Лабараторыі Google Scholar: вось як працуе новы акадэмічны пошук на базе штучнага інтэлекту

Google увёў эксперыментальную функцыю ў сваёй акадэмічнай экасістэме: Лабараторыі Google Scholar, прапанова, што Гэта спроба пераасэнсаваць, як адказваюць на складаныя даследчыя пытанні.Кампанія праводзіць даследаванні з генератыўны ІІ спосаб скараціць час, які затрачваецца на агляд літаратуры, і пашырыць акцэнт за межы пошуку па ключавых словах.

Для еўрапейскага ўніверсітэцкага асяроддзя, у тым ліку іспанскіх устаноў, гэта можа азначаць змену звычак у этап дакументацыі: Доступ абмежаваны a Карыстальнікі зарэгістраваныя ў сістэме, і ёсць спіс чаканняТакім чынам, разгортванне будзе паступовым, пакуль Google збірае водгукі і карэктуе сэрвіс.

Што гэта такое і якую мэту яно пераследуе

Scholar Labs вызначаецца як інструмент Даследаванні з дапамогай штучнага інтэлекту які адказвае на пытанні, што патрабуюць разгляду тэмы з розных пунктаў гледжанняGoogle апісвае гэта як «новы кірунак» у акадэмічных даследаваннях, арыентаваны на пошук найбольш карысных матэрыялаў для канкрэтнага запыту, не абавязкова самых папулярных.

Прапанова адыходзіць ад традыцыйных фільтраў, заснаваных на колькасці цытаванняў і імпакт-фактарах часопісаў, якія кампанія лічыць занадта абмежавальнымі, каб пазбегнуць прапускання нядаўніх або міждысцыплінарных прац. Замест гэтага Сістэма ацэньвае такія сігналы, як месца публікацыі, аўтарства, поўны змест артыкула і дынаміку цытавання..

Як выбраць і растлумачыць вынікі

Працэс пачынаецца з аналізу пытання карыстальніка, каб выявіць Ключавыя тэмы, канкрэтныя аспекты і ўзаемасувязіАдтуль, Штучны інтэлект запускае паралельны пошук у Google Scholar, які ахоплівае ўсе гэтыя часткі і перагрупоўвае іх, каб вырашыць першапачатковую праблему.

Наглядны прыклад: калі вы спытаеце пра ўплыў ужывання кафеіну на кароткатэрміновую памяць, Інструмент не абмяжоўваецца гэтым спалучэннем тэрмінаўГэта пашырае сферу, уключаючы харчовыя звычкі, даследаванні захавання памяці і даследаванні кагнітыўных здольнасцей, звязаных з узростам, а таксама затым сінтэзуе доказы з артыкулаў, якія разам найлепшым чынам адказваюць на пытанне.

Акрамя таго, сістэма працуе з тэкст завершаны і падкрэслівае прычыны для якой вакансія адлюстроўваецца ў выніках, тлумачэнне адносін паміж зместам артыкула і запытамГэта дазваляе даследчыку лягчэй зразумець актуальнасць кожнай крыніцы.

• Гэта дазваляе звузіць пошук па датах публікацыі. скарэктаваць часовы агляд.
• Ён не ўключае фільтры па цытатах або імпакт-фактары часопісаў..
• Класіфікаваць па месцы публікацыі, аўтарстве, поўным тэксце і дынаміцы цытавання.
• Спрыяе дадатковым пытанням каб глыбей паглыбіцца ў нюансы.

Рознагалоссі з Google Scholar і дыскусія аб якасці

Асноўная праблема — адсутнасць фільтраў, заснаваных на цытатах і прэстыжы часопісаў, паказчыках, якія многія навукоўцы выкарыстоўвалі як спосаб скараціць час ацэнкі якасці. Некаторыя даследчыкі сыходзяцца ў меркаванні, што гэтыя... Паказчыкі не заўсёды адлюстроўваюць сапраўдная каштоўнасць даследаванняАле яны таксама прызнаюць, што і без іх можна Цяжэй ацаніць надзейнасць пры ўваходзе ў новую сферу.

