كشف أسرار الآثار الحجرية الغامضة في السعودية

باحثو «كاوست» يوظفون نظم الذكاء الصناعي في دراستها

الهياكل الحجرية الضخمة التي تعرف بالمستطيلات تعد من أقدم الآثار بالعالم
الهياكل الحجرية الضخمة التي تعرف بالمستطيلات تعد من أقدم الآثار بالعالم
TT

كشف أسرار الآثار الحجرية الغامضة في السعودية

الهياكل الحجرية الضخمة التي تعرف بالمستطيلات تعد من أقدم الآثار بالعالم
الهياكل الحجرية الضخمة التي تعرف بالمستطيلات تعد من أقدم الآثار بالعالم

وظف العلماء خوارزميات التعلم الآلي العميق لتسريع اكتشاف مستطيلات الصحراء السعودية العملاقة التي يعود تاريخها إلى آلاف ماضية من السنين. وكان وزير الثقافة السعودي، الأمير بدر بن عبد الله بن فرحان، أشار في تغريدة له عبر تويتر عام 2021، أن دراسة دولية أوضحت أن الهياكل الحجرية الضخمة والغامضة التي تعرف بالـ«مستطيلات» في شمال غربي المملكة، تعدّ من أقدم الآثار في العالم. ويعود تاريخ هذه المواقع الأثرية إلى حوالي 7000 عام، وشكلت لغزا كبيرا للباحثين والعلماء حول العالم لمعرفة طبيعتها وأسباب بنائها. وكانت دراسة من جامعة كمبريدج البريطانية قد أشارت إلى أن هذه الهياكل الضخمة أكثر تعقيداً مما كان يُفترض سابقاً، وتضم غرفاً ومداخل ومقاعد.

مسح أثري «ذكي»
في هذا الاتجاه، ولتسريع وتيرة الاكتشافات استخدم علماء من جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست)، نظم الذكاء الصناعي لتوفير مسح أرضي مفصل عن هذه المنطقة التي لم تحظ بدراسة كافية من قبل، وللإسهام في بناء معارف جديدة تعزز من الإرث الثقافي، ما يعود بالنفع على بقية قطاعات الاقتصاد بالمملكة.
ويتكون الفريق العلمي من فيرجيل بلوا، طالب زائر في مختبر إدراك الصورة والفيديو التابع لـ«كاوست» (IVUL)، ود. سيلفيو جيانكولا، عالم الأبحاث العلمية ومبادرة الذكاء الصناعي بالمختبر ذاته، ود. لورانس هابيوت زميلة «كاوست» للبحوث الأثرية والتواصل الثقافي، والبروفسيور برنارد غانم، الباحث الرئيس بمختبر إدراك الصورة والفيديو، ونائب مدير مبادرة الذكاء الصناعي، والذي حدد نطاق التعاون متعدد التخصصات. ويمول المشروع من قِبل مكتب الرئيس، ومكتب عميد الجامعة، ومختبر إدراك الصورة والفيديو (IVUL).
وتعد تقنيات الذكاء الصناعي أحد أفضل الطرق لقياس الآثار من خلال استكشاف طرق لتمثيل المعلومات الأثرية العامة والهياكل، خاصة عند تطبيقها على التحليلات المكانية مثل تحليل مجال الرؤية وتحليل المسار الأقل تكلفة والتي يصعب تنفيذها دون الاستعانة بمقدرات الحاسوب بسبب تعقيدها.

