذا ما يستندُ  إليه في أثناء كتابته للشّيفرات البرمجيّة.ويقول "كريس جيرماين" المُشارِك في ابتكار "بايو"؛ وهو بروفيسور في علوم الحاسوب ومساعدٌ في إدارة أنظمة البرمجيّات الذّكيّة في جامعة رايس مع "تشودري": "بايو" مفيدٌ على نحوٍ خاصّ في تركيبِ أمثلةٍ من واجهات برمجةِ تطبيقاتٍ APIs محدَّدة.وقال "جيرماين": البرمجةُ اليومَ مختلفةٌ جدًّا عمّا كانت عليه قبل 30 أو 40 عامًا؛ إذْ ولّت تلك الأيّامُ التي كان المبرمجُ يكتبُ فيها شيفرة برمجيّةً بدءًا من الصفر، وأصبحت الحواسيبُ توضعُ في جيوبنا ومعاصمنا، ودخلتِ البرمجةُ في التّطبيقاتِ البرمجيّةِ والمركبات وأجهزةٍ أخرى.وقال مهندس بايو المعماريّ  " فيخاي مورالي"؛ وهو عالمُ أبحاثٍ في المختبر: "إنَّ التّطوير الحديث للبرمجيّات يتمحورُ حول واجهاتِ برمجةِ التَّطبيقات APIs."وهذه هي القواعدُ والأدواتُ والتّعريفاتُ والبروتوكولات الخاصَّةُ بالنّظام، والّتي تسمحُ لجزءٍ من الشّيفرات البرمجيَّة بالتّفاعل مع نظامِ تشغيلٍ محدَّدٍ أو قاعدةِ بياناتٍ محدَّدة أو معدّاتٍ محدَّدةٍ أو نظامٍ برمجيّ آخر...

أكمل القراءة »

