امتطت بات بينيت، 68 عاما، الخيل ذات يوم كفارسة، وركضت يوميا وعملت في الموارد البشرية، إلى أن حرمها مرض نادر من القدرة على التحدث في عام 2012.

لكن مساعدتها تمت بفضل أربعة أجهزة استشعار بحجم حبة الأسبرين مزروعة في دماغها، كجزء من تجربة سريرية في جامعة ستانفورد.

فقد ساعدت الرقائق بينيت على توصيل أفكارها مباشرة من عقلها إلى شاشة الكمبيوتر بسرعة قياسية بلغت 62 كلمة في الدقيقة، أي أسرع بثلاث مرات من أفضل التقنيات السابقة.

وأبدى علماء الإدراك والباحثون الطبيون خارج جامعة ستانفورد إعجابهم أيضا.

فوصف البروفيسور فيليب سيبس، من جامعة كاليفورنيا، سان فرانسيسكو، الذي يدرس واجهات الدماغ والآلة وشارك في تأسيس شركة Neuralink التابعة لإيلون موسك، الدراسة الجديدة بأنها "إنجاز كبير".

وقال سيبس لـ MIT Technology Review في وقت سابق من هذا العام، حيث كان بحث جامعة ستانفورد الجديد لا يزال يجتاز مراجعة النظراء: "إن الأداء في هذه الورقة البحثية وصل فعلًا إلى المستوى الذي قد يرغب فيه العديد من الأشخاص الذين لا يستطيعون التحدث، إذا كان الجهاز جاهزا".

وتأتي هذه الأخبار بعد أشهر قليلة فقط من منح إدارة الغذاء والدواء الأمريكية شركة Neuralink الموافقة، ما يسمح للشركة ببدء تجارب بشرية على تقنية زراعة شرائح الدماغ الخاصة بها.

وتأتي نتائج جامعة ستانفورد أيضا في أعقاب الجهود التي تبذلها منظمة الأمم المتحدة للعلوم والثقافة (اليونسكو) لتطوير مقترحات حول كيفية تنظيم تكنولوجيا شرائح الدماغ، والتي ثمة شعور بالقلق من إمكانية إساءة استخدامها في "المراقبة العصبية" أو حتى "إعادة التعليم القسري"، ما يهدد حقوق الإنسان في جميع أنحاء العالم.

ومع ذلك، بالنسبة لبينيت، كان هذا البحث الناشئ أقرب إلى الإعجاز.

فمنذ عام 2012، عانت بينيت من مرض التصلب الجانبي الضموري (ALS)، وهو نفس المرض الذي أودى بحياة الفيزيائي الشهير ستيفن هوكينغ في عام 2018.

وعلى مدى 26 جلسة، استمرت كل منها حوالي أربع ساعات، عملت بينيت مع خوارزمية الذكاء الاصطناعي، ما ساعد على تدريب الذكاء الاصطناعي على كيفية تحديد نشاط الدماغ الذي يتوافق مع 39 صوتا رئيسيا، مستخدما في اللغة الإنجليزية المنطوقة.

ومن خلال تقنية استشعار الدماغ، والتي يسميها الباحثون في جامعة ستانفورد واجهة الدماغ والحاسوب داخل القشرة (iBCI)، ستحاول بينيت توصيل ما يقرب من 260 إلى 480 جملة بشكل فعال في كل جلسة تدريب إلى الذكاء الاصطناعي.

وتم اختيار الجمل عشوائيا من مجموعة بيانات كبيرة، SWITCHBOARD، مصدرها مجموعة من المحادثات الهاتفية التي جمعتها شركة Texas Instruments، صانعة الآلات الحاسبة، لأبحاث اللغة في التسعينيات.

وخلال الجلسات التي تم فيها اختصار خيارات الجملة إلى مفردات مكونة من 50 كلمة، تمكنت بينيت وفريق ستانفورد الذي يعمل معها من خفض معدل خطأ مترجمِ الذكاء الاصطناعي إلى 9.1%.

