عالم الذكاء الاصطناعي: أداة من سكنا للذكاء الاصطناعي تثير الجدل

ومع ذلك، فإن الحركة لها منتقدوها. بعد وقت قصير من ظهور بحث Google DeepMind لعام 2023 الذي يدعي اكتشاف 2.2 مليون بنية بلورية جديدة (“ما يعادل ما يقرب من 800 عام من المعرفة”)، قام اثنان من علماء المواد بتحليل عينة عشوائية من الهياكل المقترحة وقالوا إنهم وجدوا “ضئيلة” دليل على المركبات التي تحقق الثلاثية المتمثلة في الحداثة والمصداقية والمنفعة. بمعنى آخر، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يولد الكثير من النتائج بسرعة، لكن هذه النتائج قد لا تكون مفيدة في الواقع.

كيف يعمل عالم الذكاء الاصطناعي

في حالة عالم الذكاء الاصطناعي، اختبر لو ومعاونوه نظامهم فقط على علوم الكمبيوتر، وطلبوا منه التحقيق في الموضوعات المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة، التي تعمل على تشغيل روبوتات الدردشة مثل ChatGPT وأيضًا عالم الذكاء الاصطناعي نفسه، ونماذج الانتشار التي تدعم الصورة. مولدات مثل DALL-E.

الخطوة الأولى لعالم الذكاء الاصطناعي هي توليد الفرضيات. نظرًا للكود الخاص بالنموذج الذي يبحث فيه، فإنه يولد أفكارًا للتجارب التي يمكن إجراؤها لتحسين أداء النموذج، ويسجل كل فكرة حسب مدى الاهتمام والجدة والجدوى. ويمكنه التكرار في هذه الخطوة، مما يؤدي إلى إنشاء اختلافات في الأفكار التي حصلت على أعلى الدرجات. ثم يقوم بإجراء فحص في Semantic Scholar لمعرفة ما إذا كانت مقترحاته مشابهة جدًا للعمل الحالي. يستخدم بعد ذلك مساعد ترميز يسمى Aider لتشغيل التعليمات البرمجية الخاصة به وتدوين الملاحظات حول النتائج بتنسيق مجلة التجربة. ويمكنه استخدام هذه النتائج لتوليد أفكار لتجارب المتابعة.

عالم الذكاء الاصطناعي هو أداة اكتشاف علمي شاملة مدعومة بنماذج لغوية كبيرة. جامعة كولومبيا البريطانية

والخطوة التالية هي أن يقوم عالم الذكاء الاصطناعي بكتابة نتائجه في ورقة باستخدام قالب يعتمد على إرشادات المؤتمر. لكن، كما يقول لو، يواجه النظام صعوبة في كتابة ورقة بحثية متماسكة مكونة من تسع صفحات تشرح نتائجه. ويضيف: “قد تكون مرحلة الكتابة صعبة بقدر صعوبة مرحلة التجربة”. لذلك قام الباحثون بتقسيم العملية إلى عدة خطوات: كتب عالم الذكاء الاصطناعي قسمًا واحدًا في كل مرة، وقام بفحص كل قسم مقابل الأقسام الأخرى للتخلص من المعلومات المكررة والمتناقضة. كما أنه يمر عبر Semantic Scholar مرة أخرى للعثور على الاستشهادات وإنشاء قائمة مراجع.

ولكن هناك أيضًا مشكلة الهلوسة، وهو المصطلح التقني الذي يشير إلى قيام الذكاء الاصطناعي باختلاق الأشياء. يقول لو إنه على الرغم من أنهم أصدروا تعليماتهم لعالم الذكاء الاصطناعي باستخدام الأرقام من مجلته التجريبية فقط، “ففي بعض الأحيان لا يزال يعصي الأمر”. يقول لو إن النموذج لم يمتثل لأقل من 10% من الحالات، لكننا نعتقد أن 10% ربما تكون غير مقبولة. ويقول إنهم يبحثون عن حل، مثل توجيه النظام لربط كل رقم في ورقته بالمكان الذي ظهر فيه في السجل التجريبي. لكن النظام ارتكب أيضًا أخطاء أقل وضوحًا في الاستدلال والفهم، والتي يبدو إصلاحها أكثر صعوبة.

وفي تطور ربما لم تكن تتوقعه، يحتوي عالم الذكاء الاصطناعي على وحدة مراجعة النظراء لتقييم الأوراق البحثية التي أصدرها. “كنا نعلم دائمًا أننا نريد نوعًا من الأتمتة [evaluation] يقول لو: “فقط حتى لا نضطر إلى سكب كل المخطوطات لساعات”. وبينما يشير إلى أنه “كان هناك دائمًا قلق من أننا نقوم بتقييم واجباتنا المنزلية”، يقول إنهم قاموا بتصميم مقيمهم وفقًا لإرشادات المراجع الخاصة بمؤتمر الذكاء الاصطناعي الرائد NeurIPS ووجدوا أنه أكثر قسوة بشكل عام من المقيِّمين البشريين. ومن الناحية النظرية، يمكن استخدام وظيفة مراجعة النظراء لتوجيه الجولة التالية من التجارب.

