کشف قوانین ساده و بنیادین طبیعت همیشه موتور محرک پیشرفت علم بوده است. از قوانین حرکت نیوتن گرفته تا معادلات شگفتانگیز نسبیت انیشتین، این روابط بهظاهر ساده بودهاند که به ما کمک کردهاند دنیایی بهشدت پیچیده را بفهمیم.
اما علم امروز با چالشی تازه روبهروست: سیستمهایی آنقدر پیچیده که روشهای کلاسیک دیگر پاسخگوی درک آنها نیستند؛ از الگوهای درهمتنیده آبوهوا در مقیاس جهانی گرفته تا سیگنالهای مغزی و تعاملات پیچیده درون سلولهای زنده.
در این میان، هوش مصنوعی (AI) بهعنوان یک همکار علمی قدرتمند وارد میدان شده است. پژوهشگران دانشگاه «دوک» (Duke University) اخیراً چارچوبی نوآورانه توسعه دادهاند که میتواند از دل دادههای ظاهراً آشفته، قوانین ریاضی ساده، قابلتفسیر و معنادار استخراج کند. این پیشرفت میتواند نقطه شروع عصری تازه در کشف علمی خودکار باشد.
چالش بزرگ علم مدرن؛ فهم سیستمهای بهشدت پیچیده
طبیعت پیچیده است، اما بیقانون نیست
بسیاری از پدیدههای طبیعی و مهندسی، رفتار غیرخطی و پویا دارند. یعنی یک تغییر کوچک میتواند پیامدی بزرگ و غیرقابلپیشبینی ایجاد کند و رفتار سیستم در طول زمان بهشدت تغییر کند.
نمونههای شناختهشدهای مانند حرکت آونگ مضاعف (Double Pendulum) یا نوسانات پیچیده در مدارهای الکتریکی نشان میدهند که اگرچه این سیستمها از قوانین فیزیکی مشخصی پیروی میکنند، اما نوشتن معادلات دقیق و قابلپیشبینی برای آنها کار سادهای نیست.
محدودیت ذهن انسان و نیاز به دستیار هوشمند
دانشمندان قرنها با تکیه بر مشاهده، آزمایش و شهود ریاضی پیش رفتهاند. اما زمانی که یک سیستم شامل صدها یا هزاران متغیر در تعامل همزمان باشد — مانند مدلهای اقلیمی یا شبکههای عصبی — توان پردازش ذهن انسان بهسرعت به مرز خود میرسد.
در چنین شرایطی، ابزارهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند حجم عظیم دادهها را تحلیل کرده و الگوهایی را آشکار کنند که از دید انسان پنهان ماندهاند.
پاسخ هوش مصنوعی؛ تبدیل آشوب دادهها به معادلات ساده
الهام از نیوتن تا کوپمن
روش توسعهیافته در دانشگاه دوک، ریشه در ایدههای کلاسیک دانشمندانی چون آیزاک نیوتن و همچنین ریاضیدانی به نام برنارد کوپمن دارد. کوپمن در دهه ۱۹۳۰ نشان داد که از نظر تئوریک میتوان سیستمهای غیرخطی را با مدلهای خطی توصیف کرد.
مشکل اینجا بود که چنین توصیفی اغلب به صدها یا هزاران معادله نیاز داشت؛ چیزی که در عمل برای انسان قابل مدیریت نبود.
هوش مصنوعی دقیقاً چه کاری انجام میدهد؟
این چارچوب هوش مصنوعی، دادههای سریزمانی (Time Series) را تحلیل میکند؛ یعنی دادههایی که تغییرات یک سیستم را در طول زمان نشان میدهند.
با ترکیب یادگیری عمیق و محدودیتهای الهامگرفته از فیزیک، هوش مصنوعی مهمترین الگوهای حاکم بر رفتار سیستم را شناسایی کرده و آنها را به مجموعهای کوچک از متغیرهای کلیدی فشرده میکند.
