
رغم الفوائد الهائلة، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في مجال علم النفس يثير العديد من التساؤلات الأخلاقية.
التدوينة السابقة الصين تنافس “كلوب هاوس” بتطوير تطبيقات مبتكرة
يقول الدكتور "ديفيد نوفيلو-أورتيز" المستشار الإقليمي للبيانات والصحة الرقمية في منظمة الصحة العالمية/ أوروبا، والمشارك في الدراسة: "نظراً للاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، من الهام تقييم الوضع الحالي لتطبيق الذكاء الاصطناعي في أبحاث الصحة النفسية للإعلام بشأن الاتجاهات والفجوات والفرص والتحديات".
لا يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي فقط في تشخيص الحالات النفسية. يجب أن تظل هذه التقنيات مكملة لعمل الأخصائيين النفسيين، وليس بديلًا عنهم.
الذكاء الاصطناعي يفتح آفاقًا جديدة في علم النفس، لكنه يأتي مع تحديات تحتاج إلى معالجتها بحكمة. في المستقبل، قد يصبح الذكاء الاصطناعي شريكًا أساسيًا في فهم العقل البشري وتقديم خدمات نفسية مبتكرة، لكن يظل الدور الإنساني جوهريًا لضمان نجاح هذا التكامل.
من المتوقع أن يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور ليصبح أكثر تكيفًا مع احتياجات الإمارات الصحة النفسية. في المستقبل، قد يتم دمج التعلم العميق مع الاستشارات النفسية لتقديم توصيات أكثر دقة وفعالية.
بالتوازي مع ذلك، أثبت الذكاء الاصطناعي نفسه بصفته أداة جديدة في تخطيط خدمات الصحة النفسية، وكذلك في تحديد ومراقبة مشكلات الصحة النفسية في الأفراد والسكان؛ إذ يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تستخدم البيانات الصحية المركَّزة - المتاحة في مجموعة من التنسيقات، مثل السجلات الصحية الإلكترونية والصور الطبية والملاحظات السريرية المكتوبة - لتلقين المهام، ودعم الأطباء، وتعميق فهم أسباب الاضطرابات المعقدة.
التعلم القائم على التفسير، التعلم القائم على الأهمية، وبرمجة المنطق استقرائي، والتفكير المنطقى وفقا للحالة:
أبحاث الذكاء الاصطناعي في الأسطورة، والرواية والتكهنات
ذكاء اصطناعي رمزي — اتصالية — الذكاء الاصطناعي الأخلاقي — تعلم الآلة
ابق على اطلاع بأحدث البرامج التعليمية والأفكار لدينا من خلال الانضمام إلى النشرة الإخبارية لدينا.
من خلال مراقبة أنماط النوم، النشاط، الامارات والتفاعل الاجتماعي، يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ بأزمات نفسية محتملة وتقديم تحذيرات مبكرة.
وهناك مجموعة واسعة من المصنفين متاحة، ولكل منها نقاط قوتها ونقاط ضعفها. ويعتمد أداء المصنف بشكل كبير على خصائص البيانات المراد تصنيفها. لا يوجد تصنيف واحد يعمل على النحو الأفضل في كل المشاكل وهو ما يشار إليه بنظرية «لا توجد وجبة غذاء مجانية».
تشجيع الدراسات التي تبحث في كيفية تحسين أداء الذكاء الاصطناعي في المجالات النفسية.