هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر شکل چشم‌انداز تحقیقات علمی است، این فقط یک اصلاح افزایشی در ابزارهای دانشمندان نیست، بلکه یک تحول عمیق است که توسط ابزارهای انقلابی هدایت می‌شود و روش علمی و کل اکوسیستم تحقیقاتی را از نو می‌سازد. ما شاهد ظهور یک الگوی جدید علمی هستیم، اهمیتی که با انقلاب‌های علمی قابل مقایسه است.
توانایی دوگانه هوش مصنوعی – توانایی پیش بینی و توانایی تولید – محرک اصلی این تحول است. این نیروی دوگانه هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا در تقریباً هر مرحله از تحقیق، از ایده‌پردازی مفهومی تا کشف نهایی، شرکت کند.
الگوی سنتی: دنیای فرضیه‌ها و ابطال‌ها
چرخه کلاسیک: “فرضیه - آزمایش - اعتبار سنجی”
به طور سنتی، پیشرفت علمی از یک چرخه منطقی صریح و قوی پیروی می‌کند، “فرضیه - آزمایش - اعتبار سنجی”. دانشمندان ابتدا بر اساس دانش و مشاهدات موجود، یک فرضیه خاص و قابل آزمایش را پیشنهاد می‌کنند. سپس، آنها آزمایش‌های دقیق را برای آزمایش این فرضیه طراحی و انجام می‌دهند. در نهایت، بر اساس داده‌های تجربی جمع‌آوری‌شده، این فرضیه تأیید، اصلاح یا کاملاً رد می‌شود. این فرآیند سنگ بنای رشد دانش علمی برای قرن‌ها بوده است.
سنگ بنای فلسفی: ابطال‌گرایی پاپر
هسته فلسفی این مدل کلاسیک تا حد زیادی توسط نظریه ابطال‌گرایی کارل پاپر، فیلسوف علم، بنا شده است.
- مسئله تعیین مرز: پاپر یک نکته اساسی را مطرح کرد که کلید تمایز علم از غیر علم (مانند شبه علم)، در این واقعیت نیست که آیا یک نظریه را می‌توان به عنوان درست تأیید کرد یا خیر، بلکه در این واقعیت است که آیا می‌توان آن را ابطال کرد. یک نظریه علمی باید پیش‌بینی‌هایی ارائه دهد که بتوان آنها را از نظر تجربی رد کرد. نمونه معروف ادعای “همه قوها سفید هستند” است، صرف نظر از اینکه چند قوی سفید را مشاهده کنیم، در نهایت نمی‌توانیم آن را تأیید کنیم، اما تنها با مشاهده یک قوی سیاه، می‌توانیم آن را کاملاً ابطال کنیم. بنابراین، ابطال‌پذیری به یک ویژگی ضروری از یک نظریه علمی تبدیل می‌شود.
- منطق کشف: بر این اساس، پاپر پیشرفت علمی را به عنوان یک چرخه بی پایان به تصویر می کشد: “مسئله - حدس - رد - مسئله جدید…” علم انباشت ایستا حقایق نیست، بلکه یک فرآیند انقلابی و پویا برای نزدیک شدن به حقیقت از طریق حذف مداوم خطاها است.
انتقاد و تکامل
البته، مدل خالص پاپر یک تصویر ایده‌آل است. فیلسوفان علم بعدی، مانند توماس کوهن و ایمره لاکاتوش، آن را تکمیل و اصلاح کردند. کوهن مفاهیم “پارادایم” و “علم عادی” را معرفی کرد و اشاره کرد که در بیشتر دوره‌ها، دانشمندان در داخل یک چارچوب نظری ثابت به حل مسائل می‌پردازند و تمایل دارند که از آن پارادایم محافظت کنند، تا زمانی که تعداد زیادی “بی‌هنجاری” غیرقابل توضیح انباشته شود و باعث “انقلاب علمی” شود. لاکاتوش نظریه “برنامه تحقیقاتی علمی” را ارائه داد که ادعا می‌کند یک نظریه هسته‌ای توسط مجموعه‌ای از فرضیه‌های کمکی “طرح محافظتی” احاطه شده است، و ابطال نظریه هسته‌ای را پیچیده‌تر می‌کند. این نظریه‌ها در مجموع تصویری پیچیده‌تر و واقعی‌تر از نظر تاریخی از چشم‌انداز سنتی تحقیقات علمی ارائه می‌کنند.
