دراسة مثيرة تكشف عن قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف مشاعرنا المخفية، حيث أظهرت الأبحاث أن تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكنها تحليل تعابير الوجه، نبرة الصوت، وحتى سلوكياتنا الدقيقة للكشف عن المشاعر التي نحاول إخفاءها. هذه النتائج تفتح آفاقًا جديدة لفهم أعمق للعواطف البشرية واستخدامات مبتكرة في مجالات مثل الطب النفسي والتفاعل البشري الرقمي.

الذكاء الاصطناعي أصبح الآن نسجاً حيوياً في خيوط حياتنا اليومية، متخطياً مجرد دوره في تحليل البيانات. عبر دمجه في هواتفنا وأجهزتنا، ومع تطبيقات مثل Chat GPT وGemini التي تولد النصوص والصور، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً لا ينفصل عن نبضات تفاعلاتنا اليومية. إنه لا يكتفي بالتأثير على طريقة تفكيرنا وعملنا، بل يغزل خيوطاً جديدة في نسيج علاقاتنا الاجتماعية وحياتنا العاطفية، ليعيد تشكيل واقعنا بطرق لم نكن نتخيلها.

ومع ازدياد انتشار الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب حياتنا، يتساءل الباحثون عن قدرته على فهم المشاعر التي نخفيها وراء الكلمات التي نكتبها على الإنترنت. فهل يمكن للذكاء الاصطناعي، الذي يعتمد على تحليل البيانات بشكل أساسي، أن يتجاوز الكلمات الظاهرة ليكتشف العواطف الخفية وراءها؟

للإجابة عن هذا السؤال، قام فريق من الباحثين في جامعة أوكلاند في نيوزيلندا بإجراء دراسة جديدة لاستكشاف قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم المشاعر الإنسانية المعقدة من النصوص المنشورة على الإنترنت.

اختار الباحثون منصة التواصل الاجتماعي X (تويتر سابقًا) كنموذج لدراسة كيفية ارتباط المشاعر التي يعبر عنها المستخدمون في منشوراتهم بقراراتهم في العالم الحقيقي، مثل اتخاذ قرار التبرع للمؤسسات الخيرية.

استغلال المشاعر لتوجيه السلوك:

لطالما اعتمد الباحثون على أسلوب تقليدي في تقييم المشاعر، والذي يقتصر على تصنيف الرسائل إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة. ومع ذلك، فإن هذه الطريقة لا تعكس التعقيد الحقيقي للمشاعر التي يعبر عنها الناس في النصوص، حيث تتجاوز المشاعر البشرية هذه التصنيفات وتتنوع في درجاتها وأنواعها، مما يؤثر بشكل كبير على سلوكنا وقراراتنا. على سبيل المثال، رغم أن الغضب والإحباط قد يُعتبران وجهين لعملة واحدة، إلا أنهما يختلفان بشكل كبير في تأثيرهما على الأفراد، خاصة في بيئات العمل. فقد يؤدي غضب العميل إلى عواقب أكثر خطورة مقارنة بإحباطه.

لتجاوز محدودية الأساليب التقليدية، قام الباحثون بتطوير نموذج متقدم للذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنية المحولات (Transformers)، وهي نوع من الشبكات العصبية العميقة التي حققت تقدمًا كبيرًا في معالجة اللغة الطبيعية. تتميز هذه المحولات بقدرتها على تحليل العلاقات المعقدة بين الكلمات داخل الجملة، مما يجعلها أدوات قوية لفهم المعاني والسياقات بشكل شامل.

ولتحسين دقة النموذج، قام الباحثون بتدريبه على مجموعة واسعة من البيانات التي تشمل ملايين الجمل المعبرة عن مشاعر متنوعة. وبفضل هذا التدريب المكثف، أصبح النموذج قادرًا على التمييز بين مجموعة من المشاعر المختلفة، مثل الفرح، والغضب، والحزن، والاشمئزاز، والخوف.

ثم استخدم الباحثون هذا النموذج لاكتشاف المشاعر الدقيقة التي يعبر عنها المستخدمون في منشوراتهم على منصة X. وقد حقق النموذج دقة مذهلة بلغت 84% في تحديد المشاعر من النصوص، مما يفتح آفاقًا جديدة لفهم السلوك البشري وتحليل الرأي العام. يمكن أن يؤثر هذا الاكتشاف بشكل كبير في تطوير العديد من المجالات، مثل التسويق، وخدمة العملاء، والرعاية الصحية، والتعليم.

