جوجل الجديد”inline-link” HREF=”https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence” البيانات قبل أن تتولى المحمل=”https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence”>الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية) قد تصدعت الأداة مشكلة استغرق العلماء عقدًا من الزمان في غضون يومين فقط.
خوسيه بيناديس قضى زملائه في كلية إمبريال كوليدج لندن 10 سنوات في معرفة كيف تكتسب بعض الأوساخ المقاومة للمضادات الحيوية – تهديدًا متزايدًا”inline-link” HREF=”https://www.ox.ac.uk/news/2024-09-17-antibiotic-resistance-has-claimed-least-one-million-lives-each-year-1990#:~:text=Adetailedforecastpredictsthat,ofthreedeathsperminute.” الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://www.ox.ac.uk/news/2024-09-17-antibiotic-resistance-has-claimed-least-one-million-lives-each-year-1990#:~:text=Adetailedforecastpredictsthat,ofthreedeathsperminute.” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>المطالبة بملايين الأرواح كل عام.
ولكن عندما أعطى الفريق Google’s “co-scientist” -أداة منظمة العفو الدولية مصممة للتعاون مع الباحثين-هذا السؤال في موجه قصير ، أنتجت استجابة الذكاء الاصطناعى نفس الإجابة مثل النتائج التي توصلت إليها آنذاك في غضون يومين فقط.
مندهشًا ، أرسل Penadés بريدًا إلكترونيًا إلى Google للتحقق مما إذا كان لديهم إمكانية الوصول إلى أبحاثه. وردت الشركة أنها لم تفعل. نشر الباحثون نتائجهم في 19 فبراير على خادم preprint”inline-link” HREF=”https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.19.639094v1.full” الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.19.639094v1.full” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>Biorxiv، لذلك لم تتم مراجعة النظراء بعد.
“What our findings show is that AI has the potential to synthesise all the available evidence and direct us to the most important questions and experimental designs,” مؤلف مشارك”inline-link” HREF=”https://profiles.imperial.ac.uk/t.costa” البيانات-url=”https://profiles.imperial.ac.uk/t.costa” الهدف=”_blank” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>تياجو دياس دا كوستا، محاضر في التسبب في التسبب في البكتيريا في كلية إمبريال في لندن ،”inline-link” HREF=”https://www.imperial.ac.uk/news/261293/googles-ai-co-scientist-could-enhance-research/” البيانات-url=”https://www.imperial.ac.uk/news/261293/googles-ai-co-scientist-could-enhance-research/” الهدف=”_blank” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>قال في بيان. “If the system works as well as we hope it could, this could be game-changing; ruling out ‘dead ends’ and effectively enabling us to progress at an extraordinary pace.”
استخدام الذكاء الاصطناعى لمحاربة Superbugs
تحدث مقاومة مضادات الميكروبات (AMR) عندما تكتسب الميكروبات المعدية – مثل البكتيريا والفيروسات والفطريات والطفيليات – مقاومة للمضادات الحيوية ، مما يجعل الأدوية الأساسية غير فعالة. أطلق عليه اسم “”inline-link” HREF=”https://www.gov.uk/government/speeshes/the-silent-pandemic-of-antimicrobial-draceistance” target=”_blank” Data-URL=”https://www.gov.uk/government/speeshes/the-silent-pandemic-of-antimicrobial-draceistance” endrerpolicy=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>جائحة صامت، “AMR يمثل واحد من”inline-link” HREF=”https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/antimicrobial-resistance” الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/antimicrobial-resistance” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>أكبر تهديدات صحية مواجهة الإنسانية ك”inline-link” HREF=”https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/antimicrobial-resistance” الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/antimicrobial-resistance” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>الإفراط في الاستخدام وإساءة استخدام المضادات الحيوية في كل من الطب والزراعة تسريع انتشارها.
وفقا لتقرير 2019 من قبل”inline-link” HREF=”https://www.cdc.gov/antimicrobial-resistance/data-research/threats/index.html” الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://www.cdc.gov/antimicrobial-resistance/data-research/threats/index.html” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC)، قتلت البكتيريا المقاومة للمخدرات ما لا يقل عن 1.27 مليون شخص على مستوى العالم في ذلك العام. حوالي 35000 من تلك الوفيات كانت في الولايات المتحدة وحدها ، مما يعني أن الوفيات الأمريكية من هذه القضية قد ارتفعت بنسبة 52 ٪ منذ”inline-link” HREF=”https://www.cdc.gov/antimicrobial-resistance/media/pdfs/ar-threats-2013-508.pdf” الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://www.cdc.gov/antimicrobial-resistance/media/pdfs/ar-threats-2013-508.pdf” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>تقرير AMR الأخير لـ CDC ، في عام 2013.
