من الموسيقى إلى الرياضة... كيف يساعد «الروبوت» البشر على تجاوز «سقف الأداء»؟

يُسهم بشكل متزايد في تطوير القدرات البدنية والعقلية للإنسان

الروبوت اليدوي يتحكم في حركة أصابع اليدين لتعزيز أداء عازفي البيانو (معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة سوني)
الروبوت اليدوي يتحكم في حركة أصابع اليدين لتعزيز أداء عازفي البيانو (معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة سوني)
TT
20

من الموسيقى إلى الرياضة... كيف يساعد «الروبوت» البشر على تجاوز «سقف الأداء»؟

الروبوت اليدوي يتحكم في حركة أصابع اليدين لتعزيز أداء عازفي البيانو (معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة سوني)
الروبوت اليدوي يتحكم في حركة أصابع اليدين لتعزيز أداء عازفي البيانو (معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة سوني)

مع تقدم التكنولوجيا، أصبحت الروبوتات أداة فعّالة لتعزيز الأداء البشري في الكثير من المجالات، بدءاً من الفنون مثل الموسيقى، مروراً بالطب، وصولًا إلى الرياضة. وفي حين كانت الروبوتات تُستخدم في البداية لأغراض صناعية أو مهنية، فإنها اليوم تُسهم بشكل متزايد في تطوير القدرات البدنية والعقلية والحركية للإنسان.

ويُعد إتقان المهارات الاستثنائية سمة مميزة للخبراء، ويتطلّب ذلك تدريباً مكثفاً ومستمراً. ومع ذلك، لا يضمن التدريب دائماً تحسين الأداء بشكل مستمر؛ إذ يواجه الأفراد تحديات عند بلوغهم ما يُعرف بـ«سقف الأداء»، وهو الحد الأقصى الذي يمكن الوصول إليه في تطوير مهارة معينة. ويشير هذا المفهوم إلى مرحلة الاستقرار التي يصبح فيها تحقيق تحسينات إضافية صعباً رغم بذل الجهد والتدريب.

المهارات الحركية

برزت الروبوتات بصفتها وسيلة مبتكرة لتعزيز المهارات الحركية؛ إذ تُقدّم حلولاً غير تقليدية للتغلب على القيود المرتبطة بالتدريب المكثف، وذلك من خلال تقنيات تعتمد على المحاكاة الحركية الدقيقة.

وحديثاً، كشف باحثون في اليابان عن تقنية مبتكرة تعتمد على روبوت يدويّ يتحكم في حركة أصابع اليدين لمساعدة الموسيقيين المحترفين، خصوصاً عازفي البيانو، على تخطي «سقف الأداء».

وأوضح الباحثون أن هذا الروبوت ساعد في تحسين السرعة والتنسيق في حركات الأصابع، مما يفتح آفاقاً جديدة لتطوير الأداء الموسيقي، ونُشرت النتائج في عدد 17 يناير (كانون الثاني) الماضي، من دورية «Science Robotics».

وأُجريت التجارب بمشاركة 118 عازف بيانو محترفاً، خضعوا لتدريب منزلي لمدة أسبوعين حتى وصلت مهاراتهم إلى مستوى ثابت. بعد ذلك، خضعوا لجلسات تدريبية قصيرة مدتها 30 دقيقة باستخدام الروبوت، الذي كان يحرّك أصابعهم دون تدخل مباشر منهم.

وأظهرت النتائج تحسّناً كبيراً في سرعة حركات العازفين وتنسيقها بعد إزالة الجهاز، بل إن أيديهم غير المدربة أظهرت أيضاً تحسينات ملحوظة.

ويقول الباحث الرئيسي للدراسة بمعهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة «سوني» اليابانية، الدكتور شينيتشي فورويا، إن «تأثير السقف» يشير إلى النقطة التي يصعب فيها تحسين المهارات رغم التدريب المكثف، خصوصاً للموسيقيين الخبراء.

ويضيف لـ«الشرق الأوسط» أن ذلك يحدث بسبب القيود البدنية مثل تعب العضلات أو ضعف التنسيق الحركي؛ مما يمنع تحسين المهارات الحركية مثل السرعة والبراعة، ويعوق التقدم في الأداء.

