من بين كل ما أنجزه العقل البشري، قلما أثار اختراع مزيجًا من الخشية والدهشة كما فعل الذكاء الاصطناعي. فقد تحول من كونه مجرد تقنية مساعدة إلى عنصر محوري يُعيد تشكيل جميع مناحي الحياة الحديثة، من الاقتصاد والتعليم، إلى الطب والدفاع، والبحث العلمي، والآداب، والفنون. وآخر إنجازاته نظام قادر على تمييز الأنماط الدقيقة في البيانات الفيزيائية الضخمة والمُعقدة، واستخدامها في صياغة نظريات فيزيائية جديدة. وهذا الاختراق الكبير يؤشر إلى عصر جديد في المجالات العلمية الأخرى.
لم يعد يُنظر للذكاء الاصطناعي أنه أداة تنفّذ المهام أو تحلّلل البيانات فحسب، بل أصبح شريكًا معرفيًا حقيقيًا؛ يخطو بخطى واثقة نحو المشاركة في إنتاج المعرفة واكتشاف أسرار الكون. لقد تخطى الأدوار التقليدية التي بدأ فيها، وبدأ يقترب من مجالات طالما ارتبطت بالعبقرية البشرية الخالصة.
ومن أبرز مظاهر هذا التحوّل المذهل، ما كشف عنه مؤخرًا مركز "يوليش" للأبحاث في ألمانيا، إذ تمكن فريق علمي من تطوير نظام ذكاء اصطناعي قادر على تمييز الأنماط الدقيقة في البيانات الفيزيائية المُعقدة، واستخدامها في صياغة نظريات فيزيائية جديدة، وهو أمر كان يُعد حتى وقت قريب حكرًا على كبار علماء الفيزياء مثل نيوتن وآينشتاين.
الجدير بالذكر أن مركز يوليش هو أحد أكبر المراكز البحثية العلمية المتعددة التخصصات، وأهمها، في أووربا والعالم. إذ يعمل فيه آلاف الباحثين من مختلف أنحاء العالم، ويبحثون في مجالات المستقبل الطليعية، مثل الفيزياء، والطاقة، والمعلومات، والاقتصاد الحيوي وغيرها، سعيًا إلى إيجاد حلول علمية مبتكرة لتحديات العصر الحديث.
ويُعد المركز عضوًا مؤسسًا في جمعية هلمهولتز العلمية الضخمة (Helmholtz Association)، التي تضم عددًا كبيرًا من مراكز الأبحاث العلمية الألمانية، والتي يعمل فيها أكثر من 43000 موظف.
ومن أبرز مظاهر هذا التحوّل المذهل، ما كشف عنه مؤخرًا مركز "يوليش" للأبحاث في ألمانيا، إذ تمكن فريق علمي من تطوير نظام ذكاء اصطناعي قادر على تمييز الأنماط الدقيقة في البيانات الفيزيائية المُعقدة، واستخدامها في صياغة نظريات فيزيائية جديدة، وهو أمر كان يُعد حتى وقت قريب حكرًا على كبار علماء الفيزياء مثل نيوتن وآينشتاين.
الجدير بالذكر أن مركز يوليش هو أحد أكبر المراكز البحثية العلمية المتعددة التخصصات، وأهمها، في أووربا والعالم. إذ يعمل فيه آلاف الباحثين من مختلف أنحاء العالم، ويبحثون في مجالات المستقبل الطليعية، مثل الفيزياء، والطاقة، والمعلومات، والاقتصاد الحيوي وغيرها، سعيًا إلى إيجاد حلول علمية مبتكرة لتحديات العصر الحديث.
ويُعد المركز عضوًا مؤسسًا في جمعية هلمهولتز العلمية الضخمة (Helmholtz Association)، التي تضم عددًا كبيرًا من مراكز الأبحاث العلمية الألمانية، والتي يعمل فيها أكثر من 43000 موظف.
