بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي
السرقة الأدبية ، أو الانتحال ، مشكلة كبيرة في الأوساط الأكاديمية المهنية ، وهي مصدر قلق كبير لكثير من الناس. تعتبر ممارسة غير أخلاقية لأنها تقوم على سرقة محتوى الناس وجهودهم وتقديمهم على أنهم ملك للآخرين. نتيجة لذلك ، قامت الشركات والمؤسسات الأكاديمية وحتى محركات البحث بفرض سياسات صارمة ضد الانتحال.يمكن تجنب الانتحال في أنواع مختلفة من المقالات من خلال إعادة كتابة المحتوى ، مما يساعد على استبدال الكلمات الأساسية بمرادفات مناسبة وتغيير هياكل الجملة حيثما أمكن ذلك ، خاصة وأن صياغة المحتوى يدويًا يمكن أن تستغرق الكثير من الوقت والجهد. من خلال هذا المنشور ، سنعرض بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي يمكن أن تساعد في إعادة كتابة المحتوى المكتوب بالفعل لتجنب الانتحال.
كتابة المعلم
إنها الأداة الأولى التي ذكرناها وتعتبر من أفضل أدوات إعادة البناء بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي. لأن استخدامه أثناء كتابة مقال يمكن أن يجعل النص بأكمله خاليًا من الانتحال. توفر Rewrite Guru أنواعًا مختلفة من طرق إعادة الكتابة لمستخدميها ، ويمكن للمستخدمين اختيار نوع إعادة الكتابة وفقًا لاحتياجاتهم. إنه مجاني أيضًا للاستخدام ، ولكن هناك المزيد
روبوت الريشة
يكتسب QuillBot شعبية بين الطلاب الجامعيين والمهنيين ، خاصة في مجال التسويق الرقمي. يتم استخدامه للمساعدة في إعادة كتابة وتحسين الجمل والمقالات والفقرات. يعد إعادة صياغة المحتوى وإضفاء جودة أفضل عليه أمرًا فعالاً من حيث التكلفة. يوفر QuillBot ميزات متعددة تجعله أداة كتابة شاملة ، ويمكن لـ QuillBot تلخيص المحتوى وتحديد النقاط الرئيسية ، ويمكنه أيضًا التوصية بالمرادفات وفقًا لمتطلبات المستخدمين لجعل كتابتهم أكثر احترافية. بالنسبة لواجهة المستخدم ، فمن السهل جدًا على المبتدئين استخدامها دون معرفة تقنية مسبقة. إذا كنت ترغب في المشاركة ، فيمكن إنشاء المحتوى بشكل طبيعي ، ولا توجد إمكانية أو فرصة لتتبع الانتحال في المحتوى ، لأنه لن يكون موجودًا.
مدقق الانتحال
يوفر موقع الويب هذا أداة فعالة للتحقق من أي نوع من المحتوى لاكتشاف السرقة الأدبية. تستخدم الأداة خوارزميات ذكية لإجراء تحليل متعمق للمحتوى. إنها تساعد الطلاب والمدرسين والكتاب على التأكد من أن المستندات لا تحتوي على محتوى مسروق. يمكن للمستخدمين إدخال نص كاستعلام ، وتقارنه الأداة بمليارات المصادر ، بما في ذلك الكتب والمجلات الأكاديمية والمقالات الإخبارية والمزيد. بمجرد تحديد الأداة ، تسلط الضوء على التطابقات في النص وحتى توفر روابط المصدر ذات الصلة. كما يسمح بتنزيل الملفات مباشرة من الجهاز لإجراء مقارنات متعمقة والمزيد.
يمكن أن يكون للإفصاحات التي يتم نسخها حرفيًا في المحتوى تداعيات كبيرة على المصداقية والسجلات الأكاديمية وحتى الوظائف. لذلك ، من الضروري دائمًا التأكد من خلو المحتوى من الانتحال وأن المحتوى ليس مشابهًا لأي محتوى آخر. ضع في اعتبارك أن فكرة وجود الكثير من المحتوى حول موضوع ما قد تجعل من الصعب الحفاظ على محتوى فريد نسبيًا.
بينما تسمح أداة مدقق الانتحال بمعرفة نسبة الانتحال في المحتوى. يمكن لأدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تتجنب الانتحال عن طريق تغيير بناء الجملة وبنية الجمل ، وقد تم تطوير هذه الأدوات لاستبدال الكلمات بمرادفات مناسبة لجعل المحتوى يبدو طبيعيًا.
يعد دمج الذكاء الاصطناعي في هذا المجال ضروريًا للمساعدة في حماية الإنجازات الفكرية للآخرين. نأمل أن تكون المعلومات الواردة في هذه المقالة مفيدة ، ونأمل أن نستخدم هذه الأدوات لكتابة محتوى فريد خالٍ من الانتحال.
بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الطب الدقيق على تحقيق قفزة جديدة؟
يساعد الطب الدقيق الأطباء على اختيار علاجات فردية أكثر للمرضى ويعزز نهج العلاج الفردي بدلاً من النهج الشامل المستخدم حاليًا لعلاج جميع المرضى بنفس الطريقة. لذلك ، ستكون المعلومات حول التاريخ الوراثي للمريض والعوامل البيئية والعادات وأسلوب الحياة جزءًا من خطة العلاج. ومع ذلك ، فإن الحصول على هذه المعلومات يتطلب معالجة كميات هائلة من البيانات ، تقدرها إحدى الدراسات بحجم 300 مليون كتاب ، وتتطلب تقنيات متقدمة ، مثل الذكاء الاصطناعي ، لمعالجتها بسرعة.
الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي في الطب الدقيق
بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، ينتقل الطب الدقيق إلى مستوى جديد ويزيد من الدقة والقدرة على التنبؤ بنتائج المرضى. يعتقد البعض أنه لا يمكن تحقيق الطب الدقيق بالكامل دون مساعدة خوارزميات التعلم الآلي.
في مقال نُشر في Drug Discovery World ، أوضح الدكتور لطفي شوشان والدكتور جاويد شيخ من كلية طب وايل كورنيل في قطر الوعد بالطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
وفقًا للمؤلفين ، فإن أحد الأهداف الرئيسية للطب الدقيق هو حساب مخاطر إصابة الفرد بأي مرض وتحديد استراتيجيات الوقاية والعلاج الفردية ، مثل تحسين التشخيص وتصميم التدخلات العلاجية ، بينما يعتمد تطوير حالة المريض على إدراج التغيرات الجينية والوظيفية والبيئية الفردية ومجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. يمكن أن يؤدي تصميم الأدوية المستهدفة والأكثر فعالية بناءً على تكامل مصادر البيانات المتعددة لكل فرد إلى علاجات أكثر تخصيصًا.
واحدة من أكبر التحديات التي تواجه تطوير الطب الدقيق هي مشكلة استخدام مجموعات البيانات الكبيرة الموجودة لجعل المعلومات قابلة للاستخدام من قبل الأطباء داخل النظام الصحي.
لذلك ، يعتقد الباحثون أن تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق وتحليل البيانات الضخمة ستصبح وسائل مساعدة مهمة للطب الدقيق. بالإضافة إلى المعلومات العامة وتكنولوجيا الاتصالات وأجهزة الاستشعار التي يمكن استخدامها ، فهي تساعد حاليًا في تحقيق مستوى أعلى من الدقة في الرعاية الصحية.
البنوك الحيوية والتجربة القطرية
إن استخدام الخوارزميات الذكية للاستفادة من كميات هائلة من البيانات يمنح مقدمي الرعاية الصحية الأدوات اللازمة لتخصيص التدخلات الفردية للمرضى بطريقة فردية. أدت التطورات الأخيرة في سرعة جمع البيانات إلى زيادة هائلة في كمية البيانات البيولوجية والطبية التي تم جمعها من السكان من قبل البنوك الحيوية المنشأة لهذا الغرض. تشمل الأمثلة التعاون مع UK Biobank ومبادرة All of Us البحثية و Kadoorie China
وفقًا للباحثين ، يعد برنامج الرعاية الصحية الشخصية في قطر جزءًا من استراتيجية الطب الدقيق المنسقة والمتكاملة لتقديم رعاية صحية عالمية المستوى في المستقبل. في ظل هذه الخلفية ، يُجري قطر بيوبنك دراسة جماعية على مستوى السكان بمبادرة من مؤسسة قطر في عام 2012. تغطي مجموعة البيانات الشاملة للبنك الحيوي تسلسل الجينوم الكامل لـ 20000 فرد والعوامل البيئية التي يتعرضون لها. يخطط مشروع قطر جينوم لتحديد تسلسل الجينوم الكامل لحوالي 300 ألف قطري ، مما سيوفر مصدرًا غنيًا للبيانات لتحقيق هدف تطبيق وتطوير الطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي في قطر.
في الآونة الأخيرة ، أطلقت مؤسسة قطر الوطنية للبحوث ومشروع قطر جينوم برنامج أبحاث “الطريق إلى الطب الدقيق”. دعم الأبحاث الجينية لتعزيز اكتشاف الأدوية واستخدام المتغيرات الجينية الخاصة بالمريض لتخصيص العلاجات للسكان القطريين وتخصيصها.
اكتشاف المخدرات وتطويرها
تاريخياً ، كان اكتشاف الأدوية عملية طويلة ومكلفة للغاية ، وعرضة للفشل بسبب السمية غير المتوقعة للأدوية ، أو ضعف الحركية ، أو النشاط غير الكافي للجزيئات العلاجية المحتملة. تقدر تكلفة جلب دواء جديد إلى السوق بمليارات إلى عشرات المليارات من الدولارات ، ويستغرق الأمر عادةً من ثلاث إلى عشرين عامًا. وجدت دراسة أجريت على 106 عقاقير جديدة طورتها 10 شركات أدوية أنها تكلف في المتوسط 2.7 مليار دولار.
