استغرق العلماء عقدا لحلها.. الذكاء الاصطناعي يحل مشكلة معقدة في يومين فقط!

تمكّنت أداة ذكاء اصطناعي جديدة، طوّرتها غوغل، من حل لغز علمي استغرق العلماء 10 سنوات لفك شيفرته، وذلك خلال يومين فقط.

كرّس خوسيه بيناديس وزملاؤه في إمبريال كوليدج لندن عقدا من الزمن لدراسة كيفية اكتساب بعض الجراثيم مقاومة للمضادات الحيوية، وهي مشكلة تهدد حياة الملايين سنويا.

وتعد مقاومة مضادات الميكروبات (AMR) تهديدا صحيا عالميا، إذ تفقد المضادات الحيوية فعاليتها بسبب تكيف الميكروبات المعدية، مثل البكتيريا والفيروسات والفطريات والطفيليات، مع هذه العلاجات. ويوصف هذا الخطر بـ"الوباء الصامت"، ويتفاقم بسبب الإفراط في استخدام المضادات الحيوية وسوء استخدامها. وبحسب تقرير مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC) لعام 2019، تسببت البكتيريا المقاومة للأدوية في وفاة 1.27 مليون شخص على الأقل حول العالم في ذلك العام، من بينهم 35 ألف حالة وفاة في الولايات المتحدة وحدها، ما يمثل زيادة بنسبة 52% مقارنة بتقرير عام 2013.

وبدأ فريق بيناديس بدراسة كيفية انتقال المقاومة بين البكتيريا، عبر البحث في الجزر الكروموسومية القابلة للتحريض بواسطة العاثيات (cf-PICIs)، وهي فيروسات تصيب البكتيريا. وافترض العلماء أن هذه الفيروسات تكتسب ذيولا من فيروسات أخرى، ما يمنحها القدرة على إصابة أنواع جديدة من البكتيريا. وأكدت التجارب صحة هذه الفرضية، كاشفة عن آلية جديدة للنقل الجيني الأفقي لم تكن معروفة من قبل.

إقرأ المزيد

غوغل تعلن عن نماذجها الجديدة للذكاء الاصطناعي

وقبل إعلان النتائج، طرح العلماء السؤال ذاته على "الباحث المشارك"، وهو نظام ذكاء اصطناعي من غوغل مصمم للتعاون مع العلماء، فجاءت الإجابة صحيحة خلال يومين فقط، ما أظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات العلمية بسرعة فائقة.

وأثار هذا الاكتشاف دهشة بيناديس، ما دفعه إلى مراسلة غوغل للتأكد مما إذا كان للنظام وصول غير معلن إلى أبحاث فريقه، إلا أن الشركة نفت ذلك. وفي 19 فبراير، نشر الفريق نتائج دراسته على منصة bioRxiv للنشر المسبق، لكنها لم تخضع بعد لمراجعة الأقران.

ورغم هذه النتائج الواعدة، لا يزال استخدام الذكاء الاصطناعي في العلوم يثير الجدل، إذ تعاني بعض الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي من عدم القابلية للتكرار، بل وُجدت حالات احتيال علمي.

ولتقليل هذه المخاطر، يسعى العلماء إلى تطوير أدوات تكشف عن الأخطاء والانحرافات في استخدام الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى وضع أطر أخلاقية لضمان دقة النتائج.

المصدر: لايف ساينس