فيزياء الذكاء الاصطناعي
ينتمي هذا المشروع الطموح إلى مجال علمي ناشئ يُعرف باسم: "فيزياء الذكاء الاصطناعي" (Physics of AI)، وهو مجال جديد يجمع بين الذكاء الاصطناعي وقوانين الطبيعة، بهدف الوصول إلى فهم أعمق للعالم، وفتح آفاق جديدة في الفيزياء. ويُركز على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية، لفهم الأنظمة الفيزيائية المعقّدة وتحليلها، وحتى للمساعدة في اكتشاف القوانين الأساسية التي تحكم الكون.
باستخدام هذه الأدوات الذكية، يمكن للعلماء محاكاة الظواهر الطبيعية، والتنبؤ بما قد يحدث في تجارب فيزيائية معقدة، وحل معادلات رياضية صعبة، وحتى تحسين التجارب العلمية نفسها.
وهذا الدمج بين الذكاء الاصطناعي والفيزياء يُمكن أن يُسرّع الاكتشافات العلمية، ويُسهل التعامل مع كميات هائلة من البيانات، كما يحدث في فيزياء الجسيمات أو علم الفلك، ويقود إلى تطوّرات مهمة في مجالات مثل علوم المواد والطاقة.
ينتمي هذا المشروع الطموح إلى مجال علمي ناشئ يُعرف باسم: "فيزياء الذكاء الاصطناعي" (Physics of AI)، وهو مجال جديد يجمع بين الذكاء الاصطناعي وقوانين الطبيعة، بهدف الوصول إلى فهم أعمق للعالم، وفتح آفاق جديدة في الفيزياء. ويُركز على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية، لفهم الأنظمة الفيزيائية المعقّدة وتحليلها، وحتى للمساعدة في اكتشاف القوانين الأساسية التي تحكم الكون.
باستخدام هذه الأدوات الذكية، يمكن للعلماء محاكاة الظواهر الطبيعية، والتنبؤ بما قد يحدث في تجارب فيزيائية معقدة، وحل معادلات رياضية صعبة، وحتى تحسين التجارب العلمية نفسها.
وهذا الدمج بين الذكاء الاصطناعي والفيزياء يُمكن أن يُسرّع الاكتشافات العلمية، ويُسهل التعامل مع كميات هائلة من البيانات، كما يحدث في فيزياء الجسيمات أو علم الفلك، ويقود إلى تطوّرات مهمة في مجالات مثل علوم المواد والطاقة.
“
فيزياء الذكاء الاصطناعي هو مجال يجمع بين الذكاء الاصطناعي وقوانين الطبيعة
قبل الدخول في تفاصيل هذا الإنجاز الثوري لمركز "يوليش" للأبحاث، تبرز عدة أسئلة جوهرية من أهمها: ما دور الإنسان في هذا التحول؟ وهل استُبدل العقل البشري؟ أم أن الذكاء الاصطناعي لا يزال بحاجة إلى من يُوجهه، ويُفسر نتائجه، ويضعها في إطارها العلمي الصحيح؟
إن الإجابة عن هذه الأسئلة قد تحدد ملامح العلاقة المستقبلية بين الإنسان والآلة، ليس في الفيزياء فقط، بل في مجمل مشروع المعرفة البشرية.
كيف يبتكر العلماء نظريات جديدة؟
يشرح البروفيسور موريتز هيلياس، من معهد المحاكاة المتقدمة التابع لمركز أبحاث يوليش، ماهية "فيزياء الذكاء الاصطناعي"، وإلى أي مدى تختلف عن الأساليب التقليدية، وذلك في مقابلة أجراها معه موقع "ساينس تيك ديلي" (SciTechDaily)، وهو موقع علمي متخصص يقدم تغطية وتحليلات علمية وتكنولوجية ذكية، مستفيدًا من نخبة من الكُتاب المتميزين ومعاهد بحثية متخصصة.
يقول: عادةً ما يبدأ الفيزيائيون بمراقبة ظاهرة معينة في الطبيعة، ثم يحاولون فهم كيف تتفاعل الأجزاء المختلفة فيها مع بعضها. بعد ذلك، يضعون فرضية، أي فكرة أولية تشرح هذا التفاعل، ويستخدمونها للتنبؤ بأشياء أخرى يمكن أن تحدث، ثم يختبرون تلك التنبؤات بالتجربة في المختبرات العلمية.