مستطيلات الصحراء
في عام 2020 أعلنت هيئة التراث في السعودية عن عثور فريق علمي على منشآت حجرية في صحراء النفود في المملكة عبارة عن مصائد للحيوانات تُعد من أقدم المصائد الحجرية في العالم حيث يعود تاريخها إلى أكثر من 7000 عام.
وأوضحت الهيئة أن نتائج أعمال الفريق أكدت أن مناطق شمالي المملكة شهدت تطوراً حضارياً قبل حوالي 5000 سنة ق.م. بدليل تشييد أمكنة ضخمة ضمت مئات المنشآت الحجرية الكبيرة وهو تغيّر ثقافي مهم ونقلة حضارية في المنطقة.
وتناول العمل العلمي الميداني الذي قام به الفريق بدايات تطور المنشآت الحجرية ضمن سياقها الأثري والبيئي وخاصة المستطيلات منها التي وصفت بأنها مصائد للحيوانات. فلقد أدت تلك المستطيلات دوراً مشابهاً وعكست تطور سلوك التوجهات الإقليمية عند الإنسان من خلال المنافسة على المراعي في بيئات صعبة غير مستقرة في الجزيرة العربية حتى في الأزمنة الرطبة في عصر الهولوسين، حيث كانت البيئة تمر بفترات جفاف.

مجال بحثي جديد
وتعتبر المبادرة جزءاً من مجال بحثي جديد يُعرف باسم علم «الآثار الحسابي»، حيث أنشأ الفريق برنامجاً لنمذجة الكشف عن الهياكل الحجرية، باستخدام الصور الملتقطة بواسطة صور الأقمار الصناعية.
ويهتم علم «الآثار الحسابي» بتوظيف طرق معالجة حاسوبية عالية الدقّة لكمية كبيرة من البيانات لدراسة السلوك البشري والتطور السلوكي على المدى الطويل، والذي يتضمن استخدام نظم المعلومات الجغرافية (GIS). وعلى مدار أكثر من عقد، استخدم علماء الآثار المصادر المتاحة لصور الأقمار الصناعية يدويّاً، والبحث عن برنامج مثل خرائط غوغل؛ للحصول على أدلة عن المواقع الأثرية المحتملة، ثم بعد ذلك القيام بإجراء زيارات ميدانية لهذه المواقع.
في هذا المشروع استخدم فريق «كاوست» عملية آلية لإجراء مسح الأحجار العملاقة الغريبة المصطفة على شكل مستطيلات في صحراء النفود السعودية، وكذلك بقايا الأماكن الأثرية ذات الأشكال الدائرية والمثلثة. ويستخدم المنهج خوارزميات التعلم الآلي العميق المُدرّبة على مجموعة من البيانات التي تم تعريفها يدويّاً بواسطة د. هابيوت. وفي اللحظة التي تم تدريب الخوارزميات عليها، أصبح من الممكن عزل مئات الخصائص المتشابهة المماثلة على نطاقٍ واسعٍ. وبمجردِ اكتشاف هيكل جديد؛ فإنَّ الأداة المستخدمة يمكنها تحويل وحدات البكسل (نقطة الصورة) المتشابهة إلى إحداثيات جيوديسية (أقصر خط طول بين نقطتين)، عبر استخدام نظام الإحداثيات العالمي (جي بي إس) (GPS)، ودمج تلك النتائج في خريطة إلكترونية وقاعدة بيانات لتحليلها. ويمكن استخدام تلك التقنية لإجراء تمارين مسح أخرى لاكتشاف أي عنصر ضخم في منطقة مفتوحة.
تقول د. هابيوت: «هذا المشروع يوضّح أنَّ جامعة «كاوست» صرح فريد للبحوث متعددة التخصصات؛ إذ يمكن لبيئات قليلة جداً تعزيز التكامل السريع لمفاهيم تقنية عميقة؛ كالذكاء الصناعي بالتعاون مع علماء الآثار، والذي ينتج عنه فهم فريد للوجود العالمي لتلك الهياكل الحجرية».
وتتميز المساحة الشاسعة الخاضعة للدراسة في المملكة بوجود آلاف الهياكل الحجرية الضخمة، ونظراً لأنَّ مساحة السعودية تغطي تقريباً مليوني كيلومتر مربع؛ فإنَّ عمليات البحث التقليدية وطرق الاكتشاف قد تستغرق أشهرا وربما سنوات للانتهاء منها، مقارنة بالخمس ساعات التي تستغرقها منهجية الفريق الذي يستعين بالذكاء الصناعي.
وحول التقنيات الجديدة المستخدمة في هذا المجال، يقول الدكتور جاسر سليمان الحربش، الرئيس التنفيذي لهيئة التراث السعودية: «يحلل الذكاء الصناعي، والتعلُّم الآلي قدرا هائلا من البيانات للمواقع الأثرية السعودية بسرعة مذهلة، لذلك ترحّب هيئة التراث السعودي بجهود «كاوست» لاستخدام أحدث التقنيات لدراسة تلك الهياكل الحجرية القديمة، وهو ما يساعدنا في معرفة المزيد عن وظيفتها وتوزيعها، وكذلك عن السكان القدامى الذين بنوها».
ولن تساعد التقنية في تسريع عملية الاستكشاف فقط، لكنها تقدم إجابة عن الأسئلة المطروحة عن الحجم، والمساحة، وأماكن توزيع بقايا الآثار القديمة، وأيضاً تسهم في معرفة إذا ما كان اكتشاف موقع وجود هيكل قديم في منطقةٍ ما، يعني احتمالية العثور على هيكل مشابه أو مرتبط به في منطقة مجاورة.

