أظهرت دراسة حديثة أجرتها جامعة كوليدج لندن، أن النماذج اللغوية الكبيرة، قادرة على التنبؤ بنتائج الأبحاث العلمية، خاصة في مجال علوم الأعصاب بدقة عالية تفوق الخبراء البشريين.. فقد بات الذكاء الاصطناعي يؤدي دورا محوريا في تسريع وتيرة الاكتشافات العلمية.
وأظهرت النتائج، التي نشرت في مجلة (Nature Human Behaviour)، أن النماذج اللغوية الكبيرة المدربة على مجموعات بيانات ضخمة من النصوص يمكنها استخلاص أنماط من الأدبيات العلمية، مما يمكنها من التنبؤ بالنتائج العلمية بدقة عالية تفوق دقة البشر.
ويؤكد الباحثون أن هذه النتائج التي توصلوا إليها تسلط الضوء على إمكانيات هذه النماذج كأدوات قوية لتسريع العلمية البحثية، بما يتجاوز مجرد استرجاع المعلومات.
وجاءت دراسة الدكتور كين لو، الباحث في قسم علم النفس واللغويات في جامعة كوليدج لندن، وفريقه، كحل لمواجهة التحديات الكبيرة التي يواجهها الباحثون في استيعاب الكم الضخم من الأبحاث العلمية المنشورة، وحتى الباحثون المتخصصون قد يجدون صعوبة في تتبع آخر التطورات في مجالهم.
حيث استطاعت الدراسة استكشاف جانب جديد من قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي.. فبينما ركزت الأبحاث السابقة على قدرة هذه النماذج على استرجاع المعلومات، تساءل الدكتور (كين لو) وفريقه: هل يمكن لهذه النماذج أن تتجاوز مجرد تذكر الماضي وتتنبأ بالمستقبل؟
وقال الدكتور كين: “يعد التقدم العلمي رحلة محفوفة بالمخاطر تعتمد على التجربة والخطأ، وتستنزف الكثير من الوقت والموارد، وحتى أبرز العلماء قد يفوتهم اكتشافات مهمة مدفونة في خضم البحوث العلمية الضخمة. لذلك، نسعى في بحثنا إلى معرفة هل يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأنماط الخفية في هذه البيانات الضخمة، وتوقع نتائج التجارب قبل تنفيذها، مما يوفر الوقت والجهد، ويسمح للباحثين بالتركيز في جوانب أخرى من البحث”.
أظهرت نتائج الدراسة تفوقا ساحقا للنماذج اللغوية الكبيرة على علماء الأعصاب، فقد بلغ متوسط دقة النماذج اللغوية الكبيرة 81%، متجاوزة بشكل كبير دقة البشر التي بلغت 63%.
وحتى عند تقييد المقارنة لتشمل علماء الأعصاب ذوي الخبرة العالية فقط، لم تتجاوز دقة العلماء 66%.
بالإضافة إلى ذلك، لاحظ الباحثون وجود علاقة مباشرة بين ثقة النماذج بإجاباتها ودقتها. فقد كانت النماذج اللغوية أكثر دقة، كلما زادت ثقتها بإجابتها، ويفتح هذا الاكتشاف آفاقًا جديدة للتعاون بين الإنسان والآلة.
إذ قال الباحثون إن هذا الاكتشاف يمهد الطريق لإمكانيات التعاون بين الخبراء البشريين ونماذج الذكاء الاصطناعي لتسريع الاكتشافات العلمية.
ثم في خطوة لاحقة، طور فريق البحث نموذجا لغويا كبيرا متخصصا في مجال علم الأعصاب، وذلك بتدريب نسخة معدلة من النموذج المفتوح المصدر (ميسترال) Mistral، على كم ضخم من الأبحاث والدراسات في هذا المجال.
وأطلق الباحثون على هذا النموذج الجديد اسم (BrainGPT)، وقد حقق نتائج مبهرة في التنبؤ بنتائج الدراسات العلمية بدقة وصلت إلى 86%، متفوقًا بذلك على النسخة العامة من نموذج (ميسترال)، التي بلغت دقتها 83% فقط، ويمثل هذا التطور قفزة نوعية في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في العلوم.
