لم يكن معدل ذكائه .. هذا ما جعل أينشتاين يُصبح عبقرياً
فبالرغم من أننا نعجب بشخصيات مثل ألبرت أينشتاين وليوناردو دافنشي لقدراتهم العقلية، إلا أن نجاحهم الحقيقي نتج عن سنوات من التجريب والتفكير المشترك والانحراف عن الطرق التعليمية المعتادة.
أينشتاين، الذي لم يكن طالبًا مثاليًا، نما فكريًا خارج الإطار الأكاديمي الصارم. فقد ساهمت مجموعته الحوارية "أكاديمية أوليمبيا" التي شكّلها مع أصدقائه، في إثراء تفكيره من خلال قراءة واسعة في الفلسفة والعلوم والأدب، مما ساعده في اكتشاف مفاهيم أساسية قادته إلى صياغة نظرياته الثورية لاحقًا، بحسب موقع "سايكولوجي توداي".
أما دافنشي، فقد كانت بداياته لا تعتمد على الكتب، بل على التجريب الحر في ورشة عمل فيروكيو، حيث تنقل بين الرسم والنحت والهيدروليكا، وغالبًا ما كان يترك مشاريعه نصف منجزة لينتقل إلى فكرة جديدة. ورغم الانتقادات التي وُجهت إليه بسبب هذا التشتت، إلا أن هذا النهج كان هو سر إبداعه.
وبحسب الخبراء، فإن الدرس الأساسي هنا هو أننا نبالغ في تقدير الذكاء الفطري ونقلل من أهمية العادات والعمليات التي تصنع العقول العظيمة. فقد ميّز عالم النفس فرنسوا غانيه بين القدرات الطبيعية وتلك التي تُطوّر بشكل منهجي، وغالبًا ما نركز على الأولى لأنها ظاهرة، ونتجاهل الثانية لأنها مخفية.
المفارقة أن نظام التعليم الحديث يعمل بعكس ما ساعد عباقرة الماضي: فهو يوحّد طرق التعلم، ويحد من الفضول متعدد التخصصات، ويعتبر التفكير غير الخطي انحرافًا.
ومع ذلك، فبناء العبقرية ليس حكرًا على أحد. إذ يمكن لأي شخص، من خلال تنمية الفضول، والانخراط في الاستكشاف العميق، والسير خارج المسارات التقليدية، أن يصنع عقلًا قادرًا على تحقيق إنجازات مذهلة.
إرم نيوز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
عمون
منذ 8 ساعات
- عمون
جامعة الزيتونة الأردنية توقّع اتفاقيات لمشاريع بحثية مشتركة مع جامعة الوسائط المتعددة الماليزية
عمون - في إطار تعزيز التعاون الأكاديمي بين الأردن وماليزيا، وقّعت جامعة الزيتونة الأردنية وجامعة الوسائط المتعددة الماليزية (MMU) ثلاث عشرة اتفاقية لتنفيذ مشاريع بحثية مشتركة، بقيمة إجمالية بلغت 130 ألف دولار أمريكي، تُموّل مناصفة بين الطرفين. وجرى توقيع الاتفاقيات خلال حفل رسمي أُقيم في عمان، بحضور سعادة سفير ماليزيا لدى المملكة الأردنية الهاشمية، ورئيس جامعة الوسائط المتعددة الماليزية، ونائب رئيس جامعة الزيتونة الأردنية الأستاذ الدكتور طارق القرم، إلى جانب نخبة من الأكاديميين وممثلي الجانبين. وفي كلمته الترحيبية، وصف الدكتور طارق القرم هذه الخطوة بأنها "محطة بارزة في مسيرة التعاون الأكاديمي بين الأردن وماليزيا"، مؤكدًا أهمية تبادل المعرفة والتعاون البحثي متعدد التخصصات، لما له من دور فعّال في دعم الابتكار العلمي وخدمة المجتمعات محليًا وعالميًا. وأشار القرم إلى أن المشاريع تغطي مجموعة واسعة من التخصصات العلمية، مما يعكس حرص الجامعتين على تكريس البحث كركيزة للتنمية المستدامة والشراكة الفاعلة. كما توجه بالشكر إلى الدكتور رضوان عبد الرشيد، مستشار وزير التعليم الماليزي ومدير التعليم الماليزي في الأردن، مشيدًا بجهوده في تيسير التعاون بين المؤسستين، ومثمنًا دعم الملحقية الثقافية الماليزية وسفارة ماليزيا في عمّان. وقال الدكتور القرم: "تمثل هذه المبادرة نموذجًا متميزًا للدبلوماسية الأكاديمية الدولية، المبنية على الاحترام المتبادل، والرؤى المشتركة، والشغف بالتميّز". واختُتم الحفل بالتأكيد على أهمية مواصلة العمل نحو توسيع آفاق التعاون المستقبلي، بما يسهم في بناء شراكة أكاديمية مستدامة بين المؤسستين.
