هل سيصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على التفكير مثل أينشتاين؟

حقق علماء من مركز أبحاث يوليش في ألمانيا إنجازًا مميزًا، حيث قاموا بتدريب ذكاء اصطناعي (AI) للتفكير بطريقة مشابهة لألبرت أينشتاين أو إسحاق نيوتن. وباستخدام فيزياء الذكاء الاصطناعي، أصبح النموذج قادرًا على التعرف على الأنماط في مجموعات البيانات المعقدة ووضع نظرية فيزيائية حولها.

لا يمكن للتاريخ نسيان أسماء مثل آينشتاين ونيوتن نظرا لما قدموا من نظريات جديدة قاومت اختبار الزمن. بالإضافة إلى عدد لا يحصى من التجارب التي أجراها علماء جاءوا بعدهم. على سبيل المثال، لا تساعدنا قوانين جاذبية نيوتن فقط في شرح قوة الجاذبية على الأرض، بل تساعدنا أيضًا في التنبؤ الدقيق بحركة الكواكب الأخرى والقمر والأجرام السماوية الأخرى.

مقال ذو صلة: كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي على صناعة التصميم الميكانيكي؟

تمكين الذكاء الاصطناعي من التفكير والتحليل كعالم فيزياء

هناك طريقتان رئيسيتان لتشكيل نظرية أو فرضية جديدة. الأولى، يمكن البدء بقوانين المجال المعروفة واستنباط فرضيات جديدة منها، أو محاولة تفسير سلوك جسم أو ظاهرة جديدة بنظرية جديدة. ومع ذلك، فإن الجزء الصعب هو اختيار النهج الصحيح للوصول إلى الفرضية.

قبل محاولة تدريب الذكاء الاصطناعي على التفكير في الفيزياء، كان الباحثون يستخدمون الفيزياء لفهم آلية عمل الذكاء الاصطناعي نفسه. قامت الباحثة كلوديا ميرجر في المعهد باستخدام شبكة عصبونية اصطناعية لتخطيط سلوك معقد بدقة في نظام أبسط. وقد فعل الذكاء الاصطناعي ذلك عن طريق تبسيط التفاعلات المعقدة بين مكونات النظام.

تاليًا، استخدم فريق البحث النموذج المُبسّط لإنشاء خريطة مُعكَسَة مع الذكاء الاصطناعي المُدرَّب. وبينما انطلق النظام من مكونات بسيطة إلى عناصر معقدة، طوّر نظرية جديدة. كان النهج مماثلًا لما قد يختاره فيزيائي، باستثناء أنّ التفاعلات كانت سهلة القراءة ضمن المعايير المحددة من قبل الذكاء الاصطناعي. يطلق الباحثون على هذا المجال “فيزياء الذكاء الاصطناعي”.

مقال ذو صلة: الذكاء الإصطناعي لجوجل يكتسب وعيا بشريا

ما الذي يجعله مختلفًا عن نماذج (AI) الأخرى

لإظهار قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على “التفكير”، قامت الباحثة كلوديا ميرجر بدراسة كيفية تكوين الهياكل الفرعية الأصغر في الأرقام المكتوبة بخط اليد من تفاعلات البكسلات. باستخدام الذكاء الاصطناعي، افترض الباحثون أن مجموعات البكسلات الأكثر سطوعًا تلعب دورًا رئيسيًا في تشكيل شكل الرقم. تُشير هذه الدراسة إلى أن تحليل تفاعلات البكسلات يمكن أن يُستخدم لفهم كيفية “تفكير” نماذج الذكاء الاصطناعي.

لا شكّ أن دراسة التفاعلات المعقدة تتطلب جهدًا حسابيًا كبيرًا، وتشكّل عائقا أمام فهمنا الكامل للتفاعلات. وبالتالي فإن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي ضروري لدراسة الأنظمة الصغيرة.

بدلاً من الاعتماد على نهج “فيزياء الذكاء الاصطناعي”، تمكن الباحثون من استخراج النظرية التي تعلمها الكمبيوتر واللغة التي يستخدمها لشرح كيفية تفاعل مكونات النظام. يمكن استخدام هذا الإنجاز لبناء جسر بين عمل الذكاء الاصطناعي المعقد والنظريات التي يمكن للبشر فهمها.