الذكاء الاصطناعي من أجل فيزياء جديدة: الذكاء الاصطناعي يتطلع إلى ما هو أبعد من النموذج القياسي

في الوقت الذي تستغرقه لقراءة هذه الجملة، سيكون مصادم الهادرونات الكبير (LHC) قد حطم مليارات الجسيمات معًا. وفي جميع الاحتمالات، ستكون قد وجدت بالضبط ما وجدته بالأمس: المزيد من الأدلة لدعم النموذج القياسي لفيزياء الجسيمات.

بالنسبة للمهندسين الذين بنوا هذه الحلقة التي يبلغ طولها 27 كيلومترًا، يعد هذا الاتساق بمثابة انتصار. لكن بالنسبة لعلماء الفيزياء النظرية، كان الأمر محبطًا إلى حد ما. وكما أفاد ماثيو هاتسون في كتابه “الذكاء الاصطناعي يبحث عن الشيء الكبير التالي في الفيزياء”، فإن هذا المجال يعاني حاليًا من أزمة هادئة. في رسالة بالبريد الإلكتروني يناقش فيها تقاريره، يوضح هيتسون أن النموذج القياسي، الذي يصف الجسيمات والقوى الأولية المعروفة، ليس صورة كاملة. يقول هاتسون: “لذا فقد اقترح المنظرون أفكارًا جديدة، وقام التجريبيون ببناء منشآت عملاقة لاختبارها، ولكن على الرغم من الكم الهائل من البيانات، لم تكن هناك اختراقات كبيرة”. “هناك مكونات أساسية للواقع نفتقدها تمامًا.”

وهذا هو السبب وراء قيام الباحثين بإطلاق العنان للذكاء الاصطناعي في فيزياء الجسيمات. يوضح هوتسون أنهم لا يطلبون ببساطة من الذكاء الاصطناعي فحص بيانات المسرع لتأكيد النظريات الموجودة. إنهم يطلبون من الذكاء الاصطناعي أن يشير إلى النظريات التي لم يتخيلوها أبدًا. ويقول: “بدلاً من التطلع إلى دعم النظريات التي ولّدها البشر، يمكن للذكاء الاصطناعي غير الخاضع للرقابة تسليط الضوء على أي شيء خارج عن المألوف، وتوسيع نطاق وصولنا إلى مجهول غير معروف”. ومن خلال مطالبة الذكاء الاصطناعي بتحديد الحالات الشاذة في البيانات، يأمل الباحثون في إيجاد طريقهم إلى “فيزياء جديدة” تعمل على توسيع النموذج القياسي.

ظاهريًا، قد يبدو هذا المقال وكأنه مقال آخر بعنوان “الذكاء الاصطناعي لـ X“القصة. كما IEEE نطاقكمحرر للذكاء الاصطناعي، أحصل على تدفق مستمر من العروض التقديمية لمثل هذه القصص: الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأدوية، والذكاء الاصطناعي للزراعة، والذكاء الاصطناعي لتتبع الحياة البرية. غالبًا ما يعني ذلك حقًا معالجة أسرع للبيانات أو أتمتة حول الحواف. مفيدة، بالتأكيد، ولكن تدريجية.

ما أدهشني في تقرير هيتسون هو أن هذا الجهد يبدو مختلفًا. بدلًا من تحليل البيانات التجريبية بعد وقوعها، يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من الأداة، حيث يقوم بالمسح بحثًا عن الأنماط الدقيقة ويقرر في الوقت الفعلي ما هو مثير للاهتمام. في LHC، تسجل أجهزة الكشف 40 مليون تصادم في الثانية. ببساطة، لا توجد طريقة للاحتفاظ بكل هذه البيانات، لذلك كان على المهندسين دائمًا إنشاء مرشحات لتحديد الأحداث التي سيتم حفظها للتحليل وأيها سيتم تجاهلها؛ يتم التخلص من كل شيء تقريبًا.

والآن يتم تسليم هذه القرارات في أجزاء من الثانية بشكل متزايد إلى أنظمة التعلم الآلي التي تعمل على مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGAs) المتصلة بالكاشفات. يجب أن يتم تشغيل التعليمات البرمجية على المنطق والذاكرة المحدودين للرقاقة، كما أن ضغط الشبكة العصبية في هذا الجهاز ليس بالأمر السهل. يصف هاتسون أحد المنظرين وهو يتوسل إلى أحد المهندسين قائلاً: “أي من الخوارزميات التي أستخدمها تناسب FPGA الدموي الخاص بك؟”

هذه اللحظة هي جزء من نمط أقدم بكثير. وكما كتب هتسون في مقالته، فقد فتحت الأدوات الجديدة الأبواب أمام ما هو غير متوقع طوال تاريخ العلم. كشف تلسكوب جاليليو عن أقمار تدور حول كوكب المشتري. كشفت المجاهر المبكرة عن عوالم كاملة من “الكائنات الحيوانية” التي تسبح حولها. هذه الأدوات الأفضل لم تجيب فقط على الأسئلة الموجودة؛ لقد جعلوا من الممكن طرح أسئلة جديدة.

بعبارة أخرى، إذا كانت هناك أزمة في فيزياء الجسيمات، فقد لا يكون الأمر يتعلق فقط بالجسيمات المفقودة. يتعلق الأمر بكيفية النظر إلى ما هو أبعد من حدود الخيال البشري. وتشير قصة هتسون إلى أن الذكاء الاصطناعي قد لا يحل ألغاز الكون بشكل كامل، لكنه قد يغير طريقة بحثنا عن الإجابات.