هذا العام، مُنحت جائزة نوبل في الفيزياء والكيمياء للمجالات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. وقد جذب مفهوم الذكاء الاصطناعي للعلوم (AI للبحث العلمي)، والذي تم تبسيطه باسم "AI4S"، انتباه العلماء في الداخل أيضًا. وفي الخارج.
وفي الفترة من 4 إلى 6 نوفمبر، عُقدت قمة الذكاء العلمي 2024 في جامعة بكين، تشانغ جين، قونغ شينغاو، تانغ تشاو وغيرهم من الأكاديميين في الأكاديمية الصينية للعلوم، بالإضافة إلى العديد من الخبراء والعلماء ذوي الخبرة العملية في البحث العلمي في مجال الذكاء الاصطناعي. شارك وناقش التطبيق الحالي للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، والتطبيقات المحددة للذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي، والقيود والمشكلات التي لم يتم حلها في الذكاء الاصطناعي، والتأثير الذي قد يحدثه الذكاء الاصطناعي للعلوم على نموذج البحث العلمي في المستقبل.
يعد نجاح AlphaFold مجرد خطوة أولى في رحلة طويلة، ولا تزال أطر عمل الذكاء الاصطناعي التقليدية تواجه قيودًا.
وقد فاز هاسابيس، الحائز حاليًا على جائزة نوبل في الكيمياء، بالجائزة لتطويره نموذج الذكاء الاصطناعي AlphaFold، الذي حل مشكلة عمرها 50 عامًا ويمكنه التنبؤ بالهياكل المعقدة لحوالي 200 مليون بروتين معروف، وتم استخدامه من قبل أكثر من 2 مليون شخص حول العالم. ويرى تانغ تشاو، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للعلوم ومدير المركز المشترك لعلوم الحياة بين جامعة بكين وجامعة تسينغهوا، أن نجاح AlphaFold لا يساوي النجاح في مجال علوم الحياة، بل هو مجرد "الخطوة الأولى في الطريق". مسيرة طويلة لآلاف الأميال."
تانغ تشاو، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للعلوم ومدير المركز المشترك لعلوم الحياة بين جامعة بكين وجامعة تسينغهوا، يلقي خطابًا / تم تصويره بواسطة لوه ييدان، مراسل صحيفة بكين نيوز شل فاينانس
قدم تانغ تشاو أن معظم النماذج في مجال علوم الحياة تقتصر حاليًا على طريقة واحدة، مثل نسخ الخلية الواحدة، وتسلسل الحمض النووي الريبي (RNA)، وبنية البروتين، وما إلى ذلك. ومع ذلك، فإن علوم الحياة هي نظام معقد وضخم جوهر الحياة العلم هو أن يبدأ من الجزيئات والخلايا والأعضاء إلى التركيبة التفاعلية المتعددة المستويات والأبعاد للحياة الشاملة.
"الحياة نظام معقد ذو مقاييس ومستويات متعددة من الكلي إلى الجزئي. كل مستوى له لغته ومنطقه الخاص، اللذين يؤثران على بعضهما البعض." قال تانغ تشاو، "أطر الذكاء الاصطناعي التقليدية تعمل بشكل جيد في معالجة البيانات المنظمة والخطية، ولكن الحياة "البيانات ديناميكية وتفاعلية متعددة البتات، لذا يُظهر إطار الذكاء الاصطناعي التقليدي قيودًا واضحة عند التعامل مع بيانات علوم الحياة عالية الأبعاد وغير الخطية."
بالإضافة إلى ذلك، حتى أبحاث الذكاء الاصطناعي أحادية النموذج تتطلب أساسًا جيدًا للبيانات. حاليًا، تواجه بعض مجالات البحث العلمي مشاكل تتمثل في عدم كفاية البيانات التجريبية وعدم كفاية توحيد البيانات التجريبية.
قال تانغ تشاو إن بناء أنظمة بيانات علوم الحياة بدأ متأخرًا، مع عدم كفاية الاستثمار، وعدم وجود نظام بيئي كامل السلسلة، والافتقار إلى التخطيط الاستراتيجي المنهجي وآليات المشاركة في المرحلة المبكرة، ومن الصعب تشكيل تأثير كبير و مجموعات البيانات الجاهزة للمخطوطات، ومعدل استخدام البيانات متخلف في أوروبا وأمريكا.
ذكر تشانغ جينزي، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للعلوم، وعضو اللجنة الدائمة للجنة الحزب ونائب رئيس جامعة بكين، عند تقديم استخدام الذكاء الاصطناعي في أبحاث المواد، أن عملية جمع البيانات الحالية ليست موحدة، والبيانات تختلف المعدات والبيئات والمشغلين المختلفة اختلافًا كبيرًا. بالإضافة إلى ذلك، تشمل البيانات الناتجة عن أنواع مختلفة من التجارب الصور والبيانات الطيفية والبيانات الهيكلية وما إلى ذلك، بتنسيقات مختلفة.
وقال تشانغ جين إن نمذجة الذكاء الاصطناعي والتدريب عليه يتطلبان دعم البيانات الضخمة، "التوحيد القياسي هو الأساس لتحقيق تبادل البيانات واستنساخها وتكرار المعرفة العلمية."
