الذكاء الاصطناعي في الاكتشاف العلمي: لا تزال الرؤية البشرية ضرورية على الرغم من الدعم السريع للذكاء الاصطناعي

اتفق كبار الحائزين على جائزة نوبل والجوائز الكبرى على أن الذكاء الاصطناعي لا يزال أداة مساعدة، وليس المحرك الرئيسي للاكتشاف العلمي. وأكدوا أن الإنجازات العلمية العميقة لا تزال تعتمد على الحكم البشري والإبداع والتفسير. وعلى الرغم من التقدم السريع في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وصف المشاركون القدرات الحالية بأنها في مراحلها الأولى مقارنةً بدور العقل البشري في صياغة النظريات وتفسير الظواهر المعقدة.

أكد الخبراء أن الذكاء الاصطناعي قادر على تسريع عمليات المحاكاة، وكشف الأنماط في مجموعات البيانات الضخمة، والمساعدة في العمليات الحسابية المعقدة. مع ذلك، حذروا من عدم موثوقية النتائج، والتي تُوصف أحيانًا بالهلوسة، ومن استهلاكه العالي للطاقة مقارنةً بالدماغ البشري. ورأوا في الذكاء الاصطناعي مساعدًا فعالًا للباحثين، ولكنه لا يزال يعتمد على التوجيه البشري لتحقيق ابتكارات حقيقية وتقدم علمي كبير.

جرت المناقشة خلال منتدى "علم الذكاء الاصطناعي: هل الذكاء الاصطناعي قادر على الاكتشاف؟"، الذي عُقد ضمن فعاليات قمة العلماء العالمية بالتزامن مع قمة الحكومات العالمية. وشارك في المنتدى كل من البروفيسور توني فان-تشاوينغ تشان، والبروفيسور يوري نيستيروف، والبروفيسور عمر ياغي، والبروفيسور جاك دونغارا، والبروفيسور روبرت تارجان، والبروفيسور أرييه وارشيل، ممثلين عن مجالات الكيمياء والرياضيات وعلوم الحاسوب والمجالات ذات الصلة.

أشار البروفيسور توني فان-تشاوينغ تشان في كلمته الافتتاحية إلى أن الذكاء الاصطناعي يدعم بالفعل الاكتشاف والابتكار في مختلف التخصصات. وتطرق إلى جائزة نوبل في الكيمياء التي مُنحت لعلماء ابتكروا أداة الذكاء الاصطناعي "ألفافولد"، التي تتنبأ ببنية البروتينات وتدعم اكتشاف الأدوية. ومع ذلك، أكد البروفيسور توني فان-تشاوينغ تشان أن هذه الأنظمة لا تزال غير قادرة على استبدال العلماء الذين أعادوا صياغة المفاهيم الأساسية أو وضعوا نظريات عامة واسعة النطاق.

استغل البروفيسور جاك دونغارا كلمته الرئيسية لشرح الروابط بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء. واعتمد عمله على الخوارزميات والبرمجيات على مزيج من النظرية والتجربة. وأوضح أن الذكاء الاصطناعي ساهم في توسيع القدرات الحاسوبية، ضارباً مثالاً على ذلك التنبؤات الجوية، حيث يُنتج الذكاء الاصطناعي تنبؤات دقيقة لمدة عشرة أيام في غضون ثوانٍ بدلاً من ساعات باستخدام النماذج العددية التقليدية.

وفي سياق أكثر حذرًا، ركّز البروفيسور روبرت تارجان على "أوهام" بعض أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث أنتجت الأنظمة بيانات خاطئة أو مضللة. واستذكر حدثًا استخدم فيه المنظمون برنامج ChatGPT لإنشاء سيرة ذاتية، فذكروا جائزتين بشكل خاطئ. وتساءل البروفيسور تارجان عما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي استكشاف المشكلات بشكل مستقل، أو ابتكار نظريات مثل النسبية العامة أو ميكانيكا الكم، مؤكدًا أن هذه التساؤلات لا تزال بلا إجابة.

