دور الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

عناصر الموضوع

1- دور الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي الأكاديمي

2- دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز البحث العلمي

3- ماهي تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟

4- أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

تتجلى أهمية أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي من خلال قدرتها على تصنيف البيانات، مما يسهل استكشاف أساليب الذكاء الاصطناعي القابلة للتطبيق في تحليل البيانات، مثل نماذج الشبكة العصبية. كما تساهم هذه الأدوات في فلترة البيانات وتنظيمها وتقسيمها إلى مجموعات واضحة وسهلة الفهم.

1- دور الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي الأكاديمي

أدخل الذكاء الاصطناعي تغييرات جذرية في الأوساط الأكاديمية، حيث أحدث ثورة في أساليب البحث وتوليد المعرفة وتقديم التعليم. فما هو تأثير دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في هذه الأوساط على تحسين نتائج الأبحاث الأكاديمية؟

تُعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إحدى الأدوات المتاحة من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي، والتي تتيح فهم وتحليل اللغة البشرية بشكل أكثر فعالية.[1]

استخدم حاسوبك لأداء إحدى المهام التالية:

• تصنيف النصوص الأكاديمية وفقًا للموضوع أو الفئة.
• تحليل النصوص الأكاديمية واستخراج المعلومات الأساسية منها.
• فهم النصوص العلمية بلغات متعددة وتقديم تحليلات دقيقة ومفيدة.
• تحسين جودة أبحاثك وتحليلاتك اللغوية والإحصائية.
• تعزيز فهمك للمحتوى الأكاديمي المنشور وتلخيصه للوصول إلى النقاط الرئيسية بسرعة.

تصنيف وتحليل البيانات

تظهر أهمية أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي من خلال مساعدتها لك في تصنيف البيانات لتحقيق الأهداف التالية:

• استكشاف أساليب الذكاء الاصطناعي القابلة للتطبيق في تحليل البيانات، مثل نماذج الشبكة العصبية.
• فلترة البيانات وتنظيمها وتقسيمها إلى مجموعات واضحة.
• المساعدة في تحليل البيانات والوصول إلى النتائج من خلال منحنيات سهلة القراءة.
• اكتشاف وتصحيح الشذوذات في عمليات تصنيف وتحليل البيانات السابقة.
• استكشاف المجالات والقضايا الممكن دراستها بناءً على البيانات المتاحة.

توليد المحتوى

• تساهم أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث الأكاديمي من خلال توليد محتوى ذكي ومتجدد يتماشى مع أهداف بحثك عبر:
  إنتاج مواد تعليمية مخصصة تتماشى مع أهداف البحث من خلال إجراء تحليل دقيق للسلوكيات والاحتياجات.
• جمع الموارد التعليمية اللازمة والمناسبة لأغراض البحث عبر تجميعها بشكل فعّال.
• تعديل المحتوى ليتناسب مع احتياجاتك كباحث علمي، وضمان توافقه مع الأسلوب والمنهج الذي تتبعه في دراستك.

تحليل البيانات والمعلومات وفقاً للمعايير المتاحة.

تحليل الصور والفيديو

• من المؤكد أنك ستحتاج إلى استخدام صور وفيديوهات لدعم بحثك العلمي، ويعتبر الذكاء الاصطناعي أداة مثالية لذلك، حيث يساعدك في:
• تحسين تحليل البيانات واكتشاف الأنماط والاتجاهات التي قد يصعب على الباحثين البشريين ملاحظتها، مما يتيح لك استخلاص استنتاجات أكثر دقة.
• التعرف بدقة على الكائنات الموجودة في الصور ومقاطع الفيديو، وهو ما يعد مفيداً بشكل خاص في مجالات البحث الطبي وتحليل صور الأقمار الصناعية.
• إجراء نسخ آلي للمحتوى الصوتي من مقاطع الفيديو، مما يسهل عليك البحث عن البيانات وتحليلها، ويوفر الوقت والجهد.
• تلخيص المحتوى واستخراج المعلومات الأساسية، مما يتيح لك الحصول على ملخصات موجزة دون الحاجة لمشاهدة الفيديو بالكامل.

