عبر الصوت
مرحبًا بكم في برنامج Beyond Lab Walls، وهو بودكاست من معهد سالك. انضم إلى المضيفتين إيزابيلا ديفيس ونيكول مليناريك في رحلة خلف الكواليس في معهد الأبحاث الشهير في سان دييغو، كاليفورنيا. سنأخذك داخل المختبر للاستماع إلى أحدث الاكتشافات في علم الأعصاب المتطور، وبيولوجيا النبات، والسرطان، والشيخوخة، والمزيد. استكشف عالم العلوم الرائع أثناء الاستماع إلى قصص العقول اللامعة التي تقف وراءه. هنا في سالك، نكشف أسرار الحياة نفسها ونشاركها خارج جدران المختبر.

نيكول
أهلاً بكم. أنا نيكول، ويسعدني أن أكون هنا اليوم مع زميل سالك تالمو بيريرا. يستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة علماء الأحياء على فهم الدماغ والنباتات والأمراض وغير ذلك الكثير. لذا، أود أن أبدأ البودكاست للتعرف عليك أكثر قليلاً ومن أين أتيت. إذن من أين أنت في الأصل يا تالمو؟

تالمو
نعم، لقد ولدت وترعرعت في البرازيل. لقد نشأنا في الضواحي الريفية لمدينة تسمى كامبيناس، وانتقلت إلى الولايات المتحدة عندما كان عمري 16 عامًا. ولكن قبل ذلك، هاجرت أمي إلى الولايات المتحدة على أمل العثور على عمل وإعالة عائلتنا في الوطن، وخلال هذه الفترة لقد ربتني جدتي وعمي المصاب بشلل نصفي حتى حصلنا على ما يكفي من المال والفرصة للانتقال إلى الولايات المتحدة بشكل صريح لمتابعة التعليم كوسيلة للهروب من الجمود الاجتماعي والاقتصادي الذي وجدنا أنفسنا فيه في البرازيل.

نيكول
رائع. هذا وقت طويل وتكويني للغاية في حياتك بحيث لا تكون والدتك بجوارك جسديًا. هل كان ذلك صعباً بالنسبة لك؟ يعني كيف مرت عليك تلك الفترة؟

تالمو
نعم، كان الأمر صعبا. إحدى الطرق التي انتهى بي الأمر بها خلال تلك الفترة الزمنية، خاصة في المدرسة الإعدادية، كانت عدم شعبيتي الكبيرة وقضاء الكثير من الوقت على الإنترنت وعلى جهاز الكمبيوتر الخاص بي، ولعب ألعاب الفيديو إلى حد كبير. ولكن بعد ذلك، من أجل الحصول على ميزة غير عادلة في ألعاب الفيديو الخاصة بي، بدأت في تعلم كيفية البرمجة، وقمت بتطوير القليل من البرامج النصية والروبوتات لأتمتة طريقة اللعب الخاصة بي، والتي وجدتها أكثر إثارة للاهتمام في مرحلة ما من لعب الألعاب نفسها. وقد أتى ذلك ثماره لاحقًا. وتبين أن هذه المهارات قابلة للتسويق بالفعل.

نيكول
نعم على الاطلاق. هل كان هناك أطفال آخرون يفعلون ذلك في مدينتك أم أن هذا مجرد شيء قمت به بنفسك؟

تالمو
لا، لقد كان حقًا مجموعة غريبة من العوامل. اللعبة اسمها تيبيا. إنها تحتوي على جميع أنواع أنماط الهيكل العظمي داخل اللعبة. إنها لعبة لعب أدوار حيث يتعين عليك فقط، كما تعلم، قتل الأشرار ورفع المستوى والحصول على الذهب وتصبح أقوى. لكنها كانت تحظى بشعبية خاصة في البرازيل والسويد وبولندا لسبب ما. لذلك، انتهى بي الأمر بأن أصبح لدي الكثير من الأصدقاء السويديين والبولنديين في المدرسة الإعدادية، وهو الأمر الذي لم يعتقد أحد أنه غريب، على ما أعتقد، في ذلك الوقت. لكن بعض هؤلاء كانوا مهتمين حقًا بمشهد البرمجة، لذلك دفعني اثنان منهم إلى هذا النوع من مشهد البرمجة/اختراق ألعاب الفيديو حيث بدأت في التقاط البرامج التعليمية، وجميع الأساسيات وتكرارها للتو من خلال MSN Messenger، كما تعلمون، لوحات الإعلانات المدرسية القديمة.

