Google Scholar Labs: นี่คือวิธีการทำงานของการค้นหาทางวิชาการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่

Google ได้เปิดตัวฟีเจอร์ทดลองภายในระบบนิเวศทางวิชาการ: ห้องปฏิบัติการ Google Scholar, ข้อเสนอที่ว่า พยายามที่จะคิดใหม่ว่าคำถามการวิจัยที่ซับซ้อนจะได้รับคำตอบอย่างไรบริษัทกำลังสำรวจด้วย ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ แนวทางในการลดเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบวรรณกรรมและขยายขอบเขตให้กว้างไกลเกินกว่าการค้นหาคำสำคัญ

สำหรับสภาพแวดล้อมมหาวิทยาลัยในยุโรป รวมถึงสถาบันสเปน อาจแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงนิสัยใน ขั้นตอนการจัดทำเอกสาร: การเข้าถึงมีจำกัด a ผู้ใช้เข้าสู่ระบบและมีรายการรอการเปิดตัวจะเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไปในขณะที่ Google รวบรวมคำติชมและปรับเปลี่ยนบริการ

มันคืออะไรและมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำอะไร

Scholar Labs ถูกกำหนดให้เป็น เครื่องมือของ การวิจัยด้วยความช่วยเหลือของ AI ที่ตอบคำถามที่ต้องพิจารณาหัวข้อจากหลายมุมมองGoogle อธิบายว่าเป็น "ทิศทางใหม่" ในการวิจัยทางวิชาการ โดยมุ่งเน้นไปที่การค้นหาเนื้อหาที่มีประโยชน์มากที่สุดสำหรับคำค้นหาเฉพาะเจาะจง ไม่จำเป็นต้องเป็นคำค้นหาที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

ข้อเสนอนี้แตกต่างจากตัวกรองแบบเดิมที่อิงตามจำนวนการอ้างอิงและปัจจัยผลกระทบของวารสาร ซึ่งบริษัทพิจารณาว่ามีข้อจำกัดมากเกินไปจนไม่อาจมองข้ามผลงานล่าสุดหรือผลงานสหสาขาวิชาได้ แต่กลับกัน ระบบจะประเมินสัญญาณต่างๆ เช่น สถานที่ตีพิมพ์ ความเป็นผู้ประพันธ์ เนื้อหาบทความฉบับเต็ม และพลวัตการอ้างอิง.

วิธีการเลือกและอธิบายผลลัพธ์

กระบวนการเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์คำถามของผู้ใช้เพื่อตรวจจับ หัวข้อสำคัญ ประเด็นเฉพาะ และความสัมพันธ์. จากนั้น AI เปิดตัวการค้นหาแบบคู่ขนานภายใน Google Scholar ที่ครอบคลุมทุกส่วนเหล่านั้น และจัดกลุ่มใหม่เพื่อแก้ไขปัญหาเดิม

ตัวอย่างประกอบ: หากคุณถามเกี่ยวกับผลกระทบของการบริโภคคาเฟอีนต่อความจำระยะสั้น เครื่องมือนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การรวมคำเหล่านั้นขยายขอบเขตให้ครอบคลุมถึงรูปแบบการกิน การศึกษาการจดจำ และการศึกษาการรู้คิดที่เกี่ยวข้องกับอายุ และ จากนั้นจึงรวบรวมหลักฐานจากบทความที่เมื่อนำมารวมกันแล้วสามารถตอบคำถามได้ดีที่สุด.

นอกจากนี้ ระบบทำงานร่วมกับ ข้อความเสร็จสมบูรณ์ และเน้นย้ำถึงเหตุผล ซึ่งมีงานปรากฏในผลการค้นหา การอธิบายความสัมพันธ์ ระหว่างเนื้อหาของบทความและคำถามสิ่งนี้ทำให้ผู้วิจัยเข้าใจความเกี่ยวข้องของแต่ละแหล่งข้อมูลได้ง่ายขึ้น

• ช่วยให้คุณสามารถจำกัดขอบเขตตามวันที่เผยแพร่ได้ เพื่อปรับเปลี่ยนการพิจารณาทบทวนชั่วคราว
• ไม่รวมตัวกรองตามการอ้างอิงหรือปัจจัยผลกระทบของวารสาร.
• จำแนกตามสถานที่ตีพิมพ์ ผู้แต่ง ข้อความเต็ม และพลวัตการอ้างอิง.
• อำนวยความสะดวกในการถามคำถามติดตาม เพื่อเจาะลึกถึงรายละเอียดปลีกย่อยมากขึ้น

ความแตกต่างกับ Google Scholar และการถกเถียงเรื่องคุณภาพ

อุปสรรคสำคัญคือการไม่มีตัวกรองที่อิงตามการอ้างอิงและชื่อเสียงของวารสาร ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่นักวิทยาศาสตร์หลายคนใช้เป็นทางลัดในการประเมินคุณภาพ นักวิจัยบางคนเห็นด้วยว่าสิ่งเหล่านี้ ตัวชี้วัดไม่ได้สะท้อนให้เห็นเสมอไป คุณค่าที่แท้จริงของการศึกษาแต่พวกเขาก็ยอมรับว่าหากไม่มีพวกเขา มันก็สามารถ การวัดความน่าเชื่อถือเป็นเรื่องยากเมื่อเข้าสู่สาขาใหม่.