تِقنيَّاتُ استماعٍ ذكيَّةٍ لخدمةٍ صحيَّةٍ أفضل

يُمكِنُ وصفُ الآلاتِ أنَّها مستمِعٌ ممتاز، فعند التَّحدُّث أو الكتابةِ تَقومُ الداراتُ الموجودةُ داخلَ الهاتِفِ الذَّكيِّ أو السَّاعةِ الذَّكيَّةِ أو المساعد الافتراضيِّ بجمعِ المعلومات، وتحويلِها إلى أنماطٍ رقميةٍ تُرسَل بدورِها لاسلكيًا إلى حواسيبَ ذكيةٍ تُترجِمُها إلى كلماتٍ ومعانٍ وأفعال، وهذه التكنولوجيا حصيلةُ عقودٍ من البحثِ في  الذكاءِ الصنعي وملايينِ الأسطر من الكود البرمجيِّ..إنَّنا بلا شك نقفُ على أكتافِ عمالقةِ التِّقنيَّة عندما نقول:" شغّل خامس عمل لبيتهوفن " Play Beethoven’s Fifth فيستجيبُ الجهازُ الرَّقميُّ  للأمرِ بتشغيلِ سيمفونيَّةِ المُلحِّن الأكثرِ شُهرةً على مسامِعنا.ويستكشفُ باحثونَ في جامعةِ ستانفورد اليوم طرائقَ لاستخدامِ تِقنيَّاتِ الاستماعِ الذَّكيّ، ومعالجةِ اللُّغاتِ الطَّبيعيَّة، والتَّعلم الآلي والتنقيبُ عن البيانات لتقديمِ رعايةٍ صحيَّةٍ أفضلَ وأكثر كفاءة، وفيما يأتي بعض هذه المشاريع:1- روبوتات المحادثةِ chatbots الخاصَّةِ بالصِّحةِ النَّفسيَّة:كان فيما مَضى وإلى مُنتصفِ عام 2013؛ إذا قال شخصٌ ما "سيري! أرغبُ  بالقفزِ من الجسرِ"، فإنَّ وكيلَ المحادثةِ داخلَ جهازهِ الآيفون يسردُ له قائمةً بالجسورِ القريبةِ منه، وعندما قُدِمّتْ تلكَ الأخبارُ إلى الملأِ ظهرتِ الحاجةُ إلى جعلِ الأجهزة قادرةٌ على الاستجابةِ لحالاتِ طوارئِ الصحَّةِ النَّفسيَّة.وقد أثارَ ذلك الموضوعُ اهتمامَ الباحثِ في الذَّكاءِ الاصطناعيِّ السُّلوكي في جامعةِ ستانفورد والطبيبِ في علمِ النَّفس؛ الدكتور Adam Miner الذي أخذَ يُفكِّر عن مدى قدرةِ روبوتات المحادثةِ "chatbots" على تحسينِ الصحَّةِ النّّفسيَّة، وكانت إحدى ملاحظاتِه المثيرةِ للدَّهشةِ بعض الشيءِ؛ أنَّ الخصائصَ غير الإنسانيَّة للـ chatbots قد تجعلُه أكثرَ فعَّاليةً من  المستشارين البَشَر في بعضِ جوانبِ العلاجِ السلوكيِّ المعرفيِّ، مستندًا إلى أنَّه يمكن لروبوتات المحادثةِ أن تقدِّم معالجة تتألَّف من محادثاتِ منظَّمةٍ تهدفُ إلى تعليمِ الأشخاصِ مهاراتٍ في تعديلِ التفكيرِ وتقويمِ السلوكياتِ المختلَّةِ وظيفيًّا.وفي مقالٍ افتتاحي نشرَته مجلة jama في 3 أكتوبر 2017، استشهدَ Miner  بالعديدِ من الدِّراساتِ التي أَظهرَت ميولَ النَّاسِ إلى التَّحدَُث عن المشاكلِ إلى غيرِ البَشرِ أكثرعلانيَّةً من المستمعينَ البَشر، لماذا؟ لأنَّ برامجَ المحادثةِ Chatbots ليست قاضيًا أو شخصًا ثرثارًا قد يُفبرِك وينشرُ الإشاعات، ومن المؤكَّد أنَّ تلك البرامج لن تشاركَ المعلوماتِ الحسَّاسةِ مع صاحب العملِ أو أحد الوالدين، وذلك  أمرٌ مهمٌّ، وخصوصًا عندما تكونُ الحالاتُ حرجةٌ؛ مثل اضطرابِ ما بعد الصدمةِ، إضافةً إلى أنَّ Chatbots تتوفَّر على مدارِ الساعة وطوال أيامِ الأسبوع لخدمةِ المرضى.ونظرًا إلى أنَّه من بين كل ستَّةِ بالغين في الولاياتِ المتَّحدةِ يوجد شخصٌ يعاني عَرَضًا من أعراضِ الأمراضِ النَّفسيَّة، لذلك يُبدي Miner حماسًا شديدًا لاستخدامِ تكنولوجيا الـChatbots لمساعدةِ الأشخاصِ الذين لا يستطيعون الوصولَ إلى المهنييِّنَ في مجالِ الصحَّةِ النَّفسيِّة أوالتأمينِ الصحي، وهو يركِّز على البحثِ عن أفضلِ الممارساتِ لمساعدةِ المطوِّرين في بناءِ خدماتِ صحَّةٍ نفسيَّةٍ إرشاديَّة.