يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
هل يمكن لنظام يعمل بالذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بالأولويات العلمية لعشر سنوات مقبلة؟
كل عشر سنوات، يجب على الفلكيين الأميركيين اتخاذ بعض القرارات الصعبة لتحديد الأولويات العلمية لهذا المجال خلال العقد المقبل. وتُلخص هذه القرارات في خطة تحمل اسم "المسح العشري للفلك والفيزياء الفلكية". ومن المتوقع أن يصدر تقرير المسح العشري السابع، الذي يحمل اسم (أسترو 2020)، نهاية هذا الشهر. وتعتمد الأوساط العلمية، والمؤسسات التي تقدم التمويل، وحتى الكونجرس، على هذه التقرير لاتخاذ القرارات حول كيفية توجيه الاستثمار في الوقت والمال.
وبما أن المسح العشري يمثل دراسة جماعية، يجب على الباحثين الذين يرغبون في أخذ مشاريعهم بعين الاعتبار تقديم مقترحاتهم مسبقاً قبل أكثر من سنة، لإخضاعها للدراسة. بيد أن هذه العملية معقدة للغاية، حيث تتلقى لجنة المسح المعلومات والآراء والتقييمات من مجموعة لجان فرعية، وتأخذ بعين الاعتبار كمية كبيرة جداً من المعلومات لوضع الاستراتيجيات البحثية. وعلى الرغم من أن أعضاء اللجان مختارون وفقاً لخبرتهم في مجالاتهم الخاصة، فإنه يستحيل على كل عضو من هذه اللجان فهم جميع تفاصيل المقترحات والتوجهات العلمية بالكامل.
لذا، يرغب فريق من الباحثين باستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة العلماء على اتخاذ القرارات الصعبة حول توزيع الأولويات على العروض والمقترحات. ويقول هارلي ثرونسون، وهو عالم متقاعد كان يعمل في مركز جودارد للتحليق الفضائي التابع لوكالة ناسا، والمؤلف الأساسي لهذا المقترح: "ما نريده هو بناء نظام يقوم بكمية كبيرة من العمل المطلوب في المسح العشري، ويسمح للعلماء العاملين في المسح العشري بالتركيز على المهام التي يتقنونها بالفعل".
احتاج فريق ثرونسون إلى أكثر من سنة لبناء هذا النظام، ولكن في نهاية المطاف، تمكن الفريق من تدريبه على أكثر من 400,000 بحث علمي تم نشره هذا العقد. كما تمكن الفريق أيضاً من تعليم الذكاء الاصطناعي كيفية تفحص الآلاف من فقرات الملخص الأولي في الأبحاث لتحديد المجالات عالية التأثير ومنخفضة التأثير، وذلك بالاعتماد على جمل تعبر عن المواضيع ببضع كلمات مثل "نظام كوكبي" أو "كوكب خارج النظام الشمسي".
ووفقاً لتقرير الباحثين، فقد نجح نظام الذكاء الاصطناعي في تحديد ستة توجهات بحثية واسعة الانتشار في السنوات العشر الماضية بطريقة "التنبؤ الارتجاعي"، بما فيها تصاعد سريع للغاية في أبحاث الكواكب الخارجية ورصد المجرات.
ويقول ثرونسون: "من أهم تحديات الذكاء الاصطناعي هو قدرته على التنبؤ بالأشياء أو إنتاجها أو تحليلها بشكل مفاجئ تماماً للبشر". ويعتقد ثرونسون وزملاؤه أن اللجنة الرئيسية يجب أن تستخدم هذا النظام لمساعدتها على دراسة وتلخيص الكميات الهائلة من النصوص التي يجب أن تتعامل معها، تاركة للخبراء البشر مهمة اتخاذ القرار النهائي.
للمزيد حول هذا الموضوع، تابع قراءة المقال على موقعنا: الرابط
باحث مصري يشارك في تطوير نموذج حاسوبي لعلاج السرطان
تمكن باحث مصري من جامعة الأزهر، بمشاركة فريق من جامعة هارفارد وجامعة إلينوي ومراكز بحثية أميركية، من تطوير نموذج حاسوبي يعتمد على الذكاء الاصطناعي قادر على تحديد مدى تطور مرض السرطان بدقة، ما يقود لاكتشاف علاجات لهذا المرض الخبيث، فضلاً عن محاصرته في مرحلة مبكرة قبل انتشاره.
وفي دراسة نُشرت الأسبوع الماضي في دورية نيتشر، أوضح الفريق البحثي أنه قام بدراسة السجل الجيني لأكثر من ألف مريض من مرضى السرطان، وتحديد ما إذا كان السرطان في كل مريض من النوع المبكر أم من النوع المتقدم المقاوم للأدوية والذي انتشر أو قد ينتشر إلى أعضاء أخرى.