وأوضح أنه بناء على بيانات «القشرة الحركية» للدماغ المشاركة في التخطيط والتحكم، وجدنا أن هناك تغييرات في أنماط الحركة للأصابع المدرّبة لدى المشاركين؛ مما يشير إلى أن التدريب يؤدي إلى تكيّف عصبي.

ومع أن الدراسة ركزت على الموسيقيين، أشار فورويا إلى أن هذه التقنية قد تحمل إمكانات مستقبلية لتحسين المهارات الحركية الدقيقة في مجالات أخرى، ما يُبرز إمكانات الروبوتات في تقديم تقنيات تدريبية مبتكرة تتيح تجاوز حدود الأداء التقليدية، وبذلك يمكن للأفراد تجاوز مرحلة الاستقرار وتحسين أدائهم حتى في المهام التي تتطلّب حركات دقيقة ومعقدة.

تخطي الحدود الطبيعية للأداء

في هذه الأثناء، يستعين الباحثون حالياً بالروبوتات لمساعدة البشر على تخطي الحدود الطبيعية لأدائهم. ففي مجال الطب، تُستخدم الروبوتات الجراحية، مثل «دافنشي»، للمساعدة في إجراء العمليات الجراحية الدقيقة، وتحسين قدرة الأطباء على إجراء العمليات المعقدة والحد من الأخطاء البشرية.

كما يتم استخدام الروبوتات في مجال إعادة التأهيل الجسدي لمساعدة المرضى الذين يعانون من إصابات العمود الفقري، والكسور، والتشوهات الجسدية في استعادة حركتهم بعد الإصابات؛ إذ توفّر الروبوتات تدريبات متخصصة لتحسين التنسيق العضلي وزيادة القوة والمرونة. وتُستخدم الروبوتات أيضاً في تحسين الأداء البدني من خلال تدريب الرياضيين على حركات سريعة ودقيقة تتجاوز قدراتهم البدنية؛ مما يساعد في تحسين تنسيق الحركات، والسرعة، والقوة.

كما تُستخدم في بعض المجالات لتحفيز العقل وتحسين المهارات الذهنية، ففي ألعاب الذكاء مثل الشطرنج، تتحدى الروبوتات اللاعبين لتحفيزهم على تطوير استراتيجيات جديدة وتحسين مهاراتهم.

ويشير فورويا إلى أن الروبوتات توفّر للأشخاص تعرضاً حسّياً لحركات قد تكون صعبة عليهم تنفيذها طوعاً؛ مما يحفّز تغييرات في الدماغ ويحسّن القدرات الحركية. ويمكن تطبيق هذه التقنية في مجالات متعددة، مثل الرياضة، وإعادة التأهيل، والمهن التي تتطلّب مهارات متقدمة، حيث يواجه الأفراد صعوبة في تطوير مهاراتهم بعد فترة طويلة من التدريب المكثف.

وأضاف أن الروبوتات يمكن أن تكون مفيدة في التعليم والمهن التي تتطلب دقة وإتقاناً للمهارات، مثل الجراحة أو التصنيع. وفي هذه المجالات، تساعد الروبوتات الممارسين على تحسين التنسيق بين اليد والعين ببراعة. كما تتيح للعمال التدريب على الحركات الدقيقة في مهام مثل التجميع أو مراقبة الجودة، وهذا النهج يعزّز الفاعلية والكفاءة في التدريب على المهارات الحركية.


مقالات ذات صلة

كيف يسهم الذكاء الاصطناعي «مفتوح المصدر» في دعم التشخيص الطبي؟

علوم الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)

كيف يسهم الذكاء الاصطناعي «مفتوح المصدر» في دعم التشخيص الطبي؟

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطوراً غير مسبوق، حيث أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قادرة على أداء مهام معرفية معقدة في الطب،

محمد السيد علي (القاهرة)
علوم التلفزيون الشفاف من ال جي

شركات التكنولوجيا العالمية تطلق أنواعاً شتى من الأجهزة الجديدة والمتطورة

شهدت الآونة الأخيرة إطلاق شركات التكنولوجيا العالمية أنواعاً شتى من أجهزة جديدة ومتطورة. وفيما يلي بعض أحدث الأجهزة التكنولوجية، التي لفتت الانتباه هذا الموسم،

