أحدث الأخبار مع #ECoG
سعورس
١٣-٠٤-٢٠٢٥
- صحة
- سعورس
مستقبل واجهات الدماغ والكمبيوتر
تقدم التكنولوجيا أوضحت أمين الحبيبة، أستاذة النظم الهندسية الذكية - جامعة نوتنغهام ترينت، أن التقنيات الروبوتية تتقدم بشكل كبير، حيث شهدنا ظهور أذرع روبوتية وهياكل خارجية ذكية تساعد الأشخاص ذوي الإعاقة على القيام بأعمال يومية، ولا تزال التحديات قائمة، خاصة فيما يتعلق بإنشاء واجهات فعالة بين الدماغ والآلات. أخيرا، كشف باحثون من جامعة كاليفورنيا عن زراعة دماغية جديدة سمحت لامرأة مصابة بالشلل ببث أفكارها مباشرة إلى صوت اصطناعي، مما يمثل خطوة كبيرة نحو تحقيق التواصل الفعال. تاريخ البحث في واجهات الدماغ أضافت أن دراسات الروابط بين الأعصاب والآلات تعود إلى القرن الثامن عشر، عندما اكتشف الطبيب الإيطالي لويجي غالفاني تأثير الكهرباء على أعصاب الضفادع. ومع تقدم الزمن، بدأت الأبحاث الحديثة في الستينيات، حيث أظهر العلماء أن أدمغة القرود يمكن أن تتحكم في الأجهزة عبر الأقطاب الكهربائية. مع ذلك، لا يزال الدماغ البشري معقدًا للغاية، مما جعل تحقيق تقدم سريع في هذا المجال تحديًا. تطورات جديدة تُستخدم تقنيات التصوير العصبي مثل التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) وتخطيط كهربية الدماغ (EEG) لمراقبة نشاط الدماغ، وساعدت هذه التقنيات في تطوير أجهزة مثل الأطراف الصناعية التي يمكن التحكم فيها بواسطة العقل. ومع تقدم الأبحاث، أصبحت الزرعات العصبية الجديدة تستخدم أشكالاً أكثر دقة من المراقبة، مما يسمح بتطبيقات تعمل في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تستخدم الزرعات الجديدة في جامعة كاليفورنيا تقنية ECoG لالتقاط الأنماط الكهربائية من سطح الدماغ، مما يُمكن الباحثين من فك تشفير الكلمات التي يفكر فيها المستخدم بشكل أسرع وأكثر دقة. المستقبل المشرق يتوقع الخبراء أن تستمر التقنيات في التطور خلال السنوات القادمة، مما يمنح الأشخاص ذوي الإعاقة مزيدًا من الاستقلالية، حيث يمكن أن نرى قريبًا هياكل عظمية خارجية وأطرافًا صناعية متطورة يمكن التحكم فيها مباشرة بأفكار المستخدم. مع ذلك، يبقى التوازن بين التطور التكنولوجي والاعتبارات الأخلاقية تحديًا مستمراً. أسئلة أخلاقية ملحة مع كل تقدم تقني، تبرز أسئلة أخلاقية مهمة: كيف يمكن أن يؤثر دمج هذه التقنيات في المجتمع؟ ما هي الحدود التي يجب وضعها للحفاظ على الخصوصية والأمان؟ مع تقدم الأبحاث، يصبح من الضروري التفكير في كيفية استخدام هذه التقنيات بشكل مسؤول.
