قاعدة بيانات مطورة لأدوات الذكاء الاصطناعي لأبحاث العلوم الاجتماعية

تساعد في رصد أنماط الدراسات وتتشارك في النتاجات العلمية

قاعدة بيانات مطورة لأدوات الذكاء الاصطناعي لأبحاث العلوم الاجتماعية
TT

قاعدة بيانات مطورة لأدوات الذكاء الاصطناعي لأبحاث العلوم الاجتماعية

قاعدة بيانات مطورة لأدوات الذكاء الاصطناعي لأبحاث العلوم الاجتماعية

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تلخيص نتائج الأبحاث بسرعة وبطريقة سهلة للقارئ، من خلال المساعدة في كتابة المُدونات وإنشاء الرسوم البيانية وإنتاج شرائح العرض التقديمي وحتى الصور.

غالباً ما يُستخدم الذكاء الاصطناعي بوصفه وسيلة لتلخيص البيانات، وتحسين الكتابة، لكن أدوات الذكاء الاصطناعي تُمثل أيضاً طريقة قوية وفعالة لتحليل كميات كبيرة من النص للبحث عن الأنماط. وإضافة إلى ذلك، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تطوير النتاجات العلمية التي يمكن التشارك بها على نطاق واسع.

قاعدة بيانات للذكاء الاصطناعي

ومن هذا المنطلق، قمنا، بوصفنا باحثين في العلوم الاجتماعية(*)، بتطوير قاعدة بيانات جديدة لأدوات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. وفي هذه القاعدة قمنا بتجميع معلومات حول كل أداة، وتوثيق ما إذا كانت مفيدة لمراجعة الأدبيات، أو جمع البيانات وتحليلها، أو نشر الأبحاث. وقدمنا ​​أيضاً معلومات حول التكاليف وعمليات تسجيل الدخول وملحقات المكونات الإضافية المتاحة لكل أداة.

لعلماء النفس والاجتماع والاتصالات

عندما سُئل العديد من علماء الاجتماع عن تصوراتهم للذكاء الاصطناعي، أعربوا عن الحذر أو التخوف. وفي عينة من أعضاء هيئة التدريس والطلاب من أكثر من 600 مؤسسة، أفاد 22 في المائة فقط من أعضاء هيئة التدريس بالجامعة بأنهم يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي بانتظام.

ولذلك، ولأن عمل هذه الأدوات، بدءاً من تمشيط النصوص المطولة أو البيانات المستندة إلى النصوص، وصولاً إلى كتابة مراجعات الأدبيات ومشاركة النتائج، فإننا نعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد الباحثين في العلوم الاجتماعية - مثل الباحثين في علم النفس وعلم الاجتماع والاتصالات - إضافة إلى الآخرين في تحقيق أقصى استفادة من بياناتهم، وتقديمها إلى جمهور أوسع.

تحليل النص بالذكاء الاصطناعي

غالباً ما يتضمن البحث النوعي التدقيق في النصوص أو اللغة المكتوبة لتحديد الموضوعات والأنماط. وفي حين أن هذا النوع من الأبحاث قوي، إلا أنه يتطلب أيضاً عمالة كثيفة.

إن قوة منصات الذكاء الاصطناعي في التدقيق بمجموعات البيانات الكبيرة لا توفر وقت الباحثين فقط، بل يمكن أن تساعدهم أيضاً في تحليل البيانات التي لم يكن من الممكن تحليلها مسبقاً بسبب حجم مجموعة البيانات.

وعلى وجه التحديد، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد علماء الاجتماع من خلال تحديد الموضوعات المحتملة أو الموضوعات المشتركة في البيانات النصية الكبيرة التي يمكن للعلماء استجوابها باستخدام أساليب البحث النوعي.

وعلى سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل 15 مليون منشور على وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد الموضوعات المتعلقة بكيفية تعامل الأشخاص مع «كوفيد-19».

