يحدد الذكاء الاصطناعي الذي طورته جامعة هارفارد أقصر طريق لسعادة الإنسان

يحدد الذكاء الاصطناعي الذي طورته جامعة هارفارد أقصر طريق لسعادة الإنسان

0 minutes, 23 seconds Read

ابتكر الباحثون نموذجًا رقميًا لعلم النفس يهدف إلى تحسين الصحة العقلية. يوفر النظام تخصيصًا فائقًا ويحدد أقصر طريق لمجموعة الاستقرار العقلي لأي فرد.

تقدم Deep Longevity ، بالتعاون مع كلية الطب بجامعة هارفارد ، نهج التعلم العميق للصحة العقلية.

نشرت Deep Longevity مقالاً في Aging-US يصف منهج التعلم الآلي لعلم النفس البشري بالتعاون مع Nancy Etcoff ، دكتوراه ، كلية الطب بجامعة هارفارد، سلطة على السعادة والجمال.

ابتكر المؤلفون نموذجين عدديين لعلم النفس البشري بناءً على بيانات من دراسة منتصف العمر في الولايات المتحدة.

النموذج الأول عبارة عن مجموعة من الشبكات العصبية العميقة الذي يتنبأ بالعمر الزمني للمستجيبين ورفاههم النفسي بعد 10 سنوات من الآن باستخدام معلومات من مسح نفسي. يصف هذا النموذج مسارات العقل البشري مع تقدمه في العمر. كما يوضح أيضًا أن القدرة على تكوين روابط ذات مغزى ، فضلاً عن الاستقلالية العقلية والسيطرة على البيئة ، تتطور مع تقدم العمر. كما يشير أيضًا إلى أن التركيز على التقدم الشخصي يتناقص باطراد ، لكن الإحساس بوجود هدف في الحياة يتلاشى فقط بعد سن 40-50. تضيف هذه النتائج إلى المجموعة المتزايدة من المعرفة حول الانتقائية الاجتماعية والعاطفية والتكيف اللذيذ في سياق تنمية شخصية البالغين.

محرك التوصية القائم على الذكاء الاصطناعي

تصف المقالة محركًا للتوصية قائمًا على الذكاء الاصطناعي يمكنه تقدير العمر النفسي للشخص ورفاهه في المستقبل بناءً على مسح نفسي تم إنشاؤه. يستخدم الذكاء الاصطناعي معلومات المستجيب لوضعه على خريطة ثنائية الأبعاد لجميع الملفات النفسية الممكنة واستنتاج طرق لتحسين رفاهيته على المدى الطويل. يمكن استخدام هذا النموذج من علم النفس البشري في تطبيقات المساعدة الذاتية الرقمية وفي جلسات المعالج. الائتمان: ميشيل كيلر

النموذج الثاني عبارة عن خريطة ذاتية التنظيم تم إنشاؤها لتكون بمثابة أساس لمحرك توصيات لتطبيقات الصحة العقلية. تقسم خوارزمية التعلم غير الخاضعة للرقابة جميع المستجيبين إلى مجموعات بناءً على احتمالية الإصابة بالاكتئاب وتحدد أقصر طريق لمجموعة الاستقرار العقلي لأي فرد. يقول Alex Zhavoronkov ، مدير طول العمر في Deep Longevity ، “تقدم تطبيقات الصحة العقلية الحالية نصائح عامة تنطبق على الجميع ولكنها ليست مناسبة لأي شخص. لقد بنينا نظامًا سليمًا علميًا ويوفر تخصيصًا فائقًا. »

لإثبات إمكانات هذا النظام ، أطلقت Deep Longevity خدمة ويب FuturSelf ، وهي تطبيق مجاني عبر الإنترنت يتيح للمستخدمين إجراء الاختبار النفسي الموصوف في المنشور الأصلي. في نهاية التقييم ، يتلقى المستخدمون تقريرًا بمعلومات تهدف إلى تحسين صحتهم العقلية على المدى الطويل ويمكنهم التسجيل في برنامج توجيهي يزودهم بتيار مستمر من التوصيات التي اختارها الذكاء الاصطناعي. سيتم استخدام البيانات التي تم الحصول عليها من FuturSelf لمواصلة تطوير النهج الرقمي لـ Deep Longevity للصحة العقلية.

https://www.youtube.com/watch؟v=Aco3tSbGiR8

FuturSelf هي خدمة صحة عقلية مجانية عبر الإنترنت تقدم المشورة بناءً على تقييم الملف النفسي للذكاء الاصطناعي. يتم تمثيل قلب FuturSelf بخريطة ذاتية التنظيم تصنف المستجيبين وتحدد أنسب الطرق لتحسين رفاههم. الائتمان: فيدور جالكين

يعلق الخبير الرائد في علم الأحياء الحيوية ، البروفيسور فاديم غلاديشيف من كلية الطب بجامعة هارفارد ، على إمكانات FuturSelf:

“تقدم هذه الدراسة نظرة ثاقبة مثيرة للاهتمام حول العمر النفسي ، والرفاهية في المستقبل ، وخطر الاكتئاب ، وتوضح تطبيقًا جديدًا لأساليب التعلم الآلي لقضايا الصحة النفسية. كما أنه يوسع نظرتنا للشيخوخة والتحولات عبر مراحل الحياة والحالات العاطفية.

يخطط المؤلفون لمواصلة دراسة علم النفس البشري في سياق الشيخوخة والرفاهية على المدى الطويل. إنهم يعملون على دراسة متابعة حول تأثير السعادة على المقاييس الفسيولوجية للشيخوخة.

تم تمويل الدراسة من قبل المعهد الوطني للشيخوخة.

المرجع: “تحسين الرفاهية المستقبلية باستخدام الذكاء الاصطناعي: خرائط ذاتية التنظيم (SOM) لتحديد جزر الاستقرار العاطفي” بقلم فيدور جالكين ، وكيريل كوشيتوف ، وميشيل كيلر ، وأليكس زافورونكوف ، ونانسي إتكوف ، 20 يونيو 2022 ، شيخوخة الولايات المتحدة.
DOI: 10.18632 / age.204061

READ  اكتشف العلماء حفرية عنكبوت ديناصور "عملاق" في أستراليا
author

Fajar Fahima

"هواة الإنترنت المتواضعين بشكل يثير الغضب. مثيري الشغب فخور. عاشق الويب. رجل أعمال. محامي الموسيقى الحائز على جوائز."

Similar Posts

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *