جوجل تطلق أداة ذكاء اصطناعي تتيح للمستخدمين تشخيص الأمراض الجلدية بأنفسهم
أعلنت شركة جوجل خلال مؤتمرها Google I/O أنها أطلقت أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ستساعد المستهلكين على تشخيص مئات الأمراض الجلدية ذاتياً. وتعد الأداة -التي يُطلق عليها اسم ديرم أسيست (Derm Assist)- الأولى من نوعها، وتستهدف ما يقرب من ملياري شخص على مستوى العالم يعانون من أمراض جلدية تتراوح بين حب الشباب وسرطان الجلد.

لاستخدام الأداة، يتعين على المستخدمين تسجيل الدخول إلى حساباتهم الشخصية على جوجل وتحميل صور حالتهم الطبية على موقع ديرم أسيست ثم الإجابة عن أسئلة حول الأعراض التي يعانون منها. بعد ذلك، يقوم أحد نماذج الذكاء الاصطناعي بتحليل المعلومات وإنشاء قائمة بالحالات المرضية الممكنة التي تتطابق مع الأعراض.

وستكون الخدمة -التي استمر تطويرها على مدار ثلاثة أعوام- مجانية لجميع المستخدمين. وتقول الشركة إن أداتها الجديدة "لا تهدف إلى تقديم تشخيص للحالة... بل نأمل أن تتيح لك الوصول إلى معلومات موثوقة حتى تتمكن من اتخاذ قرار مستنير بشأن خطوتك التالية".

واختارت جوجل طب الأمراض الجلدية كأول هدف لأدوات الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تطورها بسبب العدد الهائل من الأشخاص المصابين بالأمراض الجلدية، حيث تقول الشركة إن هناك ما يقرب من 10 مليارات عملية بحث تُجرى على محركها البحثي كل عام تتعلق بمشاكل الجلد والأظافر والشعر. وأضافت أن الدراسات تظهر أن الناس لا يتمكنون من تشخيص أنفسهم بشكل صحيح سوى في 13% من الحالات فقط.

ويعتمد نظام ديرم أسيست على خوارزمية تعلم آلي مدربة على أكثر من 16000 حالة إصابة حقيقية بأمراض جلدية. وتشير دراسة أجريت العام الماضي إلى أن الأداة قادرة على تحديد الأمراض الجلدية بدقة تماثل أطباء الجلد المعتمدين من الولايات المتحدة. وقد تم تصميم الخوارزمية لتكون حذرة في اتخاذ القرار. كما تتم مراجعة بعض المعلومات المقدمة للمستخدمين من قبل أطباء بشر. وإذا ذكر المستخدم أي أعراض مقلقة، مثل عدم القدرة على التنفس، فإن الأداة تنصحه بمراجعة الطبيب على الفور.

الرابط1 (إنجليزي)
الرابط2 (عدد سابق من النشرة: أهم ما أعلنته جوجل في مؤتمرها Google I/O)

فيسبوك تطور نموذج تعرف على الكلام يتعلم من بيانات غير موسومة
في الوقت الحالي، يتم تدريب أنظمة التعرف على الكلام على كميات هائلة من التسجيلات الصوتية المرفقة مع نصوصها، بالاعتماد على تقنيات التعلم الموجه. وتكمن المشكلة في الوقت والجهد الذي يستهلكه إنتاج النصوص المكتوبة، بالإضافة إلى عدم توفر كمية كافية من الكلام المرفق بالنص للعديد من اللغات.

لمواجهة هذا التحدي، أعلنت فيسبوك عن نموذج جديد يدعى "Wav2vec-U" لتطوير أنظمة التعرف على الكلام دون الحاجة إلى نص مكتوب مرافق. يقوم نموذج "Wav2vec-U" على التعلم ذاتي التوجيه (مصطلح اليوم)؛ حيث يتم تزويدها ببيانات غير معروفة مسبقاً وغير موسومة، لتستخدم شبكة توليدية تنافسية (GAN) للتنبؤ بالوحدات الصوتية المترافقة مع تسجيل صوتي معين.

قامت فيسبوك بتقييم أداء النموذج على مجموعة بيانات معيارية تسمى (TIMIT). ومن خلال تدريبه على 9.6 ساعة من التسجيلات الصوتية و3 آلاف جملة نصية، نجح النموذج في تخفيض معدل الخطأ بنسبة 63% بالمقارنة مع أفضل نماذج التعلم غير الموجه. وأوضحت الشركة أن النموذج حقق دقة تضاهي أفضل أنظمة التعلم الموجه المستخدمة قبل بضع سنوات فقط، والتي تم تدريبها على مئات الساعات من التسجيلات الصوتية.