نيكول
وهكذا، بينما كنت تكبر وتطور مهارات البرمجة هذه، ماذا كانت والدتك تفعل في الولايات المتحدة؟

تالمو
أثناء فترة الانفصال، كانت تعمل، كما تعلمون، في ثلاث إلى أربع وظائف، التنظيف المستمر، توصيل الصحف، رعاية المسنين، مجالسة الأطفال. لذلك، كنت متحمسًا جدًا عندما انتقلنا إلى هنا لجعل الأمر يستحق العناء حقًا من خلال بذل كل ما في وسعي من أجل تعليمي. وهكذا، كما تعلمون، من وجهة نظرنا، مثل نسخة الحلم الأمريكي حيث يأتي المهاجر وينجح هو أن يصبح طبيبًا.

لقد كنت محظوظًا حقًا لأنه انتهى بي الأمر في جامعة ميريلاند، مقاطعة بالتيمور، كباحث مايرهوف. يعد برنامج Meyerhoff Scholars Program أحد أكثر البرامج نجاحًا في البلاد لوضع الأقليات الممثلة تمثيلاً ناقصًا في برامج الدرجات المتقدمة في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات.

لقد بدأت كتخصص في الكيمياء الحيوية. مرة أخرى، سأفعل كل شيء في الطب، لكنني كنت مقتنعًا بأنني أرغب في إجراء بحث. لذلك، قررت أنني سأحصل على درجة الماجستير/الدكتوراه وبدأت في البحث عن فرص بحثية عندما كنت في المرحلة الجامعية. لقد قمت بذلك في معهد برود بجامعة هارفارد مباشرة بعد سنتي الأولى وتعلمت بشكل قاطع أن نقاط قوتي لا تكمن بالتأكيد في العمل على مقاعد البدلاء. لا بد أنني أنفقت عدة أضعاف ما كان عليه راتبي للتو والأجسام المضادة وكواشف البيولوجيا الجزيئية الأخرى لمجرد أنني كنت أفسد دائمًا خطوة صغيرة من الإجراء أو كنت سأنسى أي بئر كان التحكم مقابل العينة التجريبية وما إلى ذلك.

لكن الصيف التالي هو عندما عادت الأمور إلى دائرة كاملة مع كل خبرتي في البرمجة حيث قررت تجربة علم الأعصاب الحسابي. لذا، في الصيف التالي عدت إلى معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا للعمل مع سيباستيان صن، الذي كان يحاول في الأساس التنبؤ بكيفية اتصال الدماغ عن طريق تقطيعه وتصويره. وهذا يتضمن الكثير من البرمجة، والكثير من التحديات التقنية المرتبطة بإعادة بناء شكل الدماغ.

وقد وقعت في حبها تمامًا، لأن تلك كانت فرصتي الأولى لتطبيق كل تلك المهارات التي تعلمتها منذ فترة طويلة في مشكلة بحث علمي خطيرة. وأدركت أن هذا هو المكان الذي تكمن فيه قوتي بالتأكيد. لكن بالتأكيد ليس على مقاعد البدلاء. لكنني وجدت أيضًا أنني استمتعت به حقًا. لذلك، واصلت استكشاف ذلك نوعًا ما طوال بقية تجاربي البحثية، سواء في جامعة ميريلاند أو في الصيف التالي عندما كنت في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا أعمل مع ديفيد أندرسون في قياس سلوك الحيوان.

لقد انتهى الأمر بأن تكون تجربة تكوينية فائقة لأن ذلك الصيف شكّل مسار مسيرتي المهنية بالكامل. لقد قمت بإعداد أسئلة البحث. لقد سمح لي بمعرفة ما هي الأساليب العامة، لكنه أعطاني أيضًا شيئًا أكثر قيمة، وهو الرؤية.

