#برمجة الأرشيف

ماذا تعرف عن الـ«الإكسينوبوتات-xenobots»: روبوتات صُنعت من خلايا حية؟

ماذا تعرف عن الـ «الإكسينوبوتات-xenobots»: روبوتات صُنعت من خلايا حية؟

تُعرفُ الخلايا الجذعية المأخوذة من أجنة الضفادع على قدرتها على التحول إلى خلايا جلد وخلايا نسيج القلب، هذا في حال سُمِحَ لها بمتابعة نموها الطبيعي. لكن في ظروفٍ أخرى والّتي تشمل التكوينات المصصمة من قبل الخوارزميات والبشر، تم تكوين شئ جديد من هذه الخلايا: أول روبوتات أُنشِأت بالكامل من خلايا حية.

تم تسمية هذه الروبوتات بـ xenobots. النقط الصغيرة الحجم التي تحتوي على ما يتراوح من 500 إلى 1000 خلية والتي تمكنت من التنقل عبر طبق بتري والتنظيم الذاتي وحتى نقل الحمولات الضئيلة. هذه الـ xenobots لا تشبه أي كائنٍ حيٍ أو عضوٍ رأيناه أو أنشأناه حتى الآن.

هناك الكثير من الإمكانات للآلات الحية المصممة لمجموعة متنوعة من الأغراض، بدءًا من توصيل الأدوية للأماكن المستهدفة وحتى المعالجة البيئية. وهذا أمر رائعٌ للغاية.

وقال عالم الكمبيوتر وأخصائي الروبوتات جوشوا بونجارد من جامعة فيرمونت:

“إنها آلةٌ حية جديدة. ليست روبوتًا تقليديًا ولا نوعًا معروفًا من الحيوانات. إنها فئةٌ جديدةٌ من صُنع الإنسان: كائنٌ حيٌ قابلٌ للبرمجة.”

يتطلب تصميم الـ xenobots استخدام الحاسوب العملاق، وخوارزمية يمكن أن تجمع عملياً بضع مئات من خلايا قلب وجلد الضفدع في تكوينات مختلفة (إلى حد ما مثل طوب ليغو)، ومحاكاة النتائج.

سيقوم العلماء بتعيين النتيجة المرجوة – مثل الحركة – وستقوم الخوارزمية بإنشاء تصميمات مرشحة تهدف إلى إنتاج تلك النتيجة. تم تصميم الآلاف من تكوينات الخلايا بواسطة الخوارزمية، مع مستوياتٍ متفاوتة من النجاح.

تم التخلص من التكوينات الأقل نجاحًا للخلايا، وتم الاحتفاظ بالأنواع الأكثر نجاحًا وتنقيحها.

بعد ذلك، اختار الفريق التصميمات الواعدة للبناء الجسدي من الخلايا التي يتم حصادها من القيطم الأفريقي «Xenopus Laevis». وتم هذا العمل المضني باستخدام ملاقط مجهرية وقطب كهربائي.

عندما تم تجميعها أخيرًا، كانت التكوينات في الواقع قادرةً على التحرك، وفقًا لعمليات المحاكاة. تعمل خلايا الجلد كنوع من السقالات لتجميع كل شيء معًا، في حين أن انقباض عضلات خلايا القلب تعمل على دفع الـ xenobots.

تحركت هذه الآلات في بيئةٍ مائيةٍ لمدةٍ تصل إلى أسبوعٍ دون الحاجة إلى مزيدٍ من العناصر الغذائية، حيث كانت تعمل بالطاقة المُزودة من مخازن الطاقة ’المحملة مسبقًا’ بشكل دهون وبروتينات.

