هل يمكن أن يكون عالم الذكاء الاصطناعي مستقبل البحث؟

أرسلت شركة Sakana AI Labs صدمةً إلى المجتمع العلمي بإعلانها الأخير. أكملت الشركة إنشاء وإطلاق أول عالم ذكاء اصطناعي مستقل بالكامل في العالم. الخوارزمية الجديدة قادرة على صياغة النظريات، والاختبار، وأكثر من ذلك. إليك ما تحتاج إلى معرفته.

الطريقة الحالية لإنشاء النظرية العلمية

إنشاء النظريات العلمية واختبارها هو أحد المكونات الأساسية للبحث والتطوير. يقضي العلماء اليوم سنوات في البحث عن أسئلة وإنشاء تجارب لاختبار مفاهيمهم عبر التجريب. أخيرًا، تُنشر النتائج ثم تُراجع من قبل الأقران قبل أن تُطرح للجمهور. لقد ظل هذا العملية كما هي لأكثر من قرن.

وفقًا لتصريحات شركة Sakana AI Labs العامة، فإن نظام الذكاء الاصطناعي الجديد قادر على أتمتة هذه المهام بالكامل. يمكن للنظام فرز الأوراق العلمية الحالية، وربط النظريات أو المفاهيم التي قد تؤدي إلى نتائج غير مكتشفة، وإنشاء خوارزميات جديدة لاختبار هذه النظريات وتفصيل جميع التجارب للمراجعة اللاحقة من قبل الأقران. ومن الجدير بالذكر أن الفريق ركّز على البحث الحاسوبي كمجال تركيز أساسي لأنه مكن التجارب من أن تُجرى افتراضيًا.

استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل العلماء

ليس سرًا أن الذكاء الاصطناعي وجد موطنًا مريحًا داخل المجتمع العلمي. يمكن رؤية هذه التقنية مدمجة في أنظمة مختلفة يستخدمها الباحثون اليوم. في الأصل، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي تُستخدم لإكمال المعادلات المعقدة والمحاكاة. اليوم، يُستخدم الذكاء الاصطناعي عبر الصناعة، حيث يؤدي أدوارًا أكثر حيوية.

إحدى الاستخدامات الرئيسية للذكاء الاصطناعي اليوم هي فرز جميع الأوراق الحالية للعثور على الأبحاث ذات الصلة. يتم إصدار مئات الأوراق البحثية أسبوعيًا، وحجم هذه الإصدارات يعني أن الغالبية العظمى من الأبحاث التي تُغيّر اللعبة قد تستغرق سنوات لاكتشافها. تساعد أدوات مثل Elicit، Research Rabbit، Scite، وConsensus العلماء على ربط هذه الأوراق بطريقة ذات صلة للبناء على البيانات السابقة.

هناك أيضًا أدوات ذكاء اصطناعي تُستخدم اليوم يمكنها مسح وتحديد نقاط اهتمام محددة داخل الأوراق. على سبيل المثال، قد يكون لديك فريق من المهندسين يسعى لاكتشاف الطفرات الجينية التي تسبب الأمراض. تساعد أدوات مثل PubTator في جمع مواضيع مشابهة للمساعدة في إلقاء الضوء على موضوعات البحث المتصلة والتجارب.

دراسة عالم الذكاء الاصطناعي

هذه التفاعلات السابقة مع الذكاء الاصطناعي ساعدت المجتمع العلمي على توسيع آفاقه وكانت حاسمة في العديد من الاختراقات الأخيرة. ومع ذلك، فإن تقديم خوارزمية مؤتمتة بالكامل قادرة على البحث ونشر أوراقها يمثل تغييرًا كبيرًا في اللعبة. يمتلك هذا النظام القدرة على اكتشاف التشابهات وعوامل الربط الصعبة الملاحظة بين الدراسات التي قد تؤدي إلى اختراقات في مجال البحث الحاسوبي.

