الذكاء الاصطناعي نجح في صناعة دواء لعلاج الوسواس القهري

استطاع الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة أن يدخل العديد من المجالات وأن يبدع فيها بكل تأكيد، ولا سيما المجالات المتعلقة بالتشخيصات الطبية.

حيث أثبتت خوارزميات الذكاء الاصطناعي أنها قادرة في بعض الأحيان على إعطاء تشخيص دقيق بقدر التشخيص الذي يعطيه طبيب مختص، أما في بعض الأحيان الأخرى فقد تفوق تشخيص الذكاء الاصطناعي على تشخيص الطبيب نفسه!

اليوم يبدو أن الذكاء الاصطناعي قرر الدخول في فرع جديد من المجال الطبي، وهو فرع تركيب الأدوية المخصصة لحالات علاجية مختلفة.

حيث أعلنت شركة تركيب الأدوية Exscientia عن أن نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها قد نجح في تركيب دواء مخصص لعلاج الوسواس القهري.

وبحسب الشركة فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي اختبرت على مدى 12 شهراً جميع التركيبات العلاجية المستمرة ووصلت في النهاية إلى التركيب الأفضل.

في حين أن العملية كانت لتستغرق 4 سنوات ونصف فيما لو تمت بالطريقة التقليدية من خلال الأطباء البشريين المختصين.

وكانت مهمة خوارزميات الذكاء الاصطناعي البحث في قاعدة بيانات ضخمة من التركيبات العلاجية الممكنة والعديد من العوامل الأخرى مثل الجينات الوراثية للمريض، حتى تم التوصل في النهاية إلى دواء DSP-1181.

وفي مقابلة مع وكالة BBC الإخبارية قال Andrew Hopkins الرئيس التنفيذي للشركة البريطانية أنه كان على خوارزميات النظام الذكية أن تتخذ ملايين القرارات بمفردها في عملية البحث عن التركيب العلاجي الناجح.

سيبدأ اختبار الدواء بشكل فعلي خلال الشهر القادم، وإذا أثبتت التجارب نجاح العقار الجديد فهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قد نجح في الدخول إلى فرع جديد من فروع الطب.

الأمر الذي يرسم ملامح المستقبل القريب حيث سيزداد الاعتماد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي وسيخسر المزيد من البشر وظائفهم بكل تأكيد بعد أن يتم الاستغناء عنهم.

مقالات قد تعجبك:

كيفية ضبط مخرج وشدة الصوت بشكل منفصل للبرامج في ويندوز 10
كيفية تجميع وتنظيم جميع ألعاب الكمبيوتر داخل برنامج واحد
ما هي العناوين المنطقية لبروتوكول الإنترنت IP؟ وكيف تعمل؟
كيف يعلم أندرويد إن كانت شبكة الواي فاي سريعة أم بطيئة قبل الاتصال؟
كيفية أخذ لقطات شاشة لألعاب الكمبيوتر

شركة IBM استخدمت مليون صورة من Flickr دون إذن أصحابها

استخدمت شركة IBM ما يقرب من مليون صورة من موقع فليكر Flickr لاستخدامها في تدريب خوارزميات التعرف على الوجه ومشاركتها مع باحثين خارجيين.

ولكن كما أشارت شبكة NBC، فإن الشركة لم تطلب أذن الأشخاص المتواجدين في الصور قبل استخدام وجوههم في تطوير أنظمة التعرف على الوجه.

وعلى الرغم من أن الأشخاص الذين ظهورا في الصور قد منحوا الإذن مسبقاً للمصورين حتى يلتقطوا صورهم، إلا أنهم لم يتوقعوا بأن ينتهي أمر صورهم في مختبرات IBM للتعرف على الوجه.

حيث قال مصور لشبكة NBC أنه لم يكن لدى أي من الأشخاص الذين قام بتصويرهم أي فكرة عن استخدام صورهم مستقبلاً بهذه الطريقة.