الذكاء الاصطناعي في أبحاث الفيزياء والكيمياء والأحياء

قدّم البروفيسور أرييه وارشيل بحثًا يمزج بين المحاكاة الفيزيائية والذكاء الاصطناعي لدراسة الإنزيمات والأمراض. استُخدمت الفيزياء والذكاء الاصطناعي معًا لتصميم الإنزيمات من خلال المحاكاة، لكن النتائج كانت غير مُرضية في البداية. بدافع الإحباط، طبّق البروفيسور أرييه وارشيل أساليب الذكاء الاصطناعي باستخدام "الإنتروبيا القصوى"، وشهد ما وُصف بأنه إنجاز واضح، إذ ربطت النتائج ارتباطًا وثيقًا بكفاءة التحفيز الإنزيمي.

سمح هذا النهج للبروفيسور أرييه وارشيل بالتنبؤ بإنزيم يعمل بسرعة تفوق ما أنتجته التطورات الطبيعية، ومع ذلك لم يكن الذكاء الاصطناعي متفوقًا دائمًا. فعند دراسة أمراض القلب، لا تزال أساليب النمذجة الفيزيائية التقليدية تعطي نتائج أفضل من التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي. ويوضح هذا التباين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يُكمّل، لا أن يحل محل، الأساليب العلمية الراسخة في البحوث الطبية الحيوية الحساسة.

قدّم البروفيسور عمر ياغي عرضًا توضيحيًا لما وُصف بـ"كيمياء الذكاء الاصطناعي"، مُسلطًا الضوء على كيفية توليد الذكاء الاصطناعي لهياكل وجزيئات كيميائية جديدة. وقد دعمت هذه الهياكل تقنيات استخلاص الماء من الهواء، وهو مجال ذو أهمية بالغة للمناطق القاحلة. وأشار البروفيسور ياغي إلى أن تحقيق نتائج مماثلة من خلال البحث التقليدي استغرق 35 عامًا، مما جعل سرعة الذكاء الاصطناعي في تسريع الاكتشاف لافتة للنظر بشكل خاص في هذا المشروع.

حدود الذكاء الاصطناعي، والواقع الافتراضي، والحدود النظرية

ولتوضيح المشاركين في الحدث وأدوارهم، يمكن تلخيص مناصبهم على النحو التالي: {TABLE_1}

جادل البروفيسور يوري نيستروف بأن الذكاء الاصطناعي يتطلب "واقعًا افتراضيًا" فعالًا ليعمل بكفاءة. وهذا يعني قاعدة بيانات ضخمة بالإضافة إلى وحدة اتخاذ قرارات للذكاء الاصطناعي، مما يعوض جزئيًا حقيقة أن البشر يتلقون مدخلات من العالم الحقيقي دون تكلفة مباشرة، بينما تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي بنية تحتية باهظة الثمن. رأى البروفيسور يوري نيستروف إمكانات إبداعية في الذكاء الاصطناعي، لكنه أكد أن منطقه يعتمد دائمًا على النماذج.

قال البروفيسور يوري نيستيروف: "نحن في بداية رحلة تعلم كيفية القيام بذلك بكفاءة. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى عنصرين أساسيين: أولهما الواقع الافتراضي، الذي يُمثل قاعدة بيانات ضخمة، وثانيهما وحدة ذكاء اصطناعي قادرة على اتخاذ القرارات. يحصل البشر على الواقع المحيط بهم مجانًا، بينما يُعدّ الذكاء الاصطناعي مكلفًا للغاية. أعتقد أن للذكاء الاصطناعي قدرة إبداعية هائلة؛ فهو قادر على اكتشاف روابط وبنى جديدة، لكن استنتاجاته لا تتعلق إلا بـ"نموذج" الشيء وليس بالشيء الحقيقي نفسه. إذا كان النموذج صحيحًا، فإن النتيجة منطقية. وإلا، فهي محض هراء."