منافع أخرى
كما لا تتوقف المنافع التي تحققها تقنية التعلم الآلي العميق المستخدمة من قبل «كاوست» عند اكتشاف المناطق الأثرية فحسب، لكنها تساعد أيضا في تحقيق أهداف رؤية المملكة 2030، من خلال الحفاظ على الإرث الفريد للدولة السعودية، بتوثيقه وتسليط الضوء عليه، فضلاً عن دعم قطاع السياحة. فهذه المنطقة المفتوحة في المملكة تمثل نموذجاً مثالياً لهذا النوع من التقنية، والذي يصلح للاستخدام في أماكن أخرى في المنطقة، لها ذات الخصائص المشابهة لسطح الأرض، التي تعرف بـ«الطوبوغرافيا» أو علم التضاريس. وفي هذا الصدد يمكن إطلاق مبادرة في هذا الشأن، تعزز استفادة علم الآثار من الذكاء الصناعي، ويصبح بإمكان علماء الآثار، وعلماء البيانات تبادل المعرفة في تخصصاتهم، لتحقيق نتائج واعدة على المستوى التطبيقي.
ويعني علم الآثار بدراسة كل النشاط الإنساني الذي قام به أسلافنا في مكان ما، خلال حقبة ما من الزمن. وقد يشمل هذا النشاط الأدوات التي صنعها الإنسان لمواجهة متطلبات الحياة، والأبنية التي أشادها، والنشاط الاجتماعي والاقتصادي الذي قام به، والنصوص المكتوبة وكل الأعمال الفنية والمعمارية والعلمية. كما اهتم علم الآثار كذلك بدراسة أصل الإنسان والحضارة مستعيناً بأحدث التقنيات التي تدرس أدق التفاصيل المتعلقة بحياة أسلافنا القدماء. وفي النصف الثاني من القرن العشرين برز مصطلح «علم الآثار الجديد» الذي يعنى بدراسة تنظيم الجماعات البشرية في داخل مناطقها ومعرفة بنيتها الاجتماعية بهدف ربط ذلك كله بنظام عام للسلوك الإنساني.


مقالات ذات صلة

علماء ينتجون «نموذج جنين بشري» في المختبر

علوم النموذج تم تطويره باستخدام الخلايا الجذعية (أرشيف - رويترز)

علماء ينتجون «نموذج جنين بشري» في المختبر

أنتجت مجموعة من العلماء هيكلاً يشبه إلى حد كبير الجنين البشري، وذلك في المختبر، دون استخدام حيوانات منوية أو بويضات.

