الذكاء الاصطناعي في جوائز نوبل: النصر المزدوج يثير النقاش حول التخصصات العلمية

الذكاء الاصطناعي في جوائز نوبل: النصر المزدوج يثير النقاش حول التخصصات العلمية

اعترفت لجنة نوبل بالقوة التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) في اثنتين من جوائز هذا العام - وقد تم تكريمهما جائزة رواد الشبكات العصبية في الفيزياء و مطور الأدوات الحسابية لدراسة وتصميم البروتينات في جائزة الكيمياء. لكن ليس كل الباحثين راضين.

بعد لحظات فقط من إعلان الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم عن الفائزين بجائزة نوبل في الفيزياء لهذا العام، شهد عالم وسائل التواصل الاجتماعي ومضة من النقاش. جادل العديد من علماء الفيزياء بأن العلم الذي تقوم عليه أبحاث التعلم الآلي والذي تم الاحتفال به في جوائز جيفري هينتون وجون هوبفيلد لم يكن في الواقع فيزياء.

كتب جوناثان بريتشارد، عالم الفيزياء الفلكية في إمبريال كوليدج لندن: "أنا عاجز عن الكلام. أقدر التعلم الآلي والشبكات العصبية الاصطناعية مثل أي شخص آخر، ولكن من الصعب أن نرى أن هذا اكتشاف فيزيائي". على X. "أعتقد أن جائزة نوبل تعرضت لضجيج الذكاء الاصطناعي."

تقول سابين هوسنفيلدر، عالمة الفيزياء في مركز ميونيخ للفلسفة الرياضية في ألمانيا، إن البحث الذي أجراه هينتون في جامعة تورنتو في كندا وهوبفيلد في جامعة برينستون في نيوجيرسي "ينتمي إلى مجال علوم الكمبيوتر". "إن جائزة نوبل السنوية هي فرصة نادرة للفيزياء - والفيزيائيين - لتسليط الضوء. إنه اليوم الذي يتذكر فيه الأصدقاء والعائلة أنهم يعرفون فيزيائيًا وربما يسألون عن ماذا كانت جائزة نوبل الأخيرة. ولكن ليس هذا العام."

الجمع بين بعض وجهات النظر

ومع ذلك، لم يكن الجميع منزعجين: فقد رحب العديد من الفيزيائيين بالأخبار. يقول مات ستراسلر، عالِم الفيزياء النظرية بجامعة هارفارد في كامبريدج، ماساتشوستس: «كان بحث هوبفيلد وهينتون متعدد التخصصات، إذ يجمع بين الفيزياء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر وعلم الأعصاب». "وبهذا المعنى، فهو ينتمي إلى كل هذه التخصصات."

يشير أنيل أنانثاسوامي، صحفي علمي من بيركلي، كاليفورنيا، ومؤلف كتاب "لماذا تتعلم الآلات"، إلى أنه على الرغم من أن البحث الذي استشهدت به لجنة نوبل ليس فيزياء نظرية بالمعنى النقي، إلا أنه متجذر في تقنيات ومفاهيم من الفيزياء، مثل الطاقة. ويقول إن "شبكات بولتزمان" وشبكات هوبفيلد التي ابتكرها هينتون "كلاهما نموذجان يعتمدان على الطاقة".

ويضيف أنانثاسوامي أن الارتباط بالفيزياء أصبح أضعف في التطورات اللاحقة للتعلم الآلي، خاصة في تقنيات "التغذية الأمامية" التي جعلت تدريب الشبكات العصبية أسهل. ومع ذلك، فإن الأفكار المادية تعود وتساعد الباحثين على فهم السبب وراء قيام أنظمة التعلم العميق المتزايدة التعقيد بما تفعله. تقول لينكا زديبوروفا، التي تبحث في الفيزياء الإحصائية للحساب في المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (EPFL): "نحن بحاجة إلى عقلية الفيزياء لدراسة التعلم الآلي".

