مقامر مجهول يراهن بمليون دولار على فوز {العمال} الأسترالي بالانتخابات

مقامر مجهول يراهن بمليون دولار على فوز {العمال} الأسترالي بالانتخابات
TT

مقامر مجهول يراهن بمليون دولار على فوز {العمال} الأسترالي بالانتخابات

مقامر مجهول يراهن بمليون دولار على فوز {العمال} الأسترالي بالانتخابات

عبر الإنترنت، راهن مقامر مجهول في أستراليا بمبلغ مليون دولار أسترالي (700 ألف دولار أميركي) على فوز حزب العمال المعارض في الانتخابات البرلمانية الأسترالية المقررة في 18 مايو (أيار).
وكانت شركة «لادبروكس» للمراهنات قد قالت أمس الأربعاء إن هذا هو «أكبر رهان فردي في تاريخها». وسوف تتكبد شركة المراهنات 230 ألف دولار أسترالي تصرفها للمراهن حال فوز الحزب؛ حيث يبلغ العائد 23.‏1 دولار عن كل دولار. أما العائد على المراهنة على فوز الائتلاف الحاكم فيبلغ 5.‏4 دولار لكل دولار، حسب وكالة الأنباء الألمانية. وكان المقامر، وهو من سكان نيو ساوث ويلز، قد شارك في اثنتين من المراهنات مع «لادبروكس» قبل ذلك، وفقا للمؤسسة.
وتجاوز رهان أمس الأربعاء بسهولة الرقم القياسي المسجل على موقع المراهنات قبل ذلك، وهو 370 ألف دولار، والذي كان رهانا على فرس السباق الأسترالي «وينكس» الذي تم الاستغناء عن مشاركته في السباقات في وقت سابق هذا العام.
وقال جاسون سكوت، الرئيس التنفيذي لمؤسسة «لادبروكس» في أستراليا، في بيان: «لقد مرت علينا قبل ذلك مراهنات ضخمة، كان الكثير منها على الحصان وينكس، ولكن هذا الرجل يعتقد بوضوح أن حزب العمال هو الحصان الرابح بشكل أكبر من الفرس الذي تم الاستغناء عن مشاركته في السباقات حاليا». ووفقا لتقرير إحصاءات المراهنات الأسترالية العام الماضي، فقد تم إنفاق نحو 6.‏23 مليار دولار في عامي 2016 و2017 على مراهنات السباق والمنافسات والرياضة في الدولة. وفي انتخابات عام 2016 كان الرهان الأكبر لدى «لادبروكس» هو بمبلغ 250 ألف دولار أسترالي على فوز الائتلاف الليبرالي، وهو ما تحقق بالفعل.



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».