في عالم البحث العلمي، تلعب التكنولوجيا دورًا حاسمًا في تسريع الاكتشافات. يقدم نظام Anthropic الجديد خطوة كبيرة نحو أتمتة التجارب العلمية.
نظام جديد من Anthropic لتشغيل التجارب العلمية بشكل مستقل
يعتمد البحث العلمي غالبًا على معدات مختبرية معقدة يعرف كيفية استخدامها المتخصصون فقط. ولكن شركة Anthropic تطلق الآن نظامًا يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتحكم في أجهزة المختبر وإجراء التجارب بشكل مستقل.
تحديات أتمتة المختبرات
تكنولوجيا أتمتة المختبرات موجودة منذ عقود، لكن جعل قطع المعدات المختلفة تتواصل مع بعضها كان تقليديًا يمثل صداعًا كبيرًا. تستخدم معظم الأدوات واجهات خاصة بها، لذا فإن ربط المجهر بذراع روبوتية أو معالج سائل يتطلب عادةً برامج مخصصة تستغرق أسابيع أو حتى أشهر لبنائها.
معيار الأجهزة الجديد من Anthropic
تقول Anthropic إن معيار الأجهزة الجديد يمكن أن يقلل هذه العملية إلى دقائق من خلال توفير لغة مشتركة للأجهزة. يعتمد على “سائق” موحد يسمح لأي جهاز قابل للبرمجة بوصف نفسه لوكيل الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للذكاء الاصطناعي التعامل مع التكامل. أعلنت الشركة أنها تفتح النظام كمقدمة بحثية لمجموعة أولية من المختبرات والمصنعين.
تحسين سرعة الاكتشاف والتجريب
قالت Anthropic في بيان صحفي: “نأمل أن يكون هذا المعيار مفيدًا للباحثين والمهندسين وغيرهم من الممارسين في تسريع عملية الاكتشاف والتجريب في أي مجال يستخدم أجهزة ذات واجهة قابلة للبرمجة”.
كيفية عمل النظام
المعيار مشابه لبروتوكول سياق النموذج الخاص بـ Anthropic، الذي يسهل على الذكاء الاصطناعي التفاعل مع البرمجيات الخارجية، ولكن النظام الجديد يركز على الأجهزة بدلاً من ذلك. السائق في جوهره هو قطعة من البرمجيات التي تجلس بين الكمبيوتر وجهاز ما، مترجمة التعليمات من أحدهما إلى إشارات يمكن أن يتصرف عليها الآخر.
توحيد اللغة بين الأجهزة
تعمل معظم أدوات المختبر بالفعل بنوع من السائق، لكن كل منها كان يتحدث لهجته الخاصة تقليديًا، وهذا هو السبب في أن ربطها كان يتطلب كودًا مخصصًا يمكنه الترجمة بين الأجهزة. يقوم معيار السائق الجديد من Anthropic بتوحيد هذه اللهجة باستخدام أوامر بسيطة مثل “اقرأ” أو “اكتب”، والتي يمكن أن تشير إلى أي شيء من التحقق من درجة الحرارة إلى ضبط طول عملية ما.
تسهيل التعلم والتفاعل
نظرًا لأن كل جهاز يتحدث بهذه المصطلحات الأساسية نفسها، يمكن للآلات العثور على بعضها البعض على الشبكة وتبادل البيانات دون الحاجة إلى برنامج مخصص للترجمة بينها. كما يسهل السائق على وكلاء Claude الخاصين بالشركة تعلم كيفية استخدام جهاز لم يروه من قبل.
تحقيق التجارب المعقدة
يقول Anthropic إن هذا يسمح لوكلائها بتنظيم عمليات تجريبية معقدة عبر عدة أجهزة بطرق تفاعلية ومعقدة. “لقد وجدنا أن Claude يتفاعل مع التجارب والأجهزة بطريقة استكشافية، تمامًا كما يفعل العالم”، تكتب الشركة. “لقد لاحظنا Claude يقوم بتعديل ليزر، ومراقبة النتائج من خلال كاميرا لتقييم كيفية تحرك شعاع الليزر، وتكرار العملية، سعيًا لفهم تسلسل الأحداث”.
تحديات السلامة
تحدث عالم Anthropic، أليك كيميني، إلى فاينانشال تايمز، موضحًا كيف تمكن Claude من تحديد بنية معينة وغير مألوفة في عينة أنسجة دماغية حية خلال تجربة علم الأعصاب من خلال التحكم في مرايا الليزر في المجهر بمفرده. “قال عالم الأعصاب الذي كان يجلس هناك: ‘نعم، هذا صحيح'”، قال كيميني.
المخاطر المحتملة
قد يكون المعيار الجديد مفتاحًا لطموح الشركة في الانتقال إلى ما وراء أسواقها الرئيسية من تطوير البرمجيات وأعمال المعرفة، والسماح للذكاء الاصطناعي بالتأثير في العالم المادي. ولكن السماح للذكاء الاصطناعي، الذي لا يزال غير محصن من الهلوسات، بالتحكم في الأجهزة الواقعية يحمل مخاطر كبيرة.
قالت كاوتار المغراوي، عالمة أبحاث رئيسية في IBM، في بودكاست Mixture of Experts: “إنه إثبات مفهوم مثير للإعجاب، ولكن كيف نضمن السلامة في العالم المادي؟ لأن الأخطاء الصغيرة يمكن أن تهم هنا”.
التعاون لبناء تقييمات السلامة
ربما لهذا السبب تطلق Anthropic المعيار فقط لعدد قليل من الشركاء في البداية، وقد التزمت بالعمل معهم لبناء تقييمات السلامة للأنظمة الذكية التي تعمل بالأجهزة المادية. ولكن إذا سارت عملية الإطلاق المبكرة بشكل جيد، فقد تؤثر وكلاء الذكاء الاصطناعي قريبًا في مجالات أكبر بكثير من الاقتصاد.
مع تقدم التكنولوجيا، يبقى السؤال حول كيفية ضمان السلامة أثناء استخدام الذكاء الاصطناعي في العالم المادي. سيكون التعاون مع الشركاء ضروريًا لتحقيق ذلك.
