علماء بريطانيون يستكشفون إمكانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي لفك إشارات التواصل بين الحيوانات
تاريخ النشر: 1st, August 2023 GMT
لا ينفك العلماء عن دراسة لغة الحيوانات لمحاولة فك رموز إشاراتها ودلالاتها، ولكن تلك الجهود المضنية لم تؤت ثمارها؛ فنحن لا نمتلك "حجر رشيد" ليترجم لنا تلك الإشارات الصوتية، والطريقة الوحيدة لفك شفرة اتصالات الحيوانات هي المراقبة الدقيقة لأصواتها وحركاتها.
ومؤخرا، أحدثت تطبيقات الذكاء الاصطناعي ثورة في مجالات شتى، ونشرت دورية "ساينس" في 13 يوليو/تموز الماضي بحثا عن إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لفك شفرة أنظمة الاتصال لدى بعض الحيوانات مثل الحيتان والغربان والخفافيش وغيرها.
يقول كريستيان روتز الأستاذ بجامعة سانت أندروز البريطانية، والباحث الأول في الدراسة والخبير في سلوك الحيوانات في البيان الصحفي الذي نشره موقع "فيز دوت أورغ"؛ إن ظهور الذكاء الاصطناعي خلق فرصا واعدة في تطوير الأبحاث العلمية حول فهم سلوك الحيوانات، ولكن في الوقت ذاته هناك مخاطر بالغة يجب مواجهتها.
الذكاء الاصطناعي ولغة الحيواناتورغم التقدم الجيد في الأبحاث على مدى العقود القليلة الماضية، فإن عملية جمع البيانات وتحليلها لطالما كانت مهمة شاقة على العلماء؛ فأحيانا يكون من الصعب عليهم التمييز بين أنواع الإشارات التي تبدو متشابهة.
وتقول سونيا فيرنز الخبيرة في التواصل الصوتي للخفافيش وأحد الباحثين في الدراسة "يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الإشارات التي تستخدمها الحيوانات وربما حتى ما تعنيه تلك الإشارات".
لذلك فكر الباحثون في استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحديد وتصنيف وتحليل إشارات الحيوانات المسجلة في مقاطع صوتية أو مرئية.
يعتمد الذكاء الاصطناعي على استقبال كميات هائلة من البيانات؛ فعلى سبيل المثال طور المبرمجون نموذج اللغة في تطبيق "تشات جي بي تي" الشهير باستخدام مئات المليارات من "الرموز"، وأصبحت قادرة على معالجة مختلف لغات الإنسان المكتوبة والمنطوقة، وعلى نحو مماثل فإنها قد تحدد وتصنف إشارات الحيوانات من تسجيلات الصوت والفيديو.
وقال داميان بلاسي أستاذ اللغات في جامعة هارفارد وأحد الباحثين المشاركين في الدراسة إن "استخدام مئات المليارات من الرموز في تطبيقات الذكاء الاصطناعي يعادل أكثر من مليوني كتاب، لذا نحن بحاجة إلى حلول إبداعية لجمع بيانات عن الحيوانات البرية".
ويوضح مايكل برونشتاين أستاذ الذكاء الاصطناعي في جامعة أكسفورد وأحد الباحثين المشاركين في الدراسة "نستخدم مجموعة متنوعة من الأساليب لجمع بيانات عن حيتان العنبر؛ منها علامات توضع على ظهر الحيتان، وميكروفونات صغيرة، ومستشعرات، وروبوتات تحت الماء؛ وذلك لرسم خرائط سلوك التواصل بين الحيتان".
تخلق هذه الأساليب طوفانا من البيانات، وهنا يأتي دور تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل تلك البيانات، مثل بيانات تحركاتها وأنماط غذائها وتكاثرها وغيرها، وذلك لتحديد الأنماط السلوكية الخاصة بهذه الحيوانات، بالإضافة إلى فهم الأسباب التي قد تؤدي إلى انقراض بعض الأنواع، وبذلك يمكن تطوير إستراتيجيات لحماية الحيوانات من خطر الانقراض.
يقول روتز "إذا تمكنا من تحديد إشارات الاتصال بين الحيوانات وتمييز مشاعرها وإحساسها بالحزن أو الفرح، فقد تتوفر أداة تقييم قوية وسريعة لتطوير إستراتيجيات تحمي الحيوانات المهددة بخطر الانقراض".