تشانغ جين، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للعلوم، عضو اللجنة الدائمة للجنة الحزب ونائب رئيس جامعة بكين، يلقي كلمة. تصوير لوه ييدان، مراسل صحيفة بكين نيوز شل فاينانس
من وجهة نظر تانغ تشاو، تشمل المشكلات التي تحتاج إلى حل عاجل في أبحاث إطار النموذج الكبير لعلوم الحياة ما يلي: تحسين تصميم التشفير لبيانات التسلسل والصورة والمصفوفة استنادًا إلى خصائص بيانات علوم الحياة وضبط بنية الوحدة والبيانات من أجل الدمج؛ مجموعة بيانات مشروطة مختلفة واستراتيجيات ما قبل التدريب. ما يمكن أن يسبب "تغييرات ثورية" حقًا هو كيفية بناء بنية نموذجية جديدة لمنطق اللغة، والتنظيم الذاتي، والنشوء الهرمي، وآلية التغذية الراجعة، والقدرة على التكيف، وما إلى ذلك لظواهر الحياة.
قدم تانغ تشاو أن عملية البحث في علوم الحياة غالبًا ما تكون عبارة عن دورة من: إجراء الملاحظات التجريبية - ملاءمة النموذج لشرح الظواهر - تلخيص الخصائص - التنبؤ بالسلوكيات - ثم إجراء الملاحظات التجريبية يمكن إكمالها من خلال الذكاء الاصطناعي المستقبل، "نحن الهدف هو بناء نموذج متعدد الوسائط ومتعدد المستويات لعلوم الحياة، ونأمل في نهاية المطاف في اكتشاف قوانين ومبادئ جديدة في علوم الحياة."
يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في نموذج البحث: لم يعد مهووسًا بـ "قابلية التفسير" الواضحة من خلال المعايرة التجريبية واسعة النطاق
على الرغم من أن "AI4S" لا يزال يواجه العديد من المشكلات التي تحتاج إلى حل، إلا أن الذكاء الاصطناعي حقق حاليًا إنجازات في العديد من مجالات البحث العلمي المختلفة، بالإضافة إلى AlphaFold المتعلق بجائزة نوبل المذكورة أعلاه، تشمل التطبيقات المحددة أيضًا تطبيقات مثل تقنية DeepMind يتحكم في شكل البلازما في جهاز الاندماج النووي توكماك، ويتنبأ FraphCast بالطقس العالمي في الأيام العشرة القادمة ويتفوق على النظام البشري HRES في 90% من المؤشرات.
بالإضافة إلى ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تسريع عملية البحث التجريبي. قال تشانغ جين إنه من المستحيل بشكل أساسي أن يقوم الطالب بتكرار 3 مجموعات من نفس التجربة في يوم واحد، ولكن من خلال المنصة الآلية، يمكن إجراء 150 مجموعة من التجارب الآلية في يوم واحد، مما يحسن بشكل كبير من تكرار التجربة. والبيانات التجريبية عالية الجودة هي أساس التدريب على المحاكاة.
قدم جيانغ جون، أستاذ كرسي جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين، تجربته وفريقه في استخدام منصة الكيمياء الروبوتية بجامعة العلوم والتكنولوجيا الصينية لإجراء التجارب، ومن خلال عرض الفيديو الخاص به، لاحظ مراسل Beijing News Shell Finance هذا الجهاز بهيكل متحرك متعدد الاتجاهات وذراع آلي ذكي، وهو روبوت تشغيل تجريبي مستقل تمامًا يشبه "طاولة متحركة".
جيانغ جون، أستاذ كرسي بجامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين، يقدم نظام تجربة الآلة. تصوير لوه ييدان، مراسل صحيفة بكين نيوز شل فاينانس
قدم جيانغ جون منصة الكيمياء الآلية لجامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين باعتبارها "قادرة على القراءة والقدرة على الحساب والعمل بجد". "من خلال نظام القراءة الآلية، يتم استخدام قدرات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل الأوراق وبراءات الاختراع". والكتب المدرسية والدفاتر الإلكترونية التجريبية، وجمع البيانات المحايدة في الموقع؛ والنماذج الفيزيائية/التنبؤات الذكية من خلال تجارب أنظمة الحوسبة الآلية من خلال الأنظمة التجريبية الآلية للحصول على معايرة ردود الفعل في العالم الحقيقي.
وأوضح أن اتجاه تطوير "AI4S" في الداخل والخارج هو نماذج كبيرة + روبوتات + تحالفات بيئية، على سبيل المثال، أنفق تحالف AI-Hub البريطاني 3.2 مليار يوان لبناء مصنع ابتكار ذكي بمساحة 11000 متر مربع و200 عالم و. يخدم 100 مهندس شركة يونيليفر ويمثل 60% من تمويلها السنوي للبحث والتطوير.
وقال العديد من العلماء في مكان الحادث إن الذكاء الاصطناعي قد نقل البحث العلمي إلى مرحلة جديدة.
وقال قونغ شينغاو، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للعلوم وأستاذ جامعة فودان، إن نموذج أبحاث الفيزياء ينقسم إلى أربع مراحل: الفيزياء التجريبية، والفيزياء النظرية، والفيزياء الحاسوبية، والفيزياء الرياضية. وفي الوقت الحاضر، وصلت إلى مرحلة الفيزياء الرقمية باستخدام أدوات استخراج البيانات، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي.
من وجهة نظر تشانغ جين، فإن منح جائزة نوبل للمجالات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي يعد معيارًا: "ستصبح المساعي العلمية الصارمة مثل الفيزياء والكيمياء أكثر انفتاحًا. لم نعد مهووسين بـ "قابلية التفسير" الواضحة، ولكن السماح باللون الأسود". سيتم قبول تنبؤات الصندوق ومعايرتها بشكل مستمر من خلال التجارب، مما يؤدي في النهاية إلى فهم أكثر دقة وشمولاً.