نتائج مفاجئة: ما هو الحد الأقصى لسرعة معالجة الدماغ البشري؟
تاريخ النشر: 25th, January 2025 GMT
منوعات
تمكن العلماء أخيرًا من تحديد الحد الأقصى لسرعة معالجة الدماغ البشري للأفكار، في اكتشاف يوضح سبب قدرتنا على معالجة فكرة واحدة فقط في كل مرة. ورغم أن الحواس البشرية مثل العينين والأذنين والجلد والأنف تجمع البيانات بمعدل يصل إلى مليار بت في الثانية، فإن الدماغ يعالج هذه الإشارات بسرعة 10 بتات فقط في الثانية، وهو ما يُعد أبطأ بكثير من سرعة جمع البيانات بواسطة الحواس.
تُعتبر هذه السرعة “منخفضة للغاية” وفقًا لدراسة نُشرت في مجلة Neuron. حيث أشار العلماء إلى أن الخلايا العصبية في الدماغ يمكنها معالجة المعلومات بسرعة أكبر من 10 بتات في الثانية، لكن في الواقع، لا تعمل هذه الخلايا بهذه السرعة عندما يتعلق الأمر بمعالجة الأفكار البشرية.
على الرغم من أن الدماغ البشري يحتوي على أكثر من 85 مليار خلية عصبية، يشارك ثلثها في التفكير المعقد، إلا أن البشر يظلون غير قادرين على معالجة العديد من الأفكار في وقت واحد. على سبيل المثال، لا يمكن للاعب الشطرنج تصور عدة تحركات في وقت واحد، بل يستكشف تسلسلًا واحدًا من التحركات في كل مرة.
يشير العلماء إلى أن هذا “الحد الأقصى للسرعة” قد يكون إرثًا من أقدم الكائنات الحية التي تمتلك جهازًا عصبيًا، والتي كانت تستخدم أدمغتها بشكل أساسي للملاحة والتحرك نحو الطعام والابتعاد عن الحيوانات المفترسة.
ومع التقدم التكنولوجي السريع، يعتقد العلماء أن الآلات قد تتفوق في المستقبل على البشر في أداء المهام التي يقومون بها حاليًا، وهو ما يثير تساؤلات حول قدرة البشر على مواكبة الآلات في عالم تكنولوجي متقدم.
المصدر: يمانيون
إقرأ أيضاً:
الأداء البشري يتفوق على الذكاء الاصطناعي في تصنيف وثائق طبية
أجرت جامعة جيمس كوك دراسة على 5 مبرمجين بشريين للوثائق الطبية السريرية ضد نماذج لغوية كبيرة تعتمد على "تشات جي بي تي" لتحليل 100 ملخص سريري صعب، بعد اختيار عشوائياً عبر 5 فئات رئيسية من الأمراض.
النهج الهجين بين البشر والذكاء الاصطناعي أكثر سرعة واستفادة ودقة في التشخيص
وأظهرت النتائج تفوق الأداء البشري لاثنين من المبرمجين على نماذج الذكاء الاصطناعي المصممة لتصنيف مستندات الحالات الطبية المعقدة.
لكن الباحثين قالوا إن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لا تزال قادرة على تقديم فوائد هائلة.
نتائج المنافسةوفي التجربة، حقق "تشات جي بي تي"، دقة بنسبة 22%، بينما حقق أفضل مبرمج بشري في الدراسة 47%.
وقال الباحث الرئيسي للدراسة أكرم مصطفى: "لقد رأينا أن اثنين من المبرمجين البشريين يؤدون أداءً أفضل في جميع الحالات تقريباً من الأداة".
وتابع: "كان أداء بعض المبرمجين أسوأ، ولكن إذا جمعت الفئات الـ 5 مجتمعة، فإن أداء المبرمجين البشريين بشكل عام أفضل".
السجلات الصحيةوبحسب "مديكال إكسبريس"، يترجم المبرمجون السجلات الصحية إلى أكواد أبجدية رقمية موحدة، والتي تُستخدم بعد ذلك لإعداد التقارير عن بيانات الولاية والكومنولث، وتخطيط الخدمات الصحية ونماذج تمويل المستشفيات.
وقال الباحث أكرم مصطفى "من السهل تصنيف بعض الحالات السريرية، حيث يمكن لنماذج التعلم الآلي السابقة أو أدوات رسم الخرائط العادية أن تعمل بشكل جيد بالفعل. لكننا أردنا أن ننظر إلى الحالات التي يكون فيها من الصعب على تلك الأدوات تصنيف المستندات السريرية إلى فئات مختلفة من الأمراض".
الحالات الصعبةوأضاف: "أردنا أن نرى في هذه الحالات الصعبة، حيث قد تكون بعض المعلومات مفقودة، أو لا يظهر السجل معلومات كافية، كيف يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي لنموذج اللغة الكبيرة أن تقارن بالمبرمجين البشريين".
وقال مصطفى رحيمي أزغدي، الباحث المشارك إن الفريق قارن أيضاً أداء نسختين من برامج الذكاء الاصطناعي، ChatGPT 3.5 مع ChatGPT 4 أثناء الدراسة، ووجد أن الأخير أنتج تصنيفات أكثر اتساقاً للأمراض عند تغذية نفس المستندات السريرية بشكل متكرر.
وكان النموذج الأحدث أكثر استقراراً في التبؤ بالمرض بنسبة 89% مقارنة بـ 86%.
وقال أزغدي إن النموذج يجب أن يُنظر إليه كأداة يمكن أن تكمل الترميز البشري، وخاصة في تقليل التناقضات وتحسين الكفاءة.
وتابع: "يمكن أن يكون النهج الهجين بين البشر والذكاء الاصطناعي أكثر سرعة واستفادة ودقة في التشخيص".