يمثل البحث المعنون بــ “التقييم البشري الخبير للأفكار البحثية المثيرة للاهتمام باستخدام الرسوم البيانية المعرفية ونماذج اللغة الكبيرة”، والذي نُشر في 27 مايو في أرشيف arXiv مفتوح الوصول المرتبط بجامعة كورنيل في الولايات المتحدة: “إن هذا العمل يعتبر خطوة كبيرة جدا نحو إلهام علمي اصطناعي يمكن أن يحفز التعاون غير المتوقع ويقترح طرقًا مثيرة للاهتمام للعلماء”.

ما كتبه باحثون من معهد ماكس بلانك لعلوم الضوء في ألمانيا، في بحث قدموا فيه “SciMuse”، على إنه أداة ذكاء اصطناعي تولد أفكارًا بحثية متخصصة. “يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي يمكنها الوصول إلى ملايين الأوراق البحثية أن تلهم أفكارًا بحثية جديدة قد لا يتصورها البشر وحدهم”.

ذكر البحث إن “SciMuse” قد “يعزز التعاون والأفكار الجديدة متعددة التخصصات والمثيرة للاهتمام والتي قد تظل غير مستغلة بخلاف ذلك. ومن المؤمل أن يؤدي هذا إلى تعزيز تقدم وتأثير العلم على نطاق واسع” يشمل الدول المتقدمة والنامية.

يزعم المؤلفون في المقدمة أن النمو السريع في عدد الأوراق العلمية المنشورة كل عام يعني أنه “أصبح من الصعب بشكل متزايد على الباحثين اكتشاف أفكار جديدة ومثيرة للاهتمام. هذه الصعوبة أكثر وضوحًا بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن طرق بحثية متعددة التخصصات أو تعاونات، حيث يواجهون بحرًا هائلاً من الأدبيات. قد تقدم الأنظمة الآلية القادرة على استخراج الأفكار من ملايين الأوراق العلمية حلاً”.

كانت هناك دراسات حديثة أخرى على النمط نفسه، بحثت في الطرق التي يمكن بها استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لدعم البحث فيها.

على سبيل المثال، هناك مقال في مارس/آذار من قِبَل باحثين من كلية لندن الجامعية (UCL) بعنوان “دور الذكاء الاصطناعي في توليد البحوث العلمية الأصلية”، كذلك دراسة في أبريل/نيسان من قِبَل KAIST في كوريا، وMicrosoft Research وAuto.ai بعنوان “الوكيل البحثي: توليد أفكار بحثية تفاعلية عبر الأدبيات العلمية باستخدام نماذج لغوية كبيرة”.

أيضا هناك دراسة أخرى صدرت في شهر أبريل من جامعة شنغهاي جياو تونغ والأكاديمية الصينية للعلوم، بعنوان “أس ماب: اكتشاف المعرفة من خلال الرسوم البيانية الأكاديمية”.

تسلط الدراسة الضوء على الفوائد المحتملة للمساعدة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة وإنتاجية البحوث، وتجاوز قراءة وتوليف كميات هائلة من المعرفة لصياغة أفكار البحث، فضلاً عن تصميم وتنفيذ عمليات التحقق التجريبية للأفكار الجديدة.

تستخدم أداة “SciMuse” رسمًا بيانيًا متطورًا للمعرفة مبنيًا على أكثر من 58 مليون بحث علمي لتوليد أفكار بحثية متخصصة عبر واجهة لـ جي بي تي -4 (GPT-4)”

يستنبط الرسم البياني للمعرفة العلاقات بين مفاهيم البحث والمجالات، ويتكون من رؤوس تمثل المفاهيم العلمية. يتم رسم الحواف عندما يظهر مفهومان معًا في عنوان أو ملخص لورقة أكاديمية.

“لا تساعد هذه الرسوم البيانية في رسم خريطة المعرفة الموجودة فحسب، بل إنها تمكن أيضًا من اكتشاف أفكار مفاجئة ومؤثرة من خلال ربط المفاهيم غير المرتبطة سابقًا”، كما تقول الدراسة.

لتقييم مدى إثارة الأفكار التي يولدها الذكاء الاصطناعي، أجرت الدراسة تقييمًا بشريًا واسع النطاق مع أكثر من 110 من قادة مجموعات البحوث من 54 معهدًا لماكس بلانك داخل جمعية ماكس بلانك. من بين الباحثين الـ 110، 104 من معاهد العلوم الطبيعية وستة من معاهد العلوم الاجتماعية.

صنف هؤلاء الباحثون أكثر من 4000 فكرة بحثية متخصصة بناءً على مستوى اهتمامهم. وجدت الدراسة أن 1107 مشروعًا حصلت على مستوى اهتمام مرتفع - ما يقرب من 25٪ من المشاريع - مع تصنيف 394 على أنها مثيرة للاهتمام للغاية.

ذكر المقيمون: “يتيح لنا هذا التقييم فهم العلاقات بين الاهتمام العلمي والخصائص الأساسية لرسم المعرفة. نجد أن التعلم الآلي الموفر للبيانات يمكنه التنبؤ باهتمام البحث بدقة عالية، مما يسمح لنا بتحسين مستوى اهتمام أفكار البحوث الناتجة”.

تم استخدام الارتباطات الواضحة بين خصائص الرسم البياني للمعرفة ومستوى الاهتمام باقتراحات البحوث لتدريب نموذج التعلم الآلي للتنبؤ باهتمام البحوث بناءً على بيانات الرسم البياني للمعرفة فقط. حقق النموذج مستوى عالٍ من الدقة.

إن هذه الأداة يمكنها التنبؤ بمستوى الاهتمام من خلال بيانات الرسم البياني للمعرفة البحتة! وبالتالي، يمكنها توليد اقتراحات أكثر استهدافًا في المستقبل.

قد تكون الجمعيات العلمية الكبيرة ووكالات التمويل الوطنية وأصحاب المصلحة الآخرين مهتمين بتنفيذ منهجيات تتوافق مع “SciMuse”. حيث كتب المؤلفون: “إن الأداة يمكن أن تعزز التعاون والأفكار الجديدة متعددة التخصصات والمثيرة للاهتمام والتي قد تظل غير مستغلة بخلاف ذلك. نأمل أن يؤدي هذا إلى تقدم وتأثير علمي على نطاق واسع”.

إمكانية الاستفادة منها.

قال سمير خلف عبد العال، أستاذ الأبحاث في معهد أبحاث التكنولوجيا الحيوية في المركز القومي للبحوث في القاهرة، مصر، “تمهد الأداة الطريق لتأثير كبير للذكاء الاصطناعي على تطوير المعرفة، مما قد يؤدي إلى توسيع الفجوة العلمية بين الشمال والجنوب العالميين”. ويرجع ذلك إلى عدم توفر جميع الأدبيات الأكاديمية أو قواعد البيانات المتعلقة باكتشاف أفكار البحوث للعامة، وبسبب نقص البنية التحتية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والخبراء في بلداننا النامية.

إن أداة، مثل هذه، هي مثال على التقدم التكنولوجي السريع للذكاء الاصطناعي في الجامعات في البلدان المتقدمة تكنولوجيا وهناك قرصة ملائمة للاستفادة منها في بحوثنا العلمية في وقت يبدو فيه بلدنا العراق ممثلاً تمثيلاً ناقصًا في ثورة الذكاء الاصطناعي ومتخلفًا في سباق أبحاث الذكاء الاصطناعي”.

*www.universityworldnews.com