با این حال، چه مدل ایده‌آل پاپر و چه دیدگاه تاریخی کوهن، ریشه مشترک آنها در این واقعیت است که این فرآیند محدود به توانایی‌های شناختی انسان است. فرضیه‌هایی که می‌توانیم مطرح کنیم، محدود به مرزهای دانش، تخیل و توانایی ما برای پردازش اطلاعات پیچیده با ابعاد بالا است. مرحله حیاتی “مسئله - حدس” اساساً یک گلوگاه شناختی انسان محور است. موفقیت‌های بزرگ علمی اغلب به شهود، الهام یا حتی شانس تصادفی دانشمندان متکی است. این محدودیت اساسی است که زمینه را برای نقش مخرب هوش مصنوعی فراهم می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند فضای فرضیه‌سازی بی‌نهایت وسیع و پیچیده‌ای را که فراتر از ذهن انسان است، کاوش کند، الگوهایی را شناسایی کند که برای انسان آشکار نیستند یا حتی غیر شهودی هستند، بنابراین به طور مستقیم از گلوگاه شناختی اصلی در روش علمی سنتی عبور می‌کند.
ظهور روش‌های جدید: الگوی چهارم
تعریف الگوی چهارم: کشف علمی داده محور
با توسعه فناوری اطلاعات، یک مدل جدید تحقیقات علمی پدید آمده است. جیم گری، برنده جایزه تورینگ، آن را “الگوی چهارم” نامید، یعنی “کشف علمی داده محور”. این الگو در تضاد آشکار با سه الگوی قبلی در تاریخ علم است - الگوی اول (علم تجربی و مشاهده ای)، الگوی دوم (علم نظری) و الگوی سوم (علم محاسباتی و شبیه سازی). هسته اصلی الگوی چهارم در این واقعیت نهفته است که مجموعه داده‌های عظیم را در مرکز فرآیند کشف علمی قرار می‌دهد و نظریه، آزمایش و شبیه‌سازی را متحد می‌کند.
از “فرضیه محور” به “داده محور”
تغییر اساسی در این تحول در این واقعیت نهفته است که نقطه شروع تحقیق از “جمع آوری داده‌ها برای تأیید یک فرضیه موجود” به “تولید فرضیه‌های جدید از طریق کاوش در داده‌ها” تغییر کرده است. همانطور که پیتر نورویگ، مدیر تحقیقات گوگل اظهار داشت: “همه مدل‌ها اشتباه هستند، اما شما به طور فزاینده ای می‌توانید بدون مدل موفق شوید”. این نشان می‌دهد که تحقیقات علمی شروع به رهایی از اتکا به فرضیه‌های قوی پیشینی کرده و در عوض از فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشین برای استخراج الگوهای پنهان، ارتباطات و قوانینی از داده‌های عظیم استفاده می‌کند که تحلیل انسانی قادر به درک آنها نیست.
بر اساس نظریه گری، علم داده محور از سه رکن اصلی تشکیل شده است:
- جمع‌آوری داده‌ها: از طریق ابزارهای پیشرفته مانند دستگاه‌های توالی‌یابی ژن، برخورددهنده‌های ذرات پرانرژی و تلسکوپ‌های رادیویی، داده‌های علمی را در مقیاس و سرعتی بی‌سابقه جمع‌آوری کنید.
- مدیریت داده‌ها: ایجاد زیرساخت‌های قوی برای ذخیره، مدیریت، نمایه‌سازی و به اشتراک‌گذاری این مجموعه داده‌های عظیم، و اطمینان از اینکه می‌توانند به طور دائم و آشکار قابل دسترسی و استفاده باشند - گری معتقد بود که این چالش اصلی پیش رو در آن زمان است.
- تحلیل داده‌ها: استفاده از الگوریتم‌ها و ابزارهای تجسم پیشرفته برای کاوش در داده‌ها و استخراج دانش و بینش از آنها.
هوش مصنوعی برای علم: ظهور الگوی پنجم؟
در حال حاضر، موج جدیدی از فناوری که با هوش مصنوعی مولد نشان داده می‌شود، در حال پیشبرد تحولی عمیق در الگوی چهارم است، و حتی ممکن است باعث ایجاد یک الگوی پنجم نوظهور شود. اگر الگوی چهارم بر استخراج بینش از داده‌ها تمرکز دارد، الگوی جدیدی که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، بر تولید دانش، موجودیت‌ها و فرضیه‌های کاملاً جدید از داده‌ها متمرکز است. این یک جهش از “کشف داده محور” به “کشف تولید داده محور“ است.
