هوش مصنوعی در مواجهه با چالش‌های فیزیک؛ بیش از فقط محاسبات ریاضی

فناوری هوش مصنوعی در به‌کارگیری روش‌ها و ابزارهای پیچیده ریاضی به پیشرفت‌های مهمی دست پیدا کرده است؛ به‌طوری‌که تعدادی از دانشمندان نگران این هستند که حجم وسیع اثبات‌های تولیدشده توسط این فناوری ممکن است ارزیابی‌های دقیق پژوهش‌های نوین را با چالش‌هایی مواجه کند و حتی شتاب رشد علمی را کندتر نماید. در حال حاضر، نشانه‌هایی وجود دارد که نمایانگر نقش بالقوه و قابل توجه هوش مصنوعی در حوزه فیزیک است.

جان سوس، محقق دانشگاه ییل به این باور است که توانایی هوش مصنوعی در زمینه حل مشکلات فیزیک شاید کمتر از آن چیزی که واقعی است، ارزش‌گذاری شده باشد. برخی از مدل‌های پیشرفته در شش آزمون تخصصی، حدود ۳۰ درصد توانایی در حل مسائل فیزیکی دشوار از خود نشان دادند؛ اما نتایج به‌دست‌آمده با تجارب سوس و همکارانش از کار با آن مدل‌ها تطابق نداشت.

طبق گزارش نیوساینتیست، آنالیز دقیق آزمون‌ها نشان داد که برخی از پرسش‌ها دارای اشکالات یا تعاریف غیرشفاف هستند و به مدل‌ها اطلاعات کافی برای رسیدن به پاسخ صحیح نمی‌دهند. با اصلاح این نواقص، امتیاز هوش مصنوعی در برخی از این آزمون‌ها به ۹۴ درصد افزایش یافت.

ارزیابی قابلیت‌های هوش مصنوعی تنها به دشواری مسائل وابسته نیست؛ بلکه نوع طراحی پرسش‌ها و ارائه اطلاعات کافی نیز از اهمیت قابل توجهی برخوردار است. سوس تأکید می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند در حل هر مسئله‌ای که به‌روشنی بیان شده، حتی اگر پیچیدگی بالایی داشته باشد، عملکرد بسیار خوبی از خود نشان دهد و ممکن است از بهترین انسان‌های متخصص نیز عملکرد بهتری داشته باشد. داده‌های تحقیقات او و همکارانش از این ادعا پشتیبانی می‌کند.

ولی فیزیک تنها به مسائل با پاسخ‌های مشخص و قواعد ثابت محدود نمی‌شود. بسیاری از سوالات اساسی در این علم وقتی مطرح می‌شوند که دانشمندان با پدیده‌ای مواجه می‌شوند که هنوز توضیحات دقیقی برای آن وجود ندارد. در چنین اوضاعی، صرف توان محاسباتی کافی نیست و محقق باید توانایی‌ای برای شناسایی و تبیین پدیده‌ای که در حال بررسی است، پیدا کند.

یکی از دلایل رشد سریع هوش مصنوعی در عرصه ریاضیات، قابلیت تبدیل مسائل و اثبات‌ها به فرمت‌های قابل پردازش رایانه‌ای است. این روش، که به آن «رسمی‌سازی ریاضی» گفته می‌شود، ایده‌ها و گزاره‌های ریاضی را به ساختاری تبدیل می‌کند که نرم‌افزارهای تخصصی می‌توانند روند استدلال آنها را مورد بررسی و ارزیابی قرار دهند. اگر اثباتی تمامی مراحل بررسی را با موفقیت انجام دهد، می‌توان با اطمینان بالایی در مورد صحت آن صحبت کرد.

این رویکرد به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا علاوه بر ارائه راه‌حل، صحت آن را نیز طبق قواعد مشخص ارزیابی نماید. اگرچه استفاده از رسمی‌سازی در فیزیک نیز در حال توسعه است، اما این تکنیک هنوز به اندازه وضعیت ریاضیات توسعه نیافته است.

ولادیمیر آرنولد، ریاضی‌دان و فیزیکدان، زمانی گفته بود که ریاضیات بخش فیزیک است که آزمایش‌های آن نیاز به هزینه کمی دارد. او منظورش این بود که در ریاضیات، بسیاری از مسائل را می‌توان با استدلال منطقی و محاسباتی حل کرد، اما در فیزیک برای درک رفتار واقعی طبیعت، اغلب لازم است فرضیات را از طریق آزمایش‌های عملی مورد ارزیابی قرار دهیم.

به عقیده سوس، خلاقیت در این مرحله اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کند؛ زمانی که یک فیزیکدان باید از مشاهده پدیده‌ای ناشناخته به ایجاد مدلی برسد که آن را توضیح دهد. هنوز مشخص نیست که آیا هوش مصنوعی قادر خواهد بود تمامی این مراحل را به‌طور مستقل انجام دهد.

در حال حاضر، هوش مصنوعی در چند آزمایشگاه فیزیکی به‌کار گرفته می‌شود تا کارهای فراتر از محاسبات و برنامه‌نویسی را انجام دهد. لوگان رایت، محقق دانشگاه ییل، کلاس‌های آموزشی درباره کاربرد این فناوری در تحقیقات فیزیک ارائه می‌دهد و اشاره می‌کند که محتوای دوره همواره با پیشرفت‌های ابزارهای هوش مصنوعی در حال تغییر است.

