كيفية تفعيل البرمجة في العلوم: يشارك المتبنون الأوائل نصائحهم

في العام الماضي، كان باحث المناخ زيكي هاوسفاذر يتلاعب بتصورات البيانات المناخية، محاولًا إيجاد طرق جديدة وصادمة لإظهار مدى سرعة ارتفاع درجة حرارة الأرض. لقد كان يقوم بالعصف الذهني للأفكار باستخدام أداة الذكاء الاصطناعي ويقوم بتشفيرها وإنشائها بسرعة. وقاموا معًا برسم مخططات مبتكرة على شكل حلقات شجرة مع أشهر السنة حول كل حلقة، والدوائر السنوية تنمو للخارج مع مرور الوقت وتظهر الألوان درجة الحرارة. ثم سأل هاوسفاذر أداة الذكاء الاصطناعي: ماذا لو كانت هذه المؤامرات ثلاثية الأبعاد؟

وكانت النتيجة ما يسميه هاوسفاذر الرسوم المتحركة الحلزونية الحرارية درجة الحرارة تتصاعد نحو الأعلى عبر الزمن إلى شكل يذكرنا بالإعصار (انظر “عرض جديد”). في عالم شهد فيه أغلب الناس الرسم البياني الكلاسيكي “عصا الهوكي” لارتفاع درجات الحرارة العالمية، فهو رسم منعش: مقنع وجميل. وعلى الرغم من كونه مبرمجًا كفؤًا، لم يكن لدى هاوسفاذر أي فكرة عن كيفية القيام بذلك بمفرده.

هاوسفاذر، الباحث في منظمة بيركلي إيرث غير الربحية المعنية ببيانات المناخ في كاليفورنيا، ليس الوحيد الذي يستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة. بفضل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، أصبح بإمكان الناس الآن التحدث بسهولة اسأل أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم ل كتابة وتنفيذ التعليمات البرمجية للرسومات والتطبيقات ومعالجة البيانات وأي شيء آخر يمكنهم تخيله.

غالبًا ما يُطلق على هذا النوع من أسلوب المحادثة الهادئ اسم “ترميز الأجواء”. أندريه كارباثي، المؤسس المشارك لشركة أمريكية OpenAI، صاغ هذا المصطلح العام الماضي. إنه يشير إلى مطالبة أداة مدعومة من LLM بإنشاء أو القيام بشيء ما باستخدام رمز خلفه، مع قيام المستخدم بتقديم مطالبات توضيحية حتى تبدو النتائج صحيحة. في أنقى صوره، لا تتضمن البرمجة الحيوية النظر إلى الكود — فقط المنتج. لكن المصطلح ليس له تعريف صارم، لذا فإن ما يمكن اعتباره ترميزًا للاهتزازات هو أمر غامض. يبدأ الكثير من الأشخاص الذين لديهم خبرة في البرمجة مشروعًا عن طريق النقر ثم التحقق من الكود يدويًا، أو يبدأون في البرمجة بأنفسهم ثم يطلبون من أداة الذكاء الاصطناعي ملء الفجوات.

طبيعة تحدثت إلى مجموعة متنوعة من العلماء، بدءًا من المبرمجين ذوي المهارة العالية وحتى المبتدئين تمامًا، وأولئك الذين هم في المنتصف، مثل Hausfather، الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتوسيع حدود ما يمكنهم القيام به. ويستخدم الكثيرون البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي في عملهم، ويختبر البعض حدودها عمدًا. وقال جميعهم إن أدوات الذكاء الاصطناعي الموجودة بالفعل مثيرة للإعجاب، وتساعدهم على تحقيق ذلك بشكل كبير تسريع عملهم أو تجربة أفكار جديدة. لكنهم يحذرون أيضًا من ضرورة استخدام الأدوات بحذر، وكان لدى البعض قصص مخيفة ليرويها.

الجميع على متنها

في بعض النواحي، تعد البرمجة الحيوية تتويجًا لتطور طويل في واجهات الكمبيوتر. في الستينيات، استخدم الناس البطاقات المثقبة للتواصل مع الآلات. وسرعان ما تطور علماء الكمبيوتر لغات الترميز – مثل BASIC ولاحقًا Python – مما جعل إعطاء التعليمات لأجهزة الكمبيوتر أكثر طبيعية. وقام المطورون بإنشاء أنظمة برمجية حتى يتمكن غير المبرمجين من الإبداع بثقة في سياقات محدودة: على سبيل المثال، يتيح برنامج Microsoft Word للمستخدمين إجراء تغييرات على تنسيق المستندات دون معرفة كيفية البرمجة. الجديد هو السرعة والتنوع الذي لا مثيل له الذي يقدمه حاملو شهادة LLM في إنشاء التعليمات البرمجية، إلى جانب ميلهم الغريب إلى اختلق الأشياء و فهم الأمور بشكل خاطئ.

