تم اختبار أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة على القوارض من أجل التنبؤ وإعادة بناء ما تراه بناءً على تعيين نشاطها العصبي في إطارات محددة في مقاطع الفيديو، وفقًا للباحثين الذين أجروا الدراسة، التي نُشرت في المجلة العلمية Nature في 3 مايو.
قال ستيفن شنايدر، المؤلف الأول المشارك للورقة البحثية، وفقًا لما أوردته Neuroscience News: “تتفوق Cebra مقارنة بالخوارزميات الأخرى في إعادة بناء البيانات التركيبية، وهو أمر بالغ الأهمية لمقارنة الخوارزميات”.
وأضاف: “تكمن قوتها أيضًا في قدرتها على دمج البيانات عبر الأساليب، مثل ميزات الأفلام وبيانات الدماغ، وتساعد في الحد من الفروق الدقيقة، مثل التغييرات في البيانات التي تعتمد على كيفية جمعها”.
اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي يكتشف “8 إشارات ذات أهمية” بحثًا عن الكائنات الفضائية
دقة Cebra بنسبة 95%
تأتي الدراسة من الجامعة السويسرية، والتي تُعرف أيضًا باسم École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) (مدرسة لوزان الاتحداية للعلوم التطبيقية)، بعد فترة وجيزة من استخدام العلماء في جامعة تكساس للذكاء الاصطناعي لقراءة أفكار الناس وتحويلها إلى نص في الوقت الفعلي.
من أجل دراستهم ، قام الباحثون في EPFL بجعل Cebra تتعلم نشاط الدماغ في الوقت الحقيقي للفأر بعد مشاهدته فيلمًا أو حركات الذراع في الرئيسيات. تم قياس جزء من نشاط الدماغ مباشرة باستخدام مجسات قطب كهربائي يتم إدخالها في منطقة القشرة البصرية للدماغ.
تم الحصول على الباقي باستخدام المجسات الضوئية على الفئران المعدلة وراثيًا، والتي تم تصميمها بحيث تتوهج باللون الأخضر في كل مرة يتم فيها تنشيط الخلايا العصبية أو تلقي البيانات. استخدمت Cebra هذه البيانات لتعلم إشارات الدماغ المرتبطة بإطارات معينة من الفيلم.
أوضحت ماكنزي ماتيس، المحققة الرئيسية في الدراسة، في مقطع فيديو نُشر على يوتيوب: “يمكنك بعد ذلك أن تأخذ فأرًا جديدًا لم نر بياناته العصبية مطلقًا وتشغيل هذه الخوارزمية ويمكنك التنبؤ بالإطار الذي يشاهده الفأر بالفعل هذا الفيلم “
أضاف الأستاذ المساعد في EPFL أن الباحثين تمكنوا من تحويل هذه البيانات إلى فيلم خاص بهم. وقالت إن فريقها استخدم بيانات مفتوحة المصدر تم جمعها من أدمغة الفئران باستخدام الإشارات الكهرو-فيزيولوجية.
ماثيس قالت لاحقًا لـ MailOnline “نحن لا نتوقع كل بكسل، بل نتوقع الإطار. سيكون مستوى الفرصة 1/900، لذا نعتقد أن الدقة التي تزيد عن 95٪ مثيرة للغاية. ولكن فك التشفير هذا هو شيء نخطط للقيام به بعد ذلك،”
الذكاء الاصطناعي يحدث الفوضى في المجالات
كما هو موضح في الفيديو أعلاه، تم جعل الفأر يشاهد مقطع فيلم قديم بالأبيض والأسود – ربما من منتصف القرن العشرين – لرجل يركض إلى سيارة لفتح صندوق السيارة. تُظهر شاشة أخرى، متطابقة تقريبًا، أن الفأر ينظر من منظور Cebra.
وفقًا لما قالته ماتيس، كانت أداة الذكاء الاصطناعي قادرة على تنفيذ ذلك باستخدام أقل من 1٪ من الخلايا العصبية في القشرة البصرية للفأر، أي ما يقرب من 0.5 مليون خلية عصبية.
ونُقل عنها قولها: “أردنا إظهار مدى ضآلة البيانات – سواء من حيث مقاطع الأفلام أو البيانات العصبية – التي يمكننا استخدامها”.
“والجدير بالذكر أن الخوارزمية يمكن أن تعمل في الوقت الفعلي، لذلك يستغرق النموذج أقل من ثانية واحدة للتنبؤ بمقطع الفيديو بالكامل.”
لذا فإن السؤال الذي يجب طرحه هو ما إذا كان من الممكن إعادة بناء ما يراه شخص ما بناءً على إشارات الدماغ وحدها؟ الجواب ليس بعد، حسب الدراسة. لكن الباحثين في EPFL “اتخذوا خطوة في هذا الاتجاه من خلال إدخال خوارزمية جديدة لبناء شبكة عصبية اصطناعية تلتقط ديناميكيات الدماغ بدرجة مذهلة من الدقة.”
في الولايات المتحدة، استخدم العلماء في جامعة تكساس بأوستن الذكاء الاصطناعي لقراءة عمليات مسح دماغ الأشخاص وإعادة إنشاء قصة كاملة من موجات الدماغ فقط، وفقًا لدراسة نُشرت مؤخرًا.
مع هذا البحث، جلس المشاركون في جهاز مسح للدماغ يُعرف باسم التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، يستمعون إلى قصة أو يشاهدونها أو يتخيلونها. كانت أداة الذكاء الاصطناعي قادرة على قراءة موجات الدماغ وإعادة صياغة القصة بدقة.
ومع ذلك، فقد أثيرت مخاوف بشأن مسألة الدقة. هذا لأنه يمكن خداع الذكاء الاصطناعي بسهولة إذا قرر الشخص التفكير في شيء مختلف مقارنة بالمقطع الذي قد يستمع إليه.
