أنظمة الذكاء الصناعي يمكنها التلاعب بسلوكيات البشر

TT

أنظمة الذكاء الصناعي يمكنها التلاعب بسلوكيات البشر

أثبتت دراسة علمية أن أنظمة الذكاء الصناعي الحديثة يمكنها تعلم كيفية العمل مع البشر والتأثير في سلوكياتهم عن طريق رصد نقاط الضعف في العادات البشرية واستغلالها للتأثير على آليات اتخاذ القرار لدى الإنسان.
وابتكر فريق من الباحثين في الوكالة الوطنية للعلوم في أستراليا منظومة إلكترونية يمكنها اكتشاف نقاط الضغط التي تؤثر في اختيارات البشر واستغلالها عن طريق تقنية للذكاء الصناعي أطلقوا عليها اسم الشبكة العصبية التكرارية للتعلم العميق، وقاموا بتجربة هذه المنظومة من خلال متطوعين بشر شاركوا في ألعاب في مواجهة الكومبيوتر.
وأفاد الموقع الإلكتروني «تيك إكسبلورر» المتخصص في التكنولوجيا بأن هذه الألعاب كانت تعتمد على قيام المتطوعين بمجموعة من الاختيارات ما بين عدد من الألوان أو الرموز لتحقيق مكاسب معينة، واستطاعت منظومة الذكاء الصناعي بعد مراقبة سلوكيات المتطوعين أن تتنبأ باختياراتهم وتوجيههم نحو اختيارات معينة، بل إن درجة نجاح المنظومة في توجيه هؤلاء المتطوعين وصلت في بعض الأحيان إلى سبعين في المائة.
وأكد فريق البحث أن هذه الدراسة ما زالت مجردة وتنطوي على كثير من المواقف والاختيارات التخيلية وأن هناك حاجة لإجراء مزيد من الأبحاث من أجل تفعيل هذه الفكرة وتطويعها لخدمة المجتمع.
ويرى الباحثون من قسم معالجة البيانات والرقمنة في الوكالة الوطنية للعلوم بأستراليا أن هذه المنظومة قد تكون لها تطبيقات واسعة مثل تطوير العلوم السلوكية وتوجيه السياسات نحو صالح المجتمع، فضلا عن فهم السلوكيات البشرية وتوجيهها لاتباع عادات غذائية أفضل أو ترشيد استخدام الطاقة على سبيل المثال، وأضافوا أن أنظمة الذكاء الصناعي يمكنها أيضا التعرف على نقاط الضعف لدى بعض الأفراد، ومساعدتهم للتغلب على هذه المشكلات والقيام باختيارات أفضل بشكل عام.



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».