يقول جورجيو باريسي، عالم الفيزياء بجامعة سابينزا في روما: "أعتقد أن جائزة نوبل في الفيزياء يجب أن تستمر في اختراق المزيد والمزيد من مجالات المعرفة الفيزيائية". تقاسم جائزة نوبل لعام 2021. "أصبحت الفيزياء أوسع بشكل متزايد وتشمل العديد من مجالات المعرفة التي لم تكن موجودة أو لم تكن جزءًا من الفيزياء في الماضي."

ليس فقط الذكاء الاصطناعي

يبدو أن علوم الكمبيوتر قد استحوذت على جائزة نوبل في اليوم التالي لإعلان جائزة الفيزياء، عندما قام ديميس هاسابيس وجون جامبر، المؤسسان المشاركان لجائزة نوبل أدوات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ ببنية البروتين AlphaFold في Google DeepMind في لندن، الذي فاز بنصف جائزة نوبل في الكيمياء. (تم منح النصف الآخر لديفيد بيكر من جامعة واشنطن في سياتل لعمله على تصميم البروتين الذي لا يستخدم التعلم الآلي).

كانت الجائزة بمثابة اعتراف بالقوة التدميرية للذكاء الاصطناعي، ولكنها أيضًا كانت اعترافًا بالزيادة المطردة في المعرفة في علم الأحياء الهيكلي والحاسوبي، كما يقول ديفيد جونز، اختصاصي المعلومات الحيوية في جامعة كوليدج لندن، الذي عمل مع ديب مايند على الإصدار الأول من AlphaFold. ويقول: "لا أعتقد أن AlphaFold يمثل تحولًا جذريًا في العلوم الأساسية التي لم تكن موجودة بالفعل". "يتعلق الأمر كله بكيفية تجميع كل شيء معًا وتصميمه للسماح لـ AlphaFold بالوصول إلى هذه المرتفعات."

المدخل الرئيسي الذي يستخدمه AlphaFold هو تسلسل البروتينات ذات الصلة من كائنات حية مختلفة، والتي يمكنها تحديد أزواج من الأحماض الأمينية التي من المحتمل أن تكون قد تطورت بشكل مشترك، وبالتالي قد تكون متقاربة ماديًا في البنية ثلاثية الأبعاد للبروتين. كان الباحثون يستخدمون هذه الرؤية بالفعل للتنبؤ بهياكل البروتين عندما تم تطوير AlphaFold، حتى أن البعض بدأ في تنفيذ الفكرة في شبكات التعلم العميق.

قال جامبر في مؤتمر صحفي عُقد في ديب مايند في التاسع من أكتوبر: "لم يكن الأمر مجرد ذهابنا إلى العمل، والضغط على زر الذكاء الاصطناعي، ثم عودة الجميع إلى منازلهم. لقد كانت في الواقع عملية تكرارية حيث قمنا بتطوير وإجراء الأبحاث وحاولنا العثور على التركيبات الصحيحة بين ما فهمه المجتمع حول البروتينات وكيف يمكننا دمج تلك البديهات في بنيتنا".

لم يكن AlphaFold ممكنًا أيضًا بدون قاعدة بيانات البروتين، وهي مستودع يمكن الوصول إليه مجانًا يضم أكثر من 200000 بنية بروتينية - بما في ذلك بعض الهياكل التي ساهمت في جوائز نوبل السابقة - والتي تم تحديدها باستخدام علم البلورات بالأشعة السينية، والمجهر الإلكتروني بالتبريد، وطرق تجريبية أخرى. قال جامبر: "كل نقطة بيانات هي نتيجة سنوات من الجهد الذي بذله شخص ما".

منذ تأسيسها في عام 1901، كانت جوائز نوبل في كثير من الأحيان انعكاسًا لتأثير البحث على المجتمع، وكانت تكافئ الاختراعات العملية، وليس فقط العلوم البحتة. وفي هذا الصدد، يقول أنانثاسوامي إن أسعار 2024 ليست متطرفة. "في بعض الأحيان يتم منحهم لمشاريع هندسية جيدة جدًا. وتشمل هذه الجوائز الليزر و تفاعل البوليميراز المتسلسل ".