OpenAI تقوم بتخطيط لبناء انظمه تكون قادره على التفكير العلمي

في خطوة تُعد من أكثر الخطوات جرأة في تاريخ الذكاء الاصطناعي اعلنت شركة OpenAI عن خططها لتطوير أنظمة ذكية تمتلك القدرة على التفكير العلمي المستقل أي أن تتمكن من البحث والتحليل والتجريب واستخلاص النتائج دون الحاجة إلى تدخل بشري مباشر هذا الطموح الهائل يضع البشرية على أعتاب مرحلة جديدة تتجاوز فيها الآلات حدود البرمجة التقليدية لتصبح قادرة على إنتاج المعرفة العلمية بدلاً من الاكتفاء بتنفيذ التعليمات

OpenAI تقوم بتخطيط لبناء انظمه تكون قادره على التفكير

الفكرة لا تتعلق بمجرد روبوت أو برنامج متطور، بل بنظام يمكنه طرح الفرضيات، اختبارها، وتطوير حلول علمية جديدة بطريقة تشبه عمل العلماء الحقيقيين ومع أن هذه الرؤية تحمل وعوداً بتسريع الاكتشافات وتحويل مسار البحث العلمي، إلا أنها في الوقت ذاته تثير تساؤلات عميقة حول مستقبل دور الإنسان، وحدود السيطرة على الذكاء الاصطناعي، والتوازن بين التقدم العلمي والأمان الأخلاقي بين الطموح والمخاطر، يقف مشروع OpenAI الجديد كإشارة واضحة إلى أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة مساعدة، بل يسير بخطى ثابتة نحو أن يصبح عقلاً مفكراً يشارك في صنع مستقبل العلم والمعرفة.

مصطلح التفكير العلمي

هنا يشير إلى قدرة نظام ذكاء صناعي ليس فقط على معالجة المعلومات أو توليد استجابات بناءً على أنماط مسبقة، بل على اقتراح فرضيات، تصميم تجارب، تحليل نتائج، تعديل الفرضيات، والتقدم نحو استنتاجات أو حلول جديدة، بمعنى آخر ليس فقط استجابة ثابتة، بل دورة بحثية أو علمية شبه ذاتية.

ما الذي أعلنت عنه OpenAI حتى الآن؟

النماذج الجديدة القادرة على التفكير OpenAI أطلقت سلسلة من النماذج التي تعلن أنها أكثر تركيزاً على القدرة على التفكير الاستدلال المتعدد الخطوات بدلاً من مجرد التنبؤ بالنص من أبرزها نموذج  o1 الذي وصفته بأنها أول نموذج مع قدرات استدلالية مثال، دراسة أكاديمية وجدت أن o1-preview حقق أداء ممتازاً في امتحان رياضيات هولندي من نوع رياضيات ب Mathematics B ما يشير إلى أنه قادر فعلياً على مهام تحتاج تفكيراً منهجياً كما أطلقت OpenAI خدمة Deep Research داخل ChatGPT والتي تستخدم نسخة من o3 لتعمل كوكيل يقوم  بجمع وتحليل المصادر ثم توليد تقرير.

 توجه نحو البحث العلمي

في مدونة OpenAI نشرت أن قدرة توليف المعرفة هي شرط مسبق لإنتاج معرفة جديدة ولهذا السبب، تمثل Deep Research خطوة كبيرة نحو هدفنا الأوسع المتمثل في تطوير AGI، القادر على إنتاج بحث علمي مبتكر كما وردت إشارة إلى إطار نحو إطار متعدد المقاييس للبشر AI من أجل التفكير العلمي والابتكار المفهومي مما يدل على أن OpenAI تضع التفكير العلمي كواحدة من الركائز الأساسية في رؤيتها.

تطور قدرات نماذج اللغة

توليد النصوص البسيطة، نحو التفكير الأكثر عمقاً والتعميم دفع السوق والمجالات العلمية والتقنية لطلب أنظمة يمكنها تسريع البحث والاكتشاف في الطب، الهندسة، المواد، الفيزياء رؤية OpenAI بأن الوصول إلى AGI ليس فقط غاية تقنية، بل سيسهم في تنمية المعرفة البشرية ومعالجة تحديات كبرى.

3. لماذا يُعد هذا التوجه مهماً؟

تسريع العلم والاكتشاف إذا نجحت أنظمة بقدرة تفكير علمي في اقتراح فرضيات، تحليل بيانات، تصميم تجارب، فقد يمكن للعلوم أن تتقدم بسرعة أكبر، مع خفض التكلفة البشرية و الزمنية، هذا قد يعني اكتشافات أسرع في مجالات مثل الأدوية، المواد، الطاقة، المناخ OpenAI تؤكد أنّ أدوات الذكاء الاصطناعي الفائق قد تسارع الاكتشاف العلمي والابتكار بشكل يفوق ما نقدر عليه وحدنا.