أحد التصاميم احتوى ثقبًا واحدًا في منتصفه في محاولةٍ للحد من السحب. وجد الفريق أن هذا الثقب يمكن أن يمّر بـ «تكيّف مسبق-Exaptation» ليصبح كيسًى لنقل الأشياء. حيث أنهم أثناء تطويرهم التصميم، قاموا بدمج الكيس ونقل أشياء عن طريق محاكاة.
نقلت الـ xenobots أشياء من أماكن إلى أخرى. عندما كانت بيئتهم مليئة بالجسيمات المبعثرة، عملت الـ xenobots تلقائيًا معًا، متحركةً بشكلٍ دائريٍ لدفع الجسيمات إلى مكانٍ واحد.

إنه عملٌ رائع. وفقًا للباحثين، يمكن أن توفر جهودهم نظرة ثاقبة لا تقدر بثمن حول كيفية تواصل الخلايا والعمل معًا.

على الرغم من أن الفريق يصف الخليا بكونها “حية”، إلا أن ذلك قد يعتمد على كيفية تعريف الكائنات الحية. هذه الكائنات غير قادرة على التطور من تلقاء نفسها، لا تملك أجهزةً تناسلية، لذا فهي غير قادرةٍ على التكاثر.

عندما تنفد العناصر الغذائية في الخلايا، تصبح الـ xenobots ببساطة مجموعةً صغيرةً من الخلايا الميتة. (وهذا يعني أيضًا أنها قابلةٌ للتحلل، مما يمنحها ميزةً أخرى على الروبوتات المعدنية والبلاستيكية.)

على الرغم من أن الحالة الحالية للإكسينوبوتات غير مؤذيةٍ نسبيًا، إلا أن هناك إمكانيةً للعمل في المستقبل لدمج خلايا الجهاز العصبي، أو تطويرها في أسلحةٍ بيولوجية. نظرًا لتوسع مجال البحث هذا، سيكون هناك حاجةٌ لكتابة المبادئ التوجيهية والأخلاقيات.

ولكن هناك الكثير من الإمكانات الجيدة أيضًا.

وقال عالم الأحياء مايكل ليفين من جامعة تافتس:

“يمكننا أن نتخيل العديد من التطبيقات المفيدة لهذه الروبوتات الحية التي لا تستطيع الأجهزة الأخرى القيام بها. مثل البحث عن مُرَكباتٍ ضارةٍ أو تلوثٍ إشعاعي، وجمع الميكروبلاستيك في المحيطات، والحركة داخل في الشرايين لإزالة الخثرات.”

تم نشر البحث في مجلة PNAS، وقد جعل الفريق الشيفرة المصدرية متاحةً مجانًا على Github.

المصدر: Science Alert

إقرأ أيضًا: هل يستبدل الذكاء الاصطناعي دور المصمم؟

هل يستبدل الذكاء الاصطناعي دور المصمم؟

وفقًا لـ “صحيفة الإيكونومست” سيتم استبدال 47٪ من العمل الذي ينجزه البشر بالروبوتات بحلول عام 2037، حتى تلك المرتبطة بالتعليم الجامعي التقليدي. على مدى 50 عامًا، كان البشر قلقون من قيام الآلات بوظائفهم، وفي بعض الحالات، تحول هذا الخوف الى حقيقة. ولكن في مجالات التصميم يجني المصممون المبدعون فوائد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning) في التصميم والعمارة. فيوفر المصممون المزيد من الوقت للإبداع، بينما تتعامل أجهزة الكمبيوتر مع المهام التكرارية المعقدة التي تعتمد على البيانات. لكن التقدم الحقيقي في المجال يعني تحدي التعاريف التقليدية للتصميم والمصممين واعادة تعريف دور المصمم، من العمارة إلى الهندسة إلى التصنيع.

في حين أن بعض المصممين سيواجهون صعوبة في التخلص من النماذج التقليدية، سيشجع آخرون الحرية الإبداعية الجديدة التي يوفرها التعلم الآلي في العمارة. ورؤية هذه التطورات كأدوات بدلاً من عقبات يمكن أن يؤدي إلى التحرر من قيود النماذج القديمة التقليدية لدور المصمم.