عمون
منذ 9 ساعات
- عمون
أداة ذكاء اصطناعي تفسر الصور الطبية بكفاءة عالية وبيانات محدودة
عمون - تخيل عيادة صغيرة في منطقة ريفية بدولة نامية، مجهزة ببعض أجهزة التصوير البسيطة، لكن دون توفر قواعد بيانات ضخمة من الصور الطبية المعلَّقة بتعليقات الخبراء. الآن، تخيل وجود مريض يحتاج إلى تشخيص سريع ودقيق، ربما لآفة جلدية أو ورم مشبوه، لكن دون وجود أطباء أشعة خبراء أو آلاف الصور المشروحة. باحثون في جامعة «كاليفورنيا» في سان دييغو تصوروا مثل هذه الحالات وقدموا لها حلاً مبتكراً. إنها أداة ذكاء اصطناعي جديدة تستطيع تحليل الصور الطبية باستخدام كمية بيانات مشروحة أقل بـ20 مرة مقارنة بالطرق التقليدية. هذا الابتكار قد يجعل المساعدة التشخيصية المتقدمة أكثر سهولة وكفاءة، حتى في البيئات ذات الموارد المحدودة. تحدي جوع البيانات تُعد عملية تجزئة الصور الطبية أي تمييز كل «بكسل» في الصورة لتحديد النسيج المريض من السليم ركيزة أساسية في التشخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي. عادةً، تحتاج نماذج التعلم العميق إلى كميات ضخمة من البيانات المعلَّقة يدوياً، وهي عملية مكلفة وتستغرق وقتاً طويلاً. وفي حالات كثيرة، خصوصاً مع الأمراض النادرة أو الحالات السريرية المتخصصة، لا تتوفر مثل هذه البيانات على نطاق واسع، مما يجعل النماذج عالية الدقة غير متاحة لكثير من المستشفيات. ولمعالجة هذه الفجوة، طوّر الباحث لي تشانغ، والدكتور بينغتاو شيه من جامعة «كاليفورنيا» في سان دييغو أداة ذكاء اصطناعي قادرة على التعلم من عدد قليل جداً من الصور المشروحة، أحياناً لا يتجاوز 40 صورة. ورغم هذا الانخفاض الكبير في حجم البيانات، فقد حقق النظام أداءً يضاهي، بل ويتفوق أحياناً، على النماذج التقليدية التي تعتمد على بيانات أكبر بكثير. توليد صور اصطناعية السر وراء هذا الإنجاز يكمن في الدمج الذكي بين توليد البيانات الصناعية والتحسين التكراري. في البداية، يتعرف الذكاء الاصطناعي على مجموعة صغيرة من الأمثلة التي يحدد فيها الخبراء مناطق الاهتمام مثل الأورام أو الآفات الجلدية على الصور الطبية. وبعدها يبدأ النظام في إنشاء صور اصطناعية تحاكي مظهر الأنسجة المريضة والسليمة. هذه الصور الصناعية تصبح مادة تدريب إضافية للنظام. والأمر الأهم أن العملية تفاعلية، فكلما ولّد النظام صوراً جديدة، يقيم تأثيرها على تحسين الأداء، ويعدل استراتيجيته بناءً على النتيجة. بهذه الطريقة، تصبح عملية توليد الصور جزءاً من دورة تدريب وتغذية راجعة مستمرة. اختبارات شاملة خضع هذا الأسلوب للاختبار في مجموعة واسعة من المهام الطبية. منها التعرف على الآفات الجلدية في صور الجلد المجهري، وتحديد أورام الثدي في صور الموجات فوق الصوتية، ورسم أوعية المشيمة في صور المنظار الجنيني. أيضا اكتشاف سلائل القولون في لقطات