كيف يعمل عالم الذكاء الاصطناعي؟

يُدمج عالم الذكاء الاصطناعي بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل نماذج اللغة الكبيرة كجزء من نهجه. يقوم النظام بمسح مستمر لمجموعات الأوراق البحثية العلمية المتاحة عبر الإنترنت في مستودعات مثل arXiv وPubMed. هنا، تم استخدام ملايين الأوراق البحثية العلمية لتدريب نموذج اللغة الكبيرة لخوارزمية ذكاء اصطناعي جديدة. ضمنت هذه الخطوة أن النظام قادر على التحدث بلغة علمية وإنتاج نتائج مماثلة.

المصدر – Sakana AI Labs

من هناك، يبحث النظام عن الأنماط، والبحوث المتكررة، أو المواضيع المتصلة. تخضع كل ورقة لعدة فحوصات لضمان جودتها، وحالتها كمراجعة من قبل الأقران، وتاريخ إصدارها، وموضوعها. ومن الجدير بالذكر أن النظام سيقوم حتى بربط الأوراق العلمية باستخدام مواقع مثل openreview.net. تخدم هذه الخطوة أدوارًا متعددة، بما في ذلك ضمان محتوى عالي الجودة. بالإضافة إلى ذلك، يساعد هذا الإجراء في برمجة نظام المراجعة الداخلية للذكاء الاصطناعي.

نموذج الذكاء الاصطناعي الثانوي

بمجرد أن يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح المستودعات للعثور على تجارب ونظريات مثيرة للاختبار، يتم تقييم كل ورقة بناءً على عوامل متعددة. يعكس التقييم عناصر مثل تشابه الورقة مع مشاريع أخرى، والاحترافية، والتنسيق، والنتائج، والباحثين. من هناك، يفحص نظام الذكاء الاصطناعي تفرد الفكرة وعوامل حاسمة أخرى تساعد النظام على تحديد ما إذا كان هناك بحث إضافي يجب استكشافه أو أوراق أخرى ترتبط بنظرية مماثلة.

صياغة النظريات العلمية

تمكن هذه الخطوات عالم الذكاء الاصطناعي من جمع الأبحاث وتقديم مفاهيم متصلة تبني على البيانات المجمعة. المدهش في العملية أنها مؤتمتة بالكامل. لا يتطلب هذا الخوارزمية أي تفاعل بشري لإنتاج أوراق بحثية. ومن الجدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي يركز على البحث الحاسوبي، مما يسمح له بإجراء محاكاة للتجارب دون أي متطلبات اختبار مادي، مما يعزز قدراته. وبالتالي، تُجرى جميع الاختبارات باستخدام محاكاة برمجية. يعني هذا الإجراء أن تكلفة الاختبارات أقل بكثير ويمكن إجراؤها بمعدل أعلى.

القلق بشأن عالم الذكاء الاصطناعي

أثار مفهوم عالم الذكاء الاصطناعي مخاوف في الصناعة. أولاً، يرى البعض هذا النهج كطريقة كسولة لاستبدال العلماء. يجادلون بأن النظام لا يزال جديدًا جدًا والذكاء الاصطناعي غير ثابت بما فيه الكفاية. لهذه الحجج أساس ما، إذ تكررت حالات عدم دقة الذكاء الاصطناعي مرارًا وتكرارًا. ومع ذلك، تتضمن الخوارزمية الأخيرة العديد من الضوابط والتوازنات، مما سيساعد على تقليل هذه المشكلات في المستقبل.

دورة التغذية الراجعة للذكاء الاصطناعي

إحدى أكبر المخاوف التي تستمر في الظهور بين المجتمع هي خطر إنشاء حلقة تغذية راجعة للذكاء الاصطناعي. هذا الخطر حقيقي جدًا كلما كان لديك نظام ذكاء اصطناعي ينشئ تلقائيًا، ويفحص، ويبني نماذج بيانات جديدة جميعها من أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى. يمكن أن تؤدي هذه الحلقة إلى أخطاء، ورؤية ضيقة، وتجاهل المتطلبات البشرية. لتجنب هذه الحالة، يعتقد الكثيرون أن وجود إنسان في الحلقة ضروري.