في عصر تطبيقات البيانات الضخمة ، يستفيد تطبيق الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من نموذج “جين واحد ، هدف واحد ، دواء واحد” في إطار أهداف غير انتقائية ، حتى بالنسبة لعقار واحد. في هذه الحالة ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم من مجموعات البيانات غير المتجانسة واكتشاف أهداف جديدة للعقاقير ، أو إعادة توظيف أهداف الأدوية الحالية ، أو توجيه خيارات اتخاذ القرار في النهاية.
وقد تم إثبات ذلك مؤخرًا من خلال مبادرات مشاركة البيانات السريرية الدولية الخاصة بـ COVID-19 والتي فتحت وجهة نظر مستنيرة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توجيه الأطباء في التصنيف السريع لشدة العدوى من أجل طريقة العلاج الأكثر فعالية.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في علم الأورام الدقيق
يعتمد علاج الأورام الدقيق بشكل كبير على البيانات الجينية للمريض لاتخاذ قرارات العلاج. حسن تسلسل الجينوم الكامل فهمنا للأورام. تتيح التفاصيل الجزيئية غير المسبوقة علاجات هادفة فعالة للغاية وتطوير أدوية من الجيل التالي.
وفي الوقت نفسه ، يستمر تطوير عقاقير السرطان في التسارع السريع بفضل الطب الدقيق ، الذي يركز على مطابقة دواء أو علاج للتعبير المرغوب في مرضى مختارين ، وفقًا للمؤلفين. لقد ثبت أن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ناجح في اختيار مجموعات الأدوية بناءً على خزعات المريض وتقديم توصيات بشأن الأدوية المناسبة. في علاج السرطان ، يعد تحديد أهداف الأدوية الموثوقة والجينات الدافعة للطب الشخصي أمرًا بالغ الأهمية. بدأ الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في لعب دور في توليد الأدوية المرشحة الجديدة وإعادة توظيف الأدوية الموجودة. أما فيما يتعلق بتطوير عقاقير السرطان ، فهناك حاجة حتمية لأدوية تستهدف الطفرات منخفضة الحدوث.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الطب الدقيق على تحقيق قفزة جديدة؟
كيف يغير الذكاء الاصطناعي مستقبل التمريض؟
أثر التقدم في العلوم والتكنولوجيا بشكل كبير على الرعاية الصحية. تساعد الروبوتات الأطباء في إجراء الجراحة ، ويتمتع علماء الأوبئة بإمكانية الوصول إلى الأدوات والأنظمة المتقدمة التي تساعدهم على فهم الأمراض بشكل أفضل. حتى شيء بسيط مثل بوابة المرضى عبر الإنترنت وخدمات الرعاية الصحية عن بُعد يمكن أن يساعد الممارسين في الوصول إلى المعلومات لتتبع رعاية المرضى ، وتقديم الدعم الذي يحتاجون إليه. بالنسبة للتمريض ، فإن التقدم في الذكاء الاصطناعي يغير بشكل كبير مهنة وقدرات الممرضات. خلال نوبة واحدة ، على سبيل المثال ، يتعين عليهم التوفيق بين مهام متعددة: من رعاية المرضى ومراقبتهم ، إلى إدارة الأدوية والعلاجات ، إلى التواصل مع الأطباء ، والمزيد. يجب عليهم أيضًا إتقان المهام الإدارية مثل إنشاء سجلات المرضى والتعامل مع أنواع أخرى من الأعمال الورقية. في هذا السياق ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الممرضات على العمل بكفاءة أكبر ، وزيادة إنتاجيتهم ، وحتى توفير رعاية أفضل للمرضى.
تقليل عبء العمل
يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في إعدادات الرعاية الصحية بعدة طرق. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد أنظمة المساعد الصوتي الذكية الممرضات على توفير الوقت والطاقة أثناء أداء المهام. يمكنهم أيضًا استخدام الأوامر الصوتية لاسترداد المعلومات من النظام ، مثل معلومات حول المرضى والسياسات وما إلى ذلك ، بالإضافة إلى جعل النظام يذكرهم شفهيًا بجدولهم الزمني والمهام التي يحتاجون إلى إكمالها.
يمكن لأنظمة التعلم الآلي أيضًا اتخاذ بعض القرارات نيابة عن الممرضات فيما يتعلق بالمهام الروتينية ، والتي يمكن أن تقلل من عبء العمل. يمكن للأنظمة الذكية استخدام معلومات المريض التي يتم إدخالها في النظام لتحديد متى يحتاجون إلى تحديد موعدهم التالي ، ومتى يخضعون للعلاج أو الاختبار ، وأكثر من ذلك. هنا ، يمكن أيضًا إرسال النتائج والإشعارات حول الاختبارات والمواعيد وخطط العلاج تلقائيًا إلى المرضى وفرق رعاية الأطباء.
