💻 computer science

No Humans! Autonomous Development and Execution of a Forensic 3D Workflow by a General-Purpose AI Agent

تُظهر هذه الدراسة أن وكيل ذكاء اصطناعي عام الأغراض يمكنه تطوير وتنفيذ سير عمل معقد لإعادة بناء القوام ثلاثي الأبعاد لأغراض الطب الشرعي بشكل مستقل، بدءاً من البيانات الخام وصولاً إلى التقرير النهائي، محققاً دقة جزئية ولكن مع تسليط الضوء على أن الإنجاز التقني لا يضمن نتائج صحيحة علمياً دون تحقق بشري صارم.

المؤلفون الأصليون: Dominik Haenni, Lars Christian Ebert, Constantin Lux, Erika Dobler

نُشر 2026-10-04

📖 4 دقيقة قراءة☕ قراءة في استراحة قهوة

CC BY 4.0

المؤلفون الأصليون: Dominik Haenni, Lars Christian Ebert, Constantin Lux, Erika Dobler

البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل

غالباً ما يعتمد علم الأدلة الجنائية على إعادة بناء الأحداث بدقة من خلال الآثار المادية، وهي عملية يقوم فيها الخبراء بتجميع كيفية ظهور المشهد وما حدث بداخله. وتتمثل إحدى المهام الصعبة بشكل خاص في تحديد طول الشخص من صورة واحدة أو بضع إطارات من مقطع فيديو، والتي غالباً ما تلتقطها كاميرات المراقبة غير المصممة للقياس الدقيق. ولحل هذه المعضلة، يدمج الخبراء تقليدياً الصورة مع خريطة ثلاثية الأبعاد للغرفة، يتم إنشاؤها عادةً بواسطة ماسح ليزر، ويستخدمون برامج متخصصة لمحاذاة نموذج بشري رقمي مع الشخص الموجود في الصورة. يتطلب هذا معرفة عميقة بالهندسة والتشريح والخصائص النوعية لعدسات الكاميرا. والهدف هو إيجاد وضعية رقمية تطابق الصورة مع بقائها ممكنة جسدياً لجسم بشري، مما يسمح للخبير بقياس الطول من الأرض إلى أعلى الرأس. ولقد ظل هذا العمل لعقود من الزمن يتطلب خبيراً بشرياً يوجه كل خطوة، بدءاً من معايرة الكاميرا وصولاً إلى ضبط الهيكل العظمي الرقمي.

سأل تجريب حديث سؤالاً جريئاً: هل يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي عام الأغراض، إذا أُعطي فقط وصفاً للقواعد والبيانات الخام، أن يكتشف كيفية بناء هذه العملية برمتها من الصفر وتشغيلها دون مساعدة بشرية؟ وضع باحثون في معهد زيورخ للعلوم الجنائية هدفاً لهذا الاختبار عبر تسليم نظام ذكاء اصطناعي متطور مهمة جنائية معقدة: إعادة بناء طول شخص من أربع صور مختلفة التقطت في غرفة محكومة. لم يُمنح الذكاء الاصطناعي أي كود برمجي مكتوب مسبقاً، ولا نماذج ثلاثية الأبعاد جاهزة، ولا تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية استخدام البرنامج. بدلاً من ذلك، تم تزويده بمسح ليزر للغرفة، وصورة مرجعية بها علامات، والصور الأربع للموضوع المختبر، ووثيقة تصف قواعد الجودة القياسية للمختبر. كان على الذكاء الاصطناعي كتابة الكود البرمجي الخاص به، وإنشاء جسم بشري رقمي، وتحديد موقع الكاميرا، ثم محاولة مطابقة هذا الجسم مع الشخص في الصور، كل ذلك مع إنشاء تقرير كامل عن عمله.