هوش مصنوعی به عنوان موتور الگوی چهارم: از پیش بینی تا تولید
هوش مصنوعی در حال نشان دادن قابلیت‌های پیش بینی و تولید قدرتمندی در زمینه‌هایی مانند مواد و زیست شناسی است و به موتور اصلی برای پیشبرد الگوی چهارم به سمت بلوغ تبدیل شده است.
مطالعه موردی: انقلاب در علوم زیستی
- حل مسئله تا خوردگی پروتئین: یک چالش بزرگ 50 ساله در زمینه زیست شناسی - مسئله چین خوردگی پروتئین، توسط مدل هوش مصنوعی AlphaFold که توسط Google DeepMind توسعه یافته بود، با موفقیت حل شد. پیش از ظهور هوش مصنوعی، اغلب سال‌ها زمان و هزینه‌های گزافی برای تجزیه و تحلیل ساختار یک پروتئین از طریق روش‌های آزمایشی صرف می‌شد. اما اکنون، AlphaFold می‌تواند با دقت نزدیک به تجربی، ساختار سه بعدی آن را بر اساس توالی اسید آمینه در عرض چند دقیقه پیش بینی کند.
- مقیاس پذیری و دموکراتیک سازی: موفقیت چشمگیر AlphaFold به اینجا ختم نشد. DeepMind ساختارهای پیش بینی شده بیش از 200 میلیون پروتئین را به صورت رایگان منتشر کرد و یک پایگاه داده عظیم ایجاد کرد که تا حد زیادی تحقیقات در زمینه‌های مرتبط در سراسر جهان را ارتقا می‌داد. این امر باعث تسریع نوآوری‌های مختلف از توسعه واکسن‌های ویروس کرونا گرفته تا طراحی آنزیم‌های تجزیه کننده پلاستیک شده است.
- از پیش بینی تا تولید: مرز بعدی این انقلاب، استفاده از هوش مصنوعی مولد برای طراحی مجدد پروتئین‌ها است. دانشمندان، با تحقیقات دیوید بیکر (David Baker)، برنده جایزه نوبل شیمی در سال 2024، به نمایندگی، در حال استفاده از هوش مصنوعی برای طراحی پروتئین‌هایی با عملکردهای کاملاً جدید هستند که در طبیعت وجود ندارند. این امر امکانات بی پایانی را برای توسعه داروهای جدید، طراحی آنزیم‌های کاتالیزوری کارآمد و ایجاد مواد زیستی جدید باز می‌کند. آخرین نسخه AlphaFold 3 حتی می‌تواند برهمکنش‌های پروتئین‌ها با DNA، RNA و لیگاند‌های مولکولی کوچک را شبیه سازی کند که برای کشف دارو ارزش غیرقابل اندازه‌گیری دارد.
مطالعه موردی: تسریع در ایجاد مواد جدید
گلوگاه‌های توسعه سنتی: مانند زیست شناسی، کشف مواد جدید به طور سنتی یک فرآیند آهسته و پرهزینه بوده است که به روش آزمون و خطا متکی است. هوش مصنوعی، از طریق ایجاد روابط پیچیده بین آرایش اتمی، ریزساختار و خواص ماکروسکوپی مواد، در حال تغییر کامل این وضعیت است.
پیش بینی و طراحی مبتنی بر هوش مصنوعی:
- GNoME گوگل: پلتفرم GNoME (شبکه‌های گرافیکی برای کاوش مواد) از DeepMind از فناوری شب عصبی گرافیکی برای پیش بینی پایداری 2.2 میلیون ماده کریستالی معدنی جدید بالقوه استفاده می‌کند. در این کاوش، هوش مصنوعی حدود 380000 ماده جدید با پایداری ترمودینامیکی کشف کرد که مقدار آن برابر با مجموع یافته‌های دانشمندان در حدود 800 سال گذشته است. این مواد جدید پتانسیل عظیمی در زمینه‌هایی مانند باتری‌ها و ابررساناها دارند.
