مساعد علمي بالذكاء الاصطناعي

في قاعة المرايا، يقف المرء أمام مرآة مشوّهة فيرى نفسه تارة قزمًا وتارة عملاقًا. وعلى هذا النحو تقريبًا تتصرّف نماذج التعلّم الآلي الشائعة حين يُطلب منها تخمين العمر البيولوجي من تحاليل الدم أو صور الدماغ: فهي تمدّد العمر عند الطرفين، فتُنقصه لدى كبار السن وترفعه لدى الشباب. وهذا التحيّز ليس خطأً عشوائيًا، بل تشويه منهجي مضمَّن في منطق التدريب نفسه.

التلسكوب، بمنهجية، ليلة بعد ليلة، موجه نحو نجم بعيد. في تدفق ضوئه يختبئ انخفاض بالكاد ملحوظ في السطوع — كوكب صغير بحجم الأرض يحجب جزءًا من القرص النجمي لبضع ساعات. هذا الحدث، الذي يسمى العبور (transit)، يستمر بضع ساعات فقط، ويتكرر مرة في السنة أو أقل. التقاطه يشبه سماع نقرة خافتة واحدة في قاعة صاخبة.

البحث عن مادة جديدة يشبه التجارب في المطبخ دون وصفة: تجرب وتجرب، وفي الغالب تتخلص من النتيجة. في السابق، كان العلماء يطالعون المقالات العلمية يدويًا ويختبرون التركيبات واحدة تلو الأخرى. الآن ظهر «طاهٍ آلي» يقرأ الأدبيات بنفسه، ويخلط المكونات، ويحلل النتيجة.

يشبه برنامج التتبع العادي ملاحاً يوجه سفينة بالاعتماد على النجوم. ولكن ما إن تتلبد السماء بالغيوم حتى تبدأ الإحداثيات بالانحراف، وتزداد في البيانات الإنتروبيا (مقياس اللايقين). يحصل الخوارزم الجديد على "مساعد طيار" — وحدة تراقب مدى ثقة الملاح الرئيسي. وعندما تبدأ الحسابات بالانحراف عن الواقع، يُطلق إشارة: "لقد تغيرت مواقع النجوم، حان وقت تحديث الخريطة".

في أي مشروع حضري، سلوك السكان هو قوة غير مرئية يعتمد عليها النجاح. جار واحد متردد يمكن أن يبطئ تركيب الألواح الشمسية في حي بأكمله: حذره يطلق زيادة في الفوضى. للتنبؤ بهذا التأثير، يبني العلماء نموذجاً قياسياً من آلاف الوكلاء المستقلين - كل منهم يتخذ قراراته بنفسه.

في قلب كل نجم نيوتروني تكمن سيمفونية — تشابك معقد بين الحقول الكمومية والجاذبية النسبية. منذ قرابة قرن، وصف فريتز زفيكي هذه الأجرام بأنها «نجوم-ذرات»، بينما أهدتنا جوسلين بيل بورنيل صوتها — الإيقاع الصارم للـنباضات.

تخيّل طبّاخًا يتعلّم الطهي من صور مرسومة فقط — شبه مؤكد أنه سيفسد كل طبق. فخّ مشابه يتربّص بـ الرؤية الحاسوبية: تدريب النماذج يتطلب آلاف الصور الموسومة، لكن جمعها ووضع العلامات عليها يدويًا مكلف ومضجر. الصور الاصطناعية المولّدة بالخوارزميات تحل المشكلة، لكن بشرط أن تبدو حقيقية. هنا تظهر أداة GraNatPy التي تقيّم مصداقية الصور الاصطناعية.

داخل كل منا تدق ساعات غير مرئية. تتحكم هذه الساعات في إفراز الكورتيزول — الهرمون الذي يساعدنا على الاستيقاظ صباحًا، والتعامل مع القلق، والحفاظ على نشاط جهاز المناعة. في حالة القصور الكظري، تتعطل هذه الساعات: لا يستطيع الجسم إنتاج الكمية اللازمة من الكورتيزول من تلقاء نفسه. وبدون علاج، يشعر الشخص بتعب مستمر، وقد يصبح أي زكام عادي خطرًا على صحته.