أظهرت النتائج أيضًا وجود علاقة قوية بين المشاعر المعبر عنها في التغريدات وسلوك الأفراد في الحياة الواقعية. على سبيل المثال، اكتشف الباحثون أن التعبير عن الحزن في التغريدات يرتبط بزيادة في التبرعات لبعض المؤسسات الخيرية، بينما يرتبط الغضب بزيادة التبرعات لمؤسسات أخرى.

تطبيقات عملية لكشف المشاعر:

التسويق: يمكن للشركات الاعتماد على تحليل المشاعر لتقييم ردود فعل العملاء على منتجاتها وإعلاناتها، مما يمكنها من تصميم حملات تسويقية أكثر استهدافًا وفعالية.

خدمة العملاء: تتيح روبوتات الدردشة التي تستخدم تقنيات فهم المشاعر تقديم الدعم للعملاء بطريقة أكثر تعاطفًا وفاعلية، مما يسهم في تحسين تجربة العملاء.

الرعاية الصحية: يمكن أن يُستخدم تحليل المشاعر في تشخيص الاضطرابات النفسية، مثل الاكتئاب والقلق، من خلال فحص النصوص المكتوبة والمسموعة لمساعدة الأطباء في تحديد حالات المرضى.

الأبحاث الاجتماعية: توفر هذه التقنيات أدوات قيمة لدراسة الرأي العام حول قضايا محددة، مما يساعد على صياغة استراتيجيات فعالة في توجيه وتشكيل الرأي العام.

تخيل عالمًا تستطيع فيه الأجهزة قراءة أفكارنا ومشاعرنا بسهولة كما نقرأ كتابًا. قد يبدو هذا الأمر وكأنه من عالم الخيال العلمي، لكنه أصبح واقعًا بفضل التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي. بفضل التقنيات الحديثة، أصبح بالإمكان الآن تحليل النصوص المكتوبة والمسموعة والمرئية لفهم المشاعر والعواطف بدقة متناهية.

أسهم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية في تحقيق تقدم كبير في أساليب التشخيص والعلاج. بالإضافة إلى ذلك، يزداد توجه الأطباء نحو اختبار واستخدام الروبوتات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم الطبية اليومية.

بالنسبة لسرطان الجلد، يُتوقع أن تُستخدم أدوات التشخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل واسع في المستقبل، نظرًا لدورها الهام في دعم أطباء الجلد وطلاب الطب في تشخيص حالات الإصابة بسرطان الجلد بدقة عالية.

وفقًا لدراسة نُفذت في كلية الطب بجامعة ستانفورد ونُشرت في أبريل من هذا العام في مجلة npj Digital Medicine، يمكن للأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تعزز دقة تشخيص سرطان الجلد لدى الأطباء وطلاب الطب.

أكد الباحثون أن أدوات تشخيص سرطان الجلد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تشهد تطورًا سريعًا، ومن المتوقع أن تُستخدم هذه الأدوات على نطاق واسع بعد اجتيازها للاختبارات والتحقق المناسبين.

أكد الباحثون أن أدوات الذكاء الاصطناعي تلعب دورًا مساعدًا للأطباء ولا تُعتبر بديلاً لهم. كما قام الفريق بالتحقق من تأثير دعم الذكاء الاصطناعي على الأداء التشخيصي للأطباء.

أوضح Jiyeong Kim، الباحث في مركز ستانفورد للصحة الرقمية، أن الدراسة التي أجراها مع زملائه قارنت بين الأطباء الذين يعملون دون الاستعانة بالذكاء الاصطناعي وأولئك الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في تشخيص سرطان الجلد.

كشفت الدراسة أن مقدمي الرعاية الصحية في مختلف مستويات التدريب والتخصصات استفادوا بشكل عام من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في عملهم. حيث تمكن الأطباء والطلاب الذين لا يعتمدون على الذكاء الاصطناعي من تشخيص 74.8% من حالات سرطان الجلد بدقة، بالإضافة إلى تحديد 81.5% من المرضى الذين يعانون حالات جلدية مشابهة للسرطان بشكل صحيح.

