أحدث الأخبار مع #التعلم_الآلي
البوابة العربية للأخبار التقنية
منذ 15 ساعات
- صحة
- البوابة العربية للأخبار التقنية
بدقة تصل إلى 89%.. الذكاء الاصطناعي يكشف التوحد من حركات اليد
قد تحمل أبسط الحركات اليومية التي نقوم بها دلائل خفية على طريقة عمل الدماغ، وقد بدأ العلماء بالاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لكشف هذه الدلائل بدقة لافتة. فوفقًا لدراسة جديدة، من الممكن تدريب الذكاء الاصطناعي على اكتشاف اضطراب التوحد من خلال مراقبة كيفية الإمساك بالأشياء باستخدام السبابة والإبهام. تفاصيل الدراسة يُعرف التوحد بأنه حالة عصبية نمائية معقدة، تؤدي فيها الاضطرابات الحركية دورًا محوريًا بالإضافة إلى صعوبات التواصل والتفاعل الاجتماعي. وغالبًا تظهر الأعراض الحركية في مرحلة الطفولة المبكرة، مما يجعلها أهدافًا حاسمة للتشخيص والتدخل المبكر. تهدف الدراسة الجديدة إلى تقييم كون السمات الحركية المستخلصة من مهمة إمساك طبيعية يمكن أن تميز بدقة بين المشاركين المصابين بالتوحد وغير المصابين. وقد أجرى هذه الدراسة باحثون من جامعة يورك (University of York) في المملكة المتحدة بالتعاون مع مؤسسات أخرى، واستخدموا تقنيات تتبع الحركة والتعلم الآلي لتحليل سلوك 59 شابًا وشابة في أثناء قيامهم بإمساك أجسام مستطيلة الشكل باستخدام الإبهام والسبابة فقط. وقد وُضعت مستشعرات صغيرة على الإصبعين لتسجيل بيانات دقيقة عن طريقة الإمساك. ومن خلال هذه الحركات البسيطة، استخرج الفريق أكثر من 12 سمة مرتبطة بالتحكم الحركي، مثل سرعة حركة الأصابع، ومسار اليد، وتوقيت وصول القبضة إلى أقصى اتساع لها. وبعد إضافة هذه البيانات إلى خمسة نماذج مختلفة من التعلم الآلي، اكتشف الباحثون أن الذكاء الاصطناعي استطاع التمييز بين الأشخاص المصابين بالتوحد وغير المصابين بدقة وصلت إلى 89%، حتى أقل النماذج دقة حافظت على نسبة تجاوزت 84%. خطوة نحو تشخيص مبكر وأكثر سهولة لاضطراب التوحد اللافت في هذه الطريقة أنها تعتمد على سلوك طبيعي وغير معقد نؤديه يوميًا مثل التقاط كوب أو رفع هاتف، وهذا يجعلها بديلًا محتملًا للفحوصات الدماغية المكلفة أو المقابلات التشخيصية الطويلة. فباستخدام مستشعرين فقط وخوارزميات متقدمة، قد يتمكن الأطباء في المستقبل من الوصول إلى تشخيص مبكر للتوحد بطريقة أسرع وأبسط من الطرق الحالية. التحديات ركزت الدراسة في تحليل سلوك شباب يتمتعون بمعدل ذكاء طبيعي، لذلك هناك حاجة إلى المزيد من الأبحاث لاختبار مدى فعالية هذه الطريقة لدى الأطفال وهم الفئة الأساسية للتشخيص المبكر لاضطراب التوحد. كما يأمل الفريق في التحقق من قدرة التقنية الجديدة على التمييز بين الأنماط الفرعية للتوحد، ومدى قابليتها للتطبيق العملي في المدارس والعيادات.
