يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
دراسة: التعلم الآلي يمكنه التنبؤ بمن سيصاب بالخرف في غضون عامين
توصلت دراسة واسعة النطاق أجراها علماء في جامعة إكستر بالمملكة المتحدة إلى أن التعلم الآلي يمكنه أن يكشف بدقة كبيرة أي الأشخاص قد يصابون بالخرف قريباً.
وبحسب الدارسة التي نٌشرت يوم الخميس الماضي في دورية (JAMA Network Open)، فقد وصلت دقة تنبؤ الذكاء الاصطناعي بالأشخاص الذين سيصابون بالخرف في غضون عامين إلى 92٪. ويقول المؤلفون إن هذه الدقة الخوارزمية لتنبؤات الذكاء الاصطناعي قد تكون قادرة على تقليل كمية عمليات التشخيص الخاطئة بالخرف، وربما تساعد الأطباء على التدخل في وقت مبكر.
استندت الدراسة إلى بيانات من أكثر من 15300 مريض حضروا إلى شبكة مكونة من 30 عيادة ذاكرة تابعة للمركز الوطني الأميركي لتنسيق مرض الزهايمر (NACC)، بين عامي 2005 و2015، واستخدم الباحثون خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط المخفية في البيانات، وتحديد الأفراد الأكثر تعرضاً لخطر الإصابة بالخرف في غضون عامين.
وأوضح المؤلفون أن أي من الحاضرين لم يكن مصاباً بالخرف في بداية الدراسة، على الرغم من أن العديد منهم كانوا يعانون من مشاكل في الذاكرة أو وظائف الدماغ الأخرى. وأضافوا أن القدرة على التفريق بين المرضى الذين سيصابون بالخرف ضمن إطار زمني ملائم سريرياً وأولئك الذين لن يصابوا بالمرض يمكن أن تساعد الأطباء في إعطاء الأولوية للمرضى المعرضين لخطر كبير للإصابة بالخرف.
ويقول البروفيسور ديفيد لويلين، الذي أشرف على الدراسة، إنه بالإضافة إلى تعزيز الثقة في قدرات التنبؤ الحاسوبي، فإن النتائج تقدم دليلاً على أن الآلات يمكن أن تساعد في تحديد "المرضى الذين ربما تم تشخيصهم بشكل خاطئ". والتشخيص الخاطئ ليس مشكلة صغيرة عندما يتعلق الأمر بالخرف، إذ يشير الباحثون إلى أن ما يقرب من 8٪ من عمليات التشخيص في عينة البيانات الكبيرة التي استخدموها تم إجراؤها عن طريق الخطأ وتم عكسها لاحقاً. وقد تمكن التعلم الآلي من تحديد أكثر من 80٪ من تلك التشخيصات بدقة.
الرابط (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي يقدم صورة أكثر دقة لمومياوات الحيوانات المصرية
على مدى ما لا يقل عن عقد من الزمان، اهتم علماء الآثار بتطبيق تقنيات جديدة لفهم ماضينا بشكل أفضل، وكان التصوير المجهري للإشعاع السنكروتروني بمنزلة معيار ذهبي للوصول إلى الأجزاء الداخلية للبقايا الأثرية دون تدميرها.
والتصوير المجهري للإشعاع السنكروتروني هو تقنية ناجحة جداً في فحص الحفريات، تتيح للباحثين تصور البنية الدقيقة للعظام بشكل ثلاثي الأبعاد، وفحص كمية الأنسجة العظمية في كل عينة. لكن تلك العملية طويلة ومعقدة وتحتاج إلى أسابيع من الجهد البشري، خاصةً بالنسبة للعينات البيولوجية مثل مومياوات الحيوانات التي تتطلب إجراء عمليات تقسيم يدوي للصور الملتقطة.
ومن هنا تأتي أهمية الدور الذي يؤديه الذكاء الاصطناعي في تقليل ذلك الجهد بشكل كبير وتقليل الوقت المتوقع للانتهاء من عمليات تقسيم الصور وتجزئتها إلى بضع ساعات تبعاً لحجم الصورة وتعقيدها، وفق دراسة نشرتها دورية "بلوس ون" (PLOS ONE)، وأجراها فريق بحثي فرنسي-مالطي مشترك؛ بهدف تطوير آلية لتقسيم الصور الخاصة بالحفريات باستخدام التعلم الآلي.
يقول جوهان بريفا، الأستاذ المشارك بقسم الاتصال والحاسب والهندسة بجامعة مالطا، والباحث الرئيسي في الدراسة: البرنامج التي طورناه متاح للاستخدام مجاناً، ويعتمد على التعلم الآلي لبناء نموذج للمواد التي يتم تقسيمها يدوياً؛ إذ يتم استخدام هذا النموذج لتقسيم الصورة بأكملها وتجزئتها. على سبيل المثال، يقوم مرفق الإشعاع السنكروتروني الأوروبي حالياً بتوليد كميات هائلة من بيانات الأعضاء البشرية تصل إلى 2 تيرابايت للفحص الواحد، ويمكن لأساليب الذكاء الاصطناعي فقط تجزئة هذه البيانات وتقسيمها. ففي لغة الحاسوب، تُعد تجزئة الصورة خطوةً مهمة في توفير المدخلات لفهم الصورة، عن طريق تقسيم الصورة إلى مناطق ذات معنى.
