سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی به نام "Coscientist"، با انجام شیمی پیچیده به صورت مستقل و در عرصه علمی، به دستاوردی چشمگیر دست یافته است. این سیستم که توسط تیمی در دانشگاه کارنگی ملون توسعه یافته است، قادر به یادگیری و اجرای واکنش‌های شیمیایی پیچیده و حاصل از نوبل در چند دقیقه است - یک وظیفه که به طور معمول نیاز به تخصص و زمان قابل توجهی دارد.
این پیشرفت تاریخی را در زمینه تحقیقات علمی نشان می‌دهد؛ برای اولین بار، یک هوش مصنوعی به طور مستقل یک فرآیند شیمیایی پیچیده را برنامه‌ریزی، طراحی، و اجرا کرده است - کاری که تا کنون به عهده شیمیدانان انسان بوده است. واکنش‌های مورد مطالعه که به عنوان جفت‌های متقابل کاتالیز شده با پالادیوم شناخته می‌شوند، نه تنها پیچیده هستند بلکه در زمینه توسعه داروسازی و صنایع مرتبط با مولکول‌های کربنی، اهمیت زیادی دارند.
اجرای سریع و موفقیت‌آمیز این واکنش‌ها توسط Coscientist نشان‌دهنده یک پیشرفت مهم در قابلیت‌های هوش مصنوعی در زمینه کاربردهای علمی عملی است. این امکان به سیستم‌های هوش مصنوعی نه تنها برای ارائه کمک، بلکه برای رهبری مستقل در زمینه کاوش و آزمایشات علمی امکان‌پذیر است.
رویکرد نوآورانه دانشمندان به واکنش های شیمیایی
یادگیری و اجرای سریع این واکنش‌های پیچیده توسط Coscientist با توجه به پیچیدگی و دقت مورد نیاز، یک پیشرفت قابل توجه است. به طور معمول، چنین وظایفی توسط شیمیدانان انسانی بسیار ماهر انجام می‌شود که سال‌ها صرف تسلط بر این تکنیک‌ها می‌کنند. با این حال، Coscientist موفق شد این واکنش‌ها را در اولین تلاش خود به طور دقیق درک کرده و در عرض چند دقیقه اعمال کند. این کارآیی درک پیشرفته هوش مصنوعی از فرآیندهای شیمیایی و توانایی آن در استفاده عملی از این دانش را نشان می‌دهد.
تحت رهبری شیمیدان و مهندس شیمی Gabe Gomes، تیم تحقیقاتی Coscientist را برای تکرار فرآیند انسانی برنامه ریزی و اجرای واکنش‌های شیمیایی طراحی کرد. تیم گومز یک چارچوب پیچیده هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرد که می‌توانست داده‌های علمی گسترده را تجزیه و تحلیل و تفسیر کند، و Coscientist را قادر می‌سازد تا به طور مستقل کارها را بیاموزد و انجام دهد.
همانطور که گومز می‌گوید، "این اولین بار است که یک هوش غیر ارگانیک این واکنش پیچیده را که توسط انسان اختراع شده است، برنامه ریزی، طراحی و اجرا می‌کند."
این بیانیه نه تنها ماهیت پیشگامانه کار آنها را برجسته می‌کند، بلکه به نقش در حال تکامل هوش مصنوعی در انجام وظایفی اشاره می‌کند که زمانی منحصراً حوزه های انسانی بودند.
معماری فنی
درخشش فنی Coscientist در معماری منحصر به فرد آن نهفته است، ترکیبی از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی و ماژول‌های نرم‌افزاری تخصصی. در هسته خود، Coscientist از مدل‌های زبان بزرگ، از جمله GPT-4 OpenAI، برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های علمی استفاده می‌کند. این قابلیت هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا معنا را استخراج کند، الگوها را بشناسد و دانش را از متون و اسناد فنی گسترده به کار گیرد و اساس توانایی‌های یادگیری و عملیاتی آن را تشکیل دهد.
دانیل بویکو، یکی از اعضای کلیدی تیم تحقیقاتی، نقش مهمی در طراحی معماری عمومی و تکالیف تجربی Coscientist ایفا کرد. رویکرد او شامل تقسیم وظایف علمی به اجزای کوچکتر و قابل مدیریت و سپس ادغام آنها برای ساختن یک سیستم هوش مصنوعی جامع بود. این رویکرد مدولار به Coscientist اجازه داد تا به ماهیت چند وجهی تحقیقات شیمیایی، از درک واکنش‌های پیچیده تا برنامه‌ریزی و اجرای روش‌های آزمایشگاهی بپردازد.
