طوّر باحثون في المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST) نموذجاً للذكاء الاصطناعي، أُطلق عليه اسم "BehaVERT"، قادراً على قراءة سلوك الحيوانات وتفسيره كأنه لغة.
ويتعلم النموذج البيانات السلوكية بطريقة مشابهة للغة الطبيعية، ونجح بشكل مستقل في تحديد أوجه القصور في السلوك الاجتماعي لدى فئران التجارب، ما يفتح آفاقاً جديدة في علم الأعصاب القابل للتفسير.

اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يساعد العلماء على كشف أسرار الماء
كيف يعمل؟
بحسب الدراسة المنشورة في المجلة الدولية لرؤية الحاسوب (IJCV)، حوّل الباحثون حركات الهيكل العظمي للفئران إلى وحدات رمزية شبيهة بالكلمات في اللغة الطبيعية.
كما درّبوا نموذجاً قائماً على بنية "المحولات" (Transformer) و"BERT" لتعلّم المعنى السلوكي لحركات الفأر كأنفه وأذنيه وعموده الفقري وأطرافه وذيله.
ونتيجة لذلك، لم يتعلّم BehaVERT تصنيف السلوكيات فحسب، بل فهم أيضاً معناها السياقي عبر الزمن، بطريقة تشبه كيفية استنتاج نماذج اللغة للمعنى من تسلسل الكلمات.

.. الزراعة بالذكاء الاصطناعي.. عائدات أكبر وتكاليف أقل
أداء متقدم
حقق النموذج أداءً متقدماً عبر خمس مجموعات بيانات مرجعية دولية، تغطي التفاعل الاجتماعي وسلوك الحيوانات المتعددة وتحليل الحركة ثلاثي الأبعاد والتقييم السلوكي. كما يوفر قابلية للتفسير، إذ يتيح للباحثين رؤية الإشارات السلوكية التي أثّرت في قراراته.
ففي تجارب ميّزت بين مجموعات مختلفة من الفئران، تمكّن الذكاء الاصطناعي من التمييز بينها استناداً إلى مؤشرات سلوكية دقيقة، وهي نتيجة تتوافق مع دراسات بيولوجية سابقة.
بعبارة أخرى، اكتشف الذكاء الاصطناعي خاصية بيولوجية جوهرية بالاعتماد فقط على الملاحظة السلوكية، دون تلقي أي توجيهات صريحة.
كما وجد الباحثون أن النموذج نظّم خصائص سلوكية كالحركة والانتباه والتفاعل الاجتماعي في أنماط منظمة، ما يشير إلى أن سلوك الحيوان، شأنه شأن اللغة، قد يمتلك بنية دلالية كامنة.

.. الذكاء الاصطناعي يكشف مؤشرات جديدة للنجاة من "إيبولا"
إنجاز غير معتاد
يُبرز البحث إنجازاً غير معتاد، إذ تلقى مؤلف الدراسة الأول الدكتور سيونغجاي شين وبقية الفريق البحثي تدريبهم الأساسي في علم الأحياء لا الذكاء الاصطناعي، وصمّموا بأنفسهم نماذج متخصصة بعد تعلّمهم تقنيات التعلم العميق بشكل مستقل.
وقال شين: "بدأ المشروع بسؤال بسيط: هل يمكن أن تحتوي حركات الحيوانات على بنية شبيهة باللغة؟".
واعتمد الفريق إطار تعلّم ذاتي الإشراف يتيح للذكاء الاصطناعي التعلّم مباشرة من البيانات دون الحاجة إلى تصنيفات يدوية.
ونجح نموذج دُرِّب على سلوك الجرذان في الانتقال لتحليل سلوك الفئران، ما يبرهن على جدوى نموذج سلوكي قابل للتطبيق عبر أنواع مختلفة.
وقال البروفيسور دي-سو كيم: "يتجاوز BehaVERT تصنيف السلوكيات ليتيح تفسير دلالاتها، ونتوقع أن يصبح أداة بحثية محورية في تطوير الأدوية والاضطرابات النفسية وعلم الوراثة السلوكي ومجالات أخرى".

أمجد الأمين (أبوظبي)