الوطن
١٣-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- الوطن
مستقبل واجهات الدماغ والكمبيوتر
في عالمنا الحديث، تقترب تقنيات الروبوتات والذكاء الاصطناعي من تحقيق ما كان يُعتبر خيالا علميا في السابق، كما يتضح من فيلم «RoboCop» الشهير عام 1987. في هذا الفيلم، يُعاد بناء الشرطي أليكس ميرفي كسايبورغ المتطور، إذ يمتلك جسما روبوتيا وعقلا متصلًا بشبكة المعلومات. اليوم، نجد أن العديد من هذه التقنيات تتطور بسرعة، مما يعيد إلى الأذهان ما تم تصويره في الأفلام. تقدم التكنولوجيا أوضحت أمين الحبيبة، أستاذة النظم الهندسية الذكية - جامعة نوتنغهام ترينت، أن التقنيات الروبوتية تتقدم بشكل كبير، حيث شهدنا ظهور أذرع روبوتية وهياكل خارجية ذكية تساعد الأشخاص ذوي الإعاقة على القيام بأعمال يومية، ولا تزال التحديات قائمة، خاصة فيما يتعلق بإنشاء واجهات فعالة بين الدماغ والآلات. أخيرا، كشف باحثون من جامعة كاليفورنيا عن زراعة دماغية جديدة سمحت لامرأة مصابة بالشلل ببث أفكارها مباشرة إلى صوت اصطناعي، مما يمثل خطوة كبيرة نحو تحقيق التواصل الفعال. تاريخ البحث في واجهات الدماغ أضافت أن دراسات الروابط بين الأعصاب والآلات تعود إلى القرن الثامن عشر، عندما اكتشف الطبيب الإيطالي لويجي غالفاني تأثير الكهرباء على أعصاب الضفادع. ومع تقدم الزمن، بدأت الأبحاث الحديثة في الستينيات، حيث أظهر العلماء أن أدمغة القرود يمكن أن تتحكم في الأجهزة عبر الأقطاب الكهربائية. مع ذلك، لا يزال الدماغ البشري معقدًا للغاية، مما جعل تحقيق تقدم سريع في هذا المجال تحديًا. تطورات جديدة تُستخدم تقنيات التصوير العصبي مثل التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) وتخطيط كهربية الدماغ (EEG) لمراقبة نشاط الدماغ، وساعدت هذه التقنيات في تطوير أجهزة مثل الأطراف الصناعية التي يمكن التحكم فيها بواسطة العقل. ومع تقدم الأبحاث، أصبحت الزرعات العصبية الجديدة تستخدم أشكالاً أكثر دقة من المراقبة، مما يسمح بتطبيقات تعمل في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تستخدم الزرعات الجديدة في جامعة كاليفورنيا تقنية ECoG لالتقاط الأنماط الكهربائية من سطح الدماغ، مما يُمكن الباحثين من فك تشفير الكلمات التي يفكر فيها المستخدم بشكل أسرع وأكثر دقة. المستقبل المشرق يتوقع الخبراء أن تستمر التقنيات في التطور خلال السنوات القادمة، مما يمنح الأشخاص ذوي الإعاقة مزيدًا من الاستقلالية، حيث يمكن أن نرى قريبًا هياكل عظمية خارجية وأطرافًا صناعية متطورة يمكن التحكم فيها مباشرة بأفكار المستخدم. مع ذلك، يبقى التوازن بين التطور التكنولوجي والاعتبارات الأخلاقية تحديًا مستمراً. أسئلة أخلاقية ملحة مع كل تقدم تقني، تبرز أسئلة أخلاقية مهمة: كيف يمكن أن يؤثر دمج هذه التقنيات في المجتمع؟ ما هي الحدود التي يجب وضعها للحفاظ على الخصوصية والأمان؟ مع تقدم الأبحاث، يصبح من الضروري التفكير في كيفية استخدام هذه التقنيات بشكل مسؤول.