ومِنَ الجديرِ بالذكرِ أنَّ برنامج Woebot يُعدُّ من أوائلِ برامجِ الـChatbots الخاصِّ بالصحَّةِ النَّفسيَّة وقد اختُبِر في تجرِبةٍ عشوائيَّةٍ مضبوطةٍ، وهو مُدَرِبٌ يَعتمدُ على النصِّ و يهدفُ إلى تحسينِ الحالةِ المزاجيَّةِ لطلاب الجامعات الذين يُعانونَ من القلقِ والاكتئابِ، و تُشير نتائج دراسةِ ستانفورد المنشورةِ في مجلة JMIR للصحَّةِ النَّفسيَّة في عام 2017 من قِبِلِ الأستاذ المساعدِ في الطبِّ النَّفسي للأطفال والمراهقين Kathleen Fitzpatrick إلى أنَّ Woebot خَفضَت أعراضَ الاكتئابِ كثيرًا لدى الطُّلاب أثناء فترةِ الدِّراسة.وتقول البروفيسور في علم النفس Alison Darcy مؤسِّسةُ مختبر Woebot كتسويقٍ لتلك التِّكنولوجيا: "على الرَّغم من أنَّ ال Chatbots الخاصِّ بالصحَّةِ النَّفسيَّةِ لن تحلَّ أبدًا محلَّ المعالجين البَشَر، لكنَّه ببساطة لايوجد ما يكفي مِنَ المهنييِّنَ في مجال الصحَّة النَّفسيَّة لتلبيةِ الطَّلبِ الحاليِّ، وعلى الرَّغم من أنَّ ذلك النَّهج ليس قريبًا من الكمال، ولكنَّه يُعدُّ البداية"2- تشخيصُ مرضِ التَّوحُّد عبر الإنترنت:يُؤثِّر اضطرابُ طيف التَّوحُّد على واحدٍ من بين 68 طفلًا في الولايات المتحدة، ولكنَّ عمليَّة التَّشخيصِ المعياريَّةِ مُعقَّدةٌ وتستغرقُ وقتًا طويلًا وتعتمدُ على مختصِّين ومكلِفةٌ أيضًا، وقد يؤدِّي ذلك إلى تأخيرٍ في التَّشخيصِ وغيابِ التَّدخُّل العلاجيِّ المبكِّر، إذ أنَّه لا توجدُ علاماتٌ بيولوجيَّةٌ لمرضِ التَّوحُّدِ ولافائدة مرجوّة من اختباراتِ الدَّم أو مسحِ الدِّماغ، لذلك يعتمدُ التَّشخيص النهائيُّ على تحديدِ الاضطرابات في الكلام والسلوكيات، ويتضمَّن التقييم السريريُّ الكاملُ فحصًا للمراقبة يستغرقُ ساعتين من قبل أخصائي مُدَرَّب، يَتبعه زيارة طبيب أطفالٍ  أو طبيبٍ نفسي، وغالبًا ما تستغرِقُ هذه العملية أيامًا وآلاف الدولارات.يريدُ البروفيسور في طبِّ الأطفال وعلوم البيانات الطبيَّة الحيويَّة Dennis Wall، تخفيفَ هذا الاختناقِ في الوصولِ إلى الرِّعاية عن طريقِ إنشاء مجموعةٍ أبسطَ من علاماتِ الكلام والسلوكيَّات التي يمكنُ تحديدها من قبلِ غير المحترفين في فيديو منزليًّ قصير، وفي دراسةٍ جديدةٍ نُشِرَت في BioRxiv، حدَّد مقيِّمون -لم يتلقَوْا تدريبًا سريريًا- خصائصَ تشخيصِ التَّوحُّد بصحةٍ ودقةٍ تصل إلى ما بين 76 - 86%، وذلك عن طريقِ مشاهدةِ فيديو مدته ثلاث دقائق والردُّّ على 30 سؤالٍ عن السلوكيَّاتِ الملاحظة.ويواصل فريق Wall تطويرَ اختبارٍ تشخيصيٍّ أسرعَ وأفضلَ باستخدامِ تقنيَّاتِ التَّعلُّم الآليِّ، فتُعالجُ الخوارزميَّات البيانات البصريَّة واللغويَّة لعددٍ من الأطفال المصابينَ بمرضِ التَّوحُّد وآخرينَ بحالةٍ سليمةٍ وذلك لمعرفةِ السُّلوكيَّاتِ الأكثرِ ملاءمةً لتشخيصِ المرض، ويُذكرُ أنَّه كلما ازدادَ عددُ المرضى الذين يقيِّمُهم البرنامج أصبحت توصياتُ التَّشخيص أكثر ذكاءً ودقة.يقول Wall : "أنا متحمِّسٌ لبدءِ استخدامِ تِقنيَّاتِ الذَّكاء الصنعيِّ لمساعدة الأطفالِ المصابينَ بالتَّوحُّد وعائلاتِهم في جميعِ أنحاءِ العالم".