هل ينافس الذكاء الاصطناعي العلماء على جوائز نوبل؟

يمثل الذكاء الاصطناعي في شكل برامج توليد الصور وروبوتات الدردشة تحديًا للفنانين 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 مدعوم بالذكاء الاصطناعي” قادر على إجراء أبحاث تستحق جائزة نوبل بحلول عام 2050.
ويعمل بعض الباحثين بلا كلل لخلق زملاء مماثلين في الذكاء الاصطناعي، وهناك حوالي 100 روبوت علمي منخرط بالفعل في العلوم، كما يقول روس دي كينج، الأستاذ المتخصص في الذكاء الاصطناعي بجامعة تشالمرز في السويد.
وفي عام 2009، نشر المتخصص مقالاً قدم فيه مع باحثين آخرين روبوتاً علمياً يسمى “آدم”، والذي يشكل أول آلة قادرة على إنتاج الاكتشافات العلمية 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 واكتشاف “الوظائف الجينية” غير المعروفة سابقًا.
ويشير مؤلفو المقال إلى أن هذه النتائج متواضعة، ولكنها ليست تافهة.
تم إنشاء روبوت علمي ثانٍ، يُدعى Eve، لدراسة الأدوية المرشحة لعلاج الملاريا وأمراض المناطق الاستوائية الأخرى.
ويوضح روس دي كينج أنه مع الروبوتات المماثلة فإن “تكلفة البحث أقل، وتعمل هذه الآلات 24 ساعة يوميا”، مضيفا أنها أكثر دقة في متابعة العمليات.
ويقر الباحث بأن الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيدًا عن المستوى العالمي الذي يستحق جائزة نوبل، إذ يتطلب روبوتات “أكثر ذكاءً” قادرة على “فهم الوضع ككل” للمنافسة والفوز بجوائز نوبل.
وتقول إنجا سترومكي، الأستاذة في الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا: لن تحل الآلات محل التقاليد العلمية في أي وقت قريب.
ويضيف: هذا لا يعني أن الأمر مستحيل، مشيرًا إلى أنه من الواضح أن الذكاء الاصطناعي كان له وسيكون له تأثير على الطريقة التي يعمل بها 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”.
ويتابع: 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 لا تستطيع تفسير سبب صحة الإجابات.
ويرى الباحث أن العلم يسعى إلى فهم الكون وأن دوره لا يقتصر على تصحيح الفرضيات.