تلخيص الكتب باستخدام الذكاء الاصطناعي

يُعتبر تلخيص الكتب بواسطة الذكاء الاصطناعي مجالًا مهمًا في البحث الأكاديمي، حيث يسهم في تسريع الوصول إلى المعرفة والمعلومات بشكل أكثر فعالية. يُعَد استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا السياق تقدمًا ملحوظًا يعزز من قدرة الأفراد على نقل المعرفة والتعلم بشكل أفضل.

يعتمد الذكاء الاصطناعي على تطوير أنظمة ذكية تستخدم تقنيات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة لاستخراج الملخصات من الكتب والدراسات الأكاديمية. يتيح هذا الأسلوب للباحثين الحصول على معلومات هامة دون الحاجة إلى قراءة النصوص بالكامل.

ومع تقدم التحليل اللغوي والتفاعل بين الإنسان والآلة، أصبح من السهل إنتاج ملخصات دقيقة ومحتوى واضح يسهم في تسهيل عمليات البحث والدراسة.

 بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم رؤى جديدة وتحليلات متقدمة تُستخدم في تطوير الأفكار وزيادة فهم الموضوعات الأكاديمية المتنوعة.

2- دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز البحث العلمي

يتزايد دور المتخصصين في مجال المكتبات والمعلومات في الوقت الراهن، حيث يسعون لتوحيد الجهود لجعل المعرفة أكثر سهولة ويسرًا، وتعزيز الفهم من خلال مناقشات قائمة على الأدلة العلمية حول القضايا الرئيسية التي نواجهها في عصرنا الحالي.

يتركز هذا الجهد على سد الفجوة المعرفية والاستفادة من الثورة التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي، بما يخدم مجتمع المعلومات بشكل عام وميدان البحث العلمي بشكل خاص.

لذا، تم إدخال واستثمار تقنيات الذكاء الاصطناعي في الأنشطة المختلفة لتحقيق الأهداف الثلاثة المتمثلة في التدريس، البحث العلمي، وخدمة المجتمع.

تهدف هذه الدراسة إلى التعرف على أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن الاستفادة منها في عملية البحث العلمي، واستكشاف السبل الممكنة للاستفادة من تلك الأدوات.

كما تسعى الدراسة إلى التعرف على أبرز التحديات التي تواجه أعضاء هيئة التدريس والباحثين في تخصص المكتبات والمعلومات فيما يتعلق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والاستفادة منها في ميدان البحث العلمي.

اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي، واستخدمت الاستبيان الإلكتروني كأداة لجمع البيانات المتعلقة بالبحث. تكونت عينة الدراسة من 47 عضوًا، تمثل جميع أفراد الكادر الأكاديمي المتخصص في مجال المكتبات والمعلومات.

توصلت الدراسة إلى العديد من النتائج، أبرزها أن التعلم الذاتي كان الأكثر شيوعًا بين طرق اكتساب المعرفة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث بلغت نسبته 47.9% من إجمالي اختيارات أفراد العينة. كما أظهرت النتائج أن أهم أداة للذكاء الاصطناعي المستخدمة في البحث عن مصادر المعلومات والحصول عليها هي Google Scholar، بنسبة 54.7% من أفراد العينة. بالإضافة إلى ذلك، كانت من بين أهم أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في البحث داخل الملفات والنصوص هي Data Search، حيث بلغت نسبتها 47.2% من أفراد العينة، إلى جانب نتائج أخرى.[2]

3- ماهي تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟

منذ أن بدأ الذكاء الاصطناعي في التأثير على مجال البحث العلمي، أصبح بإمكان الباحثين إجراء التجارب وتحليل البيانات بسرعة ودقة وكفاءة أعلى بكثير من السابق.