«الشرق الأوسط» (واشنطن)
تحليل إخباري يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الذكاء البشري بتوسيع قدراته وتعزيز تفاعله مع الحواسيب (شاترستوك)

تحليل إخباري مستقبل العلاقة بين ذكاء الإنسان والحاسوب... تعايش أم صراع؟

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في قدرات الذكاء البشري، ما يُمكِّن من الاندماج الكامل مع الحواسيب لتعزيز القدرات الذهنية والتكنولوجية بشكل غير مسبوق.

د. حسن الشريف
عالم الاعمال «غروب آي بي» تطلق تقرير «اتجاهات الجرائم عالية التقنية لعام 2025»

«غروب آي بي» تطلق تقرير «اتجاهات الجرائم عالية التقنية لعام 2025»

كشف محللو مركز الاستجابة للطوارئ الإلكترونية لدى «غروب آي بي» عن مخططات احتيالية واسعة تستغل شهر رمضان للاحتيال على الأفراد من خلال أكثر من 50 نطاقاً احتيالياً.

خاص يعزز الذكاء الاصطناعي من كفاءة العمليات ويوفر تجارب تسوق شخصية من خلال تحسين الاتصال وتوفير تحليلات فورية (أ.ف.ب)

خاص كيف يساعد الذكاء الاصطناعي تجار التجزئة في تحليل سلوك المستهلك بدقة؟

تلعب الشبكات المدعومة بالذكاء الاصطناعي دوراً أساسياً في تخصيص تجربة التسوق فورياً مستفيدةً من بيانات تفاعلات العملاء وسجلات التصفح والرؤى القائمة على الموقع.

نسيم رمضان (لندن)

كيف يسهم الذكاء الاصطناعي «مفتوح المصدر» في دعم التشخيص الطبي؟

الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
TT
20

كيف يسهم الذكاء الاصطناعي «مفتوح المصدر» في دعم التشخيص الطبي؟

الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطوراً غير مسبوق، حيث أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قادرة على أداء مهام معرفية معقدة في الطب، فمن الإجابة الدقيقة عن الأسئلة الطبية متعددة الاختيارات، إلى تقديم استدلالات سريرية متقدمة ووضع تشخيص تفاضلي للحالات الطبية المعقدة، يثبت الذكاء الاصطناعي قدرته على دعم التشخيص الطبي.

وتشير الإحصاءات إلى أن الأخطاء التشخيصية تتسبب في وفاة أو إعاقة دائمة لنحو 795 ألف مريض سنوياً في الولايات المتحدة وحدها. ومع التكاليف الباهظة الناتجة عن التشخيص الخاطئ أو المتأخر، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دوراً حيوياً في تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية. وخلال العامين الماضيين، تفوقت نماذج الذكاء الاصطناعي «مغلقة المصدر»، مثل (GPT - 4) من شركة «أوبن إي آي»، في تشخيص الحالات الطبية المعقدة، ما جعلها جزءاً من تطبيقات الرعاية الصحية. ورغم توفر نماذج «مفتوحة المصدر»، فإنها لم تصل بعد إلى نفس مستوى الأداء.

لكن دراسة لباحثين من كلية الطب بجامعة هارفارد الأميركية كشفت عن أن النماذج الحديثة مفتوحة المصدر، مثل (Llama 3.1) من شركة «ميتا»، يمكنها منافسة النماذج مغلقة المصدر، حيث حققت نتائج واعدة في اختبارات متقدمة. وأظهرت الدراسة أن (Llama 3.1) قدم أداءً مماثلاً لأحد أقوى النماذج المغلقة في تشخيص الحالات الطبية المعقدة، ونُشرت نتائجها بعدد 17 مارس (آذار) 2025 بدورية (JAMA Health Forum).

