الذكاء الاصطناعي (AI) يقوم بثورة في المجتمع العلمي عن طريق تقديم أدوات مبتكرة تساعد الباحثين في مراحل مختلفة من دراستهم. إن قدرة الذكاء الاصطناعي التحليلية تستخدم بشكل متزايد في الأوساط الأكاديمية، حيث تعمل شركات التكنولوجيا حول العالم على صياغة حلول تدمج بسلاسة في كل خطوة من سير البحث.
يمتلك العلماء اليوم الوصول إلى أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل TLDR لتلخيص أوراق الدراسة، وقواعد بيانات جغرافية لتحديد الثغرات البحثية، ومحركات الإجماع لاكتشاف رؤى الخبراء، ومنصات مثل HeyScience لتسهيل التحكيم النظري. لقد أثارت هذه التقدمات اهتماما كبيرا من المستثمرين، حيث حصلت الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على تمويل بارز.
على سبيل المثال، جمعت الشركة Elicit مبلغا ضخمًا بلغ 9 ملايين دولار قليلًا بعد إطلاقها لنظامها لسير البحث. بالمثل، حصلت شركة NobleAI الناشئة في كاليفورنيا على 17 مليون يورو لتعزيز منصتها في مجال علوم المواد وتخليق المواد الكيميائية.
كما يظهر نظراؤهم الأوروبيون، حيث جمعت شركة Iris الواقعة في أوسلو 7.6 ملايين يورو في جولة جديدة للتمويل. المنتج الرئيسي لشركة Iris هو محرك ذكاء اصطناعي يفحص المراجع الأكاديمية، مما يمكن الباحثين من تحديد المعلومات ذات الصلة بسرعة عبر مستندات متعددة، مما يقلل بشكل كبير من الجهد المطلوب تقليديا لمثل هذه المهام.
منافع منصة Iris تعود لفئة واسعة من المستخدمين من الأوساط الأكاديمية إلى العملاء الشركات مثل Materiom والهيئة الفنلندية للأغذية، الذين يستفيدون من التقنية لأغراض استراتيجية مثل السيطرة على إنفلونزا الطيور من خلال البصائر المستندة إلى البيانات.
تؤكد الرئيس التنفيذي لشركة Iris، آنيتا شوول أبيلدغارد، أن أدواتهم الذكية بالذكاء الاصطناعي تمكن من البحث السريع في أعداد ضخمة من المقالات البحثية للعثور على المعلومات المناسبة في تقاطع المجالات المتخصصة، تحليل يمكن أن يستغرق أشهرًا بالطريقة اليدوية.
إيجاد حلول لميل الذكاء الاصطناعي نحو إصدارات غير صحيحة فعليا تمثل تحديا – كما تبدو في برنامج غالاكتيكا الذي أطلقته شركة ميتا وأوقفته بسرعة بسبب إنتاج نصوص AI غير منطقية. Iris تتميز بتوظيف الرسوم المعرفية واستخراج البيانات واختبارات تشابه السياق لضمان دقة محتواها.
إن الالتزام بتوفير الدقة عملية أساسية، و Iris تعمل أيضًا على تعزيز دقة المحتوى الذي تقدمه من خلال التحقق منه ضد القواعد المعرفية المنظمة وتشابه المصادر الحقيقية. أبيلدغارد تؤكد على أهمية هذه الأسس الحقيقية، حيث أن الأسس الدقيقة تمثل أهمية قصوى في البحث. Iris تسعى لتوسيع مجموعة أدواتها لمساعدة الباحثين على الملاحة في الساحة المعلوماتية بأعلى درجات النزاهة الواقعية.
الأسئلة الرئيسية والإجابات:
ما هي بعض الطرق الرئيسية التي يتم بها تطبيق الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟
يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتلخيص أوراق البحوث، وتحديد الثغرات البحثية، واكتشاف رؤى الخبراء، وتيسير التحكيم النظري، واستخراج المعلومات من الأدبيات الأكاديمية.
ما هي التحديات أو الجدل المرتبط بالذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟
أحد التحديات الرئيسية تتمثل في ضمان دقة وصحة محتوى الذكاء الاصطناعي المُنتج، كما تُظهره الجدلية المحيطة ببرنامج غالاكتيكا الذي أطلقته ميتا وأوقفته بسرعة بسبب إنتاج نصوص غير منطقية بواسطة AI. الحفاظ على إنتاج الذكاء الاصطناعي بشكل دقيق هو أمر أساسي، خاصة في البحث.
مزايا الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي:
– يوفر الوقت عن طريق تحليل وتلخيص الكميات الضخمة من الأدبيات بسرعة.
– يحدد الثغرات البحثية بكفاءة أكبر من الطرق اليدوية.
– ييسر التعاون والتحكيم النظري بشكل أوسع وأكثر فعالية.
– يقدم أدوات لفهم والتحكم بالقضايا العالمية مثل إنفلونزا الطيور.
العيوب الذاتية للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي:
– الإمكانية في توليد معلومات غير موثوقة أو غير دقيقة.
– الحاجة المستمرة للتحقق ضد القواعد المعرفية المنظمة والبيانات الواقعية.
– الاعتماد المحتمل على أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من دور الصدفة والتطلعات الفردية في الاكتشاف.
روابط ذات صلة:
– للمزيد من المعلومات حول أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، قم بزيارة AI.org.
– لاستكشاف المزيد عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، قم بزيارة DeepMind.
– للحصول على رؤى حول تحسينات العلوم التطبيقية وتخليق المواد الكيميائية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، قم بزيارة IBM Watson Health.
يرجى ملاحظة أن عناوين الويب المقدمة هنا هي لأغراض توضيحية. قبل إضافة محتوى أو روابط واقعية، تأكد من صحة الروابط عن طريق الوصول إلى المواقع يدويا.