هل يمكن للمساعد الباحث الجديد في Google إعطاء القوى العظمى للعلماء؟
يعتمد “AI-S-Scientist” من Google على نماذج اللغة Gemini الكبيرة للشركة
Raa/Nurphoto/Shutterstock
كشفت Google عن نظام ذكاء اصطناعي تجريبي “يستخدم التفكير المتقدم لمساعدة العلماء على تصنيع كميات هائلة من الأدب ، وتوليد فرضيات جديدة ، واقتراح خطط بحث مفصلة” ، وفقًا لبيانها الصحفي. “الفكرة مع [the] يقول آلان كارثيكسالينجام في جوجل: “العلماء المشاركون في الذكاء الاصطناعي” هو إعطاء القوى العظمى للعلماء “.
تعمل الأداة ، التي لا تحتوي على اسم رسمي حتى الآن ، على نماذج اللغة Gemini الكبيرة من Google. عندما يسأل الباحث سؤالًا أو يحدد هدفًا – للعثور على دواء جديد ، على سبيل المثال – تأتي الأداة بأفكار أولية في غضون 15 دقيقة. يقول Vivek Natarajan في Google ، إن العديد من وكلاء الجوزاء “يناقشون” هذه الفرضيات مع بعضهم البعض ، وترتيبها وتحسينها على مدار الساعات والأيام التالية.
خلال هذه العملية ، يمكن للوكلاء البحث في الأدبيات العلمية والوصول إلى قواعد البيانات واستخدام أدوات مثل نظام Alphafold من Google للتنبؤ ببنية البروتينات. يقول ناتاراجان: “إنهم يقومون باستمرار بتحسين الأفكار ، ويناقشون الأفكار ، وينقدون الأفكار”.
لقد جعلت Google بالفعل النظام متاحًا لعدد قليل من مجموعات البحث ، والتي أصدرت أوراقًا قصيرة تصف استخدامها لها. الفرق التي حاولتها متحمسة لإمكاناتها ، وتشير هذه الأمثلة إلى أن المعلم المشارك من الذكاء الاصطناعي سيكون مفيدًا لتوليف النتائج. ومع ذلك ، فمن الممكن نقاش ما إذا كانت الأمثلة تدعم الادعاء بأن الذكاء الاصطناعى يمكنه توليد فرضيات جديدة.
على سبيل المثال ، يقول Google إن فريقًا واحدًا استخدم النظام للعثور على طرق “جديدة” لعلاج تليف الكبد. ومع ذلك ، فإن الأدوية التي اقترحتها الذكاء الاصطناعى قد درست من قبل لهذا الغرض. يقول ستيفن أوريلي في شركة Alcyomics في المملكة المتحدة: “الأدوية التي تم تحديدها كلها راسخة لتكون مضادة للحيوية”. “لا يوجد شيء جديد هنا.”
في حين أن هذا الاستخدام المحتمل للعلاجات ليس جديدًا ، إلا أن عضو الفريق غاري بيلتز في كلية الطب بجامعة ستانفورد في كاليفورنيا يقول إن اثنين من أصل ثلاثة أدوية تم اختيارها من قبل المعلم المشارك من الذكاء الاصطناعى أظهروا وعدًا في اختبارات الكبد البشري ، في حين أن أي أدوية من أصل ثلاثة اثنان اختاره شخصيا – على الرغم من وجود المزيد من الأدلة لدعم خياراته. يقول بيلتز إن Google منحته قدرًا صغيرًا من التمويل لتغطية تكاليف الاختبارات.
في ورقة أخرى ، يصف خوسيه بيناديس في كلية إمبريال كوليدج لندن وزملاؤه كيف اقترح المعلم المشارك فرضية تطابق اكتشافًا غير منشور. يدرس هو وفريقه العناصر الوراثية المتنقلة – أجزاء من الحمض النووي التي يمكن أن تتحرك بين البكتيريا بوسائل مختلفة. بعض العناصر الوراثية المتنقلة اختطاف فيروسات البكتيريا. تتكون هذه الفيروسات من قشرة تحتوي على الحمض النووي بالإضافة إلى ذيل يرتبط بالبكتيريا المحددة ويحقق الحمض النووي فيه. لذلك ، إذا كان بإمكان عنصر ما الدخول إلى قشرة فيروس البلعوم ، فإنه يحصل على رحلة مجانية إلى بكتيريا أخرى.
