جوایز نوبل 2024 بسیاری را شگفت‌زده کرده است، زیرا محققان هوش مصنوعی در میان برندگان برتر در رشته‌های فیزیک و شیمی قرار دارند. جفری هینتون و جان جی. هاپفیلد جایزه نوبل فیزیک را برای کارهای بنیادی خود در زمینه شبکه‌های عصبی دریافت کردند. از سوی دیگر، دمیس حسابیس و همکارانش جان جامپر و دیوید بیکر جایزه شیمی را برای ابزار پیشرفته هوش مصنوعی خود که ساختارهای پروتئین را پیش‌بینی می‌کند، کسب کردند. در این مقاله به بررسی نحوه کسب این جوایز توسط این محققان و تأثیر دستاوردهای آن‌ها بر آینده تحقیقات علمی خواهیم پرداخت.
چگونه محققان هوش مصنوعی برنده جایزه نوبل فیزیک شدند؟
در قلب هوش مصنوعی مدرن مفهوم شبکه‌های عصبی نهفته است که مدل‌های ریاضی الهام‌گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان هستند. جفری هینتون و جان جی هاپفیلد با به کارگیری اصول فیزیک، نقش کلیدی در پایه‌گذاری این شبکه‌ها ایفا کرده‌اند.
جان جی. هاپفیلد در سال 1982 با معرفی شبکه‌های هاپفیلد، دیدگاه جدیدی به هوش مصنوعی ارائه داد. این شبکه عصبی تکراری به عنوان مدلی برای حافظه انجمنی طراحی شده بود و عمیقاً تحت تأثیر مکانیک آماری قرار داشت. این شاخه از فیزیک به درک رفتار سیستم‌های بزرگ بر اساس اجزای کوچک‌تر آن‌ها می‌پردازد. هاپفیلد پیشنهاد داد که محققان می‌توانند فعالیت عصبی را به عنوان یک سیستم فیزیکی که در تلاش برای تعادل است، ببینند. این دیدگاه به بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی برای حل چالش‌های محاسباتی پیچیده کمک کرد و راه را برای مدل‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی هموار کرد.
جفری هینتون، که به عنوان «پدرخوانده یادگیری عمیق» شناخته می‌شود، نیز اصولی از فیزیک را در کار خود بر روی شبکه‌های عصبی به کار برد. توسعه مدل‌های مبتنی بر انرژی، مانند ماشین‌های بولتزمن، از این ایده ناشی می‌شود که سیستم‌ها انرژی خود را به حداقل می‌رسانند تا به راه‌حل‌های بهینه برسند. این مفهوم یکی از اصول اساسی در ترمودینامیک است. مدل‌های هینتون از این اصل برای یادگیری کارآمد از داده‌ها با کاهش خطاها استفاده می‌کنند، به‌طوری که سیستم‌های فیزیکی به سمت حالت‌های انرژی پایین‌تر حرکت می‌کنند.
همچنین، الگوریتم پس‌انتشار که آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را هدایت می‌کند، بر تکنیک‌های فیزیک و حساب دیفرانسیل و انتگرال برای کاهش خطا در فرآیند یادگیری متکی است؛ به‌گونه‌ای که مشابه حداقل کردن انرژی در سیستم‌های پویا عمل می‌کند.
چگونه محققان هوش مصنوعی برنده جایزه نوبل شیمی شدند؟
در حالی که جفری هینتون و جان جی. هاپفیلد از اصول فیزیک برای پیشرفت در هوش مصنوعی استفاده کردند، دمیس حسابیس این پیشرفت‌ها را برای حل یکی از مهم‌ترین چالش‌های زیست‌شناسی و شیمی یعنی تا کردن پروتئین‌ها به کار گرفت. این فرآیند که پروتئین‌ها شکل‌های سه‌بعدی خود را به دست می‌آورند، برای درک عملکردهای بیولوژیکی بسیار مهم است. اما پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها همیشه دشوار بوده و روش‌های سنتی مانند کریستالوگرافی اشعه ایکس و طیف‌سنجی NMR زمان‌بر و پرهزینه هستند. حسابیس و تیمش در DeepMind با توسعه AlphaFold، ابزاری مبتنی بر هوش مصنوعی، توانسته‌اند ساختارهای پروتئینی را با دقت بسیار بالا پیش‌بینی کنند.
