يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
دراسة: أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تخطئ لكنها لا تعترف بالخطأ
يتم بناء أنظمة ذكاء اصطناعي للمساعدة في العديد من المجالات بما فيها تشخيص الأمراض، ولكن قبل أن نثق بها في تحمل مسؤولية الحياة والموت، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تطوير سمة إنسانية مهمة: الاعتراف بالخطأ.
الحقيقة هي أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا يمكنها فعل ذلك، على الأقل حتى الآن. يقول باحثون في جامعتي كامبريدج وأوسلو إن الذكاء الاصطناعي غالباً ما يمكنه تقديم الإجابة الصحيحة لمشكلة ما أكثر مما يمكن أن يدرك أنه قد ارتكب خطأ. ويعتقدون أن هذا الخلل الأساسي يكمن في معضلة رياضية.
يوضح الباحثون، في دراسة نُشرت الشهر الماضي في دورية (PNAS)، أنه من المفارقات الرياضية التي حددها عالما الرياضيات آلان تورينج وكورت جودل، في بداية القرن العشرين، أنه لا يمكن إثبات بعض مسائل الرياضيات. وقد وضع عالم الرياضيات ستيفن سمال قائمة تتكون من 18 مسألة رياضية لم يتم حلها. ويقول الباحثون إن المشكلة البنيوية الخاصة بالمسألة الرياضية الثامنة عشرة التي طرحها سمال حول حدود الذكاء هي التي تُسبب هذا الخلل الأساسي في الذكاء الاصطناعي.
وبناءً على هذه المفارقة الرياضية، اقترح الباحثون، بقيادة ماثيو كولبروك الأستاذ في قسم الرياضيات التطبيقية والفيزياء النظرية بجامعة كامبريدج، طريقة جديدة لتصنيف المجالات التي تثير المشاكل في الذكاء الاصطناعي. وقام الباحثون بتحديد الحالات التي يمكن فيها تدريب الشبكات العصبونية -المُصممة على غرار شبكة الخلايا العصبية في الدماغ البشري- لتحقيق نتائج أكثر موثوقية.
الرابط (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي يرصد انتهاكات حقوق العمال في قطاع الصيد
حذرت دراسة حديثة من مخاطر انتهاك حقوق العمال في قطاع الصيد البحري العالمي، التي أصبحت أكثر شيوعاً مما كان يُعتقد سابقاً، إضافةً إلى ارتباط قطاع الصيد البحري بممارسات الصيد غير المستدامة، وتشمل هذه الممارسات إساءة معاملة العمال (مثل العمل الجبري) والصيد غير القانوني وغير المبلغ عنه وغير المنظم (مثل الصيد في المناطق المحمية).
ووفق الدراسة، التي نشرتها دورية "نيتشر كوميونيكيشنز" أمس، طور باحثون بجامعة ستانفورد نموذجاً للتعلم الآلي بغيةَ تحديد المناطق المعرضة لخطر إساءة استخدام العمل والصيد غير القانوني وغير المبلغ عنه وغير المنظم في جميع أنحاء العالم. وحددت الدراسة المناطق والموانئ الأكثر تعرُّضاً لشيوع مظاهر إساءة استخدام العمل والصيد غير القانوني بالإشارة إلى عاملين رئيسيين، هما الدولة التي تم تسجيل السفينة فيها ونوع معدات الصيد التي تحملها السفينة.
تقول إليزابيث سيليج، نائبة مدير مركز ستانفورد لحلول المحيطات والمتخصصة في النظم البيئية البحرية، والمؤلفة الرئيسية للدراسة: "وجدنا مناطق عالية الخطورة فيما يتعلق بسوء المعاملة في العمل والصيد غير المشروع قبالة سواحل بيرو وجزر الأزور والأرجنتين وجزر فوكلاند وغرب إفريقيا، وكانت السفن المسجلة في البلدان ضعيفة السيطرة على الفساد، والسفن المملوكة لدول أخرى غير دولة العلم، والسفن المسجلة في الصين -التي تضم أكبر أسطول صيد في العالم- هي الأعلى في مخاطر الانخراط في انتهاكات العمل أو مخالفات الصيد غير القانوني".
