content_cookies111:string(2308) "{"id":63929,"content_cookies":null,"user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%B3%D8%AD-%D8%A7%D9%84%D8%AF%D9%85%D8%A7%D8%BA%D9%8A-%D9%84%D8%AA%D8%B1%D8%AC%D9%85%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%A3%D9%81%D9%83%D8%A7%D8%B1\/?utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_algorithm_daily_16_5_23","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"35.175.191.46","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80c6c9604e5413b9-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>\n","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.9","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"35.175.191.46","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":"","CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"52088","REDIRECT_URL":"\/\u0627\u0633\u062a\u062e\u062f\u0627\u0645-\u0627\u0644\u0645\u0633\u062d-\u0627\u0644\u062f\u0645\u0627\u063a\u064a-\u0644\u062a\u0631\u062c\u0645\u0629-\u0627\u0644\u0623\u0641\u0643\u0627\u0631\/","REDIRECT_QUERY_STRING":"utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_algorithm_daily_16_5_23","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":"utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_algorithm_daily_16_5_23","SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1695681812.766196,"REQUEST_TIME":1695681812,"argv":["utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_algorithm_daily_16_5_23"],"argc":1,"HTTPS":"on"},"user_ip":"35.175.191.46","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"
هذه الميزة مخصصة للمشتركين يمكنهم مشاركة المواضيع بحد اقصى 10 مواد من كافة مواقع مجرة
يمكن لواجهة تخاطبية دماغية غير باضعة (لا يتطلب تركيبها عملاً جراحياً)، وقادرة على تحويل أفكار الشخص إلى كلمات، أن تُستخدم يوماً ما لمساعدة الأشخاص الذين فقدوا قدرتهم على الكلام بسبب إصابات مثل السكتات الدماغية أو الأمراض مثل التصلب الجانبي الضموري.
ففي دراسة جديدة نُشرت في مجلة نيتشر نيوروساينس (Nature Neuroscience) لباحثين من جامعة تكساس في مدينة أوستن، تم تدريب نموذج على صور مسح بالرنين المغناطيسي الوظيفي لثلاثة متطوعين، وقد تمكن من التنبؤ بجمل كاملة كانوا يسمعونها بدقة مذهلة، وذلك بمجرد قياس النشاط الدماغي. وتبين هذه النتائج الحاجة إلى وضع سياسات خاصة لحماية البيانات الدماغية في المستقبل، على حد تعبير الفريق.
ومع أن فك ترميز الكلام بالاعتماد على النشاط الدماغي ليس بالفكرة الجديدة، إلا أن هذه العملية تتطلب عادة استخدام أجهزة باضعة للغاية ومزودة بأقطاب يجب زرعها داخل الدماغ. أما الأنظمة غير الباضعة الأخرى فقد كانت مقيدة، وأقرب إلى فك ترميز كلمات إفرادية، أو جمل قصيرة.
ويمثّل هذا العمل أول مرة يتم فيها تركيب جمل كاملة بالاعتماد على أساليب غير باضعة عن طريق تسجيل النشاط الدماغي باستخدام المسح بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وفقاً لمصممي الواجهة. وعلى حين تتضمن صور الرنين المغناطيسي العادية صوراً لبنية الدماغ، فإن صور الرنين المغناطيسي الوظيفي تتيح تقييم تدفق الدم في الدماغ، حيث تبين المواضع والأجزاء التي يقترن تفعيلها بنشاطات معينة.
أولاً، قام الفريق بتدريب جي بي تي 1 (GPT1)، وهو نموذج لغوي كبير قامت بتطويره شركة أوبن أيه آي (OpenAI)، على مجموعة بيانات مؤلفة من جمل باللغة الإنجليزية تم جمعها من موقع ريديت (Reddit)، و240 قصة من برنامج ذاموث راديو آور (The Moth Radio Hour)، ونصوص صوتية من المدونة الصوتية مودرن لوف (Modern Love) لصحيفة نيويورك تايمز (New York Times).
وقد أراد الباحثون استخدام مواد يشعر المرء بالتشويق والمتعة عند الاستماع إليها، لأنها ستكون أكثر قدرة على إنتاج بيانات جيدة للمسح بالرنين المغناطيسي الوظيفي من المواد التي تثير ملل المشاركين.
ويقول الأستاذ المساعد المختص بعلم الأعصاب وعلم الحاسوب في جامعة تكساس في أوستن وقائد المشروع، ألكسندر هوث، بتعبير مرح: "جميعنا نحب الاستماع إلى المدونات الصوتية، فلمَ لا نستلقي داخل جهاز للمسح بالرنين المغناطيسي في أثناء استماعنا إليها؟".
خلال الدراسة، استمع كل من المشاركين الثلاثة إلى 16 ساعة من حلقات مختلفة من المدونات الصوتية نفسها داخل جهاز للمسح بالرنين المغناطيسي، إضافة إلى بضعة أحاديث من مؤتمرات تيد (TED). وتقوم الفكرة على جمع كمية كبيرة من البيانات، حيث يقول الفريق إنها أكبر بخمس مرات من مجموعات البيانات اللغوية المستخدمة عادةً في تجارب الرنين المغناطيسي الوظيفي المتعلقة باللغة.