ويضرب مثلًا: قانون الجاذبية لنيوتن، الذي لا يشرح فقط سبب سقوط الأشياء على الأرض، بل يُستخدم أيضًا لحساب حركة الكواكب والأقمار والمذنبات وحتى الأقمار الصناعية بدقة. لكن الوصول إلى هذه الفرضيات لا يتبع دائمًا طريقة واحدة. أحيانًا يبدأ العلماء من القوانين الأساسية في الفيزياء ويشتقون منها أفكارًا جديدة، وأحيانًا يكتفون بوصف الظاهرة كما يرونها بدقة، من دون التعمق في تفسير الأسباب.
ويوضح أن "الصعوبة الكبرى تكمن في اختيار الطريقة المناسبة من بين عدة طرق، ثم تعديلها وتبسيطها لتناسب الظاهرة التي هي موضع درس".
إن الإجابة عن هذه الأسئلة قد تحدد ملامح العلاقة المستقبلية بين الإنسان والآلة، ليس في الفيزياء فقط، بل في مجمل مشروع المعرفة البشرية.
كيف يبتكر العلماء نظريات جديدة؟
يشرح البروفيسور موريتز هيلياس، من معهد المحاكاة المتقدمة التابع لمركز أبحاث يوليش، ماهية "فيزياء الذكاء الاصطناعي"، وإلى أي مدى تختلف عن الأساليب التقليدية، وذلك في مقابلة أجراها معه موقع "ساينس تيك ديلي" (SciTechDaily)، وهو موقع علمي متخصص يقدم تغطية وتحليلات علمية وتكنولوجية ذكية، مستفيدًا من نخبة من الكُتاب المتميزين ومعاهد بحثية متخصصة.
يقول: عادةً ما يبدأ الفيزيائيون بمراقبة ظاهرة معينة في الطبيعة، ثم يحاولون فهم كيف تتفاعل الأجزاء المختلفة فيها مع بعضها. بعد ذلك، يضعون فرضية، أي فكرة أولية تشرح هذا التفاعل، ويستخدمونها للتنبؤ بأشياء أخرى يمكن أن تحدث، ثم يختبرون تلك التنبؤات بالتجربة في المختبرات العلمية.
ويضرب مثلًا: قانون الجاذبية لنيوتن، الذي لا يشرح فقط سبب سقوط الأشياء على الأرض، بل يُستخدم أيضًا لحساب حركة الكواكب والأقمار والمذنبات وحتى الأقمار الصناعية بدقة. لكن الوصول إلى هذه الفرضيات لا يتبع دائمًا طريقة واحدة. أحيانًا يبدأ العلماء من القوانين الأساسية في الفيزياء ويشتقون منها أفكارًا جديدة، وأحيانًا يكتفون بوصف الظاهرة كما يرونها بدقة، من دون التعمق في تفسير الأسباب.
ويوضح أن "الصعوبة الكبرى تكمن في اختيار الطريقة المناسبة من بين عدة طرق، ثم تعديلها وتبسيطها لتناسب الظاهرة التي هي موضع درس".
هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل العلماء الكبار؟
طريقة الذكاء الاصطناعي الجديدة
يستخدم العلماء طريقة تُعرف باسم "الفيزياء للتعلم الآلي" (physics for machine learning)، أي إنهم يستخدمون مبادئ الفيزياء لفهم كيف يعمل الذكاء الاصطناعي المُعقد.
كانت الفكرة الجديدة الحاسمة التي طورتها الباحثة كلوديا ميرجر من مجموعة المركز البحثية هي تدريب شبكة عصبية، وهي نوع من برامج الذكاء الاصطناعي، لتتعلم كيف تبسّط هذا السلوك وتربطه بنظام أبسط وأسهل على الفهم. بمعنى آخر، الذكاء الاصطناعي هنا يحاول تبسيط التفاعلات المعقدة التي تحدث داخل النظام، ليجعلها أوضح.
