طرحت ورقة بحثية جديدة صادرة عن مختبرات Google DeepMind تساؤلًا جوهريًا حول حدود الذكاء الاصطناعي، ومدى قدرته على استبدال العبقرية البشرية في مجالات الاكتشاف العلمي، فصحيح أنّ التطوُّر المُتسارع للتقنية يمنحها اقتدارًا فائقًا في تحليل البيانات، غير أن دراسة بعنوان "LLMs can't jump" للباحث توم زهافي تكشف عن حاجز إدراكي يمنع الآلات من صناعة النظريات الثورية من الصفر، ذلك أنّ الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد أساسًا على استخراج الأنماط من البيانات السابقة فحسب، ولا يمتلك الوعي الفيزيائي ولا القدرة على الربط الحسي وهما ما يصنعان قفزات الفكر الإنساني.

  • يكشف الذكاء الاصطناعي حدود قدرته على ابتكار النظريات العلمية الجديدة من الصفر.
  • يوضح البحث تفوق النماذج في الاستقراء والاستنباط دون التخمين العلمي.
  • يستعرض مثال أينشتاين لإبراز دور الخيال في الاكتشافات العلمية.
  • يتوقع البحث شراكة بين الإنسان والآلة بدلًا من استبدال الإبداع البشري.

اقرأ أيضًا: مشروع Google DeepDream: الذكاء الاصطناعي الذي يحلم!

الاستقراء والاستنباط والتخمين: أين تقف الخوارزميات؟

يحدّد الباحثون 3 طرق يفكر بها العقل علميًا؛ الأولى هي الاستقراء وتعني اكتشاف الأنماط المُتكررة داخل كم كبير من البيانات وفيها يبرع الذكاء الاصطناعي فعلًا، والثانية هي الاستنباط وتعني استنتاج نتيجة منطقية من قواعد معروفة سلفًا، وهنا تتفوق أنظمة مثل AlphaProof أيضًا.

أمّا الثالثة فهي التخمين العلمي، أي اختراع فكرة جديدة كليًا حين تكون المعلومات قليلة أو غائبة، وهنا تفشل الآلة تمامًا فنماذج اللغة الكبيرة تتقن النمطين الأولين فقط، وتظل عاجزة عن ابتكار أي فكرة تخرج عمّا تدربت عليه.

تجربة أينشتاين الذهنية: عندما تعجز البيانات عن صناعة الفكرة

يرى عالم الكمبيوتر الألماني يورجن شميدهوبر أنّ كل اكتشاف علمي هو -في جوهره- مُجرّد تحليل ذكي لكمٍ كبير من البيانات، لكن قصة ألبرت أينشتاين تكذّب هذا الرأي؛ فأينشتاين لم يكن لديه في مطلع القرن العشرين أي بيانات ضخمة يُحللها ليتوصّل إلى النسبية العامة، واعتمد بدلًا من ذلك على خياله فقط، إذ تخيّل كيف سيشعر شخص يسقط سقوطًا حرًا داخل مصعد مُغلق.

من هذا التخيّل البسيط، ربط بين إحساسه الجسدي وبين مُعادلات رياضية مُعقدة، وصاغ نظرية غيّرت فهمنا للكون من دون أي بيانات تُرشده أو تصحح له مساره خطوة بخطوة كما تفعل الآلة.

أرى أنّ الأدوات الحالية للذكاء الاصطناعي تظل وسيلة تسريع رائعة للإنتاجية العلمية، لكنها لن تلمس جوهر العبقرية ما لم تكتسب الآلة مرجعية حسية حقيقية للعالم المادي، وتجربة معيشة فعلية بعيدًا عن النصوص المُجرّدة.

نماذج العالم الفيزيائية: الطريق لسد الفجوة الإدراكية

لسد هذه الفجوة، يحتاج الذكاء الاصطناعي أن يتوقف عن الاكتفاء بقراءة النصوص والصور وأن يبدأ في التفاعل مع مُحاكاة تشبه العالم الحقيقي، أي أن "يجرّب" الأشياء داخل بيئة افتراضية قبل كتابة أي مُعادلة أو كود، وهذا يتطلّب عنصرين أساسيين:

  • تدمج هذه النماذج أجهزة استشعار فيزيائية مع خوارزميات التعلم، لبناء إدراك حسي مُتكامل يُحاكي التجربة والخطأ المُباشر.
  • تستحدث الأنظمة كذلك آليات منطقية تستهدف توليد الفرضيات في ظروف غياب البيانات المكتوبة، بما يقرّب الآلة خطوة من التفكير الاستكشافي البشري.

صحيح أنّ أدوات مثل AI Scientist وAlphaEvolve بارعة في تحسين أفكار موجودة أصلًا أو دمج مفاهيم معروفة بطرق جديدة، لكنها عاجزة عن اختراع فكرة جديدة كليًا من الفراغ. باختصار، يقف الذكاء الاصطناعي عند حدود تحليل ما هو موجود بالفعل ولا يخرج عنها. أمّا ما سيحدث في القريب العاجل فهو شراكة بين الطرفين: يستخدم الإنسان الآلة لتسريع الحسابات المُعقدّة، ويحتفظ لنفسه بلحظة الإبداع والقفز نحو المجهول.