لذا، بات من الضروري أن يكون كل باحث على دراية بهذه التطبيقات ليتمكن من الاستفادة منها، بغض النظر عن مجال بحثه. وفيما يلي بعض التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي:

تحليل البيانات واكتشاف الأنماط:

أصبحت خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل كميات ضخمة من البيانات العلمية بسرعة ودقة عالية.

 وتعتبر هذه القدرة ذات أهمية خاصة في مجالات مثل علم الجينوم، وعلم البروتينات الوراثية، واكتشاف الأدوية، حيث يمكن للباحثين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط والمؤشرات الحيوية التي قد تغفلها الأساليب التقليدية في التحليل.

اكتشاف الأدوية وتطويرها:

يلعب الذكاء الاصطناعي اليوم دورًا حيويًا في تسريع عمليات اكتشاف الأدوية وتطويرها، وذلك من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي القادرة على تحليل قواعد بيانات ضخمة للمركبات الكيميائية، والتنبؤ بخصائصها، وتحديد الأدوية المحتملة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة تأثيرات المركبات الدوائية على الأنظمة البيولوجية، مما يسهم في تصميم أدوية أكثر أمانًا وفعالية.

الطب الدقيق:

يتيح الذكاء الاصطناعي اتباع نهج مخصص في الرعاية الصحية من خلال تحليل البيانات الفردية للمرضى، بما في ذلك المعلومات الجينية، التاريخ الطبي، وأسلوب الحياة.

أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي قادرة على التنبؤ بسهولة بالمخاطر الصحية المحتملة بناءً على التاريخ المرضي، بالإضافة إلى تقييم احتمالية استجابة الجسم للعلاج، وتقديم استراتيجيات العلاج المثلى.

كل ذلك يساعد الأطباء في تصميم علاجات مخصصة لكل مريض، مما يسهم في تحسين النتائج الصحية.

معالجة الصور والإشارات:

تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل وتفسير الصور والإشارات في مجالات علمية متنوعة.

 على سبيل المثال، في علم الفلك، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف وتصنيف الأجرام السماوية، وتحديد الأنماط في البيانات الفلكية، والمساهمة في اكتشاف الكواكب الخارجية. وفي مجال التصوير الطبي، يُساعد الذكاء الاصطناعي في تفسير الصور الناتجة عن الرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية والأشعة السينية، مما يسهم في تشخيص الأمراض وتخطيط العلاج.

الروبوتات والأتمتة:

تزداد استخدامات الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي، حيث تستطيع هذه الروبوتات تنفيذ مهام متكررة، والتعامل مع المواد الخطرة، وإجراء التجارب بدقة متناهية.

كما تساهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تمكين الروبوتات من التعلم من محيطها والتكيف مع الظروف الجديدة، مما يساعد العلماء في إنجاز المهام البحثية المعقدة.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP):

تتيح تقنيات معالجة اللغات الطبيعية للباحثين استخراج معلومات قيمة من المؤلفات العلمية وبراءات الاختراع والأوراق البحثية في ثوانٍ قليلة.

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل النصوص وتلخيصها، واستخراج البيانات المهمة، وتحديد العلاقات بين المفاهيم العلمية المختلفة. وهذا يساعد العلماء على متابعة أحدث الأبحاث، وتحديد الفجوات المعرفية، وتوليد فرضيات جديدة.

المحاكاة والنمذجة:

يتمتع الذكاء الاصطناعي بقدرة على محاكاة الظواهر العلمية المعقدة، مما يسهم في فهم العمليات الطبيعية والتنبؤ بالنتائج. على سبيل المثال، في مجال علوم المناخ، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي محاكاة أنماط المناخ، والتنبؤ بالظواهر الجوية، وتقييم تأثير العوامل البيئية.

 وفي مجال الفيزياء، يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة تفاعلات الجسيمات والمساهمة في تطوير نظريات جديدة.

الاكتشاف العلمي وتوليد الفرضيات:

يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم العلماء في توليد فرضيات جديدة وتصميم التجارب من البداية إلى النهاية.