في المقابل، استطاع الأطباء الذين يعملون بمساعدة الذكاء الاصطناعي تحديد حوالي 81.1% من حالات سرطان الجلد، و86.1% من الإصابات الجلدية المشابهة للسرطان بدقة عالية.

لتحديد الفئة الأكثر استفادة من استخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيص، أجرى الباحثون تحليلات فرعية. وقد أظهرت هذه التحليلات أن جميع الفئات الطبية استفادت من هذه الأدوات، لكن أكبر التحسينات كانت بين غير أطباء الجلدية.

لاحظ الباحثون أن هذه النتائج تُبرز إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز تجربة التعليم لطلاب التخصصات الطبية التي تعتمد على التصوير، مثل الأمراض الجلدية والأشعة.

قالت الدكتورة Eleni Linos، مديرة مركز الصحة الرقمية وأستاذة الأمراض الجلدية وعلم الأوبئة في جامعة ستانفورد وإحدى المشاركات في الدراسة: “هذا يُظهر بوضوح كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بالتعاون مع الأطباء لتحسين رعاية المرضى”.

أضافت: “إذا كانت هذه التكنولوجيا قادرة على تحسين دقة التشخيص لدى الأطباء وتوفير الوقت لهم، فإنها ستكون مفيدة لكل من الطبيب والمريض. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تساعد المرضى في الحصول على تشخيص دقيق لحالاتهم، مما يمكن أن يقلل من إرهاق الأطباء ويُحسن العلاقات الشخصية بين الأطباء ومرضاهم”.

تعتبر هذه الدراسة جزءًا من مجموعة من الأبحاث التي تستكشف كيفية تعزيز أدوات التحليل المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لرعاية مرضى السرطان بمختلف أنواعه. كما تشير هذه الدراسة إلى التطورات المستقبلية المرتقبة في قطاع الرعاية الصحية، خاصة في مجال تشخيص سرطان الجلد الذي أصبح شائعًا بشكل كبير في الوقت الحالي.

وفقًا لدراسة نُشرت في مجلة BMJ Oncology، زاد عدد الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 50 عامًا والمشخصين بالإصابة بالسرطان في جميع أنحاء العالم بنحو 80% خلال الثلاثين عامًا الماضية. كما ارتفعت معدلات الإصابة بسرطان الجلد الميلانيني بنسبة تقارب الثلثين (38%) خلال العقد الماضي.

تُظهر هذه الأرقام الحاجة إلى أدوات متطورة قادرة على اكتشاف هذا النوع من السرطان بسرعة، حيث إن اكتشاف سرطان الجلد في مرحلة مبكرة يسهل علاجه.

ما هو مصطلح الواقع الافتراضي ومتى ظهر لأول مرة؟

مصطلح “الواقع الافتراضي” يشير إلى إنشاء تجربة تعيش فيها في عالم غير حقيقي وغير موجود، وذلك باستخدام الحواسيب وعرضه من خلال أنظمة ثلاثية الأبعاد. يعود أصل هذا المصطلح إلى عام 1838 عندما قدم العالم البريطاني تشارلز ويتستون وصفًا لتقنية التجسيم. منذ ذلك الحين، شهدت تقنية الواقع الافتراضي تطورًا مستمرًا واستخدامًا واسعًا في مجالات متعددة، مثل التعليم والتجارة والتسويق والألعاب وغيرها.

ما هو الفرق بين الواقع الافتراضي والواقع المعزز؟

الواقع الافتراضي “VR”، والواقع المعزز “AR” هما تقنيتان مختلفتان، وهذا هو الفرق بينهما:

• الواقع الافتراضي “VR“:

1. يتم استخدام الصور ومقاطع الفيديو الرقمية ثلاثية الأبعاد لإنشاء تجارب بصرية افتراضية.
2. يهدف إلى إنشاء بيئة افتراضية تحاكي الحياة الواقعية، مما يتيح للمستخدم الانغماس فيها بشكل كامل.
3. يعيد إنتاج العالم الذي نعيشه بشكل رقمي، مما يوفر تجربة غامرة للمستخدم.

• الواقع المعزز “AR“:

1. يعزز إدراك المستخدم للعالم الحقيقي من خلال إضافة معلومات افتراضية.
2. يعرض الصور والصوت والفيديو ومعلومات أخرى بشكل لحظي.
3. يهدف إلى تعزيز العالم الحقيقي ببيانات افتراضية دون استبداله بالكامل.