وبعد الحصول على هذا النموذج المبسط، أعاد العلماء في المركز بناء الأصلي المُعقد خطوة بخطوة، بالاعتماد على ما تعلمه الذكاء الاصطناعي. حتى وصلوا في النهاية إلى نظرية علمية جديدة تفسّر ما يحدث داخل هذا النظام.
هذه الطريقة تشبه كثيرًا طريقة عمل الفيزيائيين، لكن الفرق أن الذكاء الاصطناعي هو من يساعد على فهم التفاعلات المعقدة من خلال قراءة البيانات والمعطيات وتحليلها. ولهذا السبب، يُطلق على هذا المجال اسم "فيزياء الذكاء الاصطناعي"، لأنه يجمع بين طريقة تفكير الفيزيائيين وقوة الذكاء الاصطناعي في تحليل الأنظمة المعقدة.
أما عن اختلاف هذا النوع من الذكاء الاصطناعي عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى، فيمكن القول إن معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل " ChatGPT"، تتعلم من كميات كبيرة من البيانات، لكنها لا تشرح ما تعلمته بطريقة واضحة. فهي تحتفظ بالمعلومات داخلها بشكل مُعقد يصعب حتى على العلماء فهمه أو شرحه.
أما في هذا النهج الجديد، فيُدرّب الذكاء الاصطناعي على استخلاص نظرية واضحة تشرح كيف تتفاعل أجزاء النظام مع بعضها البعض، تمامًا كما يفعل الفيزيائيون عند وضع قوانين الطبيعة. وهذا ما يُعرف باسم "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" (Explainable AI)، وهو مجموعة من العمليات والأساليب التي تسمح للمستخدمين فهم النتائج والمخرجات التي أنشأتها خوارزميات التعلّم الآلي، والثقة في هذه النتائج والمخرجات.
ويُستخدم "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" لوصف نموذج الذكاء الاصطناعي، وتأثيره المتوقع، وتحيزاته المحتملة. ويساعد على تحديد دقة النموذج، ونزاهته، وشفافيته، ونتائجه في عملية اتخاذ القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ويُعد "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" بالغ الأهمية للمؤسسات في بناء الثقة عند استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج وفقًا لمنصة "أي بي أم" (IBM).
الميزة هنا أننا لا نحصل فقط على نتائج من الذكاء الاصطناعي، بل نفهم أيضًا كيف توصل إليها، من خلال استخدام لغة الفيزياء. وهذا يساعد العلماء على بناء جسر بين العمليات المعقدة داخل الذكاء الاصطناعي وبين النظريات التي يمكن للبشر فهمها واستخدامها.
أهمية العامل البشري
يتّضح من هذه التجربة الجديدة الرائدة أن العامل البشري يظل عنصرًا حاسمًا في توظيف الذكاء الاصطناعي، فالعلماء هم من يوجهون النظام، ويصممون آلياته، ويؤولون نتائجه.
لقد أظهر الذكاء الاصطناعي قدرة مذهلة على تبسيط التفاعلات المعقّدة داخل الأنظمة الفيزيائية وفهمها، لكن الوصول إلى نظرية علمية جديدة لم يكن ممكنًا إلا من خلال تعاون دقيق بين خبرة العلماء وقوة الذكاء الاصطناعي التحليلية.
ويمثل هذا النهج الجديد تطورًا نوعيًا في طريقة إنتاج المعرفة العلمية؛ إذ يُعيد تعريف دور الإنسان والآلة في الاكتشاف العلمي، ويثبت أن الذكاء الاصطناعي ليس بديلًا عن العقل البشري، بل أداة قوية في خدمته.
يستخدم العلماء طريقة تُعرف باسم "الفيزياء للتعلم الآلي" (physics for machine learning)، أي إنهم يستخدمون مبادئ الفيزياء لفهم كيف يعمل الذكاء الاصطناعي المُعقد.