الحجم الهائل

هناك عدد هائل من الأوراق العلمية تُنشر أسبوعيًا بحيث يصبح من شبه المستحيل فرز المستودعات للعثور على أكثر البيانات صلة. حاليًا، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا في مساعدة العلماء على إنجاز هذه المهمة. ومع ذلك، إذا تم إنشاء حلقة تغذية راجعة للذكاء الاصطناعي، سيُطرح عدد كبير جدًا من الأوراق بسرعة كبيرة، مما يؤدي إلى إبطال أنظمة البحث الحالية للذكاء الاصطناعي.

فوائد عالم الذكاء الاصطناعي

عدد من الفوائد قد أثارت حماس الكثيرين في السوق بشأن احتمال وجود عالم ذكاء اصطناعي يعمل على مدار 24 ساعة للبحث عن اكتشافات. الإمكانات التي يمتلكها هذا النظام لفتح نظريات علمية جديدة لا حدود لها. كلما أضيفت المزيد من الأبحاث إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، سيجرب النظام مفاهيم جديدة ويوسع قدراته. وبالتالي، سيكون عالم الذكاء الاصطناعي اليوم لا شيء مقارنةً بالإصدارات المستقبلية.

توفير هائل في التكلفة

أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل عالم الذكاء الاصطناعي سيصبح مكوّنًا رئيسيًا في السوق مستقبلاً هو توفيره الكبير في التكلفة. وفقًا لفريق البحث، يمكن لذكائهم إنشاء، واختبار، ونشر، ومراجعة ورقة علمية مقابل 15 دولارًا فقط. تمثل هذه التكلفة المنخفضة انخفاضًا هائلًا في تكلفة البحث والتطوير لا يمكن إنكاره. وبالتالي، قد يصبح عالم الذكاء الاصطناعي الخيار المفضّل لأولئك الذين يسعون لتعظيم ميزانيتهم.

الصورة الكبيرة

أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل هذا المشروع يثير حماس العديد من المهندسين هو أنه يتيح للباحثين ربط النقاط عبر دراسات علمية متعددة بسهولة. غالبًا ما يبدو أن المجالات العلمية تتطور في فقاعة. ومع ذلك، ليس الأمر كذلك. في معظم الحالات، تؤدي الاختراقات في مجال علمي واحد إلى فرص جديدة في مجالات أخرى.

سيساعد علماء الذكاء الاصطناعي على اكتشاف هذه النظريات المتصلة وتوسيعها عندما يكون ذلك ممكنًا. وبالتالي، قد ترى عالم الذكاء الاصطناعي يجمع الأوراق لإنشاء مفاهيم جديدة ومتنوعّة تمامًا قد تكون فاتت على أعين البشر. على الأقل، سيساعد هذا النظام على تجميع الأبحاث ذات الصلة، مما سيمكن العلماء اليوم من رؤية ظواهر جديدة.

الباحثون

Sakana AI هو الفريق وراء عالم الذكاء الاصطناعي. تُعرف الشركة بنماذج الذكاء الاصطناعي العلمية الخاصة بها. تشمل تطوراتها السابقة نظامًا يجمع نماذج اللغة الكبيرة تلقائيًا لإنشاء أنظمة أكثر تقدمًا. كما قدموا آلية تمكّن من استخدام نماذج اللغة الكبيرة لضبط خوارزميات أخرى.

شركتان يمكن أن تستفيدا من عالم الذكاء الاصطناعي

إن إدخال عالم الذكاء الاصطناعي إلى السوق هو مجرد بداية ما قد يؤدي يومًا ما إلى ثورة كبرى في عالم الذكاء الاصطناعي. هناك بالفعل عدة شركات يمكنها الاستفادة من هذا الابتكار لخفض تكاليف تشغيلها وتقديم خدمة ذات جودة أعلى للسوق. إليك شركتين مستعدتين للاستفادة من هذا البحث.

