James Collins: لماذا ذكاؤك الاصطناعي عديم الفائدة بدون البيولوجيا الحية

بينما نناقش ما إذا كان ChatGPT سيحل محل المبرمجين، يتم البت في سؤال أكثر إلحاحاً بكثير في المختبرات الهادئة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة هارفارد: كيفية عدم الهلاك من عدوى بسيطة خلال عشرين سنة. البروفيسور جيمس كولينز، رجل يرى الأحياء كمجموعة من مسائل الهندسة، مقتنع بأننا بدون ذكاء اصطناعي محكومون بالفشل. لكن نهجه يختلف عن التفاؤل النموذجي لوادي السيليكون. لا يعتقد أنه يمكنك ببساطة إطلاق شبكة عصبية على المكتبات الكيميائية والحصول على حبة معجزة. ما هو مطلوب هو تكامل وثيق بين الكود والمادة الحية، والذي يسميه "البيولوجيا الرطبة".

اكتشاف الأدوية التقليدي هو يانصيب حيث تكلف التذكرة مليار دولار ويستمر السحب عشر سنوات. لعقود، تفحص العلماء آلاف المركبات على أمل العثور على ما سينجح. قرر كولينز وزملاؤه تغيير قواعد اللعبة. يستخدمون الذكاء الاصطناعي ليس كرة بلورية سحرية، بل كمسرع قوي للحدس البشري. ومع ذلك، فإن المشكلة الرئيسية التي واجهوها هي جودة الوقود. تتعلم الشبكات العصبية من البيانات، والبيانات البيولوجية غالباً ما تكون متسخة أو غير كاملة أو ببساطة خاطئة. إذا أطعمت الخوارزمية قمامة، ستحصل على سم مصمم بشكل مثالي بدلاً من دواء في النتيجة.

يؤكد كولينز أن سر النجاح لا يكمن في تعقيد بنية الشبكة العصبية، بل في تصميم التجارب نفسها. تقوم فريقه بإنشاء منصات خاصة تولد كميات ضخمة من البيانات على نطاق صناعي خصيصاً لتدريب النماذج. هذا يسمح للذكاء الاصطناعي بإيجاد أنماط حيث يرى الدماغ البشري فقط الفوضى. على سبيل المثال، هكذا تم اكتشاف جاليسين—مضاد حيوي قوي يختلف بشكل جذري عن أي شيء استخدمته الطب من قبل. إنه يقتل البكتيريا التي لم يتمكن من التعامل معها لعقود، ويفعل ذلك بأناقة شديدة بحيث لا تملك الميكروبات الوقت لتطوير آليات الدفاع.

ماذا يعني هذا للصناعة ككل؟ نحن أخيراً نشهد انتقالاً من عصر الاكتشاف العشوائي إلى عصر التصميم الموجه. هذا تحول أساسي. في الماضي، كنا نبحث عن إبرة في كومة قش لا نهاية لها؛ الآن نحن نبني مغناطيساً عملاقاً يسحب كل الإبر التي نحتاجها بنفسه. لكن كولينز يحذر بعدل من الثقة الزائدة في الأرقام الخام. الأنظمة البيولوجية معقدة بشكل لا يصدق، غير خطية، وغالباً ما تتصرف بطريقة غير منطقية. قد يتنبأ نموذج بتفاعل مثالي على شاشة الكمبيوتر، لكن في كائن حي، قد لا تصل جزيء ببساطة إلى هدفها أو تسبب سلسلة من الآثار الجانبية. لهذا السبب أصبحت التعاون بين متخصصي تكنولوجيا المعلومات وعلماء الأحياء الميدانيين عاملاً حاسماً للبقاء.

في المستقبل القريب، سيبدأ عملية تطوير الأدوية في الشبه بعمل شركة برمجيات حديثة. أولاً، يتم إطلاق محاكاة عميقة، ثم نموذج أولي سريع على منصة آلية، تكرار فوري بناءً على الأخطاء المستقبلة، والمنتج النهائي. سيقلل هذا وقت التطوير من سنوات إلى أشهر قليلة فقط. لكن السؤال الرئيسي يبقى مفتوحاً: هل الجهات التنظيمية والأجهزة البيروقراطية لدينا مستعدة لمثل هذه السرعة؟ بعد كل شيء، آليات الدولة لموافقة الأدوية غالباً ما تكون أبطأ بكثير من أسرع بكتيريا متحورة. نحتاج إلى تغيير ليس فقط المجاهر بالشبكات العصبية، بل أيضاً المبادئ الأساسية لكيفية عمل المؤسسات الصحية.

الخلاصة: الذكاء الاصطناعي في الطب ليس بديلاً للعالم، بل أداة تسمح لنا أخيراً باللعب على قدم المساواة مع تطور الميكروبات. هل يمكننا الحفاظ على هذا الوتيرة قبل أن تتحول المضادات الحيوية من الماضي تماماً إلى طباشير عديمة الفائدة؟