كانت الفكرة الجديدة الحاسمة التي طورتها الباحثة كلوديا ميرجر من مجموعة المركز البحثية هي تدريب شبكة عصبية، وهي نوع من برامج الذكاء الاصطناعي، لتتعلم كيف تبسّط هذا السلوك وتربطه بنظام أبسط وأسهل على الفهم. بمعنى آخر، الذكاء الاصطناعي هنا يحاول تبسيط التفاعلات المعقدة التي تحدث داخل النظام، ليجعلها أوضح.
وبعد الحصول على هذا النموذج المبسط، أعاد العلماء في المركز بناء الأصلي المُعقد خطوة بخطوة، بالاعتماد على ما تعلمه الذكاء الاصطناعي. حتى وصلوا في النهاية إلى نظرية علمية جديدة تفسّر ما يحدث داخل هذا النظام.
هذه الطريقة تشبه كثيرًا طريقة عمل الفيزيائيين، لكن الفرق أن الذكاء الاصطناعي هو من يساعد على فهم التفاعلات المعقدة من خلال قراءة البيانات والمعطيات وتحليلها. ولهذا السبب، يُطلق على هذا المجال اسم "فيزياء الذكاء الاصطناعي"، لأنه يجمع بين طريقة تفكير الفيزيائيين وقوة الذكاء الاصطناعي في تحليل الأنظمة المعقدة.
أما عن اختلاف هذا النوع من الذكاء الاصطناعي عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى، فيمكن القول إن معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل " ChatGPT"، تتعلم من كميات كبيرة من البيانات، لكنها لا تشرح ما تعلمته بطريقة واضحة. فهي تحتفظ بالمعلومات داخلها بشكل مُعقد يصعب حتى على العلماء فهمه أو شرحه.
أما في هذا النهج الجديد، فيُدرّب الذكاء الاصطناعي على استخلاص نظرية واضحة تشرح كيف تتفاعل أجزاء النظام مع بعضها البعض، تمامًا كما يفعل الفيزيائيون عند وضع قوانين الطبيعة. وهذا ما يُعرف باسم "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" (Explainable AI)، وهو مجموعة من العمليات والأساليب التي تسمح للمستخدمين فهم النتائج والمخرجات التي أنشأتها خوارزميات التعلّم الآلي، والثقة في هذه النتائج والمخرجات.
ويُستخدم "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" لوصف نموذج الذكاء الاصطناعي، وتأثيره المتوقع، وتحيزاته المحتملة. ويساعد على تحديد دقة النموذج، ونزاهته، وشفافيته، ونتائجه في عملية اتخاذ القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ويُعد "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" بالغ الأهمية للمؤسسات في بناء الثقة عند استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج وفقًا لمنصة "أي بي أم" (IBM).
الميزة هنا أننا لا نحصل فقط على نتائج من الذكاء الاصطناعي، بل نفهم أيضًا كيف توصل إليها، من خلال استخدام لغة الفيزياء. وهذا يساعد العلماء على بناء جسر بين العمليات المعقدة داخل الذكاء الاصطناعي وبين النظريات التي يمكن للبشر فهمها واستخدامها.
أهمية العامل البشري
يتّضح من هذه التجربة الجديدة الرائدة أن العامل البشري يظل عنصرًا حاسمًا في توظيف الذكاء الاصطناعي، فالعلماء هم من يوجهون النظام، ويصممون آلياته، ويؤولون نتائجه.
لقد أظهر الذكاء الاصطناعي قدرة مذهلة على تبسيط التفاعلات المعقّدة داخل الأنظمة الفيزيائية وفهمها، لكن الوصول إلى نظرية علمية جديدة لم يكن ممكنًا إلا من خلال تعاون دقيق بين خبرة العلماء وقوة الذكاء الاصطناعي التحليلية.
ويمثل هذا النهج الجديد تطورًا نوعيًا في طريقة إنتاج المعرفة العلمية؛ إذ يُعيد تعريف دور الإنسان والآلة في الاكتشاف العلمي، ويثبت أن الذكاء الاصطناعي ليس بديلًا عن العقل البشري، بل أداة قوية في خدمته.