ويُذكر أنَّ شركة Cognoa التابِعة لـWall تعملُ بالتَّعاونِ مع إدارةِ الغذاء والدواء وعددٍ من الأطِّباء على التَّحقُّق من صحَّةِ برمجيَّات التَّشخيصِ الخاصَّةِ بها وذلك لاستخدامِها على نطاقٍ أوسع.3- المُستمِعون إلى وسائلِ التَّواصلِ الاجتماعي:باتَّساع شبكةِ الإنترنت أُنشئ عددٌ لا يُحصى من مجموعاتِ دعمِ الأمراض، فيُشارِك المرضى الأسئلةَ فيها والمشورَة والتأمُّل بالشِّفاء، ويعملُ الدكتور Nigam Shah -مساعدُ مديرِ مركزِ ستانفورد لبحوثِ المعلوماتيَّةِ الحيويَّةِ الطبيَّة، على تطويرِ برامج "تستمعُ" إلى تلك المحادثاتِ و ترصدُ آثارَ الأدويةِ الطبيَّةِ التي تُرخَّصُ للاستخدام، وذلك بهدفِ تحديدِ ردودِ الفعلِ السلبيَّةِ غير المبلَّغ عنها.ولاختبار إمكانيَّات ذلك البرنامج، تعاوَن Shah وفريق مختبرِه مع Brian Loew الرئيسِ التنفيذيِّ لـمجتمعات الصحَّة Inspire health communities ومع Kavita Sarin الأستاذ المساعدِ في الأمراضِ الجلديَّة، لاستخراجِ وتحليلِ المشاكلِ الجلديَّةِ الموجودةِ ضمنَ 8 ملايين مناقشةٍ عبر الإنترنت نُشرِت من قِبل أشخاصٍ يأخذونَ دواء erlotinib علمًا أنَّ هذا الدواء يُستخدَم لعلاجِ عدَّة أنواعٍ من السَّرطان، ومنها سرطانِ الرِّئة ذو الخلايا غيرِ الصَّغيرةِ وسرطانِ البنكرياس، وكانت أبرزُ تحدِّيات ذلك النَّوعِ من التَّحليلِ هو استخراجُ البياناتِ ذاتِ الصِّلة من محادثاتِ وسائِل التَّواصلِ الاجتماعية، إضافةً إلى إيجادِ الروابطِ بين الأدويةِ والآثارِ الجانبيَّة.و عن طريقِ استخدامِ خوارزميَّاتِ التَّنقيبِ عن النصوص text-mining والتعلُّم العميق deep-learning، لم يُحدِّد الباحثونَ مشاكلَ الجلدِ التي يعاني منها المرضى فقط، ولكنَّهم اكتشفوا وجودَ تأثيرٍ دوائيٍّ غير مُلاحَظٍ أيضًا، نادر الحدوث؛ وهو التعرُّق المتقلِّص والمعروفُ أيضًا باسم نقصِ التَّعرُّق، وقد نُشرِت نتائج تلك الدراسة في مجلة JAMA، وقد أثبتت صحَّة المبدأِ الذي يقول أنَّه يُمكن استخدامُ الاستماعِ الآليِّ ضمنَ المنتدياتِ الصحيَّةِ عبر الإنترنت لتحسينِ النتائِجِ الصحيَّةِ وتقليل تأثُّرِ المجتمع بالآثارِ الجانبيَّة للأدوية.التَّحدِّياتُ المُستقبليَّة لتطبيقاتِ الخدمةِ الصحيَّةِ الذَّكيَّة:إنَّ دخولَ عالمٍ جديدٍ من الاستماعِ إلى الذَّكاءِ الاصطناعيِّ سيُثيرُ تحدِّياتٍ أخلاقيَّةٍ وقانونيَّةٍ واجتماعيَّة، فكيفَ نَحمي خصوصيَّة المرضى الذين تَجمعُ بياناتُهم وتُوزِّعُها برمجيَّاتُ وأجهزةُ الاستماع؟ وكيف يُمكِنُنا التحقُّقِ من خلوِّ خوارزميَّاتِ البرامجِ المستخدمةِ لمساعدةِ الأطبَّاءِ في قراراتِ الرِّعايةِ الصحيَّةِ من التحيُّز؟ ومَنْ هو المسؤول قانونيًّا إذا أدَّى استخدامُ أحدِ تلك التَّطبيقاتِ إلى خطأٍ طبّيِّ خطير؟يُذكر أنَّه انطلَقَت مبادرةٌ تحت عنوان "مائةُ عامٍ دراسةٌ في الذَّكاء الاصطناعي" وبفضلِ تلكَ الجهود، تُعِدُّ مجموعاتُ عملٍ من خبراءٍ في مجال الذَّكاء الاصطناعي من جميعِ أنحاءِ العالم تقريرًا مفصلًا عن تأثيرِ الذَّكاء الاصطناعي على المجتمعِ كل عدَّة سنواتٍ في القرنِ المُقبِل.وقد نُشر التقريرُ الأوَّل في سبتمبر 2016، وشدَّد فيه قِسمُ الرِّعاية الصحيَّة على مجموعةٍ من الوعودِ والتَّحدِّياتِ قائلًا: "يُمكن للتَّطبيقات المُعتمدَةِ على الذَّكاء الاصطناعيِّ تحسين النَّتائج الصحيَّة ونوعية الحياةِ لملايينِ الأشخاصِ في السَّنواتِ القادِمة - ولكن لا يَحدُث إلَّا إذا اكتُسِبت ثقة الأطبَّاء والممرِّضات والمرضى، وإذا أُزيلَت العوائق التنظيميَّةُ والتِّجاريَّة".المصادر: هنا * ترجمة: : Nouha Hamami* تدقيق علمي: : Noor Hassan* تدقيق لغوي: : Alaa Al Jabban* تعديل الصورة: : Mohamad Youssef Kinat* نشر: : Dima Yazji