لعقود، علم الفلك الراديوي كان يصغي إلى الفضاء، أملاً في التقاط إشارات راديوية ضيقة النطاق — «الصوت» التقني لكواكب خارج المجموعة الشمسية بعيدة. لكن تطورنا التكنولوجي يكشف عن مفارقة: الإشارات التماثلية الصاخبة، مثل البث التلفزيوني في الستينات، ليست سوى صرخة قصيرة لحضارة وليدة.

بعض البلورات تتصرف كمفتاح كهربائي: غيّر درجة الحرارة أو الضغط قليلًا، فتتحول من موصل إلى عازل. وهذا ما يُسمى بانتقال موصل-عازل (تغير القدرة على توصيل التيار). هذه المواد الحرباء مطلوبة للإلكترونيات الذكية، والرقائق العصبية الشكلية (التي تحاكي عمل الدماغ)، والبصريات القابلة للضبط.

يرسم الجرار دائرة مثالية على بقايا المحصول. وفي اللحظة ذاتها، يكرر ظله الرقمي — النسخة الافتراضية المطابقة — المناورة على شاشة الحاسوب، بفارق لا يتجاوز بضعة في المئة. صنع مهندسون من جامعة ميونخ التقنية توأمًا رقميًا (Digital Twin: نسخة افتراضية دقيقة للنظام الفيزيائي) للجرار الآلي AMX G-trac، لاختبار فكرة جديدة: هل يمكن تطوير خوارزميات القيادة الذاتية لا في الحقل الحقيقي، بل في هدوء المختبر.

كل أسبوع، يطرح الأطباء ملايين الأسئلة على مساعدي الذكاء الاصطناعي بجانب سرير المريض. لكن عادةً ما تُختبر هذه الأدوات على مسائل امتحانية، وليس على ما يُسأل في العيادة الحقيقية. قررت مجموعة من الباحثين تصحيح هذا الأمر. جمعوا 620 سؤالًا حقيقيًا من أطباء في 30 تخصصًا — من أمراض القلب إلى كشف سرطان الدماغ. طُرحت هذه الأسئلة على منصة OpenEvidence.

حلقة مفرغة: الآلة تطرح فكرة، وتختبرها على البشر، وترى الإخفاقات، وتولد تخمينًا جديدًا أكثر دقة. هكذا يعمل AutoCog — العالم المعرفي الآلي. في السابق، كان أصعب جزء في علم التفكير (العلوم المعرفية) — وهو ابتكار النظرية — حكرًا على البشر فقط. كانت الآلات تجمع البيانات، وتقوم الحواسيب بحساب النماذج، بينما تظل الخطوة الإبداعية للإنسان. ولأول مرة، يغلق AutoCog هذه الدورة بالكامل.

الإلكتروليت الصلب ليس مجرد شبكة بلورية، بل مدينة صاخبة نابضة للأيونات. كل عملية توصيل تشبه رحلة عبر المدينة: هناك طرق واسعة ذات حاجز طاقي منخفض، واختناقات مرورية في الممرات الضيقة، وتحويلات خادعة قد يعلق فيها الأيون. لعقود، كان المهندسون، مثل مخططي مدن غير بارعين، يعيدون ترتيب «المنازل» الذرية عشوائيًا، آملين العثور على شبكة نقل مثالية.

مهندس يضبط هوائيًا: يشدّ جزءًا — يتردد التردد، يغيّر الزاوية — ينخفض الكسب. هكذا تقريبًا يُدار تطوير الببتيدات العلاجية (سلاسل بروتينية قصيرة). الذوبانية، والقدرة على عدم تدمير كريات الدم الحمراء، ومقاومة التصاق الفضلات البروتينية — هذه الخصائص الثلاث متشابكة، ومحاولة تحسين واحدة غالبًا ما تكسر الأخرى. النظام الجديد Pepti-Agent يعمل بشكل مختلف.

تجمع بلورات البيروفسكيت ضوء الشمس بكفاءة تقارب السيليكون، لكنها رخيصة جدًا. مشكلتها هشاشة متأصلة: تتأثر بالحرارة وبالماء العادي في الهواء فـ"تمرض". يتراكم الفوضى في داخلها، وتفقد اللوحة اللامعة بريقها وتتلاشى قدراتها في غضون أيام. يصبح الذكاء الاصطناعي طبيبًا تشخيصيًا.