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم الهياكل الشبيهة بالأجنة البشرية تم إنشاؤها في المختبر باستخدام الخلايا الجذعية (أرشيف - رويترز)

علماء يطورون «نماذج أجنة بشرية» في المختبر

قال فريق من الباحثين في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة إنهم ابتكروا أول هياكل صناعية في العالم شبيهة بالأجنة البشرية باستخدام الخلايا الجذعية.

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم علماء يتمكنون من جمع حمض نووي بشري من الهواء والرمال والمياه

علماء يتمكنون من جمع حمض نووي بشري من الهواء والرمال والمياه

تمكنت مجموعة من العلماء من جمع وتحليل الحمض النووي البشري من الهواء في غرفة مزدحمة ومن آثار الأقدام على رمال الشواطئ ومياه المحيطات والأنهار.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
علوم صورة لنموذج يمثل إنسان «نياندرتال» معروضاً في «المتحف الوطني لعصور ما قبل التاريخ» بفرنسا (أ.ف.ب)

دراسة: شكل أنف البشر حالياً تأثر بجينات إنسان «نياندرتال»

أظهرت دراسة جديدة أن شكل أنف الإنسان الحديث قد يكون تأثر جزئياً بالجينات الموروثة من إنسان «نياندرتال».

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم دراسة تطرح نظرية جديدة بشأن كيفية نشأة القارات

دراسة تطرح نظرية جديدة بشأن كيفية نشأة القارات

توصلت دراسة جديدة إلى نظرية جديدة بشأن كيفية نشأة القارات على كوكب الأرض مشيرة إلى أن نظرية «تبلور العقيق المعدني» الشهيرة تعتبر تفسيراً بعيد الاحتمال للغاية.

«الشرق الأوسط» (لندن)

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية
TT

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«تخيل أنك بحاجة إلى إجراء عملية جراحية في غضون بضع دقائق لأنك قد لا تنجو... لا يوجد جراحون في الجوار ولكن يوجد روبوت جراحي مستقل متاح يمكنه إجراء هذا الإجراء باحتمالية عالية جداً للنجاح، هل ستغتنم الفرصة؟» هذا ما أجابني به طالب ما بعد الدكتوراه بجامعة جونز هوبكنز عبر البريد الإلكتروني، لدى سؤالي عن التطوير الجديد.

تعليم الروبوت بمقاطع فيديو للجراحة

لأول مرة في التاريخ، تمكن كيم وزملاؤه من تعليم الذكاء الاصطناعي استخدام آلة جراحة آلية لأداء مهام جراحية دقيقة، من خلال جعلها تشاهد آلاف الساعات من الإجراءات الفعلية التي تحدث في ردهات جراحية حقيقية. ويقول فريق البحث إنه تطور رائد يتجاوز حدوداً طبية محددة ويفتح الطريق لعصر جديد في الرعاية الصحية.

وفقاً لورقتهم البحثية المنشورة حديثاً، يقول الباحثون إن الذكاء الاصطناعي تمكن من تحقيق مستوى أداء مماثل لجراحي البشر دون برمجة مسبقة.

جراحة بتوظيف الروبوت

تدريب على العروض بدلاً من البرمجة

وبدلاً من محاولة برمجة الروبوت بشق الأنفس للعمل -وهو ما تقول ورقة البحث إنه فشل دائماً في الماضي- قاموا بتدريب هذا الذكاء الاصطناعي من خلال شيء يسمى التعلم بالتقليد، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي حيث تراقب الآلة وتكرر الأفعال البشرية. سمح هذا للذكاء الاصطناعي بتعلم التسلسلات المعقدة للأفعال المطلوبة لإكمال المهام الجراحية عن طريق تقسيمها إلى مكونات حركية. وتترجم هذه المكونات إلى أفعال أبسط -مثل زوايا المفاصل ومواضعها ومساراتها- والتي يسهل فهمها وتكرارها وتكييفها أثناء الجراحة.