في جلسة لاحقة أدارها البروفيسور توني فان-تشاوينغ تشان، ناقش المتحدثون كيف ساهم الذكاء الاصطناعي في الاكتشافات مع الاعتماد على الفهم البشري. جادل الدكتور جايانت هاريستا بأن الذكاء الاصطناعي قادر على كشف الروابط الخفية بين "نظرية الرسوم البيانية" و"التعلم الآلي". ومع ذلك، أكد الدكتور هاريستا أن الباحثين، وليس أنظمة الذكاء الاصطناعي، هم من وضعوا المفاهيم الأولى في كل من الأطر الرياضية وأطر التعلم الآلي.

ناقش الدكتور أمير جوهرشادي، الحائز على منحة من المجلس الأوروبي للبحوث لعام 2025، الحدود النظرية لما يمكن أن يحلّه الذكاء الاصطناعي أو التعلّم الآلي. وأوضح أن بعض المشكلات غير قابلة للحل خوارزميًا، وبالتالي لن ينجح أي نهج للذكاء الاصطناعي. وأضاف الدكتور جوهرشادي أن الشبكات الاجتماعية غالبًا ما تعرض صورًا أو مقاطع فيديو، وتسأل عما إذا كانت حقيقية أم مزيفة، وقد تكون استجابات الذكاء الاصطناعي في هذه الحالات خاطئة.

قال: "كثيراً ما نرى أشخاصاً على منصة X يعرضون صورة أو مقطع فيديو ويسألون: هل هذا حقيقي أم مزيف؟ في كثير من الأحيان، يقدم لهم نظام الذكاء الاصطناعي إجابات غير دقيقة، مما يوضح قصوراً محتملاً في قدرات الذكاء الاصطناعي". وقد سلط هذا الضوء على المخاطر المترتبة على الاعتماد على أدوات الذكاء الاصطناعي دون التحقق البشري، لا سيما في مجال التواصل العام، وتحليل وسائل الإعلام، والسياقات الحساسة أمنياً على مستوى العالم.

من منظور هندسي، أكد الدكتور هشام عمران، الحائز على جائزة اليونسكو-فوزان الدولية للذكاء الاصطناعي لعام 2023 لتشجيع العلماء الشباب في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، على الفروقات بين البحث الروتيني والبحث الثوري. ورأى الدكتور هشام عمران أن الذكاء الاصطناعي يُعدّ مساعدًا قويًا لحلّ المهام ضمن الأطر القائمة، ولكنه ليس بديلًا عن العلماء الذين يبتكرون هياكل مفاهيمية جديدة أو يتبنّون توجهات علمية غير تقليدية.

قال الدكتور هشام عمران: "نتفق جميعًا على أن الذكاء الاصطناعي أداة قوية غيّرت معظم جوانب حياتنا، ويُعدّ مساعدًا فعالًا للعلماء، ولكن يجب أن نميّز بين العلم التقليدي والعلم الثوري". وأشار الدكتور هشام عمران أيضًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يتطلب طاقة كهربائية عالية، مما يُرهق شبكات الكهرباء أحيانًا، الأمر الذي يجعل أي مقارنة مع الدماغ البشري الموفر للطاقة أمرًا يصعب تبريره.

أظهرت مناقشات المنتدى، مجتمعةً، اتفاقاً واسعاً على أن الذكاء الاصطناعي يدعم العمل العلمي بالفعل من خلال الحوسبة الأسرع، والمحاكاة المتقدمة، وتحليل البيانات. ومع ذلك، اتفق الحائزون على جائزة نوبل وغيرهم من الخبراء على أن التفكير النقدي والإبداع وبناء النظريات تبقى حكراً على البشر. ولذلك، بالنسبة للمجتمعات البحثية، بما فيها تلك الموجودة في الشرق الأوسط والإمارات العربية المتحدة، بدا الذكاء الاصطناعي أداةً فعّالةً تُوجّهها الخبرة البشرية.

With inputs from WAM