عانت الحسابات الحاسوبية لسلوك المواد طويلاً من نقيضين: إما نماذج سريعة لكنها غير دقيقة، أو حسابات فيزيائية دقيقة لكنها بطيئة. كادت البرامج الحديثة المدرّبة على البيانات أن تحل هذه المعضلة — لم يعد عنق الزجاجة هو القدرة الحاسوبية، بل الروتين البشري: إعداد المحاكاة والتحقق من النتائج. يعمل Paimon كطاهٍ آلي. إنه لا يتبع الوصفة فحسب، بل يتذوق الطبق أيضاً.

في بيئة الماء، تؤثر الدوامات المضطربة على السمكة الآلية وتُخرجها عن مسارها. لمواجهة هذه المهمة، أُنشئ وكيل ذكاء اصطناعي يعمل مثل طاهٍ يجرب: أطلق العديد من المحاكاة، وجرب "وصفات" مختلفة لأنماط الحركة، وحسّن برنامج التحكم بشكل متكرر.

المحفز الضوئي هو مسحوق، عند وضعه في الماء تحت الضوء، يحلله إلى فقاعات هيدروجين وأكسجين. المادة الأكثر شيوعًا لهذا الغرض هي ثاني أكسيد التيتانيوم، وهو صبغة بيضاء في الدهانات ومعجون الأسنان. لكن البلورة النقية تعمل ببطء: فهي تمتص الأشعة فوق البنفسجية فقط، وهذه الأشعة قليلة في الطيف الشمسي.

مترجمان تلقيا نفس التسجيل الصوتي لهمس النجوم البعيدة. مهمتهما لم تكن مجرد الترجمة، بل فك التشفير، وتنقية الإشارة من التشويش، والعثور على إيقاع بالكاد يُسمع لتصادم الثقوب السوداء. هذا بالضبط ما أنجزته منظومتا ذكاء اصطناعي: Claude Code من Anthropic وCodex من OpenAI.

عندما تصطدم الثقوب السوداء — وهي أجسام ذات جاذبية قوية لدرجة أن الضوء نفسه لا يستطيع الإفلات منها — تهتز بنية الزمكان نفسه، وهو continuum رباعي الأبعاد يوحّد الأبعاد المكانية الثلاثة مع الزمن.

تسارع توسع الكون، وربما لا تعمل الجاذبية كما نعتقد. يطور الفيزيائيون نظريات بديلة، ولكن لاختبارها، يجب حساب كيف نشأت المجرات من التموجات بعد الانفجار العظيم. هذه الحسابات عبارة عن معادلات طويلة بمئات الحدود، يسهل الضياع فيها.

ينقسم شعاع الليزر إلى عشرات الخيوط الرفيعة، ويمر عبر زجاج بلوري، ثم يتجمع مرة أخرى في نقطة واحدة. هكذا تبدو الطاولة التي جلست أمامها البرنامج. لم تُعطَ أي تعليمات، بل هدف عام فقط: فهم كيف يتغير الضوء عند مروره عبر وسط مشتت، وإيجاد شيء جديد.

البحث عن مادة جديدة يشبه البحث عن إبرة في كومة قش، لكن الكومة هنا هي ملايين التركيبات الممكنة من الذرات. في الماضي، كان العلماء يقضون سنوات في تجربة الخيارات داخل المختبر، معتمدين على الحدس والحظ. الآن يأتي الذكاء الاصطناعي للنجدة، إذ يتعلم «فهم» لغة البلورات. يعمل نظام ElementsClaw كفريق منسجم.

مقياس طيف النيوترونات يشبه جيولوجيًا أعمى يقرع الصخور ويخمّن ما بداخلها من الصوت. يرسل حزمة نيوترونات إلى بلورة ويراقب كيف تتشتت. ومن هذا النمط يمكن فهم كيف تهتز المغناطيسات الذرية — المغازل. لكن أين يحفر بالضبط وإلى متى يستمع، كان يقرره الإنسان سابقًا. الآن جلس إلى لوحة التحكم خوارزمية TAS-AI. تعمل على مرحلتين. أولًا: مثل فضولي مبتدئ — يخبط في أماكن مختلفة شبه عشوائيًا، يبني خريطة تقريبية ويجد أين يكون الصوت أعلى.