وأوضح الباحث الأول في الدراسة الدكتور هيثم عبد الرحمن المراكبي، المدرس بقسم النظم والحاسبات في جامعة الأزهر والباحث بمركز دانا فاربر للسرطان بجامعة هارفارد الأميركية، أن الفريق البحثي قام بتطوير نموذج حاسوبي غير تقليدي يعتمد على التعلم الآلي وتحديداً الشبكات العصبونية العميقة (DNN)، يمكنه تحديد مرحلة السرطان بطريقة مؤتمتة بعد تدريبه على السجلات الجينية للمرضى.
وتابع أن النموذج الحاسوبي المطور المعروف باسم (لوغاريتمات التعلم العميق) استطاع تحديد مرحلة السرطان بدقة للمرضى، ما يعني أن النموذج يستطيع التمييز بين السرطان المبكر والمتقدم عن طريق تحليل السجل الجيني للمريض. وأوضح أنه يمكن استخدام هذا النموذج لمعرفة احتمالية أن يبدأ السرطان لدى المريض في عملية الانتشار الخبيث، ما يسهل على الطبيب المعالج اتخاذ التدابير اللازمة مبكراً وقبل فوات الأوان.
وأكد المراكبي أنه بالنظر لأبعد من مجرد التنبؤ باحتمالية تطور السرطان فإن أحد مخرجات البحث الجديد هو تقديم تفسيرات لهذه التنبؤات، موضحاً أن "أحد أهم عيوب النماذج الحاسوبية المعتمدة على تقنيات الذكاء الصناعي المستخدمة حالياً هي عدم القدرة على معرفة كيفية عمل هذه النماذج من الداخل أو إيجاد تفسير للقرارات التي اتخذتها هذه النماذج، فهي تعتبر كصندوق أسود يقوم بأداء مهمته دون الإفصاح عن تفسير لطريقة عملها". وعلى العكس من ذلك "استطاع الفريق البحثي بناء آلية مبتكرة تتيح للنموذج الحاسوبي المستخدم ليس فقط التمييز بين السرطان المبكر والمتقدم، وإنما أيضاً تقديم تفسيرات عن التغيرات والجينات والعمليات الحيوية المرتبطة بعملية انتشار السرطان".
الرابط
رابط الدراسة المنشورة في دورية نيتشر.
سامسونج تأمل في "نسخ ولصق" الدماغ على شريحة ثلاثية الأبعاد
نشرت شركة سامسونج وجامعة هارفارد بحثاً مشتركاً جديداً يشير إلى أنه من الممكن تطوير شريحة ذاكرة مستوحاة من الدماغ، من خلال "النسخ واللصق".
وفي الدراسة -التي نُشرت في دورية نيتشر إلكترونكس (Nature Electronics)- اقترح الباحثون أنه يمكن نسخ خريطة الاتصال العصبي للدماغ باستخدام مصفوفة أقطاب كهربائية نانوية. وأضافوا أنه يمكن استخدام مصفوفة الأقطاب لتسجيل الإشارات الكهربائية التي تصدرها الأعداد الكبيرة من الخلايا العصبية الموجودة في الدماغ. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه التسجيلات لرسم الخريطة العصبية من خلال تحديد مكان اتصال الخلايا العصبية ببعضها ومدى قوة هذه الاتصالات.
وبمجرد نسخ الخريطة العصبية، يمكن لصقها على شبكة ثلاثية الأبعاد عالية الكثافة من ذاكرة الحالة الصلبة، مثل الذاكرة الوميضية (flash memory) التجارية المستخدمة في محركات الحالة الصلبة (SSD). ويتوقع الباحثون أن تمتلك شريحة الذاكرة في نهاية المطاف خصائص الدماغ، مثل الطاقة المنخفضة والتعلم السهل والتكيف مع البيئة والاستقلالية والإدراك.
كما تقترح الورقة أيضاً أن إحدى الطرق الممكنة لتسريع لصق الخريطة العصبية هي "تنزيلها" مباشرةً على شريحة ذاكرة. ويقول دونهي هام، زميل معهد سامسونج المتقدم للتكنولوجيا إن "الرؤية التي نقدمها طموحة للغاية، لكن العمل نحو هذا الهدف البطولي سيتخطى حدود الذكاء الآلي وعلم الأعصاب وتكنولوجيا أشباه الموصلات".
وسيكون لكل وحدة ذاكرة مقاومة وموصلية كهربائية (conductance) تعكس قوة كل اتصال عصبي في الخريطة. وتعتقد سامسونج أن النتيجة ستكون عودة فعالة إلى "الهندسة العكسية للدماغ" مثلما أراد العلماء في الأصل. ويمكن أن تكون هذه الخطوة بمثابة "اختصار" للوصول إلى أنظمة ذكاء اصطناعي تتصرف مثل الأدمغة الحقيقية، بما في ذلك المرونة في تعلم مفاهيم جديدة والتكيف مع الظروف المتغيرة.
الرابط (إنجليزي)
|
