أطلقت شركة إنسيليكو ميديسين (Insilico Medicine)، وهي شركة أمريكية لاكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي ومدرجة في هونغ كونغ، خدمة جديدة تهدف إلى تدريب نماذج لغوية كبيرة للأغراض العامة (LLMs) للتفوق في علم الأحياء والكيمياء، مما قد يحدث ثورة في المشهد البحثي العلمي القائم على الذكاء الاصطناعي.
تمثل الخدمة الجديدة، التي أطلق عليها اسم "Science MMAI gym"، تحولًا استراتيجيًا لشركة إنسيليكو في سعيها لتحقيق رؤيتها طويلة الأجل المتمثلة في "الذكاء الاصطناعي الصيدلاني الفائق" (Pharmaceutical Superintelligence). تهدف الشركة إلى سد فجوة الأداء بين النماذج اللغوية الكبيرة ذات الأغراض العامة، مثل GPT الخاص بـ OpenAI و Qwen الخاص بـ Alibaba، ونماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة التي تم تدريبها خصيصًا على البيانات العلمية. وفقًا لمؤسس شركة إنسيليكو ومديرها التنفيذي، أليكس زافورونكوف، فإن النماذج ذات الأغراض العامة تؤدي حاليًا أداءً ضعيفًا في المعايير العلمية، وغالبًا ما تسفر عن نتائج أسوأ من الصدفة العشوائية. لم يتم الكشف عن التفاصيل المالية للاستثمار في Science MMAI gym، لكن هذه الخطوة تشير إلى تخصيص كبير للموارد نحو تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي العام في التطبيقات العلمية.
يأتي الإطلاق وسط طلب متزايد على حلول الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية وتطويرها. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة تُظهر أداءً فائقًا في مهام علمية محددة، إلا أنها غالبًا ما تفتقر إلى واجهة سهلة الاستخدام والتطبيق الواسع النطاق للنماذج اللغوية الكبيرة ذات الأغراض العامة. يسعى Science MMAI gym التابع لشركة إنسيليكو إلى معالجة هذا القيد من خلال تدريب النماذج ذات الأغراض العامة لتحقيق أداء مماثل للنماذج المتخصصة، مع الحفاظ على تنوعها وسهولة استخدامها. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إتاحة الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة للباحثين وتسريع وتيرة الاكتشاف العلمي.
لطالما كانت شركة إنسيليكو ميديسين في طليعة اكتشاف الأدوية القائم على الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحديد المرشحين المحتملين للأدوية، والتنبؤ بنتائج التجارب السريرية، وتسريع عملية تطوير الأدوية. يعكس قرار الشركة بالاستثمار في تدريب النماذج اللغوية الكبيرة ذات الأغراض العامة اتجاهًا أوسع داخل صناعة التكنولوجيا الحيوية للاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات العلمية المعقدة.
بالنظر إلى المستقبل، يمكن أن يكون لنجاح Science MMAI gym التابع لشركة إنسيليكو آثار كبيرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي. إذا كان من الممكن تدريب النماذج اللغوية الكبيرة ذات الأغراض العامة بشكل فعال للأداء على مستوى النماذج المتخصصة، فيمكن أن يفتح ذلك إمكانيات جديدة للاكتشاف العلمي القائم على الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من التخصصات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تطوير أسرع لأدوية جديدة، وعمليات بحث أكثر كفاءة، وفهم أعمق للأنظمة البيولوجية المعقدة. ومع ذلك، تواجه الشركة تحديًا يتمثل في تطوير طرق تدريب ومجموعات بيانات فعالة لضمان أن تكون النماذج ليست دقيقة فحسب، بل أيضًا موثوقة وغير متحيزة.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment