ثلاثة ألغاز أثرية يمكن للذكاء الاصطناعي حلها قريبا!
تاريخ النشر: 14th, December 2023 GMT
#سواليف
يمكن للقدرة الغريبة للذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأنماط في كميات كبيرة من البيانات، أن تكشف بعضا من أكثر #الألغاز الشائكة في #العالم_القديم.
وأصبح الباحثون الذين يعملون مع شركات، مثل IBM وDeepmind التابعة لغوغل،على وشك فك رموز النصوص القديمة التي كان يُعتقد في السابق أنها غير قابلة للقراءة.
ويتيح #الذكاء_الاصطناعي للباحثين التدقيق في الصور بشكل أسرع بكثير من البشر، ويمكن لهذه التقنيات أن تجيب على أسئلة أساسية حول تاريخ اللغة، وربما تكشف عن الأعمال المفقودة للكتاب اليونانيين والرومان.
فك لغز لغة غير معروفة
لم يتمكن الباحثون من فك #رموز لغة غامضة وغير معروفة، “Linear A”، تم اكتشافها على ألواح في جزيرة كريت عام 1900، ولكن الذكاء الاصطناعي قد يكون قادرا على فك الشفرة.
ومن أشهر الأمثلة على اللغات غير المعروفة في العالم، تتضمن الحجارة والألواح المكتوب عليها بلغة “LInear A” الغريبة، النص الرئيسي الذي استخدمته الحضارة المينوية، وهي مملكة من العصر البرونزي بقيادة الملك مينوس.
ويعود تاريخ Linear A إلى عام 1800 قبل الميلاد، وعلى الرغم من الجهود العديدة، لم يتم فك رموزها مطلقا.
وتم اكتشاف نص آخر أحدث موجود على الألواح في الجزيرة، Linear B، في عام 1953.
وجاء هذا الإنجاز بفضل إدراك الباحثين أن الكلمات المتكررة في اللغة قد تكون أسماء أماكن في الجزيرة، وأن Linear B قد يكون مشابها للغة اليونانية القديمة.
واستخدم باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ومختبر الذكاء الاصطناعي Deepmind، الذكاء الاصطناعي لترجمة النصوص تلقائيا في Linear B، ما أثار الآمال في أن يتمكن الذكاء الاصطناعي يوما ما من كشف لغز نصوص Linear A.
ويعمل فريق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وDeepmind، على نظام جديد يمكنه فك رموز اللغات المفقودة من خلال استكشاف العلاقات بين اللغات المختلفة.
قراءة مخطوطات قديمة
اكتشف باحثون مخطوطات هيركولانيوم في أنقاض بالقرب من بومبي، وكانت متفحمة هشة، وتم الحفاظ عليها في أعقاب ثوران البركان عام 76 بعد الميلاد.
ودُفنت هيركولانيوم تحت الوحل الحارق في أثناء ثوران البركان، وتم العثور على المخطوطات عام 1750 داخل فيلا فاخرة يعتقد أنها كانت مملوكة لوالد زوجة يوليوس قيصر.
وعلى عكس المكتبات الأخرى من تلك الفترة، والتي تحللت بسبب ملامستها للهواء، فقد تم الحفاظ على المخطوطات، ولكنها لم تكن قابلة للقراءة حتى الآن.
ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر طريقة للباحثين لقراءة مقاطع من المخطوطات، والتي ظلت غامضة لما يقرب من ألفي عام بعد ثوران البركان.
ويستخدم البحث الذي يقوده البروفيسور برنت سيلز، من جامعة كنتاكي، وبجائزة نقدية مقدمة من مستثمري وادي السيليكون، نماذج الذكاء الاصطناعي لفك رموز المخطوطات.
واستخدم طلاب علوم الكمبيوتر التصوير المقطعي (على غرار عمليات المسح بالأشعة السينية) والذكاء الاصطناعي “لقراءة” العلامات الموجودة على لفافة من ورق البردي.
