المعلوماتية > الذكاء الصنعي

تحويل الأفكار إلى نص مكتوب باستخدام الذكاء الصنعي

ليس مجرد خيالٍ علمي، فكثيرةٌ هي الأبحاث التي تُجرَى يوميًّا لمساعدة ذوي الإعاقة ومرضى شلل الدماغ على التفاعل مع العالم المحيط؛ لكنها لم تكن بالكفاءة والفعالية الكافيتَين، وبعضها لم يخرج من الحيز النظري قط، ولكن مع تطور الذكاء الصنعي أصبح هناك حاجة ملحّة إلى إيجاد طرائق وتقنيات جديدة تسمح لهؤلاء المرضى بالتواصل على نحو أكثر فعالية (1)، ومن أحدث هذه الأساليب تقنيةُ العالم إدوارد تشانغ Edward Chang (1،3). 

طوّر العالم إدوارد تشانغ Edward Chang -الباحث في علم الأعصاب وخرّيج جامعة كاليفورنيا- بالتعاون مع زملائه تقنيةَ زرع مبنية على الذكاء الصنعي؛ إذ تسجّل هذه التقنية النبضات الكهربائية التي تحدث في أثناء تنشط مناطق من قشرة الدماغ، ثم تترجم هذا النشاط إلى نص مكتوب، وقد أثبتت التجربة أنه قد تصل دقة النتائج إلى 97٪ (1،3).

مراحل التجربة

  1. هيَّأ فريق الباحثين أربعةً من مرضى الصرع المتطوعين، وزُرعَت أقطاب كهربائية في أدمغتهم، وذلك لتحديد النبضات الكهربائية الناجمة عن نشاط قشرة الدماغ والتقاطها (1،3).
  2. بعد ذلك، طلب الطبيب Chang من المرضى قراءة مجموعة محددة من الجمل بصوت عالٍ، وسجّلت حينئذٍ الأقطاب الكهربائية نشاطًا في مراكز الكلام للمرضى (1،3).
  3. أُرسِلت المعلومات المسجلة بواسطة الأقطاب إلى حاسوب محاكٍ للجهاز العصبي يستخدم الذكاء الصنعي لاكتشاف الأنماط المرتبطة بالكلمات التي ينطقها المرضى (1،3).
  4. ثم طُلب من المرضى التفكير بـ 30-40 كلمة من الكلمات التي كانت موجودة في مجموعة الجمل السابقة، وقولها برؤوسهم دون نطقها، ورُصِدت النتائج تقنيًّا (1).
  5. حللت التكنولوجيا نشاط الدماغ، كذلك وضعت بعض التنبؤات حيال ما سيفكر به المشاركون (1،3).
كانت نتيجة تجربة أحد المرضى المشاركين دقيقةً بنسبة 97%؛ ما يشير إلى نجاح هذه الطريقة وفعّاليتها في ترجمة نشاط الدماغ إلى كلمات مكتوبة دون نطقها بصوت عالٍ (1،3).

آلية تحليل نتائج التجربة

بعد وصول معلومات الأقطاب الكهربائية إلى الحاسوب المحاكي، تُدخَل إلى شبكة عصبونية مدرّبة على تحليل نشاط الدماغ الناتج عن تحفيز مركز الكلام في القشرة المخية، ثم يُرمز كل تسلسل بطول الجملة للنشاط العصبي بتمثيل موجز (2،3)، بعد ذلك؛ تفك شبكة عصبونية أخرى ترميزَ هذه الكلمات التي جُمِعت من تكرار 30-50 جملة منطوقة واستخدامها لمحاولة التنبؤ بالكلمات التالية (2،3). وقد كان للمنظومة معدل خطأ 3% (2،3)، ومن أمثلة الأخطاء المرصودة:

على الرغم من غرابة هذه الأخطاء؛ فإنّ معدل الخطأ المنخفض يشكل مؤشرًا واضحًا على أن الهدف المنشود بات قريب المنال. وعلى الرغم من أن هذه التكنولوجيا قد تستدعي إجراء مزيدٍ من التجارب قبل أن يتمكن المرضى وذوو الاحتياجات الخاصة من استخدامها؛ لكنّ هذه الدراسة توضح مدى قوة الذكاء الصنعي وتقدّمه في فك رموز الإشارات الدماغية، واستخدامها في أبحاث متقدمة.

المصادر:

1- Thoughts to Text: Edward Chang’s Implant Turns Brain Signals to Written Words With Up to 97% Accuracy [Internet]. NYSCF New York Stem Cell Foundation. 2020 [cited 13 April 2020]. Available from: هنا

2- Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework [Internet]. Nature. 2020 [cited 30 March 2020]. Available from: هنا

3- New AI System Translates Human Brain Signals Into Text With Up to 97% Accuracy [Internet]. scienceAlert. 2020 [cited 1 April 2020]. Available from: هنا