- MatterGen مایکروسافت: ابزار هوش مصنوعی مولد MatterGen که توسط Microsoft Research توسعه یافته است، می‌تواند مستقیماً ساختارهای مواد جدید بالقوه را بر اساس ویژگی‌های هدف تعیین شده توسط محققان (مانند رسانایی الکتریکی و مغناطیس) تولید کند. این ابزار، همراه با پلتفرم شبیه سازی MatterSim، می‌تواند به سرعت امکان سنجی این مواد بالقوه را تأیید کند، بنابراین تا حد زیادی چرخه توسعه «طراحی-غربالگری» را کوتاه می‌کند.
رابطه همزیستی: شایان ذکر است که یک رابطه همزیستی بین هوش مصنوعی و علم مواد شکل گرفته است. کشف مواد جدید می‌تواند سخت افزار محاسباتی برتر را برای هوش مصنوعی فراهم کند، در حالی که هوش مصنوعی قوی‌تر می‌تواند به نوبه خود فرآیند تحقیق و توسعه مواد جدید را تسریع بخشد.
این موارد نشان دهنده یک تغییر عمیق است: تحقیقات علمی در حال انتقال از کشف طبیعت (کشف آنچه هست) به طراحی آینده (طراحی آنچه می‌تواند باشد) است. نقش دانشمندان سنتی بیشتر شبیه کاوشگران است، به دنبال و به تصویر کشیدن مواد و قوانین موجود در طبیعت. و ظهور هوش مصنوعی مولد، دانشمندان را به طور فزاینده ای به “سازندگان” تبدیل می‌کند. آنها بر اساس نیازهای عملکردی خاص (به عنوان مثال، “پروتئینی که می‌تواند به یک هدف سلول سرطانی خاص متصل شود” یا “ماده ای با هدایت حرارتی بالا و عایق الکتریکی”)، می‌توانند از هوش مصنوعی برای طراحی و ایجاد مواد کاملاً جدیدی که این نیازها را برآورده می‌کنند، استفاده کنند. این امر نه تنها مرزهای علم پایه و مهندسی کاربردی را محو می‌کند، بلکه مفاهیم کاملاً جدیدی را برای توسعه داروهای آینده، ساخت و تولید و حتی اخلاق اجتماعی مطرح می‌کند.
بازسازی فرآیند تحقیقاتی: اتوماسیون و آزمایشگاه حلقه بسته
هوش مصنوعی نه تنها الگوی علمی را در مقیاس کلان تغییر می‌دهد، بلکه هر پیوند خاص در کار تحقیقاتی را در مقیاس خرد تغییر می‌دهد و “آزمایشگاه خودران” خودکار و حلقه بسته را به دنیا می‌آورد.
تولید فرضیه مبتنی بر هوش مصنوعی
به طور سنتی، ارائه یک فرضیه علمی جدید و ارزشمند اوج خلاقیت انسان در نظر گرفته می‌شود. بااین‌حال، هوش مصنوعی در حال آغاز نقش مهمی در این زمینه است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با اسکن میلیون‌ها مقاله علمی، پتنت و پایگاه داده‌های تجربی، ارتباطات غیر آشکاری را کشف کنند که محققان انسانی به دلیل محدودیت‌های دانش یا تعصبات شناختی از آن غافل می‌شوند، بنابراین فرضیه‌های علمی کاملاً جدیدی را ارائه می‌دهند.
برخی از تیم‌های تحقیقاتی در حال توسعه سیستم‌های “دانشمند هوش مصنوعی” هستند که از چندین عامل هوش مصنوعی (Agent) تشکیل شده‌اند. در این سیستم‌ها، هوش مصنوعی مختلف نقش‌های مختلفی را ایفا می‌کنند: به عنوان مثال، “عامل فرضیه” وظیفه تولید ایده‌های تحقیقاتی را بر عهده دارد، “عامل استنتاج” وظیفه تجزیه و تحلیل داده‌ها و ادبیات برای ارزیابی فرضیه را بر عهده دارد و “عامل محاسباتی” مسئول اجرای آزمایش‌های شبیه‌سازی‌شده است. یک مطالعه در دانشگاه کمبریج بسیار قابل توجه است: محققان با استفاده از مدل زبان بزرگ GPT-4، با موفقیت ترکیبات دارویی جدیدی را برای مهار کارآمد سلول‌های سرطانی از داروهای غیر ضدسرطانی موجود غربالگری کردند. هوش مصنوعی این ترکیب‌ها را از طریق تجزیه و تحلیل الگوهای پنهان در ادبیات عظیم پیشنهاد کرد و در آزمایش‌های بعدی تأیید شد. این نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند به یک “شریک طوفان فکری” خستگی‌ناپذیر برای دانشمندان انسانی تبدیل شود.
