اعتذار عن تأخر قطار في اليابان لذهاب السائق للمرحاض

اعتذار عن تأخر قطار في اليابان لذهاب السائق للمرحاض
TT

اعتذار عن تأخر قطار في اليابان لذهاب السائق للمرحاض

اعتذار عن تأخر قطار في اليابان لذهاب السائق للمرحاض

لكي يتمكن من الذهاب على عجل إلى المرحاض، سلم سائق قطار ياباني فائق السرعة دفة القيادة خلال سيره إلى عامل غير مؤهل، مما تسبب في تأخير وصول القطار على ما أفادت شركة السكك الحديدية التي اضطرت للاعتذار. وكان من الممكن أن تمر القضية من دون أن يتنبه إليها أحد، لكن القطار تأخر دقيقة واحدة، مما أدى تلقائياً إلى فتح تحقيق في الدولة الآسيوية المشهورة بدقة المواعيد. اعترف سائق الشينكانسن بأنه ترك مقعده بعدما شعر بآلام في البطن، وسلم قيادة القطار الذي كان يحمل 160 راكباً إلى مراقب تذاكر حتى يتمكن من الذهاب بسرعة إلى المرحاض. وغاب السائق لمدة ثلاث دقائق بينما كان القطار يسير بسرعة 150 كيلومتراً في الساعة. وقال ناطق باسم الشركة لوكالة الصحافة الفرنسية إن قطارات شينكانسن تعمل بأنظمة تحكم معلوماتية مركزية دقيقة، ويتعين تالياً على السائق البشري البقاء في مكانه لمعالجة أي مواقف غير متوقعة. ويفترض أيضاً بالسائقين زيادة السرعة أو فرملتها يدوياً بحسب الضرورة لضمان السلامة ووصول القطار في الموعد المحدد. إلا أن غياب السائق أدى على ما يبدو إلى تأخير القطار لمدة دقيقة واحدة عن موعده، مما أدى إلى فضح أمره لرؤسائه. وينبغي على السائقين الذين يواجهون حالة طوارئ أثناء قيادتهم القطار التنسيق مع مركز التحكم لتسليم المهمة إلى سائق مؤهل آخر أو إيقاف القطار على السكة أو حتى في أقرب محطة. واعتذرت إدارة الشركة عن الحادث في مؤتمر صحافي عقدته وأكدت أن السائق سيتحمل عواقب تصرفه. دافع السائق عن نفسه مؤكدا أنه تفادى إيقاف القطار حرصاً على عدم التسبب في تأخيره. وأضاف «لم أبلغ عن (الموقف) لأنني شعرت بالحرج».



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».