صياغة أسئلة الدراسات الاستقصائية

يمكن لهذه الموضوعات بعد ذلك أن تمنح الباحثين نظرة ثاقبة للاتجاهات الأكبر في البيانات، ما يسمح لنا بتحسين المعايير لإجراء تحليل نوعي أكثر تعمقاً. ويمكن أيضاً استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتكييف اللغة، واختيار العلماء للكلمات في تصميمات البحث.

وعلى وجه الخصوص، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل من التحيز من خلال تحسين صياغة الأسئلة في الدراسات الاستقصائية، أو تحسين الكلمات الرئيسية المستخدمة في جمع بيانات وسائل التواصل الاجتماعي.

تحديد الفجوات

وفي المعرفة، هناك مهمة رئيسية أخرى في البحث، وهي مسح مجال ما بحثاً عن الأعمال السابقة لتحديد الفجوات في المعرفة.

وتعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على أنظمة يمكنها تركيب النص، وهذا يجعل مراجعات الأدبيات - قسم الورقة البحثية الذي يلخص أبحاثاً أخرى حول الموضوع نفسه - وعمليات الكتابة أكثر كفاءة. كما تظهر الأبحاث أن ردود الفعل البشرية على الذكاء الاصطناعي، مثل تقديم أمثلة للمنطق البسيط، يمكن أن تحسن بشكل كبير قدرة الأدوات على أداء التفكير المعقد.

الحذر من المصادر المزيفة

ومع أخذ ذلك في الاعتبار، يمكننا مراجعة تعليماتنا للذكاء الاصطناعي باستمرار، وتحسين قدرته على استخلاص الأدبيات ذات الصلة. ومع ذلك، يجب على علماء الاجتماع أن يكونوا حذرين من المصادر المزيفة، وهو ما يُشكل مصدر قلق كبيراً فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

ومن الضروري التحقق من أي مصادر توفرها أدوات الذكاء الاصطناعي، للتأكد من أنها تأتي من المجلات الرصينة التي يراجعها النظراء من العلماء.

التشارك بنتائج الأبحاث

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تلخيص نتائج الأبحاث بسرعة وبطريقة سهلة للقارئ من خلال المساعدة في كتابة المدونات وإنشاء الرسوم البيانية وإنتاج شرائح العرض التقديمي وحتى الصور.

تحتوي قاعدة بياناتنا على أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها أيضاً مساعدة العلماء في عرض نتائجهم على وسائل التواصل الاجتماعي. وإحدى الأدوات التي تستحق تسليط الضوء عليها هي «بلوغ تويت» (BlogTweet). تتيح أداة الذكاء الاصطناعي المجانية هذه للمستخدمين نسخ ولصق النص من مقال مثل هذا لإنشاء سلاسل تغريدات وبدء المحادثات.

راقب تكلفة أدوات الذكاء الاصطناعي

ثلثا الأدوات الموجودة في قاعدة البيانات تكلف أموالاً. في حين كان هدفنا الأساسي هو تحديد الأدوات الأكثر فائدة لعلماء الاجتماع، فقد سعينا أيضاً إلى تحديد الأدوات مفتوحة المصدر، وقمنا بتنظيم قائمة تضم 85 أداة مجانية، يُمكنها دعم جهود مراجعة الأدبيات والكتابة وجمع البيانات والتحليل والتصور.

وفي تحليلنا لتكلفة أدوات الذكاء الاصطناعي، وجدنا أيضاً أن العديد منها يوفر وصولاً «مجانياً» إلى الأدوات، وهذا يعني أنه يمكنك استكشاف نسخة مجانية من المنتج. وتتوافر إصدارات أكثر تقدماً من بعض الأدوات من خلال شراء الرموز المميزة أو خطط الاشتراك.