البيان
منذ يوم واحد
- علوم
- البيان
مشروع تعليمي يمكّن طالبات الصف التاسع من استيعاب مفاهيم الذكاء الاصطناعي
وأضافت: «بادرت إلى البحث عن أدوات رقمية تعزز الفهم العملي والمعرفي، واستخدمت Airtable كأداة تعليمية تتيح للطالبات التعامل المباشر مع البيانات بشكل مرئي ومنظم». وفي إطار بحث إجرائي بعنوان «أثر تطبيق Airtable كوسيلة تعليمية للصف التاسع للربط بمفاهيم التعلم الآلي من خلال تنظيم البيانات»، والذي فاز بالمركز الثالث في قمة الابتكار بالذكاء الاصطناعي الأولى، والتي تم تنفيذها من قبل مجمع زايد التعليمي بالبدية مؤخراً أيضاً، قالت الزيودي، إن دمج هذه الأداة الرقمية في المنهج الدراسي كان يهدف إلى تحفيز الطالبات على استكشاف تخصصات الذكاء الاصطناعي، وتعزيز تحصيلهن الأكاديمي. وخلال الفصل الدراسي الثاني من العام الدراسي الحالي 2025-2024، طبقت المعلمة التجربة على 180 طالبة، وفق الخطة الدراسية المعتمدة للصف التاسع، وتضمنت الأنشطة تنفيذ مشروع عملي مبسط حول مفهوم التعلم الآلي باستخدام موقع Teachable Machine، وإنشاء قاعدة بيانات لبيانات تراث الإمارات عبر برنامج الإكسل، تم رفعها لاحقاً إلى منصة Airtable. وأظهرت النتائج التعليمية تحسناً ملحوظاً في مستويات الطالبات، حيث كشفت الاستبانات أن 100% من الطالبات لم يكن لديهن معرفة سابقة بالتعلم الآلي قبل تنفيذ المشروع، وأصبحت 73% منهن قادرات على استخدام أدوات مثل Teachable Machine، وبعد التطبيق، امتلكت 77% فهماً واضحاً لقواعد البيانات. وأسهمت 120 طالبة في تصميم قاعدة بيانات متكاملة عن تراث الإمارات. وأكدت الزيودي أن المشروع أسهم في تحسين الفهم العملي لقواعد البيانات، وزيادة الثقة في التعامل مع الأدوات الرقمية، إلى جانب تحقيق ربط ثقافي مميز عبر دمج التكنولوجيا بتراث الإمارات. كما عززت التجربة مهارات الطالبات التقنية، وزادت من اهتمامهن بالتكنولوجيا الحديثة وفتح آفاقاً جديدة أمامهن لاستكشاف تخصصات الذكاء الاصطناعي.
البيان
منذ 5 أيام
- علوم
- البيان
الذكاء الاصطناعي يُقدّر سماكة الأنهار الجليدية
أنشأ باحثون، بحسب دراسة منشورة في مجلة «تطوير النموذج الجيولوجي»، أول نموذج ذكاء اصطناعي عالمي، يُقدّر سماكة الأنهار الجليدية في جميع أنحاء العالم. ودرّب فريق البحث التعلم الآلي باستخدام بيانات حقيقية من الأنهار الجليدية، بما في ذلك 39 خاصية مختلفة.
روسيا اليوم
١٢-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- روسيا اليوم
شركة صينية تترجم أصوات الحيوانات!
كشفت الصحيفة أن النظام الجديد يعمل من خلال رصد وتحليل مجموعة شاملة من البيانات الحيوية تشمل: المؤشرات الصوتية: نبرة الصوت وتردداته الحركات الجسدية: تعابير الوجه ولغة الجسد الاستجابات الفسيولوجية: تغيرات معدل ضربات القلب ودرجة الحرارة أنماط السلوك: التفاعلات الاجتماعية والعادات اليومية وتعتمد التقنية على التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغات الطبيعية. ونقلت الصحيفة عن يو يونتينغ، المحامي القانوني لشركة "بايدو" في شنغهاي، تأكيده أن الشركة لم تُعلن بعد عن أي خطط محددة لإطلاق المنتج في السوق. وأضاف أن فترة مراجعة طلب البراءة قد تتراوح بين عام واحد وخمسة أعوام، حسب الإجراءات المعتادة. من الجدير بالذكر أن المحاولات الرامية لابتكار أنظمة ترجمة لأصوات الحيوانات (مثل نباح الكلاب ومواء القطط) تعود إلى أوائل العقد الأول من الألفية (2000-2010)، إلا أنها لم تنجح في تحقيق انتشار تجاري واسع النطاق. وتشير الصحيفة إلى وجود العديد من التطبيقات الصينية التي تدعي أنها تقدم خدمات مماثلة، إلا أن "بايدو" تؤكد أن منهجيتها التقنية تتفوق عليها من حيث الدقة والشمولية. وشركة بايدو (Baidu) هي العملاق الصيني للإنترنت والذكاء الاصطناعي، وأكبر محرك بحث في الصين (حصة سوقية 75%) ورائدة في مجال الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي وتطوير أنظمة القيادة الذاتية ومنصات الخدمات السحابية. ومن إنجازاتها التقنية الحديثة: - ERNIE نموذج الذكاء الاصطناعي التنافسي لـChatGPT. - DuerOS نظام تشغيل صوتي ذكي. - Apollo منصة القيادة الذاتية (تعاون مع 210 شركة سيارات). - Baidu Brain منصة الذكاء الاصطناعي المفتوحة.المصدر: تاس كشفت مصادر حكومية مصرية رفيعة المستوى عن تطورات حاسمة في أزمة إصدار اللائحة التنفيذية لقانون تنظيم حيازة الحيوانات الخطرة والكلاب.
