أدوات الذكاء الاصطناعي للبحث: كيفية اختيار الأداة المناسبة لك

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في البحث الأكاديمي، حيث يقدم للطلاب والعلماء أدوات قوية لتبسيط كل شيء بدءاً من مراجعة الأدبيات وحتى التحليل الإحصائي. بعد أن كان يُنظر إليه كابتكار جديد، أصبح الذكاء الاصطناعي الآن جزءاً أساسياً من أدوات الباحث.

خذ محمد شافي، مرشح الدكتوراه في الهندسة المدنية في المعهد الهندي للتكنولوجيا جواهاتي. في عام 2022، استبعد منصات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT باعتبارها مجرد تسلية ذات قيمة أكاديمية ضئيلة. لكن في غضون أشهر قليلة، ومع ظهور أدوات جديدة مصممة خصيصاً للباحثين، دمج شافي هذه الأدوات في روتينه اليومي. واليوم، يعتمد على مجموعة مترابطة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تساعده في اكتشاف أحدث الدراسات، وتفسير المواضيع المعقدة، واستكشاف الأخطاء في التجارب، وإدارة الاقتباسات، وتنظيم كتاباته.

يصف شافي هذا التحول بأنه لا يقل عن ”ثورة بحثية“. وهو ليس وحده في ذلك: تشير الاستطلاعات الحديثة إلى أن العديد من الباحثين يستخدمون الآن أدوات الذكاء الاصطناعي بانتظام، بل يومياً. وبينما كانت ردود الجامعات الأولية حذرة، أصبحت المؤسسات أكثر انفتاحاً على استخدام الذكاء الاصطناعي – شريطة أن يتم ذلك بمسؤولية.

إليك تفصيلاً لكيفية استخدام الطلاب والأكاديميين للذكاء الاصطناعي بفعالية خلال عملية البحث:

1. تعزيز مراجعة الأدبيات

تتجاوز منصات الذكاء الاصطناعي الحديثة الآن عمليات البحث البسيطة. تستخدم أدوات مثل Gemini Deep Research من Google وDeep Research من OpenAI أساليب متقدمة مثل التعلم النشط لتحليل كميات هائلة من البيانات وإنتاج تقارير مدروسة ومرجعية جيدة. يمكن لهذه الأدوات إنتاج ملخصات ورسوم بيانية وحتى مرئيات بناءً على استعلام بحثي – مما يجعلها لا تقدر بثمن للتعامل مع المواضيع الجديدة أو غير المألوفة.

على سبيل المثال، استخدم تشاك داونينغ، طالب الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، Deep Research لتقييم استراتيجيات خفض الانبعاثات في التصنيع، واصفاً إياها بأنها الأداة الأكثر فعالية التي وجدها لتحديد الدراسات ذات الصلة وفهم المواد المعقدة.

تتيح أدوات أخرى، مثل SciSpace وClaude وNotebookLM وPDF.ai، للمستخدمين تحميل الأوراق الأكاديمية وطرح أسئلة حول محتواها. يجد ديفيد تومبكينز، مرشح الدكتوراه في جامعة كورنيل، أن هذه المنصات مفيدة بشكل خاص للتحضير لاجتماعات نادي المجلات. ”إنها تساعدني على التفاعل بشكل أعمق مع المادة،“ كما يقول.

2. توليد وتحسين أفكار البحث

تجعل قدرة الذكاء الاصطناعي على تجميع كميات كبيرة من المعلومات منه شريكاً قيماً في تحديد فجوات البحث وتوليد الفرضيات. يطور الباحثون في معهد ألين للذكاء الاصطناعي أدوات تجمع بين المفاهيم عبر الأوراق الأكاديمية لإلهام خطوط جديدة من الاستفسار.

تتيح منصات مثل Research Rabbit للمستخدمين استكشاف شبكة من الدراسات ذات الصلة بدءاً من ورقة واحدة، مما يكشف عن الروابط عبر التخصصات. استخدم شافي Research Rabbit بالتزامن مع ChatGPT لاكتشاف المجالات غير المستكشفة بشكل كافٍ في عمله على الميكروبلاستيك في التربة.

