Google Scholar Labs: Nii töötab uus tehisintellektil põhinev akadeemiline otsing

Google on oma akadeemilises ökosüsteemis kasutusele võtnud eksperimentaalse funktsiooni: Google Scholari laborid, ettepanek, et See püüab ümber mõelda, kuidas keerukatele uurimisküsimustele vastatakse.Ettevõte uurib koos generatiivne tehisintellekt viis kirjanduse ülevaatamisele kuluva aja vähendamiseks ja fookuse laiendamiseks märksõnaotsingutest kaugemale.

Euroopa ülikoolikeskkonna, sealhulgas Hispaania institutsioonide jaoks võib see tähendada harjumuste muutust dokumentatsiooni etapp: Juurdepääs on piiratud a Kasutajad on sisse logitud ja ootejärjekord on olemas.Seega toimub kasutuselevõtt järk-järgult, samal ajal kui Google kogub tagasisidet ja kohandab teenust.

Mis see on ja mida selle eesmärk on teha

Scholar Labsi defineeritakse järgmiselt: tööriist Tehisintellekti abil teostatav uurimistöö mis käsitleb küsimusi, mis nõuavad teema vaatlemist mitmest vaatenurgastGoogle kirjeldab seda kui akadeemilise uurimistöö "uut suunda", mis keskendub konkreetse päringu jaoks kõige kasulikumate materjalide leidmisele, mitte tingimata kõige populaarsematele.

Ettepanek kaldub kõrvale traditsioonilistest filtritest, mis põhinevad tsitaatide arvul ja ajakirjade mõjuteguritel, mida ettevõte peab liiga piiravaks, et vältida hiljutise või interdistsiplinaarse töö tähelepanuta jätmist. Selle asemel Süsteem hindab selliseid signaale nagu avaldamiskoht, autorlus, artikli täielik sisu ja viitamise dünaamika..

Kuidas tulemusi valida ja selgitada

Protsess algab kasutaja küsimuse analüüsimisega, et tuvastada Põhiteemad, konkreetsed aspektid ja seosed. Sealt edasi, Tehisintellekt käivitab Google Scholaris paralleelsed otsingud, mis hõlmavad kõiki neid osasid ja koondab nad ümber, et lahendada algne probleem.

Illustreeriv näide: kui küsida kofeiini tarbimise mõju kohta lühiajalisele mälule, siis Tööriist ei piirdu selle terminite kombinatsioonigaSee laiendab ulatust, et hõlmata toitumisharjumusi, mälu säilitamise uuringuid ja vanusega seotud kognitiivseid uuringuid ning seejärel sünteesib artiklitest pärinevaid tõendeid, mis kokkuvõttes küsimusele kõige paremini vastavad.

Lisaks sellele süsteem töötab koos tekst valmis ja toob välja põhjused mille jaoks töökoht tulemustes kuvatakse, suhte selgitamine artikli sisu ja päringu vahelSee teeb uurija jaoks iga allika asjakohasuse mõistmise lihtsamaks.

• See võimaldab teil kitsendada valikut avaldamiskuupäevade järgi. ajutise ülevaatuse kohandamiseks.
• See ei sisalda filtreid viidete ega ajakirja mõjuteguri järgi..
• Liigita avaldamiskoha, autorluse, täisteksti ja viitamisdünaamika järgi.
• Hõlbustab järelküsimuste esitamist nüanssidesse sügavamale sukelduda.

Erinevused Google Scholariga ja kvaliteedi üle peetav arutelu

Peamine häire on tsitaatidel ja ajakirjade prestiižil põhinevate filtrite puudumine – näitajad, mida paljud teadlased on kvaliteedi hindamiseks otseteena kasutanud. Mõned teadlased nõustuvad, et need Mõõdikud ei kajasta alati uuringu tegelik väärtusKuid nad tunnistavad ka, et ilma nendeta saab see olla Uude valdkonda sisenedes on usaldusväärsust raskem hinnata..

Google keskendub artiklite sisu ja konteksti hindamiseleSee lähenemisviis tugineb mõistetevahelistele seostele tekstis endas. Selle eesmärk on vähendada populaarsuse kallutatust ja paljastada kasulikku tööd, mis muidu võiksid märkamata jääda, tunnistades samal ajal täpsuse säilitamise raskust keskkonnas, kus on miljoneid teaduslikke dokumente.

Katse kättesaadavus, juurdepääs ja areng

Praegu Google Scholar Labsile pääseb ligi piiratud arv kasutajaid seansiga juba sisse logitud. Juurdepääsu hallatakse ootenimekirja kaudu ja ettevõte märgib, et Teenus on eksperimentaalne ja selle võimalused laienevad olenevalt olukorrast. tagasiside akadeemilisest kogukonnast.

Vaoshoitud väljapanek viitab a-le Eriline tähelepanu täpsusele ja võimalike tehisintellekti hallutsinatsioonide minimeerimiselePraktikas hõlmab see enne laiemat avaldamist iteratiivseid täiustusi, mis on Hispaania ja ülejäänud Euroopa uurimiskeskuste ja ülikoolide raamatukogude jaoks võtmetähtsusega.

Konkurendid ja turukontekst

Google'i samm tuleb tiheda konkurentsi ajal. Tööriistad nagu Esile tuua Semantic Scholar on akadeemilistes ringkondades populaarsust kogunudja vestlusmudelid, näiteks VestlusGPT Neid on kasutatud toena, kuigi ilma natiivse integratsioonita kontrollitud akadeemiliste allikatega, näiteks Google Scholari pakutavaga.

Ettevõte püüab end positsioneerida lahendus, mis vähendab kirjanduse ülevaatele kuluvat aega ja paljastab seoseid, mida on käsitsi raske tuvastadaSellegipoolest jääb arutelu kvaliteedi- ja läbipaistvuskriteeriumide üle alles, eriti tundlikes valdkondades, kus reprodutseeritavus ja metodoloogiline rangus on üliolulised.

Lähenemisviisiga, mis seab esikohale päringu tegeliku kasulikkuse ja selgitab selgelt, miks iga tulemus kuvatakse, Scholar Labs on kujunemas mõistlikuks panuseks akadeemilise uurimistöö kaasajastamiseks.Selle edu sõltub sellest, kui hästi see vastab teadusvaldkonna täpsusnõuetele ja kuidas see Euroopa ja Hispaania ülikoolides kasutusele võetakse.

Seotud artikkel:

Gemini Deep Research loob ühenduse Google Drive'i, Gmaili ja Chatiga

Alberto Navarro

Olen tehnoloogiahuviline, kes on muutnud oma "nohikese" huvidest elukutse. Olen veetnud üle 10 aasta oma elust tipptehnoloogiat kasutades ja puhtast uudishimust igasuguste programmide kallal nokitsenud. Nüüd olen spetsialiseerunud arvutitehnoloogiale ja videomängudele. Seda seetõttu, et rohkem kui 5 aastat olen kirjutanud erinevatele tehnoloogia ja videomängude veebisaitidele, luues artikleid, mille eesmärk on anda teile vajalikku teavet kõigile arusaadavas keeles.

Kui teil on küsimusi, siis minu teadmised ulatuvad kõigest, mis on seotud nii Windowsi operatsioonisüsteemiga kui ka Androidiga mobiiltelefonidele. Ja ma olen pühendunud teile, olen alati nõus kulutama paar minutit ja aitama teil lahendada kõik küsimused, mis teil selles Interneti-maailmas tekkida võivad.