للوصول إلى تلك النتائج، دمج الفريق البحثي بيانات الأقمار الصناعية لتتبُّع أكثر من 8.7 ملايين سفينة صيد و5800 رحلة سفن ناقلة وخصائصها (مثل علم السفينة، والعتاد على متنها) في الفترة من 2012 وحتى 2019. أتاح المسح تحديد الموانئ الأكثر خطورة، ثم استخدم المؤلفون بيانات المسح وبيانات تتبُّع السفن في نهج التعلُّم الآلي لنمذجة المخاطر المرتبطة بإعادة الشحن في البحر، وتحديد الخصائص التي كانت مسؤولةً عن المخاطر الأعلى.
ثم أجرى الفريق تحليلاً لفاعلية إجراءات الموانئ للتخفيف من مخاطر الممارسات غير القانونية. وبالنسبة للانتهاكات في حقوق العمال، حلل المؤلفون المدة التي تقضيها السفن في الميناء، ووجدوا أن السفن الخطرة تقضي فترةً أقصر في الموانئ، ما يقلل من احتمالات تدخُّل مسؤولي الموانئ أو أن يتمكن العمال من الوصول إلى خدمات الموانئ.
الرابط
كسور العظام" و"أعراض ألزهايمر" أحدث مساهمات الذكاء الاصطناعي طبياً
توسعت تقنيات الذكاء الاصطناعي للمساهمة في العديد من المجالات الطبية، لتمتد إلى تحديد كسور العظام، ومتابعة أعراض مرض ألزهايمر أيضاً.
تحديد كسور العظام
أفادت دراسة علمية أجراها باحثون بقسم العظام والأمراض الروماتيزمية في مركز بوتنار البحثي في أوكسفورد بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبح أداة فعالة في تشخيص كسور العظام. وعقد الباحثون مقارنة بين نتائج تشخيص كسور العظام التي توصل إليها أطباء الأشعة وتلك التي توصلت إليها تقنية التشخيص بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتوصلوا إلى عدم وجود اختلافات إحصائية ملموسة بين الأطباء وتقنية الذكاء الاصطناعي. كما وجدت الدراسة -التي أوردتها دورية "راديولوجي" المتخصصة في مجال الأشعة الطبية- أن نسبة حساسية المنظومة الحوسبية في تشخيص الكسور تتراوح ما بين 91 و92%.
تقول راشيل كايو رئيسة فريق الدراسة: "وجدنا أن الذكاء الاصطناعي يعمل بدرجة عالية من الدقة مقارنة بالأداء الاكلينيكي للأطباء"، مشيرة إلى أن هذه التقنية يمكن أن تساعد في الحد من حالات التشخيص الخاطئ في ظل العمل تحت الضغط بالنسبة للأطباء، ويمكن أن تنطوي على فائدة تعليمية بالنسبة لصغار الأطباء. لكنها أوضحت أنه "ما زال من المهم أن يستمر الأطباء في ممارسة دورهم التشخيصي، حيث إن الذكاء الاصطناعي عرضة لارتكاب أخطاء".
نموذج حوسبي لأعراض مرض ألزهايمر
وفي سياق آخر، طور فريق من الباحثين في مركز مايو كلينيك الطبي في الولايات المتحدة نموذجا حوسبياً لمتابعة أعراض مرض ألزهايمر عن طريق رصد التغيرات التشريحية للمخ. وأوضحت دورية "نيتشر كوميونيكيشنز" أنه تم تطوير هذا النموذج اعتماداً على تقنيات الذكاء الاصطناعي بعد تغذيتها بصور أشعة خاصة بأدمغة المرضى. وتعتمد فكرة النموذج على رصد وظائف المخ بأكمله بدلا من التركيز على أجزاء معينة، لتفسير العلاقة بين التغيرات التشريحية للمخ والوظائف العقلية.
ويقول ديفيد جونز، طبيب الأعصاب في مركز مايو كلينيك ورئيس فريق الدراسة: "النموذج الجديد يمكنه تطوير أسلوب فهمنا لطريقة عمل المخ، والتراجع الذي يتعرض له مع السن أو الإصابة بمرض ألزهايمر، كما يتيح وسائل جديدة لمراقبة اضطرابات المخ ومنعها وعلاجها".
الرابط
|