نوع واحد من العناصر الوراثية المتنقلة يصنع قذائفها الخاصة. هذا النوع واسع الانتشار بشكل خاص ، والذي حير Penadés وفريقه ، لأن أي نوع من فيروس phage يمكن أن يصيب فقط مجموعة ضيقة من البكتيريا. اكتشفوا ، التي اكتشفوها مؤخرًا ، أن هذه القذائف يمكن أن تتواصل مع ذيول الفجات المختلفة ، مما يسمح لعنصر الهاتف المحمول بالدخول إلى مجموعة واسعة من البكتيريا.
على الرغم من أن هذا الاستنتاج كان لا يزال غير منشور ، فقد طلب الفريق من المعلم المشارك لمنظمة العفو الدولية شرح اللغز-وكان اقتراحه الأول هو سرقة ذيول الفجات المختلفة.
يقول بيناديس: “لقد صدمنا”. “لقد أرسلت رسالة بريد إلكتروني إلى Google قائلة ، يمكنك الوصول إلى جهاز الكمبيوتر الخاص بي. هل هذا صحيح؟ لأنه بخلاف ذلك لا أستطيع أن أصدق ما أقرأه هنا. “
ومع ذلك ، قام الفريق بنشر ورقة في عام 2023 – والتي تم تغذيتها للنظام – حول كيفية “عائلة العناصر الوراثية هذه” “تسرق ذيول البكتيريا للانتشار في الطبيعة”. في ذلك الوقت ، اعتقد الباحثون أن العناصر تقتصر على الحصول على ذيول من Phages تصيب نفس الخلية. في وقت لاحق فقط اكتشفوا أن العناصر يمكنها التقاط ذيول تطفو حول الخلايا الخارجية أيضًا.
لذا فإن أحد التفسيرات لكيفية توصل المعلم المشارك من الذكاء الاصطناعي إلى الإجابة الصحيحة هو أنه فاته القيد الواضح الذي أوقف البشر عن الحصول عليه.
ما هو واضح هو أنه تم إطعام كل ما تحتاجه للعثور على الإجابة ، بدلاً من الخروج بفكرة جديدة تمامًا. يقول بيناديس: “تم نشر كل شيء بالفعل ، ولكن في أجزاء مختلفة”. “كان النظام قادرًا على وضع كل شيء معًا.”
جرب الفريق أنظمة الذكاء الاصطناعى الأخرى الموجودة بالفعل في السوق ، ولم يسبق لها أن توصل إلى الإجابة. في الواقع ، لم يديره البعض حتى عندما يتغذى على الورقة التي تصف الإجابة. يقول Penadés ، الذي لم يتلق أي تمويل من Google: “يقترح النظام أشياء لم تفكر فيها أبدًا”. “أعتقد أنه سيكون تغيير اللعبة.”
ما إذا كانت تغيير اللعبة حقًا ستصبح أكثر وضوحًا مع مرور الوقت. سجل حافل من Google عندما يتعلق الأمر بمطالبات حول أدوات الذكاء الاصطناعى لمساعدة العلماء. نظام Alphafold الخاص به يطبق إلى مستوى الضجيج ، وفاز الفريق وراءه بجائزة نوبل العام الماضي.
في عام 2023 ، أعلنت الشركة أن حوالي 40 “مواد جديدة” قد تم تصنيعها بمساعدة GNOME AI. ومع ذلك ، وفقًا لتحليل عام 2024 الذي أجرته روبرت بالجريف في جامعة كوليدج لندن ، لم تكن إحدى المواد التي تم توليفها جديدة بالفعل.
على الرغم من نتائجه ، يعتقد بالجريف أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد العلماء. يقول: “بشكل عام ، أعتقد أن الذكاء الاصطناعى لديه قدر كبير للمساهمة في العلم إذا تم تنفيذه بالتعاون مع الخبراء في المجالات المعنية”.
الموضوعات:
