توظيف موجات الدماغ لقياس «دوار الإنترنت»

إحدى المشاركات أثناء مراقبة نشاط دماغها (جامعة ماريلاند)
إحدى المشاركات أثناء مراقبة نشاط دماغها (جامعة ماريلاند)
TT

توظيف موجات الدماغ لقياس «دوار الإنترنت»

إحدى المشاركات أثناء مراقبة نشاط دماغها (جامعة ماريلاند)
إحدى المشاركات أثناء مراقبة نشاط دماغها (جامعة ماريلاند)

مثل دوار الحركة وما يسببه من أعراض جسدية مثل الغثيان والارتباك، فإن إدراك الحركة في بيئة افتراضية يتسبب في ظهور أعراض جسدية شبيهة، ويطلق على هذه الحالة المرضية «دوار الإنترنت».
وفي حين توجد العديد من النظريات حول سبب حدوث هذا المرض الإلكتروني، فإن الافتقار إلى طريقة منهجية ومحددة لدراسته، أعاق التقدم الذي يمكن أن يساعد في جعل الواقع الافتراضي في متناول عدد أكبر من السكان، وهي المشكلة التي سعى الباحثان إريك كروكوس وأميتاب فارشني من جامعة ماريلاند الأميركية إلى حلها خلال دراسة نشرت أول من أمس في دورية «الواقع الافتراضي»، قاما خلالها لأول مرة بقياس موجات دماغ مستخدمي الواقع الافتراضي باستخدام تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لفهم أفضل لهذا المرض الإلكتروني والعمل على إيجاد حلول للوقاية منه.
ويعد كروكوس وفارشني من بين أوائل من استخدموا مخطط كهربية الدماغ، الذي يسجل نشاط الدماغ من خلال أجهزة استشعار على فروة الرأس، لقياس مدى انتشار «دوار الإنترنت» بين مستخدمي الواقع الافتراضي، وكانا قادرين على إنشاء علاقة متبادلة بين نشاط موجات الدماغ المسجل والأعراض المبلغ عنها ذاتياً للمشاركين، ويوفر العمل معياراً جديداً، لمساعدة علماء النفس الإدراكي ومطوري الألعاب والأطباء في سعيهم لمعرفة المزيد عن مرض الإنترنت وكيفية تخفيفه. ويقول فارشني في تقرير نشره الموقع الإلكتروني لجامعة ماريلاند بالتزامن مع نشر الدراسة «إن إقامة علاقة قوية بين المرض الإلكتروني والنشاط الدماغي المقاس بالتخطيط الكهربائي للدماغ هو الخطوة الأولى نحو التوصيف التفاعلي للمرض عبر الإنترنت والتخفيف من حدته، وتحسين تجربة الواقع الافتراضي للجميع».
واعتمدت الأبحاث السابقة حول «دوار الإنترنت» على تذكر المستخدمين أعراضهم بدقة من خلال الاستبيانات التي يتم ملؤها بعد إزالة المستخدمين لسماعاتهم وترك البيئة المغامرة.
ومثل هذه الأساليب، كما يوضح كروكوس وفارشني، توفر بيانات نوعية فقط؛ مما يجعل من الصعب التقييم في الوقت الفعلي لحركات أو سمات البيئة الافتراضية التي تؤثر على المستخدمين، كما أن جميع الأشخاص لا يعانون الأعراض الجسدية نفسها عند المعاناة من دوار الإنترنت، وقد لا يكون الواقع الافتراضي هو السبب الوحيد لهذه الأعراض.
ويقول فارشني، وهو المدير المشارك لمركز ماريلاند للواقع المختلط، إنه من دون وجود أداة موثوقة لقياس دوار الإنترنت بشكل تفاعلي، يظل فهمه وتخفيفه يمثل تحدياً.



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».