استخدام التلاميذ الهواتف الذكية يفسد نومهم

يشكون التعب ومقاومة الرغبة في النوم

استخدام التلاميذ الهواتف الذكية يفسد نومهم
TT

استخدام التلاميذ الهواتف الذكية يفسد نومهم

استخدام التلاميذ الهواتف الذكية يفسد نومهم

يشعر نصف التلاميذ في ألمانيا بالإرهاق نهارا جراء قلة النوم ويشتكون من التعب ومن مقاومة الرغبة في النوم. وكانت دراسة ألمانية كشفت عن أن التلاميذ في ألمانيا لا ينامون بشكل كاف. وبحسب الدراسة التي أجريت بتكليف من شركة DAK للتأمين الصحي، تبين أن قلة النوم لدى التلاميذ تجعلهم يعانون من الإجهاد، وأنه كلما قلت ساعات نومهم، ازداد شعورهم بالإرهاق.
وشملت الدراسة التي أجرتها الشركة بالتعاون مع معهدIFT لأبحاث الصحة والعلاج، نحو 9300 تلميذ من الفصل الخامس حتى العاشر في ست ولايات ألمانية. وفسر الباحثون قلة نوم التلاميذ بتزايد استخدام أجهزة الحاسوب والهواتف الذكية، حسب وكالة الأنباء الألمانية. وأوضح البروفسور راينر هانيفينكل، المشرف على الدراسة من معهدIFT أن هناك علاقة واضحة بين قلة النوم واستخدام شاشات الحاسوب لفترات طويلة، حيث أكد الفتية والفتيات الذين ذكروا أنهم يقضون أكثر من أربع ساعات يوميا أمام الشاشات، ينامون في المتوسط ساعات أقل (3.‏7 ساعات في المتوسط)، عن أولئك الذين يستخدمون الهواتف الذكية والهواتف اللوحية وما شابهها لأقل من ساعة يوميا، حيث يبلغ متوسط عدد الساعات التي ينامها هؤلاء يوميا 9.‏8 ساعة، وانسحب هذا الاختلاف على جميع الفئات العمرية للتلاميذ الذين شملتهم الدراسة.
وبحسب الدراسة، فإن التلاميذ الأكبر سنا هم الأقل نوما، حيث تبين أن تلاميذ الصف التاسع ينامون نحو سبع ساعات يوميا فقط، أي أقل بواقع الخمس أو بواقع 120 دقيقة، عما يوصي به الخبراء بالنسبة لهؤلاء التلاميذ.
وحذر رئيس مجلس إدارة شركة DAK، أندرياس شتروم، من الاستهانة بالاضطرابات التي تسببها قلة النوم، وقال إن هذه الاضطرابات يمكن أن تتسبب في مشكلات خطيرة.



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».