AI-ديكارت: نهضة علمية في عالم الذكاء الاصطناعي

أظهر النظام قطعه على قانون كبلر الثالث لحركة الكواكب، وقانون آينشتاين النسبي للتمدد الزمني، ومعادلة لانغموير لامتصاص الغاز.

نجح AI-Descartes ، عالم الذكاء الاصطناعي الجديد، في إعادة إنتاج العمل الحائز على جائزة نوبل باستخدام التفكير المنطقي والانحدار الرمزي للعثور على معادلات دقيقة. النظام فعال مع بيانات العالم الحقيقي ومجموعات البيانات الصغيرة، مع أهداف مستقبلية بما في ذلك أتمتة بناء نظريات الخلفية.

في عام 1918، نشر الكيميائي الأمريكي إيرفينج لانجموير ورقة بحثت في سلوك جزيئات الغاز الملتصقة بسطح صلب. مسترشدًا بنتائج التجارب الدقيقة، بالإضافة إلى نظريته القائلة بأن المواد الصلبة توفر مواقع منفصلة لتعبئة جزيئات الغاز، توصل إلى سلسلة من المعادلات التي تصف كمية الغاز التي ستلتصق، بالنظر إلى الضغط.

الآن، بعد حوالي مائة عام، قام “عالم الذكاء الاصطناعي” الذي طوره باحثون في IBM Research ، و Samsung AI، وجامعة ماريلاند، مقاطعة بالتيمور (UMBC) بإعادة إنتاج جزء رئيسي من عمل Langmuir الحائز على جائزة نوبل. أعاد النظام – الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يعمل كعالم – اكتشاف قانون كبلر الثالث لحركة الكواكب، والذي يمكنه حساب الوقت الذي يستغرقه جسم فضائي للدوران حول آخر نظرًا للمسافة التي تفصل بينهما، وأنتج تقريبًا جيدًا للوقت النسبي لأينشتاين – قانون التوسيع، الذي يوضح أن الوقت يتباطأ بالنسبة للأشياء سريعة الحركة.

تم دعم البحث من قبل وكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة (DARPA). سيتم نشر ورقة تصف النتائج اليوم (12 أبريل) في مجلة Nature Communications .

أداة للتعلم الآلي

ينضم عالم الذكاء الاصطناعي الجديد – الذي أطلق عليه الباحثون اسم “AI-ديكارت” – إلى أمثال AI Feynman وغيره من أدوات الحوسبة المطورة حديثًا والتي تهدف إلى تسريع الاكتشاف العلمي. في جوهر هذه الأنظمة يوجد مفهوم يسمى الانحدار الرمزي، والذي يجد المعادلات لتناسب البيانات. بالنظر إلى العوامل الأساسية، مثل الجمع والضرب والقسمة، يمكن للأنظمة إنشاء مئات إلى ملايين المعادلات المرشحة، والبحث عن المعادلات التي تصف العلاقات في البيانات بدقة أكبر.

تقدم AI-Descartes  بعض المزايا مقارنة بالأنظمة الأخرى، لكن الميزة الأكثر تميزًا هي قدرتها على التفكير المنطقي، كما تقول كريستينا كورنيليو ، عالمة الأبحاث في Samsung AI في كامبريدج، إنجلترا، وهي أول مؤلفة على الورقة. إذا كان هناك العديد من المعادلات المرشحة التي تناسب البيانات جيدًا، فإن النظام يحدد المعادلات الأكثر ملاءمة للنظرية العلمية الخلفية. تُميّز القدرة على التفكير النظام أيضًا عن برامج “الذكاء الاصطناعي التوليدية” مثل ChatGPT ، التي يمتلك نموذجها اللغوي الكبير مهارات منطقية محدودة وأحيانًا يفسد الرياضيات الأساسية.

يقول كورنيليو: “في عملنا، ندمج نهج المبادئ الأولى، الذي استخدمه العلماء لقرون لاشتقاق صيغ جديدة من نظريات الخلفية الحالية، مع نهج يعتمد على البيانات وهو أكثر شيوعًا في عصر التعلم الآلي “. “يتيح لنا هذا المزيج الاستفادة من كلا الأسلوبين وإنشاء نماذج أكثر دقة وذات مغزى لمجموعة واسعة من التطبيقات.”

يُعد اسم AI-Descartes إشارة إلى عالم الرياضيات والفيلسوف في القرن السابع عشر رينيه ديكارت، الذي جادل بأن العالم الطبيعي يمكن وصفه من خلال عدد قليل من القوانين الفيزيائية الأساسية وأن الاستنتاج المنطقي لعب دورًا رئيسيًا في الاكتشاف العلمي.

مناسبة لبيانات العالم الحقيقي

يعمل النظام بشكل جيد بشكل خاص على بيانات العالم الحقيقي المزعجة، والتي يمكن أن تعثر برامج الانحدار الرمزي التقليدية التي قد تتغاضى عن الإشارة الحقيقية في محاولة للعثور على الصيغ التي تلتقط كل التعرج والخطأ في البيانات. كما أنه يتعامل مع مجموعات البيانات الصغيرة بشكل جيد، حتى أنه يعثر على معادلات موثوقة عند تغذية أقل من عشر نقاط بيانات.

أحد العوامل التي قد تؤدي إلى إبطاء اعتماد أداة مثل AI-ديكارت للعلم الحدودي هو الحاجة إلى تحديد ورمز نظرية الخلفية المرتبطة بالأسئلة العلمية المفتوحة. يعمل الفريق على إنشاء مجموعات بيانات جديدة تحتوي على بيانات قياس حقيقية ونظرية خلفية مرتبطة بها لتحسين نظامهم واختباره على تضاريس جديدة.

كما يرغبون في نهاية المطاف في تدريب أجهزة الكمبيوتر على قراءة الأوراق العلمية وبناء نظرية الخلفية بأنفسهم.

“في هذا العمل، احتجنا إلى خبراء بشريين لكتابة مصطلحات رسمية يمكن قراءتها بواسطة الكمبيوتر، ما هي بديهيات نظرية الخلفية، وإذا فات الإنسان أيًا منها أو أخطأ في أي منها، فلن يعمل النظام، يقول المؤلف المشارك تايلر جوزيفسون ، الأستاذ المساعد في الهندسة الكيميائية والبيوكيميائية والبيئية في جامعة كاليفورنيا في لندن. يقول: “في المستقبل، نرغب في أتمتة هذا الجزء من العمل أيضًا، حتى نتمكن من استكشاف العديد من مجالات العلوم والهندسة.” 

يحفز هذا الهدف أبحاث جوزيفسون حول أدوات الذكاء الاصطناعي للنهوض بالهندسة الكيميائية. 

في النهاية، يأمل الفريق أن يكون الذكاء الاصطناعي ديكارت، مثل الشخص الحقيقي، مصدر إلهام لمنهج جديد مثمر للعلم. يقول كورنيليو: “أحد الجوانب الأكثر إثارة في عملنا هو إمكانية تحقيق تقدم كبير في البحث العلمي”.

المصدر: scitechdaily

شاهد المزيد:

خطوات إنشاء موقع ويب

أفضل مواقع ترجمة عربي سويدي

طرق الربح من الانترنت 2023

افضل استضافة ووردبريس

قوالب ووردبريس | أفضل 14 قالب WordPress

أنت تستخدم إضافة Adblock

يعتمد موقع انشاء على الاعلانات كمصدر لدعم الموقع، يجب عليك ايقاف تشغيل حاجب الاعلانات لمشاهدة المحتوي