كان لدينا نقطة نهاية محددة للغاية، مثلما ننظر إلى كل هذه الحيوانات، نريد أن نفهم كيف يعمل دماغها في سياق كيفية حركتها. إذا كان لديك حيوانات أليفة فمن المحتمل أنك قد واجهت هذا، ولكنك ترى فقط كل هذه الأنماط الصغيرة في لغة جسدهم وبمرور الوقت يصبح من الواضح جدًا أنهم لا يتفاعلون فقط. إنهم بالتأكيد يتبعون برامج معقدة للغاية يجب أن يتحكم فيها دماغهم.

كنت أنظر حولي وكان جميع كبار العلماء من حولي في ذلك الوقت، ونسبة كبيرة منهم حتى اليوم، يحللون السلوك من خلال القيام بما كان يفعله الناس منذ مئات السنين، وهو الجلوس والمراقبة والكتابة بشكل أساسي متى وكيف. طالما أن الحيوان يفعل X أو Y أو Z.

وبالتأكيد يجب أن تكون هناك طريقة أفضل، أليس كذلك؟ انتهى الأمر بأن أصبح هذا هو السؤال المحفز، سواء في مسيرتي المهنية في مرحلة الدراسات العليا، أو إحدى المهام الأساسية لمختبري هنا في سالك.

نيكول
يجب أن أسأل، هل فكرت يومًا في أن تصبح مهندس برمجيات أو أن تدخل في علوم الكمبيوتر نظرًا لأنك كنت تقوم بتطوير كل هذه المهارات وهي صناعة يمكن أن تكون مربحة للغاية.

تالمو
نعم. نعم، لقد فكرت كثيرًا في الصناعة، لا سيما أن لدي خبرة في كل من هندسة البرمجيات وشكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يسمى التعلم العميق. وقمت باستكشاف هذا الطريق قليلاً.

في كلية الدراسات العليا، أخذت إجازة لبضعة أشهر لأتدرب في Google AI وحصلت على خبرة العمل كعالم أبحاث بدوام كامل في أحد أفضل مختبرات أبحاث الصناعة، حيث كنت أقوم بنفس النوع من علوم الكمبيوتر، على الأقل، العمل الذي كنت أمارسه. كان يفعل من قبل. التطبيقات لم تكن هي نفسها. لم نكن نحاول حل أي مسائل بيولوجية، لكن علوم الكمبيوتر والرياضيات كانا في الواقع لا يمكن التمييز بينهما.

كان عليّ أن أتخذ قرارًا في مرحلة ما عندما كنت على وشك الانتهاء من درجة الدكتوراه بشأن ما إذا كنت سأعود إلى الصناعة وأتابع تلك التجربة أو أتبع المسار الأكاديمي، وهو ما أنا عليه الآن.

وكان قرارًا صعبًا حقًا، أليس كذلك؟ من الواضح أننا كعائلة لا نملك الكثير من المال، لذلك كانت دائمًا أولوية كبيرة بالنسبة لي أن أتمكن من دعم أمي وعائلتي. وكان علي بالتأكيد إجراء محادثة جادة مع أمي.

لكنني سأكون صادقًا، أعتقد أن سالك لم يكن جذابًا للغاية فحسب، بل لقد قبضوا علي مبكرًا نوعًا ما. قبل أن أتمكن من إنهاء درجة الدكتوراه، كانت خطتي هي التقديم على نطاق واسع في كل من الصناعة والمناصب الأكاديمية مثل هذا. انتهى الأمر بـ Kay Tye بتجنيدي للتقدم لهذا المنصب. لقد كان ذلك في أعلى قائمتي من حيث المكان الذي أرغب في الذهاب إليه إذا سلكت المسار الأكاديمي. وهكذا، عندما تلقيت عرضًا للمجيء إلى سالك ورأيت مدى انفتاحهم بشأن توفير أنواع الموارد التي لا يحصل عليها علماء الكمبيوتر عادةً في الأوساط الأكاديمية - وتحديدًا توفير استثمارات كبيرة في البنية التحتية للحوسبة، والتي عادةً ما تكون أنت فقط وجدت في مختبرات الصناعة - قلت، حسنًا، أعتقد أنه سيكون لدي ما يكفي لإجراء بحثي والقيام به على مستوى أعلى. لذا، فالأمر يتعلق بالمال فقط. وفي النهاية اتخذنا قرارًا بأن المبلغ كان كافيًا.

