أشبه بسلوك البشر.. الأفيال الآسيوية تبكي وفاة صغارها وتدفنها
تاريخ النشر: 3rd, March 2024 GMT
رصد باحثون في الهند خمسة مواقع في شمال البنغال الهندية دفنت فيها الأفيال كل مرة فيلاً صغيراً بين 2022 و2023، بحسب الدراسة التي نُشرت هذا الأسبوع في مجلة "جورنال اوف ثريتيند تاكسا".
ونفقت الأفيال الصغيرة الخمسة التي تراوح أعمارها بين ثلاثة أشهر وسنة، بسبب معاناتها فشلاً في أعضائها.
ولاحظ الباحثون في كل حالة أنّ قطيع الأفيال كان ينقل الصغير النافق من خرطومه ورجليه قبل دفنه على ظهره.
وذكرت الدراسة أنّ "الباحثين توصلوا من خلال عمليات مراقبة وصور رقمية وملاحظات ميدانية وتقارير لعمليات تشريح، إلى أنّ البقايا دُفنت بطريقة غريبة مهما كان سبب نفوق الفيل الصغير".
وأضافت "في إحدى الحالات، كان قطيع الفيلة يبكي بصوت مرتفع حول الفيل الصغير المدفون تحت الأرض".
وأوضحت الدراسة أنّ الأفيال الصغيرة وحدها تُدفن بهذه الطريقة، لأنّ نقل القطيع لحيوانات بالغة "غير ممكن" بسبب حجمها ووزنها.
وأكد معدّا الدراسة بارفين كاسوان وأكاشديب روي أنّ دراستهما لم تبيّن "أي تدخل بشري مباشر" في دفن الأفيال الخمسة الصغيرة.
ورُصدت آثار أقدام واضحة لما بين 15 إلى 20 فيلاً في محيط مواقع الدفن وعلى الأرض التي دُفنت البقايا تحتها.
وقد دفنت الأفيال صغارها في قنوات للري في مزارع شاي، على بعد بضع مئات من الأمتار من تجمعات سكنية بشرية.
وتشتهر الأفيال بسلوكها الاجتماعي والتعاوني، إلا أنّ دفنها لصغارها لم يخضع للدراسة إلا قبل فترة وجيزة ولدى الأفيال الأفريقية تحديداً. فهذه الظاهرة كانت لا تزال غير مُكتشفة لدى الأفيال الآسيوية، بحسب الدراسة.
ومن المعروف أن الأفيال البرية الأفريقية والآسيوية تزور بقايا الأفيال البالغة في مراحل مختلفة من التحلل، لكن هذه الدراسة كشفت عن سلوكيات مختلفة. ففي الحالات الخمس، "هرب القطيع من الموقع خلال 40 دقيقة من دفن الصغير" ثم تجنب العودة إلى المنطقة، وسلك طرق هجرة موازية.
المصدر: أخبارنا
إقرأ أيضاً:
AlphaEvolve يفك شيفرات رياضية أعجزت البشر لعقود!
في خطوة قد تُعيد رسم حدود الابتكار العلمي، كشفت شركة Google DeepMind عن نظام ثوري يُدعى AlphaEvolve، يمثل قفزة نوعية في توظيف الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات رياضية وخوارزمية معقدة طالما حيّرت العلماء لعقود.
ما يميز AlphaEvolve ليس فقط قدرته على تسريع الحلول، بل ابتكاره لطرق جديدة بالكامل، عبر الدمج بين إبداع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وخوارزميات تقييم تفاعلية تُنقّح وتُطوّر الأفكار بشكل ذاتي ومتدرج.
نموذج يُبدع... لا يُقلّد
AlphaEvolve يختلف عن الأدوات السابقة التي اعتمدت على ذكاء اصطناعي مصمّم خصيصًا لمهام محددة. فهو نموذج عام متعدد الاستخدامات، قادر على معالجة قضايا علمية في مجالات متعددة، عبر ما يشبه دورة تطورية للأفكار. تبدأ العملية من إدخال مسألة علمية ومعايير للحل، ثم يقترح النموذج مئات التعديلات، تقوم خوارزمية داخلية بتقييمها وفرز الأنسب منها، لتولد عنها حلول جديدة أكثر تطورًا. هكذا، يتطور النظام بشكل ذاتي، ويُنتج أفكارًا مبتكرة تمامًا دون تدخّل بشري مباشر.
اقرا أيضاً.. في أضخم تجربة طبية عرفها التاريخ.. الذكاء الاصطناعي يشخّص ويتفوق على الأطباء
من المختبر إلى التطبيق
ووفقًا لما نشره موقع Scientific American، لم يبقَ AlphaEvolve مجرد تجربة نظرية في المختبر، بل أثبت فعاليته في أرض الواقع داخل شركة Google نفسها. فقد ساهم في تحسين تصميم الجيل الجديد من معالجات الذكاء الاصطناعي (TPUs)، كما أعاد تنظيم طريقة توزيع المهام الحوسبية في مراكز بيانات جوجل حول العالم، ما أدى إلى توفير 0.7% من إجمالي موارد الشركة — وهي نسبة ضخمة عند الحديث عن بنية تحتية بحجم جوجل.
أخبار ذات صلة
إنجاز رياضي يتفوق على إنسان منذ 1969
واحدة من أبرز مفاجآت AlphaEvolve كانت ابتكار خوارزمية جديدة لضرب المصفوفات تتفوق – في بعض الحالات – على الطريقة الأسرع المعروفة حتى اليوم، والتي ابتكرها الرياضي الألماني فولكر شتراسن عام 1969. مثل هذه العمليات أساسية في تدريب الشبكات العصبية، ما يعكس البعد الاستراتيجي لاكتشاف كهذا.
نقلة على مستوى الحجم والتعقيد
بُني AlphaEvolve على أساس نظام FunSearch الذي أُطلق في 2023، والذي أظهر قدرة على حل مسائل رياضية غير محلولة. إلا أن AlphaEvolve يتميز بقدرته على معالجة شيفرات أكبر وخوارزميات أكثر تعقيدًا، بالإضافة إلى اتساع نطاق تطبيقه في العلوم والهندسة.
حدود الإمكانات
ورغم الإشادات، يقرّ علماء مثل سيمون فريدر من جامعة أوكسفورد أن إمكانات AlphaEvolve قد تظل محدودة بالمهام القابلة للتحويل إلى أكواد قابلة للتقييم. كما دعا باحثون مثل هوان صن إلى الحذر، مطالبين بتجارب مفتوحة ضمن المجتمع العلمي قبل الحكم النهائي على قدرات النظام.
ورغم أن تشغيل AlphaEvolve أقل استهلاكًا للطاقة من AlphaTensor، إلا أن كلفته لا تزال مرتفعة بما يمنع توفيره للجمهور حاليًا. مع ذلك، تأمل Google DeepMind أن يدفع هذا التقدم الباحثين إلى اقتراح مجالات جديدة لتجريب هذا النظام، مؤكدة التزامها بإتاحة أدواته تدريجيًا أمام المجتمع العلمي العالمي.
الجنوب بين محدلة التزكية ومعارك صيدا وجزين ورسائل سياسيّة من البقاع