ملخص أساسي
ديميس هاسابيس (الشريك المؤسس لشركة DeepMind، التي طورت تقنيات AlphaGo وAlphaFold) يشارك قصته من مهندس الذكاء الاصطناعي إلى عالم، وإيمانه بأن الذكاء الاصطناعي هو الأداة القادرة على حل المشكلات العلمية الكبيرة، بالإضافة إلى رؤيته لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. يناقش ما يعنيه الذكاء الاصطناعي العام (AGI) حقًا (لم نصل إلى هذه المرحلة بعد)، وكيف يغير الذكاء الاصطناعي مجالات مثل علم الأحياء والفيزياء، ووجهته الفلسفية التي ترى أن المعلومات قد تكون الوحدة الأساسية لبناء الكون. هدفه استخدام الذكاء الاصطناعي في علاج الأمراض ومكافحة التغير المناخي وكشف أسرار الواقع، مع الحفاظ دائمًا على الأمان والأخلاقيات في المقام الأول.
1. من ذكاء الاصطناعي المستخدم في الألعاب إلى علم ينقذ الحياة: كيف غيرت تقنيات AlphaGo وAlphaFold الوضع
بدأ هاسابيس بتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي للاستخدام في الألعاب (مثل AlphaGo، التي هزمت بطل العالم لي سيدول عام 2016)، لكنه سرعان ما أدرك أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفعل أكثر من مجرد الفوز بالألعاب؛ فيمكنه حل المشكلات الحقيقية.
تقنية AlphaFold، على سبيل المثال: لمدة 50 عامًا، كان علماء الأحياء يواجهون صعوبة في التنبؤ بكيفية طي البروتينات (سلاسل طويلة من الأحماض الأمينية) لتشكيل أشكال ثلاثية الأبعاد، وهذا الشكل يحدد وظيفة البروتين (مثل مكافحة الفيروسات أو هضم الطعام). كان من المستحيل تجربة جميع الأشكال الممكنة، لأن عدد طرق طي البروتينات يصل إلى 10^300، وهو أكثر بكثير من عدد الذرات في الكون!
لم تعتمد تقنية AlphaFold على التجارب العشوائية، بل استخدمت نماذج مستخلصة من 150,000 هيكل بروتيني معروف (تم جمعها على مدى 40 عامًا) لتحديد شكل البروتين في ثوانٍ بدقة عالية. هذا تغيير كبير في مجال اكتشاف الأدوية، حيث يمكن للعلماء الآن تصميم أدوية تتناسب تمامًا مع شكل البروتينات لعلاج أمراض مثل السرطان والملاريا.
الدرس المهم هنا: الذكاء الاصطناعي متميز في اكتشاف الأنماط داخل أنظمة ضخمة ومعقدة، وهو أمر لا يستطيع البشر القيام به بمفردهم.
2. ما هو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، ولماذا لم نصل إليه بعد؟
الذكاء الاصطناعي العام هو نظام يمتلك جميع القدرات المعرفية البشرية: يمكنه اختراع نظريات علمية جديدة، كتابة قصائد، تعلم لعب ألعاب جديدة من الصفر، أو حل مشكلات رياضية لم يسبق له مواجهتها.
حاليًا، الذكاء الاصطناعي “محدود” في قدراته؛ فهو متميز في بعض المجالات (مثل طي البروتينات أو لعبة الغو) ولكنه ضعيف في مجالات أخرى. السبب في عدم تحقيقنا للذكاء الاصطناعي العام هو:
- عدم وجود إبداع حقيقي: يمكن للذكاء الاصطناعي حل مشكلات موجودة، لكنه غير قادر على ابتكار أسئلة جديدة وعميقة.
- عدم الاتساق: يرتكب أخطاء سخيفة قد لا يرتكبها البشر أبدًا.
- نقص المرونة: لا يستطيع التعلم بسرعة (على عكس البشر الذين يمكنهم تعلم مهارات جديدة في دقائق).
يقول هاسابيس إن الذكاء الاصطناعي العام يجب أن يكون قادرًا على فعل أشياء مثل اختراع نظرية نسبية جديدة بناءً على المعرفة المتاحة في القرن التاسع عشر. نحن بعيدون كثيرًا عن هذا الهدف.
3. الذكاء الاصطناعي كأداة قادرة على حل المشكلات العلمية الكبيرة
يختار هاسابيس المشكلات التي يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدته في حلها وفقًا لثلاث قواعد:
1. مجال بحثي واسع: يجب أن تكون هناك العديد من الحلول الممكنة للمشكلة.
2. بيانات كافية: يجب توفر بيانات كافية لتعلم الأنماط.
3. هدف واضح: يجب أن يكون هناك معيار واضح لقياس النجاح.
أمثلة على المشكلات التي يعمل عليها الذكاء الاصطناعي:
- التغير المناخي: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالأحداث الجوية الشديدة أو تحسين شبكات الطاقة لتقليل انبعاثات الكربون.
- الفيزياء: يساعد الذكاء الاصطناعي في دراسة قوانين الجاذبية على المستويات الدقيقة جدًا من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات.
- اكتشاف الأدوية: يُستخدم الذكاء الاصطناعي لإيجاد جزيئات جديدة تستهدف أمراضًا مثل الزهايمر.
الفكرة الأساسية هي أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مساعدًا قويًا للعلماء، حيث يمكنه معالجة البيانات بسرعة واكتشاف أنماط لا يلاحظها البشر.
4. الجانب الفلسفي: هل المعلومات هي أساس الواقع؟
لدى هاسابيس فكرة جريئة: قد تكون المعلومات (وليس المادة أو الطاقة) هي العنصر الأساسي في الكون.
ماذا يعني ذلك؟ كل شيء في الطبيعة، من الخلايا إلى الجبال إلى النجوم، له أنماط مستقرة يمكن للذكاء الاصطناعي تعلمها (مثل طرق طي البروتينات). إذا كانت هذه الأنماط مبنية على المعلومات، فإن فهم المعلومات قد يساعدنا في فهم الكون بشكل أفضل.
5. استخدامات الذكاء الاصطناعي في مجالات أخرى
يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في مجالات مثل التصميم، التسويق، والرعاية الصحية. على سبيل المثال:
- التصميم: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المصممين في إنشاء منتجات أفضل بناءً على تحليل البيانات.
- التسويق: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل سلوك المستهلكين وتوصية منتجات ملائمة.
- الرعاية الصحية: يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وإدارة السجلات الطبية.
في ختام هذا المقال، نرى أن الذكاء الاصطناعي يحقق تقدمًا كبيرًا في مختلف المجالات، ومن المتوقع أن يستمر هذا التقدم مع تطور التكنولوجيا.