الذكاء الاصطناعي ولماذا لم يعد علماء الفلك ينظرون من خلال التلسكوب

عندما كنت طفلاً ، أتيحت لي الفرصة لاستخدام تلسكوب فولكس الذي يبلغ طوله مترين في Siding Spring ، أستراليا. أتذكر أنها كانت تجربة مثيرة للغاية أن أرى التلسكوب يتحرك عبر كاميرا ويب حية. كنت أدخل إحداثيات السماء ، وفي غضون دقيقة كان التلسكوب يميل ببطء نحو الجسم. كنت أتطلع إلى أن أصبح عالمة فلك وقضاء ليالٍ لا حصر لها في مواقع التلسكوبات الحقيقية – هاواي ، تشيلي ، إسبانيا ، هذه كلها أماكن بها تلسكوبات قوية أردت استخدامها يومًا ما.

لكنني لم أكن أعلم أن عصر الملاحظات اليدوية يقترب من نهايته.

حدثت تجربتي البحثية المهنية الأولى عندما تم تعييني كمتدرب في مرصد لاس كومبريس ، ومقره في سانتا باربرا ، كاليفورنيا ، مسقط رأسي. على الرغم من أنه يسمى مرصدًا ، إلا أنه لا يوجد تلسكوب موجود بالفعل هناك. تشتمل Las Cumbres على أكثر من 30 أداة حول العالم ، وتتمثل مهمتها في وجود تلسكوب دائمًا في الظلام ، وجاهزًا لإجراء الملاحظات في جميع الأوقات.

نظام التلسكوب الخاص بهم مبسط للغاية وهو مثال ممتاز لكيفية عمل الملاحظات الفلكية اليوم. جميع التلسكوبات يتم التحكم فيها بواسطة الروبوت ، ولا تتطلب أي تدخل بشري تقريبًا باستثناء بعض المهندسين المسؤولين عن صيانة الأجهزة. يتم أيضًا التحكم في الجدولة آليًا ، وبينما قد يطلب علماء الفلك عمليات رصد خلال ليالٍ معينة ، يتم في النهاية حجز الملاحظات والتحكم فيها بواسطة نظام آلي مبرمج لتحديد أفضل الأهداف ، بناءً على توفر الأداة وظروف الطقس في جميع المواقع ؛ تحليل يستغرق بضع ثوان.

لقد أصبح من النادر بشكل متزايد أن يقوم علماء الفلك بزيارة المواقع وإجراء ملاحظات فعلية ، لأن التحكم اليدوي في التلسكوبات ، عند الضرورة ، غالبًا ما يتم عن بُعد من المنزل المريح ؛ ويتم كل التعاون ببساطة عن طريق التكبير. لقد ولت أيام إدوين هابل ، الذي عاش بالفعل لفترات طويلة على الجبل ، يراقب ليلًا بعد ليلة ، ويجمع لوحات البيانات واحدة تلو الأخرى.

بينما أعتقد أنه من المحزن بعض الشيء أن مثل هذه الأيام قد ولت ، إلا أن هناك جانبًا مضيئًا في كل ذلك. مع التقدم التكنولوجي في أجهزة التلسكوب وقدرات البرمجيات ، أصبح من الضروري مراجعة وتبسيط عملية المراقبة. لم يكن لدينا خيار آخر ، لأن الإنسان عرضة للخطأ ، نعم ، لكنه يحتاج أيضًا إلى النوم والأكل والتواصل الاجتماعي ، بينما يمكن للآلة أن تعمل بلا توقف لعقود من الزمن طالما أنها مزودة بالكهرباء. بصفتي عالم فلك ، فإنني أقدر العلم قبل كل شيء ، وسأختار بكل سرور زيادة في جودة البيانات على القدرة على العيش على جبل والقيام بالمراقبة اليدوية ، مهما كانت غامضة وحالمة كما كان يمكن أن تكون.

تم استخدام التعلم الآلي كأداة لتحسين الإجراءات اليدوية منذ القرن العشرين ، في الواقع قال زملائي دائمًا مازحًا أن نظام البريد USPS يستخدم التعلم الآلي منذ الستينيات للمساعدة في فرز البريد ، بحيث أصبح علماء الفلك مؤخرًا يقدرون تطبيقه في مجالنا بسبب انتقال البيانات الضخمة الذي نجد أنفسنا فيه. سينتج تلسكوب جيمس ويب ، على سبيل المثال ، بيانات أكثر مما سيكون من الممكن فحصه بصريًا. هناك صور اليوم لن يراها أي شخص في هذا العالم على الإطلاق ، ومع دخول التلسكوبات الجديدة في الخدمة في السنوات القادمة ، ستندرج المزيد من الصور في فئة البيانات التي يتم فحصها فقط بواسطة أجهزة بلا عواطف.

باختصار ، التعلم الآلي هو استخدام حساب التفاضل لتحديد الأنماط المثلى في البيانات عالية الأبعاد. صورة 50 × 50 بكسل ، على سبيل المثال ، يمكن تمثيلها في مساحة 2500 بعد. ولكن ما هي هذه “الأنماط المثلى” التي تحددها الآلة؟ لسوء الحظ ، لا توجد إجابة على هذا. حقًا ، غالبًا ما يُعتبر التعلم الآلي فنًا غامضًا. حتى لو تمكنا من تصور الاتصالات التي أجراها محرك التعلم الآلي الخاص بي ، فسيكون ذلك بلا جدوى ، لأننا في النهاية لم نكن لنكتشف ذلك. إن الارتباطات التي وجدتها الآلة من خلال العديد من التكرارات معقدة للغاية بحيث يتعذر على عقولنا فهمها. إنه حقًا صندوق أسود – البيانات قادمة ، ولا نعرف ما هي الروابط التي تعلمتها الآلة أثناء التدريب ، لكن النتائج الجيدة تظهر ونحن سعداء.

بصفتنا علماء فلك ، نستخدم التعلم الآلي للتعرف على الأشياء وتنبؤات الإشارات وحتى كأداة لإدارة أجهزتنا. سيستغرق الأمر مني كل حياتي لتفقد مليوني جسم فلكي ، لكن لدي خوارزمية التعلم الآلي التي فعلت ذلك من أجلي في أقل من 30 دقيقة. أدت هذه التطورات إلى إنشاء أنظمة وساطة تأخذ البيانات من التلسكوب ، وتطبق التعلم الآلي لتمييز كائنات معينة ، ثم تنقل المعلومات إلى فرق علمية مهتمة بظاهرة معينة.

سوف تمر الكثير من بيانات القرن المقبل دون أن يلاحظها أحد ، حتى بمساعدة برامج التعلم الآلي لدينا ؛ لكن أعتقد أن هذا شيء جميل – يمكن لأي شخص القيام بعلم الفلك بمجرد تنزيل البيانات العامة من أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم. نحن بحاجة إلى كل المساعدة التي يمكننا الحصول عليها ، لأنه في حين أن التعلم الآلي مفيد للغاية ، فإنه في حالته الحالية لا يزال لا يمكن مقارنته بالعيون والأدمغة التي نمتلكها ، وهي ليست كذلك. ليس هناك ما يكفي.

دانيال جودينز طالب دكتوراه في علم الفلك بجامعة ولاية نيو مكسيكو. يمكن الوصول إليه عند godines@nmsu.edu.

Fajar Fahima

“هواة الإنترنت المتواضعين بشكل يثير الغضب. مثيري الشغب فخور. عاشق الويب. رجل أعمال. محامي الموسيقى الحائز على جوائز.”