האם בינה מלאכותית תגלה תגליות מדעיות ראויות לפרס נובל?

AI במחקר רפואי: ניתוח תאים ברזולוציה חסרת תקדים

חוקרים מאוניברסיטת UT Arlington בראשות פרופ' שרי וואנג מפתחים מודלים סטטיסטיים מבוססי בייסיאן ו-AI לניתוח נתוני CyTOF - טכנולוגיה פורצת דרך הסורקת אלפי תאים בו-זמנית ומודדת עשרות חלבונים בתוכם. המערכת החדשה מספקת פלטפורמת "חנות אחת" לניתוח נתונים ביולוגיים מורכבים, ומשלבת בין נתוני ביטוי גנים לבין ביטוי חלבונים ברמת תא בודד. בזכות היכולת לעבד מידע ממיליוני תאים בתוך שניות, הכלי עשוי לסייע בפיתוח טיפולים חדשניים בסרטן ומחלות אחרות.

האתגר הבא: פרס נובל ל-AI אוטונומי

על פי פרסום ב-Nature ובאתרי טכנולוגיה מובילים, הקהילה המדעית שוקלת האם מערכות AI יוכלו בעתיד הקרוב לבצע תגליות מדעיות עצמאיות הראויות לפרס נובל. פרויקט Nobel Turing Challenge שהושק ב-2016 מציב כיעד פיתוח מערכת שתוכל:

• לגבש שאלות מחקר מקוריות
• לתכנן ניסויים באופן עצמאי
• לנתח נתונים ולהסיק מסקנות

דוגמאות מעשיות כבר קיימות: ב-Google מפתחים את DeepThink - גרסה מתמטית של מודל Gemini שמתמודדת עם בעיות אולימפיאדת מתמטיקה, וב-MIT השיקו את CRESt - פלטפורמה רב-מודאלית המנהלת ניסויים אוטונומיים בחומרים מתקדמים. במהלך 3 חודשים בלבד, המערכת בדקה מעל 900 הרכבי חומרים וביצעה 3,500 ניסויים אלקטרוכימיים, גילוי קטליזטור חדש לתאי דלק עם ביצועים חסרי תקדים.

מחסומים טכנולוגיים ופילוסופיים

למרות ההתקדמות, מומחים מצביעים על פערים קריטיים:

1. חוסר אינטואיציה אנושית - מערכות AI פועלות על דטה ללא הבנת הקשר רחב
2. מגבלות אוטונומיה - רוב המערכות מתקשות לנהל מחקר שלם משלב ההשערה ועד לניתוח
3. סוגיות הכרה - תקנון פרס נובל דורש שהזוכה יהיה אדם פרטי

פרופ' סובראו קמבהמפטי מאוניברסיטת אריזונה מדגיש: "AI יכול להאיץ תגליות מדעיות, אך הטענה שמכונות יחליפו מדענים אנושיים נותרת בגדר הגזמה".

השאלה המרכזית אינה אם AI יגיע ליכולות תגליות נובליות - אלא מתי, וכיצד הקהילה המדעית תכיר בתרומתו.