نيكول
يبدو أن برنامج Meyerhoff Scholars كان مهمًا جدًا في إنشاء هذا الأساس لدراساتك المستقبلية وفي النهاية ينتهي بك الأمر في سالك. لذا، هل يمكنك أن تخبرنا المزيد عن تلك التجربة؟

تالمو
نعم، نعم، بالتأكيد. لذلك، تم إنشاء برنامج مايرهوف للعلماء على يد فريمان هرابوفسكي، الذي كان ناشطًا في مجال الحقوق المدنية، وعالم رياضيات، ثم رئيسًا للجامعة.

لقد كنت محظوظًا حقًا لأنه عندما كنت في نهاية التقديم للكليات، كان مستشار مدرستي الثانوية يقول لي: "عليك أن تفعل هذا، وقد ملأت استمارة ترشيح لك للقيام بذلك، لذا فأنت تفعل ذلك" هو - هي." كان الأمر مثل، حسنًا، لم أسمع بهذا الشيء من قبل، لكنني أخشى حقًا أن أقول لا لها.

كان من المهم حقًا أن نقوم بهذه البرامج الصيفية. إن القدرة على الذهاب إلى تلك الأماكن شجعتني حقًا لأنني تمكنت من الحصول على رسائل للدراسات العليا من تلك الأماكن. كنت أعمل مع أفضل المعامل وأتيحت لي الفرصة لإجراء أبحاث رفيعة المستوى.

نيكول
نعم، هذا عظيم جدا. وأعتقد أنني أتساءل، هل شعرت أنك تمكنت من دفع هذه التجربة للأمام على الإطلاق في سالك من خلال قدرتك على توجيه الطلاب الآخرين؟

تالمو
نعم، أحد الأشياء التي أنا متحمس لها حقًا هذا العام، وهذا يرجع حقًا إلى مكتب شمول عدالة التنوع، هو أننا على وشك الحصول على أول برنامج صيفي للزمالة البحثية للطلاب الجامعيين، وسأحصل عليه أن تكون لأول مرة باحثًا رئيسيًا مضيفًا لأحد تلك البرامج الصيفية. أنا متحمس جدًا لهذه الفرصة لأنها حقًا الشيء الذي شكل مسيرتي المهنية وأنا حريص جدًا على أن أكون قادرًا على رد الجميل الآن.

نيكول
بينما أنا متأكد من أنها ستكون تجربة رائعة للمتدربين الذين سيعملون معك.

عبر الصوت
إذا كنت تستمتع بهذه الحلقة من Beyond Lab Walls، فتأكد من مراجعة قنواتنا الأخرى على Salk.edu. هناك يمكنك الانضمام إلى قناتنا الإعلامية الحصرية الجديدة، Salk Streaming، حيث ستجد مقابلات مع علمائنا ومقاطع فيديو عن دراساتنا الأخيرة ومحاضرات عامة لأساتذتنا المشهورين عالميًا. يمكنك أيضًا استكشاف مجلتنا الحائزة على جوائز، Inside Salk، والانضمام إلى نشرتنا الإخبارية الشهرية للبقاء على اطلاع على آخر المستجدات حول العالم داخل هذه الجدران.

نيكول
الآن، أنت زميل سالك هنا في المعهد. ماذا يعني بالضبط أن تكون زميلًا في سالك؟

تالمو
لذا فإن الزملاء حقًا - إنه نوع غير تقليدي للغاية من المناصب. لا يوجد سوى عدد قليل حقًا في الولايات المتحدة. إنه مختلف قليلاً عن المسار الأكاديمي التقليدي، حيث تقوم عادةً بتحضير درجة الدكتوراه، ثم تقوم بدراسة ما بعد الدكتوراه، ثم تتقدم لوظيفة أستاذ مساعد على أساس ثابت. ما تسمح لك برامج الزملاء هذه بالقيام به هو تخطي خطوة ما بعد الدكتوراه بشكل أساسي ونقلك مباشرة إلى شيء ما حيث ستحصل على الاستقلال الوظيفي. وما يعنيه ذلك هو أنك تحصل على المساحة. يمكنك الحصول على المال لبدء التشغيل. يمكنك الحصول على القدرة على توظيف الناس. لكن المزايا الحقيقية لهذا النوع من هيكل الوظيفة هي أنك ستبدأ حقًا حياتك المهنية المستقلة مباشرة بعد التخرج من المدرسة.