وبالنسبة لبعض الأدوات، يمكن أن تكون التكاليف مخفية إلى حد ما، أو غير متوقعة. على سبيل المثال، قد تكون للأداة، التي تبدو مفتوحة المصدر ظاهرياً، حدود للمعدل، وقد يجد المستخدمون أن عدد الأسئلة المجانية التي يمكنهم طرحها على الذكاء الاصطناعي، محدود.

مستقبل قاعدة البيانات

منذ إصدار قاعدة بيانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأبحاث العلوم الاجتماعية Artificial Intelligence Applications for Social Science Research Database، في 5 أكتوبر (تشرين الأول) 2023، تم تنزيلها أكثر من 400 مرة في 49 دولة.

وجدنا في قاعدة البيانات 131 أداة للذكاء الاصطناعي مفيدة لمراجعة الأدبيات أو الملخصات أو الكتابة. وهناك ما يصل إلى 146 أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي مفيدة لجمع البيانات أو تحليلها، و108 أدوات مفيدة لنشر الأبحاث.

إننا نواصل تحديث قاعدة البيانات، ونأمل أن تساعد المجتمعات الأكاديمية في استكشاف الذكاء الاصطناعي وإنشاء محادثات جديدة. وكلما زاد استخدام علماء الاجتماع لقاعدة البيانات، تمكنوا من العمل نحو التوصل إلى توافق في الآراء حول اعتماد الأساليب الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث والتحليل.

(*) ميغان ستابس-ريتشاردسون أستاذة أبحاث مساعدة في مركز أبحاث العلوم الاجتماعية بجامعة «ولاية ميسيسيبي». ديفون برينر أستاذ التربية، ولورين إثيريدج باحثة مشاركة في علم الاجتماع في الجامعة. مجلة «فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا».

راجع قاعدة بيانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأبحاث العلوم الاجتماعية على الرابط الالكتروني:

https://scholarsjunction.msstate.edu/ssrc-publications/6/

حقائق

400 مرة في 49 دولة

تم تنزيل «قاعدة بيانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأبحاث العلوم الاجتماعية» منذ طرحها في أكتوبر (تشرين الأول) 2023

حقائق

15 مليوناً

منشور على وسائل التواصل الاجتماعي يمكن للذكاء الاصطناعي تحليلها لتحديد الموضوعات المتعلقة بكيفية تعامل الأشخاص مع «كوفيد-19»


مقالات ذات صلة

شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي تلجأ إلى الكتب لتطوّر برامجها

تكنولوجيا شركات الذكاء الاصطناعي تتفق مع دور النشر بما يتيح لهذه الشركات استخدام الأعمال المنشورة لتدريب نماذجها القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي (رويترز)

شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي تلجأ إلى الكتب لتطوّر برامجها

مع ازدياد احتياجات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بدأت أوساط قطاع النشر هي الأخرى في التفاوض مع المنصات التي توفر هذه التقنية سعياً إلى حماية حقوق المؤلفين.

«الشرق الأوسط» (باريس)
الاقتصاد بورصة نيويورك للأوراق المالية (وكالة حماية البيئة)

هيمنة الأسهم الأميركية تزداد قوة مع فوز ترمب

تواصل الأسهم الأميركية تعزيز تفوقها على منافسيها العالميين، ويعتقد العديد من المستثمرين أن هذه الهيمنة قد تزداد إذا تمكن دونالد ترمب من تنفيذ برنامجه.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
تكنولوجيا يستعرض مؤتمر «مايكروسوفت إغنايت 2024» أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي المقبلة

مؤتمر «مايكروسوفت إغنايت 2024» يكشف عن أبرز نزعات الذكاء الاصطناعي المقبلة

إطلاق أكبر مشروع للأمن الرقمي بتاريخ البشرية لمواجهة أكثر من 7000 هجمة في الثانية.

خلدون غسان سعيد (جدة)
الاقتصاد علم شركة «إنفيديا» على الحرم الجامعي في سانتا كلارا بكاليفورنيا (إ.ب.أ)

بالأرقام... كيف أصبحت «إنفيديا» الشركة الأكثر قيمة في العالم؟

حققت «إنفيديا» مرة أخرى نتائج ربع سنوية تجاوزت توقعات «وول ستريت».

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
الاقتصاد شاشة تسجيل الوصول في مكتب «إنفيديا» في أوستن بتكساس (أ.ف.ب)

«إنفيديا» تتفوق على توقعات الأرباح مع ترقب المستثمرين للطلب على رقائق «بلاكويل» للذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة «إنفيديا»، يوم الأربعاء، عن زيادة في أرباحها ومبيعاتها في الربع الثالث مع استمرار الطلب على رقائق الكمبيوتر المتخصصة.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة
TT

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ابتكر أليكس ويلشكو، مؤسس شركة الذكاء الاصطناعي «أوسمو»، وفريقه نسخة «ألفا» من جهاز خيالي بحجم حقيبة الظهر مزودة بمستشعر شمّ يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المنتجات المقلدة من خلال تحليل تركيبها الكيميائي.

وأقامت شركة «أوسمو» (Osmo) شراكة مع منصات إعادة بيع الأحذية الرياضية لإظهار أن اختبار الشم عالي التقنية قادر على تحديد المنتجات المزيفة بدرجة عالية من الدقة.

الجزيئات المتطايرة تحدد الرائحة

كل شيء في العالم له رائحة، من الملابس إلى السيارات إلى جسمك. هذه الروائح هي جزيئات متطايرة، أو كيمياء «تطير» من تلك الأشياء وتصل إلى أنوفنا لتخبرنا بالأشياء. ويختبر الإنسان ذلك بوعي ووضوح عندما يكون هناك شيء جديد قرب أنفه، مثل شم سيارة جديدة أو زوج من الأحذية الرياضية. لكن حتى عندما لا تلاحظ الروائح، فإن الجزيئات موجودة دائماً.

رائحة المنتجات المقلَّدة

الأحذية المقلدة لها رائحة مختلفة عن الأحذية الحقيقية. إذ لا تختلف الأحذية الرياضية الأصلية والمقلدة في المواد، فحسب، لكن في التركيب الكيميائي. حتى الآن، اعتمدت شركات مثل «استوكس» (StockX) على اختبارات الشم البشري والفحص البصري لتمييز الأصالة - وهي عملية تتطلب عمالة مكثفة ومكلفة. وتهدف التقنية الجديدة إلى تبسيط العملية.

خريطة تحليل الفوارق اللونية

تدريب الذكاء الاصطناعي على الاختلافات الجزيئية

ووفقاً لويلشكو، درَّب فريقه «الذكاء الاصطناعي باستخدام أجهزة استشعار شديدة الحساسية للتمييز بين هذه الاختلافات الجزيئية».

وستغير هذه التكنولوجيا كيفية إجراء عمليات التحقق من الأصالة في الصناعات التي تعتمد تقليدياً على التفتيش اليدوي والحدس. وتهدف إلى رقمنة هذه العملية، وإضافة الاتساق والسرعة والدقة.

20 ثانية للتمييز بين المزيف والحقيقي

ويضيف أن آلة «أوسمو» تستغرق الآن نحو 20 ثانية للتمييز بين المنتج المزيف والحقيقي. وقريباً، كما يقول، ستقل الفترة إلى خمس ثوانٍ فقط. وفي النهاية، ستكون فورية تقريباً.

تم بناء أساس التقنية على سنوات من العمل المخبري باستخدام أجهزة استشعار شديدة الحساسية، كما يصفها ويلشكو، «بحجم غسالة الأطباق»، ويضيف: «تم تصميم أجهزة الاستشعار هذه لتكون حساسة مثل أنف الكلب، وقادرة على اكتشاف أضعف البصمات الكيميائية».