بهینه سازی طراحی آزمایش
طراحی آزمایش (DoE) یک روش آماری کلاسیک است که هدف آن کاوش کارآمد یک فضای پارامتری گسترده با تغییر سیستماتیک چندین پارامتر آزمایشی با حداقل تعداد آزمایش‌ها به منظور یافتن شرایط فرآیند بهینه است. فناوری هوش مصنوعی در حال تزریق حیات جدیدی به این روش کلاسیک است. DoE سنتی معمولاً از یک طرح آماری از پیش تعیین‌شده پیروی می‌کند، در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند استراتژی‌هایی مانند یادگیری فعال (Active Learning) را معرفی کند، و بر اساس نتایج آزمایشی موجود، به‌صورت پویا و هوشمندانه در مورد ارزشمندترین نقطه آزمایشی بعدی برای کاوش تصمیم‌گیری کند. این استراتژی آزمایشی تطبیقی می‌تواند سریع‌تر به راه حل بهینه همگرا شود و تا حد زیادی کارایی آزمایش را بهبود بخشد.
“آزمایشگاه خودران”: تحقق حلقه بسته
ترکیب تولید فرضیه مبتنی بر هوش مصنوعی، طراحی آزمایش و پلتفرم آزمایش خودکار، شکل نهایی الگوی جدید - “آزمایشگاه خودران” را تشکیل می‌دهد.
عملکرد این آزمایشگاه یک سیستم حلقه بسته‌ای کامل را تشکیل می‌دهد:
- آزمایشگاه خشک (Dry Lab): مدل هوش مصنوعی (“مغز”) داده‌های موجود را تجزیه و تحلیل می‌کند، یک فرضیه علمی تولید می‌کند و یک طرح آزمایشی مربوطه را برای اعتبار سنجی طراحی می‌کند.
- پلتفرم خودکار: طرح آزمایشی به یک پلتفرم خودکار که توسط یک ربات اداره می‌شود (“آزمایشگاه مرطوب” یا “دست ها”) ارسال می‌شود، که می‌تواند به‌طور خودکار عملیات آزمایشی مانند سنتز شیمیایی و کشت سلولی را انجام دهد.
- بازخورد داده: داده‌های تولید شده در طول فرآیند آزمایشی به‌صورت بی‌درنگ و خودکار جمع‌آوری شده و به مدل هوش مصنوعی بازخورد داده می‌شوند.
- یادگیری و تکرار: مدل هوش مصنوعی داده‌های آزمایشی جدید را تجزیه و تحلیل می‌کند، “درک” درونی خود را از موضوع تحقیق به‌روزرسانی می‌کند، و سپس بر اساس درک جدید، فرضیه و طراحی آزمایشی بعدی را تولید می‌کند، و این چرخه را تکرار می‌کند تا به کاوش مستقل ۲۴ ساعته و ۷روز هفته دست یابد.
“شیمیدان رباتی” دانشگاه لیورپول یک مطالعه موردی موفق است. این سیستم به‌طور مستقل یک فضای پارامتری پیچیده شامل 10 متغیر را کاوش کرد و در نهایت یک کاتالیزور کارآمد برای تولید هیدروژن فوتوکاتالیستی کشف کرد که راندمان آن چندین برابر تلاش اولیه بود.
این مدل حلقه بستهباعث فشرده‌سازی چرخه علمی می‌شود. در مدل کلاسیک، یک چرخه کامل “فرضیه - آزمایش - اعتبار سنجی” ممکن است سال‌ها طول بکشد تا یک دانشجوی دکترا تکمیل کند. و “آزمایشگاه خودران” این چرخه را از سال‌ها یا ماه‌ها، به روزها یا حتی ساعت‌ها فشرده می‌کند. این افزایش درجه بزرگی در سرعت تکرار در حال تغییر تعریف ما از “آزمایش” به خودی خود است. یک آزمایش دیگر یک رویداد مجزا و منحصربه‌فرد نیست که توسط دانشمندان انسانی طراحی شده باشد، بلکه یک فرآیند کاوش مداوم و سازگار است که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود. واحد اندازه گیری پیشرفت علمی ممکن است دیگر یک مقاله منتشر شده نباشد، بلکه نرخ یادگیری خود سیستم یادگیری حلقه بسته باشد. این امر ما را مجبور می‌کند تا در مورد نحوه ارزیابی و اندازه‌گیری مشارکت‌های علمی تجدیدنظر کنیم.
