”

يُحقق الذكاء الاصطناعي بالفعل بعض الأشياء المذهلة — كتابة القصص، وحل المشكلات، وإنشاء الأغاني، وتوليد الفن، وإنتاج مقاطع فيديو وصور واقعية. لكن هذه مجرد حيل بسيطة مقارنةً بإمكانية أعمق وأكثر أهمية: أتمتة الاكتشاف نفسه.

يشعر العديد من العلماء بالفعل بالحماس تجاه الذكاء الاصطناعي. في دراسة استقصائية أجرتها مجلة Nature شملت 1600 عالم نُشرت في سبتمبر 2023، توقع أكثر من نصف المشاركين أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي “بالغة الأهمية” أو “أساسية”، مشيرين إلى سرعة معالجة البيانات، وتسريع الحساب، والحد من وقت البحث وتكاليفه.

لكن بعض الأشخاص يعملون على هدف أكثر طموحًا: نماذج ذكاء اصطناعي يمكن تحويلها إلى علماء ذكاء اصطناعي “كاملين”، قادرين ليس فقط على صياغة فرضيات، بل أيضًا على إجراء التجارب، وتحليل البيانات، ومشاركة النتائج التي قد تغير قواعد اللعبة.

تعمل المنظمة غير الربحية FutureHouse على تحقيق هذه الرؤية. ويتمثل هدفها المعلن في “بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على توسيع نطاق البحث العلمي وتسريع وتيرة الاكتشاف، حتى تتمكن البشرية من المضي قدماً بأسرع ما يمكن للعثور على علاجات للأمراض، وحلول لتغير المناخ، وغيرها من التقنيات التي تُسرّع التقدم.”

 “كان علم القرن العشرين رائعاً. لقد أحرزنا تقدماً هائلاً… لقد تباطأت الأمور كثيراً.”

سام رودريكس

على الرغم من مرور عام واحد فقط على تأسيسها، حققت شركة FutureHouse تقدماً ملحوظاً. فقد أطلقت المجموعة بالفعل وكيل ذكاء اصطناعي، يسمى PaperQA2، لاستطلاع الأدبيات العلمية وتوليف المعلومات حول المواضيع المطلوبة، مما يساعد العلماء على صقل أسئلتهم وتوجيه أبحاثهم. كما بنت FutureHouse نسخة من الذكاء الاصطناعي مُحسّنة للإجابة على سؤال ما إذا كان أي شخص قد قام بشيء من قبل – وهو سؤال يطرحه العلماء باستمرار على بعضهم البعض، وغالباً ما لا يمكن البحث عنه باستخدام محرك بحث جوجل.

سام رودريكس هو الرئيس التنفيذي والرئيس المشارك لشركة FutureHouse. وهو فيزيائي نظريٌّ بالتدريب، بدأ العمل في نظرية المعلومات الكمية وانتهى به المطاف إلى الشعور بأنه لم يتبقَ ما يكفي من المشاكل التي لم تُحل في الفيزياء. انتقل بعد ذلك إلى اختراع تقنيات لنقل المعلومات المكانية والزمانية، ورسم خرائط الدماغ، والعلاج الجيني، وتصنيع النانو، وقد حوّل الآن انتباهه إلى عالم ذكاء اصطناعي متخصص في علم الأحياء.

“من منظور الأشياء التي يمكن الوصول إليها بالفعل، يمتلك علم الأحياء مخزونًا غنيًا جدًا من الألغاز العظيمة التي لم تُكتشف بعد،” هذا ما قاله لـ Freethink. ويرى أن عالمًا اصطناعيًا سيعجل بشكل جذري من البحث عن حلول لهذه الألغاز البيولوجية، وسينتهي به الأمر إلى بناء على ذلك لتسريع الاكتشافات في مجالات أخرى. أوه، وإذا نجح، فمن شبه المؤكد أنه سيحصل على جائزة نوبل.

(تم تحرير المقابلة التالية من حيث الطول والوضوح.)