أحد الإنجازات الرئيسية التي جعلت هذا الشيء ينجح حقًا هو حقيقة أنني كنت أعرف ما أريد أن أفعله حتى قبل الالتحاق بمدرسة الدراسات العليا، ثم نفذت ذلك بشكل أساسي وخرجت، بشكل أساسي، بأداة كانت تتويجًا لدرجة الدكتوراه الخاصة بي. العمل وكان ناجحًا جدًا ويمكن أن يدعم برنامج بحث كامل حوله.

نيكول
حسنًا، لقد ذكرت البرنامج الذي قمت بتطويره في المدرسة العليا. هل لك أن تخبرنا قليلا عن ذلك؟

تالمو
نعم. لذا، من أجل الحصول على درجة الدكتوراه، ذهبت إلى برينستون، حيث حصلت على الدكتوراه في علم الأعصاب. كان هدفي الأساسي هو تحديد حجم المجموعة الكاملة من مغازلة ذبابة الفاكهة. في الأساس، أردت أن أرسم خريطة كاملة لطقوس الخطوبة لذبابة الخل (ذبابة الخل). كل لغة الجسد الصغيرة، كل خطواتهم الصغيرة، كل رقصهم وأغنيتهم.

أخذني ذلك في منعطف ممتد نحو علوم الكمبيوتر، وعلى وجه التحديد مجال الذكاء الاصطناعي الذي يسمى التعلم العميق، حيث كان في ذلك الوقت قد بدأ للتو في إثبات أنه يمكن استخدامه لحل الكثير من المشكلات في رؤية الكمبيوتر وبشكل أساسي، تعرف، تكون قادرًا على استخراج المعلومات من الصور ومقاطع الفيديو. وشمل ذلك مهمة تتبع الوضعية، والمعروفة أيضًا باسم التقاط الحركة.

تصور بدلة التقاط الحركة، تمامًا كما رأيت ربما في أشياء خلف الكواليس لهوليوود. لديهم كل هذه النقاط الصغيرة وكل هذه الكرات، بشكل أساسي، التي يجب على الممثلين ارتدائها حتى يتمكنوا من التقاط حركتهم لتحريك، كما تعلمون، شخصيات مثل شريك أو الشخصيات في الصورة الرمزية وما إلى ذلك.

أدركت عند رؤية واحدة منها، مثل الانتظار، يمكننا استخدام هذا للحيوانات. لا يمكننا أن نجبرهم على ارتداء البدلة. لا أستطيع وضع التقاط الحركة على ذباب الفاكهة الخاص بي. لكن هذا التعلم العميق بأكمله أظهر للتو أنه يمكنك القيام بذلك دون وجود أي علامات، دون وضع أي نقاط عليها. كل ما يتطلبه الأمر حقًا هو تشغيل الخوارزمية.

ولذلك قمت بشكل أساسي بتكييف النهج الذي نجح في مشكلة تتبع وضعية الإنسان وأجريت بعض التعديلات لجعله يعمل بشكل جيد في حيوانات المختبر وشرعت في إثبات أن هذا من شأنه أن يعمل بشكل عام جدًا عبر أي نوع.

نيكول
نعم، هذه فكرة عظيمة. وبينما تشرح ذلك، يبدو الأمر واضحًا إلى حد ما، مثل، لماذا لم يتم القيام بذلك من قبل؟

تالمو
نعم، هذا سؤال عظيم. أشعر أن كل الأفكار الرائعة، كما تعلمون، تتمتع بهذه الجودة، أليس كذلك؟ حيث يكون الأمر واضحًا ومن المدهش أن أحدًا لم يفعل ذلك من قبل. هناك مجموعة من العوامل، كما تعلمون، وضعتني في المكان الصحيح لأكون قادرًا ليس فقط على إدراك أن هذه التكنولوجيا ستكون ممكنة وقابلة للتطبيق هنا، ولكن أيضًا الحصول على الفرص لرؤيتها من خلال . للتنفيذ فعليا عليه.

نيكول
نعم. والمهارة في القيام بذلك أيضًا.