تذهب الأدوات المتقدمة مثل CRESt (مساعد للعلماء التجريبيين في العالم الحقيقي) – التي طورها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا – إلى أبعد من ذلك. فهي تساعد الباحثين على أتمتة مهام المختبر، وتتبع التجارب، والتحكم في المعدات، وإخطار المستخدمين بالتحديثات، وتعمل كمساعد مختبر رقمي. يمكن أيضاً للمنصات الأكثر سهولة مثل Scite وElicit وGemini إنشاء خطط تجريبية بناءً على فرضية المستخدم أو الأدبيات.

يلجأ جوزيف فرنانديز، طالب الدكتوراه في الهندسة الطبية الحيوية، بشكل متكرر إلى ChatGPT لكل شيء بدءاً من استكشاف أخطاء العمل المخبري وحتى التحضير للامتحانات. ”إذا واجهت مشكلة في شيء ما، فأنا دائماً أتحقق مما إذا كان ChatGPT يمكنه المساعدة،“ كما يقول.

3. تبسيط تحليل البيانات والبرمجة

بالنسبة للأبحاث التي تتضمن البرمجة، تعد مساعدات الكود المدعومة بالذكاء الاصطناعي بمثابة تغيير في قواعد اللعبة. تساعد أدوات مثل GitHub Copilot وAmazon Q Developer (المعروف سابقاً باسم CodeWhisperer) وCursor by Anysphere المستخدمين على تنظيف البيانات وتنظيمها وتصورها بسرعة وبمعرفة برمجية محدودة.

ساعد Cursor، على وجه الخصوص، داونينغ على أن يصبح مبرمجاً أكثر كفاءة من خلال التعامل مع المهام المتكررة وتشجيع استكشاف البيانات بشكل أعمق. يستخدم تومبكينز أيضاً Claude لإنشاء تصورات معقدة وتفاعلية كانت في السابق تستغرق وقتاً طويلاً لإنشائها يدوياً.

ومع ذلك، يؤكد العديد من الباحثين على أهمية فهم الأساليب الإحصائية بشكل شامل. ”أكتب دائماً الكود الخاص بي للتحليل الإحصائي لضمان الدقة،“ كما يقول تومبكينز.

للبناء على العمل الموجود بدلاً من البدء من الصفر، تجعل منصات مثل CatalyzeX من السهل العثور على كود مفتوح المصدر مرتبط بالأبحاث المنشورة. يساعد هذا على تعزيز إمكانية التكرار وتسريع عملية البحث.

4. تحسين الكتابة العلمية

تطورت قدرات الذكاء الاصطناعي في الكتابة بشكل كبير، مع منصات مصممة الآن خصيصاً للكتابة الأكاديمية. تقدم أدوات مثل Paperpal وThesify وSciSpace اقتراحات للقواعد والهيكل، وقوالب للمجلات، ودعماً للأوراق البحثية والمقترحات والأطروحات.

أصبح الدعم متعدد اللغات أيضاً معياراً. توفر Quillbot وCoral AI وWhisper من OpenAI خدمات الترجمة، مما يساعد الباحثين على صياغة أوراق عالية الجودة بلغات متعددة. بالنسبة لغير الناطقين باللغة الإنجليزية كلغة أم مثل ماريا مرسيدس هينكابي-أوتيرو، طالبة الدكتوراه في فنلندا، يوفر الذكاء الاصطناعي رأياً ثانياً ضرورياً حول كتابتها.

”أستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي للتحقق من قواعد اللغة، وتحسين التدفق، وتعزيز الثقة – خاصة عندما لا يكون لدي شخص آخر لمراجعة عملي،“ كما تقول.

تتجاوز بعض المنصات، مثل Thesify، مجرد تحرير المخطوطات. فهي تقدم المساعدة في كتابة المنح، وتوصيات المؤتمرات والمجلات، وموارد لسد فجوة الإرشاد التي يواجهها الطلاب غالباً. ”لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل مستشار رائع،“ كما يقول مارك-أوليفر جيفالتيج، المؤسس المشارك لـ Thesify، ”لكنه يمكن أن يجعل المعرفة الخبيرة أكثر سهولة للجميع“.

أفكار نهائية

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد اتجاه بحثي – بل أصبح جزءاً أساسياً من العلم الحديث. سواء كنت تبحث في الأدبيات، أو تصمم تجارب، أو تكتب كود التحليل الخاص بك، أو تصقل ورقتك، فمن المحتمل أن تكون هناك أداة ذكاء اصطناعي جاهزة للمساعدة.

وكما قال فرنانديز: ”مع الذكاء الاصطناعي، الحد الوحيد الحقيقي هو خيالك“.