يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في العديد من الصناعات، ويستكشف العلماء إمكاناته لإحداث ثورة في مجالهم. في عام 2021، اقترح العالم الياباني هيرواكي كيتانو “تحدي تورينج نوبل” (Nobel Turing Challenge)، لتشجيع الباحثين على إنشاء “عالِم ذكاء اصطناعي” قادر على إجراء أبحاث بشكل مستقل تستحق جائزة نوبل بحلول عام 2050. ومع استمرار تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي فإن السؤال الذي يدور في أذهان الجميع هو، هل نرى فوز الذكاء الاصطناعي بنوبل؟
محتويات المقال :
هل يمكن للآلات أن تفكر مثل البشر؟
لفهم ذلك، دعونا نتعمق في تاريخ الذكاء الاصطناعي. مصطلح “الذكاء الاصطناعي” تمت صياغته في عام 1956 من قبل عالم الكمبيوتر جون مكارثي، الذي عرفه بأنه “علم وهندسة صنع الآلات الذكية”. منذ ذلك الحين، تطور الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ، حيث أصبح التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق جزءًا لا يتجزأ من هذا المجال.
أحد الأهداف الأساسية لأبحاث الذكاء الاصطناعي هو إنشاء آلات يمكنها محاكاة الإدراك البشري. ويتضمن ذلك تطوير خوارزميات يمكنها تحليل كميات هائلة من البيانات، والتعرف على الأنماط، وعمل تنبؤات أو قرارات بناءً على تلك البيانات. رغم أن أنظمة الذكاء الاصطناعي حققت تقدماً هائلاً في السنوات الأخيرة، إلا أنها لا تزال متخلفة عن الذكاء البشري في العديد من الجوانب.
على سبيل المثال، في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكنه معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة، فإنه غالبًا ما يواجه صعوبة في فهم السياق والفروق الدقيقة والتفاصيل الدقيقة للتواصل البشري. بالإضافة إلى ذلك، تفتقر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء العاطفي والإبداع والحدس الذي يعتبره البشر أمرًا مفروغًا منه.
آدم وحواء
قد يبدو مفهوم الروبوتات العلمية وكأنه خيال علمي، لكنه حقيقة موجودة منذ أكثر من عقد من الزمن. في عام 2009، ابتكر البروفيسور روس كينغ وفريقه “الروبوت العالِم آدم”، أول آلة تقوم باكتشافات علمية بشكل مستقل. كان هذا بمثابة بداية حقبة جديدة في البحث العلمي، حيث يمكن للآلات تعزيز القدرات البشرية وتسريع عملية الاكتشاف.
ومنذ ذلك الحين، تم تطوير حوالي 100 “روبوتات علماء”، وفقًا لكينج. هذه الآلات قادرة على تكوين الفرضيات، وتصميم التجارب، واختبارها بشكل مستقل. يمكنهم حتى برمجة الروبوتات المخبرية لإجراء التجارب والتعلم من هذه العملية.
جاء إنجاز آدم عندما اكتشف وظائف جديدة للجينات في الخميرة لم تكن معروفة من قبل. وعلى الرغم من أن هذا الاكتشاف اعتبر “متواضعا”، إلا أنه لم يكن “تافها” أيضا. أظهر هذا الإنجاز أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تقديم مساهمات علمية جديدة، مما يمهد الطريق للاكتشافات المستقبلية التي يقودها الذكاء الاصطناعي.
وفي وقت لاحق، تم إنشاء عالم روبوتي ثانٍ، أطلق عليه اسم “حواء”، لدراسة الأدوية المرشحة لعلاج الملاريا وأمراض المناطق الاستوائية الأخرى.
يتمتع علماء الروبوتات مثل آدم وحواء بالعديد من المزايا مقارنة بالعلماء البشر. إنهم يعملون على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، بتكلفة أقل ويسجلون كل تفاصيل العملية بدقة. هذه المزايا تجعل من آدم شريكًا جذابًا للعلماء البشر، الذين يمكنهم التركيز على التفكير العالي المستوى بينما يتولى آدم التجارب الشاقة.
ومع ذلك، يعترف مبدعو آدم بأن الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيدًا عن أن يكون عالمًا يستحق جائزة نوبل. ولتحقيق ذلك، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي “أكثر ذكاءً” وقادرًا على “فهم الصورة الأكبر”. ومع ذلك، فإن عمل آدم الرائد قد مهد الطريق لباحثي الذكاء الاصطناعي المستقبليين لدفع حدود الاكتشافات العلمية.
تحدي تورينج نوبل
يعد تحدي تورينج نوبل، الذي اقترحه العالم الياباني هيرواكي كيتانو، هدفًا طموحًا لإنشاء “عالم ذكاء اصطناعي” قادر على إجراء أبحاث بشكل مستقل يستحق جائزة نوبل بحلول عام 2050. ولا يقتصر هذا التحدي على بناء آلة يمكنها معالجة البيانات فقط، ولكن حول إنشاء ذكاء اصطناعي يمكنه التفكير وإجراء اكتشافات علمية جديدة مثل الإنسان.
ولتحقيق ذلك، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على صياغة الفرضيات، وتصميم التجارب، واختبارها، كل ذلك دون تدخل بشري. إن فوائد مثل هذا الذكاء الاصطناعي واضحة: فهو قادر على تسريع التقدم العلمي، وخفض التكاليف، والعمل على مدار الساعة. ولكن يبقى السؤال: هل يمكن أن نرى فوز الذكاء الاصطناعي بنوبل؟
نقاط الضعف
من الأمثلة على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في العلوم هو ألفا فولد (AlphaFold)، وهو نموذج ذكاء اصطناعي طورته شركة (Google DeepMind)، والذي يستخدم للتنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات بناءً على حمضها الأميني.
كان العلماء يعلمون أن هناك علاقة بين الأحماض الأمينية والشكل النهائي ثلاثي الأبعاد للبروتينات. ومن ثم يمكنهم استخدام التعلم الآلي للعثور عليها. إن تعقيد مثل هذه الحسابات كان شاقًا للغاية بالنسبة للبشر.
ولكن حالة ألفا فولد توضح أيضًا إحدى نقاط الضعف في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية مثل ما يسمى بالشبكة العصبونية الاصطناعية (neural networks). إنها ماهرة جدًا في تحليل كميات هائلة من المعلومات والتوصل إلى إجابة، لكنها ليست جيدة جدًا في تفسير سبب صحة هذه الإجابة.
وبالرغم من أن أكثر من 200 مليون بنية بروتينية تنبأت بها ألفا فولد “مفيدة للغاية”، إلا أنها “لا تعلمنا أي شيء عن علم الأحياء الدقيقة. ومع ذلك، فإن العمل الرائد الذي قامت به ألفا فولد أدى إلى قيام الخبراء بوضع العقول وراءه كمرشحين رئيسيين لجائزة نوبل.
المصدر
Will AI one day win a Nobel Prize? | phys.org
Author: أخبار علمية
سعدنا بزيارتك، جميع مقالات الموقع هي ملك موقع الأكاديمية بوست ولا يحق لأي شخص أو جهة استخدامها دون الإشارة إليها كمصدر. تعمل إدارة الموقع على إدارة عملية كتابة المحتوى العلمي دون تدخل مباشر في أسلوب الكاتب، مما يحمل الكاتب المسؤولية عن مدى دقة وسلامة ما يكتب.
التعليقات :