بفضل الذكاء الاصطناعي.. رجل مشلول يُحرك الأشياء بإشارات دماغه
تاريخ النشر: 7th, March 2025 GMT
تمكن باحثون في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو من تمكين رجل مشلول من التحكم في ذراع آلية من خلال جهاز ينقل الإشارات من دماغه إلى جهاز كمبيوتر.
ووفق "مديكال إكسبريس"، كان الرجل قادراً على الإمساك بالأشياء، وتحريكها، وإسقاطها بمجرد تخيل نفسه وهو يقوم بالأفعال.
عمل الجهاز، المعروف باسم واجهة الدماغ والحاسوب (BCI)، لمدة 7 أشهر قياسية دون الحاجة إلى تعديل، بينما، حتى الآن، لم تعمل مثل هذه الأجهزة إلا ليوم أو يومين فقط.
وتعتمد واجهة الدماغ والحاسوب على نموذج الذكاء الاصطناعي، الذي يمكنه التكيف مع التغيرات الصغيرة التي تحدث في الدماغ، عندما يكرر الشخص حركة - أو في هذه الحالة، حركة متخيلة - ويتعلم القيام بذلك بطريقة أكثر دقة.
وظيفة تشبه الحياةوقال الدكتور كارونيش غانغولي أستاذ علم الأعصاب في الجامعة: "إن هذا المزج بين التعلم بين البشر والذكاء الاصطناعي هو المرحلة التالية لهذه الواجهات بين الدماغ والحاسوب". "هذا ما نحتاجه لتحقيق وظيفة متطورة تشبه الحياة".
وكان المفتاح اكتشاف كيفية تحول النشاط في الدماغ يوماً بعد يوم، حيث يتخيل الرجل المشارك في الدراسة مراراً وتكراراً القيام بحركات معينة.
وبمجرد برمجة الذكاء الاصطناعي لمراعاة هذه التحولات، فقد عمل البرنامج لعدة أشهر في كل مرة دون تعديل، كما يوضح هذا الفيديو.
مراحل التقاط إشارات الدماغودرس غانغولي كيف تمثل أنماط نشاط الدماغ لدى الحيوانات حركات معينة، ورأى أن هذه التمثيلات تتغير يوماً بعد يوم مع تعلم الحيوان.
واشتبه في حدوث نفس الشيء لدى البشر، ولهذا السبب فقدت أجهزة الدماغ والحاسوب الخاصة بهم بسرعة القدرة على التعرف على هذه الأنماط.
لذا، عمل غانغولي وزمليه الدكتور نيكيلش ناتراغ مع مشارك في الدراسة أصيب بالشلل بسبب سكتة دماغية قبل سنوات، لم يستطع التحدث أو الحركة.
وكان لديه أجهزة استشعار صغيرة مزروعة على سطح دماغه يمكنها التقاط نشاط الدماغ عندما يتخيل الحركة.
ولمعرفة ما إذا كانت أنماط دماغه تتغير بمرور الوقت، طلب غانغولي من المشارك أن يتخيل تحريك أجزاء مختلفة من جسده، مثل يديه أو قدميه أو رأسه.
على الرغم من أنه لم يكن قادراً على الحركة فعلياً، إلا أن دماغ المشارك كان لا يزال قادراً على إنتاج الإشارات الخاصة بالحركة عندما يتخيل نفسه يقوم بها.
وهنا سجل جهاز BCI تمثيلات الدماغ لهذه الحركات من خلال أجهزة الاستشعار الموجودة في دماغه.
ووجد فريق غانغولي أن شكل التمثيلات في الدماغ ظل كما هو، لكن مواقعها تغيرت قليلاً من يوم لآخر.
من الافتراضي إلى الواقعوطلب الباحثون بعد ذلك من الرجل أن يتخيل نفسه يقوم بحركات بسيطة بأصابعه أو يديه أو إبهامه على مدار أسبوعين، بينما سجلت أجهزة الاستشعار نشاط دماغه لتدريب الذكاء الاصطناعي.
ثم حاول الرجل التحكم في ذراع ويد آلية. لكن الحركات لم تكن دقيقة للغاية.