Freethink: ماذا يفعل FutureHouse؟ وما هي أهدافكم وكيف تعملون على تحقيقها؟

سام: هدفنا الأساسي هو معرفة كيفية تسريع التقدم في علم الأحياء والعلوم المعقدة الأخرى. إذا فكرت في تاريخ العلم، فقد كان علم القرن العشرين رائعًا. لقد حققنا تقدماً هائلاً. ثم إن انطباعي عن هذا القرن هو أن الأمور قد تباطأت كثيراً. وأعتقد أن جزءاً من السبب هو وجود الكثير من المعارف الآن بحيث يصعب علينا غربلتها بفعالية.

ونتيجة لذلك، في علم الأحياء، نتوصل إلى الكثير من الاختراعات الجديدة التي غالبًا لا تصل إلى العيادة. غالبًا ما يكون من الصعب معرفة ما هي الأفكار الرئيسية التي نحتاجها من أجل تغيير حياة المرضى أو لفهم علم الأحياء الأكثر أساسية. هذه الاعتبارات هي ما قادنا إلى الفرضية القائلة بأنه يمكننا بناء علماء ذكاء اصطناعي أفضل منا في فهم العلم المعقد. نحن مهتمون ببناء عالم ذكاء اصطناعي لعلم الأحياء، وهو على الأرجح العلم الذي يوجد فيه أكبر عدد من الأشياء التي يمكن اكتشافها، وأكثر المعلومات التي يجب دمجها في نفس الوقت. لكن أعتقد أن عالم الذكاء الاصطناعي يمكن تطبيقه أيضًا في أنواع أخرى من العلوم المعقدة مثل علم المناخ والاقتصاد وما إلى ذلك.

“أنا متفائل بأنه مع كل الاهتمام الموجه للروبوتات، يمكننا أن نكون هنا في غضون خمس سنوات.”

سام رودريكس

فكر حرّ: إذن أنت تعمل على عالم ذكاء اصطناعي للبولوجيا. سيخبرك الكثير من علماء الأحياء أن العمل المخبري المادي هو عقبة رئيسية يجب التغلب عليها هنا. هل فكرت في هذه المشكلة في فيوتشرهاوس؟ كيف ستُؤتمت العمل المخبري؟

سام: نفكر في ذلك طوال الوقت – لدينا مختبر رطب هنا. لا يمكنك الادعاء بأنك تقوم بأبحاث بيولوجية إذا لم تكن تُولّد فرضيات ثم تختبرها في المختبر. إنّ أنظمة الذكاء الاصطناعي التي نمتلكها اليوم أفضل بكثير في توليد الفرضيات، والبحث في الأدبيات، وتحليل البيانات أكثر مما هي عليه في البحث المخبري الرطب. يمكنك إجراء جميع أنواع المناقشات حول سبب ذلك. تعلم، يعتقد بعض الناس أن البشر أفضل بكثير في الوظائف الحركية مما هم عليه في الذكاء. فالذكاء هو تطور حديث نسبيًا، بينما تعود الوظائف الحركية إلى مئات الملايين من السنين.

لا تزال الأتمتة أكثر ملاءمة لصناعة السيارات – يمكنك أتمتة عملية بناء السيارة؛ يمكنك بناء خط إنتاج عالي الإنتاجية حقًا. ولكن إذا كنت تريد أن يقوم خط الإنتاج هذا بأي شيء مختلف عما بُني من أجله، أتمنى لك حظًا سعيدًا، لأنه لن يتمكن من القيام بذلك.

لدينا روبوتات في FutureHouse، لكن هذه الروبوتات تستطيع القيام بشيء واحد فقط، ولا يمكنها إلا القيام بشيء واحد فقط. الأتمتة متعددة الأغراض ليست موجودة بعد. وبالتالي، على المدى القصير، سنستمر في وجود بشر يقومون بالعمل هنا في المختبر الرطب.

فريثينك: هل لديك جدول زمني؟

سام: سيكون هناك مرحلتان. المرحلة الأولى هي وجود روبوتات يمكنها استخدام أدوات المختبر والآلات الموجودة بحيث يمكنها الاندماج في المختبرات. يمكنها التعامل مع الماصات أو امتلاك أداة ماصة. يمكنها التقاط الصفائح ووضعها في أجهزة الطرد المركزي.

