جایزه نوبل 2024: هوش مصنوعی دانشمندان را به مرزهای جدید علم رساند!

نوبل 2024 و دنیای هوش مصنوعی: داستانِ هم‌افزایی دانش

در سالی که گذشت، جایزۀ نوبل فیزیک به نام‌های درخشان جان هاپفیلد و جفری هینتون رسید؛ برای زحمات بی‌وقفه‌شان در راه بنا نهادن پایه‌های هوش مصنوعی یا همون AI. نوبل شیمی هم به دیوید بیکر، دمیس هاسابیس و جان جمپر تقدیم شد؛ این بار به خاطر استفاده از هوش مصنوعی برای حل معمای تاخوردگی پروتئین‌ها، که سال‌هاست دانشمندان رو به چالش کشیده. یه جورایی انگار یه مسأله‌ی علمی بزرگِ پنجاه‌ساله بود.

پیوند شگفت‌انگیز فیزیک، شیمی و هوش مصنوعی

یه مقاله‌ی جدید که توسط محققان دانشگاه کارنگی مِلون و یه شرکت مشاورۀ محاسباتی نوشته شده، این پیوند عجیب و غریب بین فیزیک، شیمی و هوش مصنوعی رو بررسی می‌کنه. این مقاله، جوایز نوبل اخیر رو مثل یه نورافکن روی این موضوع انداخته. نویسندگان، یه نگاهی هم به سیر تکامل شبکه‌های عصبی دارن و تأکید می‌کنن که چقدر تحقیقات بین‌رشته‌ای تو پیشرفت هوش مصنوعی تأثیرگذار بوده.

اون‌ها معتقدن که باید متخصصای همه‌چیزدان هوش مصنوعی رو پرورش بدیم؛ کسایی که بتونن بین تئوری‌های پیچیده و کاربردهای عملی، یه پل بزنن و به سمت هوش عمومی مصنوعی قدم بردارن.

نظر کارشناسان سرشناس

گنیش مانی، استاد نوآوری و مدیر هوش مصنوعی توی مدرسۀ کسب‌وکار تِپِر کارنگی مِلون، که یکی از نویسنده‌های این مقاله است، می‌گه: “با توجه به نقش هوش مصنوعی در فیزیک و شیمی، شاید متخصصای یادگیری ماشینی این سؤال براشون پیش بیاد که این علوم چه ربطی به هوش مصنوعی دارن و این جوایز چه تأثیری می‌تونه رو کارشون بذاره.” و ادامه می‌ده: “وقتی به جلو حرکت می‌کنیم، خیلی مهمه که پیوند بین رویکردهای مختلف رو تو شکل‌دادن به سیستم‌های نوین هوش مصنوعی که بر پایۀ هوش مصنوعی مولد هستن، شناسایی کنیم.”

نگاهی به تاریخچۀ شبکه‌های عصبی

نویسنده‌ها تو مقاله‌شون، یه نگاهی هم به تاریخچۀ شبکه‌های عصبی انداختن. اون‌ها معتقدن که با بررسی سیر تکامل هوش مصنوعی، می‌تونیم ارتباط بین علوم کامپیوتر، شیمی نظری، فیزیک نظری و ریاضیات کاربردی رو بهتر درک کنیم. این دیدگاه تاریخی نشون می‌ده که چطور کشف‌ها و اختراع‌های اساسی تو این رشته‌ها، یادگیری ماشین مدرن با شبکه‌های عصبی مصنوعی رو ممکن کرده.

تحولات مهم و چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی

نویسنده‌ها به تحولات کلیدی و چالش‌های پیش رو تو این حوزه اشاره می‌کنن و کارهای هاپفیلد رو به عنوان یه نقطۀ شروع معرفی می‌کنن. اون‌ها توضیح می‌دن که چطور بعضی وقتا، مهندسی از درک علمی پیشی می‌گیره؛ درست مثل کاری که جمپر و هاسابیس انجام دادن.

در پایان مقاله، نویسنده‌ها با یه دعوت به عمل، تأکید می‌کنن که پیشرفت سریع هوش مصنوعی، هم فرصت‌های بی‌سابقه‌ای رو ایجاد می‌کنه و هم چالش‌های بزرگ‌تری رو به همراه داره. برای اینکه فاصله بین هیاهو و پیشرفت واقعی کم بشه، باید نسل جدیدی از متفکرای چندرشته‌ای تربیت بشن. این “لئوناردو داوینچی‌های مدرن” به گفتۀ نویسنده‌ها، نقش حیاتی تو رشد و توسعۀ تئوری‌های یادگیری کاربردی دارن که بتونن بلافاصله توسط مهندسا استفاده بشن و این حوزه رو به سمت هدف بلندپروازانۀ هوش عمومی مصنوعی سوق بدن.

نویسنده‌ها تأکید می‌کنن که این موضوع، نیازمند یه تغییر اساسی تو نحوۀ تحقیق و حل مسائله؛ رویکردی که همکاری‌های گسترده و بین‌رشته‌ای رو تشویق می‌کنه و از طبیعت درس می‌گیره تا طبیعت رو بهتر بشناسه. با از بین بردن مرزهای بین رشته‌ها و ایجاد یه فرهنگ از جستجوی فکری که شامل حوزه‌های مختلف می‌شه، می‌شه راه حل‌های نوآورانه‌ای برای چالش‌های جهانی پیچیده‌ای مثل تغییرات اقلیمی پیدا کرد.

با ترکیب این دانش و دیدگاه‌های متنوع، که با کمک هوش مصنوعی سرعتش بیشتر هم می‌شه، می‌شه پیشرفت‌های بزرگی رو به دست آورد و این حوزه می‌تونه به پتانسیل کامل آرزوهای تکنولوژیک برسه. چارلز مارتین، مشاور ارشد تو شرکت Calculation Consulting و یکی از نویسنده‌های مقاله، می‌گه:”این رویکرد بین‌رشته‌ای، نه‌تنها مفیده، بلکه برای مواجهه با چالش‌های پیچیده‌ای که پیش رومونه، ضروری هم هست. باید از سرعت پیشرفت‌های کنونی استفاده کنیم و هم‌زمان به واقعیت‌های عملی پایبند باشیم.”

نویسنده‌ها همچنین به مشارکت‌های اسکات ای. فهلمن، استاد بازنشستۀ دانشکدۀ علوم کامپیوتر دانشگاه کارنگی مِلون، هم اشاره می‌کنن.