يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
استطلاع: سكان الإمارات يريدون الأتمتة في منازلهم ولكن ليس في الصحة والتعليم
أوضح استطلاع جديد للرأي أن غالبية سكان الإمارات العربية المتحدة سيرحبون بوجود أجهزة ذكاء اصطناعي في منازلهم، لكن معظمهم لن يتقبلوا الأطباء أو المعلمين المؤتمتين.
وأشار الاستطلاع -الذي أجرته شركة أبحاث السوق يوجوف (YouGov) ونُشر في "التقرير الدولي للتكنولوجيا 2021" - إلى وجود قبول واسع عندما يتعلق الأمر بتركيب الأجهزة المنزلية الذكية ووسائل النقل المؤتمتة، على وجه الخصوص. كما قال 36% من المشاركين في الاستطلاع إنهم سيقبلون إمكانية أتمتة الأخبار ووسائل الإعلام، مقابل 26% فقط فضلوا أن تظل تحت قيادة بشرية. لكن ما يقرب من نصف المشاركين قالوا إن التدريس وطب الأسرة والجراحة يجب أن تظل تحت سيطرة البشر.
وفي سؤال منفصل، عبر حوالي ثلث الأشخاص عن شعورهم بالقبول والأمل والتفاؤل تجاه الذكاء الاصطناعي. في المقابل، أظهر 48% مستوى معين من الخوف والارتباك و"الشك والقلق بشأن تطوير الذكاء الاصطناعي". وعلى الرغم من الانتقادات الشديدة للدور الذي تلعبه منصات التكنولوجيا، مثل فيسبوك وتويتر، مال المشاركون إلى الوثوق في الشركات الكبيرة (46%) أكثر من الشركات الأصغر حجماً.
وأوضحت يوجوف أن الاستطلاع -الذي يستكشف مشاعر الناس تجاه الذكاء الاصطناعي عبر 17 منطقة جغرافية و19 ألف شخص، منهم أكثر من 1000 في دولة الإمارات- يهدف إلى مساعدة مؤسسات القطاعين العام والخاص على التخطيط، مع الإقرار بالمخاوف البشرية.
وقد سجل المشاركون في الاستطلاع في فرنسا والولايات المتحدة أقل نسب قبول للذكاء الاصطناعي والأتمتة، بنسبة 7% و14% على التوالي، وأعلى نسب شك (37% و39%). في المقابل، كانت الصين والهند وهونغ كونغ وسنغافورة والإمارات من أكثر الدول قبولاً للذكاء الاصطناعي من بين من شملهم الاستطلاع.
الرابط (إنجليزي)
تجربة أسترالية لتحسين قطاع النقل باستخدام الذكاء الاصطناعي
تعاونت حكومة مقاطعة نيو ساوث ويلز الأسترالية مع شركة سيسكو، لتجربة استخدام الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء وتكنولوجيا الحوسبة المتطورة في تحسين وسائل النقل العام في مدينتي سيدني ونيوكاسل الأستراليتين.
لإجراء التجربة، سيتم ربط العديد من وسائل النقل العام (الحافلات والعبّارات وعربات السكك الحديدية الخفيفة) بتقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، بهدف معرفة كيف يمكن لعرض هذه الخدمات في الوقت الفعلي أن يزيد الموثوقية ويحسّن اتخاذ القرارات المستقبلية المتعلقة بالشبكة وأعمال الإصلاح.
وفي التجربة، ستستخدم شركة "إن إس دبليو ترانسبورت" عدة تقنيات منها: إنترنت الأشياء، من أجل رقمنة المكونات المادية وتوصيلها بالشبكة عبر أجهزة الاستشعار. والحوسبة الطرفية، لجمع البيانات من المكونات المتصلة في الوقت الفعلي، ما يُساعد في اتخاذ القرار بشكل أسرع. وأخيراً الذكاء الاصطناعي، للمساعدة في فهم البيانات وأتمتة العملية.