باختصار، الواقع الافتراضي يحل محل العالم الحقيقي بعالم افتراضي، بينما يسعى الواقع المعزز إلى إضافة معلومات إلى العالم الحقيقي لتعزيز إدراكنا ورؤيتنا له.

ما هي أبرز استخدامات التقنية الافتراضية في التعليم؟

يمثل الواقع الافتراضي في التعليم استراتيجية حديثة تستخدم نظارات الواقع الافتراضي لإنشاء بيئات تعليمية غامرة. تتيح هذه التقنية إجراء محاكاة بيئية وتقديم تجارب افتراضية تعزز التفاعلية وتحفز الخيال، مما يسهم في تطوير المهارات الرقمية لدى الطلاب.

يمكن توظيف الواقع الافتراضي في التعليم لأغراض متعددة، مثل:

• تعزيز مشاركة الطلاب: يجعل الواقع الافتراضي التجربة التعليمية أكثر جذبًا وتفاعلًا، مما يعزز من مشاركة الطلاب.
• تجربة المواد والمناهج بشكل واقعي: يتيح للطلاب تجربة الأحداث التاريخية والمفاهيم التعليمية بشكل أكثر واقعية.
• استكشاف مسارات مهنية: يوفر للطلاب عروضًا افتراضية لخيارات حياتهم المهنية، مما يساعدهم على اكتساب المزيد من المهارات والخبرات.

ما هي أبرز المراحل في تطور تقنية الواقع الافتراضي؟

يعزز الواقع الافتراضي تجربة التعلم ويفتح آفاقًا جديدة للتفاعل والاكتشاف.

تاريخ تطور تقنية الواقع الافتراضي يعود إلى عام 1838، عندما قدم العالم البريطاني تشارلز ويتستون وصفًا للتجسيم. منذ ذلك الحين، شهدت تقنية الواقع الافتراضي عدة مراحل:

• عام 1935: قدم الكاتب الأمريكي في الخيال العلمي ستانلي وينباوم نموذجًا خياليًا للواقع الافتراضي في قصة قصيرة بعنوان “نظارات بجماليون”، حيث يمكن للشخص ارتداء النظارات والانغماس في تجارب خيالية.
• عام 1956: ابتكر المصور السينمائي مورتون هيليج آلة سنسوراما (Sensorama)، التي تعد أول آلة واقع افتراضي تستخدم جميع الحواس، مثل اللمس والشم والسمع والبصر.
• عام 1960: تم ابتكار قناع Telesphere، وهو أول شاشة عرض مثبتة على الرأس (HMD) يعرض صورًا مجسمة ثلاثية الأبعاد.
• عام 1961: تم اختراع جهاز لتتبع الحركة بواسطة مهندسين في شركة Philco Corporation، والذي تضمن شاشات فيديو مدمجة لكل عين ونظام لتتبع حركة الرأس.

لا تزال تقنية الواقع الافتراضي تتطور باستمرار، وهي تُستخدم اليوم على نطاق واسع في مجالات مثل التعليم والتجارة والألعاب والتسويق.

تستمر تطورات تقنية الواقع الافتراضي، وإليك بعض النقاط البارزة:

• الحوسبة المكانية السحابية: تتضمن استخدام السحابة لتحسين تجربة الواقع الافتراضي من خلال توفير معالجة أقوى وتخزين أكبر.
• تقنية 5G: تُساهم في تعزيز استقرار وسرعة الاتصال، مما يحسن تجربة الواقع الافتراضي.
• محتوى عالي الدقة: يُسهم تطور الرسومات والصوت في جعل التجارب الافتراضية أكثر واقعية.
• التحكم بالعين والإيماءات: تساعد تقنيات تتبع العين وحركات الجسم في تحسين التفاعل مع البيئات الافتراضية.
• التغذية الحيوية: تشمل تقنيات تسمح للمستخدمين بالشعور باللمس والحركة.