وتعمل هذه المستشعرات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتجمع باستمرار البيانات حول التركيب الكيميائي لكل شيء من البرقوق والخوخ إلى المنتجات المصنعة»، كما يوضح ويلشكو.

خريطة الرائحة الرئيسية

تشكل البيانات التي تم جمعها العمود الفقري لعملية تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة، والتي تساعد في إنشاء فهم عالي الدقة للروائح المختلفة ومنحها موقعاً في نظام إحداثيات يسمى خريطة الرائحة الرئيسية.

إذا كنت على دراية بكيفية ترميز ألوان الصورة في الصور الرقمية، فان الطريقة تعمل بشكل مماثل. إذ تقريباً، يتوافق لون البكسل مع مكان على خريطة RGB، وهي نقطة في مساحة ثلاثية الأبعاد بها إحداثيات حمراء وخضراء وزرقاء.

تعمل خريطة الرائحة الرئيسية بشكل مشابه، باستثناء أن الإحداثيات في تلك المساحة تتنبأ بكيفية ورود رائحة مجموعات معينة من الجزيئات في العالم الحقيقي. يقول ويلشكو إن هذه الخريطة هي الصلصة السرية لشركة «أوسمو» لجعل الاختبار ممكناً في الوحدات المحمولة ذات أجهزة استشعار ذات دقة أقل وحساسة تقريباً مثل أنف الإنسان.

من المختبر إلى الأدوات اليومية

يقول ويلشكو إنه في حين أن أجهزة الاستشعار المحمولة أقل حساسية من وحدات المختبر، فإن البيانات المكثفة التي يتم جمعها باستخدام أجهزة الاستشعار عالية الدقة تجعل من الممكن إجراء اكتشاف فعال للرائحة. مثل الذكاء الاصطناعي لقياس الصورة القادر على استنتاج محتويات الصورة لإنشاء نسخة بدقة أعلى بناءً على مليارات الصور من نموذجه المدرب، فإن هذا يحدث بالطريقة نفسها مع الرائحة. تعدّ هذه القدرة على التكيف أمراً بالغ الأهمية للتطبيقات في العالم الحقيقي، حيث لا يكون نشر جهاز بحجم المختبر ممكناً.

من جهته، يشير روهينتون ميهتا، نائب الرئيس الأول للأجهزة والتصنيع في «أوسمو»، إلى أن مفتاح عملية التعريف لا يتعلق كثيراً بالروائح التي يمكننا إدراكها، لكن بالتركيب الكيميائي للكائن أو الشيء، وما يكمن تحته. ويقول: «الكثير من الأشياء التي نريد البحث عنها والتحقق من صحتها قد لا يكون لها حتى رائحة محسوسة. الأمر أشبه بمحاولة تحليل التركيب الكيميائي».

وهو يصف اختباراً تجريبياً أجرته الشركة مؤخراً مع شركة إعادة بيع أحذية رياضية كبيرة حقق معدل نجاح يزيد على 95 في المائة في التمييز بين الأحذية المزيفة والأحذية الحقيقية.

إلا أن الطريقة لا تعمل إلا مع الأشياء ذات الحجم الكبير، في الوقت الحالي. ولا يمكن للتكنولوجيا التحقق من صحة الأشياء النادرة جداً التي تم صنع ثلاثة منها فقط، مثلاً.

هذا لأنه، كما أخبرني ويلشكو، يتعلم الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات. لكي يتعلم رائحة طراز جديد معين من الأحذية، تحتاج إلى إعطائه نحو 10 أزواج من الأحذية الرياضية الحقيقية. في بعض الأحيان، تكون رائحة البصمة خافتة لدرجة أنه سيحتاج إلى 50 حذاءً رياضياً أصلياً ليتعلم الطراز الجديد.

