نظم كومبيوترية جديدة تقلد عمل الدماغ البشري

تتمكن من الرؤية والإصغاء والملاحة والتحكم وتتعلم من أخطائها

كوابينا بوهن إلى اليمين يحمل معالجا صنع على النمط البيولوجي ووضع على ذراع روبوتية بالقرب من سمير مينون طالب الدراسات العليا في مختبر جامعة ستانفورد الأميركية في بالو التو
كوابينا بوهن إلى اليمين يحمل معالجا صنع على النمط البيولوجي ووضع على ذراع روبوتية بالقرب من سمير مينون طالب الدراسات العليا في مختبر جامعة ستانفورد الأميركية في بالو التو
TT

نظم كومبيوترية جديدة تقلد عمل الدماغ البشري

كوابينا بوهن إلى اليمين يحمل معالجا صنع على النمط البيولوجي ووضع على ذراع روبوتية بالقرب من سمير مينون طالب الدراسات العليا في مختبر جامعة ستانفورد الأميركية في بالو التو
كوابينا بوهن إلى اليمين يحمل معالجا صنع على النمط البيولوجي ووضع على ذراع روبوتية بالقرب من سمير مينون طالب الدراسات العليا في مختبر جامعة ستانفورد الأميركية في بالو التو

لقد دخلت الكومبيوترات عصرا تستطيع خلاله أن تتعلم من أخطائها، وهو تطور من شأنه أن يقلب العالم الرقمي رأسا على عقب. ومن المقرر أن تطرح النسخة التجارية لنوع من الرقائق الكومبيوترية الجديدة في العام الجديد هذا، والتي لن يكون بمقدورها أن تقوم بأتمتة الأعمال التي لا تزال تتطلب عمليات برمجة منهكة فحسب، مثل تحريك الذراع الروبوتية بمرونة وكفاءة، بل ويمكنها أيضا أن تتجاوز الأخطاء أو تتحمل وجودها، مما يعني أن إمكانية تعطل الكومبيوتر المفاجئ صارت أمرا من الماضي.

* نظام عصبي كومبيوتري
هذا المسعى الكومبيوتري الجديد الذي بات قيد الاستخدام من قبل بعض الشركات التقنية الكبيرة، يعتمد على النظام العصبي البيولوجي، وبصورة خاصة على كيفية تعامل الخلايا العصبية مع عملية التحفيز والتواصل مع الخلايا الأخرى لتفسير المعلومات. وهذا من شأنه إتاحة المجال أمام أجهزة الكومبيوتر لامتصاص المعلومات الجديدة أثناء قيامها بالأعمال، وبالتالي تعديلها والتأقلم معها، وفقا للإشارات المتغيرة.
وفي السنوات المقبلة فإن هذا الأسلوب سيجعل من الممكن قيام الجيل الجديد من نظم الذكاء الصناعي ببعض المهام التي يؤديها الإنسان، مثل النظم القادرة على الرؤية، والإصغاء، والملاحة، وعمليات الاستخدام والتحكم. وسيكون لهذا عواقب كبيرة على صعيد الأعمال، كالتعرف على الوجوه والنطق، والتخطيط، التي ما تزال في مراحلها الأولية، وتعتمد بشكل كبير على البرمجة البشرية.
ويقول المصممون إن مثل هذا النمط من شأنه إفساح المجال أمام الروبوتات التي تستطيع بأمان أن تمشي وتقود المركبات في العالم الطبيعي، على الرغم من أن الكومبيوتر المفكر والواعي، هو سلعة من عالم الخيال ما تزال أمرا بعيدا في أفق العالم الرقمي.
ويقول لاري سمار عالم الفيزياء الفلكية الذي يدير معهد كاليفورنيا للتقنيات المعلوماتية والاتصالات، الذي هو واحد من الكثير من مراكز الأبحاث التي كرست ذاتها لتطوير هذه الأنواع الجديدة من الدارات الكومبيوترية، «نحن ننتقل من النظم الكومبيوترية الهندسية إلى أمر له الكثير من مواصفات العمليات الكومبيوترية البيولوجية».
الكومبيوترات التقليدية هي محدودة بأعمالها، ببرمجياتها التي درجت عليها، فنظم الرؤية في الكومبيوترات التقليدية على سبيل المثال لا تتعرف سوى على الأجسام التي يمكن تمييزها بالخوارزميات المبرمجة عليها، ذات الاتجاه الإحصائي. والخوارزميات ما هي إلا وصفة تقوم بإصدار إرشادات وتوجيهات خطوة خطوة لإنجاز عملية حسابية.
بيد أن باحثي «غوغل» تمكنوا في العام الماضي من الوصول إلى خوارزميات تعلم الآلة، تعرف بالشبكة العصبية، بغية القيام بعملية تمييز وتحديد من دون أي إشراف. وقد قامت هذه الشبكة بمسح قاعدة بيانات مؤلفة من 10 ملايين صورة، وهي بفعلتها هذه مرنت ذاتها على التعرف على القطط. وفي يونيو (حزيران) من العام الماضي ذكرت الشركة أنها استخدمت أساليب هذه الشبكة العصبية، لتطوير خدمة بحث جديدة لمساعدة الزبائن على العثور على صور محددة بدقة أكثر.