ما هي أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي للبحث؟ دليل الطبيعة

على الرغم من أنه يمكن استخدام أي ماجستير في إدارة الأعمال لإنشاء التعليمات البرمجية، فقد ظهرت أنظمة خلال السنوات القليلة الماضية متخصصة في هذه المهمة، بما في ذلك GitHub Copilot، وAnysphere’s Cursor، وAnthropic’s Claude Code، وGemini Code Assist من Google، وOpenAI’s Codex. يمكن لهذه الأنظمة إنشاء تطبيق وظيفي باستخدام جملة واحدة فقط. ومع ذلك، يمكن أن تحتوي النتائج على مواطن الخلل. على سبيل المثال، يتصدر الإصدار 4.7 من Anthropic’s Claude Opus المجموعة حاليًا مقعد كود فيبي – اختبار قياس الأداء لوظائف تطبيقات الويب التي تم ترميزها بشكل مستقل بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي – ولكن بدرجة دقة تبلغ 71%.

على غرار منتجات الذكاء الاصطناعي الأخرى، تتحسن أدوات تشفير الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت. يقول هاوسفاذر إن أولئك الذين تم إطلاق سراحهم في العام الماضي أو نحو ذلك يتصرفون كمديري مشاريع ودودين. يمكنك إطعامهم بأوصاف طويلة للأهداف والمتطلبات، وسيستجيبون، على سبيل المثال، بخطة ترميز واختبارات تحقق مقترحة وخيارات متعددة الخيارات لتصميم الواجهة وآلاف أسطر التعليمات البرمجية الموثقة جيدًا مع التوضيحات. وقد أثار التقدم الذي أحرزه هاوسفاذر إعجابه: فاليوم، كما يقول، أصبح كود الذكاء الاصطناعي “خاليًا من الأخطاء مثل الكود الخاص بي”.

من بين المبرمجين المحترفين في مجتمع البرمجيات، يعتمد الجميع تقريبًا الآن بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي أو الاهتزاز أو غير ذلك. أظهر استطلاع هذا العام أجرته شركة DX – وهي شركة في سولت ليك سيتي بولاية يوتا، والتي تركز على قياس إنتاجية المطورين – أن أكثر من 90٪ من مطوري البرامج يستخدمون مساعدي تشفير الذكاء الاصطناعي مرة واحدة على الأقل في الشهر، وأن التعليمات البرمجية التي تم تأليفها بواسطة الذكاء الاصطناعي تشكل الآن أكثر من ربع التعليمات البرمجية التي تواجه العملاء.

من الصعب معرفة عدد الباحثين الذين يركبون قطار ترميز المشاعر، ولكن من الواضح أن هناك اهتمامًا بذلك. عندما أقام مختبر أرجون الوطني في ليمونت بولاية إلينوي، هاكاثونًا لتشفير المشاعر لمدة يوم واحد في يونيو الماضي لباحثيه، وصلت طاقته الاستيعابية إلى 200 مشارك.

يقول مانويل كورباس، عالِم الجينوم والبيانات الصحية بجامعة وستمنستر في لندن، إن هناك تعطشًا حقيقيًا للحياة في مجتمعه. قام بترميز مشروع يسمى ClawBio في يومين وأطلقه في هاكاثون إمبريال كوليدج لندن في أوائل مارس. إنها بمثابة مكتبة لأجزاء من التعليمات البرمجية المفيدة في المعلوماتية الحيوية، مثل تعليمات استخراج البيانات من الشخصيات العلمية، أو لتطوير نصائح طبية شخصية على أساس تسلسل الجينوم المستضاف على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. يمكن لعملاء الذكاء الاصطناعي سحب التعليمات البرمجية من المكتبة لدمج هذه “المهارات” في مهامهم الخاصة.

يقول كورباس إنه بعد إطلاقه، حقق ClawBio عددًا مذهلاً من التنزيلات يصل إلى 5000 مرة في أسبوعين فقط، وأضاف المجتمع العشرات من المهارات الجديدة، والتي كانت في حد ذاتها مشفرة.

أخبار جيدة أولا

ليس لدى روزماري ويلتون، عالمة الأحياء الجزيئية في مختبر أرجون الوطني، أي خبرة في مجال البرمجة. لكنها تستخدم حزم برمجية قائمة لتجميع وتحليل مجموعات البيانات الخاصة بها حول الفيروسات الموجودة في مياه الصرف الصحي، لذلك حضرت هاكاثون المختبر في يونيو الماضي لمعرفة ما يمكن أن تفعله أدوات تشفير الذكاء الاصطناعي لها.

انضم “علماء” الذكاء الاصطناعي إلى فرق البحث هذه: وهذا ما حدث

أعجب ويلتون. ليس لديها طالب دراسات عليا، لكن أدوات الذكاء الاصطناعي كانت بمثابة طالب دراسات عليا. يمكنها أن تطلب منهم القيام بمهام بسيطة مثل تشغيل البيانات من خلال حزمة برمجية واحدة تلو الأخرى، أو التحقق من النتائج أو إنتاج رسوم بيانية للمخرجات بطرق معينة. يمكن أن تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل طوال اليوم.

