الذكاء الاصطناعي هو مجال علمي يهدف إلى تطوير أنظمة وبرامج قادرة على محاكاة القدرات الذهنية للبشر مثل التعلم والاستدلال والإبداع والتواصل. يعتبر الذكاء الاصطناعي من أهم التقنيات في العصر الحالي والمستقبلي، حيث يمكنه أن يسهم في حل العديد من المشكلات والتحديات التي تواجه البشرية في مجالات مختلفة.

في هذه التدوينة، سأتحدث عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي، وكيف يمكن لهذه التقنية أن تساعد الباحثين والعلماء في إجراء أبحاث أكثر جودة وسرعة وابتكارًا.

التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مراحل مختلفة من عملية البحث العلمي، من جمع وتحليل البيانات إلى إنشاء المحتوى وإجراء التجارب والمحاكاة والابتكار. بعض التطبيقات المحددة هي:

• جمع وتحليل البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في استخراج وتصفية وتصنيف وتجميع وتفسير وتقديم البيانات من مصادر مختلفة بشكل آلي ودقيق. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستخدم تقنيات مثل التعلم الآلي والتعزيز لإكتشاف أنماط واتجاهات وارتباطات جديدة في البيانات، وإجراء توقعات وافتراضات على أساسها.
• إنشاء المحتوى: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إنشاء محتوى علمي مثل المقالات والتقارير والأوراق والبراءات. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في توليد عناوين وخلاصات وأسئلة وإجابات ورسوم بيانية وصور توضح المحتوى. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين لغة المحتوى من حيث التدقيق الإملائي والنحوي والأسلوبي.
• إجراء التجارب والمحاكاة: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إجراء التجارب العلمية بشكل آلي وفعال، بحيث يقوم بتصميم خطة التجربة، وضبط المتغيرات، وقياس المخرجات، وإجراء التحاليل، وإظهار النتائج. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إجراء محاكاة لظروف أو حالات مختلفة، بحيث يستخدم نمذجة رقابية أو غير رقابية لإظهار سير أو سلوك نظام معقد.
• الابتكار: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في إضافة قيمة علمية وتقنية جديدة، بحيث يقوم بإنشاء أفكار أو حلول أو منتجات أو خدمات لم تكن موجودة من قبل. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين وتطوير ما هو موجود بالفعل، بحيث يقوم بإدخال تعديلات أو تحسينات أو تبسيطات على الأساليب أو الآلات أو البرامج.

أدوات ذكاء اصطناعي للبحث العلمي

• أدوات للبحث:
  
• Perplexity: محرك بحث أكاديمي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يبحث في الإنترنت ويجيب على الأسئلة استنادًا إلى ما يجد. يوفر Perplexity مصادر لردوده، مما يجعله مفيدًا للبحوث الأكاديمية.
• EvidenceHunt: أداة بحث على PubMed تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تولد EvidenceHunt استعلامات PubMed استنادًا إلى السؤال، ثم تقوم بتقييم وقراءة الأوراق الأكاديمية وتقديم الرد.
• Scite Assistant: أداة دردشة للباحثين تقدم ردودًا متسقة مع المعايير الأكاديمية. يحتوي Scite على ملايين الأوراق الأكاديمية وفريق متخصص لدعمه.
  
• أداوت للقراءة:

• SciSpace: أداة تساعد في البحث داخل ملفات PDF وقراءتها. يمكن لـ SciSpace توليد الوسوم، وتلخيص المحتوى، وخلق الاستفسارات حوله.
• Readwise: أداة لجمع المعلومات على الويب. يمكنك إضافة أي شيء تجده على الويب إلى صندوق الوارد الخاص بـ Readwise، بما في ذلك الفيديوهات والبودكاست والرسائل الإلكترونية.

الخاتمة

تعتبر هذه الأدوات مثالاً على كيفية استغلال قدرات الذكاء الاصطناعي لتسهيل وتحسين البحث العلمي. ولكن يجب أن نتذكر دائماً أن هذه الأدوات لا تستطيع استبدال العقل البشري أو فهم المعاني أو إنشاء المعرفة. بل هي مجرد أدوات تساندنا في بعض المهام وتزيد من إنتاجيتنا وإبداعنا. لذلك، علينا أن نستخدمها بحكمة ومسؤولية، وألا نثق بها بشكل كامل أو نعتمد عليها بشكل حصري.