انتقادات لعالم الذكاء الاصطناعي

وبينما حصر الباحثون عالم الذكاء الاصطناعي الخاص بهم في تجارب التعلم الآلي، يقول لو إن الفريق أجرى بعض المحادثات المثيرة للاهتمام مع علماء في مجالات أخرى. من الناحية النظرية، يقول، يمكن لعالم الذكاء الاصطناعي أن يساعد في أي مجال حيث يمكن إجراء التجارب في المحاكاة. يقول: “قال بعض علماء الأحياء إن هناك الكثير من الأشياء التي يمكنهم القيام بها في السيليكو”، مشيرًا أيضًا إلى الحوسبة الكمومية وعلوم المواد كمجالات محتملة للجهود.

قد يعترض بعض منتقدي حركة الذكاء الاصطناعي من أجل العلم على هذا التفاؤل الواسع النطاق. في وقت سابق من هذا العام، نشرت جينيفر ليستجارتن، أستاذة علم الأحياء الحسابي بجامعة كاليفورنيا في بيركلي، بحثًا في مجلة التكنولوجيا الحيوية الطبيعية بحجة أن الذكاء الاصطناعي ليس على وشك تحقيق اختراقات في مجالات علمية متعددة. وكتبت أنه على عكس مجالات الذكاء الاصطناعي الخاصة بمعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر، فإن معظم المجالات العلمية لا تمتلك الكميات الهائلة من البيانات المتاحة للجمهور اللازمة لتدريب النماذج.

قام باحثان آخران يدرسان ممارسة العلوم، وهما عالمة الأنثروبولوجيا ليزا ميسيري من جامعة ييل وعالم النفس إم جي كروكيت من جامعة برينستون، بنشر ورقة بحثية في عام 2024 في طبيعة التي سعت إلى كسر الضجيج المحيط بالذكاء الاصطناعي للعلوم. وعندما طُلب منهم التعليق على عالم الذكاء الاصطناعي هذا، كرر الاثنان مخاوفهما بشأن التعامل مع “منتجات الذكاء الاصطناعي كباحثين مستقلين”. وهم يزعمون أن القيام بذلك يخاطر بتضييق نطاق البحث إلى الأسئلة المناسبة للذكاء الاصطناعي، وخسارة تنوع وجهات النظر التي تغذي الابتكار الحقيقي. ويقولون: “على الرغم من أن الإنتاجية التي وعد بها “عالم الذكاء الاصطناعي” قد تبدو جذابة للبعض”. IEEE الطيف“إنتاج الأوراق البحثية وإنتاج المعرفة ليسا نفس الشيء، ونسيان هذا التمييز يخاطر بأن ننتج أكثر ونفهم أقل.”

لكن آخرين يرون في عالم الذكاء الاصطناعي خطوة في الاتجاه الصحيح. يقول Besold من شركة SonyAI إنه يعتقد أن هذا مثال رائع على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي اليوم بدعم البحث العلمي عند تطبيقه على المجال والمهام الصحيحة. ويقول: “قد يصبح هذا واحدًا من عدد قليل من النماذج الأولية التي يمكن أن تساعد الناس على تصور ما هو ممكن عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في عالم الاكتشافات العلمية”.

ما هو التالي بالنسبة لعالم الذكاء الاصطناعي؟

يقول لو إن الفريق يخطط لمواصلة تطوير عالم الذكاء الاصطناعي، ويقول إن هناك الكثير من الثمار القريبة أثناء سعيهم لتحسين أدائه. أما فيما يتعلق بما إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي هذه ستؤدي في نهاية المطاف دورًا مهمًا في العملية العلمية، فيقول لو: “أعتقد أن الوقت سيحدد ما هي فائدة هذه النماذج”. ويقول إنه ربما تكون مثل هذه الأدوات مفيدة في مراحل تحديد النطاق المبكرة لمشروع بحثي، عندما يحاول الباحث التعرف على اتجاهات البحث العديدة المحتملة – على الرغم من أن النقاد يضيفون أنه سيتعين علينا الانتظار للمستقبل. دراسات لمعرفة ما إذا كانت هذه الأدوات شاملة وغير متحيزة بما يكفي لتكون مفيدة.

أو، كما يقول لو، إذا كان من الممكن تحسين النماذج إلى الحد الذي يجعلها تتطابق مع أداءها“دكتوراه قوية في السنة الثالثة. “الطلاب”، يمكن أن تكون بمثابة قوة مضاعفة لأي شخص يحاول متابعة فكرة ما (على الأقل، طالما كانت الفكرة في مجال مناسب للذكاء الاصطناعي). يقول لو: “في تلك المرحلة، يمكن لأي شخص أن يصبح أستاذًا، وينفذ أجندة بحثية”. “هذا هو الاحتمال المثير الذي أتطلع إليه.”