בפוסט זה אסקור את Undermind AI, מנוע חיפוש מבוסס בינה מלאכותית שפותח על ידי שני דוקטורנטים לפיזיקה קוונטית מאוניברסיטת MIT.

הכלי מבטיח קריאה של אלפי מאמרים, הבנת ההקשר וחיפושים חוזרים ונשנים עד למציאת תשובות מקיפות ומדויקות לשאלות מחקר מורכבות. השאיפה היא להיות עוזר המחקר החדש שלכם באמצעות אלגוריתמים המחקים תהליך חיפוש של חוקר אנושי מנוסה.

איך זה עובד? מציגים שאלת חיפוש בשפה חופשית (ניתן גם בעברית), דבר שמניע תהליך של דיוק שאלת המחקר שבסופו מתקבל דו"ח מפורט עם רשימת מאמרים מדויקת ככל הניתן. בכל שלב אפשר להמשיך לדייק ולשאול שאלות המשך על הדוח באמצעות הצ'אט.

למי זה מתאים? לחוקרים בתחילת תהליך גיבוש המחקר המעוניינים להבין את הידע הקיים בתחום, למצוא רעיונות חדשים, לזהות פערי מחקר והקשרים בין תחומים שונים.

המערכת מתבססת על מאמרים מהמאגר Semantic Scholar המכיל מעל ל- 200 מיליון מאמרים אקדמיים ועל תוכן מ- PubMed, arXiv ומקורות נוספים.

לצורך הדוגמא, ביקשתי למצוא לי מאמרים העוסקים בשימוש בצבעים בעיצוב ספריות ונשאלתי שאלות מנחות לצורך הבנה ודיוק:

ניתן להשיב לשאלות במלל חופשי או לבחור באפשרות המתאימה מבין התשובות המוצעות (1AB, 3A). תהליך הדיוק המשיך עם שתי שאלות נוספות, ולבסוף הוצג בפניי הנוסח המגובש לאישור –

אז הוצעה לי שאלת מחקר מגובשת.

בשלב הבא Undermind מנתח את הנתונים ליצירת הדו"ח הסופי – תהליך שאורך כמספר דקות במהלכן מוצג פירוט של שלבי העבודה וחיווי על השלב בו אנחנו נמצאים עכשיו:

התוצאה הסופית היא דו"ח ארוך ומרשים הכולל רשימת מאמרים ארוכה (בין 100 ל- 200) המאורגנת בהתאם לאחוזי ההתאמה לחיפוש. הדו"ח גם מצביע על לקונות בספרות המחקרית ומציע חלוקה לקטגוריות שונות. במקרה שלי התחום פחות נחקר – לכן אחוזי ההתאמה לא גבוהים באופן יחסי.

בנוסף אני מקבלת טבלאות מפורטות המתמקדות בהיבטים שונים של המחקר ומאמרים המתאימים לכל קטגוריה כולל הסברים למה מתייחס כל מאמר. הטבלאות כוללות התייחסות לציטוטים (מה הכי מצוטט?), התייחסות למתודולוגיות, להיסטוריה, לחוקרים מובילים, ציר זמן, גיאוגרפיה ועוד בהתאם לנושאי החיפוש. המערכת גם שומרת את היסטוריית החיפוש ומראה עדכונים תחת הלשונית Alerts.

טבלה המתייחסת למיקוד המרכזי של כל מאמר

בסיכומו של דבר זהו כלי מרשים ומבטיח המייצג את הדור הבא של חיפוש ספרות אקדמית. היכולת שלו לבצע חיפוש חכם המתעדכן באופן תדיר, לספק הערכה רלוונטית ומדויקת ולנתח מידע ממקורות מרובים מהווה יתרון משמעותי שיכול לחסוך שעות רבות של עבודה מחקרית. ניתן לקבוע במהירות אם הרעיון נחקר או שמדובר בכיוון פורץ דרך, לזהות פערים בספרות, למצוא שאלות שלא נענו ומגמות מתפתחות. מעל לכל הכלי מאפשר חיסכון משמעותי בזמן והתמקדות בעיקר. יחד עם זאת חשוב לזכור שהמערכת מכסה בעיקר מאמרי open access ולא את כל המאמרים הקיימים. המיקוד הוא יותר על מדעים מדויקים ופחות על מדעי החברה והרוח, שפת המקורות השלטת היא אנגלית. הגירסה החינמית מוגבלת ל- 5 חיפושים בחודש עם תוצאות חלקיות (ללא כל התוצאות, ללא גישה מלאה למאמרים וצ'אט מוגבל) ולא מאפשרת עריכה של החיפוש – צריך להתחיל שאילתה חדשה. בנוסף, הקישורים למאמרים לא תמיד עובדים ודורשים השלמת חיפוש בקטלוג הספרייה או ב- Google Scholar.  בדומה לכלים אחרים שסקרנו בפוסטים קודמים Undermind לא מחליף לגמרי את תהליך החיפוש המסורתי אלא מעמיק, משלים ומעשיר אותו. למרות כל זאת, הכלי בהחלט מציע שיפור משמעותי של חווית המחקר האקדמי. ככל שהטכנולוגיות ישתכללו ותתווסף גישה לטקסטים מלאים – יבנה פה סטנדרט חדש בכל הנוגע לחיפוש.

מומלץ מאוד להתנסות!