Simulated Light Schedules for Sleep-Wake Adjustments: Exploring the Incorporation of Reinforcement Learning

على مدار معظم فترات التاريخ البشري، كانت ساعاتنا الداخلية مضبوطة وفقاً للشمس. كنا نستيقظ مع الفجر وننام مع الغسق، في إيقاع يتزامن مع الضوء الذي يلامس أعيننا. أما اليوم، فنحن نعيء في عالم من الضوء الاصطناعي الذي لا ينطفئ حقاً. هذا التوهج المستمر يمكن أن يربك نظام التوقيت البيولوجي للجسم، مما يؤدي إلى نوم يشعر المرء بأنه سطحي، أو يقظة تأتي في الوقت الخطأ. لقد عرف العلماء منذ زمن طويل أن الضوء هو الإشارة الأساسية التي تخبر أجسامنا متى ترتاح ومتى تكون نشطة، أكثر من الطعام أو درجة الحرارة أو الضوضاء. ولإصلاح جدول النوم المضطرب، اعتمد الباحثون تقليدياً على خطط صارمة، وغالباً ما تكون غير مريحة، تجبر الناس على التحديق في أضواء ساطعة أو الجلوس في ظلام دامس في أوقات محددة. هذه الأساليب تنجح من الناحية النظرية ولكن من الصعب الحفاظ عليها في الحياة الواقعية، حيث يمتلك الناس وظائف وعائلات وحياة اجتماعية لا تتناسب مع جدول مخبري مثالي. كان التحدي يكمن في إيجاد طريقة لاستخدام الضوء لدفع الجسم بلطف نحو إيقاع صحي دون مطالبة الشخص بالتخلي عن روتينه اليومي.

لق-د اتخذ فريق من الباحثين في جامعة موناش ماليزيا نهجاً جديداً لهذه المشكلة من خلال تعليم الكمبيوتر كيفية تصميم جداول الضوء هذه. وبدلاً من استخدام مجموعة ثابتة من القواعد أو دليل تعليمات مكتوب مسبقاً، بنوا نظاماً يستخدم نوعاً من الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم "التعلم التعزيزي". تخيل طالباً يتعلم العزف على آلة موسيقية؛ فهو يجرب نوتة، ويستمع ليرى إن كانت تبدو صحيحة، ثم يعدل وضعية أصابعه للمحاولة التالية. طبق الباحثون نفس منطق التجربة والخطأ هذا على الضوء. لقد أنشأوا إطاراً رقمياً يعمل فيه خوارزمية الكمبيوتر كطالب، يحاول تعديل تعرض الشخص للضوء يومياً لتحقيق هدف نوم محدد. الكمبيوتر لا يخمن فحسب؛ بل يتعلم من قاعدة بيانات للسلوك البشري الحقيقي. فهو ينظر في كيفية ارتباط أنماط الضوء بالوقت الذي ينام ويستيقظ فيه الناس فعلياً، ثم يقوم بتعديل جدول الضوء بشكل تكراري ليرى ما إذا كان ذلك سيقرب الشخص من وقت نومه المنشود.

لتدريب هذا النظام، احتاج الباحثون أولاً إلى بيانات من العالم الحقيقي. فقد استعانوا بـ 19 شاباً، معظمهم من طلاب الجامعات، وطلبوا منهم ارتداء جهازين صغيرين لمدة ستة أيام. أحد الجهازين، الذي يُلبس كقلادة، قاس الضوء الذي يصطدم بأعينهم طوال اليوم، ولم يقتصر على قياس السطوع فحسب، بل شمل أيضاً ألوان الضوء المحددة التي تؤثر على الساعة البيولوجية للجسم. أما الجهاز الآخر، الذي يُلبس في المعصم، فقد تتبع حركتهم لتحديد متى كانوا نائمين ومتى كانوا مستيقظين بالضبط. كما طلب الفريق من المشاركين الاحتفاظ بمذكرات نوم بسيطة. ومن هذه البيانات، قام الباحثون بتجميع المشاركين في خمس فئات متميزة بناءً على متوسط أوقات نومهم وكفاءة نومهم. سمح هذا التقسيم بمعاملة "أنواع النوم" كأهداف، تماماً كما قد يصنف المدرب الرياضيين حسب أسلوب جريهم الطبيعي.