نتیجه نهایی، مدلی خطی، ساده و قابلتفسیر است که با وجود سادگی، میتواند رفتار پیچیده سیستم واقعی را با دقت بالا توصیف و پیشبینی کند.
کاربردهای تحولآفرین؛ از اقلیم زمین تا پزشکی آینده
درک بهتر و پیشبینی دقیقتر اقلیم
سیستمهای اقلیمی از پیچیدهترین سیستمهای شناختهشده هستند؛ با متغیرهایی مانند دما، فشار، رطوبت، باد و جریانهای اقیانوسی. هوش مصنوعی با استخراج قوانین سادهتر از این تعاملات، میتواند به بهبود مدلهای پیشبینی آبوهوا و تحلیل تغییرات اقلیمی کمک کند؛ موضوعی که برای آینده بشر حیاتی است.
رمزگشایی از سیگنالهای زیستی و پزشکی
در زیستشناسی و پزشکی، این فناوری میتواند انقلابی واقعی ایجاد کند. تحلیل فعالیتهای عصبی مغز یا سیگنالهای الکتریکی قلب با این روش، امکان کشف نشانگرهای ساده اما معنادار برای بیماریهای عصبی و قلبی را فراهم میکند. این رویکرد راه را برای تشخیص زودهنگام و درمانهای هدفمندتر هموار میسازد.
مهندسی پایدار و کنترل سیستمها
یکی از توانمندیهای مهم این چارچوب، شناسایی جاذبها (Attractors) است؛ حالتهای پایداری که سیستمها بهطور طبیعی به سمت آنها میل میکنند. این قابلیت به مهندسان کمک میکند تا پایداری سیستمهای مکانیکی و الکتریکی را بهتر تحلیل کرده و از ورود آنها به وضعیتهای ناپایدار و خطرناک جلوگیری کنند.
چرا این پیشرفت مهم است؟ دقت بالا همراه با تفسیرپذیری
عبور از «جعبه سیاه» هوش مصنوعی
بسیاری از مدلهای رایج هوش مصنوعی، مانند شبکههای عصبی عمیق، بهعنوان جعبه سیاه شناخته میشوند؛ دقیق هستند، اما توضیحپذیر نیستند. مزیت بزرگ روش دانشگاه دوک، تفسیرپذیری آن است. خروجی نهایی، معادلاتی ساده و قابلفهم برای انسان است؛ چیزی که به دانشمندان اجازه میدهد نتایج AI را با نظریههای فیزیکی موجود پیوند دهند.
طراحی هوشمندانهتر آزمایشهای علمی
این فناوری میتواند خود فرآیند پژوهش را نیز متحول کند. در آینده، هوش مصنوعی میتواند با تحلیل دادههای اولیه، به پژوهشگران پیشنهاد دهد کدام آزمایشها بیشترین اطلاعات را تولید میکنند.
نتیجه؟ کاهش هزینهها، صرفهجویی در زمان و شتاب بیسابقه در کشف علمی.
آینده علم؛ قدمی بهسوی «دانشمندان ماشینی»
این پژوهش بخشی از یک مسیر بلندمدت برای توسعه دانشمندان ماشینی است؛ سیستمهایی که فقط تحلیلگر داده نیستند، بلکه در فرضیهسازی، طراحی آزمایش و استخراج قوانین طبیعت مشارکت فعال دارند. همگرایی هوش مصنوعی با ریاضیات سیستمهای دینامیکی، آیندهای را ترسیم میکند که در آن AI به یک شریک جداییناپذیر در مرزهای ناشناخته علم تبدیل میشود.
هوش مصنوعی دیگر فقط یک ابزار محاسباتی نیست؛ بلکه به همکار علمی انسان تبدیل شده است. مسیری که آغاز شده، میتواند سرعت درک ما از جهان را به شکلی بیسابقه افزایش دهد و تعریف کشف علمی را برای همیشه تغییر دهد.