توسيع نطاق المعرفة البشرية

قد تصبح هذه الأنظمة مساعداً  للعلماء، لكنها أيضاً قد تكون باحثاً مستقلاً إلى حد ما، مما يفتح الباب لإنتاجات بحثية جديدة ربما خارج نطاق التركيز البشري التقليدي.

التقليل من الاعتماد على التدخل البشري

بزيادة الاستقلالية، قد تنخفض الحاجة إلى إشراف بشري مكثف في العمليات البحثية الروتينية، مما يمكن توجيه البشر نحو مهام أعلى مستوى تحديد الأهداف، اتخاذ القرارات، الإشراف الأخلاقي، الاستخدام التطبيقي.

 التحدي التكنولوجي والتجاري

هذا التوجه يضع OpenAI في موقع قيادي في سباق الذكاء الاصطناعي التعليمي البحثي من الناحية الصناعية، جهات البحث والتطوير الكبرى سوف ترغب في أدوات ذكية قادرة على التفكير وليس مجرد الأتمتة البسيطة.

ما هي أبرز التحديات؟

ما زال هنالك فرق بين تفكير ومحاكاة التفكير رغم التقدم الكبير، فإنّ الأبحاث الأكاديمية تشير إلى أن النماذج ما زالت تفتقد بعض مكونات التفكير البشري العليا، مثل الحسّ المباشر بالتجربة، التعلم من البيئة الفعلية، القدرات التجريبية الذاتية مثلاً دراسة أظهرت أن الأطفال تفوقوا على نماذج لغة في اختبار بسيط للتفكير العلمي تبين أنّ النموذج لم يستطع استنتاج علاقة توجب وجود كلا العاملين conjunctive بينما الطفل فعل بمعنى آخر، حتى لو أن النموذج  وكأنه يفكر، هناك مكونات ما زالت ليست مماثلة للتفكير البشري في العمق.

الاعتماد على البيانات والمعرفة المسبقة

أنظمة مثل o1/o3 بالرغم من أنها تستدعي سلسلة من الخطوات chain-of-thought، إلا أنها تعتمد على المعرفة التي تعرضت لها أثناء التدريب، أو التي تستطيع الوصول إليها، وقد تستغل في نطاقات لا تضم بيانات كافية أو المعرفة العميقة المطلوبة أي أن فهم حقيقي في بعض المجالات يمكن أن يكون مفقوداً أو غير مكتمل.

 الأخطاء والتحيز والهلاوس

حتى النماذج المتقدمة ما زالت تنتج أخطاء أو معلومات زائفة، خصوصاً حين تواجه مهمات خارج النطاق الذي تم تدريبها عليه أو نطاق بيانات غير كاف، هذه المسألة تصبح أكثر خطورة حين نتحدث عن ابتكار علمي أو فرضيات جديدة وقد أشارت OpenAI بأن الهلاوس ليست مُحسّنة بالكامل بعد.

 المسائل الأخلاقية، الأمنية، الاطلاع

هل يمكن لنظام ذكي أن يتولى تجارب علميه أو اقتراح فرضيات بدون إشراف بشري كاف، ما هو دور الشفافية والمساءلة، ما هي المخاطر إن توجه نحو أسلحة بيولوجية أو كوارث تقنية بغير إشراف، من يتحكم في نتائج هذه النظم، و من يملكها كيف تقيم صحة موثوقة اكتشافاتها، هل يمكن أن تنشر نتائج بحثية من نظم لا يمكن تتبع تفكيرها بالكامل، هذا يطرح أسئلة عن الأمانة العلمية والمراجعة.

 الترجمة من النتائج إلى الواقع

حتى لو تولدت فرضيات أو تحليل، التنفيذ العملي تصميم تجربة، جمع بيانات، نظام غالباً يحتاج تدخلات مادية أو تجريبية بحتة أي أن هناك فجوة بين ما يمكن أن تفعله البرمجيات وبين ما تتطلبه البيئة الفيزيائية أو البيولوجية أو الهندسية بمعنى آخر، التفكير العلمي لا يكتفي بمجرد اقتراحات، بل يحتاج فريقاً تجريبياً، بنية تحتية، تمويل، تجارب فعلية.

كيف يمكن أن يطبق هذا في المستقبل؟

مجالات البحث العلمي الأدوية وعلم الأحياء نظام ذكي يمكنه اقتراح جزيئات جديدة، تحليل تجارب مختبرية، والتنبؤ بنتائج يمكن أن يسرع اكتشاف الأدوية أو علاجات الأمراض النادرة المواد والهندسة، و توليد تصميمات مواد جديدة بخصائص مبتكرة، تحليل التفاعلات على المستوى الذري، اقتراح تجارب تجريبية الفيزياء والفلك، تحليل بيانات ضخمة من مراصد أو تجارب فيزيائية، اقتراح فرضيات بديلة، أو استكشاف الظواهر غير المفسرة المناخ والطاقة تحليل كميات هائلة من بيانات المناخ، واقتراح حلول مبتكرة للطاقة أو نسخ تجريبية، أو تصميم أنظمة ذكية أكثر كفاءة.