أنا متفائل بأنه مع كل الاهتمام الموجه للروبوتات، يمكننا أن نكون هنا في غضون خمس سنوات.

فريثينك: رائع. إذن ستعمل الروبوتات جنبًا إلى جنب مع العلماء؟

سام: صحيح. ولكن مع بعض التحذير: ستكون تلك الروبوتات مفيدة، لكنك تحتاج أيضًا إلى روبوت يمكنه التقاط فأر، وتخديره، وحقن مادة في وريد ذيله. ما زلنا بعيدين جدًا عن أي روبوتات لديها القدرة الكافية على القيام بذلك… ومع ذلك، يعمل الكثير من الناس بجدٍّ على ذلك. لذا سنرى ما سيحدث. سنحصل على أنظمة ذكاء اصطناعي جيدة جدًا في توليد الفرضيات، وتحليل البيانات، وتحليل المؤلفات، قبل وقت طويل من حصولنا على أي أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها العمل في المختبر الرطب.

“على الناس أن يتوقعوا هذا العالم حيث تصبح المراجعات شيئًا تفاعليًا، حيث يمكنك طرح سؤال على مراجعتك.”

سام رودريغيز

فكر حر: دعنا نتحدث عن تحليل الأدبيات العلمية. أصدرت FutureHouse مؤخراً PaperQA2، وهو وكيل ذكاء اصطناعي يجري مراجعات كاملة للأدبيات العلمية بمفرده. لقد نشرت على X أن “هذا هو المثال الأول لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتجاوزون الأداء البشري في جزء كبير من البحث العلمي، وسيكون بمثابة تغيير جذري في طريقة تفاعل البشر مع الأدبيات العلمية”.

سام: نعم، لقد أصدرنا PaperQA2، وهو وكيل ذكاء اصطناعي يبحث في الأدبيات العلمية للإجابة على الأسئلة التي يطرحها البشر. وعلى عكس الأنظمة التي ابتكرها الناس سابقاً، فإن PaperQA2 هو وكيل، وهذا يعني أنه يجري بحثاً، وينظر في النتائج التي تظهر، ثم يستمر في البحث حتى يعتقد أنه لديه ما يلزم للإجابة على السؤال.

وكانت هذه هي المرة الأولى التي يتمكن فيها أي شخص من إظهار، في مهام علمية واقعية، أن هذه الأنظمة يمكن أن تتفوق على قدرات الإنسان، أي أنها تستطيع الإجابة بشكل أسرع وأدق من البشر الذين يقومون بنفس المهام. وقد قارن طلاب الدكتوراه و الباحثون ما بعد الدكتوراه مقالات البرنامج التي كتبها ب مقالات ويكيبيديا المكتوبة من قبل البشر حول نفس الموضوع، ووجدنا أن البشر يكتشفون المزيد من الأخطاء في مقالات ويكيبيديا الحقيقية في المتوسط أكثر مما يكتشفون في مقالات برنامجنا. وقد قمنا بنشر البرنامج كمصدر مفتوح، حتى يتمكن أي شخص من استخدامه والبناء عليه.

سوف تتمكن من طلب مراجعة لأي شيء تريده، وقتما تشاء… غالبًا، كعالم، تقرأ مراجعات يوجد فيها فقرة واحدة تصف باختصار الشيء الذي تهتم به بالفعل. الآن، مع PaperQA2، يمكنك توسيع تلك الفقرة إلى مراجعة كاملة. أعتقد أن البشر سيظلون يكتبون المراجعات: من المثير للاهتمام بالنسبة لي أن أعرف ما يفكر فيه، على سبيل المثال، جورج تشيرش حول التسلسل. للبشر آراء، وسنستمر في الرغبة في معرفة ما هي تلك الآراء. المراجعات وسيلة رائعة للبشر للتواصل بآرائهم. ولكن على الناس أن يتوقعوا هذا العالم حيث تصبح المراجعات شيئًا تفاعليًا، حيث يمكنك طرح سؤال على مراجعتك.