الكتابة العلمية هي وسيلة مهمة لنقل المعرفة والأفكار والاكتشافات التي تنتجها الأبحاث العلمية. لكن كيف يمكنك جعل كتابتك العلمية مثيرة للاهتمام ومقنعة للقارئ؟ هل هناك طريقة محددة لتنظيم وصياغة قصتك العلمية؟

في هذه التدوينة، سأشارك معكم إطارًا للكتابة العلمية يسمى scientific story framework. هذا الإطار يساعدك على بناء قصتك العلمية حول ثلاثة عناصر رئيسية: المشكلة، والحل، والأهمية. كما يساعدك على استخدام بعض التقنيات لجذب انتباه القارئ وإثارة فضوله وإظهار قدراتك البحثية.

المشكلة

المشكلة هي السبب الذي دفعك إلى إجراء بحثك. هي السؤال أو التحدي أو الفجوة في المعرفة التي تريد حلها أو استكشافها. عند كتابة المشكلة، يجب أن توضح للقارئ ما هي المشكلة ولماذا هي مهمة وكيف تتعلق بالمجال العلمي الذي تنتمي إليه.

الحل

الحل هو الإجابة أو النتيجة أو الاكتشاف الذي تقدمه في بحثك. هو ما تريد أن تخبر به القارئ عن مشروعك. عند كتابة الحل، يجب أن توضح للقارئ كيف توصلت إلى الحل وما هي الأدلة أو المنهجية التي استخدمتها وما هي قوة وضعف الحل.

الأهمية

الأهمية هي التأثير أو الدلالة أو القيمة التي يحملها الحل للمشكلة. هي ما تريد أن تخبر به القارئ عن أهمية مشروعك. عند كتابة الأهمية، يجب أن توضح للقارئ كيف يساهم حلك في تطوير المعرفة أو تحسين الممارسات أو حل المشاكل في المجال العلمي أو المجتمع.

التقنيات

بالإضافة إلى هذه العناصر، يجب أن تستخدم بعض التقنيات لجعل قصتك العلمية مثيرة للاهتمام ومثيرة للاهتمام ومقنعة. بعض هذه التقنيات هي:

هل تعلم أن اللغة المنطوقة هي الشكل الأصلي والطبيعي للغة البشرية، وأن اللغة المكتوبة هي تطور ثانوي ومشتق منها؟ هذا ما يدعو إليه الباحث غريغورز كروبالا (Grzegorz Chrupała) في ورقته بعنوان (Putting Natural in Natural Language Processing) والتي تتحدث عن أهمية اللغة المنطوقة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

وفقا لكروبالا، فإن معظم أبحاث NLP قد ركزت على اللغة المكتوبة، مما أدى إلى تجاهل جوانب هامة من التواصل البشري، مثل النبرة والإيماءات والسياق. كما أن اللغة المنطوقة تحمل معلومات أكثر غنى وتحديا من اللغة المكتوبة، مثل التنوع والضوضاء والإشارات غير اللفظية. لذلك، يقترح كروبالا دمج معالجة الكلام ومعالجة النص المكتوب في إطار علمي موحد، يهدف إلى فهم ومحاكاة اللغة الطبيعية بشكل أفضل. ويشير إلى أن التقدم في التعلم العميق قد أدى إلى اندماج في المنهجيات بين مجالي الكلام والنص، مما يسهل التعاون والتفاعل بينهما. كما يسلط الضوء على بعض الفرص والتطبيقات المحتملة لمعالجة اللغة المنطوقة، مثل نمذجة اكتساب اللغة، وزيادة كفاءة استخدام البيانات، ودعم اللغات غير المكتوبة، وتطوير نظم حوار متطورة، ومعالجة بيانات سمعية بصرية.

ختاماً، إليكم أهم المعلومات المذكورة في الورقة:

• اللغة المنطوقة هي الشكل الأول والطبيعي للغة البشرية، بينما اللغة المكتوبة هي تطور ثانوي ومشتق منها.
• ركزت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بشكل كبير على اللغة المكتوبة، مما أدى إلى تجاهل جوانب هامة من التواصل البشري.
• معالجة الكلام والنص يمكن أن تتحدان في إطار علمي موحد لفهم ومحاكاة اللغة الطبيعية بشكل أفضل.
• معالجة اللغة المنطوقة تواجه تحديات وفرص مختلفة عن معالجة اللغة المكتوبة، مثل التعامل مع التنوع والضوضاء والإشارات غير اللفظية.