آیا هوش مصنوعی می‌تواند تمام بیماری‌ها را درمان کند؟

در این پادکست، سم رودریگز (Sam Rodriguez)، مدیرعامل فیوچر هاوس (Future House)، به بررسی واقعیت‌ها و شایعات پیرامون نقش هوش مصنوعی در پیشرفت‌های علمی و پزشکی می‌پردازد.

نکات کلیدی (فهرست مطالب)

• ظهور دانشمندان مصنوعی
• موانع دنیای واقعی و محدودیت‌های زمانی
• آینده علم در عصر هوش مصنوعی

خلاصه کامل

ظهور دانشمندان مصنوعی

سم رودریگز (Sam Rodriguez) از ابزار جدیدی به نام کاسموس (Cosmos) رونمایی کرد که توسط شرکت ادیسون ساینتیفیک (Edison Scientific) توسعه یافته است. این سیستم یک چت‌بات ساده نیست، بلکه عاملی هوشمند است که با صرف هزینه‌ای حدود ۲۰۰ دلار، هزاران مقاله را می‌خواند و ده‌ها هزار خط کد برای تحلیل داده‌ها می‌نویسد.

این ابزار توانسته است مکانیسم‌های ژنتیکی جدیدی را برای بیماری دیابت نوع ۲ شناسایی کند که پیش از این برای دانشمندان ناشناخته بود. هدف اصلی این فناوری، مقیاس‌پذیر کردن علم و انجام تحقیقاتی است که به دلیل کمبود نیروی انسانی ناتمام مانده‌اند.

موانع دنیای واقعی و محدودیت‌های زمانی

برخلاف ادعای برخی رهبران سیلیکون ولی مانند سم آلتمن (Sam Altman) یا دمیس هاسابیس (Demis Hassabis) مبنی بر درمان همه بیماری‌ها در یک دهه آینده، رودریگز معتقد است این بازه زمانی غیرواقعی است.

دلیل اصلی این کندی، نه کمبود هوش، بلکه ماهیت بیولوژیکی آزمایش‌هاست. برای تایید یک دارو، باید آزمایش‌های بالینی روی انسان‌ها انجام شود که سال‌ها به طول می‌انجامد. هوش مصنوعی می‌تواند بهترین آزمایش را طراحی کند، اما نمی‌تواند زمان مورد نیاز برای مشاهده واکنش بدن انسان به دارو را کوتاه کند.

آینده علم در عصر هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر پیشرفت‌های بزرگی مانند آلفافولد ۳ (AlphaFold 3) و طراحی ارگانیسم‌های جدید توسط موسسه آرک (Ark Institute) رخ داده است. رودریگز پیش‌بینی می‌کند که تا سال ۲۰۲۷، اکثر فرضیه‌های علمی باکیفیت توسط عوامل هوشمند تولید خواهند شد.

او همچنین به اهمیت «توهم» در هوش مصنوعی اشاره کرد و گفت همان‌طور که بسیاری از کشفیات بزرگ مانند پنی‌سیلین حاصل اشتباهات انسانی بودند، هوش مصنوعی نیز باید فضایی برای تولید نتایج غیرمنتظره داشته باشد تا نوآوری متوقف نشود.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی در حال متحول کردن سرعت تحلیل داده‌ها و تولید فرضیه‌های علمی است، اما برای رسیدن به نتایج ملموس در پزشکی، همچنان به آزمایش‌های فیزیکی و زمان نیاز داریم. سال ۲۰۲۶ سال نفوذ گسترده عوامل هوشمند به آزمایشگاه‌ها خواهد بود.