إقرأ المزيد اختبار جديد لمؤشرات حيوية يمكن أن يتنبأ بـ"أمراض قاتلة" لدى مرضى السكري

وعندما تم توسيع حد المفردات إلى 125000 كلمة، أي أقرب إلى العدد الإجمالي للكلمات الإنجليزية الشائعة الاستخدام، شهد الذكاء الاصطناعي المخصص للكلام المقصود في iCBI زيادة طفيفة في أخطاء الترجمة. وارتفع المعدل إلى 23.8%.

ويعتقد الباحثون أن التحسينات يمكن أن تستمر مع المزيد من التدريب وواجهة أوسع، والمزيد من الغرسات، وبعبارة أخرى، التفاعل بين الدماغ والذكاء الاصطناعي الخاص بـ iBCI.

بالفعل، لقد تفوقت سرعة الخوارزمية في فك تشفير الأفكار إلى كلام على جميع النماذج السابقة ثلاث مرات.

وتمكن جهاز iBCI التابع لمجموعة ستانفورد من التحرك بسرعة 62 كلمة في الدقيقة، أي أقرب من أي وقت مضى إلى المعدل الطبيعي للمحادثة البشرية، وهو 160 كلمة في الدقيقة.

وكتب بينيت في رسالة بالبريد الإلكتروني قدمتها جامعة ستانفورد: "بالنسبة لأولئك الذين لا يتحدثون، فهذا يعني أنه يمكنهم البقاء على اتصال بالعالم الأكبر، وربما يستمرون في العمل، والحفاظ على الأصدقاء والعلاقات العائلية".

وتم تشخيص إصابة بينيت بالتصلب الجانبي الضموري (ALS)، وهو مرض تنكس عصبي، منذ أكثر من عقد من الزمن.

ويهاجم مرض التصلب الجانبي الضموري (ALS) الخلايا العصبية الموجودة في الجهاز العصبي المركزي للجسم والتي تتحكم في الحركة، لكن تجربة بينيت الخاصة مع المرض كانت نوعا نادرا بشكل خاص من المرض.

نشرت نتائج البحث في مجلة Nature.

المصدر: ديلي ميل

المصدر: RT Arabic

كلمات دلالية: كورونا البحوث الطبية الصحة العامة امراض بحوث الذکاء الاصطناعی جامعة ستانفورد

إقرأ أيضاً:

الذكاء الاصطناعي في الطب: الثورة الحديثة في الرعاية الصحية

أحدثت تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في العديد من المجالات، ولا سيما الطب، حيث أسهمت في تحسين جودة الرعاية الصحية، تسريع عمليات التشخيص، وزيادة دقة العلاجات. 

بفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة، أصبح من الممكن تحقيق تقدم هائل في تقديم الرعاية الصحية.

أستاذ حاسبات بجامعة نيويورك: الذكاء الاصطناعي لا يلغي دور الكاتب الصحفي استخدام الذكاء الاصطناعي فى نشر الشائعات فى ندوة لمركز إعلام أسيوط استخدامات الذكاء الاصطناعي في الطب

1. تحليل الصور الطبية:  
  الذكاء الاصطناعي أصبح أداة رئيسية في تحليل الصور الطبية، مثل الأشعة السينية، التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، والتصوير المقطعي (CT). 

برامج الذكاء الاصطناعي قادرة على اكتشاف الأورام، أمراض الرئة، وأمراض الشبكية بمستويات دقة تضاهي أو تفوق الخبراء البشريين.

2. تشخيص الأمراض النادرة:  
 التعرف على الأمراض النادرة يمثل تحديًا بسبب نقص المعرفة العامة بها وتنوع الأعراض، الذكاء الاصطناعي يساهم في جمع وتحليل البيانات الجينية والسريرية لتحديد هذه الأمراض بدقة وسرعة، مما يوفر على المرضى سنوات من البحث عن التشخيص.