تشجيع الذكاء الاصطناعي لأتمتة التصميم

يطلق مصطلح (أتمتة – Automation) على إسناد المهام التي كان يقوم بها الانسان أو المهام المستحيل القيام بها الى الآلة، لتصبح مهام آلية تلقائية. ويأخذ المجتمع الحديث الأتمتة كأمرًا مفروغًا منه. وبينما قد لا يُطلق عليهم مصطلح “روبوتات”، لكن الهواتف والطابعات وأجهزة الميكروويف والسيارات والمساعد الصوتي “اليكسا”، كلها مهام آلية لكن يتم إجراؤها يدويًا. وبالرغم أن التقنيات الآلية ليست جديدة؛ لكنها تتطور مؤخرًا، بنفس الطريقة التي يتطور بها العقل البشري وبالطريقة التي يعالج بها المعلومات.

العمليات الآلية هي بالفعل جزء لا يتجزأ من التصميم؛ لكننا سميناهم بشكل مختلف. يقول Jim Stoddart من استوديو The Living للعمارة:

“إذا كنت أقوم بتصميم شيء في برنامج (Revit)، وينتج البرنامج تلقائيًا مستندات منسقة لبناء هذا الشيء، فإنها أتمتة. إنه يفعل كل الأشياء التي اعتدت فعلها يدويًا.”

توفر الحوسبة المتطورة مزيدًا من الفرص لموازنة ذكاء الإنسان والآلة، مما يتيح لكل منهما القيام بما هو أفضل له. يقول Mike Mendelson، محاضر معتمد ومصمم مناهج في Nvidia Deep Learning Institute:

“إن أجهزة الكمبيوتر ليست جيدة في الحلول الإبداعية مفتوحة النهاية؛ فهذا لا يزال محجوزًا للبشر. لكن من خلال الأتمتة، يمكننا توفير وقت القيام بالمهام المتكررة، ويمكننا إعادة استثمار هذا الوقت في التصميم.”

الثقة في التصميم المعتمد على البيانات

في الوقت الحاضر،يمكن للمصممين إنشاء واختبار نماذج لا حصر لها قبل اعتماد أي تصميم فعلي في الإنشاء، مما يوفر الوقت والمال والموارد. في حين أن بعض سمات التصميم التي تساهم في خلق فراغًا “مثاليًا” -مثل الإضاءة النهارية، والمشتتات البصرية، وما إلى ذلك- يمكن قياسها كمياً، فإن تفضيلات الإنسان تميل إلى أن تكون معقدة للغاية بحيث لا يمكن قياسها يدويًا.

يقول Zane Hunzeker، مدير التصميم الإفتراضي والإنشاء في شركة Swinerton Builders:

“إن الشركة تستخدم بالفعل برنامجًا لتحسين التصميم استنادًا إلى تعليقات المستخدمين. أحد برامجنا في الواقع الافتراضي (VR) سيتتبع المكان الذي تنظر إليه، وإذا توقفت ونظرت إلى شيء لأكثر من نصف ثانية، فسيضع علامة صغيرة في تلك المنطقة، ثم تكرر هذا لـ 25 شخصًا في هذا المكتب، وبالتالي، تعرف أين يريد الناس أن ينظروا، وبعد ذلك يمكنك إدخال ذلك في التعلم الآلي. حتى تتمكن من توجيه أثاثك بطريقة محددة، على سبيل المثال.”

وعلى هذا النحو، يمكن تحسين التصميم بسهولة قبل تناول آخر رشفة من قهوة الصباح. كما يمكن أن يمتد تقييم (التصميم المعتمد على البيانات – Data-Driven Design) إلى مفاهيم عالية المستوى. كما يوضح Stoddart:

“يمكننا وضع شخص ما في الواقع الافتراضي، حيث يكون داخل الفراغ ونسأله، ‘هل هذا مثير أم لا؟ هل يشعرك بالترحيب؟ هل هو جميل؟’ بعد ذلك يمكننا تغذية تلك البيانات في نظام للتعلم الآلي بإعتباره (مشكلة تعلم خاضعة للإشراف من المصمم)، وفي الواقع، هذا البرنامج يساعدنا على التنبؤ، من بين الآلاف من التصميمات التي ننتجها، أي منها يقدم حلول مثيرة وذات صفات مكانية ومادية عالية المستوى والتي تستحق المزيد من الاستكشاف. “