1. AbCellera Biologics Inc

ABCL مخطط السعر

دخلت شركة Abcellera Biologics Inc السوق في عام 2012، بهدف تحسين نمذجة الأجسام المضادة البشرية لاستخدامها في مكافحة الأمراض. أصبحت الشركة عامة رسميًا في عام 2020، حيث نجحت في تأمين تمويل بقيمة 555 مليون دولار لتعزيز جهودها. اليوم، تلعب الشركة دورًا حيويًا في أبحاث ونمذجة جهاز المناعة. ومن الجدير بالذكر أن معظم هذه النمذجة تُجرى عبر محاكاة. وبالتالي، فإن عالم الذكاء الاصطناعي مناسب تمامًا للمساعدة في هذه الاختبارات.

تحتل Abcellera موقعًا بارزًا في قطاع الطب الحيوي. وبالتالي، قد يسمح دمج عالم الذكاء الاصطناعي للشركة بتحسين تحديد، واختبار، ومقارنة بيانات الأجسام المضادة المناعية من أبحاثها السابقة. قد يساعد هذا الخطوة في كشف فرص لم تُلاحظ من قبل. هذه العوامل، إلى جانب موقع Abcellera Biologics، تجعلها “hold” قوية للمتداولين.

2. Super Micro Computer

SMCI مخطط السعر

تأسست شركة Super Micro Computer (SMCI ) في عام 1993 على يد تشارلز ليانغ وسارة ليو، وقد تشهد نتائج إيجابية من خلال دمج علماء الذكاء الاصطناعي في عملياتها. تُعرف الشركة بشكل أساسي بخوادمها عالية الأداء المُحسّنة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. حاليًا، يقع مقرها الرئيسي في كاليفورنيا ولديها عدة عمليات تصنيع في هولندا وتايوان والولايات المتحدة.

تُعد Super Micro Computer واحدة من أبرز مزودي أنظمة إدارة الخدمات. تستخدم الذكاء الاصطناعي لمنع الاختراقات، ومراقبة الأنظمة، وتعزيز الأداء، مما جعل الشركة خيارًا مفضلاً للشركات الكبرى التي تبحث عن مزودين موثوقين ومثبتين. ومن الجدير بالذكر أن Super Micro Computer أُدرجت في مجلة Fortune ضمن أسرع شركات البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات نموًا في العالم.

أولئك الذين يبحثون عن حل برمجي موثوق مدعوم بالذكاء الاصطناعي لإضافته إلى محفظتهم قد يرغبون في النظر بقوة إلى SMCI. تتمتع الشركة بحضور قوي في السوق وقد وقعت مؤخرًا عقدًا لتوفير خوادم لـ xAI التابعة لإيلون ماسك، ومصنع جيجافاكتر الخاص بتسلا الذي انتقل إلى تكساس. كل هذه العوامل ساعدت SMCI على الحصول على تصنيف “buy” من المحللين.

عالم الذكاء الاصطناعي يفتح أبحاثًا منخفضة التكلفة

بغض النظر عن رأيك في عالم الذكاء الاصطناعي الذي ينتج أوراقًا بحثية ككتب الكوميكس، فإن العديد من الفوائد تجعل هذه الخوارزمية مغيرًا للعبة. إن توفير التكلفة الهائل وإمكانات هذا النهج المستقبلية تجعل الكثيرين في السوق يأملون في مستقبل أكثر إشراقًا حيث تحدث الاكتشافات يوميًا بينما ينام العلماء اليوم. في الوقت الحالي، يستحق هذا التطور مراقبة دقيقة، لأنه من المؤكد أنه سيُصدر أبحاثًا مثيرة في المستقبل.

يمكنك معرفة المزيد عن مشاريع الذكاء الاصطناعي المثيرة هنا.