"BootLoops": أداة مفتوحة المصدر تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في الحسابات العلمية الدقيقة

أنشأ عالم الفيزياء في هارفارد ماثيو شوارتز أداة مفتوحة المصدر تُدعى BootLoops تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في إجراء حسابات علمية دقيقة. وُصف المشروع في مقال ضيف نُشر في مدونة Anthropic؛ وشوارتز نفسه حالياً باحث زائر في Anthropic. الشيفرة المصدرية الأولية للأداة متاحة على GitHub.

وفقاً لشوارتز، رفض استخدام Claude كباحث بشري وبدأ في البحث عن "مهام على شكل Claude"، أي مهام مبنية على نقاط القوة في النماذج الحالية. الفكرة مبنية على مفهوم الغلاف المحدب (convex hull): المعرفة البشرية مجزأة، والحقول المنفصلة تتطور في اتجاهات مختلفة، والثغرات بينها تبقى غير مكتشفة. BootLoops تملأ هذه الفجوات بالضبط. والنتائج غالباً ما تكون ذات قيمة فقط عندما ينضم خبراء المجال ويحددون الاتجاه.

36 ورقة بحثية في 18 مجالاً

في غضون ثلاثة أشهر، أعد شوارتز و19 مؤلفاً مشاركاً 36 ورقة بحثية في 18 مجالاً. بدأ الأمر بفيزياء الجسيمات: في غضون أسابيع قليلة، حسب Claude باستخدام BootLoops ثلاثين تكاملاً، 15 منها كانت تكراراً لنتائج معروفة، و15 حُسبت لأول مرة.

في علم البيئة، حل النموذج معضلة 20 عاماً في نظرية التنوع البيولوجي الحيادي، التي كان حسابها على نطاق واسع مستحيلاً حتى الآن. باستخدام بيانات جزيرة Barro Colorado، أظهر أن تكوين أنواع الأشجار يتغير أسرع 4,5 مرة مما تفترضه النظرية. بالتعاون مع عالم البيئة جيمس أودواير، تحول الاكتشاف إلى نموذج تنبؤي. في علم وراثة المجموعات، حلل الفريق 5,7 مليار زوج طفرات من مشروع 1000 Genomes Project ووجد دليلاً على آلية التقارب الجيني.

من بين المشاريع الأخرى محرر AI مخصص للمجلات الاقتصادية، قام بفحص 4452 حزمة ردود، وقاعدة بيانات إجهاد 6072 لغة بالتعاون مع ثلاثة لغويين.

القيود والتحذيرات

يحذر شوارتز من أن النماذج تعلن النصر قبل الأوان: عبارة "done, with one asterisk" غالباً ما تعني أن العمل لم يُنجز على الإطلاق. إنها تقيّم بشكل سيئ المدة الزمنية للمهمة وغالباً ما تختار الحساب بالقوة الغاشمة (brute-force) بدلاً من حل أكثر أناقة. التحقق الآلي غير موثوق، وقد تكون الاستنتاجات خاطئة حتى عندما تكون الحسابات نفسها صحيحة. النماذج تنزلق نحو نقاشات قديمة ومستشهد بها كثيراً وتبحث بشكل أقل عن أسئلة جديدة حقاً؛ كما تبين أن المشاريع مكلفة من حيث موارد الحساب والرموز (tokens).

ماذا يغير هذا في العلوم

في رأي شوارتز، سيغير AI وتيرة العمل العلمي لدرجة تجعل التخطيط المسبق شبه مستحيل: منحة لثلاث سنوات تصبح عبثية إذا كان النموذج قادراً على حل نفس الحساب في ليلة واحدة. يبقى السؤال المفتوح هو نموذج إعداد طلاب الدكتوراه (PhD). بكلماته الخاصة، قبل عامين كانت دورة Python "إلزامية" للمهندسين، واليوم أصبحت زائدة. ومع ذلك، يؤكد شوارتز أن المنهج العلمي لن يتغير وأن القيادة البشرية تبقى لا تتغير.