"الذكاء الاصطناعي ليس علاجًا سحريًا": الحائز على جائزة نوبل يثير تساؤلات حول صورة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لثقب أسود يدور في قلب مجرتنا

في قفزة جريئة في مجال الفيزياء الفلكية والذكاء الاصطناعي، كشف فريق دولي من العلماء مؤخرًا عن صورة جديدة لثقب "القوس أ" - الثقب الأسود الهائل في مركز مجرتنا درب التبانة. تُقدم هذه الصورة، المُولّدة باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي مُدرّب على بيانات مُهمَلة سابقًا من تلسكوب أفق الحدث (EHT)، رؤيةً أكثر وضوحًا وتفصيلًا لبنية الثقب الأسود. ووفقًا للباحثين، تُشير الصورة إلى أن "القوس أ" يدور بسرعة قصوى تقريبًا، مع توجيه محور دورانه تقريبًا نحو الأرض. دُرِّب نموذج الذكاء الاصطناعي، الذي طوّره فريق بقيادة عالم الفيزياء الفلكية مايكل يانسن من جامعة رادبود، على بيانات مُعقّدة ومُشوّشة، واجهت الطرق التقليدية صعوبة في تفسيرها. ومن خلال تطبيق التعلّم الآلي على هذه المجموعة من البيانات الصعبة، يأمل الفريق في استخلاص رؤى جديدة حول سلوك الثقوب السوداء وطبيعة الزمكان نفسه. وقد أثارت النتائج، المنشورة في مجلة علم الفلك والفيزياء الفلكية، قدرًا متساويًا من الحماس والشك.

تحذير من حائز على جائزة نوبل: "الذكاء الاصطناعي ليس علاجًا سحريًا"

من بين الأصوات التي تحث على الحذر البروفيسور راينهارد جينزل، عالم الفيزياء الفلكية الحائز على جائزة نوبل من معهد ماكس بلانك للفيزياء خارج الأرض. أعرب جينزل، الحائز على جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2020 عن عمله على ساجيتاريوس أ*، عن إعجابه بطموح الفريق، لكنه حذر من الإفراط في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي. وقال لموقع لايف ساينس: "أنا متعاطف للغاية ومهتم بما يفعلونه. لكن الذكاء الاصطناعي ليس علاجًا سحريًا". يتركز قلق جينزل على جودة وموثوقية البيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي. يعتمد مشروع EHT على تقنية تُسمى قياس التداخل الأساسي الطويل جدًا (VLBI)، والتي تربط التلسكوبات الراديوية حول العالم لمحاكاة مرصد بحجم كوكب. مع ذلك، تتميز هذه الطريقة بحساسية عالية للتداخل الجوي - وخاصةً بخار الماء - الذي قد يُدخل تشويشًا وتشوهات في البيانات. وقد دُرّب نموذج الذكاء الاصطناعي على هذا النوع تحديدًا من المدخلات المشوشة، مما يثير تساؤلات حول دقة مخرجاته. وبينما تتوافق الصورة المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي مع بعض التوقعات - مثل وجود حلقة فوتونية واتجاه دوران الثقب الأسود - يُحذّر جينزل وآخرون من أن هذه الخصائص قد تكون من صنع النموذج وليست انعكاسًا للواقع المادي. بمعنى آخر، قد يكون الذكاء الاصطناعي يرى ما دُرّب على رؤيته.