خلق روائح جديدة

لا يشم مختبر «أوسمو» الأشياء التي صنعها آخرون فحسب، بل يخلق أيضاً روائح جديدة داخل الشركة باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي والروبوتات نفسها. أظهر علماء الشركة كيف يعمل هذا بطريقة عملية خلال تجربة أطلقوا عليها اسم مشروع نقل الرائحة. لقد التقطوا رائحة باستخدام مطياف الكتلة للتفريق اللوني الغازي (GCMS)، الذي يحللها إلى مكوناتها الجزيئية ويحمل البيانات إلى السحابة. أصبحت هذه البيانات الملتقطة إحداثيات على خريطة الرائحة الرئيسية. بمجرد رسم الخريطة، يتم توجيه روبوت التركيب في مكان آخر لخلط عناصر مختلفة وفقاً لوصفة الرائحة، وإعادة إنشاء الرائحة الأصلية بشكل فعال.

رائحة مصنّعة لتعريف المنتجات

باستخدام تقنية تصنيع الرائحة نفسها، يتخيل ويلشكو أن «أوسمو» يمكن أن تدمج جزيئات عديمة الرائحة مباشرة في المنتجات بصفتها معرفاتٍ فريدة؛ مما يخلق توقيعاً غير مرئي لن يكون لدى المزورين أي طريقة لاكتشافه أو تكراره. فكر في هذا باعتباره ختماً غير مرئي للأصالة.

وتعمل شركة «أوسمو» على تطوير هذه العلامات الفريدة لتُدمج في مواد مثل الغراء أو حتى في القماش نفسه؛ ما يوفر مؤشراً سرياً لا لبس فيه على الأصالة.

هناك فرصة كبيرة هنا. وكما أخبرني ويلشكو، فإن صناعة الرياضة هي سوق بمليارات الدولارات، حيث أعلنت شركة «نايكي» وحدها عن إيرادات بلغت 60 مليار دولار في العام الماضي. ومع ذلك، تنتشر النسخ المقلدة من منتجاتها على نطاق واسع، حيث أفادت التقارير بأن 20 مليار دولار من السلع المقلدة تقطع هذه الإيرادات. وقد صادرت الجمارك وحماية الحدود الأميركية سلعاً مقلدة بقيمة مليار دولار فقط في العام الماضي في جميع قطاعات الصناعة، وليس فقط السلع الرياضية. ومن الواضح أن تقنية الرائحة هذه يمكن أن تصبح سلاحاً حاسماً لمحاربة المنتجات المقلدة، خصوصاً في أصعب الحالات، حيث تفشل الأساليب التقليدية، مثل فحص العلامات المرئية.

الرائحة هي مفتاح المستقبل

يرى ويلشكو أن النظام جزء من استراتيجية أوسع لرقمنة حاسة الشم - وهو مفهوم بدأ العمل عليه عند عمله في قسم أبحاث «غوغل». إن أساس النظام يكمن في مفهوم يسمى العلاقة بين البنية والرائحة. وتتلخص هذه العلاقة في التنبؤ برائحة الجزيء بناءً على بنيته الكيميائية، وكان مفتاح حل هذه المشكلة هو استخدام الشبكات العصبية البيانية.

إمكانات طبية لرصد الأمراض

إن الإمكانات الطبية لهذه التقنية هي تحويلية بالقدر نفسه. ويتصور ويلشكو أن النظام يمكن استخدامه للكشف المبكر عن الأمراض - مثل السرطان أو السكري أو حتى الحالات العصبية مثل مرض باركنسون - من خلال تحليل التغييرات الدقيقة في رائحة الجسم التي تسبق الأعراض غالباً.

لكنه يقول إنه حذّر بشأن موعد حدوث هذا التقدم؛ لأنه يجب على العلماء أن يحددوا أولاً العلامات الجزيئية لهذه الروائح قبل أن تتمكن الآلة من اكتشاف أمراض مختلفة. وتعمل الشركة بالفعل مع عدد من الباحثين في هذا المجال.

* مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا»