كانت الروبوتات القاتلة سمة أساسية في أفلام الخيال العلمي لسنوات عديدة، لكن كوابيس سيطرة الذكاء الاصطناعي على البشرية قد تكون أبعد مما كنا نعتقد، وفقًا للعلماء.

يشير بحث جديد أجرته جامعة أكسفورد إلى أن العقل البشري يتعلم المعلومات بطريقة مختلفة جذريًا وأكثر كفاءة عن الآلات، بحسب ما نشرت صحيفة "ديلي ميل" البريطانية.

مصمم الذكاء الاصطناعي يندم على اختراعه لـ AI.. تفاصيل فضح أكبر كذبة في التاريخ البشري

وهذا يسمح للإنسان بتعلم شيء ما بعد رؤيته مرة واحدة، بينما يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التدريب مئات المرات على نفس المعلومات، وعلى عكس الذكاء الاصطناعي، يمكن للبشر أيضًا تعلم معلومات جديدة دون أن تتداخل مع المعرفة التي لدينا بالفعل، وإحدى العمليات الأساسية للتعلم هي ما يسمى "تخصيص الاعتماد".

عندما نرتكب خطأ ما، يحاول "تخصيص الاعتماد" معرفة مكان ظهور الخطأ في معالجة المعلومات، وتتكون معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة من شبكات عصبية اصطناعية، وهي عبارة عن طبقات من العقد أو الخلايا العصبية المشابهة لما قد تجده في الدماغ.

عندما يرتكب الذكاء الاصطناعي خطأ ما، فإنه يقوم بضبط الاتصالات بين هذه الخلايا العصبية، والتي تسمى أيضًا ضبط الأوزان، لضبط عمليات اتخاذ القرار حتى يحصل على الإجابة الصحيحة.

تُسمى هذه العملية بالانتشار العكسي لأن الأخطاء تنتشر للخلف عبر الشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي، حتى وقت قريب، اعتقد العديد من الباحثين أيضًا أن هذه هي الطريقة التي تتعلم بها الشبكات العصبية البيولوجية، مثل الدماغ البشري، من التجارب الجديدة.

الاستعداد العالمي لـ تحويل النفايات البشرية وقودًا للطائرات لـ سوء الطقس في بريطانيا .. سقوط شجرة فوق سيدة

في ورقتهم المنشورة في مجلة Nature Neuroscience، كتب المؤلفون: " أن تخصيص الاعتماد ساهم في تحقيق تقدم ملحوظ في الذكاء الاصطناعي منذ بدايته، كما اكتسب مكانة بارزة في فهم التعلم في الدماغ".

ومع ذلك، فقد أشاروا أيضًا إلى أن الدماغ يتفوق على الذكاء الاصطناعي باستخدام الانتشار العكسي بعدد من الطرق المهمة.

في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتفوق على البشر في المهام بدءًا من التفكير الإبداعي وحتى تعيين الموظفين، إلا أن الذكاء الاصطناعي يستغرق وقتًا طويلاً ليتعلم القيام بذلك.

المصدر: صدى البلد

إقرأ أيضاً:

الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة

طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.

الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».

نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.

اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».

تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».

دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)

أخبار ذات صلة «جيميني» يلخص الرسائل الطويلة في «جي ميل» الذكاء الاصطناعي يدخل غرف العمليات الجوية

مقالات مشابهة

  • هل يُعلن الذكاء الاصطناعي نهاية الفأرة ولوحة المفاتيح؟
  • بعد حصولها على جائزتين دوليتين: فَيّ المحروقية تطمح للتخصص في الذكاء الاصطناعي
  • بعد حصولها على جائزتين دوليتين: في المحروقية تطمح للتخصص في الذكاء الاصطناعي
  • الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
  • لماذا لن يُفقدنا الذكاء الاصطناعي وظائفنا؟
  • الذكاء الاصطناعي يثير ضجة حول عادل إمام
  • الذكاء الاصطناعي يقلب موازين البحث في في غوغل
  • الذكاء الاصطناعي.. إلى أين يقود العالم؟
  • الذكاء الاصطناعي يدخل عالم التسوق
  • الذكاء الاصطناعي والدراما العراقية.. صراع بين تطور التقنية السريع وبطء الواقع