وتقول فيسبوك إن هذه الطريقة تمثل خطوة هامة نحو بناء آلات قادرة على أداء مجموعة واسعة من المهام من خلال التعلم من المراقبة. تجدر الإشارة إلى أن فيسبوك كانت قد أعلنت في مارس الماضي عن استخدام التعلم شبه الموجه في تطوير نظام الرؤية الحاسوبية "SEER" الذي يستطيع أن يتعلم انطلاقاً من أي مجموعة عشوائية من الصور على الإنترنت دون الحاجة إلى تنسيق بيانات الصور أو وسمها.


الرابط1 (إنجليزي)
الرابط2 (فيديو على تويتر يوضح آلية عمل النموذج)
اقرأ مقالتنا ذات الصلة بالموضوع:

• فيسبوك تصنع سواراً يتيح التحكم في الحواسيب بواسطة الدماغ. الرابط

رنا القليوبي: شركة أفيكتيفا تعلم الآلات كيفية التعرف على مشاعر البشر
تتسم الكثير من عمليات الاتصال البشري بأنها غير لفظية، تظهر من خلال تعبيرات الوجه وإيماءات اليد والصوت ووضعية الجسم. ولكن بعد أكثر من عام من الاعتماد على مكالمات الفيديو ومنصات الاجتماعات الافتراضية التي اكتسبت شعبية أثناء الجائحة، بات من الواضح أننا لا نستطيع تمييز الكثير من هذه الإشارات عندما نتواصل افتراضياً.

لذا، تقول رنا القليوبي (شخصية اليوم)، المتخصصة في "الذكاء الاصطناعي العاطفي"، إن شركتها (أفيكتيفا) تعيد تصميم التكنولوجيا، لالتقاط الإشارات الاجتماعية غير الملحوظة والفوارق الدقيقة في التعبير البشري، لجعل الاتصال الرقمي أقرب إلى الطريقة التي نتفاعل بها وجهاً لوجه.

وتوضح العالمة وسيدة الأعمال المصرية الأميركية أن شركتها تركز على إمكانية تعليم الآلات التعرف على المشاعر البشرية والاستجابة لها من خلال قراءة تعابير الوجه ومسح حركات الجسم وتحليل الأصوات.

ومن خلال مزيج من أدوات التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية وشبكات التعلم العميق و"أطنان من البيانات"، درب فريق الشركة -التي تتخذ من مدينة بوسطن الأميركية مقراً لها- الخوارزميات على التقاط هذه الإشارات غير اللفظية في الوقت الحقيقي باستخدام أجهزة الاستشعار.
وحول استخدامات هذه التكنولوجيا في الحياة الواقعية، تقول القليوبي إنها قد تكون منقذة للأرواح في بعض الحالات. على سبيل المثال، يمكن استخدامها في أنظمة سلامة السيارات. ومن خلال الكاميرات والميكروفونات التي تقيس الإشارات التي تدل مثلاً على نعاس السائق أو تشتت انتباهه، طورت الشركة تقنية للمساعدة في الحفاظ على سلامة السائقين والركاب.

كما يمكن للذكاء الاصطناعي العاطفي أن يساعد المعلمين على قياس مدى ملل أو اهتمام طلابهم بشكل أفضل في الفصول الدراسية التي تُدرس عبر الإنترنت. ومن خلال تتبع الاستجابات العاطفية، مثل الابتسام أو تحريك العين، يمكن أن يدرك المتحدث مدى تفاعل جمهوره الافتراضي معه.

ولكن مع تنامي قدرات الذكاء الاصطناعي، يخشى البعض أن يُساء استخدام الذكاء الاصطناعي العاطفي للتلاعب بالناس، ما يؤدي إلى تآكل الثقة في هذه التكنولوجيا. لذا، أوضحت القليوبي أن أفيكتيفا اتخذت عدة خطوات لحماية خصوصية بيانات المستخدمين ومنع التحيز بين خوارزميتها. وأضافت أن الشركة لا تحصل على البيانات الشخصية سوى بموافقة الأشخاص، مع التأكد من حصولهم على قيمة مقابل مشاركة هذه البيانات. ففي مثال السيارة مثلاً، ستتيح مشاركة البيانات للمستهلك سلامة جسدية أفضل، لأنها تساهم في التأكد من بقائه في حالة تأهب كافية للتركيز على القيادة.

الرابط (إنجليزي)