ويضيف بريفا: تم خلال الدراسة تطبيق هذه التقنية على دراسات أثرية خاصة ببقايا حيوانات محنطة تعود إلى العصرين البطلمي والروماني في مصر القديمة (حوالي القرن الثالث قبل الميلاد إلى القرن الرابع الميلادي)، التي لا نعرف سوى القليل عن أصولها التاريخية والأثرية.
ويتابع: أجرينا عمليات تشريح افتراضية، ما ساعدنا في الحصول على معلومات حول حياة الحيوانات وموتها في الحضارات الماضية، وقد حققت التقنية المستخدمة لفحص مجموعة من أربع عينات من مومياوات الحيوانات المصرية القديمة، دقةً إجماليةً تبلغ ما بين 94 إلى 98% عند مقارنتها بالشرائح التي تم تقسيمها يدوياً، وزادت نسبة الدقة إلى ما بين 97 إلى 99% عند استخدام التعلم العميق، ما يؤكد أهمية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج دقيقة.
الرابط
عالم ما بعد الأتمتة
في البدء كانت الأتمتة، كأولى ثمار الابتكار في عصر الصناعة، وما بعده. وبموجبها تم استبدال العمل الآلي بالعمل البشري، والتحول إلى ما سُمي بالصناعة الآلية أو الأتمتة الصناعية. واليوم، فإن عصراً جديداً أكثر أتمتة بكثير من سابقه، هو ما صار يسمى بعصر «أمة الابتكار»، سِمته الأساسية، الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة والطابعات ثلاثية الأبعاد، وغيرها من منتجات التكنولوجيا التي ستغير الحياة بسرعة مذهلة، كما لم نعهدها من قبل.
والأخطر، أن ذلك سيتم بأثمان باهظة تتضاءل معها تلك التي دفعت عمّال مصانع النسيج الإنجليز في القرن التاسع عشر، لتدمير آلات النسيج احتجاجاً على أصحاب المصانع في نوتنجهام الذين استجلبوا الآلات لتحل محلهم، والتي انتهت بقيام أصحاب المصانع والمطاحن بإطلاق النار على المحتجين وقمع حركتهم التي استمرت زهاء 6 سنوات (من 1811 إلى 1816)، بالقوة العسكرية.
والحال إن معظم الناس لا يخشون الذكاء الاصطناعي لأنهم ببساطة ليسوا على علم بعد بما ينطوي عليه من تداعيات، لعل أبرزها وأخطرها أتمتة الوظائف. وقد خلُص بحث أجرته شركة "ديلويت" البريطانية وجمعية محترفي الموارد البشرية، الكندية، إلى أن ما بين 35% و42% من الوظائف ستتأثر بأتمتة الوظائف.
هذه التغيرات لن تحدث في المستقبل، بل إنها تحدث الآن. كما أن تقريراً آخر صادراً عن معهد بروكفيلد للابتكار، الكندي، أشار إلى أن البلدات والمدن الصغيرة التي تعتمد على التصنيع والتعدين والزراعة ستكون من بين المناطق الأكثر تضرراً من الأتمتة، تليها المدن الكبيرة. وستكون المدن الكبرى، الأقل تضرراً.
وهكذا فإن أرباب العمل، في سعيهم الدؤوب لخفض كلفة الإنتاج، وزيادة إنتاجية العمل قد تسببوا بتقليص الطلب على قوة العمل، فضلاً عن تقليص أعدادها. ووفقاً لبيانات هيئة الإحصاء الكندية، فقد انخفض عدد الوظائف اللازمة لتوليد مليون دولار في أعمال التصنيع إلى النصف من عام 1980 إلى عام 2013.
بعض المؤسسات التكنوقراطية، تحاول التخفيف من أخطار هذا الشبح، مثل شركة "ديلويت" التي حاولت في دراسة حالة طمأنة العاملين بالقول إن فرص العمل ستنمو، لكن من يقوم بالعمل سيتغير، مع ترك الأنشطة القائمة على الحكم للبشر، فيما سيُخصص المزيد من المهام المتكررة للذكاء الاصطناعي. بينما ذهب بعضها الآخر للقول إن الأتمتة ستحرر الإنسان من المهام الرتيبة، أو المملة، أو حتى الخطرة. بل إن بعضها ذهب لحد القول إن الأتمتة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تجعل الإنسان أكثر سعادة، من خلال توفير الوقت، وإن مكان العمل المستقبلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، قد لا يكون في نهاية المطاف، سيئاً للغاية.
الرابط
|