توظيف روبوت «دافنشي» للتدريب

استخدم كيم وزملاؤه نظام دافنشي الجراحي كأيدٍ وعيون لهذا الذكاء الاصطناعي. ولكن قبل استخدام المنصة الروبوتية الراسخة (التي يستخدمها الجراحون حالياً لإجراء عمليات دقيقة محلياً وعن بُعد) لإثبات نجاح الذكاء الاصطناعي الجديد، قاموا أيضاً بتشغيل محاكاة افتراضية. وقد سمح هذا بتكرار أسرع وتحقق من السلامة قبل تطبيق الإجراءات التي تم تعلمها على الأجهزة الفعلية.

«كل ما نحتاجه هو إدخال الصورة، ثم يجد نظام الذكاء الاصطناعي هذا الإجراء الصحيح»، كما يقول كيم. كانت روبوتات دافنشي أيضاً مصدر مقاطع الفيديو التي حللها الذكاء الاصطناعي، باستخدام أكثر من 10000 تسجيل تم التقاطها بواسطة كاميرات المعصم أثناء العمليات الجراحية التي يقودها الإنسان.

تعلّم 3 مهام جراحية

وكان الهدف تعلم ثلاث مهام جراحية: التعامل مع إبرة جراحية وتحديد موضعها، ورفع الأنسجة والتلاعب بها بعناية، والخياطة -كلها مهام معقدة تتطلب تحكماً دقيقاً وحساساً للغاية.

مكنت مجموعة البيانات واسعة النطاق هذه الذكاء الاصطناعي من تعلم الاختلافات الدقيقة بين الإجراءات الجراحية المتشابهة، مثل شدة التوتر المناسب اللازم للتعامل مع الأنسجة دون التسبب في ضرر.

تعد مقاطع الفيديو التدريبية هذه جزءاً صغيراً جداً من مستودع واسع النطاق للبيانات الجراحية. مع ما يقرب من 7000 روبوت دافنشي قيد الاستخدام في جميع أنحاء العالم، هناك مكتبة ضخمة من العروض الجراحية للمراقبة والتعلم منها، والتي يستخدمها فريق البحث الآن لتوسيع ذخيرة الذكاء الاصطناعي الجراحية لدراسة جديدة لم تُنشر بعد.

«في عملنا المتابع، والذي سنصدره قريباً، ندرس ما إذا كانت هذه النماذج يمكن أن تعمل في الإجراءات الجراحية طويلة المدى التي تنطوي على هياكل تشريحية غير مرئية»، يكتب كيم، في إشارة إلى الإجراءات الجراحية المعقدة التي تتطلب التكيف مع حالة المريض في أي وقت معين، مثل إجراء عملية جراحية على جرح داخلي خطير.

التحقق من صحة النموذج المطور

أثناء التطوير، عمل الفريق عن كثب مع الجراحين الممارسين لتقييم أداء النموذج وتقديم ملاحظات حاسمة (خاصة فيما يتعلق بالتعامل الدقيق مع الأنسجة)، والتي قام الروبوت بدمجها في عملية التعلم الخاصة به.

أخيراً، للتحقق من صحة النموذج، استخدموا مجموعة بيانات منفصلة غير مدرجة في التدريب الأولي لإنشاء محاكاة افتراضية، ما يضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع السيناريوهات الجراحية الجديدة وغير المرئية قبل الشروع في اختبارها في الإجراءات المادية. أكد هذا التحقق المتبادل قدرة الروبوت على التعميم بدلاً من مجرد حفظ الإجراءات، وهو أمر بالغ الأهمية بالطبع نظراً للعدد المجهول المحتمل الذي قد ينشأ في غرفة العمليات.