تضمن جوهر الدراسة خطوتين رئيسيتين. أولاً، بنى الفريق نموذج تصنيف، وهو نوع من برامج الكمبيوتر التي يمكنها النظر في جدول ضوء لمدة ستة أيام والتنبؤ بفئة النوم التي ينتمي إليها الشخص من بين الفئات الخمس. اختبروا هذا النموذج على بيانات جديدة ووجدوا أنه يمكنه تحديد فئة النوم بدقة عالية. أصبح هذا النموذج هو "المعلم" للجزء الثاني من النظام. في المرحلة الثانية، استخدموا خوارزمية التعلم التعزيزي لإنشاء جداًول ضوء جديدة. بدأ الكمبيوتر بالروتين الضوئي الأصلي للشخص وأُعطي هدفاً: "غير هذا الجدول بحيث ينتهي الأمر بالشخص في فئة نوم مختلفة". قامت الخوارزمية بإجراء تعديلات صغيرة على مستويات الضوء، مثل خفض الإضاءة في المساء أو زيادة السطوع في الصباح، ثم سألت نموذج التصنيف: "هل دفعنا هذا التغيير نحو الهدف؟". إذا كانت الإجابة نعم، احتفظ الكمبيوتر بهذا التغيير؛ وإذا لم تكن كذلك، جرب شيئاً آخر. تكررت هذه العملية آلاف المرات حتى وجدت الخوارزمية جدولاً نجح في تغيير نمط النوم المتوقع.

أظهرت النتائج أن الكمبيوتر يمكنه بالفعل إنشاء جداول ضوء تنقل الناس نحو أنماط نوم واستيقاظ مختلفة. بالنسبة لبعض فئات النوم، بدت الجداول التي أنشأها الكمبيوتر مشابهة جداً لأنماط الضوء الطبيعية التي لاحظها الباحثون لدى مشاركيهم. ومع ذلك، بالنسبة لفئات أخرى، أنشأ الكمبيوتر جداول مختلفة تماماً عما يختبره الناس طبيعياً، حيث اقترح أحياناً مستويات ضوء قد يكون من الصعب تحقيقها باستخدام الإضاءة المنزلية القياسية. قام الباحثون بمحاكاة ما سيحدث للساعة البيولوجية للجسم إذا اتبع شخص ما الجداول التي أنشأها الكمبيوتر. وفي عدة حالات، أشارت عمليات المحاكاة إلى أن الجداول ستنجح في تغيير توقيت إفراز الميلاتونين، وهو الهرمون الذي يعطي إشارة للجسم بأن وقت النوم قد حان. ومع ذلك، سلطت الدراسة الضوء أيضاً على قصور حاسم: فقد دفع الكمبيوتر أحياناً مستويات الضوء إلى حدود قصوى ليست عملية في الحياة اليومية. وهذا يشير إلى أنه بينما تعمل هذه التكنولوجيا، يجب موازنتها بعناية مع ما هو ممكن فعلياً للقيام به من قبل الإنسان.

لا تدعي الدراسة أنها حلت مشكلة اضطرابات النوم أو أنها وجدت علاجاً مثالياً لخلل التوقيت (jet lag). بدلاً من ذلك، هي تستعرض طريقة جديدة لإنشاء خطط ضوئية مخصصة. ويؤكد الباحثون أن عملهم هو نموذج أولي، ونقطة انطلاق تثبت مفهوم استخدام التعلم الآلي لتصميم "حميات ضوئية". كما أشاروا إلى أن بياناتهم جاءت من مجموعة صغيرة من الشباب الأصحاء، لذا لا يمكن تطبيق النتائج بعد على الجميع، مثل كبار السن أو الأشخاص الذين يعانون من حالات صحية معينة. علاوة على ذلك، ولأن النظام يعتمد على التنبؤ بأنماط النوم بناءً على الضوء بدلاً من قياس الكيمياء الداخلية للجسم مباشرة، فإن النتائج تستند إلى عمليات المحاكاة والأنماط الإحصائية بدلاً من الإثبات الفسيولوجي المباشر. ويقترح المؤلفون أنه لكي تصبح هذه التكنولوجيا أداة عملية، ستحتاج إلى الاختبار على مجموعات أكبر بكثير من الناس وتطويرها لضمان أن جداول الضوء التي تنشئها ليست فعالة فحلاً، بل واقعية أيضاً في اتباعها.

في النهاية، يفتح هذا البحث باباً لمستقبل أكثر مرونة لعلوم النوم. فمن خلال الابتعال عن القواعد الصارمة التي تناسب الجميع والتوجه نحو أنظمة تعلم تكيفية، قد يتمكن العلماء في النهاية من تقديم توصيات ضوئية تتناسب بسلاسة مع حياة الشخص الفعلية. لا يحتاج الكمبيوتر إلى إجبار الشخص على التحديق في ضوء ساطع لمدة ساعة؛ بل يمكنه اقتراح تغييرات طفيفة في إضاءة المنزل أو المكتب تتراكم عبر الأيام لإعادة ضبط ساعة الجسم بلطف. وبينما لا تزال النسخة الحالية من النظام في مراحلها الأولى، فإن القدرة على إنشاء هذه الجداول المخصصة باستخدام التعلم التعزيزي تمثل خطوة كبيرة للأمام. إنها تنقل التركيز من ما هو ممكن نظرياً في المختبر إلى ما يمكن تحقيقه في العالم الحقيقي، مما يوفر مساراً واعداً لنوم أفضل للأشخاص الذين يتعاملون مع عالم لا ينام حقاً.