* أبحاث عميقة
وهذا المسعى الجديد المستخدم في الأجهزة والعتاد، فضلا عن البرمجيات، مصدره الانفجار الجديد للمعرفة العلمية عن الدماغ. لكن كوابينا بوهن عالم الكومبيوتر الذي يرأس برنامج أبحاث «الأدمغة في السليكونات» في جامعة ستانفورد يقول إن مثل هذا المسعى له قيوده ومحدوديته، لأن العلماء ما يزالون بعيدين جدا عن معرفة كيفية عمل الدماغ. وأضاف: «لا نملك دليلا بعد، فأنا مهندس وأقوم بتشييد الأشياء، وهنالك الكثير من النظريات الطنانة، لكن أعطوني واحدة منها أستطيع من خلالها تشييد الأشياء».
وحتى اليوم فإن تصميم الكومبيوتر يعود إلى أفكار عالم الرياضيات جون فون نيومان قبل 65 سنة، إذ تقوم المعالجات الصغيرة بعمليات بسرعة الضوء، متتبعة تعليمات مبرمجة مستخدمة سلسلة طويلة من أرقام «واحد» و«صفر». وعموما تقوم بتخزين المعلومات بشكل منفصل فيما يعرف باللهجة الدارجة بـ«الذاكرة»، سواء في المعالج ذاته، أو في رقائق تخزين مجاورة له، أو في أقراص مغناطيسية صلبة عالية السعة.
والبيانات على سبيل المثال، كدرجات الحرارة في نماذج الطقس، أو الأحرف في معالجة الكلمات، يجري نقلها جيئة وذهابا من ذاكرة المعالج القصيرة المدى، بينما يقوم الكومبيوتر بتنفيذ الجانب، أو الفعل، البرمجي، والنتيجة يجري نقلها في النهاية إلى الذاكرة الرئيسة.
أما المعالجات الجديدة فتتألف من أجزاء إلكترونية يمكن وصلها بواسطة الأسلاك التي تحاكي الوصلات، أو نقاط التشابك العصبي البيولوجي. لكنها ترتكز على مجموعات كبيرة من العناصر التي تشبه الخلايا العصبية، التي تعرف بمعالجات «نيورومورفيك»، وهو اصطلاح خرج به الفيزيائي كارفر ميد من معهد «كاليفورنيا للتقنيات المعلوماتية والاتصالات» الذي كان من أوائل الذين ابتكروا هذا البحث في الثمانينات من القرن الماضي.