وتمكن طالب من كشف الكلمة الأولى – “أرجواني” – من مخطوطة واحدة، وفاز بمبلغ 40 ألف دولار في تحدي Vesuvius.
سر خطوط نازكا
تم العثور على خطوط نازكا، التي تظهر حيوانات وأشباه بشرية غريبة، لأول مرة في عام 1927، ولكن لم يشرح أحد الغرض منها.
ويقترح أصحاب نظرية المؤامرة أن الخطوط الضخمة الممتدة على هضبة نازكا ربما رُسمت بواسطة كائنات فضائية.
ويقترح العلماء أنها كانت تستخدم على الأرجح كممرات للمواكب، وحجمها الضخم يجعلها مرئية للآلهة.
والآن، يعمل الذكاء الاصطناعي على تنشيط عملية اكتشاف خطوط نازكا الجديدة، التي نحتها الناس في المناظر الطبيعية في بيرو في الفترة ما بين 500 قبل الميلاد و500 بعد الميلاد.
وقام باحثون من جامعة ياماغاتا، بتسريع عملية اكتشاف خطوط نازكا الجديدة بمقدار 21 مرة باستخدام “التعلم العميق” بالشراكة مع IBM، ويستخدمون الآن الذكاء الاصطناعي لتمشيط “الأشكال الجغرافية” المفقودة في عمليات البحث السابقة.
ويتسابق الباحثون مع الزمن حيث أن التآكل وتغير المناخ يعرّضان النقوش الجيوغليفية للخطر.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف الألغاز العالم القديم الذكاء الاصطناعي رموز الذکاء الاصطناعی فک رموز
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد الأطباء في تحليل الصور الطبية
برز الذكاء الاصطناعي، منذ ظهوره، كأداة فعّالة لتحليل الصور الطبية. وبفضل التطورات في مجال الحوسبة ومجموعات البيانات الطبية الضخمة التي يُمكن للذكاء الاصطناعي التعلّم منها، فقد أثبت جدواه في قراءة وتحليل الأنماط في صور الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب، مما يُمكّن الأطباء من اتخاذ قرارات أفضل وأسرع، لا سيما في علاج وتشخيص الأمراض الخطيرة كالسرطان. في بعض الحالات، تُقدّم أدوات الذكاء الاصطناعي هذه مزايا تفوق حتى نظيراتها البشرية.
يقول أونور أسان، الأستاذ المشارك في معهد ستيفنز للتكنولوجيا في الولايات المتحدة، والذي يركز بحثه على التفاعل بين الإنسان والحاسوب في الرعاية الصحية "تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة آلاف الصور بسرعة وتقديم تنبؤات أسرع بكثير من المُراجعين البشريين. وعلى عكس البشر، لا يتعب الذكاء الاصطناعي ولا يفقد تركيزه بمرور الوقت".
مع ذلك، ينظر العديد من الأطباء إلى الذكاء الاصطناعي بشيء من عدم الثقة، ويرجع ذلك في الغالب إلى عدم معرفتهم بكيفية وصوله إلى قراراته، وهي مشكلة تُعرف باسم "مشكلة الصندوق الأسود".
يقول أسان "عندما لا يعرف الأطباء كيف تُولّد أنظمة الذكاء الاصطناعي تنبؤاتها، تقلّ ثقتهم بها. لذا، أردنا معرفة ما إذا كان تقديم شروحات إضافية يُفيد الأطباء، وكيف تؤثر درجات التفسير المختلفة للذكاء الاصطناعي على دقة التشخيص، وكذلك على الثقة في النظام".
بالتعاون مع طالبة الدكتوراه أوليا رضائيان والأستاذ المساعد ألب أرسلان إمراه بايراك في جامعة ليهاي في ولاية بنسيلفانيا الأميركية، أجرى أسان دراسة شملت 28 طبيبًا متخصصًا في الأورام والأشعة، استخدموا الذكاء الاصطناعي لتحليل صور سرطان الثدي. كما زُوّد الأطباء بمستويات مختلفة من الشروح لتقييمات أداة الذكاء الاصطناعي. في النهاية، أجاب المشاركون على سلسلة من الأسئلة المصممة لقياس ثقتهم في التقييم الذي يُولّده الذكاء الاصطناعي ومدى صعوبة المهمة.