لم يتم تجميع الصور في الأصل من قبل شركة IBM، بالمناسبة إنها جزء من مجموعة أكبر من 99.2 مليون صورة والمعروفة باسم YFCC100M والتي جمعتها شركة ياهو Yahoo مالك Flickr لإجراء البحوث.

عندما قام المصوّرون بمشاركة صورهم على الموقع فإنهم وافقوا أساساً على ترخيص لاستخدام الصور بحرية مع بعض القيود.

لكن المشكلة في أن هذا الترخيص لم يتضمن بند استخدام الصور في أنظمة التعرف على الوجه حسب العرق والجنس، الأمر الذي يشكّل انتهاكاً لهذا الترخيص.

تجدر الإشارة أيضاً إلى أن نوايا IBM الأصلية من خلال تجاربها الأخيرة ربما تكون متجهة في طريق منع انحراف أنظمة الذكاء الاصطناعي ضد مجموعات معينة حسب العرق.

حيث أوضحت الشركة سابقاً أنها تحتاج إلى مجموعة كبيرة من البيانات للمساعدة في تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستقبلي على أن لا تكون عنصرية.

بجميع الأحوال، فإذا كانت لديك إحدى الصور على الموقع فإنه يصعب من التحقق فيما إذا تم استخدامها مؤخراً من قبل مختبرات الشركة، حيث يكون من الصعب جداً الوصول إلى الصور المستخدمة في عمليات التدريب.

وفي بيان خاص بموقع The Verge قالت شركة IBM أنها تأخذ خصوصية الأفراد على محمل الجد، وهي حريصة بالطبع على الامتثال لمبادئ الخصوصية.

كما أشارت الشركة إلى أنها لم تأخذ الصور من الموقع إلا بعد أن تأكدت أنها صور عامة ومتاحة للجمهور، وأن الصور التي تم استخدامها قد تم استعمالها بطريقة آمنة لا تشكّل خطراً على الأشخاص الذين ظهورا فيها.

شركة IBM ليست المتهمة الوحيدة في استخدام صور الأشخاص لتطوير خوارزميات التعرف على الوجه، فقد تم توجيه اتهام كبير مؤخراً لشركة فيسبوك Facebook على سبيل المثال.

حيث جاء اتهام فيسبوك بعد المساعدة على نشر تحدي العشر سنوات الذي حقق نجاحاً مذهلاً على منصات التواصل الاجتماعي، ويعتقد البعض أن الهدف الأول من ذلك التحدي هو تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على التعرف على الوجه مع تقدم العمر!

مقالات قد تعجبك:

ماهي النفايات الإلكترونية؟ وكيف ولمَ علينا إعادة تدويرها؟
كيفية استكمال تصفح مواقع الويب بين الكمبيوتر والهاتف الذكي
كيفية إقلاع الحاسوب من قرص CD أو قرص USB
ما هي تقنية الواقع المعزّز؟ وما أهم بيئات تطويرها؟
كيفية تسريع جهاز الماك

جوجل ستوفّر بصمة الوجه بشكل أساسي في Android Q

ربما ما زال من المبكر الحديث عن تحديث نظام الأندرويد الرئيسي القادم والذي لا نعرف عنه حالياً إلا اسمه الأولي Android Q للدلالة على أن الاسم الرسمي سيبدأ بحرف Q بالتأكيد.

لكن قبل أيام تم الكشف عن الموعد الرسمي لمؤتمر جوجل Google للمطورين، حيث سيشهد هذا المؤتمر أول إعلان رسمي عن ميزات النظام الجديد وأول فرصة للتعرف إليه ولكل ما سيقدّمه.

وعلى الرغم من أن إطلاق النسخة الأولى للنظام لن تكون قبل الخريف القادم، إلا أن التسريبات والأخبار المتعلقة بميزات التحديث الجديد بدأت من الآن.

حيث نشر فريق موقع XDA Developers تقريراً جديداً عن الميزات المتوقعة التي تم التوصل إليها حديثاً من تحليل النسخة المفتوحة وبيئة العمل framework الخاصة بالنظام الجديد Android Q.

