الذكاء الاصطناعي يكشف تفرّد اللسان مثل البصمة
تاريخ النشر: 16th, December 2023 GMT
كشفت نتائج جديدة أن الذكاء الاصطناعي والصور ثلاثية الأبعاد للسان البشري، أن سطح اللسان فريد بالنسبة لكل شخص.
يمكن التعرف على الأفراد بدقة تصل إلى 48% من حليمة واحدة من حليمات اللسان
وتقدم هذه النتائج نظرة غير مسبوقة على التركيب البيولوجي لسطح اللسان، وكيف تختلف حاسة التذوق واللمس من شخص لآخر، وفق "ساينس دايلي".
وقام فريق البحث بتدريب نماذج حاسوبية تعمل بالذكاء الاصطناعي للتعلم من عمليات المسح المجهري ثلاثي الأبعاد للسان البشري، والتي تظهر السمات الفريدة للحليمات.
وقاموا بتغذية البيانات من أكثر من ألفي مسح تفصيلي للحليمات الفردية، مأخوذة من قوالب السيليكون لألسنة 15 شخصاً، إلى أداة الذكاء الاصطناعي.
واستخدم الفريق كميات صغيرة من البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على السمات المختلفة للحليمات، بالإضافة إلى استخدام كبير للطوبولوجيا؛ وهو مجال من الرياضيات يدرس كيفية تنظيم مساحات معينة وترابطها.
ومكّن ذلك أداة الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بنوع الحليمات بدقة تصل إلى 85% ورسم خريطة لموضع الحليمات الخيطية والكمئية على سطح اللسان.
ومن اللافت للنظر أنه وُجد أيضاً أن الحليمات كانت مميزة في جميع الأشخاص الخمسة عشر، ويمكن التعرف على الأفراد بدقة تصل إلى 48% من حليمة واحدة.
وقال فريق البحث من جامعتي إدنبرة وليدز: "إن البحث لديه إمكانات هائلة لاكتشاف التفضيلات الغذائية الفردية، وتطوير بدائل غذائية صحية، والتشخيص المبكر لسرطانات الفم في المستقبل".
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: التغير المناخي أحداث السودان سلطان النيادي غزة وإسرائيل مونديال الأندية الحرب الأوكرانية عام الاستدامة الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
معلومات قد تذهلك تفاصيلها… هل يستطيع الذكاء الاصطناعي اكتشاف المشاعر من النصوص
لقد دخل الذكاء الاصطناعي حياتنا اليومية من أوسع أبوابها، متجاوزًا دوره التقليدي في تحليل البيانات، فمن خلال إدماجه في هواتفنا وأجهزتنا، ووجود تطبيقات مثل (ChatGPT)، و(Gemini) لتوليد النصوص والمواد المرئية بات الذكاء الاصطناعي يشكل جزءًا لا يتجزأ من تفاعلاتنا اليومية، ويساهم في تشكيل طريقة تفكيرنا وعملنا وحتى حياتنا الاجتماعية.
ومع هذا التغلغل المتزايد، يطرح الباحثون سؤلًا مهمًا: هل يمكن للذكاء الاصطناعي، الذي يعتمد على البيانات وتحليلها، أن يفهم مشاعرنا المخفية وراء النصوص التي ننشرها عبر الإنترنت؟ للإجابة عن هذا السؤال، أجرى مجموعة من الباحثين في جامعة (أوكلاند) Auckland في نيوزيلندا، دراسة جديدة لاستكشاف قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم المشاعر الإنسانية المعقدة من النصوص المنشورة عبر الإنترنت.
وقد اختار الباحثون منصة التواصل الاجتماعي X (تويتر سابقًا) كنموذج لتحليل كيفية ارتباط المشاعر المعبر عنها في المنشورات بقرارات الأفراد في العالم الواقعي، مثل قرار التبرع للمؤسسات الخيرية.
استخدام المشاعر لتوجيه السلوك: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي اكتشاف المشاعر من النصوص؟
لطالما اعتمد الباحثون على طريقة تقليدية لتقييم المشاعر، وهي تصنيف الرسائل إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة، ومع ذلك لا تستطيع هذه الطريقة أن تعكس التعقيد الكامل للمشاعر المعبر عنها في النصوص، لأن لمشاعر البشرية تتجاوز هذه التصنيفات، وتتنوع في درجاتها ونوعياتها، مما يؤثر بنحو كبير في سلوكنا واتخاذ قراراتنا، فعلى سبيل المثال، قد يبدو أن الغضب والإحباط وجهان لعملة واحدة، ولكنهما يختلفان اختلافًا كبيرًا في تأثيرهما في سلوك الأفراد، خاصة في بيئات العمل، فغضب العميل قد يؤدي إلى نتائج أكثر خطورة مقارنة بإحباطه.
