المغني الإنجليزي ميك جاغر يقتحم عالم السياسة بأغنيتين

ميك جاغر
ميك جاغر
TT

المغني الإنجليزي ميك جاغر يقتحم عالم السياسة بأغنيتين

ميك جاغر
ميك جاغر

طرح مغني فريق «رولينغ ستونز» الإنجليزي ميك جاغر أغنيتين يرثى بهما حال إنجلترا «الضائعة»، ومشيرا إلى اضطرابات اجتماعية متصلة بالخروج من الاتحاد الأوروبي (بريكسيت) وغيرها من الأحداث، في أول دخول له في عالم السياسة في غنائه الفردي.
وكتب جاغر (74 عاما) على موقع «فيسبوك» في وقت متأخر أول من أمس (الخميس) «أشعر بالفرحة لتقاسم موسيقى جديدة معكم. لقد بدأت كتابة هاتين الأغنيتين قبل أسابيع قليلة وأردت توصليهما إليكم فورا».
وقال: «أشعر بعودة بسيطة إلى الماضي عندما كان بإمكان المرء أن يتمتع بحرية وسهولة أكثر قليلاً في تسجيل (أغنية) وتقديمها مباشرة». مضيفاً، أنه كتب الأغاني في أبريل (نيسان) الماضي.
وتشير الأغنيتان إلى الأنباء الكاذبة والفساد واللاجئين والهجرة وتآكل حقوق الإنسان والانقسامات الاجتماعية الاقتصادية في بريطانيا.
وتستعير إحدى الأغنيتين «إنغلاند لوست (England lost)» عبارة تستخدم في كرة القدم عندما يخسر الفريق القومي الإنجليزي مباراة.
ويظهر في الأغنية مغني الراب البريطاني «سكيبتا». ويقول جاغر إن الأغنية تعكس صعوبات الاستجابة للوضع السياسي المتغير في بريطانيا.
وقال جاغر «فور بداية كتابة (إنغلاند لوست)، تخيلت وجود مغني راب بريطاني في الأغنية. شارك سكيبتا في الأغنية وأحببت ما يفعله».
وتحمل الأغنية الثانية «غوتا غيت إيه غريب» (Gotta Get a Grip)، رسالة مفادها أن الشعب يجب أن يحاول مواصلة حياته الطبيعية رغم «الفوضى والأزمة وعدم الاستقرار و(داعش)».



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».