وأهم النتائج التي تم التوصل إليها هي ما يتعلق بميزة بصمة الوجه والتي على ما يبدو ستصبح من الميزات الرئيسية المدعومة في النظام القادم.

بحسب التقرير، فإن جوجل تعمل الآن على توفير ميزة خاصة بقفل الهاتف وإلغاء قفله اعتماداً على التعرف على وجه صاحبه من خلال تحليل ملامح الوجه.

بالتأكيد فإن الميزة لن تكون شبيهة بميزة التعرف على الوجه التي تم تقديمها قبل سنوات حيث يمكن خداعها بسهولة ومن المستحيل الاعتماد عليها كلياً في تأمين الهاتف.

لذلك من المتوقع فإن ميزة التعرف على الوجه في النظام الجديد ستتبع مجموعة من الخوارزميات المعقدة ومبادئ الذكاء الاصطناعي في تحليل الوجه للتأكد من المطابقة الصحيحة.

قدّمت آبل خاصية التعرف على الوجه بشكلها الكامل والآمن لأول مرة في عام 2017 في هاتف iPhone X، الأمر الذي منح الشركة تفوقاً على هواتف الأندرويد.

لكن في عام 2018، تم تقديم مجموعة من هواتف الأندرويد الرائدة من شركات مختلفة مع تقنية التعرف على الوجه بشكل منافس لهواتف آبل في الجودة والأمان.

إذا كانت المعلومات الواردة في التقرير صحيحة، فإن العام الحالي 2019 سيشهد وصول الميزة بشكل أساسي إلى كل هاتف أندرويد يمتلك المستشعرات اللازمة لعمل الميزة.

الأمر الذي يمنح جوجل تفوقاً جديداً في ميزات نظامها الخاص بالأجهزة المحمولة ويقلل من أهمية نظام قفل الوجه الذي قدّمته آبل في هواتفها الأخيرة.

مقالات قد تعجبك:

كيفية استخدام أندرويد دون شركته الأم غوغل
كيفية استخدام ميزة التصفح المتخفي الجديدة في يوتيوب
كيف يمكن لأحد ما أن يسرق رقم هاتف محمول واستخدامه لسرقة الحسابات البنكية وحسابات المواقع
كيفية مسح سجل البحث في Bing
كيفية إزالة الخلفية البيضاء لأي صورة بسهولة في خطوتين

نظام ذكاء اصطناعي حدّد بمفرده أكثر من 50 مرض يصيب العين

يوماً بعد يوم، تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي ببطء لتصبح قادرة على تشخيص الأمراض مثلها مثل أي طبيب بشري، حيث سيأتي يوم ونرى تلك الأنظمة تعمل فعلاً في المستشفيات.

أحدث مثال على ذلك جاء من لندن، حيث استخدم باحثون من مؤسسة DeepMind التابعة لشركة جوجل Google والكلية الجامعية في لندن ومستشفى Moorfields للعيون أنظمة التعلم العميق لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي.

حيث يستطيع هذا النظام أن يحدد العشرات من أمراض العين الشائعة من خلال عمليات المسح ثلاثية الأبعاد، ثم يوصي المريض بالعلاج المناسب كما يفعل الطبيب.

هذا العمل هو نتيجة تعاون متعدد السنوات بين المؤسسات الثلاث، وعلى الرغم من أن البرنامج غير جاهز للاستخدام الفعلي في المستشفيات، إلا أنه يمكن نشره في المراكز الطبية في غضون سنوات.

قال مصطفى سليمان رئيس قسم DeepMind Health في بيان صحفي أن المشروع كان أمراً مثيراً للغاية، ويمكن أن يتحول في الوقت المناسب إلى أداة للتشخيص والعلاج.

هذا النظام الموضح في بحث منشور في مجلة Nature Medicine اعتمد على مبادئ راسخة للتعلم العميق، والتي تستخدم خوارزميات لتحديد الأنماط الشائعة في البيانات.

في هذه الحالة، تكون البيانات عبارة عن عمليات مسح ثلاثية الأبعاد لعين المرضى باستخدام تقنية تُعرف باسم التصوير المقطعي البصري أو OCT.

