يستعد الذكاء الاصطناعي للقيام بدور أكثر نشاطًا في المختبر: نظامان جديدان، تم وصفهما اليوم في طبيعة1,2، استخدم فرقًا من وكلاء الذكاء الاصطناعي لتطوير الفرضيات واقتراح التجارب وتحليل البيانات.
لا يزال كل نظام يعتمد على المدخلات البشرية في مراحل مختلفة، لكنه يتباهى بجداول زمنية يمكن أن تكون أقصر بشكل ملحوظ مما لو تركت العملية للعقول البشرية والأيدي وحدها. وعندما طُلب من الأنظمة تحديد الأدوية الموجودة التي يمكن إعادة استخدامها لحالات مختلفة، توصلت إلى إجابات معقولة في غضون ساعات.
“يبدو تقريبًا وكأنه وكيل، في السيليكو يقول فيفيك ناتاراجان، الباحث في شركة جوجل ديب مايند في ماونتن فيو بولاية كاليفورنيا، والذي ساعد في تطوير أحد الأنظمة: “تنفيذ عملية التفكير في رأس العالم. الهدف هو منح العلماء قوى خارقة”.
في السيليكو العلماء
وفي إحدى التجارب، استخدم ناتاراجان وزملاؤه عالم جوجل المشارك للبحث عن الأدوية المعتمدة التي يمكن إعادة استخدامها لعلاج نوع من سرطان الدم يسمى سرطان الدم النخاعي الحاد1. حدد النظام قائمة بالأدوية المرشحة، اختار منها الباحثون البشريون خمسة منها لمزيد من الدراسة. وأظهرت ثلاثة منها نتائج واعدة في الدراسات الأولية على الخلايا المزروعة في المختبر.
FutureHouse، وهو مختبر أبحاث غير ربحي للذكاء الاصطناعي يقع في سان فرانسيسكو، كاليفورنياوقام بتطوير النظام الثاني، المسمى روبن، وأمره بإيجاد أدوية لعلاج حالة العين تسمى الضمور البقعي الجاف المرتبط بالعمر2.
بدأ روبن باستشارة عملاء الذكاء الاصطناعي المدربين على إجراء مراجعات الأدبيات واستخدم تقاريرهم لاختيار التجارب المعملية لاختبار مجموعة متنوعة من الأدوية المرشحة. أجرى البشر تلك التجارب وأعادوا البيانات إلى روبن، الذي قام بعد ذلك بتزويدها إلى وكيل الذكاء الاصطناعي المتخصص في تحليل البيانات.
قام الباحثون ببناء “عالم الذكاء الاصطناعي” – ماذا يمكنه أن يفعل؟
وباستخدام هذا الإجراء، اقترح روبن قائمة بالأهداف الجزيئية للعلاج الضمور البقعي المرتبط بالعمر الجاف وحددت عقارًا يسمى ريباسوديل، والذي يستخدم لعلاج مرض الجلوكوما في العين، كعلاج مرشح. اقترح النظام فحوصات لتأكيد نشاط الريباسوديل في المختبر ثم اقترح تجارب المتابعة.
لم يتم تقييم أي من الأدوية التي حددها علماء الذكاء الاصطناعي بشكل كامل، والعديد من الأدوية المرشحة التي تجتاز الاختبارات الأولية في الخلايا المزروعة في المختبر تفشل في الاختبارات الأكثر صرامة. لكن الأمثلة تظهر أن أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه يمكن أن تصل إلى فرضيات معقولة، كما يقول كارانديب سينغ، الذي يشرف على مبادرات واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي في جامعة كاليفورنيا سان دييغو هيلث.
ويضيف أنه لا يزال يتعين علينا رؤية مدى جودة أداء مساعدي الذكاء الاصطناعي في العلوم اليومية في سياقات أخرى. ويقول: “إنك لا تعرف كيف تعمل هذه التقنية في الواقع إلا بعد إتاحتها لمجموعة واسعة من الناس”.
آلة الفرضية
تنويه من موقع “beiruttime-lb.com”:
تم جلب هذا المحتوى بشكل آلي من المصدر: www.nature.com بتاريخ: 2026-05-19 06:00:00. الآراء والمعلومات الواردة في هذا المقال لا تعبر بالضرورة عن رأي موقع “beiruttime-lb.com”، والمسؤولية الكاملة تقع على عاتق المصدر الأصلي.
ملاحظة: قد يتم استخدام الترجمة الآلية في بعض الأحيان لتوفير هذا المحتوى.