هل ينافس الذكاء الاصطناعي العلماء على جوائز نوبل؟

يختبر الذكاء الاصطناعي، في شكل برامج توليد الصور وروبوتات الدردشة، الفنانين والكتاب، لكن العلماء يعتقدون أنه يمكن أن يحدث ثورة في الأبحاث وأن يتم إدراجه في جوائز نوبل.
في عام 2021، أطلق العالم الياباني هيرواكي كيتانو ما أسماه “تحدي تحول نوبل”، والذي يتحدى الباحثين لإنشاء “عالم يعتمد على الذكاء الاصطناعي” بشكل مستقل قادر على إجراء أبحاث جديرة بالحصول على جائزة نوبل بحلول عام 2050.
ويعمل بعض الباحثين بلا كلل لإنشاء مثل هؤلاء الزملاء في مجال الذكاء الاصطناعي، ويوجد بالفعل حوالي 100 روبوت علمي يعمل في مجال العلوم، كما يقول روس دي كينج، الأستاذ المتخصص في الذكاء الاصطناعي بجامعة تشالمرز في السويد.
وفي عام 2009، نشر المتخصص مقالاً قدم فيه هو وباحثون آخرون روبوتاً علمياً اسمه “آدم”، والذي شكل أول آلة تنتج اكتشافات علمية بشكل مستقل.
يقول كينغ: “لقد صنعنا روبوتًا اكتشف أفكارًا علمية جديدة واختبرها وأكد صحتها”.
تمت برمجة الروبوت لتطوير الفرضيات بشكل مستقل، وتصميم التجارب لاختبارها، وحتى برمجة الروبوتات المعملية الأخرى لإجراء هذه التجارب والتعلم في النهاية من هذه النتائج.
تم تكليف آدم باستكشاف الأعمال الداخلية للخميرة واكتشف “وظائف وراثية” لم تكن معروفة من قبل.
يؤكد مؤلفو المقال على أن هذه النتائج متواضعة، ولكنها ليست تافهة.
تم إنشاء روبوت علمي ثانٍ، اسمه حواء، لدراسة الأدوية المرشحة لعلاج الملاريا وأمراض المناطق الاستوائية الأخرى.
مع الروبوتات المماثلة، “تقل تكلفة الأبحاث، وتعمل هذه الآلات 24 ساعة في اليوم”، كما يقول روس دي كينج، مضيفًا أنها أكثر دقة في مراقبة العمليات.
ويعترف الباحث بأن الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيدًا عن المستوى العالمي الذي يستحق جائزة نوبل، لأنه يتطلب روبوتات “أكثر ذكاءً” يمكنها “فهم الصورة الكبيرة” للمنافسة والفوز بجوائز نوبل.
وتقول إنجا سترومكي، الأستاذة في الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا: لن تحل الآلات محل التقاليد العلمية في أي وقت قريب.
وتضيف: هذا لا يعني أن الأمر مستحيل، مشيرة إلى أنه من الواضح أن الذكاء الاصطناعي كان له وسيكون له تأثير على طريقة عمل العلم.
ومن الأمثلة الجيدة على ذلك شركة AlphaFold، التي أنشأتها شركة DeepMind التابعة لجوجل، والتي يمكنها التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات بناءً على أحماضها الأمينية.
يقول سترومكي: “كنا نعلم أن هناك علاقة بين الأحماض الأمينية والشكل النهائي ثلاثي الأبعاد للبروتينات، وأنه يمكننا استخدام التعلم الآلي للعثور عليها”.
وتتابع: إلا أن هذه الحسابات معقدة للغاية بالنسبة للبشر، وقد أنجزت الآلة شيئًا لم يستطع أي إنسان أن يفعله.
وقال سترومكي إنه في الوقت نفسه، يسلط AlphaFold الضوء على ضعف نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية مثل الشبكات العصبية.
هذه النماذج جيدة جدًا في معالجة كميات هائلة من المعلومات والوصول إلى إجابة، لكنها غير قادرة على تفسير سبب صحة الإجابات.
ويرى الباحث أن العلم يسعى إلى فهم الكون وأن دوره لا يقتصر على تصحيح الفرضيات.