3. تطوير خطط علاجية مخصصة:  
  تقنيات الذكاء الاصطناعي تستخدم لتحليل الجينات، التاريخ الطبي، والعوامل البيئية لكل مريض، ما يساعد في تصميم علاجات مخصصة تتناسب مع احتياجاته الفريدة، هذا يسهم في تحسين فعالية العلاج وتقليل الآثار الجانبية.

 الذكاء الاصطناعي في الطب: الثورة الحديثة في الرعاية الصحية 

4. الطب الوقائي:  
  من خلال تحليل البيانات السلوكية والطبية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بمخاطر الإصابة بأمراض معينة، مثل السكري أو أمراض القلب، وبالتالي توجيه الأفراد لاتخاذ تدابير وقائية مبكرة.

5. تطوير الأدوية:  
 تسريع عملية اكتشاف الأدوية من خلال تحليل ملايين المركبات الكيميائية وتحديد الأكثر فعالية لمهاجمة المرض المستهدف، الذكاء الاصطناعي يقلل الزمن اللازم لتطوير الأدوية الجديدة ويخفض التكاليف.

التحديات الأخلاقية والقانونية

رغم الإمكانات الهائلة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، فإن استخدامه في الطب يثير عددًا من التحديات:

1. الخصوصية والسرية:  
  تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على جمع وتحليل كميات ضخمة من البيانات الطبية الحساسة. حماية هذه البيانات من الاختراق وضمان استخدامها بطريقة أخلاقية يشكل تحديًا كبيرًا.

2. المسؤولية القانونية:  
  إذا حدث خطأ في التشخيص أو العلاج بسبب الذكاء الاصطناعي، يثار تساؤل حول المسؤولية: هل تقع على مطوري البرمجيات، المؤسسات الطبية، أم المستخدمين؟ هذا الموضوع يتطلب تشريعات واضحة.

تطورات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: بين الثورة والتحديات التكنولوجيا الطبية: كيف تسهم الذكاء الاصطناعي والطباعة ثلاثية الأبعاد في إنقاذ الأرواح؟

3. تحيّز الذكاء الاصطناعي:  
  الأنظمة الذكية يمكن أن تكون متحيزة إذا تم تدريبها على بيانات غير شاملة أو غير متوازنة، مما قد يؤدي إلى قرارات طبية غير عادلة لبعض الفئات.

4. تقليص الدور البشري:  
  على الرغم من أهمية الأتمتة، إلا أن الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي قد يقلل من دور الأطباء البشريين في اتخاذ القرارات، مما يثير قلقًا بشأن فقدان العنصر الإنساني في الرعاية الطبية.

المستقبل الواعد للذكاء الاصطناعي في الطب

مع استمرار التطورات التكنولوجية، يُتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من الممارسات الطبية اليومية. مستقبل الذكاء الاصطناعي في الطب قد يشمل:
- أنظمة ذكية لدعم اتخاذ القرار الطبي.
- روبوتات جراحية أكثر دقة وأمانًا.
- استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية في المناطق النائية.

مقالات مشابهة

  • سامسونج Galaxy S25 Ultra.. الريادة في الذكاء الاصطناعي ومستقبل الهواتف الذكية
  • ترامب يعلن استثمار 500 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي
  • ترامب يكشف عن استثمارات أمريكية ضخمة في الذكاء الاصطناعي
  • الذكاء الاصطناعي في الطب: الثورة الحديثة في الرعاية الصحية
  • الذكاء الاصطناعي في المسرح
  • تقرير لـ «جي 42» و«إيكونوميست إمباكت» يسلّط الضوء على جاهزية الذكاء الاصطناعي
  • سعر iPhone SE 4.. أرخص آيفون يدعم الذكاء الاصطناعي
  • الدقيقة بـ 200 جنيه.. لماذا يشتري الذكاء الاصطناعي فيديوهاتك المحذوفة؟
  • رغم تفوقه في البرمجة.. نماذج الذكاء الاصطناعي تخفق في التاريخ
  • المخاطر الحقيقية في سباق الذكاء الاصطناعي