جراح آلي «ذو خبرة»

كل شيء سار بشكل جميل إذ تعلم نموذج الروبوت هذه المهام إلى مستوى الجراحين ذوي الخبرة. يقول أكسل كريغر، الأستاذ المساعد في الهندسة الميكانيكية في جامعة جونز هوبكنز والمؤلف الرئيسي للدراسة، في بيان عبر البريد الإلكتروني: «إنه لأمر سحري حقاً أن يكون لدينا هذا النموذج حيث كل ما نقوم به هو تلقيمه مدخلات الكاميرا، ويمكنه التنبؤ بالحركات الروبوتية اللازمة للجراحة». «نعتقد أن هذا يمثل خطوة مهمة إلى الأمام نحو أفق جديد في مجال الروبوتات الطبية».

تطوير رائد

إن أحد مفاتيح هذا النجاح هو استخدام الحركات النسبية بدلاً من التعليمات المطلقة. ففي نظام دافنشي قد لا تنتهي الأذرع الآلية إلى حيث هي مقصودة تماماً بسبب التناقضات الطفيفة في حركة المفصل التي تتراكم على مدار عدة حركات ويمكن أن تؤدي في النهاية إلى أخطاء كبيرة -خاصة في بيئة حساسة مثل الجراحة. كان على الفريق إيجاد حل، لذا بدلاً من الاعتماد على هذه القياسات، قام بتدريب النموذج على التحرك بناءً على ما يلاحظه في الوقت الفعلي أثناء إجراء العملية.

لكن الابتكار الرئيسي هنا هو أن التعلم بالتقليد يزيل الحاجة إلى البرمجة اليدوية للحركات الفردية. قبل هذا الاختراق، كانت برمجة الروبوت للخياطة تتطلب ترميزاً يدوياً لكل حركة بالتفصيل. يقول كيم إن هذه الطريقة كانت أيضاً عرضة للخطأ وتشكل قيداً رئيسياً في تقدم الجراحة الروبوتية. إذ إنها حدت مما يمكن للروبوت فعله بسبب جهود التطوير، والافتقار إلى المرونة التي جعلت من الصعب للغاية على الروبوتات القيام بمهام جديدة.

ومع ذلك، يسمح التعلم بالتقليد للروبوت بالتكيف بسرعة مع أي شيء يمكن مشاهدته، والتعلم على غرار طالب الجراحة. «(نحن) نحتاج فقط إلى جمع بيانات التعلم التقليدي لإجراءات مختلفة، ويمكننا تدريب الروبوت على تعلمها في غضون يومين»، كما يقول كريغر. «هذا يسمح لنا بالتعجيل نحو هدف الاستقلالية مع تقليل الأخطاء الطبية وتحقيق جراحة أكثر دقة».

تقييم مدى النجاح

لقياس مدى نجاح الذكاء الاصطناعي، حدد الباحثون مقاييس الأداء الرئيسية، مثل الدقة في وضع الإبرة والاتساق في التلاعب بالأنسجة باستخدام مجموعة من البيئات الجراحية الوهمية المادية، والتي تضمنت محاكيات الأنسجة الاصطناعية والدمى الجراحية. وكانت النتائج مذهلة. يقول كريغر: «النموذج جيد جداً في تعلم الأشياء التي لم نعلمه إياها. على سبيل المثال، إذا أسقط الإبرة، فسوف يلتقطها تلقائياً ويستمر».

لا تعد هذه القدرة على التكيف مهمة فقط لمواصلة تعلم مهارات جديدة ولكنها أيضاً ضرورية للتعامل مع الأحداث غير المتوقعة في الجراحات الحية، مثل تمزق الشريان أو تغير العلامات الحيوية للمريض فجأة. بالإضافة إلى ذلك، أظهر النموذج كفاءة زمنية محسنة، ما أدى إلى تقليل وقت الانتهاء للمهام الجراحية القياسية مثل الخياطة بنحو 30 في المائة، وهو أمر واعد بشكل خاص للعمليات الحرجة من حيث الوقت.

ويتصور العلماء سيناريو حيث تساعد هذه الروبوتات الجراحين في المواقف عالية الضغط، وتعزيز قدراتهم وتقليل الخطأ البشري. سيؤثر جراحو الذكاء الاصطناعي المستقبليون بشكل كبير على توفر الرعاية الجراحية، مما يجعل التدخلات الطبية عالية الجودة متاحة لعدد أكبر.