فريثينك: لنفترض أن جميع أهداف فيوتشرهاوس قد تحققت. كيف تتخيل مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي الكامل، وما هو الدور الذي سيلعبه البشر فيه؟ ارسم لي صورة.

سام: ستجلس مجموعة من البشر أمام أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بهم، ويعمل العديد من العاملين بالذكاء الاصطناعي بالتوازي – يؤدون المهام، ويشغلون الروبوتات، وما إلى ذلك. سيكون البشر في نهاية المطاف مسؤولين عن تخصيص الموارد. أنا إنساني، وأعتقد بشكل أساسي أنه في نهاية اليوم، يُعدّ الذكاء الاصطناعي أداة نستخدمها من أجل النهوض بقضية الإنسانية. الأمر متروك للبشر في نهاية المطاف لتحديد ما نريد منهم فعله. لأننا سنظل دائمًا نواجه ضيقًا في الموارد. تشغيل هذه الأشياء ليس مجانيًا. نحن نجري الآن تجارب داخلية يمكن أن تكلف 100,000 دولار لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. نحن قادرون على القيام بعلم ما كنا لن نتمكن من فعله بخلاف ذلك، لكنه مكلف. يمكنك تخيل ذلك – في المستقبل الخيالي حيث تسير الأمور وفقًا للخطة – سيكون البشر ينظرون إلى البيانات ويفكرون فيما يريدون فعله. قد يقول الذكاء الاصطناعي: “هناك خمسة اتجاهات جيدة جدًا هنا.” على الإنسان أن يختار ما يريد.

الآن، ما الذي سيكون مختلفًا حول مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي؟ سيقوم عمال الذكاء الاصطناعي بالاستكشاف. قد يقوم أحدهم بإجراء بحث في الأدبيات. وقد يقوم آخر بتحليل البيانات ووضع فرضيات. سيقوم البعض بعمل مختبر رطب. الفرق بين الآن وحينها هو أننا سنتمكن من إنشاء وتحليل مجموعات بيانات عملاقة. سنتمكن من معرفة أن الأمور قابلة للتكرار لأننا سنعيد إنتاج الأعمال المنشورة تلقائيًا. وأخيرًا، لن يفتقر الباحثون إلى السياق. لنقل أنك لم تكن تعرف ورقة بحثية أو اكتشافًا رئيسيًا لعملك – هذا سيختفي. ستكون علم الأحياء أكثر كفاءة. سيكون هناك المزيد من الصدفة. يتم إجراء العديد من الاكتشافات في علم الأحياء صدفة. تخيل أننا يمكننا تنظيم عملية الحوادث.

“نماذج اللغات ليست جيدة جدًا في ابتكار الأفكار في الوقت الحالي – لكن هذا لا يعني أنها لا تستطيع ذلك.”

سام رودريكس

فكر حر: يبدو هذا رائعًا – شبه شعري. لكنه ينتقل أيضًا إلى مسألة فلسفية رئيسية حول علماء الذكاء الاصطناعي. هل سيكونون قادرين على ابتكار فكرة جديدة تمامًا؟ عد بالزمن للوراء. إذا كان نموذج اللغة الكبير قد تم تدريبه فقط على الحركة القائمة على الزوائد، فهل كان بإمكانه اختراع العجلة؟ هل كان بإمكانه التفكير في محرك البخار؟

سام: الجواب هو “بالتأكيد نعم”. أعتقد أن البشر قد يعطون أنفسهم الكثير من الفضل هنا. قبل أن يبتكر شخص ما العجلة، ربما لاحظوا أنه إذا كان لديك جسم مسطح ووضعت أغصان الأشجار على الأرض، فمن الأسهل بكثير دفع الشيء فوق بعض الأشياء الدائرية منه دفعه على الأرض. قبل أن يبتكر الناس محرك البخار، كانوا يعرفون بالفعل عن عجلات المياه. كانوا يعرفون أن سقوط الماء يمكن أن يحرك عجلة. ليس من الصعب إدراك أن ارتفاع الماء يمكن أن يحرك عجلة.