من خلال تحليل البيانات المتاحة، تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد العلاقات بين المتغيرات واقتراح اتجاهات بحثية جديدة. وهذا لا يسرع فقط من عملية البحث، بل يفتح أيضًا آفاقًا جديدة للاستكشاف العلمي.[3]

4- أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

توجد مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة لدعم الباحثين في مهامهم. إليك أفضل 6 أدوات يمكنك الاستفادة منها:

Scite Assistant

تعتبر أداة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تهدف إلى مساعدة الباحثين في العثور على الأدبيات العلمية وقراءتها وفهمها.

 كما أنها قادرة على استخراج المعلومات الأساسية تلقائيًا من الأوراق البحثية، مثل سؤال البحث، والأساليب، والنتائج، والاستنتاجات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد الباحثين في تحديد الأوراق البحثية ذات الصلة بمجال دراستهم ومتابعة تقدمهم.

Consensus

أداة هي محرك بحث يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يهدف إلى مساعدة الباحثين في العثور على الأوراق البحثية ذات الصلة. تعتمد هذه الأداة على تقنيات التعلم الآلي لتحديد الأوراق التي قد تكون مرتبطة بسؤال بحثي معين، حتى وإن لم تتضمن نفس الكلمات الرئيسية. كما تقدم ملخصات لكل ورقة بحثية، مما يسهل تقييم أهميتها.

أما Elicit، فهي واحدة من الأدوات المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي للبحث العلمي، حيث تلهم الباحثين بالأفكار وتساعدهم في عملية البحث والكتابة. تستطيع هذه الأداة توليد الأفكار، والعثور على المعلومات ذات الصلة، والمساعدة في بناء الأدلة العلمية، بالإضافة إلى إمكانية إنشاء العروض التقديمية والمُلصقات.[4]

ChatGPT

أصبحت معروفة كروبوت محادثة يقوم بالبحث على الإنترنت للإجابة على الأسئلة. ومع ذلك، فإن أبرز ميزاتها تكمن في قدرتها على فحص الأوراق البحثية في ثوانٍ معدودة، وتقديم ملخص شامل لمحتوى هذه الأوراق، بالإضافة إلى الإجابة عن أي استفسار يتعلق بمحتواها. يمكن أيضًا استخدامها لمقارنة الأوراق البحثية وتحليل كل منها لتحديد مدى عمق وتعقيد مناقشتها للموضوع البحثي.

على الرغم من القدرات الفريدة للذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي، فإن استخدامه في هذا السياق ليس بالأمر السهل، حيث يتطلب تخطيطًا دقيقًا وتنفيذًا وتقييمًا ومراجعة مستمرة. لذا، سنقدم بعض الإرشادات العامة وأفضل الممارسات للباحثين الذين يرغبون في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في مشاريعهم العلمية.

• تحديد المشكلة والهدف:

• الخطوة الأولى في تطبيق الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي تتمثل في تحديد المشكلة بوضوح والهدف المراد تحقيقه. سيساعدك ذلك في تضييق نطاق بحثك، وتحديد مصادر البيانات والأساليب المناسبة، وصياغة معايير التقييم التي ستستخدمها لتقييم النتائج النهائية. إليك بعض الأسئلة التي يمكنك طرحها على نفسك:
• ما هو السؤال أو الفرضية العلمية التي ترغب في اختبارها أو الإجابة عليها؟
• ما هي النتائج أو التأثيرات المتوقعة لمشروعك؟
• ما هي الأساليب الحالية المتاحة لحل هذه المشكلة؟ وما هي القيود أو التحديات التي تواجه استخدامها؟
• كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في التغلب على هذه القيود أو التحديات؟ وما هي الفوائد المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هذه الحالة؟
• ما هي المخاطر أو العيوب المحتملة المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يمكنك التعامل معها؟