* تجاوز الأخطاء
يقول دهاميندرا مودها عالم الكومبيوتر في شركة «آي بي إم» الذي يرأس البحوث الكومبيوترية الإدراكية إنه «بدلا من جلب المعلومات والبيانات إلى العمليات الحسابية، كما نفعل اليوم، يمكننا الآن جلب هذه الحسابات إلى البيانات نفسها، فالمستشعرات تصبح هي الكومبيوتر ذاته لتفتح سبيلا جديدا لاستخدام الرقائق الكومبيوترية التي ستكون موزعة في جميع الأمكنة».
والكومبيوترات الجديدة هذه التي ما تزال تعتمد على الرقائق السليكونية، لن تحل محل كومبيوترات اليوم، بل ستكملها، على الأقل حاليا، إذ يرى الكثير من مصممي الكومبيوتر فيها معالجات ثانوية يمكنها العمل ترادفيا مع الدارات الأخرى التي يمكن تبييتها في الهواتف الذكية، أو في الكومبيوترات المركزية العملاقة التي تقوم بالخدمات السحابية. وتتألف الكومبيوترات العصرية من تشكيلة من المعالجات الثانوية التي تقوم بإنجاز عمليات متخصصة، مثل إنتاج الرسومات البيانية في الهاتف الجوال، وتحويل المرئيات، والأصوات، والسمعيات والبيانات الأخرى إلى جهاز اللابتوب.
ومن المميزات الكبيرة لهذا المنحى الجديد القدرة على تجاوز مواطن الخلل. فالكومبيوترات التقليدية هي دقيقة، لكنها لا تستطيع العمل بوجود خلل ما، أو عطب يصيب أحد الترانزستورات. أما مع التصميمات البيولوجية، فإن رموز البرامج تتغير باستمرار متيحة المجال أمام النظام لكي يتأقلم باستمرار، والعمل على تجاوز الإخفاقات بغية إنجاز ما عليه.
وكانت «آي بي إم» قد أعلنت في السنة الماضية أنها شيدت كومبيوترا متفوقا يقلد عمل الدماغ البشري، ويضم نحو 10 مليارات خلية عصبية، أكثر بنسبة 10 في المائة من الدماغ البشري. لكنه أبطأ في عمله 1500 مرة من الدماغ الحقيقي، فضلا عن أنه يتطلب عدة ميغاواط من الكهرباء، مقارنة بـ20 واط فقط بالنسبة إلى الدماغ البيولوجي.
وتشغيل البرنامج الذي يعرف بـ«كومباس» الذي يحاول محاكاة الدماغ البشري بسرعته الاعتيادية، يتطلب تيارا كهربائيا بالنسبة إلى الكومبيوتر العادي التقليدي، يوازي ما نحتاجه لمد مدينة مثل سان فرانسيسكو ونيويورك معا بالكهرباء وفقا للباحث مودها.

* خدمة «نيويورك تايمز»



​الذكاء الاصطناعي في علاج جذور الأسنان

​الذكاء الاصطناعي في علاج جذور الأسنان
TT

​الذكاء الاصطناعي في علاج جذور الأسنان

​الذكاء الاصطناعي في علاج جذور الأسنان

حقق الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في اكتشاف وتوقع جوانب مختلفة في علاج جذور الأسنان المسماة من قِبل عامة الجمهور بـ«حشوات العصب» Endodontics.

الذكاء الاصطناعي يرصد جذر الأسنان

في مجال الاكتشاف، تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الآفات والخراجات حول قمة جذور الأسنان، وكسر التاج والجذر، وتحديد طول الجذر، وكشف تشريح الجذور والقنوات. تشمل مهام التنبؤ تقدير الحاجة إلى إعادة العلاج. تُعد الخراجات حول قمة جذور الأسنان، شائعة وتُشكّل تحديات في التشخيص وتخطيط العلاج للأطباء. ويمكن أن يُحسّن التعرف المبكر على هذه الآفات من نتائج العلاج من خلال منع انتشار المرض إلى الأنسجة المحيطة.

إن علاج جذور الأسنان أو حشوات العصب، المعروف أيضاً باسم «علاج العصب»، فرع من فروع طب الأسنان يركز على تشخيص، ومعالجة أمراض لب الأسنان (العصب) والجذور.

يتضمن هذا العلاج إزالة اللب التالف أو المصاب داخل السن (لب السن المحتوي على العصب والشريان والوريد والأوعية اللمفاوية وكثير من الخلايا لكن الكل يسمي اللب بالعصب!)، وتنظيف وتعقيم القنوات الجذرية، ثم حشوها بمواد طبية خاصة لمنع العدوى المستقبلية، وحماية الأسنان من مزيد من التلف.

أهمية علاج جذور الأسنان

- تخفيف الألم: يساعد علاج الجذور في تخفيف الألم الشديد الناتج عن التهابات العصب، إذ قالت العرب: «لا ألم إلا ألم الضرس».

- إنقاذ الأسنان: يمكن أن يمنع العلاج الفقدان الكامل للسن المتضررة، مما يحافظ على الأسنان الطبيعية بدلاً من اللجوء إلى التعويضات الصناعية.

- منع العدوى: العلاج الفوري والعناية الجيدة تمنعان انتشار العدوى إلى الأنسجة المحيطة والعظام، وقد تم تسجيل بعض حالات الوفاة من انتقال الصديد من خراجات الأسنان إلى الدورة الدموية.

