من هو “عالم الذكاء الاصطناعي” الذي يناسب مختبرك؟ دليل للحائرين

في عام 2010، قاد إيوان أشلي، عالم الوراثة وطبيب القلب بجامعة ستانفورد في كاليفورنيا، أول تحليل سريري للجينوم البشري، والذي استغرق فريقه المكون من 31 عالمًا تسعة أشهر لاستكماله.¹.

هذا الأسبوع، أثناء تفريغ أمتعته بعد قضاء العطلة، طلب آشلي من أداة الذكاء الاصطناعي كلود، التي طورتها شركة أنثروبيك في سان فرانسيسكو، كاليفورنيا، فحص الجينوم الخاص به بنفس المعيار.

استغرق التحليل 30 دقيقة وحدد بشكل صحيح أليل خطر الإصابة بمرض الزهايمر والمتغيرات الجينية التي تؤثر على استقلاب الدواء (قام آشلي بتحليل الجينوم الخاص به في عام 2012 لكنه لم ينشر النتائج). “لا يوجد عالم لا يكون فيه هذا رائعًا تمامًا” ، كتب آشلي في مقال مشاركة ينكدين.

في الثلاثين من يونيو الماضي، كشفت أنثروبيك عن منصة تسمى كلود ساينس، صُممت مع الأخذ بعين الاعتبار أبحاث علم الأحياء. تنضم هذه الأداة إلى مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة المخصصة للقسم والتي أنشأتها شركات التكنولوجيا والمختبرات الأكاديمية. وتشمل العروض الأخرى عروضًا من OpenAI في سان فرانسيسكو وعالمًا مشاركًا من Google DeepMind في ماونتن فيو، كاليفورنيا. والأداة الأخرى هي أداة مفتوحة المصدر تسمى Biomni، والتي طورها باحثون أكاديميون وتم وصفها بالأمس في علوم². ويقول الباحثون إن هناك العديد من الآخرين.

يقول المؤلف المشارك يوانهاو تشو، المؤسس المشارك ورئيس شركة Phylo، وهي شركة ناشئة في جنوب سان فرانسيسكو، كاليفورنيا: “العمل الذي يستغرق مني عادةً ساعات، أصبح الآن يستغرق دقائق. يمكنني حقًا قضاء وقتي في العلوم التي تحتاج إلى إنسان”.

ما هي هذه وكيف يستخدمها العلماء؟

تسمى هذه الأدوات أحيانًا “علماء الذكاء الاصطناعي”، وتعتمد على نماذج لغوية كبيرة تعمل على تشغيل روبوتات الدردشة، مساعدة العلماء في مهام مثل مراجعة الأدبيات وتحليل البيانات وتوليد الأشكال وإعداد المخطوطات. إنها شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الوكيل، حيث يتم تقسيم الطلبات إلى خطوات غالبًا ما تتضمن توظيف أنظمة برمجية خارجية.

وتختلف هذه العوامل العلمية عن أدوات البحث الأكثر تخصصًا، مثل نموذج التنبؤ ببنية البروتين AlphaFoldولكن يمكنهم استخدام نماذج مخصصة. على سبيل المثال، كلف غابرييل كورسو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة بولتز التي يقع مقرها في لندن، وفريقه وكيل كلود بتصميم جسم مضاد يتعرف على هدفين علاجيين، باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الخاصة بالشركة للتنبؤ بتصميم طي البروتين.

انضم “علماء” الذكاء الاصطناعي إلى فرق البحث هذه: وهذا ما حدث

تتوافق مخرجات الذكاء الاصطناعي مع حدس مصممي البروتين؛ ويقول إن فريق كورسو لم يتحقق من صحة التصاميم تجريبيًا، ولكن تم تصنيع أجسام مضادة أخرى باستخدام عوامل الذكاء الاصطناعي. تعد أدوات بولتز من بين العشرات من أنظمة البرمجيات المتخصصة التي يمكن لـ Claude Science وغيره من علماء الذكاء الاصطناعي التفاعل معها.

كانت كلير براينت، عالمة المناعة في جامعة كامبريدج بالمملكة المتحدة، من أوائل الدول التي تبنت نظام Co-Scientist، الذي يقوم بالتنقيب في الأدبيات العلمية والمصادر الأخرى للتوصل إلى فرضيات علمية. قام براينت، الذي كان يدرس الاستجابات المناعية لمسببات الأمراض الحيوانية المنشأ، بتزويد الأداة بطلب منحة وبيانات إضافية.

بعض الأفكار التي نتجت عنها لم تكن قابلة للتنفيذ، لكن بعضها الآخر كان موجودًا في غرفة القيادة في مختبرها. يقوم فريقها الآن باختبار فكرة من Co-Scientist، حيث يقوم بإدخال طفرات محددة في بروتين المناعة الفطرية ويرى مدى تأثيرها على عدوى الأنفلونزا. تقول براينت إنها ربما توصلت في النهاية إلى التجربة بنفسها، لكن كان من الممكن أن يستغرق الأمر عامين.

يقول غاري بيلتز، عالم الطب الحيوي في جامعة ستانفورد، الذي استخدم Co-Scientist لتحديد الأدوية الموجودة التي يمكن أن تعالج نموذجًا عضويًا لمرض يسمى تليف الكبد: “تشعر وكأنك تتحدث إلى وحي”.³.

كيف ينبغي للعلماء أن يقرروا أي الأدوات يجب استخدامها؟

يستخدم العديد من العلماء بالفعل أدوات الذكاء الاصطناعي مثل كلود لإنشاء شرائح العرض التقديمي وصياغة رسائل البريد الإلكتروني. لكن آشو سينغال، الرئيس والمؤسس المشارك لمنصة Benchling السحابية في سان فرانسيسكو، يقدر أن أقل من 20% من المختبرات قامت بدمج علماء الذكاء الاصطناعي بشكل كامل في أبحاثهم. ويقول: “من المهم حقًا أن يجرب الناس هذه الأشياء فعليًا، بدلاً من مجرد الثقة في ما يتم نشره في العناوين الرئيسية”.

يوصي سينغال الباحثين بتجربة العديد من الأدوات لتحديد أي منها مناسب لكل المهام. قد تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تولد الفرضيات، مثل Co-Scientist، خلال المراحل الأولى من المشروع. وفي وقت لاحق، يمكن لأدوات مثل Claude Science وBiomni تنفيذ مهام محددة، مثل تحليل البيانات الجينومية.

ويوصي كورسو بأن يبدأ الباحثون بمهام صغيرة يمكن التحقق من نتائجها بسهولة. يقول: “في أسوأ الحالات، عليك أن تقوم بذلك مرة أخرى”.

كيف يمكن للباحثين أن يثقوا بـ “علماء الذكاء الاصطناعي”؟