الفكر الحر: إذن، هل تعتقد أن نماذج اللغات الضخمة ستتمكن من رؤية بيانات أولية للغاية، والاستنتاج منها تقدماً كبيراً؟ أعتقد أن ما تقصده – وأنا أتفق معك – هو أن العلم لا يُبنى فقط على لحظات “يوريكا!”. بل يُبنى على التطورات التدريجية.

سام: بالضبط. نماذج اللغات ليست جيدة جداً في ابتكار الأفكار في الوقت الحالي – ولكن ليس هذا يعني أنها لا تستطيع… في الواقع، أعتقد أن نماذج اللغات ستكون أفضل من البشر في ابتكار الأفكار بفضل قدرتها على اختبار العديد منها. تخيل أينشتاين والنسبية – هل كان النموذج ليصل إلى فكرة أن سرعة الضوء يجب أن تكون ثابتة في جميع الأطر المرجعية؟ تخمينى هو أنه إذا أنشأت نموذجاً يمكنه ابتكار 100,000 فكرة، فمن المحتمل أن تكون تلك الفكرة من بينها. ثم إذا استطاع هذا النموذج تحليل جميع الأفكار، فسوف يقول أن هذه هي الفكرة التي تعمل.

“في غضون 26 عامًا، سيكون لدينا أنظمة ذكاء اصطناعي تُجري اكتشافات تستحق جائزة نوبل.”

سام رودريكس

فريثينك: يُعد التحليل النقدي للبحوث جزءًا أساسيًا من إجراء العلم في هذه الأيام، نظرًا لأن العديد من الدراسات المنشورة، للأسف، خاطئة أو حتى احتيالية. كيف سيتعامل عالم ذكاء اصطناعي مع هذا التحدي؟

سام: يوجد مصدران لعدم إمكانية إعادة إنتاج النتائج في علم الأحياء. الأول هو حدوث خطأ ما في المختبر الرطب. والثاني هو تحليل البيانات بشكل غير صحيح. وقد يتأثر كلاهما بالاحتيال، لكن أعتقد أن عدم الكفاءة أو التباين أكثر شيوعًا من الاحتيال. ويسهل حل المشكلة الثانية أكثر من الأولى. أعتقد أن [إعادة إنتاج التحليلات] ستكون مباشرة نسبيًا. إذا قرأ نموذج ورقة بحثية وكان لديه أسئلة حول ما إذا تم تحليل ورقة بحثية بشكل صحيح، فيمكنه الدخول وتحليل البيانات بنفسه. هذا ما يجب على البشر فعله، لكن البشر لا يفعلون ذلك أبدًا لأنهم لا يملكون الوقت الكافي. بالطبع، هذا لا يحل مشكلة التحقق من المختبر الرطب. من أجل حل تلك المشكلة، تحتاج إلى المزيد من الأتمتة في المختبر الرطب ومراقبة الجودة.

فريثينك: لقد ثبت أن نماذج اللغات الكبيرة الأخرى، عند تدريبها على بياناتها الخاصة، تنهار إلى هراء مختلط. فلماذا لن يكون هذا هو الحال بالنسبة لعالم الذكاء الاصطناعي؟

سام: ربما يكون كذلك، إذا تم تدريبه على هراءه الخاص. والأمر الرئيسي هو أنه في العلم لديك نبوءة – تقوم بإجراء تجارب لمعرفة ما إذا كانت أفكارك صحيحة أم لا. يتم إدخال معلومات خارجية إلى النظام… كثيرًا ما يسأل الناس، “هل يمكنك بناء محاكاة للمختبر الرطب؟” الجواب هو أنه ربما يمكنك ذلك، ولكنك ستقوم حينها بتعلم المحاكاة، وهذا أمرٌ إشكالي.

“قد يكون هناك شتاء آخر للذكاء الاصطناعي. حتى لو حدث ذلك، فلا بأس.”