لذلك، جعل غانغولي الرجل يتدرب على ذراع روبوتية افتراضية أعطته ملاحظات حول دقة تصوراته. وفي النهاية، جعل الذراع الافتراضية تفعل ما يريده أن تفعله.
وبمجرد أن بدأ في التدرب على ذراع الروبوت الحقيقية، لم يستغرق الأمر سوى بضع جلسات تدريب حتى ينقل مهاراته إلى العالم الحقيقي.
وكان بإمكانه جعل الذراع الآلية تلتقط الكتل، وتديرها، وتحركها إلى أماكن جديدة. وكان قادراً حتى على فتح خزانة، وإخراج كوب، ووضعه أمام موزع المياه.
وبعد أشهر، كان الرجل لا يزال قادراً على التحكم في الذراع الآلية بعد "ضبط" لمدة 15 دقيقة للتكيف مع كيفية انحراف تمثيلات حركته منذ أن بدأ في استخدام الجهاز.
ويقوم الباحثون الآن بتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، لجعل الذراع الآلية تتحرك بشكل أسرع وأكثر سلاسة، ويخطط لاختبار واجهة الدماغ والحاسوب في بيئة منزلية.
وبالنسبة للمصابين بالشلل، فإن القدرة على إطعام أنفسهم أو الحصول على شربة ماء ستغير حياتهم.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: وقف الأب رمضان 2025 عام المجتمع اتفاق غزة إيران وإسرائيل صناع الأمل غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية الذكاء الاصطناعي صحة الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا الذکاء الاصطناعی الدماغ والحاسوب
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي.. من البدايات إلى روبوتات الدردشة
يشهد عالمنا اليوم استخداما قويًا ومتزايدا للذكاء الاصطناعي في شتى مجالات الحياة، رغم أن روبوتات الدردشة القادرة على إنجاز العديد من المهام، تماما مثل البشر، لم تكمل سنتين بعد.
وقد أحدث ظهورها تحولات جذرية كنا نعتبرها في الأمس القريب ضربا من الخيال العلمي. لكن الطريق إلى هذه النهاية لم يكن مفروشا بالورود.
الجذور الأولى
ظهرت عبارة "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة عندما صاغها العالم الأميركي في مجال الكمبيوتر جون مكارثي John McCarthy (2011-1927)، في عام 1955، ونظم مؤتمر دارتموث الشهير في صيف 1956. لذا، يعتبر مكارثي أحد الآباء المؤسسين للذكاء الاصطناعي.
منذ تلك اللحظة، انطلقت رحلة طموحة نحو بناء آلات قادرة على محاكاة القدرات الذهنية للبشر. لم تكن الرحلة متواصلة، بل تخللتها فترات من الانقطاع والاستئناف، لتصل بنا اليوم إلى عصر نشهد فيه ثورة حقيقية بفضل روبوتات الدردشة مثل "تشات جي بي تي" و"جيميناي".
شهدت السنوات الأولى للذكاء الاصطناعي تفاؤلًا كبيرًا. حيث تصور الباحثون إمكانية حل المشكلات المعقدة، وترجمة اللغات، وحتى بناء آلات تفكر مثل الإنسان في غضون سنوات قليلة. ظهرت برامج رائدة مثل "لوجيك ثيوريست" و"جنرال بروبلم سولفر" التي أظهرت قدرة الآلات على التفكير المنطقي وحل بعض المشكلات. كانت هذه الفترة بمثابة وضع البذور الأولى لهذا المجال الواعد.
لكن سرعان ما تبدد هذا التفاؤل مع اصطدام الواقع بتعقيد المشكلات الحقيقية. فقد تبين أن بناء أنظمة ذكية حقًا يتطلب قدرات حاسوبية وبيانات لم تكن متاحة آنذاك. تراجعت التمويلات البحثية، ودخل المجال في فترة سبات.