جو 24
٢٢-٠٣-٢٠٢٥
- صحة
- جو 24
إنجاز جديد لمرضى الشلل.. التحكم بذراع روبوتية بقوة العقل
جو 24 : طور فريق من الباحثين في جامعة كاليفورنيا، سان فرانسيسكو، نظاما يجمع بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات، ما مكّن رجلا مصابا بالشلل الرباعي من التحكم في ذراع آلية باستخدام أفكاره فقط. واستطاع الرجل أداء مهام معقدة مثل الإمساك بالأشياء وإطلاقها، وفتح خزانة وإخراج كوب ووضعه تحت موزع المشروبات، دون الحاجة إلى أي تعديلات جوهرية على النظام لمدة 7 أشهر، وهو ما يعد تطورا غير مسبوق في هذا المجال. ويعتمد النظام على خوارزميات ذكاء اصطناعي متقدمة لمطابقة إشارات الدماغ مع الحركات المقابلة، ضمن إطار عمل واجهة الدماغ والحاسوب (BCI). ويتيح هذا النهج للرجل رؤية حركات الذراع الروبوتية في الوقت الفعلي أثناء تخيّلها، ما يسمح بتصحيح الأخطاء بسرعة وتحقيق دقة أعلى في التحكم بالحركات. ويقول طبيب الأعصاب كارونيش غانغولي، من جامعة كاليفورنيا: "يمثل هذا الدمج بين التعلم البشري والذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة في تطوير واجهات الدماغ والحاسوب، وهو ما نحتاجه للوصول إلى وظائف حركية أكثر تطورا تحاكي القدرات الطبيعية". وكشفت الدراسة أن أنماط النشاط الدماغي المرتبطة بالحركة بقيت ثابتة، رغم حدوث تغير طفيف في مواقعها بمرور الوقت، وهو ما يعتقد أنه نتيجة لعملية التعلم العصبي. وبفضل الذكاء الاصطناعي، تمكن النظام من مواكبة هذا التغير الطفيف في موقع الإشارات الدماغية دون الحاجة إلى إعادة ضبطه بشكل متكرر. وهذا يعني أن المستخدم استمر في التحكم في الذراع الروبوتية بدقة وثبات لفترة طويلة، دون الحاجة إلى تدخل تقني لإعادة المعايرة. وأشار الباحثون إلى أن الطرف الاصطناعي العصبي كان خاضعا بالكامل للتحكم الإرادي، دون أي مساعدة آلية. ويمكن للمساعدةالبصرية أن تساهم في تحسين الأداء، لا سيما في التعامل مع الأشياء المعقدة. ورغم تعقيد هذا النظام وارتفاع تكلفته، نظرا لاعتماده على غرسات دماغية وتقنية تخطيط كهربية قشر الدماغ (ECoG) لقراءة النشاط العصبي، فإن نتائجه تثبت إمكانية تحديد الأنماط العصبية المرتبطة بالأفكار الحركية، وتتبعها حتى مع تغير مواقعها في الدماغ. ويأتي هذا الابتكار في سياق تقدم متسارع في تقنيات واجهات الدماغ والحاسوب، حيث طُورت أنظمة مشابهة ساعدت أشخاصا فقدوا القدرة على الكلام في استعادة أصواتهم، ومكّنت مصابين بالشلل الرباعي من ممارسة أنشطة مثل لعب الشطرنج. ورغم الحاجة إلى مزيد من التطوير، فإن استمرار التقدم التكنولوجي سيتيح تنفيذ مهام أكثر تعقيدا في المستقبل. نشرت نتائج الدراسة في مجلة Cell. المصدر: ساينس ألرت تابعو الأردن 24 على
البوابة العربية للأخبار التقنية
١٨-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- البوابة العربية للأخبار التقنية
كيف يكشف الذكاء الاصطناعي أسرار الدماغ خلال المحادثات اليومية؟
تُعدّ اللغة واحدة من أعقد القدرات البشرية وأكثرها تميزًا، إذ تتطلب تناغمًا دقيقًا بين مناطق متعددة في الدماغ لتحويل الأفكار إلى كلمات، والكلمات إلى معانٍ مفهومة، وقد سعى العلماء على مدى عقود إلى كشف الآليات التي تقوم عليها هذه العملية، لكنهم غالبًا ما درسوا اللغة كمجموعة من العناصر المنفصلة وهي: الأصوات اللغوية، والقواعد، والمعاني، دون وجود نموذج موحد يجمع هذه العناصر معًا. ولكن اليوم، وبفضل تقاطع علم الأعصاب مع الذكاء الاصطناعي، بدأنا نرى صورة أوضح لهذا اللغز المعقد، إذ طور فريق من الباحثين نهجًا مبتكرًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لاستكشاف كيفية معالجة