إذًا كيف يمكن للبشر أن يتعلموا الثقة بالذكاء الاصطناعي في العمارة؟

يقول Stoddart إن الأمر كله يتعلق بالتحقق من صحة المخرجات (Validation):

“في الوقت الحالي يمكننا التحقق من صحة المخرجات، ويمكننا أن نثق بها، يمكننا في الواقع السماح له بالبدء في استكشاف الأفكار بمعنى أوسع. ليس فقط لتأكيد الأشياء التي نعرفها بالفعل، ولكن من الأفضل أن توضح لنا طرقًا بديلة لفعل الأشياء التي ربما لم نفكر فيها من قبل. “

ولكن هل يستبدل الذكاء الاصطناعي دور المصمم؟

قدرت “صحيفة التلغراف” احتمالية أن يستبدل الذكاء الاصطناعي لعدد 700 وظيفة، من دراسة أجرتها جامعة أكسفورد نشرت في عام 2013. والأخبار السارة أنه يتمتع المعماريون بواحد من أقل معدلات الاستبدال بالذكاء الإصطناعي (يبلغ 1.8٪)، وذلك مع مصممي الأزياء (2.1٪)، ومهندسي الفضاء (1.7٪)، وأخصائي علم الأحياء المجهرية (1.2٪)، وفناني الماكياج المسرحي (1٪)، علماء الأنثروبولوجيا (0.8 ٪) ومصممي الرقصات (0.4 ٪).

الأتمتة والذكاء الاصطناعي، في الوقت الحالي، لن يستبدل دور المصمم، ولكن هذا لا يعني أن المجال لن يخضع لتحولات عميقة في ممارسته: الكمبيوتر والبرامج تقضي على الأنشطة المتكررة الشاقة، وتزيد إنتاج المواد إلى الحد الأمثل، وتسمح بتصغير حجم المكاتب المعمارية. فمع مرور الوقت، هناك حاجة إلى عدد أقل من المعماريين لتطوير مشاريع أكثر تعقيدا.

في النهاية، لا يزال الإبداع عالم العقل البشري وحده. وبفضل الذكاء الاصطناعى، أصبح لدى البشر القدرة على خلق وتصميم العالم الذي يريدون العيش فيه وترك العمل الشاق للآلات.

المصادر:

Britannica

How Machine Learning in Architecture Is Liberating the Role of the Designer

?Will Automation Affect Architects

The Economist

The Telegraph

Unsplash

إقرأ أيضًا: كيف ستطور تكنولوجيا نمذجة معلومات البناء (BIM) من تصميم وإنشاء المباني؟

ما الّذي يمكن أن تقدمه الحوسبة المستوحاة من المخ؟

صمم باحثو ولاية بنسلفانيا جهازًا ثنائي الأبعاد يمكنه تقديم ما هو أكثر من الإجابة بـ “نعم” أو “لا”، مما قد يجعله أكثر شبهًا بالمخ من بنيات الحوسبة الحالية.

يقول الباحثون في مجلة «Nature Communications»:

“يتزايد حجم التعقيد أيضًا بسبب عدم قابلية التوسع في «هيكلة فون نيومان-Von Neumann Computing Architecture» التقليدية للحوسبة وعصر السيليكون الداكن الذي يمثل تهديدًا كبيرًا لتكنولوجيا «المعالجات متعددة اللب-Multi-Core Processor».”

إلى حدٍ ما، نحن في عصر السيليكون الداكن. وهذا يعني عدم القدرة على تشغيل جميع أو معظم الأجهزة الموجودة على شريحة الكمبيوتر دفعةً واحدة.

