الذكاء الاصطناعي يتنبأ بمستويات القلق لدى البشر

طوّر باحثون في جامعة سينسيناتي الأميركية تطبيقاً جديداً للذكاء الاصطناعي يتنبأ بما إذا كان شخص ما يعاني من القلق، وذلك من خلال تصنيف وتحليل الصور. وأفادت الدراسة التى نشرت، الثلاثاء، في دورية «إن بي جيه لأبحاث الصحة العقلية» بأن هذا التطبيق يمثل «نموذجاً أولياً لخدمات الاستقبال والإرشاد»، يمكن للمهنيين الطبيين أو المستشفيات أو الجيش استخدامه أداة تقنية لتحديد أولئك الذين يعانون القلق.

وقال هانز برايتر، الباحث الرئيسي في الدراسة: «كان هناك تركيز كبير على استخدام البيانات الضخمة في عمليات التنبؤ بمثل هذه الحالات». وأضاف برايتر الذي يعمل أستاذاً لعلوم الكمبيوتر والهندسة الطبية الحيوية في جامعة سينسيناتي أن «التنبؤات الكبيرة القائمة على قواعد البيانات الضخمة قوية ولكنها تواجه تحدياً يتمثل في كيفية تفسير مثل هذه التنبؤات».

ووفق الدراسة، بدلاً من فرز مجموعات من البيانات الاجتماعية والطبية والنفسية، واستخدام أجهزة الكمبيوتر العملاقة ذات المتطلبات الكبيرة للطاقة، تركز هذه التقنية على مهمة تصنيف قصيرة، حيث يقوم الفرد بتعيين تقييمات إيجابية أو سلبية للصور معبراً عن مدى استجابته النفسية لها، بالإضافة إلى مجموعة محدودة من الأسئلة السياقية، مثل العمر ومدى الشعور بالوحدة.

وأوضح برايتر على موقع الجامعة أن «وجود عدد صغير من المتغيرات المتأصلة في علم النفس الرياضي يمكنه أن يتغلب على هذه المشكلة، وهو ضروري إذا كانت تقنيات التعلم الآلي الحالية ستتناول ما تفعله العقول بشكل روتيني لوظائف معرفية متعددة». وتابع أن «العمل الحالي هو استناد إلى مجموعة من المعادلات حول الأحكام البشرية التي تدعم مفهوم ما يسميه علماء الذكاء الاصطناعي الآخرون النموذج القياسي للعقل».

ويعد القلق الذي يتميز بالخوف الشديد والترقب المستمر في غياب تهديد محدد، السبب الرئيسي للإعاقة لدى 12 في المائة من سكان الولايات المتحدة. ويمكن أن يضر القلق المزمن بصحة الشخص العقلية والجسدية ويؤثر على العلاقات والمهن ونوعية الحياة.

وهو ما علقت عليه سومرا باري، المؤلفة الأولى للدراسة، والباحثة المشاركة في كلية الهندسة والعلوم التطبيقية بجامعة كاليفورنيا الأميركية قائلة: «أشعر أن القلق يعاني منه الجميع على مستويات مختلفة». مضيفة: «لقد استخدمنا الحد الأدنى من الموارد الحسابية ومجموعة صغيرة من المتغيرات للتنبؤ بمستويات القلق. ووجدنا أن هناك مجموعة من هذه المتغيرات تحدد العمليات المهمة للحكم على مستويات هذا الشعور لدى الأفراد».

وشارك 3476 شخصاً في الدراسة عن طريق إبداء إعجابهم أو عدم إعجابهم بـ48 صورة ذات موضوع عاطفي إلى حد ما، وتم استخدام بيانات تصنيف الصورة لتحديد السمات الرياضية لأحكام الناس، وفق أرقام محددة تشير إلى كل حكم. ثم بعد ذلك تم استخدام هذه البيانات مع خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بمستويات القلق الحالية.

وكان باحثو الدراسة قد أخذوا عينات من بيانات سكان الولايات المتحدة خلال جائحة كوفيد – 19، حيث وردت تقارير عن معدلات أعلى من المعتاد من الشعور بالوحدة والقلق.

من جانبه، قال الدكتور أجيلوس كاتساجيلوس، أستاذ الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا ومدير مختبر معالجة الصور والفيديو في جامعة نورث وسترن الأميركيتين: «قد يبدو استخدام مهمة تصنيف الصور مع المتغيرات السياقية التي تؤثر على الحكم أمراً بسيطاً، لكن فهم أنماط التفضيل يسمح لنا بالكشف عن المكونات الحاسمة لمجموعة كبيرة من السلوكيات».

وختم قائلاً: «باستخدام هذا الشكل الجديد تمكنّا من التنبؤ بما إذا كان من المحتمل أن يعاني المستجيب من مستوى أعلى أو أقل من القلق بدقة تصل إلى 81 في المائة. وسجل التطبيق أيضاً درجة عالية من الحساسية والنوعية، وهي مقاييس أداء تشير إلى مدى نجاح النموذج في تصنيف الأشخاص الذين يعانون من مستويات أعلى من القلق وأولئك الذين لا يعانون منه».