صورة متحركة لاستخدام التصوير المقطعي البصري، يرجى الانتظار حتى اكتمال التحميل

يستغرق إنشاء هذه الفحوصات حوالي 10 دقائق ويتم من خلال استخدام الأشعة تحت الحمراء القريبة من الأسطح الداخلية للعين.

يؤدي القيام بذلك إلى إنشاء صورة ثلاثية الأبعاد للأنسجة العينية، وهي طريقة شائعة لتقييم صحة العين.

تم تدريب البرنامج على ما يقرب من 15000 مسح ضوئي من حوالي 7500 مريض، وقد تم علاج هؤلاء الأفراد في مواقع يديرها مشفى Moorfields، وهو أكبر مشفى للعيون في أوروبا وأمريكا الشمالية.

في اختبار لهذا النظام، تمت مقارنة الأحكام والنتائج التي توصّل إليها نظام الذكاء الاصطناعي مع النتائج التي توصّلت إليها لجنة مؤلفة من 8 أطباء، وقد تطابقت نتائج النظام مع نتائج اللجنة بنسبة تتجاوز 94%.

مثل هذه النتائج مشجعة للغاية، لكن الخبراء في المجتمع الطبي ما زالوا قلقين بشأن كيفية دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في ممارسات الرعاية الصحية.

في شهر نيسان الماضي، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على أول برنامج تدعمه برمجيات الذكاء الاصطناعي يقوم بتشخيص المرض دون مراقبة بشرية.

وكما يقول أحد مبدعي البرنامج: إنه يتخذ القرار السريري بمفرده!

تتلخّص المشكلة التي تمنع استخدام تلك التقنيات في العمل الطبي على أرض الواقع، هو عدم وجود ثقة مطلقة بالقرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

مؤخراً، تسببت بعض السيارات ذاتية القيادة التي يتم تحريكها بواسطة برمجيات الذكاء الاصطناعي بحوادث مؤلمة أثارت الكثير من الضجة.

صحيح أن البشر يتسببون بأعداد هائلة من حوادث القيادة وبعدد كبير من الأخطاء الطبية القاتلة حول العالم، لكن دائماً ما يُنظر إلى هذه الأخطاء عندما تأتي من الأنظمة البرمجية على أنها أمر مخيف حقاً.

يدرك الباحثون في DeepMind و Moorfields هذه المشكلات، وتحتوي برامجهم على عدد من الميزات المصممة للتخفيف من هذا النوع من المشكلات.

لذلك يمكننا التأكيد بأن اليوم الذي سنرى فيه روبوتات وأنظمة الذكاء الاصطناعي منتشرة في المستشفيات والشوارع أصبح أقرب أكثر من أي وقت مضى.

مقالات قد تعجبك:

ما هي شاشة الموت الزرقاء ؟ وما أسباب ظهورها ؟ وما الحلول ؟
ما هي تقنية بلوك تشين المستخدمة في البيتكوين ؟ وكيف تعمل ؟
ما هي ميزة QoS في أجهزة الراوتر ؟ وكيفية استخدامها للحصول على إنترنت أسرع ؟
ما هي ملفات CSV؟ وكيف يمكن فتحها وإنشاؤها؟
ما هي ملفات XML؟ وكيف يمكن فتحها؟

شركة Adobe ستستعمل الذكاء الاصطناعي لكشف الصور المعدّلة

يزداد قلق الخبراء حول العالم من الأدوات الجديدة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والتي تسهّل أكثر من أي وقت مضى تحرير الصور ومقاطع الفيديو.

هذه الأدوات التي ستجتمع يوماً ما مع قوة وسائل الإعلام والتواصل الاجتماعية التي تعمل على مشاركة المحتوى المروع والمزيف بسرعة ودون التحقق من صحة الحقائق.

لذلك وبحسب شركة Adobe التي كانت مسؤولة بالفعل عن تطوير بعض هذه الأدوات، فإنه حان الوقت لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أجل العمل بالطريق المعاكس.

صورة لإطلاق صواريخ إيرانية عام 2008 يُقال أنها معدلة

وضّح أحدث عمل للشركة والذي عُرض هذا الشهر في مؤتمر CVPR للرؤية الحاسوبية كيف يمكن للأدلة الرقمية التي يتركها البشر عند تعديلهم للصور أن تصبح مكتشفة بواسطة الآلات في وقت أقل بكثير.

لا تمثل ورقة البحث التي قدمتها الشركة اختراقاً في هذا المجال، وهي غير متوفرة حتى الآن كمنتج تجاري، ولكن من المثير للاهتمام رؤية Adobe مهتمة بهذا النوع من العمل.

وقال متحدث باسم الشركة إن هذا المشروع كان عبارة عن بحث في مرحلة مبكرة، ولكن الشركة ترغب خلال المستقبل أن تلعب دوراً حاسماً في تطوير التكنولوجيا التي تساعد على مراقبة صحة الوسائط الرقمية والتحقق منها.

وتُظهر ورقة البحث الجديدة كيف يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتعرف على ثلاثة أنواع شائعة من التلاعب بالصور.

أولاً الربط: حيث يتم الجمع بين جزئين من صور مختلفة، ثانياً: الاستنساخ حيث يتم نسخ ولصق الأشياء داخل الصورة، وثالثاً: الإزالة: عندما يتم تحرير كائن بشكل تام.

للاطلاع على هذا النوع من التلاعب ، يبحث خبراء التعديل الرقمي عادةً عن أدلة في الطبقات المخفية للصورة.

عندما يتم إجراء هذه الأنواع من التعديلات، فإنها تترك وراءها الأدلة الرقمية التي تشير إلى عملية تعديل محتملة، مثل التناقضات و الاختلافات العشوائية في اللون والسطوع أو ما يسمّى بضجيج الصورة.

على سبيل المثال، عندما تقوم بتجميع صورتين مختلفتين أو نسخ كائن من أحد أجزاء الصورة ولصقه في مكان آخر فإن ضجيج الخلفية قد لا يتطابق، ويصبح مثل البقعة التي تظهر على حائط مختلف باللون.

كما هو الحال مع العديد من أنظمة التعلم الآلي الأخرى، تم تعليم نظام Adobe الذي يجري تطويره باستخدام مجموعة كبيرة من الصور المحررة وهو ما يعرف بمرحلة تدريب خوارزمية النظام.

خبير التعديل الرقمي Hany Farid قال تعليقاً على هذا الموضوع: إن فائدة هذه الأساليب الجديدة هي أنها تمتلك القدرة على اكتشاف الأدلة الرقمية غير الواضحة وغير المعروفة من قبل.

ويضيف: العيب في هذه الأساليب هو أنها جيدة فقط لاكتشاف الحالات المماثلة لبيانات التدريب التي تمت تغذيتها بها، وهي في الوقت الحالي أقل احتمالاً لتعلم الحالات الفنية ذات المستوى الأعلى مثل التناقضات في هندسة الظلال والانعكاسات.

مع ذلك فإنه من الجيد رؤية المزيد من الأبحاث التي يمكن أن تساعدنا في اكتشاف البيانات المزيفة الرقمية، سواء كانت مجموعة من الصور أو مقاطع الفيديو، وذلك لتبقى أسلحة دفاعية ضد هجمات التعديل والتزييف الرقمي التي يمكن أن نشاهدها يوماً ما.

مقالات قد تعجبك:

شرح لتطبيقات فوتوشوب للهواتف الذكية، وما ميزاتها ؟
كيفية زيادة عدد الإجراءات التي يمكن التراجع عنها عند الضغط على Ctrl+Alt+Z في برنامج الفوتوشوب
كيفية التعديل على ملف PDF نصي
كيفية فتح وإنشاء وتحرير ملفات وورد وإكسل وباوربوينت مجاناً
لماذا تبدو الصور على فيسبوك سيئة؟ وكيفية تحسينها