يحدث هذا بسبب كثرة الحرارة الناتجة من جهاز واحد. هيكلة فون نيومان هي الهيكلة القياسية لمعظم أجهزة الكمبيوتر الحديثة. وتعتمد على مقاربة رقمية- إجابات بـ “نعم” أو “لا”- حيث يتم تخزين تعليمات البرنامج والبيانات في نفس الذاكرة والمشاركة بنفس قناة الاتصال.

وقال سابتارشي داس، أستاذ مساعد للعلوم الهندسية وعلم الميكانيكا:

“لهذا السبب، لا يمكن القيام بعملية تحليل البيانات والحصول على التعليمات في نفس الوقت. بالنسبة لصنع القرار المعقد داخل الشبكات العصبية، قد تحتاج إلى مجموعة من أجهزة الكمبيوتر العملاقة تحاول استخدام «معالجات متوازية-Parallel Processors» في نفس الوقت- أي مليون جهاز كمبيوترٍ محمولٍ على التوازي- ستحتاج إلى ملعب كرة قدمٍ ليستوعب هذا العدد من الحواسيب. لا يمكن لأجهزة الرعاية الصحية المحمولة أن تعمل بهذه الطريقة.”

وفقًا لـداس، يمكن الحل في إنشاء شبكات عصبية إحصائية مستوحاة من الدماغ لا تعتمد على الأجهزة التي تعمل ببساطة أو المتوقفة عن العمل. ولكنها توفر مجموعة من الاستجابات الاحتمالية التي يتم بعد ذلك مقارنتها بقاعدة البيانات المكتسبة في الجهاز .

للقيام بذلك، طور الباحثون ترانزستور «غاوسي-Gaussian» ذو التأثير الحقلي، مصنوعٌ من مواد ثنائية الأبعاد- وتشمل «ثاني كبريتيد الموليبدينوم-Molybdenum Disulfide» و«الفوسفور الأسود-Black Phosphorus». تمتاز هذه الأجهزة بكفاءةٍ أعلى في استخدام الطاقة وإنتاج حرارةٍ أقل، مما يجعلها مثاليةً لتوسيع نطاق الأنظمة.
يقول داس:

“يعمل العقل البشري بسلاسة على 20 واط من الطاقة. وبالتالي فهو أكثر كفاءةً في استخدام الطاقة، كما يحتوي على 100 مليار خلية عصبية، ولا يستخدم هيكلة فون نيومان.”

لاحظ الباحثون أن الطاقة والحرارة ليستا الوحيدتين الّتين تشكلان مشكلة، ولكن أصبح أيضًا من الصعب احتواء أشياء أكثر في المساحات الصغيرة.
أظاف داس:

“لقد توقفت بالفعل زيادة الحجم. لا يمكننا سوى تركيب ما يقرب من مليار ترانزستور على شريحةٍ واحدة. نحن بحاجةٍ إلى مزيدٍ من التعقيد، شئ مثل الدماغ.”

كانت فكرة «الشبكات العصبية الاحتمالية-Probabilistic Neural Network (PNN)» موجودةً منذ الثمانينات، لكنها كانت بحاجة إلى أجهزةٍ معينةٍ للتنفيذ.
يقول أمريتاناند سيباستيان، طالب دراسات عليا في علوم الهندسة وعلم الميكانيكا:

“على غرار عمل الدماغ البشري، يتم استخراج السمات الرئيسية من مجموعةٍ من عينات التدريب لمساعدة الشبكة العصبية على التعلم.”
اختبر الباحثون شبكتهم العصبية على مخطط كهربية الدماغ، وهو تمثيل البياني «للتذبذب العصبي-Brainwaves».

بعد تزويد الشبكة بالعديد من أمثلة تخطيط كهربية الدماغ، يمكن للشبكة بعد ذلك أخذ إشارة جديدة لـ «تخطيط أمواج الدماغ-EEG» وتحليلها وتحديد ما إذا كان الشخص الخاضع للاختبار نائماً.
كما أظاف داس:

“على كعس الشبكة العصبية الاصطناعية، لا نحتاج إلى فترة تدريب طويلة أو قاعدة معلومات لشبكةٍ عصبيةٍ احتمالية.”