عملکرد Coscientist فراتر از تجزیه و تحلیل نظری است و کاربردهای عملی را که معمولاً توسط شیمیدانان محقق انجام می شود را شامل می شود. این سیستم مجهز به ماژول های نرم افزاری بود که آن را قادر می ساخت کارهایی مانند جستجو در پایگاه های داده عمومی برای اطلاعات ترکیبات شیمیایی، خواندن و تفسیر کتابچه راهنمای فنی تجهیزات آزمایشگاهی، نوشتن کد برای اجرای آزمایش و تجزیه و تحلیل داده های آزمایشی را انجام دهد. این ادغام از عملکردهای متنوع، نقش های متنوع یک شیمیدان انسانی را منعکس می کند و تطبیق پذیری و تطبیق پذیری هوش مصنوعی را نشان می دهد.
یکی از دستاوردهای قابل توجه Coscientist توانایی آن در برنامه ریزی دقیق و اجرای تئوری روش های شیمیایی برای سنتز مواد رایج مانند آسپرین، استامینوفن و ایبوپروفن بود. این وظایف نه تنها آزمایشی از دانش شیمیایی هوش مصنوعی بود، بلکه توانایی آن در به کارگیری این دانش در زمینه عملی بود. موفقیت این آزمایش ها، به ویژه با ماژول GPT-4 با قابلیت جستجو، مهارت پیشرفته Coscientist را در استدلال شیمیایی و حل مسئله نشان داد.
نقش رو به گسترش هوش مصنوعی در اکتشافات علمی
کاربرد موفقیت آمیز Coscientist در انجام مستقل واکنش های شیمیایی برنده جایزه نوبل، تصویر واضحی از نقش رو به گسترش هوش مصنوعی در اکتشافات علمی است. این دستاورد صرفاً یک پیروزی از نظر قابلیت های تکنولوژیکی نیست. این نشان دهنده یک تغییر پارادایم در نحوه رویکرد به تحقیقات علمی است که به طور بالقوه کل چشم انداز تحقیق و آزمایش علمی را دگرگون می کند.
مهارت دانشمند در سنتز مواد شیمیایی، نشان واضحی از پتانسیل هوش مصنوعی برای فراتر رفتن از کمک به دانشمندان انسانی است. این نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند به طور مستقل وظایف پیچیده را اجرا کند و سطح جدیدی از کارایی و دقت را در تحقیقات ارائه دهد. این پیشرفت به ویژه برای رشته هایی که نیاز به آزمایش و نوآوری سریع دارند، مانند داروسازی و علم مواد، بسیار مهم است.
علاوه بر این، استقرار موفقیت آمیز Coscientist فرصت های جدیدی را برای تسریع سرعت اکتشافات در رشته های مختلف علمی باز می کند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تکرارپذیری و قابلیت اطمینان نتایج تجربی را بهبود بخشند و به چالش‌های طولانی مدت در تحقیقات رسیدگی کنند. دقت و سازگاری ارائه شده توسط هوش مصنوعی می تواند منجر به نتایج علمی قوی تر شود و درک عمیق تر و دقیق تر از پدیده های پیچیده را تقویت کند.
دموکراتیک کردن علم یکی دیگر از جنبه های مهم این پیشرفت است. سیستم‌های هوش مصنوعی مانند Coscientist می‌توانند تحقیقات علمی سطح بالا را در دسترس‌تر کنند و موانع ورود برای انجام آزمایش‌های پیچیده را کاهش دهند. این دسترسی می‌تواند به طیف متنوع‌تری از محققان منجر شود که به پیشرفت علمی کمک می‌کنند و به طور بالقوه دیدگاه‌ها و نوآوری‌های جدید را باز می‌کنند.
با نگاهی به آینده، نقش هوش مصنوعی در تحقیقات علمی برای ادامه رشد و تکامل آماده است. همانطور که فناوری‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر می‌شوند و در حوزه‌های تحقیقاتی مختلف ادغام می‌شوند، پتانسیل آنها برای تغییر شکل اکتشاف علمی بسیار زیاد است. سفر Coscientist فقط آغاز است و به آینده ای اشاره می کند که در آن هوش مصنوعی نه تنها توانایی های انسان را افزایش می دهد، بلکه به طور مستقل مرزهای دانش و اکتشاف را نیز به جلو می برد.