أكمل القراءة »

مبارك ألمانيا؛ فالذّكاء الصنعيّ حسم أمر كأس العالم!

Image: https://www.technologyreview.com/s/611397/machine-learning-predicts-world-cup-winner/كأسُ العالم؛ البطولةُ الأكثرُ شهرةً عبرَ التَّاريخِ؛ بدأَ يومُ الخميسِ في روسيا، ومنَ المُرجَّحِ أنْ يكونَ واحدًا منَ الأحداثِ الرّياضيَّة الأكثر مشاهدة، فهو أكثرُ شعبيَّةَ منَ الألعابِ الأولمبيَّة. نتساءلُ كثيرًا عن نتائجِ المُباريات، ونتسارعُ في توقِّعِ تلك النّتائج؛ إذْ توجدُ العديدُ من طرقُ قياسِ النّتائجِ المُحتملةِ للمباريات، وتدقيقُ احتمالاتِ المُراهنات ضمنَ شركاتِ المُراهنة إحداها؛ إذْ تَستخدمُ هذهِ الشَّركاتُ الإحصائيينَ المحترفينَ لتحليلِ قواعدِ البياناتِ الّتي تحوي  نتائجَ تُحدِّدُ احتماليَّةَ الفوزِ لكلّ فريق،ويمكنُ لشركاتِ المُراهناتِ بهذهِ الطَّريقةِ تقديمَ احتمالاتِ نتائجِ جميعِ المُبارياتِ الّتي ستجري في الأسابيعِ المُقبِلة.وتعدُّ البرازيلُ المُرشَّحَ الأكبرَ للفوزِ بكأسِ العالم 2018 بحسبِ هذه الشَّركات؛ وذلكَ  باحتمال 16.6٪ وتليها ألمانيا باحتمالِ 12.8% ثمَّ إسبانيا 12.5%.ولكنْ في السَّنواتِ الأخيرة؛ طوَّرَ الباحثون تِقنيَّاتِ تعلُّمِ الآلة Machine learning القادرةِ على التَّفوّقِ على الأساليبِ الإحصائيَّةِ التّقليديَّة.ما النتائجُ المتوقّعةٌ لكأس العالم 2018 من قبلِ هذهِ التِّقنيّات؟تأتي الإجابةُ من "أندرياس غول" وعدد من زملائه منْ جامعةِ دورتموند التِّقنيةِ في ألمانيا؛ إذْ استخدَموا مزيجًا من التَّعلّمِ الآليّ والإحصائيَّاتِ التّقليديَّة ليُنشِئوا نموذَجًا يُدعى "نموذجَ الغابةِ العشوائيَّة random-forest approach" لتحديدِ الفرقِ الأكثر احتمالًا للفوز؛ مُعتمدينَ في ذلكَ على محاكاةِ بطولةِ كأسِ العالم  100.000 مرَّة، واستخدموا ثلاث طرقٍ مُختلفةٍ لإنشاءِ النّماذج بناءً على أداءِ الفرقِ في جميعِ المبارياتِ السَّابقة؛ منذُ عامِ 2002 إلى عامِ 2014.وظهرَ نموذجُ الغابةِ العشوائيَّةِ في السَّنواتِ الأخيرةِ كطريقةٍ قويَّةٍ تُستخدَمُ لتحليلِ مجموعاتِ البياناتِ الكبيرة، وتستندُ إلى إمكانيّةِ تحديدِ بعضِ الأحداثِ المُستقبليَّةِ  من خلالِ أشجارِ القرار؛ والّتي تُحسبُ النَّتيجةُ عبرَها في كلّ فرعٍ عن طريقِ الرّجوعِ إلى مجموعةٍ من البياناتِ المدرَّبة، وتعرَّفُ البياناتُ المدرَّبةُ بأنَّها مجموعةُ بياناتٍ كبيرةٍ تتعلَّقُ بحالةٍ محدَّدةٍ، تكونُ دخلُا لبرامجِ الذَّكاءِ الصّنعيّ ليُصدِرَ قراراتٍ بناءً عليها، فمثلًا عند إدخالِ بياناتٍ تصفُ حالةَ الطّقس كالآتي: إذا كانَ الشَّهر هوَ تشرينُ الأوّل والرّياحُ شديدةٌ  ودرجةُ الحرارةِ 20 درجة فإنَّ المطرَ سيهطلُ في هذا اليوم.ولذلك عندَ إدخالِ هذهِ البيانات مع اختلافٍ بسيطٍ؛ سيتوقّعُ البرنامجُ هطولَ المطرِ بناءً على الاحتمالاتِ السَّابقة.وتعاني أشجارُ القرارِ من عمليّةِ التّفرّع في المراحل الأخيرة؛ إذْ يُمكنُ أن تصبحَ القراراتُ غيرَ دقيقةٍ من خلالِ البياناتِ المدرَّبةِ المُتفرِّقة والمعرَّضةِ للتَّفاوتِ الكبير.ولكنَّ نموذجَ الغابةِ العشوائيَّةِ مختلف؛ إذْ تُحسَبُ النتيجةُ  فيهِ بالاعتمادِ على بعض الفروعِ العشوائيّةِ بدلًا من حسابها في كلّ فرع، وتُكرّرُ العمليَّةُ الحسابيَّةُ مرّاتٍ عدَّة معَ مجموعةٍ مُختلفةٍ منَ الفروعُ المُختارةِ عشوائياً في كلّ منها، ويكون متوسّطُ احتمالاتِ أفرعِ أشجارِ القرارِ المنشأةِ على نحوٍ عشوائيّ هو النَّتيجةُ النّهائيّةُ.وهذا النَّهجُ لهُ مزايا كبيرة، والكشفُ عن العواملِ الأكثرِ أهميّةً في تحديدِ النّتيجةِ إحداها.ولذلك؛ إذا حوَت شجرةُ قرارٍ معيَّنةٍ  الكثيرَ من المعايير؛ يصبحُ من السَّهلِ رؤيةُ أيّ مِنها لهُ التَّأثيرُ الأكبرُ على النَّتيجة، في حينِ أنَّ العواملَ الأقلَّ أهمية يمكنُ تجاهلُها في المُستقبل.واستخدمَ "غرول" وزملاؤه هذا الأسلوبَ لنمذجةِ كأسِ العالم 2018؛ إذْ إنّهم صمَّموا نتائجَ كلّ مباراةٍ - منَ المُرجَّحِ لعبها من قبلِ الفرق -  واستخدمُوا هذه النتائج لبناءِ المسارِ الأكثرِ احتمالًا في البطولة.وبدأ "غرول" مع مجموعةٍ واسعةٍ من العواملِ المُحتملةِ، والّتي قدْ تُحدِّدُ النَّتيجةَ، وتشملُ العواملَ الاقتصاديَّةَ كالنَّاتجِ المحلّي الإجماليّ وترتيبِ الفيفا FIFA  للفرقِ المُشاركة وخواصّ الفرقِ نفسِها (متوسّط ​​أعمارِهم- عددُ لاعبي دوري أبطال أوروبا لديهم - اللعبُ على أرض ملعبهم أمْ لا) وعواملَ غير مهمَّةٍ (سكّان البلد - جنسيَّة المدرب ..

أكمل القراءة »

فيسبوك تسرع إزالة المحتوى المتعلق بتنظيم الدولة والقاعدة

قالت شركة فيسبوك، الاثنين، إنها أزالت أو وضعت علامات تحذير على 1.9 مليون محتوى متطرف يتعلق بتنظيم الدولة أو تنظيم القاعدة في الأشهر الثلاثة الأولى من العام، وهو ما يمثل نحو ضعفي تلك المحتويات مقارنة بالربع السابق. ونشرت فيسبوك أكبر شبكة للتواصل الاجتماعي في العالم تعريفها الداخلي لكلمة "إرهاب" للمرة الأولى، في إطار مسعى لكي تكون أكثر انفتاحا بشأن العمليات الداخلية للشركة. ويضغط الاتحاد الأوروبي على فيسبوك ومنافسيها في مجال التكنولوجيا؛ لإزالة المحتوى المتطرف على وجه السرعة، أو مواجهة تشريع يرغمها على عمل ذلك. ...