يرى الباحثون أن «الحوسبة الشبكية العصبية الإحصائية-Statistical Neural Network Computing» لها تطبيقاتٌ في الطب، لكون قرارات التشخيص ليست دائمًا 100% نعم أو لا.
كما أنهم يدركون أنه للحصول على تأثيرٍ أفضل، يجب أن تكون أجهزة التشخيص الطبية صغيرةً ومحمولةً وتستخدم أقل قدرٍ من الطاقة.

يصف داس وزملاؤه أجهزتَهم بمشبك غاوسي يستند إلى نظام ثنائي الترانزستور. حيث يكون ثاني كبريتيد الموليبدينوم موصلًا للإلكترون، في حين يجري الفسفور الأسود عبر الإلكترونات المفقودة أو الثقوب.
ببساطة، الجهاز عبارة عن مقاومتين متغيرين بشكل متسلسل، ينتج مجموعهما رسمًا بيانيًا بذيول، وهذا يطابق وظيفة التوزيع الاحتمالي الطبيعي أو أو الغاوسي.

ألمصدر: Knowridge Science Report

إقرأ أيضًا: تصريحات إيلون ماسك الجديدة حول الذكاء الاصطناعي

تعرف على مكتبة بابل: حيث كل ما كُتِب وكل ما سيكتب في المستقبل!

تخيل مكتبة تحتوي كتبها على كل مجموعة ممكنة من الحروف والأرقام. عندما تفكر في الأمر، تكون الآثار مذهلة. على افتراض أن لديك بالفعل كل مجموعة ممكنة، فهذا يعني أنه سيكون لديك كل قصيدةٍ مكتوبة وكل قصيدةٍ سيتم كتابتها على الإطلاق. سيكون لديك أيضًا كل الاكتشافات العلمية!
مع هذه الكتب، يمكنك كشف الكون والكشف عن أعظم الأعمال الفنية. سيكون لديك أيضًا كل تاريخ ضاع مع الوقت. وسيكون لديك مخطط تفصيلي لكل مستقبل ممكن لكل شخص على قيد الحياة اليوم (وأيضاً كل شخص قد يولد بعد). باختصار، ستعرف بدقة موعد وفتاك.
بالطبع، لإنشاء هذه المكتبة، ستحتاج إلى كمية لا حصر لها تقريبًا من الورق والحبر والوقت. أو بإمكانك أن تنضم إلى «جوناثان باسيلي-Jonathan Basile»، مبتكر «مكتبة بابل-The Library of Babe».

استلهم باسيلي إنشاء مكتبة شاملة حرفيًا من نص قصة «مكتبة بابل-La Biblioteca de Babel» للكاتب خورخي لويس بورخيس. في هذه القصة، يصف بورخيس نسخته من مكتبة عالمية، تحتوي حرفيًا على كل عبارة وكل كلمة يمكن كتابتها على الإطلاق. بمعنى آخر، ستحتوي هذه المكتبة على كل مجموعة ممكنة من الحروف، وبالتالي تحتوي على كل الكتب التي كانت موجودة وأي كتاب سيكتب مستقبلًا.

وإذا كنا نتحدث حرفيًا عن كل ترتيب محتمل للحروف (وهو ما نقوم بيه بالفعل)، فستحتوي المكتبة أيضًا على كم هائلٍ من الصفحات المليئة بالهراء.
ومع ذلك، إذا كنت ترغب في الفرز بين الكلام غير المترابط وغيره من الكلام الجيد، فستكشف في النهاية عن (حرفيًا) كل شيءٍ جيد. وصف بورخيس المكتبة في مقال نشر عام 1939 بعنوان «المكتبة الجامعة-La Biblioteca Total»، والّذي كان مقدمة لقصته القصيرة المذكورة أعلاه.