تالمو
حسنًا، والخلفية، الخلفية التقنية التي تمكننا من تنفيذها فعليًا. أعتقد أن الأمر حدث بسرعة كبيرة لهذه الأسباب تحديدًا. لقد أدركنا أن هذه فكرة جيدة حقًا ومن المدهش أنه لم يقم أحد بذلك بعد. ولكن كان الأمر في الحقيقة مجرد التقاء الاعتراف بأن هذه مشكلة وإدراك أن هناك تقنية يمكننا أن نبني عليها حلاً.

نيكول
نعم، هذا مذهل. فكيف أدخلت ذلك في مختبرك الحالي أو ربما قمت بتكييفه لأي استخدامات أخرى؟

تالمو
أحد الأشياء التالية التي أردنا القيام بها هو توسيع الخوارزمية لتعمل مع حيوانات متعددة، لأن النسخة الأصلية كانت مقيدة نوعًا ما للعمل على أساس حيوان واحد. وفي الواقع تبين أن قضية تعدد الحيوانات تمثل مشكلة أكبر بكثير. لم يكن الأمر بهذه البساطة مجرد توسيع نطاقه للتعامل مع اثنين بدلاً من واحد، كما تعلمون.

لقد كانت في الواقع فجوة معرفية كبيرة جدًا لأننا الآن بحاجة إلى أن يكون لدينا ذكاءنا الاصطناعي، الذكاء الاصطناعي لدينا، ليس فقط حول مكان وجود أجزاء الجسم في الصورة، ولكن أيضًا كيفية ربطها وتتبعها مع مرور الوقت. يجب عليه بشكل أساسي أن يتعلم ما هو الجسد أو ما هو الطرف بمعنى أعلى بكثير. هذه مجرد مشكلة أصعب.

لقد قمنا بحل هذه المشكلة ونشرناها أيضًا كجزء من طريقة تسمى SLEAP. لقد التقطه الناس للتو واستخدموه في جميع أنواع الأشياء، وقد تحول بعضها الآن إلى تعاون بعد أن أصبح لدي مختبري الخاص في سالك.

ما عليك سوى تسليط الضوء على عدد قليل منها - أحد الأشياء التي اعتقدنا أنها كانت مفاجئة حقًا هو أن بعض الأشخاص قد التقطوها وبدأوا في استخدامها لتتبع حركة النبات، سواء في التصوير المتتابع أو في أشكال التصوير الأخرى. ونعم، أعني، لماذا لا حقا؟ جميع أشكال الحياة قادرة على التحرك في فترات زمنية مختلفة. والطريقة التي صممناها بها لا تجعلها سهلة الاستخدام فحسب، بل تجعل من السهل أيضًا تجربة أنواع جديدة من البيانات.

لذا، لدينا الآن تعاون كامل مستمر في مختبري مع مختبر Wolfgang Busch ومبادرة Harnessing Plant بهدف التنميط الظاهري لأنظمة جذور النباتات باستخدام SLEAP. تتمثل الفكرة بشكل أساسي في تتبع موقع جميع أطراف الجذر وجميع النقاط المتفرعة حتى نتمكن من سحب أشياء مثل عدد مرات تفرعها أو مدى عمق وكثافة الجذور، من أجل دعم الجهود الأخرى لتحقيق ذلك. وربط هذه الصفات ببرامج وراثية معينة يمكن استخدامها بعد ذلك لإنتاج بذور تعمل على تحسين عزل الكربون والحد من تغير المناخ. وأنا لا أعرف أي شيء عن بيولوجيا النبات. لقد تعلمت الكثير، ولكنني سعيد جدًا بالمشاركة في هذا وأن أكون قادرًا على المساهمة في هذا المجال.

وهناك هدف آخر يمتد إلى ما هو أبعد من أهدافي الأصلية في علم الأعصاب وهو بيولوجيا السرطان، حيث بدأنا للتو التعاون مع داني إنجل وكريستيان ميتالو لاستخراج علامات لغة الجسد لتطور سرطان البنكرياس.

