سيدة ألمانيا الأولى: كنت أريد أن أصبح ممرضة

سيدة ألمانيا الأولى: كنت أريد أن أصبح ممرضة
TT

سيدة ألمانيا الأولى: كنت أريد أن أصبح ممرضة

سيدة ألمانيا الأولى: كنت أريد أن أصبح ممرضة

ذكرت سيدة ألمانيا الأولى، إلكه بودنبندر، أنها كانت تريد في شبابها أن تصبح ممرضة.
وقالت زوجة الرئيس الألماني، فرانك - فالتر شتاينماير، في تصريحات لوكالة الأنباء الألمانية خلال تفقدها لمشروعات إغاثية في نيبال إن السبب في رغبتها في العمل ممرضة كانت والدتها بالمعمودية، التي كانت بمثابة أم ثانية بالنسبة لها، التي كانت تعمل ممرضة.
وذكرت بودنبندر أن والدتها بالمعمودية كانت من أوائل السيدات في منطقتها اللاتي عملن في التمريض، وقالت: «والدتي بالمعمودية كانت، مثل أمي، شخصية قوية للغاية. كنت معجبة للغاية بمدى استقلالها».
وأشارت بودنبندر (58 عاما) إلى أنها تلقت دعما من نماذج قوية أخرى، مثل والدتها العاملة وجدتها، التي كانت ترى أنه من المهم أن تتلقى الفتيات تعليما جيدا.
وقالت بودنبندر في مقابلة مع محطة راديو للأطفال مدعومة من منظمة الأمم المتحدة للطفولة (يونيسيف) ناصحة للأطفال في نيبال: «ابحثوا عن الدعم، ففي البداية يحتاج كل فرد إلى داعم». وذكرت بودنبندر أن أمنيتها الوظيفية تغيرت بعد ذلك، وقالت: «تراجعت عن مهنة التمريض، لأنني رأيت إلى أي مدى يجب أن يكرس الإنسان نفسه لهذه المهنة. في وقت ما لم أتمكن من تخيل نفسي في هذه المهنة على نحو جيد».
تجدر الإشارة إلى أن بودنبندر كانت تعمل قاضية قبل أن تتوقف عن العمل عقب تولي زوجها رئاسة ألمانيا.
وبصفتها سيدة ألمانيا الأولى، تنخرط بودنبندر في أنشطة داعمة للتعليم على وجه الخصوص، وتعتبر راعية لنشاط اليونيسيف في ألمانيا.
وتفقدت بودنبندر في نيبال العديد من المشروعات التي تدعم الفتيات وتكافح زواج القصّر.



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».