تنظير القولون، وحتى تحديد تقرحات القدم في الصور الفوتوغرافية. كما تم تمديد التقنية لتشمل الصور ثلاثية الأبعاد، مثل تجزئة الحُصين والكبد في صور الرنين المغناطيسي، مما أظهر مرونتها العالية. وفي البيئات محدودة البيانات، حقق النظام زيادة في دقة التجزئة بنسبة تراوحت بين 10 و20 في المائة، رغم استخدامه جزءاً بسيطاً من البيانات المطلوبة في النماذج التقليدية. تمكين الأطباء في كل مكان هذا الابتكار ليس مجرد إنجاز خوارزمي، بل هو أداة مصممة للتأثير العملي. على سبيل المثال، يمكن لطبيب الأمراض الجلدية أن يعلّق على 40 صورة فقط باستخدام المجهر الجلدي، ثم يدرب النظام ليصبح قادراً على تحليل صور المرضى الجدد فوراً، مع تحديد السمات المثيرة للقلق بدقة وسرعة. التأثير يمتد إلى العيادات ذات الموارد المحدودة، والوحدات الطبية المتنقلة، والمناطق التي تفتقر إلى الأطباء المتخصصين. والأهم، أن الباحثين يخططون لتعزيز قدرات النظام بإدخال الأطباء في حلقة التدريب، بحيث يتم جمع ملاحظاتهم الفورية لتحسين النموذج أكثر. هذا الدمج بين خبرة الإنسان وقابلية الذكاء الاصطناعي للتكيف قد يغيّر قواعد تطوير ونشر الأدوات التشخيصية. أثر واسع المدى الانعكاسات المحتملة لهذا الابتكار كبيرة منها ديمقراطية التشخيص بالذكاء الاصطناعي، خصوصاً للمستشفيات التي لا تملك قواعد بيانات ضخمة يمكنها الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية. كذلك خفض التكلفة والوقت، إذ إن توليد بيانات صناعية يقلل العبء عن الخبراء في تعليق آلاف الصور يدوياً. إضافة إلى التوافق مع مختلف الوسائط، من الصور الفوتوغرافية والموجات فوق الصوتية إلى الرنين المغناطيسي وتنظير القولون، ينجح النهج في صيغ متعددة. تشمل الانعكاسات أيضاً التعلم المستمر، حيث إن آليات التغذية الراجعة المدمجة تمكن الذكاء الاصطناعي من التطور مع تراكم المعرفة الطبية. ولهذا الابتكار أثر على الصحة العالمية خصوصاً في البيئات منخفضة الموارد، يمكن أن يكون هذا الابتكار مفتاحاً لاكتشاف الأمراض مبكراً وتحسين النتائج الصحية. يمثل هذا الابتكار من جامعة «كاليفورنيا» في سان دييغو أداة مساواة قوية. فهو قادر على إتقان تجزئة الصور الطبية بمدخلات محدودة، بفضل توليد البيانات الصناعية ودورات التغذية الراجعة، مما يتيح تقديم تشخيصات عالية المستوى حتى للمراكز التي تفتقر للبنية التحتية اللازمة. الشرق الاوسط
عمون
منذ 10 ساعات
- عمون
طفلي يسأل كثيرًا .. طرق للاستيعاب
