استخدام الذكاء الصناعي للتصدي لظاهرة الانتحار بين الشباب

استخدام الذكاء الصناعي  للتصدي لظاهرة الانتحار بين الشباب
TT

استخدام الذكاء الصناعي للتصدي لظاهرة الانتحار بين الشباب

استخدام الذكاء الصناعي  للتصدي لظاهرة الانتحار بين الشباب

تشير بيانات مركز مكافحة الأمراض والوقاية منها في الولايات المتحدة إلى أن نسبة الانتحار في الفئة العمرية بين 10 و24 عاماً قد ارتفعت في الفترة من عام 2007 إلى عام 2017 بنسبة 56 في المائة، وأن أكثر من نصف المشردين في هذه الفئة العمرية في أميركا قد راودتهم فكرة الانتحار أو أقدموا بالفعل على وضع نهاية لحياتهم.
وفي إطار جهود التصدي لهذه الظاهرة، ابتكرت الباحثة فيبي فايانوس من كلية هندسة الحاسبات بجامعة جنوب كاليفورنيا، وسيلة جديدة تهدف إلى الاستعانة بتقنيات الذكاء الصناعي للحد من مخاطر الانتحار.
وأوضحت وكالة الأنباء الألمانية أن الموقع الإلكتروني «تيك إكسبلور» المتخصص في التكنولوجيا نقل عن فايانوس قولها: «في إطار هذه الدراسة، نريد أن نتوصل إلى سبل للحد من الأفكار الانتحارية ومعدلات الانتحار بين الشباب، وتعتمد الفكرة على بناء شبكة دعم تضم أشخاصاً يتم نشرهم على نحو استراتيجي لمراقبة أصدقائهم وتقديم العون لهم إذا ما استدعت الضرورة».
وابتكرت فايانوس وفريقها البحثي معادلة خوارزمية تستطيع أن تحدد أفضل الأشخاص الذين يمكن تدريبهم للاضطلاع بهذا الدور في أي مجموعة اجتماعية، بحيث يستطيع هؤلاء الأشخاص رصد العلامات المبكرة لدى من لديهم ميول انتحارية والقيام برد الفعل المناسب لإثنائهم عن هذه الأفكار.
وتستطيع المعادلة الخوارزمية انتقاء أنسب الأشخاص داخل أي شبكة اجتماعية للقيام بهذا الدور الإرشادي للشباب. وينطوي هذا العمل على أهمية كبيرة، لا سيما في أوساط الشباب المشردين.
وتقول فايانوس: «نريد تدريب أكبر عدد من الأشخاص من أجل مراقبة المعرضين للانتحار، مع الأخذ في الاعتبار قلة الموارد والمشكلات التي قد تواجه هؤلاء الأشخاص في الواقع الفعلي».
وأضافت: «يمكن للمعادلة الخوارزمية التي ابتكرناها زيادة فعالية عملية التدريب على منع الانتحار في أوساط المشردين، الذين يعتبرون من الفئات المهددة بصفة خاصة».
وذكرت أن هذه الدراسة «تساعد أيضاً صناع السياسة على اتخاذ قرارات لتوفير المبالغ المالية اللازمة لتمويل مبادرات مكافحة الانتحار، عن طريق إطلاعهم، على سبيل المثال، على الحد الأدنى من الأشخاص الذين يمكن تدريبهم للقيام بدور في مكافحة الانتحار»، وتقول: «هدفنا هو حماية أكبر عدد ممكن من الشباب».



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».