شوک سیستماتیک: بازسازی اکوسیستم تحقیقاتی
تأثیر الگوی جدید تحقیقات علمی مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار فراتر از محدوده آزمایشگاه است و در حال ایجاد یک شوک سیستماتیک به کل اکوسیستم تحقیقاتی از نظر تخصیص بودجه، ساختارهای سازمانی و الزامات استعداد است.
ژئوپلیتیک بودجه و ظهور علم شرکتی
- طرح ریزی استراتژیک در سطح ملی: اقتصادهای بزرگ جهان “AI for Science” را به عنوان یک حوزه استراتژیک حیاتی برای حفظ “مزیت رقابتی” و “حاکمیت فناوری” جهانی در نظر گرفته‌اند. بنیاد ملی علوم ایالات متحده (NSF) سالانه بیش از 700 میلیون دلار در زمینه هوش مصنوعی سرمایه گذاری می‌کند و پروژه‌های مهمی مانند مؤسسه‌های ملی هوش مصنوعی را راه اندازی کرده است. اتحادیه اروپا نیز یک طرح هماهنگ را تدوین کرده است که هدف آن ایجاد رهبری خود در کاربردهای علمی “هوش مصنوعی قابل اعتماد” است. در همان زمان، مؤسسه‌های تحقیقاتی چین نیز به‌صورت فعال در حال پیشبرد تحقیقات پیشرفته در هوش مصنوعی هستند.
- شکاف بین شرکت‌ها و دانشگاه: یک تناقض فزاینده این است که قدرتمندترین مدل‌های پایه هوش مصنوعی (مانند GPT-4، Gemini) بیشتر توسط تعداد معدودی از غول‌های فناوری (مانند Google، Microsoft، Meta) کنترل می‌شوند. آموزش و اجرای این مدل‌ها به حجم زیادی از داده‌های اختصاصی و منابع محاسباتی گران قیمت نیاز دارد که فراتر از توانایی اکثر تیم‌های تحقیقاتی دانشگاهی است. این امر نگرانی‌هایی را در مورد “حذف” یا “به حاشیه رانده شدن” دانشگاه در تحقیقات هوش مصنوعی پیشرفته ایجاد کرده است.
- تضاد بین مدل‌های اختصاصی و علم باز: اگرچه برخی از شرکت‌ها تصمیم می‌گیرند مدل‌ها را منبع باز کنند (مانند سری LLaMA متا)، اما بهترین مدل‌ها اغلب به عنوان اسرار تجاری به‌صورت کاملاً محفوظ نگه داشته می‌شوند و به “جعبه سیاه” واقعی تبدیل می‌شوند. این در تضاد آشکار با اصولی است که جامعه علمی برای مدت طولانی از آن حمایت کرده است، یعنی اصولی مانند باز بودن، شفافیت و قابلیت تکرار، و این امر باعث می‌شود که تحقیقات علمی با بودجه عمومی تا حدودی به زیرساخت‌های شرکت‌های خصوصی وابسته باشد.
- عدم قطعیت سیاسی بودجه: تخصیص بودجه تحقیقاتی نیز نمی‌تواند به‌طور کامل از تأثیر آب و هوای سیاسی رهایی یابد. به عنوان مثال، گزارش‌هایی وجود دارد مبنی بر اینکه NSF بیش از 1500 بودجه تحقیقاتی را تحت هدایت سیاسی جدید لغو کرده است که بسیاری از آنها مربوط به طرح‌های تنوع، برابری و شمول (DEI) هستند. این نشان می‌دهد که بودجه تحقیقاتی، از جمله بودجه “AI for Science”، ممکن است تحت تأثیر مبارزات ایدئولوژیک قرار گیرد و برای محققان عدم قطعیت ایجاد کند.