رعاية وعلاج أفضل
يمكن للأنظمة الخبيرة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحديد وتشخيص الأمراض والحالات لدى المرضى بشكل أفضل. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد برنامج التعرف البصري الممرضات على تحديد المشكلات التي ربما لم يلاحظوها أو يلاحظوها. يتضمن ذلك تقييم وتشخيص سلامة الجرح ومراقبة أنماط التنفس والمزيد.
غالبًا ما يتعين على الممرضات الركض ذهابًا وإيابًا على مدار اليوم لفحص المرضى ، ولكن وجود نظام ذكاء اصطناعي يمكنه المراقبة والتنبيه في حالة حدوث خطأ ما يمكن أن يقلل الضغط على الطاقم الطبي ويسمح برعاية أكثر استهدافًا. يمكن للخوارزميات أيضًا مراقبة مستويات هرمون المرضى وإخطار الممرضات بأي تغييرات في مستويات الهرمون. يمكن لأنظمة التعلم الآلي أيضًا تحديد الأنماط والاتجاهات وتنبيه الممرضات إلى المرضى المعرضين لخطر العدوى والانتكاس وغير ذلك.
على الجانب الإداري ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الممرضات على تحديد المرضى الذين قد يعانون من ضائقة مالية وقد يحتاجون إلى مساعدة مالية لدفع تكاليف رعايتهم. في هذه الحالة ، يمكن للنظام الذكي أن يتنبأ بتكلفة الرعاية التي قد يحتاجها المريض بناءً على حالته.
البيانات المحسنة
تستخدم الممرضات المعلومات السريرية وأنظمة الدعم الرقمية الأخرى لإدخال البيانات الطبية وجمع المعلومات المفيدة خلال فترة زمنية محددة. من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في هذه الأنظمة ، يمكن للممرضات الآن جمع البيانات على مستوى جديد تمامًا. يمكن للخوارزميات تقييم البيانات لتقديم إجابات أكثر دقة للأسئلة والتنبؤ بنتائج المرضى من خلال تحديد اتجاهات البيانات أو الأنماط التي غالبًا ما يفوتها البشر أو قد لا يلاحظونها.
إنترنت الأشياء الطبي
إنترنت الأشياء هو في الأساس أجهزة ذكية يمكن توصيلها بالإنترنت لجمع البيانات ومشاركتها ومعالجتها. تمكّن هذه الأجهزة الممرضات من جمع بيانات المريض في الوقت الفعلي ، وتلقي إشعارات التنبيه والمساعدة في مراقبة المرضى. بدلاً من الجري صعودًا وهبوطًا في ممرات المستشفى لفحص المرضى واحدًا تلو الآخر ، يمكنهم تلقي المعلومات التي يحتاجون إليها مباشرة على هواتفهم أو أجهزة الكمبيوتر أو حتى الأجهزة القابلة للارتداء مثل الأساور الذكية أو الساعات الذكية.
في حين أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل العاملين في مجال الرعاية الصحية ، إلا أنه يمكن أن يلعب دورًا مهمًا في حياتهم المهنية ، وفي حياة المرضى ، وحتى يكمل ما يفعلونه بالفعل. ومع ذلك ، لا يزال يتعين الإشارة إلى أنه في بعض الأحيان ، لا شيء يتفوق على اللمسة الإنسانية والتعاطف الذي يحتاجه المريض بشدة ، خاصة في حالة طبية حرجة.
كيف يغير الذكاء الاصطناعي مستقبل التمريض؟
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: الاعتبارات الأخلاقية
هناك نوعان من الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. الفئة الأولى هي الأدوات الإلكترونية التي يستخدمها العاملون الصحيون لمساعدتهم على أداء واجباتهم. النوع الثاني هو كيان مستقل يعمل مثل الإنسان إلى حد كبير ، باستثناء أنه ليس بيولوجيًا بطبيعته ولكنه إلكتروني.
هناك أشكال مختلفة من النوع الأول نسميها الذكاء الاصطناعي “المحدود” أو غير المكتمل. بعضها تشخيصي بطبيعته ، مثل تلك المستخدمة في تحديد السرطان ، وتحليل الصور الشعاعية ، والتعرف على الالتهابات البكتيرية … بشكل عام ، هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على فرز وترتيب الخيارات المتاحة للتعامل مع المرض ، بحيث يشكل يتم تحديد النتيجة. ، والتي من خلالها تمت برمجته في هيكل “القيمة”.
كما أنها تستخدم لتطوير خطط العلاج ، ولرصد ورعاية المرضى في المستشفيات. يوجد أيضًا في هذه الفئة مدربون صحة شخصية افتراضيون يمكن للمرضى الوصول إليها عبر الأجهزة اللوحية أو أجهزة تلفزيون المستشفى للتفاعل بلغة طبيعية 2. أحد الأمثلة على ذلك هو iCare Navigator ، الذي يعتمد على السجل الطبي الإلكتروني للمريض ويستخدم التعلم الآلي لتطوير علاقة شخصية مع المريض ، وتحديد متى يرغبون في معرفة المزيد عن صحتهم أو أفضل طريقة لإدارة الرعاية. ضمن هذه الفئة أيضًا ، توجد تلك المصممة لمسح مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات ، والتي تكون مفيدة بشكل خاص في البحث وتخطيط الرعاية الصحية والمزيد. يمكنه حتى إجراء التدخلات الطبية مثل الجراحة 3. وكتابة أي برنامج من هذا النوع يحسن من أدائه لأنه يتم تغذية المزيد من البيانات إليه ، فتصبح استنتاجاته أكثر دقة ، وكل هذا يتم تحت إشراف بشري 4.