اللوائح التنظيمية وأخلاقيات الطب

هناك أيضاً تحديات أخلاقية وتنظيمية يجب معالجتها قبل نشر مثل هذا الذكاء الاصطناعي في بيئات جراحية حقيقية دون إشراف بشري. فالقفزة نحو الروبوتات الجراحية المستقلة تثير مخاوف أخلاقية جديدة.

هناك قضية المساءلة: من سيكون مسؤولاً إذا حدثت مشكلة؟ الشركة التي صنعت الجراح الذكي؟ المهنيون الطبيون الذين يشرفون عليه (إذا كان هناك أي إشراف)؟ هناك أيضاً مسألة موافقة المريض، والتي ستتطلب تثقيف كل من الشخص الذي يخضع للجراحة والأشخاص المحيطين به حول ماهية هذا الذكاء الاصطناعي، وما الذي يمكنهم فعله بالضبط، وما هي المخاطر التي تشكلها الروبوتات مقارنة بالجراحين البشر.

يعترف كيم بأن المستقبل الآن في منطقة رمادية حيث يمكن للجميع مجرد التكهن بما يجب أن يحدث أو سيحدث. ستكون أيدي السلطات التنظيمية مشغولة، من معالجة المساءلة والمخاوف الأخلاقية عند السماح لجراحي الذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل مستقل، إلى وضع معايير للحصول على موافقة مستنيرة من المرضى.

ولكن عند الاختيار بين إجراء عملية جراحية طارئة منقذة للحياة بواسطة جراح مستقل أو عدم تلقي العلاج لأن الجراح البشري غير متاح (مثلاً في مكان بعيد أو منطقة متخلفة)، يزعم كيم أن الخيار الأفضل واضح. يمكنني بسهولة أن أتخيل مستقبلاً قريباً حيث يبدأ الناس في اختيار روبوتات الذكاء الاصطناعي على نظرائهم من البشر - في ظل وجود دليل إحصائي على أن جراحي الذكاء الاصطناعي يعملون بأمان.

وبعيداً عن التحديات الأخلاقية والقانونية، هناك حاجة إلى المزيد من العمل لتمكين التنفيذ العملي. ستحتاج المستشفيات إلى الاستثمار في البنية الأساسية التي تدعم جراحة الروبوتات بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأجهزة المادية والخبرة الفنية للتشغيل والصيانة. بالإضافة إلى ذلك، سيكون تدريب الفرق الطبية على إدارة العملية أمراً بالغ الأهمية. فالأطباء سيحتاجون إلى فهم الآلة ومتى يكون التدخل ضرورياً، وفي النهاية تحويل الجراحين البشريين من المهام الجراحية المباشرة إلى أدوار تركز على الإشراف والسلامة.

جراحات بسيطة أولاً

على المستوى العملي، يتصور الباحثون تقدماً تدريجياً، بدءاً بجراحات أبسط وأقل خطورة مثل إصلاح الفتق والتقدم تدريجياً إلى عمليات أكثر تعقيداً. سيساعد النهج التدريجي في التحقق من موثوقية الروبوت مع معالجة المخاوف التنظيمية والأخلاقية بمرور الوقت، فضلاً عن مساعدة السكان على الثقة في الذكاء الاصطناعي لإجراء العمليات الحرجة للحياة.

يقول كريغر: «ما زلنا في المراحل الأولى من فهم ما يمكن أن تحققه هذه الآلات حقاً. الهدف النهائي هو الحصول على أنظمة جراحية مستقلة تماماً وموثوقة وقابلة للتكيف وقادرة على إجراء العمليات الجراحية التي تتطلب حالياً اختصاصياً مدرباً تدريباً عالياً».

* مجلة «فاست كومباني» خدمات «تريبيون ميديا»

اقرأ أيضاً