• اختيار البيانات والأسلوب

• الخطوة التالية هي اختيار البيانات والأسلوب الذي ستتبعه في مشروعك. تعتبر البيانات بمثابة الوقود للذكاء الاصطناعي، لذا فإن اختيار البيانات المناسبة يعد أمرًا حيويًا لنجاح مشروعك. يجب أن تأخذ في الاعتبار الجوانب التالية:
• التوفر: هل لديك بيانات كافية تتعلق بمشكلتك؟ أين يمكنك العثور عليها؟ كيف يمكنك الوصول إليها؟ هل تحتاج إلى جمع بيانات جديدة أم يمكنك الاكتفاء بالبيانات المتاحة بالفعل؟
• الجودة: هل البيانات التي لديك موثوقة ودقيقة وصالحة ومتسقة وذات صلة بمشكلتك؟ كيف يمكنك التأكد من جودتها؟ هل تحتاج إلى معالجتها مسبقًا، أم أنها جاهزة للاستخدام مع أدوات الذكاء الاصطناعي وانتظار النتائج؟
• الأخلاق: هل البيانات التي تستخدمها تتسم بالأخلاقية والقانونية وتحترم الخصوصية والأمان؟ هل تحتاج إلى الحصول على موافقة أو إذن من أصحاب البيانات أو الأفراد المعنيين؟

• تنفيذ الحل وتقييمه

الخطوة الثالثة تتعلق بتنفيذ الحل الذي قمت بتصميمه لمشروعك وتقييمه. يجب أن تأخذ في اعتبارك أن هناك العديد من أساليب الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها في البحث العلمي، مثل التعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق (DL)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر (CV)، والتعرف على الكلام (SR)، والنماذج التوليدية (GM)، والتعلم المعزز (RL)، وغيرها. كل نوع من هذه الأساليب له نقاط القوة والضعف والمزايا والعيوب الخاصة به. لذا، من الضروري إجراء بعض الأبحاث الأساسية لتحديد الطريقة الأكثر ملاءمة لمشكلتك.

بعد اختيار الأسلوب المناسب وبدء استخدام الأداة الملائمة، يجب عليك اختبار الحل للتحقق من دقته ومقارنته وتحليله. ينبغي أن تأخذ في الاعتبار الجوانب التالية:

• الأدوات:

الأدوات اللازمة لتنفيذ الحل الخاص بك ولغات البرمجة والأطر والمكتبات والمنصات والبيئات التي يجب عليك استخدامها.

• الموارد:

الموارد المطلوبة لتشغيل الحل الخاص بك والأجهزة (CPU/GPU/TPU)، والبرامج (OS/IDE/API)، والشبكة (الإنترنت/السحابة)، ووسائل التخزين التي تحتاج إليها.

• المقاييس:

المقاييس التي يجب استخدامها لقياس فعالية الحل الخاص بك والمقاييس الكمية (مثل الدقة، وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) أو النوعية التي ينبغي الاعتماد عليها.

• النتائج:

النتائج التي تحققها من الحل الخاص بك؟ ما هي الأفكار أو الاستنتاجات التي تستخلصها من نتائجك؟ وكيف تساهم هذه النتائج في الإجابة على سؤال البحث أو الفرضية المطروحة؟

وفي الختام لا يزال دمج الذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي في بداياته، إلا أن تأثيراته المحتملة ستكون كبيرة. مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، سيتاح للباحثين والعلماء فرص عديدة لاستكشاف مجالات كانت تُعتبر سابقًا صعبة المنال. ومن المتوقع أن تسهل هذه التطورات مهام الباحثين بشكل كبير مقارنة بالماضي.

• فرصة كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟-بتصرف
• كلية العلوم دور الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي الأكاديمي-بتصرف
• نيوفيرستي التعليمية أفضل 10 أدوات للذكاء الاصطناعي في البحث الأكاديمي-بتصرف
• الفهرس العربي الموحد المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي وكيفية الاستشهاد به في الدراسات والأبحاث-بتصرف

مشاركة المقال

وسوم