احصل على أكثر اكتشافات العالم الرائعة التي يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
للتحقيق في المشكلة ، بدأ Penadés وفريقه في البحث عن طرق واحدة من الأخطاء الفائقة-عائلة من الفيروسات المثيرة للبكتيريا المعروفة باسم جزر الكروموسومات التي تحفز البكتيريا (CF-PICIS)-تكتسب قدرتها على إصابة أنواع المتنوعة من البكتيريا.
متعلق ب: تشكل “Superbugs” الخطرة تهديدًا متزايدًا ، ولا يمكن للمضادات الحيوية التوقف عن ارتفاعها. ماذا يمكن؟
افترض العلماء أن هذه الفيروسات فعلت ذلك من خلال أخذ ذيول ، والتي تستخدم لحقن الجينوم الفيروسي في الخلية البكتيرية المضيفة ، من الفيروسات المختلفة التي تصيب البكتيريا. أثبتت التجارب أن حدسها صحيحة ، وكشفت عن آلية اختراق في نقل الجينات الأفقي الذي لم يكن المجتمع العلمي على علم به سابقًا.
قبل أن يشارك أي شخص في الفريق نتائجه علنًا ، طرح الباحثون هذا السؤال نفسه على أداة المعلم المشارك لـ AI من Google. بعد يومين ، أعادت الذكاء الاصطناعى الاقتراحات ، أحدهما كان يعرف أن يكون الإجابة الصحيحة.
“This effectively meant that the algorithm was able to look at the available evidence, analyse the possibilities, ask questions, design experiments and propose the very same hypothesis that we arrived at through years of painstaking scientific research, but in a fraction of the time,” وقال Penadés ، أستاذ علم الأحياء الدقيقة في الكلية الإمبراطورية في لندن ، في البيان.
لاحظ الباحثون أن استخدام الذكاء الاصطناعى من البداية لم يكن لإزالة الحاجة إلى إجراء تجارب ، لكن ذلك كان سيساعدهم على التوصل إلى الفرضية في وقت أقرب بكثير ، وبالتالي إنقاذهم سنوات من العمل.
على الرغم من هذه النتائج الواعدة و”inline-link” HREF=”https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/meta-scientists-use-ai-to-decode-magnetic-brain-scans-revealing-how-thoughts-translate-into-typed-sentences” البيانات قبل أن تتولى المحمل=”https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/meta-scientists-use-ai-to-decode-magnetic-brain-scans-revealing-how-thoughts-translate-into-typed-sentences”>آحرون، لا يزال استخدام الذكاء الاصطناعى في العلوم مثيرًا للجدل. على سبيل المثال ، كانت مجموعة متزايدة من الأبحاث المدعومة”inline-link” HREF=”https://royalsociety.org/news-resources/projects/science-in-the-age-of-ai/” الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://royalsociety.org/news-resources/projects/science-in-the-age-of-ai/” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>أظهر أنه غير معقول أو حتى صريح”inline-link” HREF=”https://www.jmir.org/2023/1/e46924/” الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://www.jmir.org/2023/1/e46924/” المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>احتيالي. لتقليل هذه المشكلات إلى الحد الأدنى وزيادة الفوائد التي يمكن أن تجلبها الذكاء الاصطناعي للبحث ، يقترح العلماء”inline-link” HREF=”https://www.the-scientist.com/detection-or-deception-the-double-edged-sword-of-ai-in-research-misconduct-72354″ الهدف=”_blank” البيانات-url=”https://www.the-scientist.com/detection-or-deception-the-double-edged-sword-of-ai-in-research-misconduct-72354″ المرجعية=”no-referrer-when-downgrade” البيانات HL المعالجة=”none”>أدوات للكشف عن سوء سلوك الذكاء الاصطناعي وإنشاء أطر أخلاقية لتقييم دقة النتائج.