الأنظمة الخبيرة والتعلم الآلي
شهدت ثمانينيات القرن العشرين عودة الاهتمام بالذكاء الاصطناعي مع ظهور "الأنظمة الخبيرة"، وهي برامج تحاكي خبرة الإنسان في مجالات محددة. كانت الفكرة الأساسية هي بناء برامج حاسوبية يمكنها محاكاة قدرات وخبرات الإنسان الخبير في مجال معين لاتخاذ القرارات وحل المشكلات.
من أمثلة تطبيقات الأنظمة الخبيرة: التشخيص الطبي وهي أنظمة تساعد الأطباء في تشخيص الأمراض بناءً على الأعراض والمعلومات الطبية، وأنظمة تقدم نصائح حول الاستثمار وإدارة الأموال.
وقد حققت الأنظمة الخبيرة بعض النجاحات وكانت تعتبر من أوائل التطبيقات الناجحة للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، كانت محدودة النطاق وتتطلب إدخالًا يدويًا للمعرفة من الخبراء، مما جعل تحديثها وتوسيعها أمرًا صعبًا.
كما بدأ التعلم الآلي، في هذه المرحلة من تاريخ الذكاء الاصطناعي، يكتسب زخمًا، حيث أصبحت البيانات الأساس الذي تتعلم منه الخوارزميات. أما الخوارزميات، فهي الإجراءات الحسابية التي تسمح للآلة بتحليل البيانات.
في التسعينيات، برز التعلم الآلي كنهج واعد. وبدلاً من برمجة الآلات بشكل صريح لحل المشكلات، يركز التعلم الآلي على تطوير خوارزميات تسمح للآلات بالتعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات أو التنبؤ دون أن تتم برمجتها بشكل مباشر لكل مهمة.
أما النماذج، فهي الناتج النهائي لعملية التعلم، وهي تمثل المعرفة التي اكتسبتها الآلة من البيانات ويمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أو عمل تنبؤات جديدة.
البيانات الضخمة والتعلم العميق
شهدت بداية الألفية الجديدة تحولًا جذريًا بفضل توفر كميات هائلة من البيانات (البيانات الضخمة) والتطور الهائل في قوة الحوسبة. أدى هذان الأمران إلى تطور كبير في "التعلم العميق"، وهو فرع من التعلم الآلي يستخدم لتحليل البيانات المعقدة. حقق التعلم العميق نجاحات باهرة في مجالات مثل التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.
ثورة روبوتات الدردشة
مثّل ظهور روبوتات الدردشة التوليدية الكبيرة مثل "تشات جي بي تي" من شركة OpenAI و"جيميناي" من شركة جوجل نقطة تحول جديدة في تاريخ الذكاء الاصطناعي. هذه النماذج، المدربة على كميات هائلة من النصوص والبيانات، أظهرت قدرة مدهشة على توليد نصوص وصور بمجرد إدخال وصف بسيط بلغة عادية والإجابة على الأسئلة بطريقة تبدو شبيهة بالبشر.
لم تعد روبوتات الدردشة مجرد أدوات للإجابة على الأسئلة البسيطة، بل أصبحت قادرة على كتابة المقالات، وتلخيص النصوص، وإنتاج صور وترجمة اللغات، وكتابة الأكواد البرمجية، وغيرها من الأمور المعقدة. هذا التطور يفتح آفاقًا واسعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، من التعليم والرعاية الصحية إلى خدمة العملاء والإبداع.
آفاق المستقبل
وبما أننا ما زلنا في المراحل الأولى من هذه التقنية المذهلة، تتوجب معالجة التحديات التي تطرحها مثل ضمان احترام الذكاء الاصطناعي للأخلاق واحترام حقوق الملكية الفكرية والتعامل مع التحيزات المحتملة. اليوم، للذكاء الاصطناعي استخدامات واسعة النطاق، فهو يدخل في مجالات مثل الطب لتشخيص الأمراض، وفي السيارات ذاتية القيادة لتسهيل التنقل، وفي خدمة العملاء لتقديم الدعم، وفي الصناعة لتحسين الكفاءة.
أما عن الآفاق المستقبلية، فيُتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تطوير حلول للتحديات العالمية كالتغير المناخي والأمراض المستعصية، بالإضافة إلى إحداث ثورة في مجالات الإبداع والبحث العلمي وغيرها.