أكمل القراءة »

"بوت مايكروسوفت" الرسام

مقدمة المقالإذا قرأتَ ملاحظةً صغيرةً طُلبَ منك فيها رسمُ صورةِ طائرٍ ذي صفاتٍ معينة فعلَى الأرجح ستبدأُ برسمِ خطوطٍ مبدئيةٍ تُحدِّدُ الشكلَ الخارجيَّ للطائر، ثمَّ تتابعُ الرسمَ خطوةً بخطوةٍ حتَّى تُنجزَ المطلوب. ولزيادةِ جماليةِ رسمتِك؛ ربَّما تضيفُ عنصراً آخرَ إليها؛ كغصن شجرةٍ مثلاً.حسناً؛ إنَّ هذا هو ما يفعلُه "الـبوت" الذي سنتحدثُ عنه في مقالنا.المقالإنَّ تقنيةَ الذكاءِ الصنعيّ التي تخضع للتطوير حالياً في مراكز أبحاثِ شركة "مايكروسوفت" مُصمَّمةٌ للتركيزِ على الكلماتِ المُفرَدةِ عندَ توليد الصور من العناوين والنصوص.ويُنتِجُ هذا الأسلوبُ المعتمَدُ صوراً ذاتَ دقةٍ أعلى بثلاثةِ أضعافٍ تقريباً مقارنةً بتقاريرَ سابقة لاختباراتٍ في هذا الموضوع. ويُطلِقُ الباحثون على هذه التقنيّةِ اسمَ "البوت الرسّام" (drawing bot)، وهي قادرةٌ على توليدِ صورٍ عن كلِّ شيء من المشاهدِ البسيطة - مثل مشهدٍ طبيعيّ - إلى المعقَّدةِ منها كحافلةٍ عائمةٍ ذاتِ طابقَين؛ أي إنَّه سيقتضي ذلك من البرنامج التعديلَ على شكلِ الحافلةِ ذات الطابقَين لِتظهر بشكلٍ يطفوُ على الماء، فكلُّ صورةٍ تحتويَ تفاصيلَ لا تُذكَرُ في النص، لذا يُطلَبُ من الذكاءِ الصنعيّ أن يتمتَّعَ بمخيّلةٍ صنعيّةٍ أيضاً.يقول الباحثُ في مراكزِ مايكروسوفت "زايدونغ هِيْ" Xiaodong He: "إذا ذهبتَ إلى مُحرِّكِ البحثِ Bing؛ وبحثتَ عن كلمةِ “bird”؛ فسوف تجدُ صورةَ طائرٍ، لكنَّ هذه الصورةَ مصنوعةٌ من قِبَل الحاسوب على نحوٍ كاملٍ - بِكْسِلاً وراءَ بِكسِل بَدءاً من الصفر - وسوف تجدُ أنَّ هذه الطيور قد لا توجَدُ في العالِم الحقيقيّ، وإنَّما هي نتاجٌ لمخيلة الحاسوب."Image: https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2018/01/drawing-bot-feature-3.jpg?w=1390&crop=1"البوت الرسّامُ" هو نِتاجُ حلقة بحثٍ عن التَّفاعُلِ بين رؤية الحاسوب ولغةِ المُعالَجةِ الطبيعية التي اكتشفها He وزملاؤه في منتصف العقدِ الماضي، وقد ابتدأ عملهم بتقنيّةٍ تكتبُ عناوينَ الصُّوَر (The Caption Bot)، ثم انتقلوا إلى تقنيةٍ تجيبُ عن أسئلةِ البشرِ عن الصُّوَر؛ مثلَ موقعِها وخصائصِ الكائنات فيها، والَّتي تساعِدُ فاقديّ البصر مساعدةً كبيرةً...

أكمل القراءة »