بالنسبة للأجيال السابقة، مكتبةٌ كهذه ليست إلّا مجرد نسج من الخيال. ومع ذلك، رأى باسيلي، الذي درس الأدب الإنجليزي في جامعة كولومبيا، أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تسمح لنا بالفعل بتحويل رؤية بورخيس إلى واقغ. على هذا النحو، انطلق باسيلي لجعل المكتبة تنبض بالحياة. ومن الجدير بالذكر أنه أزال الأرقام لجعل المشروع ممكنًا إلى حد ما.

بعد ذلك، أمضى ستة أشهرٍ في محاولةٍ لإنشاء مكتبته. لسوء الحظ، اكتشف أنه لا يزال يتطلب تخزينًا رقميًا أكبر مما قد يناسب الكون بأكمله. لجعل المهمة أكثر قابلية للإدارة، استخدم باسيلي كتبًا يبلغ طولها 410 صفحة وتحتوي على 3,200 حرف في كل صفحة. حتى مع هذه القيود، فقد حسب أن عدد “الكتب” سيكون في حوالي 10 أُس مليونين.

لذلك كان عليه أن يستقر على مكتبةٍ موجودةٍ كخوارزمية. يعمل هذا البرنامج كلما قام شخص ما بكتابة نصٍ في موقع المكتبة. قام أيضًا بتقليص حجمها حتى لا تتكرر صفحةٌ في كتابين، ومع ذلك لا يزال في المكتبة 10 أُس 4,677 كتاب.

أوضح باسيلي:

“بما أنني أتخيل أن السؤال سوف يطرح نفسه في أذهان بعض الزوار (هناك قدر معين لا مفر منه من عدم الثقة في الصورة الافتراضية) سوف أتجنب أي شكوك: أي نص تجده في أي مكان بالمكتبة سيكون في نفس المكان إلى الأبد. نحن لا نقوم ببساطة بإنشاء وتخزين الكتب حسب الطلب– في الواقع، فإن متطلبات التخزين تجعل ذلك مستحيلاً. يمكن الوصول إلى كل تركيبٍ محتملٍ للحروف في هذه اللحظة بالذات في واحدٍ من كتب المكتبة، في انتظار من يكتشفها.”

واصل باسيلي توضيح كيفية سير العملية بالضبط:

“لا يخزن الموقع الكتب على قرص، ولا يقوم بإنشائها عندما تُطلوب ثم تُخزن في هذه الصفحات. ولكن دائمًا ما تضع نفس صفحة النص في “المكان” نفسه في المكتبة. يقوم الموقع بذلك باستخدام خوارزمية لتوليد الأرقام شبه العشوائية تسمى «المولد التطابقي الخطي-Linear Congruential Generator (LCG)». من أجل أن تكون قادرًا على إنشاء كل صفحة محتملة من 3200 حرفًا، سيتطلب «مولد أعداد شبه عشوائية -Pseudorandom Number Generator (PRNG)» رقمًا أساسيًا يبلغ حوالي 16000 بِت– في نظام العد العشري، هذا رقم يتكون من حوالي 5000 عدد!”

للبحث عن عبارة، ما عليك سوى التوجه إلى الموقع وستجدها في غضون ثوانٍ. يعمل البرنامج بطريقة تعرض جميع الصفحات التي سيظهر عليها هذا النص إذا كانت مكتبة بابل شيءًا ماديًا حقيقيًا. في هذا الصدد، على الرغم من أن الصفحة غير حقيقية (لا يمكنك استلامها ولا يتم تخزينها)، فإن الصفحة موجودة كمجموعة من الإحداثيات، لذا ستكون هي نفسها في كل مرة تبحث فيها عن العبارة عينها.

في حين أن هذه المكتبة مثيرةٌ للاهتمام، غير أنها قد لا تكون أفضل وسيلةٍ لكشف أسرار الحياة والكون وكل شيء.

ألمصدر: Futurism

إقرأ أيضًا: تصريحات إيلون ماسك الجديدة حول الذكاء الاصطناعي