يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
رؤية جديدة للذكاء الاصطناعي في خدمة الناس
في غرفة خلفية من مبنى قديم رمادي اللون في أقصى شمال نيوزيلندا، يعمل أحد أكثر الحواسيب المخصصة للذكاء الاصطناعي تطوراً على المساعدة على إعادة توجيه مستقبل هذه التكنولوجيا.
وقد قامت محطة الراديو اللاربحية تي هيكو ميديا (Te Hiku Media)، الموجهة لسكان الماوري الأصليين في نيوزيلندا، والتي يديرها الشريكان بيتر لوكاس جونز وكيوني ماهيلونا، بشراء الآلة بحسم 50% لتدريب خوارزمياتها الخاصة لمعالجة اللغة الطبيعية. وأصبحت الآن جزءاً مركزياً في حلم الزوج لإعادة إحياء لغة الماوري مع الحفاظ على السيطرة على بيانات مجتمعهما.
ينحدر ماهيلونا من أصول محلية في هاواي، وقد استقر في نيوزيلندا بعد أن أحب هذه البلاد، وقد تحدث عن سخرية الأقدار بضحكة هادئة قائلاً: "من بين جميع الأماكن في العالم، يقبع هذا الحاسوب على خزانة في كايتايا، وهي بلدة ريفية نائية بمعدل فقر مرتفع ونسبة كبيرة من السكان الأصليين. أعتقد أننا لسنا على درجة كبيرة من الشهرة".
يعتبر هذا المشروع انحرافاً جذرياً عن الطريقة المعتادة لعمل صناعة الذكاء الاصطناعي. فعلى مدى العقد المنصرم، كان باحثو الذكاء الاصطناعي يدفعون هذا الحقل نحو حدود جديدة وفق عقلية "الأكثر هو الأفضل". ويعني هذا تجميع المزيد من البيانات لإنتاج نماذج أضخم (خوارزميات تم تدريبها على هذه البيانات) للحصول على نتائج أفضل.
وقد أدت هذه المقاربة إلى إنجازات كبيرة، ولكن بتكلفة عالية أيضاً. فقد قامت الشركات، ودون هوادة، بتنقيب الناس للحصول على وجوههم وأصواتهم وسلوكياتهم لزيادة عائداتها. كما أن النماذج التي تم بناؤها باستخدام بيانات مأخوذة من كتل سكانية كاملة أدت إلى تحييد الأقليات والشرائح المهمشة، والتي تتعرض بشكل خاص إلى آثار هذه التكنولوجيا.
للمزيد حول هذه الرؤية الجديدة، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
دراسة: دمج التعلم الآلي مع الفحوصات الشخصية أفضل طريقة للتنبؤ بمخاطر الانتحار
أظهرت دراسة حديثة أن النهج المشترك الذي يستخدم كلاً من الفحوصات المباشرة ونموذج تعلم آلي مدمج في سجل صحي إلكتروني حقق أفضل نتائج في التنبؤ بمخاطر الانتحار بين البالغين.
تضمنت الدراسة -التي نُشرت الأسبوع الماضي في دورية (JAMA Network Open)- أكثر من 120 ألف مقابلة أُجريت في أقسام المرضى المقيمين والجراحة والطوارئ لأكثر من 83 ألف مريض. ووجدت أن النهج الهجين الذي يستخدم كلاً من الفحوصات الشخصية باستخدام مقياس كولومبيا لتصنيف خطورة الانتحار (C-SSRS) ونموذج التعلم الآلي (VSAIL) تفوق على أي من النهجين بمفرده عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بمحاولات الانتحار أو التفكير فيها.