لاختبار خطوط أنابيب جديدة لمعالجة البيانات، تبدأ ويلتون عادةً كل خطوة يدويًا أو تتصل بقسم علوم البيانات والتعلم في أرجون لترميز خط الأنابيب لها، ولكن الآن يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع هذه المرحلة الاستكشافية. وتقول إنها إذا وجدت نهجًا يعمل بشكل جيد، فإنها ستطلب من القسم ترميزه بشكل صحيح قبل تقديم البيانات المعالجة إلى وزارة الصحة بالولاية، على سبيل المثال.

تقول ويلتون إن من المزايا الجانبية أن سهولة البرمجة تجعل تعلم بعض البرمجة بنفسها أمرًا أقل رعبًا. يقول ويلتون: “يمكنني أن أتعلم الكثير منه، دون أن أقوم بالكثير من برمجة لغة بايثون”. “لقد فتحت عالمي.”

تعد السرعة والذكاء من أبرز ميزات برمجة الذكاء الاصطناعي لكل من طبيعة تحدث إلى. يقول هاوسفاذر إن الكود الخاص، على سبيل المثال، بتحويل محور واحد من الرسم البياني إلى مقياس سجل أو وضع معلومات إضافية في مخطط غالبًا ما يكون غير بديهي. ويقول إن القدرة على إخبار جهاز الكمبيوتر الخاص به للقيام بمثل هذه الأشياء باللغة الإنجليزية البسيطة هي أمر “سحري”. كما مكنته تقنية Vibe coding من إنشاء مواقع الويب واستضافتها في يوم واحد (بما في ذلك لوحة التحكم التي تنشئ مخططات جذابة ومحدثة باستمرار لدرجات الحرارة العالمية)، وهو ما لم يفعله من قبل.

يقول تيم هوبز، عالم الفيزياء النظرية في أرجون، والذي حضر أيضًا الهاكاثون، إنه يستخدم الذكاء الاصطناعي “طوال الوقت”، لأن البرمجة جزء كبير من وظيفته. يستكشف الفيزياء التي تذهب خارج النموذج القياسي في فيزياء الجسيمات، على سبيل المثال، من خلال تحليل مجموعات من البيانات من مسرعات الجسيمات لاختبار النظريات الأساسية أو محاولة اكتشاف نظريات جديدة. هناك الكثير من الأساليب الرياضية التي يمكن أن يتبعها، لذا فقد قام بتشفيرها لمعرفة أي منها يبدو واعدًا أكثر.

ويقول: “إن الأمر أشبه بتسليم مشكلة لطالب دراسات عليا على درجة عالية من الكفاءة”. “يمكنني فقط تجربة مجموعة متنوعة من الأفكار بسرعة وربما التخلص من بعض الأفكار التي هي دون المستوى الأمثل.” ويقول إنه يتحقق من الكود الموجود خلف أي شيء مهم، مثل ورقة بحثية مخصصة للنشر.

أُعجب هوبز بمدى نظافة كتابة كود الذكاء الاصطناعي، مع الكثير من التعليقات التوضيحية اليدوية، والتي غالبًا ما تكون بمستوى أعلى من الكود الذي أنشأه الإنسان والذي يراه مصاحبًا للأبحاث المنشورة. ويقول: “إن الكود البشري ينطوي على فوضى، لأننا بشر”.

لورقة¹ في وقت سابق من هذا العام، حاول جيسي ماير، الكيميائي التحليلي والخبير في الطب الحيوي الحسابي في مركز سيدارز سيناي الطبي في لوس أنجلوس، كاليفورنيا، إثبات قوة الذكاء الاصطناعي. وقد قام فريقه سابقًا بتطوير حزم برمجية لمعالجة البيانات البيولوجية. هذه المرة، استخدم منشئ التطبيقات المدعوم من LLM لتشفير خط أنابيب لتحليل البروتينات وبيانات “omics” الأخرى.

تعرف على الأكاديميين الذين يرفضون استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

ووجد أن الأمر يستغرق أقل من عشر دقائق وأربع مطالبات مكتوبة جيدًا وأقل من دولارين أمريكيين كرسوم لإنشاء شيء قد يستغرق تطويره من المبرمجين المحترفين أشهرًا أو حتى سنوات بدون الذكاء الاصطناعي. يقول ماير: “إن العائق أمام تجربة شيء جديد منخفض للغاية”. وهو يرى مستقبلًا، بدلًا من نشر التعليمات البرمجية، ينشر الباحثون مطالباتهم أو “مخططاتهم الحيوية” ليستخدمها الآخرون.

لكن ماير يؤكد على أن عمله هو مجرد عرض لما يمكن القيام به: فهو لا يوصي بأي شيء مهم دون إجراء فحوصات جوهرية. عندما نشر هذه التجربة، قام بتضمين إخلاء المسؤولية في مقدمة الورقة: “إن التشفير الديناميكي ليس بديلاً عن فهم التحليل الإحصائي أو المنطق الحسابي”.