مساعد المختبر ينفّذ خطوات التجربة بدقة، لكنه في النهاية يكتب في التقرير ما كان يريد كتابته قبل بدء العمل. هكذا تتصرف النماذج اللغوية الحديثة عندما تُكلَّف بمهام بحثية علمية. أجرى العلماء اختبارًا على هؤلاء الوكلاء عبر 25 000 مهمة في ثمانية مجالات علمية مختلفة، من العمليات الحسابية البسيطة إلى صياغة الفرضيات.

أفضل مساعد ذكاء اصطناعي للعلماء رسب في الامتحان أسوأ من طالب متوسط في اختبار قصير. 21% فقط من الإجابات الصحيحة — وهذا هو سقف أقوى أربعة نماذج. مسائل الاختبار الجديد لم يكتبها مبرمجون، بل طلاب دراسات عليا: أناس يواجهون العلم الحقيقي كل يوم. سُمي الاختبار COMPOSITE-STEM. يضم 70 مسألة في الفيزياء والأحياء والكيمياء والرياضيات.

تطوير مادة جديدة — مثل سبيكة قوية — هو ماراثون من آلاف المحاكاة الحاسوبية. تقليديًا، يحدد العالم يدويًا معلمات كل عملية حسابية، ويتتبع الأعطال، ويفسر النتائج. يعمل AutoMOOSE كمطبخ تجريبي آلي: تصوغ الهدف — «أريد معدنًا خفيفًا وقويًا» — وتقوم خمسة برامج وكلاء «طهاة» بتوليد الوصفة بشكل مستقل، وتشغيل محاكاة التخليق، وإجراء التصحيحات عند الانحرافات.

في المختبر، يتم قياس إشارة ضعيفة جدًا — على سبيل المثال، تغير ضئيل في المجال المغناطيسي. يهتز الجهاز بسبب مرور السيارات، وتنفس المجرب، وتسخين الأسلاك. لا يمكن إزالة هذه الضوضاء التقنية تمامًا، وهي تضع حدًا للدقة. يعمل جهاز الاستشعار التقليدي مثل ميزان يتأرجح مع أي تيار هواء. الآن يقترح الفيزيائيون نوعًا آخر من أجهزة الاستشعار — غير تقليدي، ببنية داخلية خاصة.

الفيزيائي الذي يحلل اصطدامات الجسيمات يقضي عادةً أسابيع في عمل ممل: تنظيف البيانات من الضوضاء، وتقدير عدد الإشارات الكاذبة التي قد تتسرب، والتحقق من كل رقم. الآن يمكن إسناد هذه الروتينات إلى برنامج. أعطى الباحثون Claude Code — وهو نموذج لغوي كبير — مجموعة بيانات من كاشفات ALEPH وDELPHI وCMS، وأدوات للمعالجة، ومجلدًا يحتوي مقالات قديمة. ومن ثم عمل البرنامج بمفرده.

الهيدروجين بطل في الطاقة لكل كيلوغرام، لكن تخزينه متعب. في حالته الغازية يشغل حجمًا هائلًا، وإذا تم ضغطه أو تبريده إلى سائل، نحتاج إلى أسطوانات ثقيلة وطاقة كبيرة. هناك طريق ثالث: بعض المواد الصلبة تمتص الهيدروجين مثلما تمتص الإسفنجة الماء، وتحتفظ به داخلها. سخّن المادة — يخرج الهيدروجين، برّدها — يُمتص مرة أخرى.

العلم يشبه مدينة يسكنها سكان يمدّون شوارعها بأنفسهم. حيثما توجد ممرات معبّدة، تُبنى منازل جديدة، بينما تظل الأراضي البور غير ملحوظة — ليس لأن البناء فيها مستحيل، بل لأن لا أحد يلتفت إليها. في العلم، هذه الأراضي البور هي اتجاهات تنبع منطقيًا من المعروف سابقًا، لكنها لا تخطر ببال العلماء، لأن لكلٍّ منهم تخصصه الضيق وأساليبه المألوفة. النظام الجديد يعمل كرسّام خرائط لا يتبع الآثار، بل ينظر إلى الخريطة من الأعلى.