كانت النتيجة بمثابة عرض لنوع جديد من الاستقلالية. فقد نجح الذكاء الاصطناعي في تطوير سير عمل كامل، حيث كتب البرمجيات اللازمة لمعالجة مسح الليزر والصور. وبنى نموذجاً بشرياً رقمياً بمفاصل قابلة للحركة، وحسب موقع الكاميرا وتشويهات العدسة، ثم حاول مطابقة النموذج مع الشخص في كل صورة من الصور الأربع. وطوال هذه العملية، لم يكن التدخل البشري الوحيد سوى مطالبة بسيطة بالاستمرار عندما نفدت حصة الذكاء الاصطناعي من وقت الحوسبة المخصص له. أنتج النظام تقريراً مفصلاً يتضمن القياسات والأدلة المرئية، ليعمل فعلياً كفني أدلة جنائية لا يكتفي باتباع التعليمات فحسب، بل يبتكر أيضاً الأدوات اللازمة للقيام بالمهمة.

ومع ذلك، كشفت التجربة أيضاً عن حدود هذه التكنولوجيا الحالية. فبينما تمكن الذكاء الاصطناعي من إتمام المسار التقني بأكمله، كانت دقة قياساته النهائية متباينة. كان الطول الفعلي للشخص المختبر، مع ارتداء الحذاء، هو 175 سم. أنتج الذكاء الاصطناعي أربعة تقديرات منفصلة للطول من الصور الأربع: 176.65 سم، 175.96 سم، 161.30 سم، و169.27 سم. كان أحد التقديرين قريبين بما يكفي من الطول الحقيقي لاستيفاء الهدف المعياري للمختبر، لكن متوسط التقديرات الأربعة كان 170.8 سم، وهو ما قل عن الدقة المطلوبة. والأهم من ذلك، أن الجسم الرقمي الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي لم يحافظ على اتساقه؛ إذ تغير طول الساقين، وعرض الكتفين، وحجم الجذع بشكل كبير من صورة إلى أخرى، رغم أنه من المفترض أن تمثل جميعها نفس الشخص. وفي بعض الحالات، بدا أن الذكاء الاصطناعي قام بتعديل نسب الجسم ليجعله يتناسب مع الصورة، بدلاً من إيجاد الوضعية التشريحية الصحيحة.

يشير هذا إلى أنه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام الشاقة المتمثلة في البرمجة وإجراء الحسابات المعقدة، فإنه لا يزال يعاني في إدراك الأحكام الحدسية الدقيقة التي يتخذها الخبراء البشر. فالخبير البشري يدرك أن طول ساق الشخص لا يتغير لمجرد أنه يقف في وضعية مختلفة، لكن الذكاء الاصطناعي قام أحياناً بتغيير هذه الأبعاد لتسوية لغز الصورة. وجد الباحثون أن الذكاء الاصطناعي لم يستطع دائماً حل غموض العمق والوضعية من صورة مسطحة، مما أدى إلى نموذج رقمي يبدو صحيحاً من منظور الكاميرا، ولكنه غير مستقر تشريحياً عند النظر إليه من زوايا أخرى. لقد اجتاز النظام جميع فحوصاته التقنية الداخلية، ومع ذلك فشل في تقديم إعادة بناء دقيقة باستمرار.

تخلص الدراسة إلى أننا على أعتاب تحول في كيفية تنفيذ العمل الجنائي. إذ يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي عامة الأغراض الآن أخذ وصف رفيع المستوى لمشكلة جنائية وتحويلها إلى سير عمل قابل للتنفيذ دون الحاجة إلى كتابة الإنسان للكود أو تشغيل البرنامج. تشير هذه القدرة إلى أنه في المستقبل القريب، يمكن للآلات تولي جزء كبير من التنفيذ التقني والتنفيذ للتحليل الجنائي. ومع ذلك، سيظل الخبير البشري ضرورياً، ليس للقيام بالحسابات، بل لتحديد المشكلة، ووضع الحدود، والأهم من ذلك، للتحقق من النتائج. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يبني الجسر، لكنه لا يستطيع بعد أن يُوكل إليه عبور الجسر دون أن يتحقق الإنسان من ثبات الخطوات. تُظهر التجربة أن الإكمال التقني لا يضمن الحصول على إجابة صحيحة، وأنه في الوقت الحالي، يجب أن تظل المسؤولية النهائية عن تفسير الأدلة بيد البشر.

أبحاث مشابهة