وجد الفريق أن الذكاء الاصطناعي حسّن دقة التشخيص لدى الأطباء مقارنةً بالمجموعة الضابطة، ولكن كانت هناك بعض الملاحظات المهمة.
اقرأ أيضا... مؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي لأعمال معقدة ومتعددة الخطوات
كشفت الدراسة أن تقديم شروحات أكثر تفصيلًا لا يُؤدي بالضرورة إلى زيادة الثقة.
أخبار ذات صلةيقول أسان "وجدنا أن زيادة التفسير لا تعني بالضرورة زيادة الثقة". ذلك لأن وضع تفسيرات إضافية أو أكثر تعقيدًا يتطلب من الأطباء معالجة معلومات إضافية، مما يستنزف وقتهم وتركيزهم بعيدًا عن تحليل الصور. وعندما تكون التفسيرات أكثر تفصيلًا، يستغرق الأطباء وقتًا أطول لاتخاذ القرارات، مما يقلل من أدائهم العام.
يوضح أسان "معالجة المزيد من المعلومات تزيد من العبء المعرفي على الأطباء، وتزيد أيضًا من احتمال ارتكابهم للأخطاء، وربما إلحاق الضرر بالمريض. لا نريد زيادة العبء المعرفي على المستخدمين بإضافة المزيد من المهام".
كما وجدت أبحاث أسان أنه في بعض الحالات، يثق الأطباء بالذكاء الاصطناعي ثقةً مفرطة، مما قد يؤدي إلى إغفال معلومات حيوية في الصور، وبالتالي إلحاق الضرر بالمريض.
ويضيف أسان "إذا لم يُصمم نظام الذكاء الاصطناعي جيدًا، وارتكب بعض الأخطاء بينما يثق به المستخدمون ثقةً كبيرة، فقد يطور بعض الأطباء ثقةً عمياء، معتقدين أن كل ما يقترحه الذكاء الاصطناعي صحيح، ولا يدققون في النتائج بما فيه الكفاية".
قدّم الفريق نتائجه في دراستين حديثتين: الأولى بعنوان "تأثير تفسيرات الذكاء الاصطناعي على ثقة الأطباء ودقة التشخيص في سرطان الثدي"، والثانية بعنوان "قابلية التفسير وثقة الذكاء الاصطناعي في أنظمة دعم القرار السريري: تأثيراتها على الثقة والأداء التشخيصي والعبء المعرفي في رعاية سرطان الثدي".
يعتقد أسان أن الذكاء الاصطناعي سيظل مساعدًا قيّمًا للأطباء في تفسير الصور الطبية، ولكن يجب تصميم هذه الأنظمة بعناية.
ويقول "تشير نتائجنا إلى ضرورة توخي المصممين الحذر عند دمج التفسيرات في أنظمة الذكاء الاصطناعي"، حتى لا يصبح استخدامها معقدا. ويضيف أن التدريب المناسب سيكون ضروريًا للمستخدمين، إذ ستظل الرقابة البشرية لازمة.
وأكد "ينبغي أن يتلقى الأطباء، الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي، تدريبًا يركز على تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي وليس مجرد الوثوق بها".
ويشير أسان إلى أنه في نهاية المطاف، يجب تحقيق توازن جيد بين سهولة استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي وفائدتها.
ويؤكد الباحث "يُشير البحث إلى وجود معيارين أساسيين لاستخدام أي شكل من أشكال التكنولوجيا، وهما: الفائدة المتوقعة وسهولة الاستخدام المتوقعة. فإذا اعتقد الأطباء أن هذه الأداة مفيدة في أداء عملهم، وسهلة الاستخدام، فسوف يستخدمونها".
مصطفى أوفى (أبوظبي)