Google засяроджваецца на ацэнцы зместу і кантэксту артыкулаўГэты падыход абапіраецца на ўзаемасувязі паміж паняццямі ўнутры самога тэксту. Ён імкнецца паменшыць прадузятасць папулярнасці і выявіць карысную працу, якая ў адваротным выпадку магла б застацца незаўважанай, адначасова прызнаючы складанасць падтрымання дакладнасці ў асяроддзі з мільёнамі навуковых дакументаў.

Даступнасць, доступ і развіццё эксперыменту

Пакуль Лабараторыі Google Scholar даступныя абмежаванай колькасці карыстальнікаў з ужо выкананым уваходам у сістэму. Доступ кіруецца праз спіс чакання, і кампанія паказвае, што Сэрвіс эксперыментальны і будзе пашыраць свае магчымасці ў залежнасці ад зваротная сувязь з акадэмічнай супольнасці.

Стрыманая дэманстрацыя сведчыць пра Асаблівая ўвага надаецца дакладнасці і мінімізацыі патэнцыйных галюцынацый штучнага інтэлектуНа практыцы гэта прадугледжвае ітэратыўныя ўдасканаленні перад больш шырокім выпускам, што з'яўляецца ключавым аспектам для даследчых цэнтраў і універсітэцкіх бібліятэк у Іспаніі і астатняй Еўропе.

Канкурэнты і рынкавы кантэкст

Крок Google адбыўся ў часы жорсткай канкурэнцыі. Такія інструменты, як выклікаць Semantic Scholar набыў папулярнасць у акадэмічных колахі размоўныя мадэлі, такія як Чат GPT Яны выкарыстоўваліся ў якасці падтрымкі, хоць і без убудаванай інтэграцыі з праверанымі акадэмічнымі крыніцамі, такімі як тыя, што прапануе Google Scholar.

Кампанія імкнецца пазіцыянаваць сябе рашэнне, якое скарачае час, затрачаны на агляд літаратуры, і выяўляе сувязі, якія цяжка выявіць уручнуюТым не менш, дыскусія аб крытэрыях якасці і празрыстасці застанецца актуальнай, асабліва ў адчувальных галінах, дзе рэпрадукцыя і метадалагічная дакладнасць маюць вырашальнае значэнне.

З падыходам, які надае прыярытэт рэальнай карыснасці запыту і дае выразнае тлумачэнне таго, чаму з'яўляецца кожны вынік, Scholar Labs становіцца разумнай стаўкай на мадэрнізацыю акадэмічных даследаванняў.Яго поспех будзе залежаць ад таго, наколькі добра ён адпавядае патрабаванням да дакладнасці навуковай галіны, і ад яго ўкаранення ў еўрапейскіх і іспанскіх універсітэтах.

звязаныя артыкулы:

Gemini Deep Research падключаецца да Google Drive, Gmail і Chat

Альберта Навара

Я энтузіяст тэхналогій, які ператварыў свае інтарэсы "гікаў" у прафесію. Я правёў больш за 10 гадоў свайго жыцця, выкарыстоўваючы перадавыя тэхналогіі і важдаючыся з рознымі праграмамі з чыстай цікаўнасці. Цяпер я спецыялізаваўся на камп'ютарных тэхналогіях і відэагульнях. Гэта таму, што больш за 5 гадоў я працаваў для розных вэб-сайтаў, прысвечаных тэхналогіям і відэагульням, ствараючы артыкулы, якія імкнуцца даць вам неабходную інфармацыю на мове, зразумелай кожнаму.

Калі ў вас ёсць якія-небудзь пытанні, я ведаю ўсё, што звязана з аперацыйнай сістэмай Windows і Android для мабільных тэлефонаў. І я перад вамі абавязаны: я заўсёды гатовы выдаткаваць некалькі хвілін і дапамагчы вам вырашыць любыя пытанні, якія могуць узнікнуць у гэтым свеце Інтэрнэту.