الدماغ للكلام في أثناء المحادثات اليومية. فمن خلال الجمع بين تسجيلات المحادثات الطبيعية في الدماغ باستخدام تقنية التخطيط الكهربائي للدماغ (ECoG)، ونماذج التعلم العميق، تمكنوا من إنشاء نظام يتنبأ بالنشاط العصبي أثناء المناقشات الواقعية، مما يفتح آفاقًا جديدة في فهمنا للغة والإدراك البشري. وقد اعتمد الباحثون في دراستهم على نموذج الذكاء الاصطناعي (ويسبر) Whisper، الذي طورته شركة (OpenAI)، والذي يتميز بقدرته على تحويل الصوت إلى نص بدقة عالية، وقد مكن هذا النموذج الباحثين من رسم خريطة للنشاط الدماغي الذي يحدث في أثناء المحادثات بدقة تفوق النماذج التقليدية التي تعتمد على تشفير خصائص محددة لبنية اللغة، مثل: الصوتيات وأجزاء الكلام. وبدلًا من ذلك، يعتمد نموذج (Whisper) المستخدم في الدراسة يعتمد على نهج إحصائي بحت، إذ يبدأ النموذج بتحليل ملفات صوتية مصحوبة بنصوصها المكتوبة كبيانات تدريب، ثم يستخدم الإحصاءات الناتجة عن هذا التحليل للتنبؤ بالنصوص من ملفات صوتية جديدة لم يسمعها من قبل. وما يميز هذا النموذج هو أنه لم يُبرمج سابقًا بأي قواعد لغوية، لكن الدراسة كشفت أن الهياكل اللغوية ظهرت تلقائيًا بعد التدريب، مما يعكس قدرته على اكتشاف اللغة بنحو مستقل. ويسلط هذا الاكتشاف الضوء على كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة، التي تعتمد على تحليل كميات ضخمة من البيانات النصية والصوتية لتعلم اللغة، ولكن الفريق البحثي يركز بنحو أكبر في الرؤى التي تقدمها الدراسة حول اللغة والإدراك البشري، ويرى الباحثون أن تحديد أوجه التشابه بين كيفية تطوير النموذج لقدرات معالجة اللغة، وكيفية تطوير الأشخاص لهذه المهارات، سيفتح الباب أمام تطوير تقنيات متقدمة لتعرف الكلام ومساعدة الأشخاص الذين يعانون صعوبات في التواصل. تفاصيل الدراسة ونتائجها: نُشرت هذه الدراسة في مجلة (Nature Human Behaviour)، وشملت أربعة أشخاص مصابين بالصرع كانوا يخضعون لعمليات جراحية لزرع أقطاب كهربائية في أدمغتهم لمراقبة الدماغ لأغراض طبية، وبموافقتهم، سجل الباحثون جميع محادثاتهم طوال مدة إقامتهم في المستشفى، التي تراوحت بين عدة أيام وأسبوع، لتصل مدة التسجيلات إلى أكثر من 100 ساعة من الصوت. وقد جُهز كل مشارك بعدد من الأقطاب الكهربائية تتراوح بين 104 و255 قطبًا كهربائيًا لرصد نشاط الدماغ، مما سمح بدراسة تفصيلية لكيفية تفاعل مناطق الدماغ المختلفة أثناء التحدث والاستماع. وقد كشفت الدراسة عن كيفية انخراط أجزاء مختلفة من الدماغ أثناء المهام المطلوبة لإنتاج الكلام وفهمه، إذ وجد الباحثون أن مناطق معينة في الدماغ تميل إلى الارتباط ببعض المهام، مثل (التلفيف الصدغي العلوي) superior temporal gyrus، الذي يظهر نشاطًا أكثر عند التعامل مع المعلومات السمعية، و(التلفيف الجبهي السفلي) inferior frontal gyrus، الذي يكون أكثر نشاطًا لفهم معنى اللغة. كما أظهرت الدراسة أن هذه المناطق تنشط بالتتابع، إذ يجري تنشيط المنطقة المسؤولة عن سماع الكلمات قبل المنطقة المسؤولة عن تفسيرها. ومع ذلك، لاحظ الباحثون أيضًا أن هناك مناطق تنشط في أثناء الأنشطة التي لم يكن معروفًا أنها متخصصة فيها، مما يدعم فكرة أن الدماغ يعتمد على نهج موزع في معالجة اللغة. ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالوظائف الداخلية للدماغ: استخدم الباحثون نسبة بلغت 80% من التسجيلات الصوتية ونسخها النصية المصاحبة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي (Whisper)، وقد صُمم هذا التدريب لتمكين النموذج من التنبؤ بالنصوص المتبقية، التي تمثل نسبة 20% من البيانات الصوتية. وبعد ذلك، حلل الفريق البحثي كيفية معالجة نموذج (Whisper) للتسجيلات الصوتية والنسخ النصية، ورسم خرائط لهذه التمثيلات لتتوافق مع النشاط الدماغي الذي سجلته الأقطاب الكهربائية المزروعة في أدمغة المشاركين. وبعد هذا التحليل الشامل، تمكن الباحثون من استخدام النموذج للتنبؤ بالنشاط الدماغي المصاحب للمحادثات التي لم يجري تضمينها في بيانات التدريب الأصلية، وقد أظهر النموذج دقة تفوق بكثير دقة النماذج التقليدية التي تعتمد على مزايا محددة لبنية اللغة. والجدير بالذكر أن الباحثين لم يبرمجوا النموذج ليتعرف الصوتيات أو الكلمات بنحو صريح، ولكنهم اكتشفوا أن هذه الهياكل اللغوية ظهرت تلقائيًا في طريقة عمل النموذج على النصوص، ويعني ذلك أن النموذج استخرج هذه المزايا دون توجيه مباشر، مما يشير إلى قدرته على محاكاة عمليات الدماغ البشري. آفاق مستقبلية وتحديات: يرى خبراء مثل ليونهارد شيلباخ من مركز ميونيخ لعلوم الأعصاب أن هذه الدراسة رائدة، لأنها تظهر وجود رابط بين طريقة عمل نموذج حسابي لتحويل الصوت إلى كلام ثم إلى لغة، ووظائف الدماغ. ومع ذلك، أشار شيلباخ إلى أن هناك حاجة إلى إجراء المزيد من الأبحاث للتحقق من وجود أوجه تشابه حقيقية في الآليات التي تستخدمها النماذج اللغوية والدماغ لمعالجة اللغة. ومن جانبه، أكد جاسبر بيجوش، الأستاذ المشارك في قسم اللغويات بجامعة كاليفورنيا بيركلي، أن مقارنة الدماغ بالشبكات العصبية الاصطناعية تمثل مجالًا بحثيًا بالغ الأهمية. وقال: 'إذا تمكنا من فهم آليات عمل الخلايا العصبية الاصطناعية والبيولوجية، وأوجه التشابه بينهما، فسنتمكن من إجراء تجارب ومحاكاة لا يمكن إجراؤها على الدماغ البيولوجي'. ومن ثم، تمثل هذه الدراسة خطوة مهمة نحو سد الفجوة بين علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي، فمن خلال نمذجة اللغة البشرية باستخدام التعلم العميق، نقترب من فك شفرة نظام الاتصال المعقد في الدماغ، مما يفتح الباب أمام اختراعات جديدة في مجالات مثل واجهات الدماغ والحاسوب. ما أهمية هذه الدراسة؟ تكمن أهمية هذه الدراسة في عدة جوانب: فهم أعمق للإدراك البشري: تساعد الدراسة في فهم كيفية معالجة الدماغ للغة وكيفية عمل الإدراك البشري. تساعد الدراسة في فهم كيفية معالجة الدماغ للغة وكيفية عمل الإدراك البشري. تطوير تقنيات مساعدة: يمكن أن تساعد نتائج الدراسة في تطوير تقنيات لمساعدة الأشخاص الذين يعانون صعوبات في التواصل، مثل الأشخاص الذين يعانون اضطرابات الكلام أو السمع. يمكن أن تساعد نتائج الدراسة في تطوير تقنيات لمساعدة الأشخاص الذين يعانون صعوبات في التواصل، مثل الأشخاص الذين يعانون اضطرابات الكلام أو السمع. تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي: تسلط الدراسة الضوء على كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة، مما يمكن أن يساعد في تحسين هذه النماذج وجعلها أكثر دقة وفعالية. تسلط الدراسة الضوء على كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة، مما يمكن أن يساعد في تحسين هذه النماذج وجعلها أكثر دقة وفعالية. ربط الذكاء الاصطناعي بوظائف الدماغ: توضح الدراسة وجود صلة بين عمل نماذج الذكاء الاصطناعي ووظائف الدماغ، مما يفتح آفاقًا جديدة في فهمنا للعلاقة بين الذكاء الاصطناعي والإدراك البشري. الخلاصة: تؤكد هذه الدراسة أن اللغة ليست مجرد مجموعة من المكونات المنفصلة، بل هي نظام متكامل ومعقد، سواء في الدماغ البشري أو في نماذج الذكاء الاصطناعي، ومن خلال الاستمرار في استكشاف هذا المجال، يمكننا أن نكشف المزيد من أسرار التواصل ونفتح آفاقًا جديدة في فهم أنفسنا والعالم من حولنا.