Google มุ่งเน้นการประเมินเนื้อหาและบริบทของบทความแนวทางนี้อาศัยความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดภายในเนื้อหาเอง เพื่อลดอคติต่อความนิยมและค้นพบผลงานที่มีประโยชน์ซึ่งอาจถูกมองข้ามไป ขณะเดียวกันก็ตระหนักถึงความท้าทายในการรักษาความถูกต้องแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่มีเอกสารทางวิชาการหลายล้านฉบับ

ความพร้อม การเข้าถึง และวิวัฒนาการของการทดลอง

สำหรับตอนนี้ Google Scholar Labs สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้จำนวนจำกัด โดยมีเซสชันที่เข้าสู่ระบบแล้ว การเข้าถึงจะได้รับการจัดการผ่านรายการรอ และบริษัทจะระบุว่า บริการนี้เป็นแบบทดลองและจะขยายขีดความสามารถขึ้นอยู่กับ ข้อเสนอแนะ จากชุมชนวิชาการ

การแสดงที่ถูกจำกัดนั้นแสดงให้เห็นถึง ให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับความแม่นยำและลดอาการประสาทหลอนที่อาจเกิดขึ้นจาก AIในทางปฏิบัติ จะต้องมีการปรับปรุงแบบวนซ้ำก่อนเผยแพร่ในวงกว้าง ซึ่งถือเป็นประเด็นสำคัญสำหรับศูนย์วิจัยและห้องสมุดมหาวิทยาลัยในสเปนและส่วนอื่นๆ ของยุโรป

คู่แข่งและบริบทตลาด

การเคลื่อนไหวของ Google เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่มีการแข่งขันกันอย่างเข้มข้น เครื่องมือเช่น กระตุ้น Semantic Scholar ได้รับการยอมรับในแวดวงวิชาการและรูปแบบการสนทนา เช่น แชทจีพีที มีการใช้สิ่งเหล่านี้เป็นตัวสนับสนุน แม้ว่าจะไม่มีการบูรณาการกับแหล่งวิชาการที่ผ่านการตรวจสอบ เช่น แหล่งที่ Google Scholar เสนอก็ตาม

บริษัทพยายามที่จะวางตำแหน่งตัวเองด้วย โซลูชันที่ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบวรรณกรรมและเปิดเผยการเชื่อมต่อที่ยากต่อการตรวจจับด้วยตนเองถึงกระนั้นก็ตาม การอภิปรายเกี่ยวกับเกณฑ์คุณภาพและความโปร่งใสจะยังคงมีการพิจารณา โดยเฉพาะในพื้นที่ละเอียดอ่อนที่ความสามารถในการทำซ้ำได้และความเข้มงวดเชิงวิธีการเป็นสิ่งสำคัญ

ด้วยแนวทางที่ให้ความสำคัญกับประโยชน์ที่แท้จริงของแบบสอบถามและคำอธิบายที่ชัดเจนว่าทำไมผลลัพธ์แต่ละรายการจึงปรากฏขึ้น Scholar Labs กำลังก้าวขึ้นมาเป็นเดิมพันที่ชาญฉลาดในการปรับปรุงการวิจัยทางวิชาการให้ทันสมัยความสำเร็จจะขึ้นอยู่กับว่าเทคโนโลยีดังกล่าวสามารถตอบสนองความต้องการความแม่นยำของสาขาวิชาวิทยาศาสตร์ได้ดีเพียงใด รวมถึงการนำไปใช้ในมหาวิทยาลัยต่างๆ ในยุโรปและสเปน

บทความที่เกี่ยวข้อง:

Gemini Deep Research เชื่อมต่อกับ Google Drive, Gmail และ Chat

อัลแบร์โต นาวาร์โร

ฉันเป็นผู้ชื่นชอบเทคโนโลยีที่เปลี่ยนความสนใจ "เกินบรรยาย" ของเขาให้กลายเป็นอาชีพ ฉันใช้เวลามากกว่า 10 ปีในชีวิตไปกับเทคโนโลยีล้ำสมัยและปรับแต่งโปรแกรมทุกประเภทด้วยความอยากรู้อยากเห็น ตอนนี้ฉันมีความเชี่ยวชาญในด้านเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์และวิดีโอเกม เนื่องจากเป็นเวลากว่า 5 ปีแล้วที่ฉันเขียนให้กับเว็บไซต์ต่างๆ เกี่ยวกับเทคโนโลยีและวิดีโอเกม โดยสร้างบทความที่พยายามให้ข้อมูลที่คุณต้องการในภาษาที่ทุกคนเข้าใจได้

หากคุณมีคำถามใดๆ ความรู้ของฉันมีตั้งแต่ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับระบบปฏิบัติการ Windows รวมถึง Android สำหรับโทรศัพท์มือถือ และความมุ่งมั่นของฉันคือคุณ ฉันยินดีสละเวลาสักครู่เสมอและช่วยคุณแก้ไขคำถามใดๆ ที่คุณอาจมีในโลกอินเทอร์เน็ตนี้