يضع الذكاء الاصطناعي المتمثل في برامج توليد الصور وروبوتات المحادثة، الفنانين والكتاب على المحك، لكنّ العلماء يعتقدون أنّ بإمكانه إحداث ثورة في الأبحاث والظهور في جوائز نوبل.
في عام 2021، أطلق العالم الياباني هيرواكي كيتانو ما سمّاه «نوبل تيرنينغ تشالنج» الذي يتحدى الباحثين لإنشاء «عالِم قائم على الذكاء الاصطناعي» قادر بشكل مستقل على إجراء أبحاث تستحق جائزة نوبل بحلول عام 2050.
يعمل بعض الباحثين بلا كلل لإنشاء مثل هؤلاء الزملاء القائمين على الذكاء الاصطناعي، وثمة نحو 100 روبوت علمي تعمل أصلاً في مجال العلوم، على ما يوضح روس دي كينغ، وهو أستاذ متخصص في الذكاء الاصطناعي لدى جامعة تشالمرز في السويد.
وفي عام 2009، نشر المتخصص مقالة عرض فيها مع باحثين آخرين روبوتاً علمياً اسمه «آدم»، يشكل أول آلة تنتج اكتشافات علمية بشكل مستقل.
ويقول كينغ: «لقد صنعنا روبوتاً اكتشف أفكاراً علمية جديدة واختبرها وأكّد صحتها».
وقد تمّت برمجة الروبوت لوضع فرضيات بشكل مستقل، وتصميم تجارب لاختبارها وحتى برمجة روبوتات مخبرية أخرى لتنفيذ هذه التجارب والتعلم في النهاية من هذه النتائج.
وكُلف «آدم» باستكشاف العمل الداخلي للخميرة وتوصّل إلى «وظائف جينات» لم تكن معروفة في السابق.
ويشير معدّو المقالة إلى أنّ هذه الاكتشافات متواضعة، لكنها ليست تافهة.
وقد ابتُكر روبوت علمي ثانٍ أُطلق عليه اسم «إيف» لدراسة الأدوية المرشحة لعلاج الملاريا وأمراض المناطق الاستوائية الأخرى.
مع روبوتات مماثلة، «تكلف الأبحاث مبالغ أقل، كما أن هذه الآلات تعمل على مدى الساعات الأربع والعشرين»،على ما يوضح روس د. كينغ، مضيفاً أنها أكثر دقة في متابعة العمليات.
ويقر الباحث بأنّ الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيداً عن مستوى العالم الذي يستحق جائزة نوبل، إذ يتطلّب ذلك روبوتات «أكثر ذكاء» قادرة على «فهم الوضع ككل» للتنافس ونيل جوائز نوبل.
وتقول إنغا سترومكي، الأستاذة في الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا: إنّ التقاليد العلمية لن تحل محلها الآلات قريباً.
وتضيف: هذا لا يعني أن ذلك مستحيل، مشيرةً إلى أنّ من الواضح أن الذكاء الاصطناعي كان وسيكون له تأثير في طريقة العمل في العلوم.
ومن الأمثلة الجيدة على ذلك «ألفافولد» الذي ابتكرته «ديب مايند» التابعة لغوغل، والذي يمكنه التنبؤ بالبنية الثلاثية الأبعاد للبروتينات بناء على حمضها الأميني.
وتقول سترومكي: كنا نعلم أن هناك علاقة بين الأحماض الأمينية والشكل النهائي الثلاثي الأبعاد للبروتينات، وأنّ بإمكاننا استخدام التعلم الآلي للعثور عليها.
وتتابع: إلا أنّ هذه الحسابات معقدة جداً للبشر، وأنجزت الآلة شيئاً لم يستطع أي إنسان فعله.
وفي الوقت نفسه، سلط «ألفافولد» الضوء على ضعف نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية مثل الشبكات العصبية، على قول سترومكي.
هذه النماذج جيدة جداً في معالجة كميات هائلة من المعلومات والتوصل إلى إجابة، لكنّها غير قادرة على شرح سبب صحة الإجابات.
وترى الباحثة أنّ العلم يسعى إلى فهم الكون ولا يقتصر دوره على الفرضيات الصحيحة.