موفقیت AlphaFold در توانایی آن به ترکیب هوش مصنوعی با اصول فیزیک و شیمی نهفته است. این شبکه عصبی بر روی مجموعه داده‌های وسیعی از ساختارهای پروتئینی شناخته‌شده آموزش دیده و الگوهای لازم برای تا شدن پروتئین‌ها را یاد گرفته است. مهم‌تر از آن، AlphaFold با گنجاندن محدودیت‌های مبتنی بر فیزیک، مانند نیروهایی که چین‌خوردگی پروتئین را هدایت می‌کنند (مثل فعل و انفعالات الکترواستاتیکی و پیوند هیدروژنی)، پیش‌بینی‌های خود را دقیق‌تر کرده است. این ترکیب منحصر به فرد از یادگیری هوش مصنوعی و قوانین فیزیکی، تحقیقات بیولوژیکی را متحول کرده و درهای جدیدی را برای پیشرفت در کشف دارو و درمان‌های پزشکی باز کرده است.
درس‌هایی برای اکتشافات علمی آینده
اعطای جوایز نوبل به این محققان، علاوه بر قدردانی از دستاوردهای علمی آن‌ها، دو درس مهم برای آینده علم ارائه می‌دهد:
-
اهمیت همکاری بین رشته‌ای
این جوایز اهمیت همکاری بین رشته‌ها را در علم نشان می‌دهد. کار هینتون، هاپفیلد و حسابیس نشان می‌دهد که پیشرفت‌ها اغلب در تقاطع زمینه‌های مختلف رخ می‌دهند. این محققان با ترکیب دانش فیزیک، هوش مصنوعی و شیمی، مسائلی را حل کردند که زمانی غیرقابل حل به نظر می‌رسیدند. پیشرفت‌های هینتون و هاپفیلد ابزارهایی را فراهم کرد که حسابیس و تیمش برای موفقیت در شیمی استفاده کردند. این تبادل اطلاعات بین رشته‌ها باعث نوآوری و اکتشافات پیشگامانه می‌شود.
-
آینده اکتشافات علمی مبتنی بر هوش مصنوعی
این جوایز همچنین نشان‌دهنده آغاز دوره‌ای جدید در اکتشافات علمی است. به‌طور کلی، با پیشرفت هوش مصنوعی، نقش آن در زیست‌شناسی، شیمی و فیزیک روز به روز بیشتر خواهد شد. توانایی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌های زیاد، شناسایی الگوها و ایجاد پیش‌بینی‌ها، تحقیقات را متحول می‌کند. به عنوان مثال، کار حسابیس در AlphaFold به طرز چشمگیری سرعت کشف در علم پروتئین را افزایش داده است. آنچه قبلاً سال‌ها طول می‌کشید، اکنون می‌تواند تنها در چند روز با کمک هوش مصنوعی انجام شود. این توانایی در تولید سریع بینش‌های جدید می‌تواند به پیشرفت در توسعه دارو و سایر زمینه‌های حیاتی منجر شود.
همچنین، با افزایش ارتباط هوش مصنوعی با تحقیقات علمی، نقش آن فراتر از یک ابزار خواهد رفت و به یک همکار اساسی در اکتشافات علمی تبدیل خواهد شد. این امر به محققان کمک می‌کند تا مرزهای دانش بشری را گسترش دهند.
نتیجه‌گیری
جوایز نوبل اخیر که به محققان هوش مصنوعی جفری هینتون، جان جی. هاپفیلد و دمیس حسابیس اعطا شد، لحظه‌ای مهم در جامعه علمی است و اهمیت همکاری بین رشته‌ها را به نمایش می‌گذارد. کار آن‌ها نشان می‌دهد که اکتشافات پیشگامانه اغلب در تقاطع رشته‌های مختلف رخ می‌دهد و راه‌حل‌های نوآورانه برای چالش‌های طولانی‌مدت ارائه می‌دهد. با ادامه پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، ادغام آن با رشته‌های علمی سنتی می‌تواند سرعت اکتشافات را افزایش داده و نحوه رویکرد ما به تحقیق را تغییر دهد. با تقویت همکاری و استفاده از ظرفیت‌های تحلیلی هوش مصنوعی، می‌توانیم موج جدیدی از پیشرفت‌های علمی را هدایت کنیم و درک خود را از چالش‌های پیچیده جهان تغییر دهیم.