البروتينات في الطبيعة كحبات الرمل على الشاطئ، ولكلٍّ منها وظيفته: بعضها يكسر الطعام، وبعضها يبني الخلايا. لكن لفهم ما يفعله بروتين معين بالضبط، يجب دراسته في المختبر — وهذا بطيء ومكلف. تستطيع الشبكات العصبية تخمين وظيفة البروتين من خلال «نصّه» — تسلسل الأحماض الأمينية — لكن تدريبها يتطلب عددًا هائلًا من الأمثلة المصنفة.

المجرة ليست مجرد حشد من النجوم. ففي مركز الكثير منها يتوهج شيء أشد سطوعًا من مليارات الشموس: غاز محمّى يتساقط نحو ثقب أسود. ومن لون هذا التوهج يمكننا أن نفهم أي حياة تعيشها المجرة — هل تولّد النجوم بهدوء أم تلتهم المادة بعنف. في السابق، كان علماء الفلك يزيلون ضوء النجوم يدويًا ويفصلون الخطوط المتقاربة في الطيف، مثل طاهٍ دقيق يفصل صفار البيضة عن بياضها.

عندما ترسم اليد خطًا، تكاد النظرة دائمًا أن تسبقها — مثل كشاف يتقدم ليرى ما خلف المنعطف قبل أن يصل إليه الجيش. ولكن إلى أي مدى تتقدم النظرة؟ اتضح أن لكل شخص مسافة مختلفة، وهي لا تتغير من محاولة إلى أخرى. في التجربة، قام خطاطون محترفون وأشخاص عاديون بتتبع محيط على الشاشة، بينما سجّلت الأجهزة حركات العين والقلم.

عند الانتقال إلى شقة جديدة، لا يتعلم الإنسان من جديد فتح الأبواب أو تشغيل الأضواء. فالتجربة من المنزل القديم تنتقل تلقائيًا: المطبخ هو مكان به موقد وحوض، وغرفة النوم هي مكان به سرير. لا يخزن الدماغ خريطة دقيقة، بل مخططًا مرنًا يطبقه على الفضاء غير المألوف. بنى العلماء نموذجًا حاسوبيًا لهذا النقل. يتكون من طابقين. الطابق العلوي هو المهمة المجردة: العثور على الطعام، تذكر الزاوية الآمنة.

ضوء النجم ممدد كشريط قوس قزح. الخطوط الداكنة — ندوب من العناصر الممتصة، القمم الساطعة — آثار الغاز الساخن. هكذا يبدو الطيف، الدليل الرئيسي في يد عالم الفلك. Cecilia Payne-Gaposchkin كانت أول من استنتج أن معظم النجوم تتكون من الهيدروجين.

النجم النيوتروني كرة بحجم مدينة، لكنه يزن مثل نجم ونصف بحجم الشمس. داخل هذه الكرة، المادة مضغوطة لدرجة أن ملعقة صغيرة منها تزن مليارات الأطنان. لكن الفيزيائيين لا يعرفون تمامًا مما تتكون هذه المادة بالضبط.

العلم أشبه بمطبخ ضخم يبحث فيه العلماء-الطهاة عن وصفات جديدة. في الماضي، كانوا يفحصون المكونات يدويًا، أما الآن فيساعدهم الذكاء الاصطناعي بصفته طاهيًا رئيسيًا خبيرًا. يحفظ الذكاء الاصطناعي ملايين النكهات ويقترح تركيبات غير متوقعة: وهكذا، من خلال البحث المعلوماتي، تعثر الخوارزمية على أنماط خفية.

عملت ثلاثة فروع من الفيزياء — علم الكون وفيزياء الجسيمات والفيزياء النووية — لقرون كشواطئ منعزلة. على أحدها، يفك العلماء أسرار التجمعات النجمية ونشأة الكون، وعلى الآخر يختبرون القواعد الأساسية للعالم الميكروي، وعلى الثالث يدرسون نواة الذرة. لكل منها لغته وأساليبه.