وحسب المكتب العربي في منظمة الصحة العالمية فإن هناك أكثر من 130 مليون عربي بالغ يعانون من تسوس أو نخر الأسنان، ونسبة كبيرة منهم ستحتاج إلى حشوات العصب.

الذكاء الاصطناعي يسابق جراحي الأسنان

* رصد الخراجات: أجرى العالم البريطاني أندرياس وزملاؤه دراسة مقارنة ما بين أداء خوارزمية الذكاء الاصطناعي و24 جراح فم ووجه في اكتشاف الخراجات حول قمة جذور الأسنان على الأشعة البانورامية. وخلصت الدراسة إلى أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم العميق تفوقت على بعض الجراحين. وبالمثل، أظهرت دراسة أخرى أن نماذج الشبكات العصبية التلافيفية CNN، (وهي من مكونات الذكاء الاصطناعي المستلهمة من العصب البصري لتحديد الأشكال)، أدت أداءً أفضل من ثلاثة أطباء استشاريي أشعة فم ووجه، في اكتشاف الخراجات حول قمة جذور الأسنان أثناء المحاكاة على الأشعة داخل الفم.

وفي دراسة أخرى نشرت في مجلة «طب الأسنان» البريطانية أخيراً، استخدم العالم أورهان وزملاؤه أكثر من 100 أشعة مقطعية للأسنان لاختبار نظام الذكاء الاصطناعي، وذكروا دقة اكتشاف عالية مقارنة باختصاصي الأشعة.

تشخيص كسور الجذور وأطوالها

* تشخيص كسور الجذور الأفقية والعمودية: وهو مهمة تتطلب الخبرة، ويفشل تقريباً 75 في المائة من الأطباء في تحديدها على الأشعة. تم تطوير نماذج من الذكاء الاصطناعي لاكتشاف كسور الجذور تلقائياً على الصور الشعاعية للأسنان ثنائية وثلاثية الأبعاد.

أظهرت دراسة لفوكودا وزملائه أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة واعدة لتشخيص الكسور الجذرية العمودية على الأشعة البانورامية. وأظهرت دراسة أخرى للدكتور جوهاري من «هارفارد» وزملائه أداءً ممتازاً باستخدام خوارزمية الذكاء الاصطناعي للكشف عن الكسور الجذرية العمودية بدقة 96.6 في المائة.

* تحديد طول الجذر بدقة: خطوة حاسمة لنجاح علاج قناة الجذر أو حشوات العصب، حيث إن 60 في المائة من فشل علاج حشوات العصب بسبب عدم الحساب الدقيق لطول قناة العصب، ما يؤدي إلى قصر أو زيادة الحشوة، ويؤدي بدوره إلى فشل العلاج، وتفاقم الخراج مع خطورة ذلك.

أظهرت الدراسات أن الشبكات العصبية الاصطناعية (وهي من مكونات الذكاء الاصطناعي) يمكن استخدامها لتحديد طول الجذر بدقة. أبلغ الدكتور ساغيري وزملاؤه في بحث منشور أخيراً في مجلة «طب الأسنان» الأميركية أن الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه أداة إضافية لتحديد موقع خروج العصب من قمة جذر الأسنان، وقد أثبت ذلك عدم وجود فروق في قياسات طول الجذر عند مقارنة الذكاء الاصطناعي مع القياسات الفعلية بعد إجراء القياسات الفعلية.

معدلات نجاح عالية

وهكذا فقد أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي القائمة على CNN معدلات نجاح عالية في الكشف التلقائي عن الأسنان وتجزئتها على الأشعة ثنائية وثلاثية الأبعاد.

ويتمتع الذكاء الاصطناعي بمستوى عالٍ، مقارنة بالمراقبين البشريين، ولكن مع أوقات معالجة أسرع بكثير. وبما أن تحديد تشريح الجذور والقنوات هو أمر ضروري لنجاح علاج قناة الجذر، فإن لدى تطبيقات الذكاء الاصطناعي القدرة على المساهمة في هذه المهام.

*رئيس جمعية الذكاء الاصطناعي بطب الأسنان في الشرق الأوسط.

حقائق

130 مليون عربي بالغ يعانون من تسوس أو نخر الأسنان ونسبة كبيرة منهم ستحتاج إلى حشوات العصب