آزمایشگاه آینده: از منطقه مرطوب به فضای مجازی
- سازماندهی مجدد فضاهای فیزیکی: هوش مصنوعی و اتوماسیون در حال تغییر شکل فیزیکی آزمایشگاه‌ها هستند. برای سازگاری با فرآیندهای تحقیقاتی به سرعت در حال تغییر، طراحی “آزمایشگاه‌های ماژولار” انعطاف‌پذیر و متغیر در حال محبوب شدن است. به طور سنتی، نسبت مساحت بین مناطق آزمایش مرطوب (wet lab) و مناطق تجزیه و تحلیل داده و کار نویسندگی (write-up space) معکوس شده است واهمیت دومی به‌طور فزاینده‌ای برجسته شده است.
- ظهور آزمایشگاه‌های مجازی: آزمایشگاه‌های فیزیکی در بسیاری از سناریوهای تحقیقاتی با آزمایشگاه‌های مجازی جایگزین می‌شوند. محققان با کمک هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و حتی محاسبات کوانتومی آینده، می‌توانند مولکول‌ها، مواد و سیستم‌های زیستی را در رایانه با دقت بالا شبیه‌سازی کنند، بنابراین طراحی، آزمایش و بهینه‌سازی آزمایش‌ها را حتی قبل از تماس با لوله‌های آزمایشگاهی تکمیل می‌کنند. این امر نه تنها در زمان و هزینه‌های زیادی صرفه‌جویی می‌کند، بلکه وابستگی به حیوانات آزمایشگاهی را نیز کاهش می‌دهد و پیشرفت اخلاقی تحقیقات علمی را تقویت می‌کند.
- اتوماسیون مدیریت آزمایشگاه: هوش مصنوعی همچنین در حال تغییر دادن عملیات روزمره آزمایشگاه‌ها است. سیستم‌های مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نرخ مصرف معرف را پیش‌بینی کرده و به‌طور خودکار تکمیل سفارش را انجام دهند. ابزارهای زمان‌بندی هوشمند می‌توانند استفاده از ابزارهای گران‌قیمت را بهینه کنند، زمان بیکاری دستگاه‌ها و زمان انتظار محققان را کاهش دهند، بنابراین محققان را از کارهای اداری زمان‌بر رها می‌کنند.
دانشمندان انسانی در عصر هوش مصنوعی: تغییر در نقش
- از “اجرای کننده” به “فرمانده”: با بر عهده گرفتن 처리 반복 반복 반복 반복 처리 처리 processing 처리 반복반복반복반복반복반복반복반복 반복반복반복반복반복반복반복반복، نقش اصلی دانشمندان انسانی در حال تغییر است. آنها دیگر “اپراتور”های خط تولید تحقیقات علمی نیستند، بلکه “فرماندگان استراتژیک” کل پروژه تحقیقاتی هستند. مسئولیت‌های اصلی آنها به موارد زیر تغییر می‌کند:
- طرح سؤالات عمیق: تعیین اهداف تحقیقاتی سطح بالا، تعیین جهت برای کاوش‌های هوش مصنوعی.
- نظارت و هدایت: ارائه بازخورد حیاتی و اصلاح جهت در طول فرآیند تحقیق به عنوان “ناظر” یا “همکار راننده” هوش مصنوعی.
- ارزیابی انتقادی: تفسیر دقیق خروجی‌های هوش مصنوعی، غربالگری فرضیه‌های ارزشمند از میان حجم زیادی از نتایج، و طراحی آزمایش‌های نهایی و تعیین کننده برای اعتبارسنجی.
- نیازهای مهارتی جدید: سواد هوش مصنوعی و داده: مورد نیازترین مهارت‌ها در محل کار آینده، سواد 데이터 즉 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터
- تیم‌های تحقیقاتی در حال تحول: ترکیب اعضای آزمایشگاه نیز در حال تغییر است. ساختار هرمی سنتی “محقق اصلی (PI) - پسادکترا - دانشجو فارغ التحصیل”، توسط نقش‌های جدید و ضروری مانند مهندسان هوش مصنوعی/یادگیری ماشین، مهندسان داده، معماران داده و حتی افسران حریم خصوصی داده дополняется дополняется дополняется дополня ergänzt ergänzt ergänzt bổ nhiệm bổ nhiệm bổ nhiệm дополняется bổлня bổлня bổлня bổлни συμπли συμπли συμπли допол допол доп допол补充充补充.