جوایز نوبل 2024 بسیاری را شگفت زده کرده است، زیرا محققان هوش مصنوعی در میان دریافت کنندگان برجسته در فیزیک و شیمی هستند. جفری هینتون و جان جی. هاپفیلد جایزه نوبل فیزیک را برای کار اساسی خود در زمینه شبکه های عصبی دریافت کردند. در مقابل، دمیس حسابیس و همکارانش جان جامپر و دیوید بیکر جایزه شیمی را برای ابزار پیشگامانه هوش مصنوعی خود که ساختارهای پروتئین را پیش‌بینی می‌کند، دریافت کردند. در این مقاله، چگونگی کسب این جوایز توسط این محققان هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد و بررسی خواهیم کرد که دستاوردهای آنها برای آینده تحقیقات علمی چه معنایی دارد.
چگونه محققان هوش مصنوعی برنده جایزه نوبل فیزیک شدند؟
در هسته هوش مصنوعی مدرن مفهوم شبکه های عصبی نهفته است، مدل های ریاضی الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان. جفری هینتون و جان جی هاپفیلد با به کارگیری اصول فیزیک نقشی کلیدی در شکل دادن به پایه های این شبکه ها ایفا کرده اند.
پیشینه جان جی هاپفیلد در فیزیک، چشم انداز جدیدی را برای هوش مصنوعی به ارمغان آورد شبکه هاپفیلد در سال 1982. این شبکه عصبی مکرر، که به عنوان مدلی برای حافظه تداعی طراحی شد، عمیقاً تحت تأثیر مکانیک آماری قرار گرفت، شاخه ای از فیزیک که به درک چگونگی نشات گرفته از رفتار سیستم های بزرگ از اجزای کوچکتر آنها مربوط می شود. هاپفیلد پیشنهاد کرد که محققان می توانند فعالیت عصبی را به عنوان یک سیستم فیزیکی در تلاش برای تعادل ببینند. این دیدگاه بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی را برای مقابله با چالش‌های محاسباتی پیچیده امکان‌پذیر کرد و راه را برای مدل‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی هموار کرد.
جفری هینتون، که اغلب «پدرخوانده یادگیری عمیق» نامیده می‌شود، اصولی از فیزیک را نیز در کار خود بر روی شبکه‌های عصبی گنجانده است. توسعه او از مدل های مبتنی بر انرژی، مانند ماشین های بولتزمن، از این ایده الهام گرفته شده است که سیستم ها انرژی خود را برای رسیدن به راه حل های بهینه به حداقل می رساند – یک مفهوم اساسی در ترمودینامیک. مدل‌های هینتون از این اصل برای یادگیری کارآمد از داده‌ها با کاهش خطاها استفاده می‌کردند، دقیقاً شبیه نحوه حرکت سیستم‌های فیزیکی به سمت حالت‌های انرژی پایین‌تر. توسعه او از الگوریتم پس انتشارکه آموزش شبکه‌های عصبی عمیق (ستون ستون فقرات سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن مانند ChatGPT) را هدایت می‌کند، به تکنیک‌هایی از فیزیک و حساب دیفرانسیل و انتگرال برای کاهش خطا در فرآیند یادگیری، مشابه به حداقل رساندن انرژی در سیستم‌های پویا، متکی است.
چگونه محققان هوش مصنوعی برنده جایزه نوبل شیمی شدند؟
در حالی که هینتون و هاپفیلد از اصول فیزیک برای پیشبرد هوش مصنوعی استفاده کردند، دمیس حسابیس این پیشرفت‌های هوش مصنوعی را برای یکی از مهم‌ترین چالش‌های زیست‌شناسی و شیمی، یعنی تا کردن پروتئین، به کار برد. این فرآیند، که در آن پروتئین‌ها شکل‌های سه‌بعدی عملکردی خود را به خود می‌گیرند، برای درک عملکردهای بیولوژیکی بسیار مهم است، اما مدت‌ها پیش‌بینی آن دشوار بوده است. روش های سنتی مانند کریستالوگرافی اشعه ایکس و طیف سنجی NMR کند و پرهزینه هستند. Hassabis و تیمش در DeepMind این زمینه را با AlphaFoldابزاری با هوش مصنوعی که ساختارهای پروتئینی را با دقت قابل توجهی پیش بینی می کند.
