دقة الذكاء الاصطناعي تفوق الخبراء
أظهرت دراسة منشورة في دورية «Nature Human Behaviour» أن النماذج اللغوية الضخمة (LLMs) تحقق دقة تصل إلى 81% في التنبؤ بنتائج الدراسات العلمية، مقارنة بنسبة 63% التي يحققها الخبراء البشريون. حتى العلماء الأكثر خبرة لم تتجاوز دقتهم 66%.
أداة BrainBench واختبار القدرات
ابتكر فريق البحث أداة باسم «BrainBench» لاختبار قدرة الذكاء الاصطناعي مقارنة بالبشر. تضمنت الأداة أزواجًا من ملخصات دراسات علم الأعصاب، حيث يعرض أحد الملخصات نتائج حقيقية والآخر نتائج خاطئة. طُلب من 171 خبيرًا بشريًا و15 نموذج ذكاء اصطناعي تحديد الملخص الصحيح.
تفوقت النماذج اللغوية بقدرتها على التعرف على الأنماط النصية، بينما اعتمد الخبراء البشريون على التحليل المباشر.
تحسين الدقة مع تدريب متخصص
عند تدريب نموذج ذكاء اصطناعي متخصص (BrainGPT) على نصوص متعلقة بالعلوم العصبية، ارتفعت دقة التنبؤ إلى 86%، مما يعزز إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي.
فوائد الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي
أشار البروفيسور «برادلي لوف»، أحد مؤلفي الدراسة، إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساهم في:
- تسريع العملية البحثية.
- توفير الوقت والجهد في تصميم التجارب.
- تقديم توقعات دقيقة للنتائج قبل تنفيذ الدراسات.
آفاق جديدة للتعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر
يعمل الفريق على تطوير أدوات ذكاء اصطناعي متقدمة لمساعدة الباحثين في تصميم تجاربهم بكفاءة أكبر. ستساهم هذه الأدوات في تحليل البيانات الضخمة وتوجيه البحث العلمي نحو اتجاهات مبتكرة، مما يفتح آفاقًا جديدة للتعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر في المجالات البحثية.
