تقنيات الذكاء الاصطناعي لقراءة الأفكار تُعيد إنشاء ما تنظر إليه بدقة مذهلة

بقلم مايكل لو بيج

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence systems الآن إنشاء عمليات إعادة بناء دقيقة بشكل ملحوظ لما ينظر إليه شخص ما بناءً على تسجيلات نشاط الدماغ Brain activity. وتتحسن هذه الصور المعاد بناؤها تحسنا كبيرا عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي أيُّ أجزاء الدماغ ينبغي عليه الانتباه إليها.

يقول أوموت غوتشلو Umut Güçlü من جامعة رادبود Radboud University في هولندا: «على حد علمي، هذه هي عمليات إعادة البناء الأفضل والأكثر دقة».

يُعدُّ فريق غوتشلو واحداً من عدة فرق حول العالم تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعرفة ما تراه الحيوانات أو الأشخاص بتحليل مسوحات الدماغ. في إحدى الدراسات السابقة، استخدم فريقه ماسح التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (اختصاراً: التصوير fMRI) لتسجيل نشاط الدماغ لثلاثة أشخاص أثناء عرض سلسلة من الصور عليهم.

وفي دراسة أخرى، استخدم الفريق مصفوفات أقطاب كهربائية مزروعة Implanted electrode arrays لتسجيل نشاط الدماغ مباشرة لنسناس مكاك Macaque monkey واحد أثناء نظره إلى الصور التي أنشأها الذكاء الاصطناعي. وقد أجرى فريقٌ آخر عملية الزرع هذه لأغراض أخرى، كما تقول ثيرزا دادو، زميلة غوتشلو، والتي تعمل أيضاً في جامعة رادبود. وتقول: «لم تُزرع الأقطاب في نسناس المكاك حتى نتمكن من إعادة بناء الإدراك… هذه ليست حجة جيدة لإجراء عملية جراحية على الحيوانات».

وقد أعاد الفريق الآن تحليل البيانات من هذه الدراسات السابقة باستخدام نظام ذكاء اصطناعي محسّن يمكنه معرفة أجزاء الدماغ التي يجب أن يوليها أكبر قدر من الاهتمام.

يقول غوتشلو: «باختصار، عند تفسير إشارات الدماغ يتعلم الذكاء الاصطناعي أين ينبغي أن يوجه انتباهه… وبالطبع، فإن هذا يعكس ما تلتقطه إشارة الدماغ في البيئة».

بفضل التسجيلات المباشرة لنشاط الدماغ، صارت بعض الصور التي أعيد بناؤها الآن قريبة بشكل ملحوظ من الصور التي رآها نسناس المكاك، والتي أنتجها الذكاء الاصطناعي المولد للصور StyleGAN-XL. ولكن، من الأسهل إعادة بناء الصور التي أنشأها الذكاء الاصطناعي بدقة أكثر من الصور الحقيقية، كما تقول دادو، حيث يمكن تضمين جوانب العملية المستخدمة لإنشاء الصور في تعلم الذكاء الاصطناعي لإعادة بناء تلك الصور.

مع فحوصات التصوير fMRI، كان هناك أيضاً تحسن ملحوظ عند استخدام نظام توجيه الانتباه Attention-directing system، لكن الصور المعاد بناؤها كانت أقل دقة من تلك التي تتضمن نسانيس المكاك. ويرجع ذلك جزئياً إلى استخدام صور حقيقية، لكن إعادة بناء الصور من فحوصات التصوير fMRI هي أيضاً أصعب بكثير، كما تقول دادو. «إنه إجراء غير باضع Non-invasive، ولكن النتيجة مشوشة جداً».

الهدف النهائي للفريق هو إنشاء غرسات دماغية أفضل لاستعادة الرؤية عن طريق تحفيز أجزاء عالية المستوى من نظام الرؤية التي تمثل الأشياء بدلاً من مجرد تقديم أنماط من الضوء Patterns of light.

يقول غوتشلو: «يمكنك تحفيز ذلك الجزء الذي يتوافق مع صورة الكلب بشكل مباشر، على سبيل المثال، وبهذه الطريقة يمكننا خلق تجارب بصرية أكثر ثراءً وأقرب إلى تجارب الأفراد المبصرين».

© 2024, New Scientist, Distributed by Tribune Content Agency LLC.