بقلم: سارة | محررة نماذج الذكاء الاصطناعي · صوت تحريري بإشراف بشري
النماذج اللغوية الكبيرة ممتازة في الكلمات، لكنها هشّة حين يتعلق الأمر بالأرقام والمعادلات — وهذا بالضبط ما دفع غوغل إلى خطوة تعترف فيها ضمنياً بهذا القصور: ستُدرج الشركة نماذج SandboxAQ ضمن متجر Google Cloud، لتتيح لأول مرة ما تسميه الشركة “النماذج الكمية الكبيرة” (Large Quantitative Models) أمام فرق البحث والمؤسسات العلمية بشكل مباشر.
الفارق الجوهري بين النوعين ليس تقنياً فحسب، بل فلسفي. نماذج اللغة تُدرَّب على النصوص وتتفوق في إنتاجها، بينما النماذج الكمية من SandboxAQ مُدرَّبة على البيانات الرقمية والمعادلات العلمية لا على الكلام المكتوب — مما يجعلها أكثر ملاءمةً للمسائل التي تكون إجابتها رقماً أو بنية جزيئية، لا فقرة طليقة الأسلوب. المجالات المستهدفة تحديداً ثلاثة: اكتشاف الأدوية، وعلم المواد، وتصنيع أشباه الموصلات.
الخطوة لا تعني أن غوغل ستتخلى عن Gemini في هذا السياق، بل العكس. على المنصة، يستطيع الباحثون الجمع بين النموذجين: Gemini للاستدلال والواجهة والتفسير، والنموذج الكمي للعلم الأساسي الكامن تحت السطح. وهذا التكامل هو جوهر ما أطلقته غوغل تحت مسمى Gemini for Science، وهي حزمة أدوات وتجارب تستهدف سير العمل البحثي ذاته، وتضم مجموعة مشاريع كانت غوغل تبنيها منذ فترة، أبرزها:
- AI Co-Scientist: مساعد علمي يُعاون الباحثين في صياغة الفرضيات وتصميم التجارب
- AlphaEvolve: وكيل برمجي مُصمَّم للتطور الخوارزمي وحل مسائل الترميز المعقدة
- Empirical Research Assistant: أداة مساعدة لتحليل الأدلة التجريبية ودعم الاستنتاج
- NotebookLM: منصة التحليل المستندي التي تحوّل الأوراق البحثية إلى محادثات قابلة للاستفسار
الغاية المُعلنة من كل هذا ليست استبدال العالِم، بل تسريع الخطوات الروتينية المضنية في المنهج العلمي — الجزء الذي يستهلك الوقت دون أن يُنتج اكتشافاً.
السياق الأعمق لهذا التحرك يعكس مساراً أثبت نفسه مراراً داخل غوغل نفسها: عمل DeepMind على بنية البروتينات أعاد رسم خريطة تطوير الأدوية، وجهدٌ منفصل أنتج ذكاءً اصطناعياً اكتشف من المواد الجديدة في عام واحد ما لم يُوثَّق في تاريخ العلم بأكمله. القاسم المشترك في كل هذه النجاحات: النماذج ذات القيمة الأعلى في العلوم تكون ضيقة النطاق ومُدرَّبة على قياسات حقيقية، لا عامة ومُدرَّبة على الإنترنت.
المنطق التجاري واضح. غوغل تتنافس مع كبار مزودي السحابة للسيطرة على البنية التحتية التي تُشغّل ذكاء اصطناعي المؤسسات، والبحث والتطوير الصناعي والعلمي قطاع عالي القيمة لا تخدمه روبوتات المحادثة العامة. إدراج نماذج متخصصة عبر المتجر السحابي — القناة ذاتها التي تبيع فيها غوغل بالفعل كتالوجاً واسعاً من أنظمة الطرف الثالث — يُتيح لها استيعاب هذا الطلب دون الحاجة إلى بناء كل نموذج متخصص بنفسها.
وتأتي هذه الخطوة وسط سباق أوسع لتحويل الوعود الخوارزمية إلى نتائج مختبرية قابلة للتحقق. Isomorphic Labs، الذراع الدوائي المنبثق من DeepMind، تتجه نحو التجارب السريرية. المنافسون في الصناعة يتسابقون لتحويل النماذج إلى علاجات ومواد تعمل خارج نطاق معايير الأداء. غوغل تضع نفسها كبنية تحتية تحت هذا السباق كله.
اللافت أن غوغل لم تُفصح حتى الآن عن أسماء المؤسسات التي تختبر هذه النماذج في المرحلة التجريبية المغلقة، ولا عن النتائج المحددة التي أسفرت عنها. ما تغيّر فعلياً هو موضع هذه القدرة: من مختبرات متخصصة حصرية، إلى شيء يستطيع فريق بحثي استئجاره عبر السحابة. ما إذا كان سيُنتج اكتشافات حقيقية أم مجرد جداول بيانات أسرع — هذا هو السؤال الذي تحاول المرحلة التجريبية الإجابة عنه.
