اكتشف السير ديميس هاسابيس أنه فاز بجائزة نوبل في الكيمياء هذا الأسبوع عندما تلقت زوجته – وهي أيضًا باحثة علمية – عدة مكالمات عبر Skype لطلب رقم هاتفه بشكل عاجل.
“كان ذهني منهكًا تمامًا، وهو أمر نادرًا ما يحدث. لقد كان . . . قال هاسابيس، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة جوجل ديب مايند، قسم الذكاء الاصطناعي في شركة البحث العملاقة في وادي السيليكون: “إنها تجربة الخروج من الجسد تقريبًا”.
فاز بجائزة نوبل للكيمياء، التي تقاسمها هاسابيس مع زميله جون جامبر وعالم الكيمياء الحيوية الأمريكي ديفيد بيكر، لكشفه عن مشكلة مستحيلة في علم الأحياء ظلت دون حل لمدة 50 عامًا: التنبؤ ببنية كل بروتين عرفته البشرية، باستخدام برنامج الذكاء الاصطناعي المعروف. مثل ألفا فولد.
وبعد التغلب على هذا التحدي الطويل الأمد، والذي له آثار واسعة النطاق في العلوم والطب، يضع هاسابيس نصب عينيه تغير المناخ والرعاية الصحية. وقال لصحيفة فايننشال تايمز: “أريد أن نساعد في حل بعض الأمراض”.
ويعمل فريقه على ستة برامج لتطوير الأدوية مع شركتي الأدوية إيلي ليلي ونوفارتيس، والتي تركز على مجالات الأمراض مثل السرطان والزهايمر. وقال هاسابيس إنه يتوقع أن يكون لديه عقار مرشح في التجارب السريرية في غضون عامين.
وتتمثل مجالات تركيزه الكبيرة الأخرى في استخدام الذكاء الاصطناعي لنمذجة المناخ بشكل أكثر دقة، وعبور الحدود النهائية في أبحاث الذكاء الاصطناعي: ابتكار الذكاء الآلي على قدم المساواة مع الذكاء البشري.
وقال هاسابيس، الذي كان في السابق عالم أعصاب ومصمم ألعاب فيديو: “عندما ننظر إلى الوراء بعد 10 سنوات، آمل أن يكون الذكاء الاصطناعي قد بشر بعصر ذهبي جديد من الاكتشافات العلمية في كل هذه المجالات المختلفة”. “هذا ما دفعني إلى الذكاء الاصطناعي في المقام الأول. أرى أنها الأداة المثلى في تسريع البحث العلمي.
تم تكريم الثنائي DeepMind يوم الأربعاء، بعد يوم واحد من فوز زميل جوجل السابق وعالم الذكاء الاصطناعي المخضرم جيفري هينتون بجائزة الفيزياء إلى جانب الفيزيائي جون هوبفيلد لعملهما في الشبكات العصبية، وهي التكنولوجيا الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تدعم الرعاية الصحية ووسائل التواصل الاجتماعي والذات. – قيادة السيارات – وAlphaFold نفسها.
إن الاعتراف باختراقات الذكاء الاصطناعي يسلط الضوء على حقبة جديدة في البحث، ويؤكد على أهمية أدوات الحوسبة وعلوم البيانات في حل المشكلات العلمية المعقدة في فترات زمنية أقصر بكثير، في كل شيء من الفيزياء إلى الرياضيات والكيمياء وعلم الأحياء.
وقال هاسابيس: “من المثير للاهتمام بوضوح أن لجنة (نوبل) قررت الإدلاء ببيان كهذا من خلال جمع الاثنين معًا”.
وتلخص الجوائز أيضًا وعود الذكاء الاصطناعي والمزالق المحتملة.
كان هوبفيلد وهينتون رائدين في هذا المجال في أوائل الثمانينيات. وقال هينتون، البالغ من العمر 76 عامًا والذي ترك جوجل العام الماضي، إنه لا يخطط لإجراء المزيد من الأبحاث. وهو ينوي بدلاً من ذلك الدعوة إلى العمل على سلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي، وأن تعمل الحكومات على تسهيل ذلك.
على النقيض من ذلك، فاز الثنائي DeepMind بالعمل الذي تم الكشف عنه بشكل رئيسي في السنوات الخمس الماضية، وما زالا متفائلين للغاية بشأن تأثيره المجتمعي.
وقال مانيش ساهاني، مدير وحدة غاتسبي في جامعة كوليدج لندن، وهو معهد أبحاث يركز على التعلم الآلي والأبحاث النظرية: “إن تأثير (الذكاء الاصطناعي) على وجه الخصوص على العلوم، ولكن أيضًا على العالم الحديث على نطاق أوسع، أصبح الآن واضحًا للغاية”. علم الأعصاب. كان هينتون المدير المؤسس لـ Gatsby في عام 1998، بينما عمل هاسابيس كباحث ما بعد الدكتوراه هناك في عام 2009، وفي النهاية قام بإخراج DeepMind من معهد UCL في عام 2010.
“يظهر التعلم الآلي في كل مكان، بدءًا من الأشخاص الذين يقومون بتحليل النصوص القديمة باللغات المنسية، إلى الصور الشعاعية وغيرها من وسائل التصوير الطبي. وقال ساهاني، وهو أيضًا أستاذ علم الأعصاب: “لدينا الآن مجموعة أدوات من شأنها أن تدفع العلوم والتخصصات الأكاديمية إلى الأمام في جميع أنواع الاتجاهات المختلفة”.