ويُعد (Llama 3.1) جزءاً من سلسلة نماذج (Llama) التي تطورها «ميتا» بوصفها بديلاً مفتوح المصدر، ما يتيح للباحثين استخدامها وتعديلها بحرية دون قيود تجارية. وتتميز النماذج المفتوحة بإمكانية تخصيصها وفق الاحتياجات الخاصة، مثل التدريب على بيانات داخلية دون مشاركة معلومات حساسة، بينما تبقى النماذج المغلقة احتكارية وتعمل فقط عبر خوادم الشركات.

نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد على مجموعات ضخمة من البيانات (جامعة هارفارد)
نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد على مجموعات ضخمة من البيانات (جامعة هارفارد)

تشخيص الأمراض

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي، المفتوحة والمغلقة، على تحليل بيانات ضخمة تشمل الكتب الطبية والأبحاث وبيانات المرضى، ما يساعدها في تشخيص الأمراض مثل الأورام وفشل القلب والتهابات القولون. وعند مواجهة حالة جديدة، تقارن النماذج المعلومات الواردة بما تعلمته سابقاً لتقديم تشخيصات محتملة.

وخلال الدراسة، خضع نموذج (Llama 3.1) لاختبار شمل 70 حالة سريرية معقدة و22 حالة جديدة لضمان دقة التقييم. وحقق دقة 70 في المائة في التشخيص، متفوقاً على (GPT - 4) الذي سجل 64 في المائة، وحدد التشخيص الصحيح في محاولته الأولى بنسبة 41 في المائة مقابل 37 في المائة لـ(GPT - 4). أما في الحالات الجديدة، فقد ارتفعت دقته إلى 73 في المائة، مع تحديد التشخيص الصحيح كمقترح أول بنسبة 45 في المائة.

وقال الدكتور أرغون مانراي، الباحث الرئيسي للدراسة وأستاذ المعلوماتية الطبية الحيوية بجامعة هارفارد، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مساعداً موثوقاً للأطباء إذا أُدمج بحكمة في البنية التحتية الصحية.

وأضاف لـ«الشرق الأوسط» أن النماذج المفتوحة والمغلقة تختلف في الخصوصية وأمان البيانات، حيث تتيح النماذج المفتوحة تشغيلها والاحتفاظ بالبيانات داخل المستشفيات؛ ما يحافظ على سرية بيانات المرضى، بينما تتطلب النماذج المغلقة إرسال البيانات لخوادم خارجية، ما قد يثير مخاوف أمنية. كما أن النماذج المفتوحة أكثر مرونة وأقل تكلفة، مما يجعلها مناسبة للمؤسسات محدودة الموارد.

ورغم ذلك، أشار مانراي إلى تحديات تعيق تبني النماذج المفتوحة، مثل الحاجة لفريق تقني للصيانة وصعوبة تكاملها مع الأنظمة الطبية مقارنة بالمغلقة، التي توفر دعماً فنياً متكاملاً. كما أن ضمان دقتها يتطلب دراسات سريرية إضافية وتحديثات مستمرة لتحسين الأداء وتجنب التحيزات.

منصات مفتوحة المصدر

تتوفر عدة نماذج طبية مفتوحة المصدر، أبرزها منصة (Azure AI Foundry) من «مايكروسوفت»، التي توفر نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لتحليل الصور الطبية وإعداد تقارير الأشعة السينية. وتضم المنصة نماذج مثل (MedImageInsight) لتصنيف الصور وكشف الحالات غير الطبيعية، و(MedImageParse) لتحديد حدود الأورام والأعضاء، و(CXRReportGen) لتحليل صور الأشعة السينية وإنتاج تقارير تشخيصية تلقائياً، مما يعزز دقة التشخيص ويسرّع إعداد التقارير الطبية. كما طوّرت شركة «إنفيديا» مع جامعة كينغز كوليدج لندن منصة (MONAI) لدعم بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي، مع تعزيز الخصوصية ودقة التشخيص.

كما أطلق باحثو جامعة كورنيل الأميركية منصة (OpenMEDLab) في مارس 2024، لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط بالمجال الطبي، مستندة إلى نماذج مثل (Gemini) من «غوغل»، مما يتيح نتائج تنافسية وتشجيع الابتكار في الرعاية الصحية.