شركة تبني مختبرا تحت الأرض يدرب الذكاء الاصطناعي على فهم الإنسان دون كلام
تاريخ النشر: 15th, December 2025 GMT
كشفت صحيفة The Indian Express أن شركة Conduit الناشئة في سان فرانسيسكو بنت خلال ستة أشهر فقط ما تصفه بأنه أكبر قاعدة بيانات في العالم لوصل إشارات الدماغ باللغة، وذلك داخل مختبر تحت الأرض بلا نوافذ في قلب المدينة.
وقالت الشركة إن هدف هذا المشروع الطموح هو تدريب نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على تحويل النشاط العصبي إلى نص، أي “قراءة” ما ينوي الشخص قوله قبل أن ينطقه أو يكتبه فعليًا.
أوضحت الصحيفة أن Conduit جمعت نحو 10 آلاف ساعة من تسجيلات عصبية غير جراحية من “آلاف المتطوعين” جلسوا في غرف صغيرة معزولة لمدة ساعتين لكل جلسة، وهم يرتدون خوذات استشعار مخصصة ويتحدثون أو يكتبون بحرية.
تركز التسجيلات على الثواني التي تسبق خروج الكلام أو ظهوره على لوحة المفاتيح، بهدف التقاط الإشارات التي تسبق تشكّل الكلمات في الوعي وتحويلها إلى بيانات قابلة للتعلم الآلي.
قال تقرير The Indian Express إن الجلسات بدأت بأسلوب “تجارب معملية” تقليدي يعتمد على مهام صارمة ومتكررة، لكن الفريق لاحظ أن هذا النمط يُنهك المشاركين ويؤدي إلى بيانات لغوية ضعيفة.
لذلك أعادت Conduit تصميم التجربة بالكامل لتتحول إلى حوار مفتوح مع نموذج لغوي كبير، يتيح للمشارك التحدث أو الكتابة بشكل طبيعي أكثر، وهو ما رفع جودة وتنوّع اللغة المسجلة وحسن مواءمتها زمنيًا مع إشارات الدماغ.
خوذات خاصة تجمع EEG وfNIRS ومستشعرات إضافيةأوضحت الصحيفة أن Conduit اضطرت لتطوير عتادها الخاص بعد أن وجدت أن الخوذات التجارية لا توفر كثافة الإشارات المطلوبة، فجمعت بين تقنية تخطيط الدماغ الكهربائي EEG، والتصوير الوظيفي بالأشعة تحت الحمراء fNIRS، ومستشعرات أخرى في خوذات ثلاثية الأبعاد تزن حوالي 4 كيلوجرامات.
تعتبر هذه النسخة “الثقيلة” مخصّصة لمرحلة التدريب داخل المختبر بهدف التقاط أكبر قدر من البيانات، على أن تُطوَّر لاحقًا نسخة أخف للاستخدام اليومي اعتمادًا على ما تكشفه النماذج عن المستشعرات الأهم فعلًا.
معركة مع ضجيج الكهرباء… ثم اقتصاديات الحجمذكرت The Indian Express أن الفريق واجه في البداية مشكلة كبيرة مع التشويش الكهربائي؛ ما دفعه إلى تغليف الكابلات، واعتماد مرشِّحات خاصة، بل وحتى إطفاء الكهرباء عن المبنى وتشغيل المختبر على البطاريات لفترات محددة.
ومع تراكم آلاف الساعات من البيانات، بدأت النماذج تتعلّم تعميم الأنماط عبر اختلاف الأشخاص وظروف التسجيل، ما جعلها أقل حساسية للضجيج وخفّض الحاجة لإجراءات متطرفة، بالتوازي مع تخفيض تكلفة الساعة الواحدة من البيانات الصالحة للاستخدام بنحو 40٪.
ما بعد جمع البيانات: سباق فك “لغة الدماغ”أشارت الصحيفة إلى أن Conduit انتقلت الآن من مرحلة جمع البيانات إلى التركيز على تدريب نماذج فك التشفير، التي تحاول إعادة بناء المعنى اللغوي من الإشارات العصبية في الزمن شبه الحقيقي.
ولم تكشف الشركة بعد عن دقة هذه النماذج أو مدى قدرة النظام على “قراءة الأفكار” خارج سياق الكلام الطوعي، وهي نقطة يعدّها خبراء أخلاق التقنية حاسمة في تقييم مخاطر مثل هذه المشاريع على الخصوصية وحدود ما يجب أن يعرفه الذكاء الاصطناعي عن عقول البشر.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي قاعدة بيانات الدماغ الكهربائي الذکاء الاصطناعی
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)
حالة الطقس.. استمرار هطول أمطار رعدية مع رياح نشطة مثيرة للأتربة