وكتب مؤلفو الدراسة: "تشير هذه النتائج إلى أن أنظمة الرعاية الصحية يجب أن تحاول الاستفادة من نقاط قوة التقييم السريري التقليدي والتعلم الآلي المؤتمت لتحسين عملية اكتشاف مخاطر الانتحار". لاحظ الباحثون أن النهج الهجين أفضل للتنبؤ بخطر الانتحار لأنه يجمع بين نموذجين ونقاط قوة وضعف تكميلية. على سبيل المثال، كان أداء نموذج (VSAIL) أفضل في عتبات مخاطر الانتحار الأدنى، بينما كان الفحص باستخدام (C-SSRS) المباشر أفضل في عتبات المخاطر الأعلى. كما أن حساسية الفحص الشخصي انخفضت بمرور الوقت، بينما زادت حساسية النموذج. في المقابل، أظهر النهج الهجين أداءً ثابتاً بمرور الوقت.
في الوقت نفسه، يمكن أن تكون فعالية فحص (C-SSRS) محدودة بسبب المرضى الذين ينكرون التفكير في الانتحار حتى لو كان هذا التفكير حقيقياً، في حين أن نموذج التعلم الآلي يمكن أن يصبح أقل فعالية إذا لم تكن هناك بيانات إكلينيكية مفصلة للمريض.
الرابط (إنجليزي)
رابط الدراسة (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي يكتشف: ألوان العصافير الاستوائية أكثر إشراقاً
أكدت دراسة حديثة ما كان يتوقعه علماء الأحياء في القرن الـ19، إذ خلصت نتائجها إلى أن العصافير المنتشرة في المناطق المدارية ملونة أكثر من مثيلاتها في المناطق المعتدلة.
وخلال مهماتهم العلمية في المناطق المدارية، قدم علماء الأحياء الأوروبيون تشارلز داروين وألكسندر فون همبولت وألفريد راسل والاس، توصيفا لهذه الثروة النباتية والحيوانية الملونة بشكل أكبر من الأنواع الموجودة في المناطق الواقعة شمال خط الاستواء. وكان عالم الطبيعة الألماني الراحل ألكسندر فون همبولت، الذي اكتشف غابة الأمازون، يقول: "كلما اقتربنا من المناطق المدارية ازداد تنوع النباتات والحيوانات وأشكالها ومزيج الألوان". ومنذ تصريح العالم الألماني، اشتبه علماء عدة في وجود نوع من الخريطة الجغرافية لتلون الأنواع تختلف بحسب خطوط العرض، لكنهم لم يتمكنوا من تقديم دليل على ذلك.
وبهدف إثبات هذه الفرضية، أجرى علماء الأحياء من جامعة شيفيلد البريطانية دراسة شملت أكثر من 4500 نوع من الجواثم، وهي أكبر عائلة من الطيور المغردة "السنونو، العقعق، قبرة الغيط، العندليب، الشحرور، القرقفيات"، منتشرة في العالم كله. وبفضل نهج التعلم العميق، استخرجوا من جلسات التصوير هذه 1500 بكسل لكل ريش. وعلى هذا الأساس، تمكنوا من قياس "معدل" التلوين لكل نوع ثم مقارنته بالموقع الجغرافي للطائر من خلال نظام النقاط.
وأثبتت النتائج أن ألوان العصافير تكون أكثر إشراقاً كلما كانت هذه الطيور قريبة من خط الاستواء، فيما تصبح باهتة كلما كان العصفور بعيداً من هذا الخط، مشيرة إلى أن الأمر يمثل نوعاً من "القاعدة الجغرافية الحيوية" تطبق عالمياً على الجنسين مع تسجيل اختلافات طفيفة بينهما.
طرحت شروحات عدة لتفسير السبب الكامن وراء الاختلاف في كثافة ألوان العصافير، من بينها تفسير لألفريد راسل والاس، الذي رأى في غطاء الغابات الاستوائية النباتي الغني تخفياً طبيعياً يتيح لألوان الطيور الزاهية أن تبرز طيلة العام، فيما تكيف متجانساتها المنتشرة في الغابات المعتدلة ريشها مع ألوان الأشجار المجردة من الأوراق في الشتاء. وتمكنت الدراسة من إثبات هذه الفرضية.
الرابط
|