أما النوع الثاني من الذكاء الاصطناعي فهو “الذكاء الاصطناعي الكامل” الذي أشار إليه الفيزيائي البريطاني “ستيفن هوكينج” ، وهو يختلف جوهريًا عن النوع الأول ، فهو جهاز إلكتروني مستقل ، وليس مجرد عمل يدوي محدود. يمكن للمخابرات أن تفعل وتعمل بمفردها ، مثل HAL في الفيلم الأمريكي “A Space Odyssey: 2001” الذي أنتج عام 19685. المرضى واستخدام الأدوات المتاحة لتقييم حالتهم الصحية ، والتوصل إلى التشخيص الطبي ، واقتراح خيارات العلاج الممكنة للمريض. بالطبع ، لا يتعلم فقط من أخطائه ، بل يتغير إطار تقييمه نتيجة للبيانات الجديدة التي تم تلقيها ونتائج أفعاله السابقة. لديه أيضًا وصية مستقلة تستند إلى مفاهيم القيمة ، والتي تمكنه من الاختيار من بين الأدوات الممكنة وتقييم خيارات العلاج وتوفيرها للمرضى وفقًا لأنظمة القيم ، بدلاً من اتباع التعليمات الإجرائية البحتة.ومع ذلك ، لا يوجد مثل هذا الذكاء الاصطناعي الكامل حتى الآن ، ولكن هناك
الاعتبارات الأخلاقية
تتداخل القضايا الأخلاقية التي تنشأ عن نوعي أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى حد ما. لكنهم يختلفون في نواحٍ مهمة. الأسئلة الأخلاقية التي أثارها تركيز الذكاء الاصطناعي المحدود على مصمميه ومستخدميه ، وليس على النظام نفسه. بعد كل شيء ، هم مجرد أدوات ، والصفات الأخلاقية لا يمكن أن تنسب إلى الأدوات نفسها ، لأنهم ليسوا بشرًا. هذا يختلف عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الكاملة لأنها أنظمة قائمة بذاتها ، لذا فإن الأسئلة التي تطرأ هي تلك المتعلقة بالعملاء البشريين. بوضع هذا في السياق ، قد يكون من المفيد معرفة السبب وراء ذلك.
العلاقة بين الطبيب والمريض
في سياق الرعاية الصحية الفعلية ، يطور الأطباء علاقة بين الطبيب والمريض عند التفاعل مع المرضى 7. هذه العلاقة لها الطبيعة الائتمانية للثقة الأخلاقية ، ويمكن للمريض أن يثق في أن الطبيب سيتصرف دائمًا في مصلحة المريض. ولأن الذكاء الاصطناعي الناضج في المستقبل سيتصرف كطبيب ، فهذا يعني أنه سيخضع لنفس الاعتبارات الأخلاقية مثل الأطباء البشريين ، وسيتم قياس العلاقة مع المرضى وفقًا لنفس المعايير. لا يجب عليهم فقط التأكد من أن مؤهلات النظام الذكي مناسبة للتعامل مع الحالة التي يواجهونها ، ولكن يجب أيضًا أن يكونوا قادرين على طلب المشورة عند تجاوز تلك المؤهلات أو عندما يكون هناك شك حول التشخيص ، وكذلك القدرة لإجراء الإحالة عند الاقتضاء 9. والأهم من ذلك – من وجهة نظر أخلاقية – أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون قادرًا على ضمان السرية والخصوصية وغيرها من القضايا. بمعنى آخر ، لا يحتاج النظام إلى القدرة على حل المشكلات الطبية المتعلقة بالمرضى فحسب ، بل يتعين عليه أيضًا التعامل مع القضايا الأخلاقية والقانونية ،
والقدرة على معاملتهم بشكل مناسب. وبما أن العلاقة الائتمانية بين الطبيب والمريض تتطلب أن يتصرف الأطباء البشريون دائمًا في مصلحة المريض ، يجب أن يكون نظام الذكاء الاصطناعي الكامل قادرًا أيضًا على تحديد ما هو في مصلحة المريض ، بدلاً من الاعتماد على القيم المبرمجة مسبقًا من منظور طبي بحت يدخلهم ، ولكن على أساس فهم القيم الفعلية واحتياجات المرضى 10.