سام رودريكس

فريثينك: هل لديك مخاوف بشأن استخدام عالم ذكاء اصطناعي بشكل غير أخلاقي – لتصنيع أسلحة بيولوجية، على سبيل المثال؟ كيف ستمنع هذه الاستخدامات غير الأخلاقية؟

سام: من منظور طويل الأمد، لدي بالتأكيد بعض المخاوف. هناك خطر من وقوع التقنيات القوية في الأيدي الخطأ ومساعدة الأشخاص السيئين على فعل الأشياء السيئة. علينا الانتباه إلى ذلك، وأعتقد أننا نتحلى بالاجتهاد النسبي داخليًا للتأكد من أننا نعمل مع الأشخاص المناسبين ونتحدث إليهم، وأن نقيم النماذج أثناء بنائها، على أساس ما إذا كانت ستكون خطرة قبل إصدارها. إذا كنا نرى أي سلوك خطير بشكل خاص، فيمكننا محاولة التخفيف من حدته. على المدى القصير، مع ذلك، لا يزال الاختناق يكمن في الوصول إلى المختبر الرطب. إذا كنت تريد فعل شيء خطير في علم الأحياء، فأنت بحاجة إلى الوصول إلى مختبر رطب جيد جدًا وكواشف.

فريثينك: في أي تخصصات تعتقد أن عالمًا في الذكاء الاصطناعي سيقدم مساهمات كبيرة أولاً؟ هل يمكننا أن نرى عالمًا في الذكاء الاصطناعي حائزًا على جائزة نوبل بحلول عام 2050، على سبيل المثال؟

سام: عام 2024 – هذا يعطينا 26 عامًا. خلال 26 عامًا، سيكون لدينا أنظمة ذكاء اصطناعي تُجري اكتشافات تستحق جائزة نوبل. أنا واثقٌ إلى حدٍّ معقول من ذلك. أيُّ المجالات؟ علم الأحياء والتعلم الآلي، بسهولة. لا يمكن أن يفشل ذلك إلا إذا توقف تطور الذكاء الاصطناعي – إذا وصلنا إلى سقفٍ معين وتوقف الذكاء الاصطناعي عن التطوّر، ولم نتمكن من إصلاح ذلك. عندها من الممكن أن نصل إلى عام 2050 دون أن يكون لدينا اكتشافٌ يستحق جائزة نوبل.

يجب أن تتذكر أن الذكاء الاصطناعي لم يكن موجودًا قبل عشر سنوات. قد يكون هناك شتاءٌ آخر للذكاء الاصطناعي – قد تكون نماذج اللغات باهظة الثمن، أو لا تحقق نجاحًا تجاريًا، أو ينفد المال من الناس، إلخ. حتى لو حدث ذلك، فلا بأس.

لدينا بالفعل أنظمة ذكاء اصطناعي هنا قادرة على توليد أفكار جيدة نوعًا ما. ليست أفكارًا عظيمة، لكنها أفضل من أفكار الإنسان العادي. فلو توقفتَ في الطريق وأخذتَ شخصًا ما وسألته: “أعطني فكرة”، فإن الأفكار التي تحصل عليها اليوم من عالم ذكاء اصطناعي ستكون أفضل بكثير من تلك الأفكار. ربما لا تكون جيدة مثل الأفكار التي قد يقدمها خبير في مجال معين. وكم من التحسين يلزم حتى تصبح أفضل من أفكار الخبراء؟ المسافة كبيرة، لكنها ليست سيئة للغاية. سيتوقف الكثير منها على ما إذا استمرت قوانين التوسع، ولكن حتى لو استمرت ببطء أكبر مما هي عليه الآن، سنصل إلى هناك. أعتقد أنه يمكننا تحقيق اكتشافات عالية الجودة خلال العامين أو الثلاثة أعوام القادمة. أما ما يفوز بجائزة نوبل وما لا يفوز، فهذا يعود إلى بعض الأشخاص في السويد.

نُشرت هذه المقالة [[LINK16]]في الأصل بواسطة موقعنا الشقيق، Freethink.

[[LINK17]]

هذا القسم الأخير من مقال أطول.