نعتقد أنه نظرًا لأن سرطان البنكرياس يؤثر على عملية التمثيل الغذائي ويمكنه بعد ذلك تغيير الطريقة التي يختار بها الحيوان تناول الطعام، وبنية تغذيته، ربما بطرق محددة جدًا، باستخدام طريقة أكثر حساسية مثل هذه حيث يمكننا تتبعهم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، الأمل هو أننا سنكون قادرين على أ) ربط التغييرات في لغة جسدهم بالتغيرات في عملية التمثيل الغذائي لديهم، و ب) نأمل أن نكون قادرين على التنبؤ بما إذا كانوا سيصابون في النهاية بالسرطان في وقت مبكر جدًا، وذلك باستخدام بيانات الفيديو فقط من حيث نستخرج وضعية جسدهم ولغة جسدهم. إذا كانوا يأكلون أقل أو على فترات أقصر أو لا يأكلون على الإطلاق، فهذه هي أنواع الأشياء التي سنكون قادرين على قياسها، بالإضافة إلى جميع سلوكياتهم الأخرى، مثل ما إذا كانوا يعانون من الألم أو يظهرون سلوكيات معادية للمجتمع ، وغيرها من العلامات التي ليس لدينا اختبار واضح لها ولكنها تنبؤات واضحة بسبب الطبيعة النظامية لمرض مثل السرطان.

نيكول
هذا رائع جدا.

الآن، ذكّرني، كيف تستخدم هذه التقنيات لدراسة كيفية تجربة البشر للفن؟ لأنني أعلم أنه كان لديك تعاون مؤخرًا حيث كنت تنظر إلى ذلك.

تالمو
نحن نعمل مع متحف مقاطعة لوس أنجلوس للفنون (LACMA)، بالإضافة إلى توم أولبرايت وسيرجي جيبشتين هنا في سالك، على التعاون لتحديد ونمذجة سلوك رواد المتحف أثناء مرورهم بمعرض معين في لاكما. ولذا قمنا بإعداد مجموعة من الكاميرات. هذه عبارة عن مجموعة من الكاميرات الأمنية الموجودة على طول سقف هذا المعرض، والتي تتتبع بشكل أساسي تحركات جميع الأشخاص الذين يمرون عبر هذا المعرض.

ومن خلال إعادة البناء الرقمي للمعرض، يمكننا الآن استنتاج أشياء مثل المكان الذي ينظر إليه الناس، وما يرونه، وما هي أنواع الخصائص البصرية حول المعرض - سواء من حيث التكوين المكاني، أو تخطيط المعرض، بالإضافة إلى ترتيب القطع، وأنظمة الألوان، وحتى التلاعب الدقيق مثل الإضاءة أو غيرها من الخصائص - كيف يؤثر ذلك على كيفية تفاعلهم مع المعرض؟ هل يقضون المزيد من الوقت في أماكن معينة، وهل يغير ذلك مسارهم، وهل يمكننا التنبؤ بذلك بناءً على إعادة بناء سلوكهم وخبراتهم؟

نيكول
هذا رائع جدا. يبدو أن لديك العديد من المشاريع المثيرة للاهتمام التي تشمل جميع مجالات العلوم المختلفة. يجعلني أتساءل، من بين كل ما تفعله كعالم، ما هو الجزء المفضل لديك؟

تالمو
من المؤكد أن إحدى الأشياء المفضلة لدي هي القدرة على توجيه ودعم الطلاب والمتدربين. أجد أن هذا مجزٍ للغاية.

من الناحية العلمية، أحد الأشياء التي أنا متحمس لها حقًا هو حقيقة أن أساليب الذكاء الاصطناعي هذه هي نوعًا ما - فهي لا تتباطأ، أليس كذلك؟ يمكنك أن ترى من هذه النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT وما إلى ذلك، أن هذا النوع من النهج، وهذه التكنولوجيا، سوف تصبح أكبر وأكثر قدرة. ولذا فأنا متحمس جدًا لغرس ذلك في جميع مجالات المختبر، بما في ذلك مشروع واحد أنا متحمس له بشكل خاص.