وقالت شارلوت دين، أستاذة المعلوماتية الحيوية الهيكلية في جامعة أكسفورد، إن التكرارات الأخيرة لـ AlphaFold لها “تداعيات في جميع مجالات الطب والبيولوجيا والعديد من المجالات الأخرى” لأنها أساسية جدًا للكائنات الحية.
وقال فينكي راماكريشنان، عالم الأحياء الحائز على جائزة نوبل في الكيمياء عام 2009 عن عمله المتعلق بتخليق البروتين: “كان الكثيرون متشككين عندما بدأوا، لكن برنامجهم تفوق بسرعة كبيرة على جميع البرامج الأخرى للتنبؤ بهياكل البروتين”. “لقد تغير هذا المجال بشكل كبير حقًا.”
وقد استخدم أكثر من مليوني عالم ألفا فولد، من بين أمور أخرى، لتحليل طفيل الملاريا لتطوير لقاح، وتحسين مقاومة النباتات لتغير المناخ، ودراسة بنية المسام النووي – أحد أكبر مجمعات البروتين في الإنسان. جسم.
وقالت روزالين موران، أستاذة علم الأعصاب في جامعة كينغز كوليدج في لندن، والرئيس التنفيذي لشركة ستانهوب للذكاء الاصطناعي الناشئة: “إن بناء الأدوات هو عمل علمي من ذوي الياقات الزرقاء. . . وهم غالبًا أبطال العلم المجهولون. بالنسبة لي، كان هذا هو الجزء الأكثر إثارة في الجائزة.”
لا يزال AlphaFold يعاني من عيوب كما أفاد منشئوه في وقت سابق من هذا العام، بما في ذلك “الهلوسة” من “النظام الهيكلي الزائف” في مناطق الخلايا التي هي في الواقع مضطربة. التحدي الآخر الذي يواجه استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي هو أن بعض مجالات البحث المهمة قد تكون أقل ثراءً من تحليل البروتين في البيانات التجريبية.
في جائزة نوبل للفيزياء، استخدم عمل هينتون وهوبفيلد مفاهيم أساسية من الفيزياء وعلم الأعصاب لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها معالجة الأنماط في شبكات المعلومات الكبيرة.
وكانت آلة بولتزمان، التي اخترعها هينتون، قادرة على التعلم من أمثلة محددة بدلاً من التعليمات. وتمكنت الآلة بعد ذلك من التعرف على أمثلة جديدة للفئات التي تم تدريبها عليها، مثل صور القطط.
هذا النوع من برامج التعلم، والمعروف باسم الشبكات العصبية، يشكل الآن الأساس لمعظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل برامج التعرف على الوجه ونماذج اللغات الكبيرة، وهي التقنية التي تدعم ChatGPT وGemini من Google. أحد طلاب هينتون السابقين، إيليا سوتسكيفر، كان المؤسس المشارك وكبير العلماء في شركة OpenAI التي تصنع ChatGPT.
قال هينتون، عالم الكمبيوتر وعالم النفس المعرفي، خلال مؤتمر صحفي عقد هذا الأسبوع: “أود أن أقول إنني شخص لا يعرف حقًا ما هو المجال الذي يعمل فيه، ولكنه يرغب في فهم كيفية عمل الدماغ”. “وفي محاولاتي لفهم كيفية عمل الدماغ، ساعدت في إنشاء تقنية تعمل بشكل مدهش.”
كما سلطت جوائز الذكاء الاصطناعي الضوء على الطبيعة المترابطة للاكتشافات العلمية، والحاجة إلى تبادل البيانات والخبرات ــ وهي ظاهرة نادرة على نحو متزايد في أبحاث الذكاء الاصطناعي التي تحدث داخل مؤسسات تجارية مثل OpenAI وجوجل.
تم استخدام مبادئ علم الأعصاب والفيزياء لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، في حين ساعدت البيانات التي أنشأها علماء الأحياء في اختراع برنامج AlphaFold.
قالت ريفكا إيزاكسون، أستاذة الفيزياء الحيوية الجزيئية في جامعة كينجز كوليدج في لندن، والتي كانت أحد أوائل مختبري ألفا فولد: “لقد قام العلماء مثلي تقليديًا بحل أشكال البروتين باستخدام طرق تجريبية شاقة يمكن أن تستغرق سنوات”. “ومع ذلك، فإن هذه الهياكل التي تم حلها، والتي أودعها العالم التجريبي للاستخدام العام، هي التي تم استخدامها لتدريب AlphaFold.”
وأضافت أن تقنية الذكاء الاصطناعي أتاحت للعلماء مثلها “المضي قدماً في التحقيق بشكل أعمق في وظيفة البروتين وديناميكياته، وطرح أسئلة مختلفة وربما فتح مجالات بحث جديدة بالكامل”.
في نهاية المطاف، يظل الذكاء الاصطناعي – مثل المجهر الإلكتروني أو علم البلورات بالأشعة السينية – أداة تحليلية، وليس وكيلا مستقلا يجري أبحاثا أصلية. ويصر هاسابيس على أن التكنولوجيا لا يمكن أن تحل محل عمل العلماء.
وقال: “إن البراعة البشرية تأتي – طرح السؤال، والتخمين، والفرضية، وأنظمتنا لا تستطيع أن تفعل أي شيء من ذلك”. “(الذكاء الاصطناعي) يقوم فقط بتحليل البيانات الآن.”