البوابة العربية للأخبار التقنية
٠٧-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- البوابة العربية للأخبار التقنية
دراسة تكشف ضعف الذكاء الاصطناعي في فهم التفاعلات الاجتماعية
كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون في جامعة جونز هوبكينز (Johns Hopkins University) أن البشر يتفوقون على نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية في وصف التفاعلات الاجتماعية وتفسيرها ضمن مشاهد ديناميكية. وتُعد هذه القدرة ضرورية لتطوير السيارات الذاتية القيادة والروبوتات المساعدة التي تعتمد بنحو أساسي على الذكاء الاصطناعي للتنقل الآمن في البيئات الحقيقية. تُبرز الدراسة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تعاني مشكلة في فهم التفاعلات الاجتماعية الدقيقة والإشارات السياقية الأساسية للتفاعل الفعّال مع البشر. وتشير النتائج إلى أن هذا القصور قد يكون سببه طبيعة البُنية الأساسية لنماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. عُرضت نتائج الدراسة في مؤتمر (International Conference on Learning Representations) للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في 24 أبريل. وقد قالت (Leyla Isik)، المؤلفة الرئيسية للدراسة و الأستاذة المساعدة في قسم علوم الإدراك في جامعة جونز هوبكينز: 'على سبيل المثال: نظام الذكاء الاصطناعي في السيارات الذاتية القيادة، يحتاج إلى تعرّف نوايا وأهداف وتصرفات السائقين والمشاة من البشر. نريد منه أن يعرف في أي اتجاه سيبدأ أحد المشاة بالسير، أو كون شخصين يتحدثان معًا أم على وشك عبور الشارع. وفي أي وقت نريد فيه أن يتفاعل الذكاء الاصطناعي مع البشر بنحو مباشر، نحتاج منه أن يفهم ما يقوم به الناس. وهذه الدراسة تسلط الضوء على أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية غير قادرة على ذلك حتى الآن'. تفاصيل الدراسة للمقارنة بين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي والبشر في فهم التفاعلات الاجتماعية، طُلب من مشاركين بشريين مشاهدة مقاطع فيديو قصيرة مدتها ثلاث ثوانٍ، وتقييم سمات مهمة لفهم التفاعلات الاجتماعية، وشملت المقاطع مشاهد لأشخاص إما يتفاعلون مع بعضهم بنحو مباشر، أو يقومون بأنشطة تعاونية، أو ينفذون أنشطة مستقلة. بعد ذلك، طُلب من أكثر من 350 نموذجًا للذكاء الاصطناعي – تضمن ذلك نماذج لغوية ونماذج تدربت على مقاطع فيديو وأخرى تدربت على صور ثابتة – التنبؤ بكيفية تقييم البشر للمقاطع، وكيف ستكون استجابات أدمغتهم عند المشاهدة. قدّم المشاركون البشريون إجابات متقاربة، ولم تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من بلوغ مستوى الدقة نفسه بغض النظر عن حجمها أو نوعية البيانات التي تدربت عليها. فلم تتمكن النماذج المدربة باستخدام مقاطع فيديو من وصف ما يفعله الأشخاص بدقة، وحتى النماذج المعتمدة على الصور الثابتة لم تستطع فهم أن بعض الأشخاص الذين يظهرون في مقاطع الفيديو يتواصلون معًا. وأما النماذج اللغوية فقد أظهرت أداء أفضل في التنبؤ بالسلوك البشري. فجوة في تطوير الذكاء الاصطناعي قال الباحثون إن النتائج تُظهر تباينًا كبيرًا مع نجاح الذكاء الاصطناعي في تفسير الصور الثابتة. وقالت Kathy Garcia، طالبة الدكتوراه وإحدى مؤلفات الدراسة: 'رؤية صورة وتعرف الوجوه والأشياء لم يعد أمرًا كافيًا. كانت تلك خطوة أولى لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، ولكن الحياة الواقعية ليست ثابتة. نحن بحاجة إلى أن يفهم الذكاء الاصطناعي العلاقات والسياق وديناميكيات التفاعلات الاجتماعية، وتشير هذه الدراسة إلى أن هناك فجوة في تطوير النماذج الحالية'. ويعتقد الباحثون أن سبب هذه الفجوة هو أن الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي استُلهمت من البنية الدماغية المسؤولة عن معالجة الصور الثابتة، وهي مختلفة عن المناطق الدماغية التي تتعامل مع المشاهد الاجتماعية الديناميكية. وقالت (Leyla Isik): 'هناك الكثير من التفاصيل الدقيقة التي يمكن استخلاصها من نتائج الدراسة، لكن الاستنتاج المهم هو أن جميع نماذج الذكاء الاصطناعي المتوفرة حاليًا لا يمكنها مطابقة استجابات الدماغ والسلوك البشري للمشاهد الديناميكية، كما تفعل تلك النماذج مع الصور الثابتة. وأعتقد أن هناك شيئًا أساسيًا في الطريقة التي يعالج بها الإنسان المشاهد تفتقر إليه هذه النماذج'.