به نظر رایت، یکی از روش‌های مؤثر برای استفاده از هوش مصنوعی، طراحی آزمایش‌هایی است که ورودی‌ها و خروجی‌های آنها تحت کنترل رایانه قرار دارند. در چنین وضعیتی، هوش مصنوعی می‌تواند تنظیمات آزمایش را تغییر دهد، داده‌های به‌دست‌آمده را تحلیل کند و براساس نتایج، مراحل بعدی را پیگیری کند.

به عنوان مثال، اگر دستگاهی بتواند پارامترهای آزمایش را به‌طور خودکار تغییر دهد و نتایج را به صورت دیجیتالی ثبت کند، هوش مصنوعی می‌تواند آزمایش را با تنظیمات متفاوت تکرار کند و الگوهایی را شناسایی نماید که به فهم بهتر پدیده‌های مورد مطالعه کمک می‌کند.

رایت توضیح می‌دهد که هوش مصنوعی از طریق زبان و کد با جهان ارتباط برقرار می‌کند؛ در نتیجه، هرچه بتوان مشاهدات و فعالیت‌های یک آزمایش را به داده‌های دیجیتالی و دستورات رایانه‌ای تبدیل کرد، امکان استفاده مؤثر از این فناوری بیشتر می‌شود.

یکی از نمونه‌های عملی این مدل در آزمایشگاه رایت در حال انجام است. پژوهشگران در این آزمایش تأثیر شکل‌های مختلف پالس‌های لیزری بر اتم روبیدیوم را بررسی می‌کنند. آنها از مدل هوش مصنوعی کلود، که توسط شرکت آنتروپیک تولید شده، برای کنترل پالس‌های لیزری و جمع‌آوری داده‌ها استفاده می‌نمایند.

یکی از مزیت‌های این رویکرد، این است که امکان انجام آزمایش‌ها به‌صورت طولانی‌مدت بدون نیاز به حضور مداوم پژوهشگر وجود دارد. رایت بیان می‌کند که آزمایش‌ها می‌توانند در طول شب ادامه پیدا کنند و در این مدت، قادر به انجام کارهایی با مقدار برابری هستند که یک انسان ممکن است طی یک هفته انجام دهد. پژوهشگران حتی می‌توانند از دور، ایده‌های خود را ارائه دهند و پس از بازگشت به آزمایشگاه، نتایج را مرور کنند.

البته این روش برای تمامی مسائل فیزیکی مناسب نیست. رایت تأکید می‌کند هوش مصنوعی احتمالاً در زمینه‌هایی که شرایط آزمایش در آن‌ها محدود، مشخص و قابل کنترل است، بالاترین کارایی را خواهد داشت. از نظر او، یکی از مسیرهای کلیدی پیشرفت در آینده فیزیک، استفاده حداکثری از این توانایی‌ها برای حل مسائل در چنین زمینه‌هایی خواهد بود.

یکی از سوالات کلیدی درباره آینده هوش مصنوعی در فیزیک این است که آیا این فناوری می‌تواند آزمایش‌هایی طراحی کند که حتی دانشمندان نیز در ابتدا قادر به فهم منطق آن‌ها نباشند.

رایت معتقد است که این نوع واقعه ممکن است در آینده‌ای نزدیک واقع شود. هوش مصنوعی قادر است آزمایشی را پیشنهاد کند که انسان‌ها کاملاً از منطق طراحی آن سر درنیاورند، اما قادر باشند تجهیزات لازم را بسازند و آن را اجرا نمایند. چنین آزمایشی ممکن است به نتایج تازه و غیرمنتظره‌ای منجر شود.

البته، دستیابی به نتایج جدید لزوماً به معنای درک علمی و منطقی آن نیست. اگر هوش مصنوعی رابطه‌ای ناشناخته را کشف کند و در عین حال پژوهشگران نتوانند تبیینی ارائه دهند که چرا آن رابطه وجود داشته یا چگونه به نتایج آن دست یافته‌اند، آیا می‌توان این دستاورد را به‌عنوان یک پیشرفت واقعی در علم تلقی کرد؟

سوالی مشابه در عرصه ریاضیات نیز مطرح است: اگر هوش مصنوعی اثباتی را ارائه دهد که صحت آن قابلیت بررسی داشته باشد، اما انسان نتواند منطق آن را به خوبی درک کند، آیا این اثبات به فهم ما از ریاضیات افزوده است؟

این مسأله در فیزیک از اهمیت بیشتری برخوردار است؛ زیرا هدف این علم تنها پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها نیست، بلکه تبیین پدیده‌های طبیعی و شناخت سازوکارهای مربوط به آن‌ها نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.

در حال حاضر، هوش مصنوعی قادر است در تحلیل داده‌ها، حل مسائل، برنامه‌نویسی و کنترل تجهیزات آزمایشگاهی به محققان یاری رساند. این فناوری همچنین اجازه می‌دهد فرضیاتی را در مدت زمان کمتری مورد بررسی قرار دهد و شاید به کشفیاتی منجر شود که شناسایی آن‌ها از طریق روش‌های متداول دشوار باشد.

در نتیجه، هنوز نمی‌توان گفت که هوش مصنوعی به‌زودی جایگزین فیزیکدانان خواهد شد؛ اما ممکن است به‌طور قابل توجهی نحوه انجام پژوهش را تغییر دهد و در برخی زمینه‌ها سهم عمده‌ای در روند آزمایش‌ها ایفا نماید.

احتمالاً چالش اصلی آینده این است که فقط به این پرسش نپردازیم که هوش مصنوعی می‌تواند به سوالات علمی پاسخ دهد یا خیر؛ بلکه باید این موضوع را نیز بررسی کنیم که آیا انسان قادر است تا نتایج آن را درک کند، توضیح دهد و به دانشی معتبر و قابل اتکا تبدیل کند یا خیر.