गूगल स्कॉलर लैब्स: नई एआई-संचालित शैक्षणिक खोज इस प्रकार काम करती है

गूगल ने अपने शैक्षणिक पारिस्थितिकी तंत्र में एक प्रयोगात्मक सुविधा शुरू की है: गूगल स्कॉलर लैब्स, एक प्रस्ताव जो यह इस बात पर पुनर्विचार करने का प्रयास करता है कि जटिल शोध प्रश्नों का उत्तर कैसे दिया जाता है।कंपनी इसके साथ अन्वेषण कर रही है जनरेटिव एआई साहित्य की समीक्षा में लगने वाले समय को कम करने और कीवर्ड खोजों से परे फोकस को व्यापक बनाने का एक तरीका।

स्पेनिश संस्थानों सहित यूरोपीय विश्वविद्यालय के माहौल के लिए, यह आदतों में बदलाव का प्रतिनिधित्व कर सकता है। दस्तावेज़ीकरण चरण: पहुँच सीमित है a उपयोगकर्ता लॉग इन हैं और एक प्रतीक्षा सूची हैइसलिए रोलआउट धीरे-धीरे होगा, जबकि गूगल फीडबैक एकत्र करेगा और सेवा को समायोजित करेगा।

यह क्या है और इसका उद्देश्य क्या है

स्कॉलर लैब्स को इस प्रकार परिभाषित किया गया है का एक उपकरण एआई-सहायता प्राप्त अनुसंधान जो ऐसे प्रश्नों को संबोधित करता है जिनके लिए किसी विषय को कई दृष्टिकोणों से देखने की आवश्यकता होती हैगूगल इसे अकादमिक अनुसंधान में एक "नई दिशा" के रूप में वर्णित करता है, जो किसी विशिष्ट प्रश्न के लिए सर्वाधिक उपयोगी सामग्री खोजने पर केंद्रित है, जरूरी नहीं कि वह सर्वाधिक लोकप्रिय हो।

यह प्रस्ताव उद्धरण संख्या और जर्नल प्रभाव कारकों पर आधारित पारंपरिक फ़िल्टर से हटकर है, जिन्हें कंपनी बहुत ज़्यादा प्रतिबंधात्मक मानती है ताकि हालिया या अंतःविषयक कार्यों की अनदेखी न हो। यह प्रणाली प्रकाशन स्थल, लेखकत्व, लेख की सम्पूर्ण विषय-वस्तु और उद्धरण गतिशीलता जैसे संकेतों का आकलन करती है।.

परिणामों का चयन और व्याख्या कैसे करें

यह प्रक्रिया उपयोगकर्ता के प्रश्न का विश्लेषण करके शुरू होती है ताकि पता लगाया जा सके प्रमुख विषय, विशिष्ट पहलू और संबंध. वहां से, एआई ने गूगल स्कॉलर के भीतर समानांतर खोज शुरू की है जो उन सभी पहलुओं को कवर करती है और मूल मुद्दे को हल करने के लिए उन्हें फिर से समूहित करता है।

एक उदाहरण: यदि आप अल्पकालिक स्मृति पर कैफीन के सेवन के प्रभाव के बारे में पूछते हैं, तो यह उपकरण केवल शब्दों के संयोजन तक ही सीमित नहीं हैयह खाने के पैटर्न, स्मृति प्रतिधारण अध्ययन और आयु-संबंधी संज्ञान अध्ययन को शामिल करने के लिए दायरे का विस्तार करता है, और फिर उन लेखों से साक्ष्यों को संश्लेषित करता है, जो एक साथ लिए जाने पर प्रश्न का सबसे अच्छा उत्तर देते हैं.

इसके अलावा, सिस्टम के साथ काम करता है पाठ पूरा और कारणों पर प्रकाश डालता है जिसके लिए नौकरी परिणामों में दिखाई देती है, रिश्ते की व्याख्या करते हुए लेख की सामग्री और प्रश्न के बीचइससे शोधकर्ता के लिए प्रत्येक स्रोत की प्रासंगिकता को समझना आसान हो जाता है।

• यह आपको प्रकाशन तिथियों को सीमित करने की अनुमति देता है। अस्थायी समीक्षा को समायोजित करने के लिए.
• इसमें उद्धरण या जर्नल प्रभाव कारक के आधार पर फ़िल्टर शामिल नहीं है।.
• प्रकाशन स्थल, लेखकत्व, पूर्ण पाठ और उद्धरण गतिशीलता के आधार पर वर्गीकृत करें.
• अनुवर्ती प्रश्नों को सुगम बनाता है बारीकियों में गहराई से उतरने के लिए।