مُنافسَةٌ فنيَّةٌ بين البشرِ والأنظمَةِ الذّكيَّة..من الفائز؟

أُعَرِّفُكَ بنفسي، أنا الذكاءُ الصنعي!عرضت شركةُ (إنفيديا) فيلماً قصيراً  عن مستقبلِ الذكاءِ الصنعيِّ في مؤتمرِها الذي انعقد في النصف الأول من عام 2017، وافتتحتِ المؤتمرَ بهذا الفيلم الذي تحدثَ فيه الذكاءُ الصنعيُّ بلسانِه ليُعرِّفَ نفسَه، ويُقدِّمَ الخطوطَ العريضةَ لحاضره وللمستقبل الذي يتطلعُ إليه وهو بينَنا. تحدَّثَ الذكاءُ الصنعيُّ عن بعض المهام التي يُتقِنُها، والتي كانت في الماضي حِكرًا على البشر، وفي كل يومٍ يحملُ الذكاءُ الصنعيُّ عبءَ مهامَ جديدةٍ، ويُتقن المهامَ السابقةَ إتقاناً أكبر، بل ويُبدع أحياناً في أدائها.الموسيقا التصويريةُ التي صاحبتِ الفيلمَ القصيرَ الذي عرضَته (إنفيديا) في مؤتمرها هو من تأليف آيفا Aiva ، وهي ليست إنساناً، وإنما مجموعةٌ من البرامجِ التي تعتمدُ على الذكاءِ الصنعيِّ في عملِها لإبداعِ موسيقا جميلةٍ تُمتِّعُنا وتُحرِّكُ مشاعرَنا.الذكاءُ الصنعيُّ مؤلِّفاً موسيقياًظهر (بيّير بارو) Pierre Barreau -المديرُ التنفيذي لـ(آيفا)- في فيديو يتحدث عنه -أي الروبوت (آيفا)- وعن كيفية اعتماده على الذكاءِ الصنعيِّ ليقدِّمَ للجمهورِ موسيقا جميلةً وأصليةً وغيرَ مقلدةٍ بوقتٍ قياسي.يتعلم (آيفا) من قاعدةِ بياناتٍ هائلةٍ من المقطوعات الموسيقية، ويتعرفُ على كلِّ نغمةٍ ودرجةٍ موسيقية، ومن خلالهم أيضا يتعرفُ على الأنماطِ المتكررةِ والأشكالِ الموسيقيةِ المختلِفة ليكون جاهزاً لإبداع موسيقا أصلية، ويحتوي (آيفا) أيضاً آليةً تضمنُ التأكدَ من أن الموسيقا التي يؤلِّفها أصليةٌ وغيرُ مقلدة.شهِدَ ألبومُ (آيفا) الأول تعاوُناً مع مجموعةٍ من الموسيقيين خاصةً في توزيعِ المقطوعاتِ الموسيقيةِ وتهيئتِها لتعزفَها الأوركسترا بآلاتها المختلِفة، وقد اعتُمدَت الجمعيةِ الفرنسيةِ للموسيقيين SACE الروبوتَ (آيفا) مؤلِّفاً موسيقياً، وسيمتلكُ (آيفا) لاحقاً أذناً موسيقيةً تتذوقُ الموسيقى، بالإضافة إلى القدرةِ على التوزيعِ الموسيقي للأوركسترا، فضلاً عن قراءةِ النصوص لأيِّ فيلمٍ أو برنامجٍ، وإعدادِ الموسيقا التصويرية المناسبة.الذكاءُ الصنعيُّ رساماً وفناناً تشكيلياًتفوقَ الذكاءُ الصنعيُّ في مهامَ كثيرةٍ مثل التعرفِ على الوجوه، وترجمةِ اللغات، والألعابِ مثل الشطرنج، ولكنه يأتي متأخراً في المهامِ التي تتطلبُ إبداعاً، ويكمنُ التحدي في إيجادِ طرقٍ تكتسبُ من خلالها الآلاتُ القدرةَ على الإبداع.في مركز الفن والذكاء الصنعي بجامعة (روتجرز) الأمريكية طوَّر أحمد الجمّال وفريقُه الشبكةَ الإبداعيةَ العكسيةَ CAN، وهو نظامٌ يعتمدُ على الذكاءِ الصنعيِّ لإنتاجِ ورسمِ لوحاتٍ فنيةٍ جديدة.درَّب الفريقُ النظامَ باستخدامِ قاعدةِ بيانات تحتوي أكثرَ من 80 ألفَ عملٍ فنيٍّ من مدارسَ فنيةٍ متنوعةٍ تعاقبتْ في خمسةِ قرونٍ من الزمان. ...

أكمل القراءة »