وعود الذكاء الاصطناعي ومخاطره في علم الفلك

يُسلّط الجدل الدائر حول صورة ساجيتاريوس أ* الضوء على توتر أوسع نطاقًا في العلوم الحديثة: التوازن بين الابتكار والتفسير. لقد أثبت الذكاء الاصطناعي بالفعل أهميته في مجالات تتراوح من علم الجينوم إلى نمذجة المناخ، وعلم الفلك ليس استثناءً. تستطيع الشبكات العصبية غربلة مجموعات بيانات ضخمة، وتحديد أنماط غير مرئية للعين البشرية، وحتى محاكاة الظواهر الكونية. ولكن مع ازدياد قوة الأدوات، يزداد خطر سوء التفسير. في هذه الحالة، تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على محاكاة الثقوب السوداء، ثم طُبّق على بيانات رصدية حقيقية. في حين أن هذا النهج يُمكن أن يُحسّن الدقة ويكشف عن سمات دقيقة، إلا أنه يُضيف أيضًا طبقة من التجريد. الصورة النهائية ليست صورة فوتوغرافية مباشرة، بل إعادة بناء - تخمين مُستنير صاغته كل من البيانات والافتراضات الخوارزمية. أقرّ مايكل جانسن، أحد المؤلفين المشاركين في الدراسة، بهذا التحدي، قائلاً: "من الصعب جدًا التعامل مع بيانات تلسكوب أفق الحدث". الشبكة العصبية هي الحل الأمثل لهذه المشكلة. ومع ذلك، يُقرّ جينزل بضرورة تفسير النتائج بعناية. فالصورة المُولّدة بالذكاء الاصطناعي هي فرضية وليست استنتاجًا. وهذا الفارق الدقيق بالغ الأهمية. ففي العلوم، وخاصةً في علم الفلك الرصدي، يكون الخط الفاصل بين الإشارة والضوضاء دقيقًا للغاية. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يُسهم في توضيح هذا الخط، ولكنه قد يُشوّشه أيضًا إذا لم يُتحقق من صحته بدقة. وكما تُشير تعليقات جينزل، يجب أن يُخفف من الحماس المُحيط باختراقات الذكاء الاصطناعي الالتزام بالشفافية وقابلية التكرار والتشكيك.

التطلع إلى المستقبل: عالم من الأسئلة

على الرغم من الجدل الدائر، تُمثّل صورة القوس أ* المُحسّنة بالذكاء الاصطناعي خطوةً مهمةً إلى الأمام. فهي تُظهر إمكانات التعلّم الآلي في فتح آفاق جديدة في الفيزياء الفلكية، خاصةً عندما تصل الأساليب التقليدية إلى حدودها القصوى. إذا تأكدت هذه المعلومة، فإن اكتشاف دوران الثقب الأسود بسرعة تقترب من الحد الأقصى قد يكون له آثار عميقة على فهمنا للجاذبية، وأقراص التراكم، وتطور المجرات، بل وربما على طبيعة الزمكان نفسه. لكن الصورة تُذكّرنا أيضًا بأن التكنولوجيا أداة وليست حقيقة، وأن الذكاء الاصطناعي لا يُنتج "صورًا" بقدر ما يُنتج نماذج احتمالية مبنية على بيانات وتوقعات. فبينما نتعمق في الكون بمساعدة الخوارزميات، يجب أن نظل يقظين بشأن الافتراضات التي نُدمجها في نماذجنا والتفسيرات التي نستخلصها منها، وأن نُميّز بين ما هو مرصود فعليًا وما هو مُعاد بناؤه حسابيًا. فالكون شاسع، غامض، وغالبًا ما يكون مُخالفًا للحدس، ولا يزال يحمل أسرارًا تتجاوز قدراتنا الحالية. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يُساعدنا في فهم تعقيداته، ولكن فقط إذا اقترن ذلك بالتواضع والدقة والصرامة المنهجية التي يتطلبها العلم الحقيقي. وكما قال جينزل، فإن الذكاء الاصطناعي ليس علاجًا سحريًا. إنه عدسة قوية، ولكنها لا تزال بحاجة إلى معايرة دقيقة، وتوجيه بشري واعٍ، حتى لا نرى في ضوءها انعكاسًا لتوقعاتنا بدلًا من الواقع الكوني ذاته. وربما يكون التحدي الأكبر في السنوات القادمة هو ليس فقط تطوير أدوات أكثر ذكاءً، بل تطوير فهم أعمق لما تعنيه نتائجها، وكيف نُفرّق بين ما هو اكتشاف حقيقي وما هو مجرد صدى لخوارزمية مدربة على أنماط نألفها.@