गूगल स्कॉलर के साथ मतभेद और गुणवत्ता पर बहस

मुख्य बाधा उद्धरणों और जर्नल प्रतिष्ठा पर आधारित फ़िल्टरों का अभाव है, ये ऐसे संकेतक हैं जिनका उपयोग कई वैज्ञानिक गुणवत्ता का आकलन करने के शॉर्टकट के रूप में करते रहे हैं। कुछ शोधकर्ता इस बात से सहमत हैं कि ये मीट्रिक हमेशा प्रतिबिंबित नहीं होते एक अध्ययन का वास्तविक मूल्यलेकिन वे यह भी मानते हैं कि उनके बिना भी यह संभव हो सकता है किसी नए क्षेत्र में प्रवेश करते समय विश्वसनीयता का आकलन करना अधिक कठिन होता है.

Google लेखों की सामग्री और संदर्भ के मूल्यांकन पर ध्यान केंद्रित करता हैयह दृष्टिकोण पाठ के भीतर अवधारणाओं के बीच संबंधों पर निर्भर करता है। यह लोकप्रियता के पूर्वाग्रह को कम करने और ऐसे उपयोगी कार्यों को उजागर करने का प्रयास करता है जो अन्यथा अनदेखे रह जाते, साथ ही लाखों विद्वानों के दस्तावेज़ों वाले वातावरण में सटीकता बनाए रखने की चुनौती को भी स्वीकार करता है।

प्रयोग की उपलब्धता, पहुंच और विकास

अभी के लिए, Google Scholar Labs सीमित संख्या में उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है सत्र पहले से लॉग इन है। पहुँच को प्रतीक्षा सूची के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है, और कंपनी इंगित करती है कि यह सेवा प्रायोगिक है और इसकी क्षमताओं का विस्तार समय के अनुसार किया जाएगा। प्रतिक्रिया शैक्षणिक समुदाय से.

संयमित प्रदर्शन से पता चलता है कि सटीकता पर विशेष ध्यान और संभावित AI मतिभ्रम को न्यूनतम करनाव्यवहार में, इसमें व्यापक रिलीज से पहले पुनरावृत्तीय सुधार शामिल हैं, जो स्पेन और शेष यूरोप में अनुसंधान केंद्रों और विश्वविद्यालय पुस्तकालयों के लिए एक प्रमुख पहलू है।

प्रतिस्पर्धी और बाजार संदर्भ

गूगल का यह कदम ऐसे समय में आया है जब प्रतिस्पर्धा बहुत तीव्र है। प्रकाश में लाना सेमेटिक स्कॉलर ने अकादमिक हलकों में लोकप्रियता हासिल की हैऔर संवादात्मक मॉडल जैसे ChatGPT इनका उपयोग सहायता के रूप में किया गया है, यद्यपि गूगल स्कॉलर जैसे सत्यापित शैक्षणिक स्रोतों के साथ इनका मूल एकीकरण नहीं किया गया है।

कंपनी खुद को इस स्थिति में लाना चाहती है एक ऐसा समाधान जो साहित्य समीक्षा पर लगने वाले समय को कम करता है और उन कनेक्शनों को उजागर करता है जिन्हें मैन्युअल रूप से पहचानना मुश्किल होता हैफिर भी, गुणवत्ता और पारदर्शिता मानदंडों पर बहस जारी रहेगी, विशेष रूप से संवेदनशील क्षेत्रों में जहां पुनरुत्पादन और कार्यप्रणाली संबंधी कठोरता महत्वपूर्ण है।

एक ऐसे दृष्टिकोण के साथ जो क्वेरी की वास्तविक उपयोगिता को प्राथमिकता देता है और प्रत्येक परिणाम क्यों दिखाई देता है, इसका स्पष्ट स्पष्टीकरण देता है, स्कॉलर लैब्स अकादमिक अनुसंधान को आधुनिक बनाने के लिए एक विवेकपूर्ण प्रयास के रूप में उभर रहा है।इसकी सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि यह वैज्ञानिक क्षेत्र की परिशुद्धता आवश्यकताओं को कितनी अच्छी तरह पूरा करता है तथा यूरोपीय और स्पेनिश विश्वविद्यालयों में इसे कितनी अच्छी तरह अपनाया जाता है।

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अल्बर्टो नवारो

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