الذكاء الاصطناعي يساعد على تطوير لقاحات ضد مرض السيلان
تاريخ النشر: 7th, November 2023 GMT
تمكن علماء أمريكيين من استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير لقاحات اختبارية ضد مرض السيلان.
وتبعا للمعلومات المتوفرة فإن فريقا من العلماء بقيادة سانجاي رام الأستاذ في كلية الطب بجامعة ماساتشوستس تمكنوا من تطوير اختبارية ضد مرض السيلان وخلال تطوير اللقاحات استعملوا تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تطورها شركة EVAXION Biotech الدنماركية الناشئة والتي كانت عبارة عن برمجيات قادرة على تحليل التفاعلات الافتراضية بين الجهاز المناعي ومسببات الأمراض بما فيها بروتينات البكتيريا المسببة للمرض.
استخدم العلماء خوارزميات برمجية لتحليل البروتينات من السلالات العشر الأكثر شيوعا من بكتيريا النيسرية البنية أو Neisseria gonorrhoeaeوالتي تعتبر العامل المسبب لمرض السيلان واختار الذكاء الاصطناعي أكثر 26 بروتينا نشاطا في هذه الأنواع من البكتيريا وبذلك تمكن الباحثون من تطوير 11 لقاحا تجريبيا بناء على نتائج الاختبارات ثم اختبروا النماذج الأولية منها على الفئران.
وأكثر اللقاحات الاختبارية فعالية كان اللقاح المبني على بروتينات NGO1549 و NGO0265، إذ أدى إدخال هذه البروتينات إلى جسم الفئران إلى تكوين أجسام مضادة قادرة على تحييد أكثر من 50 نوع شائع من العوامل المسببة لمرض السيلان، وأثبت هذا اللقاح فعاليته بشكل خاص في مكافحة السلالة "المحصنة" H041، والتي لا يمكن علاجها بالمضادات الحيوية الأمر الذي يعطي الأمل لإجراء مزيد من الاختبارات لتطوير لقاحات فعالة ضد مرض السيلان وخصوصا سلالات المرض المقاومة للعلاج.
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: الصحة لقحات تطور علماء أنظمة الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي مجرد وهم.. باحثون يكشفون السبب
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
في تطور جديد يعيد تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي، أعلن باحثون بإحدى شركات التكنولوجيا العملاقة أن الذكاء الاصطناعي، وخصوصًا النماذج اللغوية الكبيرة، يُظهر سلوكًا يُوحي بالذكاء ولكنه في الواقع مجرد وهم، هذه النماذج تُظهر قدرة على الاستجابة والتفاعل مع المستخدمين، إلا أنها تفتقر إلى التفكير المنطقي الحقيقي وفهم السياق العميق.
ووفقا لموقع techxplore أن الباحثون يقولون رغم التقدم الكبير الذي حققته تطبيقات الذكاء الاصطناعي، توضح دراسة باحثي شركة التكنولوجيا أن هذه التقنيات ما زالت بعيدة عن تحقيق ذكاء حقيقي، والنماذج الحالية تعتمد على تقنيات تحليل الأنماط بدلاً من الفهم العميق أو التفكير المنطقي، مما يجعلها أداة مفيدة ولكنها ليست بديلاً عن العقل البشري، ونُشر البحث عبر منصة arXiv preprint.
نقاط البحث الأساسية:
• أجريت الدراسة على نماذج لغوية كبيرة، مثل تلك المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.
• أظهرت النتائج أن هذه النماذج لا تفهم الأسئلة المطروحة فهمًا حقيقيًا، بل تعتمد على بنية الجمل والخوارزميات المكتسبة.
الفرضية الأساسية للدراسة:
افترض الباحثون أن الذكاء الحقيقي، سواء للكائنات الحية أو الآلات، يتطلب القدرة على:
1. التمييز بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة: مثال ذلك، إذا سأل طفل والده عن عدد التفاح في حقيبة تحتوي على تفاح صغير الحجم، يمكن للعقل البشري تجاهل حجم التفاح كعامل غير ذي صلة بالإجابة.
2. إظهار التفكير المنطقي: القدرة على استخلاص الاستنتاجات الصحيحة بناءً على المعطيات المتاحة.
اختبار النماذج اللغوية الكبيرة:
• استخدم الباحثون مئات الأسئلة التي استُخدمت سابقًا لتقييم قدرة النماذج اللغوية.
• أضيفت معلومات غير ذات صلة إلى هذه الأسئلة لقياس قدرة الذكاء الاصطناعي على تجاهلها.
• النتيجة: أدى وجود معلومات زائدة إلى إرباك الذكاء الاصطناعي، مما نتج عنه إجابات خاطئة أو غير منطقية.
نتائج البحث:
1. عدم الفهم الحقيقي للسياق
النماذج اللغوية الكبيرة لا تفهم الأسئلة فهمًا عميقًا. بدلاً من ذلك، تستند إلى التعرف على الأنماط وتوليد إجابات تعتمد على البيانات السابقة.
2. إجابات مضللة
أعطت النماذج إجابات بدت صحيحة ظاهريًا، لكنها عند الفحص الدقيق تبين أنها خاطئة أو غير متسقة مع المنطق.
3. الوهم الذكي
النماذج تظهر وكأنها “تفكر” أو “تشعر”، لكنها في الواقع تعتمد على خوارزميات تعليم الآلة للتفاعل مع المستخدم، دون وجود ذكاء حقيقي أو إدراك.
أمثلة توضيحية من البحث:
• سؤال بسيط: عند طرح سؤال على الذكاء الاصطناعي يتضمن معلومات غير ضرورية، غالبًا ما يدمجها في إجابته بدلاً من تجاهلها.
• الشعور والإحساس: عند سؤال الذكاء الاصطناعي عن “شعوره” تجاه أمر معين، قد يقدم إجابات تُوحي بأنه يشعر، لكن هذه مجرد خدعة لغوية تعتمد على بيانات التدريب.
دلالات البحث:
• النتائج تعزز وجهة النظر التي ترى أن الذكاء الاصطناعي ليس “ذكاءً” حقيقيًا بالمعنى البشري، بل هو نموذج إحصائي معقد.
• تؤكد الدراسة أن الذكاء الاصطناعي الحالي غير قادر على التفكير المنطقي أو فهم السياق كما يفعل الإنسان.
التحديات المستقبلية:
• تحسين قدرة النماذج اللغوية على الفصل بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة.
• تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تفهم السياق بشكل أفضل وتُظهر منطقًا أقرب للإنسان.
• تقليل الاعتماد على الأنماط الإحصائية وزيادة التركيز على التفاعل الديناميكي.
الخلفاوي: حكم الدستورية العليا بشأن الإيجار القديم لا يعني تحرير عقود جديدة