«هوش مصنوعی و انقلاب علمی؛ دانشمندان در عصر داده چه نقشی دارند؟»

تحول در علم همواره با تغییر ابزارهای آن همراه بوده است. ابزارهایی که افق مشاهده را گسترش داده‌اند، مرزهای کشف را نیز جابه‌جا کرده‌اند. تلسکوپ، میکروسکوپ و شتاب‌دهنده‌های ذرات، هرکدام نه‌تنها ابزارهایی برای مشاهده، بلکه زبان‌های جدیدی برای توصیف جهان بوده‌اند. امروزه داده‌ها و هوش مصنوعی چنین نقشی را ایفا می‌کنند. داده دیگر صرفاً ماده خام مشاهده نیست؛ بلکه به منبع تولید فرضیه، بازسازی پدیده‌ها و اعتبارسنجی علمی تبدیل شده است. آزمایش علمی که پیش‌تر کنشی مستقیم و تجربی بود، اکنون در قلمروی محاسبه و مدل‌سازی رخ می‌دهد. این تغییر، بازتعریفی عمیق از معنای مشاهده و جایگاه دانشمند در تولید دانش است.

در بسیاری از رشته‌های علمی، آزمایش که سابقاً سرآغاز تحقیق بود، اکنون به مرحله نهایی تبدیل شده است. طبیعت ابتدا در مقیاس دیجیتال بازسازی می‌شود و پژوهشگر به‌جای آزمون فرضیه‌ها در محیط فیزیکی، ابتدا سناریوها و مدل‌ها را در محیط‌های شبیه‌سازی اجرا می‌کند. آزمایشگاه دیگر محل آزمون احتمالات نیست، بلکه مرجع تأیید فرضیات مستخرج از شبیه‌سازی است. پروژه‌هایی مانند «Materials Project»، «EBRAINS» و «Earth-2» نمونه‌هایی از این رویکرد هستند که با شبیه‌سازی‌های دقیق، مسیرهای تحقیق را بهینه کرده و هزینه‌ها را کاهش داده‌اند.

در این الگوی جدید، داده‌ها از ماده خام به زبان و زیرساخت اندیشیدن علمی ارتقا یافته‌اند. مدل‌های هوش مصنوعی مسیرهای تحقیق را پیشنهاد می‌دهند و حتی فرضیه‌هایی را مطرح می‌کنند که پیش‌تر تصور آن‌ها دشوار بود. «دوقلوهای دیجیتال» نیز به‌عنوان آزمایشگاه‌های جدید، رفتار سیستم‌ها را شبیه‌سازی می‌کنند و امکان آزمون سناریوهای مختلف را فراهم می‌آورند. این رویکرد در صنایعی مانند هوافضا، انرژی و کشاورزی کاربرد گسترده‌ای دارد.

با وجود این دستاوردها، حذف تجربه مستقیم با طبیعت ممکن است حس مشاهده و شهود علمی را محدود کند. مدل‌ها با ظاهر دقیق‌شان می‌توانند اطمینان کاذب ایجاد کنند، زیرا همیشه بخشی از واقعیت را ساده‌سازی می‌کنند. دانشمند باید مراقب باشد که مدل‌ها جایگزین قضاوت انسانی نشوند و نقد و سنجش مستدل همچنان در قلب فرایند علمی باقی بماند.

در عصر داده، کشف علمی غالباً پیش از مشاهده و آزمایش رخ می‌دهد. آزمایشگاه دیگر آغازگر فرآیند نیست؛ بلکه مرجع تأیید پیش‌بینی‌های مدل است. دانشمند نیز از نقش آزمایشگر به معمار و ناظر سیستم‌های مدل‌سازی تغییر یافته است. او باید مرز میان واقعیت و بازنمایی را تشخیص دهد و همچنان کنجکاوی و جستجوی حقیقت را حفظ کند. ابزارها تغییر کرده‌اند، اما مسئولیت بنیادی دانشمند ثابت مانده است.