عمون - في مرحلة ما من طفولة كل طفل، تبدأ موجة من الأسئلة التي لا تنتهي: "لماذا السماء زرقاء؟" "لماذا يطير الطائر؟" "لماذا يجب أن ننام مبكرا؟". بالنسبة للآباء، قد تتحول هذه اللحظات إلى اختبار للصبر، خاصة عندما تتكرر الأسئلة بوتيرة سريعة وكأنها لا تنتهي. لكن خلف هذا السيل من التساؤلات، تجري عملية تنموية عميقة تصنع فارقا في مستقبل الطفل أكثر مما نتخيل. ولأن الأطفال يختلفون في طرق التعبير عن فضولهم، فقد يظهر بعضهم ذلك من خلال الأسئلة، بينما يترجمه آخرون إلى استكشاف عملي وتجارب مباشرة؛ ما يتطلب من الوالدين الانتباه الدقيق لما يجذب اهتمام الطفل في أنشطته اليومية. مرحلة "لماذا" لدى الأطفال أهم مما نظن حسب مقال منشور على موقع Psychology Today، للكاتبة جين لومالان، الحاصلة على ماجستير في علم النفس التربوي وماجستير في التعليم، فإن هذه المرحلة الذهبية من التساؤل لا ينبغي أن تمر دون احتفاء ودعم من الأسرة؛ لأنها ترسم ملامح عقلية الطفل مدى الحياة. لماذا تُعد مرحلة 'لماذا؟' لدى طفلك أهم مما تظن؟ 'لماذا' تبني المهارات الأهم التي يحتاجها الأطفال مستقبلا، فهي أكثر من مجرد أسئلة متكررة. ربما يشعر الآباء أحيانا بأنهم عالقون في دائرة لا تنتهي من الأسئلة: لماذا الكلاب تحرك ذيولها؟ لماذا السماء زرقاء؟ ورغم أن الأمر قد يبدو محاولة لإثارة التوتر، إلّا أن الحقيقة أعمق كثيرا: هذه الأسئلة هي تمرين يومي على مهارات التفكير التي سيحتاجها الطفل في حياته. المهارات التي تُصنع بعيدا عن الفصول الدراسية تُظهر دراسة لشركة ماكنزي أن 11 فقط من أصل 56 مهارة أساسية للمستقبل مرتبطة بالتكنولوجيا أو البرمجة، بينما تركز البقية على مهارات مثل التفكير النقدي، وحل المشكلات، والتواصل، والوعي الذاتي. هذه القدرات لا تُبنى غالبا في المدرسة، بل تتشكل من خلال الحوارات اليومية في المنزل تماما مثل حوارات 'لماذا؟' التي يخوضها الطفل مع والديه. ماذا يتعلم الطفل من أسئلة 'لماذا؟'؟ البحث عن الروابط وفهم الأنماط: عندما يسأل الطفل لماذا يتجمد الماء أو كيف يعرف الطائر طريقه، فهو يفكر كالعلماء في محاولة لفهم العالم. المرونة الذهنية: الأسئلة المتتابعة تساعد الطفل على النظر إلى الفكرة من زوايا متعددة. الدافعية الداخلية للتعلم: متابعة الطفل لاهتمامه الخاص تعزز لديه الانضباط الذاتي وتحديد أهداف التعلم، وهو ما يدوم أطول من أي حافز خارجي. عندما يكون 'لماذا' وسيلة للاتصال ليست كل الأسئلة بحثا عن معلومة. أحيانا، يكرر الطفل 'لماذا' لتمديد وقت الحديث أو طلب القرب العاطفي. في هذه الحالات، يمكن للوالد أن يلتقط الرسالة ويعرض التواصل المباشر، مثل اللعب أو العناق. إذا كان طفلك لا يطرح الكثير من الأسئلة غياب أسئلة 'لماذا' لا يعني غياب الفضول. بعض الأطفال يفضلون التعلم بالملاحظة أو التجربة. هنا ينصح الخبراء بمراقبة الطفل خلال اللعب لمعرفة ما يجذبه، ثم تقديم أنشطة مرتبطة باهتماماته، مثل تجربة علمية بسيطة أو نشاط عملي. كل 'لماذا' هي دليل على عقل نشط يحاول فهم العالم. ليس المطلوب أن يعرف الوالد جميع الإجابات، بل أن يُظهر للطفل أن أسئلته مهمة، وأن التفكير المشترك أهم من الوصول للإجابة النهائية.
