عندما تقرر الآلات ما المهم: الذكاء الاصطناعي يبحث عن فيزياء جديدة في تدفق بيانات المصادم

في كل ثانية، داخل حلقة مصادم الهادرونات الكبير التي يبلغ طولها 27 كيلومترًا، يقع 40 مليون تصادم بين الجسيمات. وغالبية هذه الأحداث الساحقة لن تُحفظ أبدًا؛ فقد أمضى المهندسون عقودًا في بناء مرشِّحات تقرر ما يُسجَّل وما يُهمل إلى الأبد. واليوم تُسند هذه القرارات، التي تُتخذ في أجزاء من الميكروثانية، إلى الشبكات العصبية بوتيرة متزايدة. والمسألة ليست تسريع عمل روتيني، بل محاولة للعثور على ما لا يعرف الفيزيائيون حتى كيف يبحثون عنه.

تمرّ فيزياء الجسيمات الأولية بما يسمّيه المتخصصون بلباقة «الأزمة الهادئة». فالنموذج المعياري، وهو النظرية الأساسية التي تصف الجسيمات والقوى المعروفة، يعمل بلا أخطاء. وكل تجربة جديدة في المصادم تؤكد تنبؤاته بدقة مخيفة. لكن المشكلة أن هذا النموذج ناقص بطبيعته: فهو لا يفسّر المادة المظلمة ولا الطاقة المظلمة، ولا ينسجم مع الجاذبية. وقد اقترح المنظّرون على مدى عقود امتدادات له، مثل التناظر الفائق والأبعاد الإضافية والجسيمات الجديدة، وبنى التجريبيون منشآت عملاقة لاختبارها. ورغم البيتابايتات من البيانات المجمّعة، لم يحدث اختراق. وكما لاحظ الصحفي ماثيو هاتسون في مادة لمجلة IEEE Spectrum، «هناك مكوّنات أساسية من الواقع نغفلها تمامًا».

هنا يدخل الذكاء الاصطناعي إلى المعادلة، ولكن ليس بالطريقة التي قد يتبادر إلى الذهن. فهذه ليست حلقة أخرى من سلسلة «الذكاء الاصطناعي لكل شيء»، حيث تكتفي التقنية بتسريع معالجة البيانات أو أتمتة الأعمال الروتينية. فالباحثون لا يطلبون من الشبكات العصبية التحقق من فرضيات قائمة، بل يطلبون من الذكاء الاصطناعي رصد الشذوذات، أي أي انحرافات عن المتوقع قد تشير إلى «فيزياء جديدة» خارج النموذج المعياري. وهذا في جوهره تعلّم غير خاضع للإشراف بصورته الخالصة: فالخوارزمية لا تعرف عمَّ تبحث بالضبط، وهنا بيت القصيد. فبدلًا من تأكيد نظريات ولدت من الخيال البشري، تستطيع الآلة إبراز أنماط لم يشتبه أحد بوجودها.

أما التنفيذ التقني لهذه الفكرة فهو إنجاز هندسي مستقل. فالشبكات العصبية التي تحلل بيانات المصادم لا تعمل على خوادم قوية في مركز بيانات، بل تعمل مباشرة على مصفوفات منطقية قابلة للبرمجة، أي رقائق FPGA المتصلة بالكواشف. وهذه الرقائق ذات ذاكرة وقدرة حاسوبية محدودتين، ولذلك لا بد من «ضغط» النماذج المعقدة حرفيًا إلى أحجام تتسع لها المنطقية العتادية. ويورد هاتسون اقتباسًا معبّرًا لأحد المنظّرين وهو يخاطب مهندسًا: «أي خوارزمياتي ستتسع على رقاقة FPGA اللعينة هذه؟». وخلف هذه العبارة توتر حقيقي بين طموحات العلم وقيود العتاد.

وما يجري الآن في سيرن يندرج ضمن تقليد يمتد قرونًا. فكل أداة رصد جديدة جذريًا في تاريخ العلم لم تجب عن الأسئلة القائمة فحسب، بل أتاحت طرح أسئلة جديدة. فقد كشف تلسكوب غاليليو أقمار المشتري التي لم يشتبه أحد بوجودها، وفتحت أولى المجاهر عوالم كاملة من الكائنات الدقيقة التي لا تُرى بالعين المجردة. وبالقياس نفسه، فإن الذكاء الاصطناعي على كواشف المصادم ليس مجرد مرشِّح أسرع، بل طريقة جديدة جذريًا للنظر إلى البيانات، متحررة من أحكام التجريبي المسبقة وتوقعاته. فالآلة لا تعرف ما «يجب» أن تجده، ولذلك قد تلاحظ ما كان الإنسان سيرفضه باعتباره ضجيجًا.

وتتجاوز دلالة هذا النهج حدود فيزياء الجسيمات بكثير. فإذا كانت الشبكة العصبية قادرة على اكتشاف شذوذات مجهولة في تدفق يبلغ ملايين الأحداث في الثانية، فإن المبدأ نفسه ينطبق على علم الفلك وعلم الجينوم وعلم المناخ، أي على كل مجال تجاوز فيه حجم البيانات منذ زمن طويل قدرة التحليل البشري. لقد اعتدنا التفكير في الذكاء الاصطناعي كأداة تجيب عن أسئلتنا. لكن الأكثر إثارة للاهتمام هو الحالة التي يساعدنا فيها على صياغة أسئلة لم نكن لنفكر في طرحها.

وبالطبع، لهذا النهج قيوده. فالشذوذ في البيانات ليس اكتشافًا بعد. قد تشير الشبكة العصبية إلى انحراف إحصائي، لكن تفسير معناه الفيزيائي لا يقدر عليه سوى الإنسان. إضافة إلى ذلك، يؤدي ضغط النماذج إلى مستوى FPGA حتمًا إلى فقدان في الدقة، وستفوت بعض الإشارات الدقيقة على أي حال. ومع ذلك، فإن طرح المسألة بحد ذاته مثير للإعجاب. فإذا كانت أزمة الفيزياء الحديثة ليست نقص البيانات بقدر ما هي محدودية الخيال البشري، فإن تسليم جزء من وظائف «الرصد» للآلة يبدو استراتيجية معقولة لا استسلامًا. ليس الذكاء الاصطناعي هو من سيكتشف الفيزياء الجديدة، لكنه قد يُري البشر بالفعل أين ينبغي أن ينظروا.