تأتي هذه التجربة تزامناً مع تخفيف القيود المفروضة من أجل الحد من انتشار فيروس كورونا، وتزايد الطلب على وسائل النقل في المناطق المزدحمة في مدينة سيدني. وقال روب ستوكس وزير النقل الأسترالي: "لقد دخلنا في شراكة مع سيسكو لاستكشاف كيف يمكن لتوريد المركبات وطلب العملاء وأدائها في الوقت الفعلي، أن يوجه قرارات الشبكة المستقبلية، ومراقبة ظروف الطريق لتحديد الأماكن التي تتطلب أعمال الإصلاح".
للمزيد من التفاصيل حول هذا الموضوع، تابع القراءة على موقعنا عبر هذا الرابط.
باحثون يطورون نموذج تعلم آلي يتعرف على الأطفال المصابين بالتوحد
طور باحثون بجامعة شيكاغو نظاماً حاسوبياً يصنف التوحد عند الأطفال الصغار بناءً على البيانات التي تم جمعها أثناء الفحوصات الروتينية.
وأوضح الباحثون أن النهج الجديد يمكن أن يتنبأ بشكل موثوق بالتشخيص النهائي لاضطراب طيف التوحد (ASD) لدى الأطفال، دون الحاجة إلى فحوصات دم إضافية، باستخدام البيانات التي تم جمعها من زيارات الطبيب السابقة. وأضافوا أن هذا النهج يقلل من عدد عمليات التشخيص الإيجابي الخاطئة لاضطراب طيف التوحد الناتجة عن طرق الفحص التقليدية بمقدار النصف.
يمكن تشخيص اضطراب طيف التوحد في بداية السنة الثانية من عمر الطفل، ولكن عمليات التشخيص الخاطئة باستخدام الفحوصات الأولية المستخدمة اليوم يمكن أن تؤخر تأكيد التشخيص الحقيقي. ونظراً لقيمة التدخل المبكر والعدد المحدود من الأشخاص المدربين، فإن الأدوات التي يمكن أن تقلل من أعداد المرضى المطلوبين للخضوع لعملية طويلة ومتعددة الخطوات للتشخيص الإيجابي الرسمي يمكن أن يكون لها تأثير عميق على رعاية المرضى.
وفي دراسة نشرت في دورية (ٍساينس أدفانسز)، قال الباحثون إن الفكرة الرئيسية هي أن الأطفال المصابون بالتوحد لديهم معدلات أعلى من حالات معينة -مثل الربو ومشاكل الجهاز الهضمي ونوبات الصرع- من أقرانهم غير المصابين بالتوحد. ويمكن أن تكون الإصابة بهذه الأمراض إشارة تشخيصية مفيدة. وقد تألفت مجموعة البيانات المستخدمة في الدراسة من تقارير طبية أسبوعية عن 30 مليون طفل تتراوح أعمارهم بين 0 و6 سنوات.
وحدد المؤلفون 17 فئة مرضية ظهرت في مجموعة البيانات، ثم حولوا التاريخ الطبي لكل طفل إلى سلسلة زمنية، واحدة لكل فئة مرضية. بعد ذلك، قام المؤلفون بتدريب 68 نموذجاً من نماذج ماركوف، التي تتنبأ باحتمالية حدوث سلسلة من الإجراءات. وتم استخدام نموذج واحد لكل فئة مرضية لتغذية آلة تعزيز التدرج (Gradient Boosting Machine) وهي عبارة عن مجموعة متكاملة من خوارزميات أشجار القرار. وقد بلغت دقة النظام -النسبة المئوية للأطفال الذين تم تصنيفهم على أنهم متوحدون وكانوا مصابين بالفعل- 33.6%، بينما تبلغ دقة تصنيف الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و24 شهراً حالياً 14.1%.
الرابط (إنجليزي)
|
