Gemini Enterprise جوجل/في خطوة مستقبلية متميزة، أعلنت جوجب عن إطلاق نظام AI Co‑Scientist ضمن منصة Gemini Enterprise،
والذي يعمل كفريق بحث علمي كامل قائم على الذكاء الاصطناعي، وهذا النظام لا يكتفي بالرد على الأسئلة، بل يعمل وكأنه مجموعة من الباحثين ينتجون أفكارًا،
يراجعونها، ويصنفونها بدقة عالية؛ مما يسرع الاكتشافات العلمية ويزيد من جودة الأبحاث.
نبذة عن Gemini Enterprise جوجل:
نظام Co‑Scientist، الذي كشفته جوحل، هو بنية معقدة متعددة الوكلاء multi-agent مبنية على نموذج Gemini 2.0 من جوجل.
فالهدف منه هو أن يصبح شريكا بحثيا فعليًا: يساهم في توليد فرضيات علمية جديدة، ويُعيد صياغتها، ويقيمها من جميع الزوايا.
تعد هذه الأداة جزءًا من منصة Gemini Enterprise، وهي بيئة مخصصة للشركات والباحثين للاستفادة من ذكاء اصطناعي متقدم وآمن داخل سياق العمل المؤسسي.
كيف يعمل Co‑Scientist خطوة بخطوة:
يمكن تلخيص عمل أداة Co‑Scientist في ثلاث مراحل رئيسية:
إدخال الموضوع والبيانات:
يقدم الباحث للقوقل Co‑Scientist إطار البحث حيث أي موضوع الدراسة، البيانات الأساسية، الأوراق العلمية، أو أي مراجع مهمة.
وذلك بناء على هذا المدخل، يبدأ النظام بتوليد أفكار وأسئلة بحثية.
توليد الفرضيات والأفكار:
في هذه المرحلة، تعمل مجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي لتوليد فرضيات متعددة.
وهناك وكلاء متخصصون: بعضهم مخصّص لتوليد الفرضيات، وآخر مهمته التفكير النقدي، وآخر لتطوّر الفكرة. على سبيل المثال،
هناك وكيل Generation يطرح فرضيات، ووكيل Reflection يقوم بمراجعتها بشكل نقدي، وآخر Evolution يطور الفرضيات القوية.
التقييم والتنقية:
بعد التوليد، يقوم كل وكيل بتقييم الفرضيات: بعضهم يقارن الفرضيات بعضها ببعض في نظام مشابه لبطولات tournament، ويقيمها حسب الأصالة والأهمية.
ثم يتم حذف الفرضيات الأضعف، وتبقى الأقوى. وكيل آخر قد ينظم الفرضيات المتقاربة ويزيل التكرار، بينما وكيل آخر يعيد صياغتها لتحسينها.
في النهاية وكيل Meta‑review يجمع المراجعات كلها ليصدر قائمة من الفرضيات الأكثر قيمة.
أهم فوائد Co‑Scientist:
تسريع البحث العلمي وذلك لأن Co‑Scientist يوفر وقتًا هائلًا لأن الأفكار تولد وتُقيّم بسرعة كبيرة مقارنة بالعمل البشري التقليدي.
جودة أعلى للفرضيات وذلك بفضل المنافسة بين الوكلاء وتقييمهم المتبادل،
تنتج فرضيات أصيلة ومبتكرة، ليست سطحية أو نمطية.
توسيع الأفق حيث يمكن لهذا النظام دمج معارف من مجالات متعددة، بحيث يركب فرضيات تجمع بين تخصصات مختلفة، وهذا غالبًا ما يكون صعبًا للبشر لوحدهم.
سهولة التخصيص لأن النظام جزء من Gemini Enterprise، يمكن للفرق والباحثين تخصيص الوكلاء، وتحديد الأدوار، واستخدامه ضمن بيئة مؤسسية آمنة وموثوقة.
أقرأ ايضا /استخدام ChatGPT Go VPN للهند مجانا
أمثلة تطبيقية لنجاح Co‑Scientist:
في البحث الطبي حيث تم استخدام Co‑Scientist لدعم باحثين في مختبرات مثل: جامعة ستانفورد وImperial College London.
ووفقا للتقارير، النظام ساعد في تحليل عدد هائل من الأوراق العلمية وابتكار فرضيات جديدة بسرعة، كما أنه يقترح آليات جديدة لعلاج بعض الأمراض.
وفي البحوث البيولوجية: في ورقة بحثية، وصف كيف أن النظام قام بإعادة صياغة فرضيات حول النقل الجيني للبكتيريا،
ومن ثم سدد بعض الفرضيات الصحيحة بين آلاف المقترحات.
أداة Co‑Scientist من جوجل تمثل نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي والبحث العلمي، فهي ليست مجرد مساعد آلي بل فريق بحثي رقمي متعدد الوكلاء.
أقرأ ايضا /أفضل كورسات تعلم الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
من خلال توليد الفرضيات، تقييمها، وتنقيتها مثل بطولة بين وكلاء، تقدم هذه التقنية إمكانية تسريع الاكتشافات العلمية بجودة عالية.
ومع ذلك فإن نجاحها يعتمد على إشراف بشري وبيانات موثوقة، بالإضافة إلى توازن بين الابتكار والتكلفة.
لذلك إذا كنت باحثًا أو تعمل في شركة علمية، فإن تبني هذه الأداة قد يكون مفتاحًا لفتح آفاق جديدة في مجالك.