طوّر باحثون في معهد كوريا المتقدم للعلوم والتكنولوجيا نموذجًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على قراءة وتفسير سلوك الحيوانات كما لو كان لغة.
أنشأ الفريق نموذجًا يتعلم البيانات السلوكية بطريقة مشابهة للغة الطبيعية، وتمكّن من تحديد أوجه القصور في السلوك الاجتماعي لدى نموذج فأر مصاب بالتوحد بشكل مستقل، مما يفتح آفاقًا جديدة في علم الأعصاب القابل للتفسير.
طوّر فريق بحثي بقيادة البروفيسور داي سو كيم من قسم علوم الدماغ والإدراك نموذجًا للذكاء الاصطناعي يفسر حركات الحيوانات كشكل من أشكال اللغة السلوكية. نُشرت الدراسة في المجلة الدولية لرؤية الحاسوب (IJCV).
حوّل الباحثون حركات الهيكل العظمي للفئران إلى رموز، مماثلة للكلمات في اللغة الطبيعية، ودربوا نموذجًا قائمًا على المحولات لتعلم المعنى السلوكي. نجح النموذج الناتج، المسمى BehaVERT، في تحديد التشوهات السلوكية الاجتماعية الأساسية لدى نموذج فأر مصاب بالتوحد دون تزويده بأي معلومات بيولوجية مسبقة.
تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديدًا للذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك الحيوانات من خلال تمثيلات لغوية. يتجاوز هذا النموذج مجرد تصنيف السلوك، إذ يُظهر قدرته على الكشف عن أنماط ذات دلالة بيولوجية، وقد يُشكل أساسًا لنماذج سلوكية من الجيل التالي قابلة للتطبيق في اكتشاف الأدوية، والبحوث النفسية، وعلم الوراثة السلوكية.
السلوك كسلسلة من الرموز
انطلاقًا من فكرة أن سلوك الحيوانات قد يمتلك بنى مشابهة للغة، قام الباحثون بتمثيل مواقع أنف الفأر وأذنيه وعموده الفقري وأطرافه وذيله كرموز سلوكية.
نتيجةً لذلك، لم يتعلم BehaVERT تصنيف السلوكيات فحسب، بل تعلم أيضًا فهم دلالاتها السياقية بمرور الوقت، تمامًا كما تستنتج النماذج اللغوية المعنى من تسلسلات الكلمات.
حقق النموذج أداءً متميزًا في خمس مجموعات بيانات مرجعية دولية تغطي التفاعل الاجتماعي، وسلوك الحيوانات المتعددة، وتحليل الحركة ثلاثية الأبعاد، والتقييم السلوكي المتعلق بالتوحد.
الأهم من ذلك، أن برنامج BehaVERT يوفر أيضًا إمكانية تفسير البيانات، مما.....
لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه
هذا المحتوى مقدم من صحيفة الاتحاد الإماراتية
