الذكاء الاصطناعي (AI) يحدث ثورة في المجتمع العلمي من خلال تقديم أدوات مبتكرة تساعد الباحثين في مراحل مختلفة من دراستهم. تم استخدام قدرات التحليل لـ AI بشكل متزايد في الأكاديميات، حيث تقوم شركات التكنولوجيا حول العالم بتطوير حلول تدمج بسلاسة في كل خطوة من سير البحث.
لدى العلماء الآن الوصول إلى أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل TLDR لتلخيص ورقات الدراسة، وقواعد بيانات جغرافية لتحديد الثغرات في البحث، ومحركات الإجماع لاكتشاف تحليلات الخبراء، ومنصات مثل HeyScience لتيسير مراجعة الأقران. لقد نالت هذه التطورات اهتمام المستثمرين بشكل كبير، حيث تم الحصول على تمويل بارز من قبل شركات البدء في مجال الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، قامت الشركة Elicit بجمع 9 ملايين دولار بعد فترة قصيرة من إطلاقها لنظام سير البحث. بالمثل، نجحت شركة NobleAI المقرة في كاليفورنيا في تأمين 17 مليون يورو لتعزيز منصتها لعلوم المواد وتركيب المواد الكيميائية.
كما تظهر الشركات الأوروبية المنافسة، حيث جمعت الشركة المقرة في أوسلو Iris 7.6 مليون يورو في جولة تمويل. المنتج الرئيسي لشركة Iris هو محرك ذكاء اصطناعي يمرر من خلال الأدبيات الأكاديمية، مما يمكّن الباحثين من تحديد المعلومات ذات الصلة بسرعة عبر وثائق متعددة، من خلال تقليل بشكل كبير الجهد المطلوب تقليديًا لمثل هذه المهام.
تستفيد منصة Iris مجموعة واسعة من المستخدمين تتراوح من الأكاديميين إلى العملاء الشركات مثل Materiom والهيئة الفنلندية للطعام، الذين يستفيدون من التكنولوجيا لأغراض استراتيجية مثل السيطرة على إنفلونزا الطيور من خلال الرؤى القائمة على البيانات.
تؤكد الرئيس التنفيذي لشركة Iris، أنيتا شول آبلدغارد، أن أدواتهم ذات الذكاء الاصطناعي تمكن من البحث السريع في أعداد هائلة من الأبحاث للعثور على المعلومات ذات الصلة عند تقاطع المجالات المتخصصة، وهو تحليل كان من المفترض أن يستغرق شهورًا يدويًا.
مواجهة نزعة الذكاء الاصطناعي نحو إنتاج عدم الدقة الواقعية، التي ظهرت في برنامج Galactica المثير للجدل الذي أطلقته Meta وأوقفته سريعًا بسبب إنتاج نصوص وهمية من طرف الذكاء الاصطناعي، يتميز منصة Iris بالاعتماد على الرسومات العقلية، وخرج البيانات، واختبارات تشابه السياق لضمان دقة محتواها.
ملتزمة بتوفير الدقة، يعمل خبراء Iris أيضًا على تخصيص دقة محتوى مخرجاتهم الخاصة بالذكاء الاصطناعي باستخدام التحقق من القواعد المنظمة ومماثلات المصدر في الحياة الواقعية. تؤكد آبلدغارد أهمية هذه “المراسي الواقعية”، حيث تعتبر الأسس الدقيقة ذات أهمية قصوى في البحث. تتطلع Iris أيضًا إلى توسيع أدواتها لمساعدة الباحثين في التنقل في عالم المعلومات بأقصى درجة من النزاهة الواقعية.
الأسئلة والأجوبة الرئيسية:
ما هي بعض الطرق الرئيسية التي يتم بها تطبيق الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتلخيص أوراق البحث، وتحديد الفجوات في البحث، واكتشاف تحليلات الخبراء، وتيسير مراجعة الأقران، واستخراج المعلومات من الأدبيات الأكاديمية.
ما هي التحديات أو الجدل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟
إحدى التحديات الرئيسية تتمثل في ضمان دقة وواقعية محتوى الذكاء الاصطناعي المولّد، كما هو موضح في الجدل المحيط ببرنامج Galactica من Meta، الذي أنتج نصوص وهمية. الحفاظ على النزاهة الواقعية لمخرجات الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية، خاصة في البحوث.
مزايا الذكاء الاصطناعي في البحوث العلمية:
– يوفر الوقت من خلال تحليل الأدبيات الواسعة بسرعة.
– يحدد الفجوات في البحث بكفاءة أكبر من الطرق اليدوية.
– ييسر التعاون والمراجعة النظرية بشكل أوسع وأكثر فعالية.
– يوفر أدوات لفهم والتحكم الأفضل في المسائل العالمية مثل إنفلونزا الطيور.
عيوب الذكاء الاصطناعي في البحوث العلمية:
– الإمكانية العالية لإنتاج معلومات غير موثوقة أو غير دقيقة.
– الحاجة للتحقق المستمر ضد قواعد المعرفة المنظمة والبيانات الحقيقية.
– الاعتماد المحتمل على أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من دور الصدفة والبصيرة الفردية في الاكتشاف.
روابط ذات صلة:
– للمزيد من المعلومات حول أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، قم بزيارة AI.org.
– لاستكشاف المزيد حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، تفضل بزيارة DeepMind.
– لمعرفة المزيد حول تحسينات علم المواد وتركيب المواد الكيميائية بدفع من الذكاء الاصطناعي، توجّه إلى IBM Watson Health.
يرجى ملاحظة أن عناوين الويب المذكورة هنا تستخدم لأغراض توضيحية. تأكد من صحة الروابط والمحتوى قبل إضافتها، من خلال الوصول إلى المواقع الإلكترونية يدوياً.