تجربة “AI نيوتن” في جامعة بيركلي

في مختبر بجامعة بيركلي تم اختبار قدرة نموذج ذكاء اصطناعي على استنتاج قوانين الفيزياء من بيانات تجريبية فقط، دون أي معرفة مسبقة بالمجال.

الفكرة الأساسية

• يُعطى النموذج مجموعة من التجارب الفيزيائية (حركة كُرات، انطلاق زنبركات، تفاعلات أخرى) دون أي توجيه أو شرح.
• يُسجَّل موقع الكُرة في أوقات مختلفة (مثلاً الموقع عند الثانية 1، ثم عند الثانية 2، وهكذا).
• يُطلب من النموذج استخراج العلاقة بين المتغيرات من هذه البيانات.

نظام “AI نيوتن”

• الاسم الرسمي للنظام هو AI Newton.
• لا يحتوي على أي معلومات مبدئية عن الفيزياء؛ يعتمد فقط على 46 تجربة تم تسجيلها بدقة.
• التجارب تشمل سقوط كُرات، ارتداد زنبركات، تداخل أجسام، وغيرها من الظواهر التي تُظهر تفاعلات فيزيائية أساسية.

ما استنتجه النموذج

1. قانون السرعة – استخرج معادلة السرعة من تغير الموقع مع الزمن.
2. قانون الكتلة – باستخدام قانون السرعة، استنتج العلاقة بين القوة والكتلة.
3. القانون الثاني لنيوتن – دمج النتائج السابقة لتوليد المعادلة (F = ma).
4. قانون الجاذبية – بناءً على البيانات المتبقية، استنتج صيغة الجاذبية كما فعل نيوتن تاريخيًا.

كل اكتشاف كان خطوة أساسية للخطوة التالية، مما يوضح أن النموذج يبني معرفة متسلسلة من الأساس.

التقنية المستخدمة

• يعتمد “AI نيوتن” على الانحدار الرمزي (Symbolic Regression) لتوليد المعادلات الرياضية من البيانات.
• بالمقابل، النماذج التأسيسية (مثل GPT‑4 أو Claude) تقتصر عادةً على توقع الكلمة التالية ولا تُظهر قدرة مماثلة على استنتاج القوانين الفيزيائية.

ملاحظات إضافية

• التجربة تُظهر أن نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه، من خلال بيانات تجريبية فقط، استنتاج القوانين الفيزيائية بنفس الطريقة التي فعلها نيوتن.
• الفشل الملحوظ للنماذج التأسيسية في هذا النوع من المهام يُعزى إلى اعتمادها على التنبؤ اللغوي بدلاً من استخراج العلاقات الرياضية.

ملخص: تجربة “AI نيوتن” تُثبت أن الذكاء الاصطناعي القائم على الانحدار الرمزي قادر على استنتاج القوانين الفيزيائية من بيانات تجريبية بحتة، وهو ما يختلف جذريًا عن أسلوب النماذج اللغوية التقليدية.