من ناحية أخرى ، هذا لا يعني أن الأنظمة ذات الذكاء الاصطناعي المحدود لن تواجه مشكلات مماثلة. ومع ذلك ، نظرًا لأنها مجرد أدوات ، فإن أي شخص يستخدم الأداة سيواجه أي أسئلة قد تطرأ في هذا الموقف: هل هي الأداة التقنية الصحيحة؟ هل تم التحقق منه؟ هل هي دقيقة بما فيه الكفاية؟ هل يتوافق استخدامه مع القيود الأخلاقية التي تحكم سلوك المستخدم؟ لن يتم حل أي من هذه المشكلات من خلال تعزيز التعلم الذاتي لمثل هذه الأنظمة الذكية ، أو عن طريق تحسين دقة وموثوقية هذه الأنظمة ، حتى لو كانت متفوقة على المستخدمين البشريين في هذا الصدد.لذا فإن هذه القضايا الأخلاقية تقع على عاتق الأطباء الذين يستخدمونها ، وليس الأطباء الذين يستخدمونها
نظام الذكاء الاصطناعي نفسه.
2.2 مسألة القيمة
ترتبط ارتباطا وثيقا القضايا الأخلاقية التي تنشأ في المستوى الأعلى للتصميم. وتشمل هذه القضايا مثل نوع البيانات التي سيتعرف عليها نظام الذكاء الاصطناعي ، والوزن الذي سيتم منحه وفقًا للنظرية العلمية الحالية. كل هذا مكتوب في “المنطق” المحدود للذكاء الاصطناعي ، والذي يشكل تحيزًا في القيمة لا يستطيع النظام نفسه التغلب عليه. وبالتالي ، يمكن أن يؤدي التصميم غير الكامل أو المعيب إلى تشخيصات مشكوك فيها أو توصيات متحيزة أو إجراءات غير مناسبة. وخير مثال على ذلك هو كارثة بوينج 737 ماكس ، حيث تم إجراء تغييرات “جذرية وأكثر خطورة” على أنظمة السلامة الذكية.
ساهمت هذه التغييرات في حوادث العام الماضي و 2018. يعمل النظام كما تم تصميمه ، لكن المشكلة تكمن في منطق التصميم نفسه. العبء الأخلاقي ليس مرتبطًا بالبرنامج ، بل على المصممين وأولئك الذين يضعونه في الإطار العام لاستخدامه. وبالمثل ، فإن المشكلة العامة لتحيز القيمة والقضايا ذات الصلة تنشأ في أنظمة الذكاء الاصطناعي الناضجة وكذلك في الأطباء البشريين الذين ، نتيجة لتدريبهم وخبراتهم ، يطورون ويكتسبون منظورًا معينًا. ومع ذلك ، فإن الأطباء البشريين لديهم القدرة على الفحص الذاتي ، ويجب أن يزودهم التدريب بالأدوات اللازمة للقيام بذلك حتى يتمكنوا من تحديد وقت التخلي عن القيم التي تعلموها واحترام القضايا. لذلك يجب أن تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي الكاملة بقدرات مماثلة ، وبالتالي يجب تصميمها على أعلى مستوى ، بحيث يمكنها إجراء فحص ذاتي مماثل وتعديل ذاتي على أسئلة القيمة كما يفعل الأطباء البشريون.
ختاماً
في النهاية ، الإجابة على السؤال الشائع حول ما إذا كان من الأخلاقي استخدام الذكاء الاصطناعي في الممارسة الحقيقية واضح: كل هذا يتوقف على الطريقة التي نقرر استخدامها. أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية هي أدوات ، والسؤال هو ما إذا كان من الأخلاقي استخدامها. أما بالنسبة للذكاء الاصطناعي الكامل – إذا كان هناك واحد – فهذه قصة أخرى. لكن المؤكد أن الذكاء الاصطناعي سيكون له القدرة على إحداث تغييرات في مجال الطب ، لكن هذا لا يزال يعتمد على مستوى الالتزام بالأخلاقيات ، خاصة في مجال الرعاية الصحية الحساس والمهم.
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: الاعتبارات الأخلاقية
الذكاء الاصطناعي ومستقبل الإنسانية
مفهوم الذكاء الاصطناعي
يمكن القول أن بداية الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ظهرت في الخمسينيات من القرن الماضي ، وتحديداً في عام 1950 ، عندما اقترح العالم آلان ماتيسون تورينج (آلان ماتيسون تورينج) اختبار تورينج ، وتقييم ذكاء الكمبيوتر وتصنيفه على أنه ذكي. إذا كان بإمكانه محاكاة التفكير البشري. ومع ذلك ، بدأ المصطلح رسميًا كمفهوم علمي في عام 1956 في كلية دارتموث في هانوفر بالولايات المتحدة الأمريكية ، عندما نظم أربعة باحثين أمريكيين مدرسة صيفية: جون مكارثي ومارفن مينسكي وناثانيال روتشستر وكلود شانون. ولكن بعد ذلك كان هناك تراجع في المجال بين عامي 1974 و 1980 ، وهي الفترة المعروفة باسم “شتاء الذكاء الاصطناعي”. على مر السنين ، بدأ المفهوم ينتشر مرة أخرى ، وولدت منه العديد من التقنيات والعلوم.
يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه يصف مفاهيم التعلم الآلي ، والتفكير المنطقي ، والتفكير ، والذكاء ، والإبداع ، والتي كان ينبغي أن تكون فريدة من نوعها بالنسبة للبشر ، ولكن يتم الآن إعادة تصميمها ونشرها من خلال التكنولوجيا (الصناعة). يشير المصطلح أيضًا إلى قدرة الآلات على التعلم من خلال التجارب التي تقوم بها. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لهذه الآلات أن تحاول تقليد الذكاء البشري الطبيعي. هذا هو التطور والتقدم من خلال أداء مهام مماثلة أكثر من مرة. بعبارات بسيطة ، يشير الذكاء الاصطناعي إلى نظام أو جهاز يحاكي الذكاء البشري لأداء المهام ويمكنه تحسين نفسه بناءً على المعلومات التي يجمعها.
هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يدور حول قدرة فائقة على تحليل البيانات أكثر من كونه نموذجًا أو وظيفة معينة ، مصممة لتعزيز القدرات والمساهمات البشرية. هذا يجعله أحد الأصول التجارية القيمة للغاية. الغرض الرئيسي الذي يقود الذكاء الاصطناعي ، أو الذكاء السلوكي ، هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من أداء مهام مثل اتخاذ القرار وحل المشكلات ، وفهم المعلومات البشرية وترجمتها بأي لغة.
بعض المجالات باستخدام الذكاء الاصطناعي
القطاع الصناعي
في التصنيع ، تعمل الروبوتات الآلية مع البشر لأداء مهام مثل تجميع وفحص المعدات لضمان عمل الآلات بشكل جيد
تتيح إضافة الذكاء الاصطناعي إلى cobots نشرها بشكل أسرع ومراقبة مساحات العمل الخاصة بهم لتغيير الظروف والتكيف. بالنسبة للروبوتات الصناعية العامة ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين دقة وموثوقية الروبوتات وتمكين أشكال أكثر تقدمًا من التنقل. ولعل الأهم من ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا مهمًا في تقليل جهود البرمجة والهندسة المطلوبة لإنشاء وتنفيذ الأتمتة الصناعية.
تتراوح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعة من أبسطها إلى أكثرها تعقيدًا ، خاصة في ما يسمى بالثورة الصناعية الرابعة ، حيث تلعب أجهزة الكمبيوتر دورًا مهمًا في تطوير الصناعات المختلفة. على الرغم من وجود الذكاء الاصطناعي كتخصص أكاديمي وعلمي منذ الخمسينيات – كما ذكرنا سابقًا – فقد اكتسب الكثير من الزخم على مدار السنوات القليلة الماضية.
القسم الطبي
الرعاية الصحية ، سواء في مستشفى أو عيادة ، هي سلسلة متصلة معقدة ومتعددة الأوجه. من العمليات الداخلية مثل الموارد البشرية ، إلى معالجة مطالبات التأمين ، إلى الحصول على بيانات المريض من مقدمي الخدمات الآخرين. تتدفق البيانات داخل وخارج قطاع الرعاية الصحية طوال الوقت. قبل بضعة عقود ، كان هناك الكثير من الصفحات والهواتف. الآن ، تم دمجه في البريد الإلكتروني والملفات ، بالإضافة إلى قواعد البيانات السحابية والتطبيقات المخصصة.
أدى استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الرعاية الصحية إلى إنشاء العديد من إمكانيات إدارة البيانات. من خلال تطبيق هذه الأدوات على البيانات في الوقت الفعلي ، يمكن إنشاء التقارير والمقاييس الخاصة باستخدام الموارد تلقائيًا ، مما يوفر وقتًا كبيرًا للعملية ورد الفعل. تضمن النمذجة التنبؤية * على المستويين الجزئي والكلي أيضًا توازنًا أفضل في استخدام الموارد وتحدد الحالات والمواسم التي تحتاج فيها المؤسسات إلى زيادة الحجم والموارد. من خلال النمذجة التنبؤية القائمة على البيانات ، يمكن للمؤسسات التخطيط للمستقبل وضمان رعاية مجتمعاتهم بشكل أفضل.
تعليم
تجعل الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التعلم في متناول جميع الطلاب في أي وقت وفي أي مكان. دع كل طالب يتعلم وفقًا لشروطه الخاصة ، ويسهل الوصول على مدار الساعة على الطلاب استكشاف ما هو الأفضل لهم دون انتظار المعلم. ومع ذلك ، فإن هذا لا ينفي مشاكل الذكاء الاصطناعي في التعليم ، مثل احتمال أنه قد يلغي الحاجة إلى التدريس وجهًا لوجه.