موفقیت AlphaFold در توانایی آن در ادغام هوش مصنوعی با اصول اصلی فیزیک و شیمی نهفته است. شبکه عصبی بر روی مجموعه داده های وسیعی از ساختارهای پروتئینی شناخته شده آموزش داده شد و الگوهای تعیین کننده چگونگی تا شدن پروتئین ها را یاد گرفت. اما مهمتر از آن، AlphaFold با گنجاندن محدودیت‌های مبتنی بر فیزیک – مانند نیروهایی که چین‌خوردگی پروتئین را هدایت می‌کنند، مانند فعل و انفعالات الکترواستاتیکی و پیوند هیدروژنی – در پیش‌بینی‌های خود از نیروی محاسباتی فراتر می‌رود. این ترکیب منحصربفرد از یادگیری هوش مصنوعی و قوانین فیزیکی، تحقیقات بیولوژیکی را متحول کرده و درهایی را برای پیشرفت در کشف دارو و درمان های پزشکی باز کرده است.
درس هایی برای اکتشافات علمی آینده
در حالی که اعطای این جوایز نوبل دستاوردهای علمی این افراد را قدردانی می کند، همچنین دو درس مهم را برای توسعه آینده ارائه می دهد.
1. اهمیت همکاری بین رشته ای
اعطای این جوایز نوبل اهمیت همکاری بین رشته ای را در زمینه های علمی نشان می دهد. کار هینتون، هاپفیلد و حسابیس نشان می‌دهد که چگونه پیشرفت‌ها اغلب در تقاطع میدان‌ها رخ می‌دهند. این محققان با ترکیب دانش فیزیک، هوش مصنوعی و شیمی، مسائل پیچیده ای را که زمانی تصور می شد غیرقابل حل هستند، حل کردند.
از بسیاری جهات، پیشرفت های هینتون و هاپفیلد در هوش مصنوعی ابزارهایی را فراهم کرد که Hassabis و تیمش برای دستیابی به موفقیت در شیمی استفاده کردند. در عین حال، بینش های زیست شناسی و شیمی به اصلاح بیشتر مدل های هوش مصنوعی کمک می کند. این تبادل نظر بین رشته ها یک حلقه بازخورد ایجاد می کند که نوآوری را تقویت می کند و منجر به اکتشافات پیشگامانه می شود.
2. آینده اکتشاف علمی مبتنی بر هوش مصنوعی
این جوایز نوبل همچنین نشانگر دوران جدیدی در اکتشافات علمی است. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، نقش آن در زیست شناسی، شیمی و فیزیک تنها رشد خواهد کرد. توانایی هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های عظیم، تشخیص الگوها و ایجاد پیش‌بینی سریع‌تر از روش‌های سنتی، تحقیقات را در سراسر جهان متحول می‌کند.
به عنوان مثال، کار Hassabis در AlphaFold به طور چشمگیری سرعت کشف در علم پروتئین را تسریع کرده است. آنچه قبلاً برای حل آن سالها یا حتی دهه ها طول می کشید، اکنون تنها در چند روز با کمک هوش مصنوعی قابل انجام است. این توانایی برای ایجاد سریع بینش های جدید احتمالاً منجر به پیشرفت در توسعه دارو، علم مواد و سایر زمینه های حیاتی می شود.
علاوه بر این، همانطور که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای با تحقیقات علمی مرتبط می شود، نقش آن فراتر از ابزار گسترش خواهد یافت. هوش مصنوعی به یک همکار اساسی در اکتشافات علمی تبدیل خواهد شد و به محققان کمک می کند تا مرزهای دانش بشری را افزایش دهند.
خط پایین
جوایز نوبل اخیر که به محققان هوش مصنوعی جفری هینتون، جان جی. هاپفیلد و دمیس حسابیس اعطا شد، لحظه مهمی در جامعه علمی است و نقش حیاتی همکاری بین رشته ای را برجسته می کند. کار آنها نشان می‌دهد که اکتشافات پیشگامانه اغلب در جایی اتفاق می‌افتد که میدان‌های مختلف با هم تلاقی می‌کنند و راه‌حل‌های نوآورانه برای مشکلات طولانی‌مدت ارائه می‌دهند. همانطور که فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، ادغام آن با رشته های علمی سنتی سرعت اکتشافات را افزایش می دهد و نحوه رویکرد ما به تحقیق را تغییر می دهد. با تقویت همکاری و استفاده از قابلیت‌های تحلیلی هوش مصنوعی، می‌توانیم موج بعدی پیشرفت علمی را هدایت کنیم و در نهایت درک خود را از چالش‌های پیچیده در جهان تغییر دهیم.