وحسب الباحثين، فقد يكون من الممكن الاستماع إلى مجتمعات الحيوانات بأكملها مستقبلا. ومع ذلك، يقر المؤلفون بأن ثمة عقبات كبيرة سيواجهونها، بما في ذلك الاعتبارات الأخلاقية؛ مثلا الظروف اللائقة التي تسمح ببدء المحادثات وتواصل الإنسان مع الحيوانات، أو محاولة استئناس أنواع من الحيوانات البرية التي لم يتمكن الإنسان سابقا من ترويضها.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: تطبیقات الذکاء الاصطناعی فی الدراسة
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحسّن علاج سرطان الرئة
أتاحت أداة من الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم العميق مقارنة صور الأشعة المقطعية تلقائيًا في سياق علاج السرطان، مما يسمح باكتشاف وتحديد حتى أصغر التغيرات في أورام الرئة بسرعة ودقة أكبر.
البحث أجري من قبل فريق من الباحثين الألمان والأطباء في الولايات المتحدة.
تُجرى فحوصات التصوير المقطعي المحوسب للصدر بشكل متزايد حول العالم للكشف عن أمراض الرئة، مثل سرطان الشعب الهوائية، في مرحلة مبكرة، مما يسمح بمراقبتها.
تُتيح هذه الفحوص تحديد أبسط آثار العلاج والآثار الجانبية، مما يُحسّن العلاج. ومع ذلك، تُعدّ مقارنة الفحوصات مهمة بالغة التعقيد وتستغرق وقتًا طويلاً، وهي عُرضة للأخطاء، إذ غالبًا ما يضطر أخصائيو الأشعة إلى العمل تحت ضغط زمني كبير عند تقييم الصور. ويُسهّل إنشاء التوافق التشريحي تلقائيًا بين الفحوصات، وهي عملية تُعرف باسم "التسجيل"، هذه العملية.
التعلم العميق
لتحسين التشخيص وتسهيل الممارسة السريرية اليومية للأطباء، يركز مشروع SPIRABENE، الذي يتم تطويره في ألمانيا بالتعاون مع جامعة أميركية، على الذكاء الاصطناعي.
يوضح يان مولتز، مهندس الأبحاث الرئيسي في تحليل الصور الطبية في معهد فراونهوفر ميفيس في ألمانيا "طورنا برنامجًا قائمًا على التعلم العميق يُمكّن من تحديد وقياس آفات الرئة بدقة أكبر وفي وقت قصير جدًا، كما يُمكّننا من اكتشاف آفات جديدة محتملة".
لمتابعة أمراض الرئتين، تُقارَن فحوصات التصوير المقطعي المحوسب السابقة بأحدث الصور لتحديد التطابق التشريحي. ويتمثل التحدي الأبرز هنا في أن صورتين للشخص نفسه تبدوان متشابهتين، لكنهما غير متطابقتين، على سبيل المثال، بسبب اختلافات في التنفس عند إجراء الفحص، أو فقدان محتمل للوزن نتيجة العلاج.
يدعم المقارنة الآلية بين الصور بالفعل مراقبة الصور اللاحقة، لكن استخدام التعلم العميق يُمكّن من مقارنة المسوحات تلقائيًا بسرعة ودقة أكبر.
يوضح مولتز "تُظهر نتائجنا أن 11% من الأورام تُكتشف تلقائيًا في صورة المتابعة بمساعدة الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالتسجيل التقليدي القائم على البرامج، وفي أقل من ثانية واحدة". وهذا يعني أيضًا أن قوة الحوسبة المطلوبة أقل، مما يوفر الطاقة.
صمم الباحثون تقنية معالجة الصور الآلية بالكامل بالتعاون مع أطباء من جامعة ميشيغان الأميركية، مما يُمكّن من دمجها واستخدامها مباشرةً في البنى التحتية السريرية القائمة. وقد اختُبِر البرنامج وخضع للتقييم بالفعل في الممارسة السريرية اليومية، ويمكن استخدامه قريبًا في التطبيقات العملية. وتتمثل الخطة طويلة المدى في استخدام مراقبة المتابعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لكامل الجسم.
بعد التشغيل التجريبي، أعرب مولتز عن سعادته بالنجاح الأولي، وقال "أشعر بالحماس للعمل على برنامج يُستخدم فعليًا في الممارسة السريرية وله تأثير إيجابي على العمل اليومي للأطباء. كما يساعدنا البرنامج على تحديد العلاجات غير الفعالة بسرعة، وتجنب الآثار الجانبية والتكاليف غير الضرورية، وزيادة فرص شفاء المرضى".
لمحبي الألعاب.. تعرف على أفضل جهاز لوحي للألعاب في الأسواق