صناعة الإعلام
إذا أردنا التعمق في المهام ومجالات التطبيق التي يمكن أن يوفرها الذكاء الاصطناعي في وسائل الإعلام ، فسنجد الكثير والكثير. ومن أبرز هذه التطبيقات:
– إمكانيات التعلم الآلي ، والتي تتيح أداء المهام المختلفة بشكل أسرع وأسهل مرارًا وتكرارًا. على سبيل المثال ، تستخدم Bloomberg تقنية Cyborg لتحليل القصص المالية الصعبة بسرعة.
يتيح الوصول إلى الأماكن التي يصعب الوصول إليها للصحفيين الوصول إلى الأماكن التي لن يتمكنوا هم أنفسهم من الوصول إليها. على سبيل المثال ، تسمح لك الأجهزة الذكية بالذهاب إلى الأماكن وساحات القتال الخطرة والإبلاغ بسهولة عن الأخبار هناك.
إمكانية توليد ومعالجة اللغة الطبيعية (الحية) ، أي إنشاء نص يشبه إلى حد بعيد اللغة التي نكتبها نحن البشر. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لهذه الآليات قراءة وفهم المحتوى الذي كتبه الإنسان بسهولة. ضع في اعتبارك وكالة Associated Press ، التي تستخدم المهارات اللغوية تلقائيًا لإنتاج 3700 تقرير أرباح سنوي – ما يقرب من أربعة أضعاف هذا العدد مؤخرًا.
– القدرة على التلخيص تلقائيًا عن طريق تلخيص الأفكار الرئيسية المهمة بسهولة من مجموعة واسعة من المعلومات والبيانات.
التنقيب عن البيانات واستخراجها وفحصها ، بالإضافة إلى التحقق من المراجع لهذه المعلومات والتدقيق في قواعدها وقواعدها.
إن تقنية الذكاء الاصطناعي ، مثل أي تقنية أخرى ، هي سلاح ذو حدين. على الرغم من أن هذه التكنولوجيا يمكن أن توفر العديد من الإيجابيات ووسائل الراحة في مجال الإعلام ، لا يمكننا القول أنها تقنية مثالية وخالية من الأخطاء. لكن المؤكد أن الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في وسائل الإعلام لا تزال في مراحل تطورها.
دائرة خدمة العملاء الإلكترونية
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير الطريقة التي يتم بها العمل بشكل أساسي في العديد من الصناعات المختلفة. كانت خدمة العملاء جزءًا من هذه الصناعات لسنوات عديدة ، سواء في البيع بالتجزئة أو التمويل أو التصنيع أو القانون. يعتقد الخبراء أنه في السنوات القليلة المقبلة ، قد نصل إلى نقطة لا يمكننا فيها التمييز بين العنصر البشري وعنصر الذكاء الاصطناعي. أصبحت الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي هي المعيار في إدارة مركز الاتصال
كما تتطلع الشركات إلى تبسيط العمليات. إنه يمكّن الأشخاص من الوصول إلى الدعم الفني بطريقة فعالة من حيث التكلفة ويعزز أفضل تجربة ممكنة للعملاء. أظهرت التطبيقات المبكرة للذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء قدرتها على خفض التكاليف ، وتحسين الاحتفاظ بالموظفين وولائهم ، وزيادة الإيرادات وتحسين رضا العملاء. بالنظر إلى كل هذه الفوائد المذهلة ، يبدو أن اعتماد التكنولوجيا على مستوى الصناعة أمر لا مفر منه. علينا أن نقر ونقر بأن قطاع خدمة العملاء يمر بفترة من التغيير المتسارع بفضل هذه التكنولوجيا.
و- مجال التجارة الإلكترونية
يرتبط الذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا بالتجارة الإلكترونية لأن التجارة الإلكترونية تنمو بوتيرة قياسية اليوم مع تطوير البرامج والمواقع الإلكترونية. يحتوي التداول عبر الإنترنت والدفع الإلكتروني على العديد من التقنيات المتداخلة.من خلال التنبؤ بسلوك المستخدم ، يمكننا أن نقدم لك ملف تعريف شامل لسلوك العميل الشرائي ونقدم توقعات قائمة على أساس علمي للمنتجات التي يهتم بها العملاء.
استنادًا إلى سجل الشراء السابق ، وسجل التصفح الخاص به ، وما يبحث عنه غالبًا بفضل ملف تعريف الارتباط لتطبيق إعادة التوجيه. تعتبر من أهم النقاط في العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتجارة الإلكترونية ، من خلال السماح بجمع البيانات عن العملاء المحتملين والجماهير المستهدفة ، بالإضافة إلى القدرة على جمع البيانات وتحليلها تلقائيًا ، من أجل بناء ناجح الحملات الإعلانية في المستقبل. يتعلم تطبيق الحملة الإعلانية ، سواء على Facebook أو Instagram أو Google ، من الحملات الإعلانية السابقة ، ويحاول سد الثغرات والأخطاء التي تنشأ ، ويصحح أوجه القصور ، ويغير استراتيجيات الحملة ، ويفهم الجمهور المستهدف بشكل أفضل ، ويقوم تلقائيًا بتحديث البيانات.
الذكاء الاصطناعي ومستقبل الإنسانية