هدفنا هو، بعد أن أصبحنا قادرين على التقاط السلوك، أن نكون قادرين على محاكاته. هدفنا كجزء من هذا المشروع هو في الأساس إنشاء صور رمزية رقمية لحيواناتنا، مثل الفئران ثلاثية الأبعاد، كما لو كانت في ألعاب فيديو، وتدريبهم باستخدام الذكاء الاصطناعي للعب لعبة الفيديو هذه بشكل أساسي حيث يحصلون على المزيد من النقاط لتقليد لغة الجسد لحيواناتهم الحقيقية، ويستخدمونها الآن كنقطة ربط لدراسة الدماغ الآن، بشكل أساسي، مما يقيد الذكاء الاصطناعي ليكون له نفس النوع من البنية والروابط التي نعتقد أن الدماغ الحقيقي يمتلكها. والآن نقوم بإنشاء دماغ افتراضي يتحكم في حيوان افتراضي ويجب أن يتحرك ويتصرف مثل الحيوانات الحقيقية. وهذا يسمح لنا بعد ذلك بتوليد تنبؤات حول ما يفعله الدماغ والتي يمكننا الذهاب إليها واختبارها واستخدامها، إذا كانت خاطئة، لزيادة تقييد النموذج والسماح له بتقديم تنبؤات أكثر دقة بشكل متزايد.

أنا متحمس جدًا لهذا الإطار لأنه في الحقيقة ليس مشروعًا. إنه اتجاه بحثي جديد، إنها طريقة جديدة للقيام بعلم الأعصاب. وأعتقد أن هذه الصيغة العامة سوف تتغلغل بالفعل في جميع مجالات العلوم لأنه يمكنك القيام بذلك مع أي نوع من النظام البيولوجي باستخدام الذكاء الاصطناعي لصياغته بشكل صريح. أعتقد أن هذا سيكون تغييرًا حقيقيًا لقواعد اللعبة، وأنا متحمس جدًا لرؤية نوع الاكتشافات التي يمكننا تحقيقها باستخدام هذا النوع من النهج.

لكن على نطاق أوسع، أنا متحمس حقًا لأن أكون قادرًا على المساهمة في كل العلوم المذهلة ذات المستوى العالمي التي تجري هنا في سالك ولرؤية التكنولوجيا التي نطورها تُستخدم في كل هذه التطبيقات الرائعة.

نيكول
نعم، هذا رائع جدا. أردت أن أطرح سؤال متابعة. لذا، مع هذه التكنولوجيا الجديدة التي تعمل عليها، أعني، نظريًا لسنوات وسنوات قادمة، هل سيساعد هذا العلماء على دراسة أنظمة مختلفة في الجسم، ربما بدون استخدام نموذج حيواني وبدلاً من ذلك استخدام هذه التكنولوجيا فقط؟ أفترض أنه، كما تعلمون، بمجرد أن يتم التعلم، يمكنك تسريعه ويمكنك اختبار الفرضيات بسرعة كبيرة.

تالمو
أعتقد أن هذا هو الوعد الحقيقي لهذا الشيء. لكنني أعتقد أنك نجحت في ذلك تمامًا. هذا هو بالضبط. إنها القدرة على توليد فرضيات قابلة للاختبار ثم تكرارها من خلال القدرة على دمج النتائج التجريبية مرة أخرى لتحسينها باستمرار.

نيكول
حسنًا، نحن بالتأكيد نتطلع لرؤية ما سيأتي بعد ذلك.

في هذه الأثناء، أريد فقط أن أشكركم كثيرًا على حضوركم في البودكاست اليوم. لقد كان من دواعي سروري التحدث معك والتعرف على طريقك إلى سالك وكل ما أنجزته حتى الآن وكل ما لديك في العمل.

تالمو
نعم. شكرا جزيلا لاستضافتي لك. أنا متحمس للغاية بشأن هذا.

عبر الصوت
Beyond Lab Walls هو من إنتاج مكتب سالك للاتصالات. للاستماع إلى أحدث القصص العلمية الصادرة عن Salk، اشترك في البودكاست الخاص بنا وقم بزيارة Salk.edu للانضمام إلى قناتنا الإعلامية الحصرية الجديدة، Salk Streaming. ستجد هناك مقابلات مع علمائنا، ومقاطع فيديو عن دراساتنا الأخيرة، ومحاضرات عامة لأساتذتنا المشهورين عالميًا. يمكنك أيضًا استكشاف مجلتنا الحائزة على جوائز، Inside Salk، والانضمام إلى نشرتنا الإخبارية الشهرية للبقاء على اطلاع على آخر المستجدات حول العالم داخل هذه الجدران.