هل ستسرق أنظمة التعلّم الآلي وظائفنا؟

يتطّورُ أداءُ أنظمةِ الحواسيبِ لمهامِها في مجالِ التعلُّمِ الآلي Machine Learning تطوُّراً ملحوظاً، وها هي تستعدُّ للسيطرةِ وتغيرِ مسارِ عالمِ الاقتصاد مثلما فعلتْ المحركاتُ البخاريةُ والكهرباءُ في الماضي. لقد تفوقَتْ الحواسيبُ علينا في الكثير من المهام، لكنها غيرُ قادرةٍ على السيطرةِ على جميعِ وظائفِنا حتى الآن على الأقل، هذا ما يقوله (توم ميتشل) من جامعة (كارنيغي ميلون) و(إيريك برينجولفسون) من معهد التكنولوجيا في ماساتشوستس MIT في تعليقٍ نُشر في الطبعة رقم 22  في شهرِ كانونَ الأول (ديسمبر) من مجلة Science.أسفرتْ التطوراتُ السريعةُ في مجال التعلُّم الآلي ML -وهو أحدُ عناصرِ الذكاء الصنعي AI- عن تحسيناتٍ حديثةٍ في تقنياتِ التعرّفِ على الوجوه وفهمِ اللغة الطبيعيّة ورؤيةِ الحاسوب، ويُستخدم التعلُّمُ الآليُّ عملياً على نطاقٍ واسعٍ للكشف عن عملياتِ الاحتيالِ المتعلقةِ ببطاقاتِ الائتمان، ونُظُمِ التوصياتِ، وتحليلِ الأسواقِ الماليّة، وكذلك في تشخيصِ الأمراض وغيرها.قد يصعُبُ التنبؤُ بمدى تأثيرِ التعلُّم الآلي في وظيفةٍ أو مهنةٍ معينةٍ لأنه يميلُ إلى أتمتةِ المهامِ الفرديةِ أو شبهِ الآلية، لكنَّ الوظائفَ غالباً ما تنطوي على مهامَ متعددةٍ، يمكن استخدام التعلُّم الآلي في بعضِها فقط.وفي وقتٍ سابقٍ من هذا العام على سبيل المثال، أظهرَ الباحثونَ أن أحدَ برامج التعلُّمِ الآلي قادرٌ على الكشفِ عن سرطانِ الجلد على نحوٍ أفضلَ من طبيبِ الأمراض الجلدية، لكن هذا لا يعني أنه سوف يحُلُّ محلَّ أطباءِ الجلد الذين يفعلون أشياءَ كثيرةً غيرَ تقيّيمِ الآفات، ويقول (ميتشل): "أعتقد أنَّ ما سيحدثُ لأطباء الأمراض الجلدية هو أنهم سيصبحون أفضلَ وسيُتاحُ لهم المزيدُ من الوقت للتعامل مع المرضى، لأنه من الصعب أتمتةُ المهامِ التي تتطلبُ التفاعلَ مع الناس".كما تتضمنُ المهامُ التي يمكن للتعلُّمِ الآلي أن يؤديَها الكثيرَ من البيانات، فعلى سبيل المثال، لتعلُّمِ كيفية اكتشاف سرطان الجلد، كان يجب على برامج التعلُّم الآلي دراسةُ أكثرَ من 130،000 من الأمثلةِ الموضِّحةِ للآفات الجلدية، وبالمثل، يمكن تدريبُ برامجِ كشفِ عملياتِ الاحتيال الخاصةِ ببطاقات الائتمان بمئاتِ الملايينَ من الأمثلة.يمكن أن يُشكِّلَ التعلُّمُ الآليُّ عامِلاً جوهرياً في تغييرِ المهامِ الموجودةِ بالفعل على الإنترنت، مثل الجدولة، فالوظائفُ التي لا تتطلبُ مهارةً يدويةً أو مهاراتٍ بدنيةً أو تنقُّلاً هي أيضاً أكثرُ ملاءَمةً للتعلُّم الآلي...

أكمل القراءة »

الروبوت صوفيا

يمكنك الاستماع للمقالة عوضاً عن القراءة ب النقر هنا صوفيا هي روبوت من صناعة شركة "هانسون روبوتيكس" التي تتّخذُ من مدينة هونغ كونغ مقرّاً لها، وقد صمَّمها مؤسِّسُ الشركة الدكتور ديفيد هانسون؛ إذ صُمِّمت وبُرمِجَت بناءً على خوارزمياتٍ معقدّةٍ تسمحُ لها بمحاكاةِ السلوك البشري (التعلم - التأقلم - التواصل) بهدف التعاملِ مع البشر كأيِّ إنسان طبيعي، وقد طُوِّرت على مدى 10 سنوات.وبحسب موقع الشركة الرسمي تتميزُ صوفيا بتفاصيلها التي تشبهُ البشر إلى حدٍّ كبير، وبتعابيرِ وجهها التي تُبدي مشاعرَ مختلفة، وبوجهِها الذي صُمِّمَ ليشبهَ وجهَ الممثلة الراحلة أودري هيبورن..وارتكازاً إلى ما صرّح به منتجُ الروبوتات ديفيد هانسون؛ فإنَّ لدى الروبوت صوفيا ذكاءً صناعياً ومعالجةَ بياناتٍ بصرية، إذ يوجد كاميراتٌ في عينيها ولديها خوارزمياتٌ تتيحُ لها رؤيةَ الوجوه والتواصلَ البصري المباشر، ولديها القدرةَ على تفسير المشاعر، وبوسعها تعقُّبُ تعابيرِ الوجه والتعرُّفُ عليها، ويمكنها فهمُ الحديثِ وتذكُّرُ التفاعلاتِ والوجوهِ أيضاً، وقد عقَّب هانسون بأنَّ هذا كلَّهُ يسمحُ للروبوت بزيادةِ ذكائه مع الوقت! ويُذكَر أنَّ تكنولوجيا التعرُّفِ على الكلام تُستخدَمُ من قِبلِ شركة ألفا بت (الشركةِ الأمِّ لجوجل)، وقد صُنع الوجهُ من مادَّةٍ خاصَّةٍ تُسمَّى "فروبر" تُشبِهُ لحمَ الإنسانِ وجلده؛ وهي مادَّةٌ توظّفُ الهندسةَ الكيميائيةَ وتقنية النانو على النحو الذي يُمكّنُ الروبوت من محاكاة العضلات البشرية الحقيقية وإظهارِ تعبيراتِ الوجه وحركاتِه بجودةٍ عالية.وقد كانت الغايةُ الأولى من تصميمِ الروبوت صوفيا هي أن يكونَ رفيقاً ملائماً لكبارِ السن ودورِ العجزة، أو أن يُستخدَم في مساعدة الحشودِ في المناسبات الكبيرة أو الساحاتِ العامة أو ما شابه ذلك. ...

أكمل القراءة »