ولتجاوز محدودية هذه الطرق التقليدية، طور الباحثون نموذج ذكاء اصطناعي متقدمًا، يستند في عمله إلى (المحولات) Transformers، وهي نوع من الشبكات العصبية العميقة التي حققت تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية، إذ تتميز بقدرتها على التعامل مع العلاقات المعقدة بين الكلمات في الجملة، مما يجعلها أدوات قوية لفهم المعنى والسياق.
ولتحسين دقة النموذج، دربه الباحثون على مجموعة واسعة من البيانات التي تتضمن ملايين الجمل المعبر عنها بمشاعر مختلفة، وبفضل هذا التدريب المكثف، أصبح النموذج قادرًا على التمييز بين مجموعة متنوعة من المشاعر، مثل الفرح، والغضب، والحزن، والاشمئزاز والخوف.
ثم استخدم الباحثون هذا النموذج لاكتشاف المشاعر الدقيقة التي يعبر عنها المستخدمون في منشوراتهم عبر منصة (X)، وقد حقق النموذج دقة مذهلة بلغت 84% في اكتشاف المشاعر من النص، مما يفتح آفاقًا جديدة لفهم السلوك البشري وتحليل الرأي العام، كما يمكن أن يؤثر هذا الاكتشاف في تطوير الكثير من المجالات: مثل التسويق، وخدمة العملاء، والرعاية الصحية والتعليم. وقد أظهرت النتائج أيضًا علاقة قوية بين المشاعر المعبر عنها في التغريدات وسلوك الأفراد في الحياة الواقعية، فعلى سبيل المثال، وجد الباحثون أن التعبير عن الحزن في التغريدات مرتبط بزيادة في التبرعات لبعض المؤسسات الخيرية، بينما كان الغضب مرتبطًا بزيادة في التبرعات لمؤسسات أخرى.
التحديات الأخلاقية لتطور الذكاء الاصطناعي:
تُعدّ القدرة على تحديد المشاعر بدقة أمرًا بالغ الأهمية في العديد من القطاعات مثل: التسويق والتعليم والرعاية الصحية.
ففي عالم رقمي يتزايد فيه التفاعل عبر الإنترنت، يمكن للشركات التي تفهم مشاعر عملائها أن تصمم منتجات وخدمات تلبي احتياجاتهم بنحو أفضل، مما يزيد من ولائهم ورضاهم.
إليك بعض التطبيقات العملية لاكتشاف المشاعر: التسويق: يمكن للشركات استخدام تحليل المشاعر لتقييم ردود فعل العملاء على المنتجات والإعلانات، وتصميم حملات تسويقية أكثر فعالية.
خدمة العملاء:
يمكن لروبوتات الدردشة التي تستخدم تقنيات فهم المشاعر التعامل مع استفسارات العملاء بطريقة أكثر تعاطفًا وفعالية. الرعاية الصحية: يمكن استخدام تحليل المشاعر لتشخيص الأمراض النفسية، مثل الاكتئاب والقلق، من خلال تحليل النصوص المكتوبة والمسموعة.
الأبحاث الاجتماعية: يمكن استخدام هذه التقنيات لدراسة الرأي العام حول قضايا معينة، وتحديد الإستراتيجيات التي تساعد في توجيه الرأي العام. وقد أثبت نتائج الدراسة أن هذا الأمر ينطبق بنحو خاص على مجال جمع التبرعات، إذ تمكنت المشاعر المعبر عنها في النصوص التسويقية لبعض المؤسسات الخيرية في توجيه قرار المستخدمين بالتبرع.
ولكن لا يقتصر الأمر على اكتشاف المشاعر من النصوص المكتوبة فقط، بل يتجه الباحثون نحو بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على فهم المشاعر بدقة وشمولية، وذلك من خلال إدماج هذه التقنية في بيانات أخرى كالصوت وتعابير الوجه لرسم صورة عاطفية أكثر شمولًا.
تخيل عالمًا يمكن فيه للأجهزة قراءة أفكارنا ومشاعرنا بسهولة كما نقرأ كتابًا، قد يبدو هذا الأمر من عالم الخيال العلمي، ولكنه أصبح واقعًا الآن بفضل التطورات المتسارعة في مجال الذكاء الاصطناعي. فبفضل التقنيات الحديثة، أصبح من الممكن الآن تحليل النصوص المكتوبة والمسموعة والمرئية لفهم المشاعر والعواطف بدقة متناهية.
ومع ذلك، يجب علينا أن نكون حذرين بشأن الآثار المترتبة على الخصوصية والأخلاقيات مع هذا التطور، إذ قد تُستخدم هذه التقنيات للتلاعب بمشاعر الناس أو انتهاك خصوصيتهم. لذلك، من الضروري وضع قوانين ولوائح واضحة لتنظيم استخدام هذه التقنيات.
عاجل.. توقعات بزيادة أسعار حديد التسليح بنسبة 10%