جامعة هارفارد تختار رئيسها الـ 29

وصفته بأنه {أكثر قادة التعليم خبرة واحتراماً}

لورانس باكو
لورانس باكو
TT

جامعة هارفارد تختار رئيسها الـ 29

لورانس باكو
لورانس باكو

ليصبح الرئيس رقم 29 للجامعة، اختارت جامعة هارفارد لورانس باكو من كلية كيندي للحكم رئيساً لها بداية من أول يوليو (تموز)، ووصفته بأنه أحد أكثر قادة التعليم العالي الأميركي خبرة واحتراماً.
وعمل باكو (66 عاماً) في السابق رئيساً لجامعة تافتس لـ10 سنوات. ويحل باكو محل درو فاوست أول امرأة تترأس جامعة هارفارد، حسب «رويترز».
وقال ويليام لي وهو زميل كبير بمؤسسة هارفارد ورئيس لجنة البحث الرئاسية في هارفارد في بيان: «لاري باكو أحد أكثر القادة إنجازاً وإعجاباً وثقة وتأثيراً في التعليم العالي الأميركي».
وتابع لي: «سيضفي على الوظيفة ليس فقط خبرته العريضة، وتبحره العميق، وإلمامه الشديد بالفرص والتحديات في هارفارد، بل سيضفي عليها أيضاً التزاماً متقداً بمساعدة الجامعات وكل فرد بداخل هذه الجامعات، وسيخدم العالم الأكبر».
ودرس باكو الذي ولد في ميتشيغان لأبوين مهاجرين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ويحمل 3 درجات من هارفارد. وقضى باكو 24 عاماً في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا قبل أن يصبح رئيساً لتافتس.
وقال باكو في بيان: «أولئك الذين ينالون شرف رئاسة هذه الجامعة تمنح لهم ثقة غالية... أعد ببذل كل ما في وسعي لإثبات جدارتي بها». وأعلنت فاوست، أول امرأة تتولى رئاسة هارفارد في تاريخها الممتد لقرابة 380 عاماً، في يونيو (حزيران)، أنها ستتنحى عن رئاسة الجامعة بنهاية العام الأكاديمي.



الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
TT

الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)

طُوّر جهاز فك ترميز يعتمد على الذكاء الصناعي، قادر على ترجمة نشاط الدماغ إلى نص متدفق باستمرار، في اختراق يتيح قراءة أفكار المرء بطريقة غير جراحية، وذلك للمرة الأولى على الإطلاق، حسب صحيفة «الغارديان» البريطانية.
وبمقدور جهاز فك الترميز إعادة بناء الكلام بمستوى هائل من الدقة، أثناء استماع الأشخاص لقصة ما - أو حتى تخيلها في صمت - وذلك بالاعتماد فقط على مسح البيانات بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي فقط.
وجدير بالذكر أن أنظمة فك ترميز اللغة السابقة استلزمت عمليات زراعة جراحية. ويثير هذا التطور الأخير إمكانية ابتكار سبل جديدة لاستعادة القدرة على الكلام لدى المرضى الذين يجابهون صعوبة بالغة في التواصل، جراء تعرضهم لسكتة دماغية أو مرض العصبون الحركي.
في هذا الصدد، قال الدكتور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الذي تولى قيادة العمل داخل جامعة تكساس في أوستن: «شعرنا بالصدمة نوعاً ما؛ لأنه أبلى بلاءً حسناً. عكفت على العمل على هذا الأمر طيلة 15 عاماً... لذلك كان الأمر صادماً ومثيراً عندما نجح أخيراً».
ويذكر أنه من المثير في هذا الإنجاز أنه يتغلب على قيود أساسية مرتبطة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وترتبط بحقيقة أنه بينما يمكن لهذه التكنولوجيا تعيين نشاط الدماغ إلى موقع معين بدقة عالية على نحو مذهل، يبقى هناك تأخير زمني كجزء أصيل من العملية، ما يجعل تتبع النشاط في الوقت الفعلي في حكم المستحيل.
ويقع هذا التأخير لأن فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تقيس استجابة تدفق الدم لنشاط الدماغ، والتي تبلغ ذروتها وتعود إلى خط الأساس خلال قرابة 10 ثوانٍ، الأمر الذي يعني أنه حتى أقوى جهاز فحص لا يمكنه تقديم أداء أفضل من ذلك.
وتسبب هذا القيد الصعب في إعاقة القدرة على تفسير نشاط الدماغ استجابة للكلام الطبيعي؛ لأنه يقدم «مزيجاً من المعلومات» منتشراً عبر بضع ثوانٍ.
ورغم ذلك، نجحت نماذج اللغة الكبيرة - المقصود هنا نمط الذكاء الصناعي الذي يوجه «تشات جي بي تي» - في طرح سبل جديدة. وتتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمثيل المعنى الدلالي للكلمات بالأرقام، الأمر الذي يسمح للعلماء بالنظر في أي من أنماط النشاط العصبي تتوافق مع سلاسل كلمات تحمل معنى معيناً، بدلاً من محاولة قراءة النشاط كلمة بكلمة.
وجاءت عملية التعلم مكثفة؛ إذ طُلب من ثلاثة متطوعين الاستلقاء داخل جهاز ماسح ضوئي لمدة 16 ساعة لكل منهم، والاستماع إلى مدونات صوتية. وجرى تدريب وحدة فك الترميز على مطابقة نشاط الدماغ للمعنى باستخدام نموذج لغة كبير أطلق عليه «جي بي تي - 1»، الذي يعتبر سلف «تشات جي بي تي».