جوجل ديب مايند و معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يطوّران معًا وكيل الذكاء الاصطناعي CoDaS: يمكنه إجراء الأبحاث العلمية بشكل مستقل، وكتابة الأوراق البحثية في 8 ساعات فقط

الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على الدردشة فقط، بل أصبح الآن قادرًا على إجراء الأبحاث وكتابة الأوراق العلمية بنفسه! أحدثت شركة Google DeepMind ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) ضجة كبيرة في المجتمع الأكاديمي مؤخرًا من خلال تطوير عالم الذكاء الاصطناعي “CoDaS”. يستطيع هذا النظام تحليل بيانات الأساور الذكية لألف شخص وأكثر بشكل مستقل، ويقوم تلقائيًا بتحديد مؤشرات الصحة النفسية مثل “التمرير الليلي المروع” (doomscrolling) كعلامة محتملة للاكتئاب، بالإضافة إلى التحقق من صحة النتائج وكتابة الأوراق العلمية. كانت الدراسات التي تتطلب من الخبراء أكثر من شهر، يمكن لـ CoDaS إنجازها خلال 6 إلى 8 ساعات فقط.
(ملخص سابق: محاضرة هيا: كيف نعزز الكفاءة بمقدار 10 أضعاف باستخدام الذكاء الاصطناعي، وخدمتنا لمليار مستخدم حول العالم)
(معلومات إضافية: أداة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر لم يلاحظها أحد قبل 12 يومًا، حذرت مسبقًا من ثغرة بقيمة 292 مليون دولار في Kelp DAO)

فهرس المقال

تبديل

• بدون توجيه بشري، يكتشف الذكاء الاصطناعي بنفسه أن “التمرير الليلي على الهاتف” يسبب الاكتئاب
• مدمج “آلية التحقق المناهضة”، لمنع الاحتيال والتصدي للأخطاء
• تقليل عبء العمل من 37 يومًا إلى 8 ساعات، واعتمادها من قبل خبراء في اختبار التقييم

مع التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، يتطور دور الذكاء الاصطناعي من مجرد “أداة مساعدة” إلى “باحث علمي مستقل”.

مؤخرًا، أظهرت دراسة مهمة مشتركة بين Google Research وGoogle DeepMind ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء يُدعى CoDaS (عالم البيانات-الاصطناعي)، الذي حقق عملية اكتشاف علمي مستقلة تمامًا. كما قام رواد المجتمع التكنولوجي Wes Roth وSamuel Schmidgall بمشاركة هذا الإنجاز العلمي الرائد على منصة X.

فريق مشترك من Google Research وGoogle DeepMind وMIT قدموا CoDaS، وهو نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء مصمم لإدارة دورة اكتشاف العلامات الحيوية بشكل مستقل، بدءًا من تحليل بيانات المستشعرات القابلة للارتداء الخام، وتوليد الفرضيات، وحتى إجراء التحليل الإحصائي و… https://t.co/KLgxFT4OSq pic.twitter.com/4ursWqeo7l

— Wes Roth (@WesRoth) 20 أبريل 2026

بدون توجيه بشري، يكتشف الذكاء الاصطناعي بنفسه أن “التمرير الليلي على الهاتف” يسبب الاكتئاب

CoDaS هو نظام مخصص لاكتشاف العلامات الحيوية الصحية بشكل مستقل من البيانات الأولية لأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء. تشمل عملية عمله توليد الفرضيات، التحليل الإحصائي، التحقق المناهض، والاستنتاج القائم على الأدبيات، وفي النهاية يمكنه إنتاج مسودة كاملة للأوراق العلمية.

في الاختبارات، قدم فريق البحث لـ CoDaS مجموعة بيانات ضخمة تشمل ما يقرب من عشرة آلاف مشارك، تتضمن بيانات عن النوم، النشاط، معدل ضربات القلب، وعادات استخدام الهاتف. وبدون أي إرشادات بشرية، اكتشف الذكاء الاصطناعي العديد من الخصائص الصحية المهمة، وأبرزها مؤشر نفسي صحي:

اكتشف الذكاء الاصطناعي أن السلوك المفرط في تصفح وسائل التواصل الاجتماعي أو الأخبار السلبية في الليل مرتبط بشكل ملحوظ بشدة الاكتئاب (مع معامل ارتباط ρ = 0.177، p < 0.001، حجم العينة n = 7,497).

والأكثر إثارة للدهشة، أن الذكاء الاصطناعي سمى هذا السلوك بـ “التمرير الليلي المروع” (late-night doomscrolling) بشكل مستقل. بالإضافة إلى الصحة النفسية، نجح أيضًا في تحديد علاقة عكسية بين نسبة الخطوات اليومية إلى معدل ضربات القلب في الراحة، ومرض الأيض (مقاومة الأنسولين).

مدمج “آلية التحقق المناهضة”، لمنع الاحتيال والتصدي للأخطاء

لتجنب أخطاء “وهم العلم” الشائعة أو الاستنتاجات الإحصائية غير ذات معنى، يحتوي CoDaS على آلية تحقق مناهضة (Adversarial Validation) قوية.

على سبيل المثال، عند البحث عن خصائص صحية متعلقة بالأيض، اقترح النظام استخدام “مربع الجلوكوز” للتنبؤ بمقاومة الأنسولين. على الرغم من أن هذا المعادلة تظهر ارتباطًا عاليًا إحصائيًا، إلا أن آلية التحقق في CoDaS اكتشفت على الفور أن هذا مجرد “حجة دائرية” لا معنى لها علميًا، ورفضت بشكل حاسم هذا المميز. عززت هذه الآلية بشكل كبير موثوقية النتائج العلمية وإمكانيتها السريرية.

تقليل عبء العمل من 37 يومًا إلى 8 ساعات، واعتمادها من قبل خبراء في اختبار التقييم

كفاءة وإنتاجية CoDaS قلبت نمط البحث التقليدي رأسًا على عقب. وفقًا للبيانات، مهمة تحليل البيانات الضخمة وكتابة الأوراق التي كانت تتطلب من الخبراء البشريين 37 يوم عمل (شخص-أيام)، يمكن لـ CoDaS إنجازها خلال 6 إلى 8 ساعات فقط.

الأكثر إقناعًا، أن تقييمات الخبراء في اختبار التقييم المجهول أظهرت أن:

• نسبة قبول الأوراق التي أنتجها CoDaS بلغت 86% (أي قبول، تعديل بسيط، أو تعديل كبير).
• بالمقارنة، كانت نسبة رفض الأوراق من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى تتراوح بين 85% و100%.

يثبت هذا البحث كيف يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء أن يحول البيانات القابلة للاستهلاك اليومي من أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء إلى رؤى ذات قيمة سريرية. كخطوة رائدة في مجال “الذكاء الاصطناعي الوكيل” في الصحة الرقمية، يلمح CoDaS إلى عصر جديد من الاكتشاف العلمي بقيادة الإنسان والذكاء الاصطناعي معًا، وقد يكون قد بدأ بالفعل.