توجد العديد من الاتجاهات التكنولوجية المتوقعة في مجال التعليم:

• نظم تخطيط موارد المؤسسات التعليمية (School ERP):
  • تساعد في إدارة العمليات اليومية داخل المدارس.
  • تسهم في تحسين الكفاءة وتبسيط المهام الإدارية.
  • تشمل إدارة الموارد المالية والميزانية والتقارير.
• إدارة البيانات الإلكترونية في المدارس:
  • تُنفذ إدارة الحضور والجداول الزمنية والقبول بشكل إلكتروني.
  • تُساهم في تحسين كفاءة التخطيط وتصميم العمليات المدرسية.
• المنصات التعليمية الإلكترونية:
  • تمثل تحولًا في الأساليب التعليمية.
  • تسمح بتوفير الدروس والبرامج المخصصة للطلاب عبر الإنترنت.
• الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم:
  • يُستخدم لتحسين نظام التعلم وتخصيص البرامج التعليمية.
  • يُعزز التعاون الفعلي بين الطلاب والمعلمين.
• المدارس الذكية:
  • تستخدم التكنولوجيا لتحسين العملية التعليمية.
  • تعتمد على أساليب تدريس وإدارة جديدة.

كيف يمكن توظيف الواقع الافتراضي لتحسين التعليم؟

1. الواقع الافتراضي (VR):
   • يُنشئ بيئة رقمية شاملة يمكن للطلاب استكشافها.
   • يمكن استخدامه لإجراء محاكاة علمية أو زيارة أماكن تاريخية.
   • يعزز التفاعل العميق مع المواد الدراسية.
2. الواقع المعزز (AR):
   • يدمج العناصر الرقمية مع العالم المادي.
   • يمكن استخدامه عبر الهواتف الذكية أو الأجهزة اللوحية.
   • يعزز المشاركة ويجعل التعلم أكثر تفاعلاً.

من خلال استخدام هذه التقنيات، يمكن للطلاب الاستمتاع بتجربة تعلم غامرة وتطوير فهم أعمق للمفاهيم.

تُعَد تطبيقات الواقع الافتراضي في مجال الرياضة فرصًا مثيرة وتحديات مهمة. دعونا نستعرضها:

تحسين أداء الرياضيين:
يمكن للرياضيين استخدام نظارات الواقع الافتراضي للانغماس في بيئات تحاكي الملاعب والمواقف الرياضية، مما يسمح لهم بممارسة الحركات والتفاعلات بشكل واقعي تقريبًا دون خطر الإصابة.

تجربة التدريب المبتكرة:
يستطيع المدربون إنشاء مشاهد افتراضية تفاعلية وممتعة لجذب انتباه الرياضيين وتحفيزهم على التدريب بشكل أكثر اندفاعًا وانخراطًا.

تغذية راجعة فورية:
يمكن للمدربين مراقبة أداء الرياضيين وتقديم التوجيهات والتصحيحات على الفور بناءً على ما يرونه في الوقت الحقيقي.

تجارب تدريبية مخصصة:
يستطيع الرياضيون الوصول إلى تجارب تدريبية متقدمة ومتنوعة دون الحاجة للسفر أو الانتظار لتوافر البنية التحتية المطلوبة.

تحديات التكنولوجيا والتكاليف:
تطوير تطبيقات الواقع الافتراضي يتطلب استثمارات مالية وجهود تقنية، بالإضافة إلى ضرورة معالجة قضايا مثل راحة ووزن الأجهزة.

باختصار، تُعتبر تقنية الواقع الافتراضي أداة قوية في تحسين أداء الرياضيين وتوفير تجربة تدريب مبتكرة وآمنة. ومع استمرار التطور التكنولوجي، من المتوقع أن تزداد فوائدها في هذا المجال في المستقبل القريب.

في ختام تقريرنا، يتضح أن تقنيات الواقع الافتراضي شهدت قفزات نوعية في السنوات الأخيرة، مما جعلها تقترب أكثر من الواقع الفعلي، محولةً الأحلام القديمة إلى تجارب يومية ملموسة. من شاشات عالية الدقة إلى أجهزة استشعار متطورة تستجيب لأدق الحركات، أصبحت هذه التقنية وسيلة فعالة للتفاعل مع عوالم افتراضية غنية بالتفاصيل. لقد تجاوزت استخداماتها حدود الترفيه لتدخل مجالات التعليم، الطب، والتدريب المهني، مما أحدث ثورة في كيفية تعلمنا وعملنا وتفاعلنا مع البيئة المحيطة.