وقد تعلم النموذج كيفية التنبؤ بالنشاط الدماغي الذي يمكن أن تؤدي قراءة كلمات معينة إلى تحفيزه. ولتفكيك ترميز هذه الإشارات، يقوم النظام بتخمين سلاسل الكلمات، ويتحقق من مدى التطابق بين التخمين والكلمات الفعلية. ويتنبأ النظام باستجابة الدماغ للكلمات التي خمنها، ثم يقارنها باستجابات الدماغ الفعلية المقاسة.
وعند اختبار النموذج على حلقات مدونات جديدة، تمكن النظام من تحديد فحوى المادة التي كان المستخدمون يستمعون إليها بمجرد قياس نشاطهم الدماغي، كما تمكن في أغلب الحالات من تحديد الكلمات والجمل بدقة. وعلى سبيل المثال، سمعت إحدى المستخدمات جملة "I don’t have my driver’s license yet" (لم أحصل على رخصة القيادة بعد). وقام مفكك الترميز بتركيب الجملة التالية: "She has not even started to learn to drive yet" (لم تبدأ حتى بتعلم قيادة السيارة بعد).
كما قام الباحثون أيضاً بعرض مقاطع قصيرة خالية من الحوارات من إنتاج شركة بيكسار (Pixar)، وتسجيل الاستجابة الدماغية للمشاركين، وذلك في إطار تجربة منفصلة مصممة لاختبار قدرة مفكك الترميز على تحديد المحتوى العام لما كان المستخدمون يشاهدونه. وقد تبين أنه قادر على ذلك بالفعل.
ولكن مختص علم الأعصاب النظري في معهد فيجن في باريس، رومين بريت، والذي لم يشارك في هذه التجربة، لم يقتنع بالكامل بفاعلية هذه التكنولوجيا في مرحلتها الحالية. ويقول: "تقوم طريقة عمل الخوارزمية بشكلٍ أساسي على استخدام نموذج ذكاء اصطناعي لابتداع الجُمل اعتماداً على معلومات مبهمة حول المجال الدلالي للجُمَل، والذي تم استنباطه من صور المسح الدماغي. ومن المحتمل أن نجد بعض حالات الاستخدام المثيرة للاهتمام، مثل استنباط محتوى الأحلام بشكلٍ عام. ولكني متشكك بعض الشيء بشأن قدرتنا على الوصول إلى مستوى القراءة والأفكار".
ومع أن التجربة لم تصل بالضرورة إلى مرحلة الكمال، إلا أنها تُثير بعض التساؤلات الأخلاقية حول الاستخدام المحتمل لمفككات الترميز الدماغية في مجال المراقبة والاستجواب. وللتعامل مع هذه التساؤلات، قرر الفريق اختبار إمكانية تدريب مفكك ترميز وتشغيله دون تعاون الشخص المعني. وقام الفريق بتجربة إمكانية تفكيك ترميز الكلام الصادر عن كل مشارك باستخدام نماذج تفكيك الترميز التي تم تدريبها على بيانات من مشارك آخر. ووجد الفريق أن أداء تفكيك الترميز كان "أفضل من العشوائية بقليل".
وهو ما يشير، كما يقول الفريق، إلى عدم إمكانية استخدام مفكك الترميز على النشاط الدماغي لشخص ما دون موافقة هذا الشخص وتقديمه للمساعدة في تدريب مفكك الترميز في المقام الأول.
يقول أحد طلاب الدكتوراة في جامعة تكساس، وأحد أعضاء الفريق، جيري تانغ: "نعتقد أن الخصوصية العقلية أمر فائق الأهمية، وأنه يجب ألا يتم تفكيك ترميز إشارات الدماغ لأي شخص كان دون موافقته وتعاونه، ونعتقد أنه من المهم مواصلة إجراء الأبحاث بشأن آثار تفكيك الإشارات الدماغية على الخصوصية، وفرض سياسات تهدف إلى حماية الخصوصية العقلية لكل شخص".
ريانون ويليامز (Rhiannon Williams): تكتب نشرة ذا داونلود (The Download) الإخبارية، وهي النشرة الإخبارية الوحيدة التي يجدر بك قراءتها يومياً. وهي مراسلة إخبارية أيضاً، وقبل الانضمام إلى إم آي تي تكنولوجي ريفيو كانت مراسلة متخصصة بالتكنولوجيا في صحيفة … المزيد آي (i)، ومراسلة متخصصة بالتكنولوجيا في صحيفة ذا تيليغراف (The Telegraph). أدرج اسمها ضمن قائمة المرشحين النهائية لجائزة الصحافة البريطانية في 2021، وهي تظهر بصورة منتظمة بصفة خبيرة على قناة بي بي سي.
تقول إحدى شركات التكنولوجيا الحيوية ضمن اختبار مهم لمجال طب الخلايا الجذعية، إن زرع العصبونات المصنوعة في المختبر في أدمغة 12 شخصاً مصاباً بداء باركنسون يبدو آمناً وربما أدى إلى تخفيف شدة الأعراض لدى بعضهم.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك، استمرار استخدامك للموقع يعني موافقتك على ذلك. سياسة الخصوصيةأوافقX
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.
