في عالم الأنظمة الذكية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI)، يبقى السؤال: هل يمكن لهذه الأنظمة توقع التطورات المستقبلية استناداً إلى السجلات العلمية الحالية؟ الإجابة على هذا السؤال تكمن في مشروع جديد يسمى **PreScience**.

**PreScience** هو مجموعة بيانات ومعيار جديد مصمم خصيصًا لتوقعات العلوم، حيث تم إنشاؤه بناءً على 98 ألف ورقة بحثية حديثة تتعلق بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى أوراق رفيقة تغطي تاريخ نشر المؤلفين وروابط الاقتباس، مما يؤدي إلى مجموعة شاملة تضم 502 ألف ورقة إجمالاً.

تتضمن السجلات الورقية الناتجة عناوين، ملخصات، هويات المؤلفين المتميزة، مراجع مؤثرة، تسميات موضوعية، ومسكوكات من البيانات الزمنية التي تحترم الحدود الزمنية، مما يجعلها مصدرًا غنيًا جداً للمعلومات.

قدم الباحثون سبعة مهام نموذجية، هي خمس مهام متعلقة بالأوراق، تشمل:
1. توليد المساهمات
2. توقع المتعاونين
3. اختيار الأعمال السابقة
4. توقع عدد الاقتباسات
5. توقع التركيبات المستقبلية
6. بالإضافة إلى نوعين مختلفين من توقع اتجاهات الموضوعات.

لقد طور الباحثون مجموعة من المعايير، بدءًا من أساليب بسيطة وقائمة على الممارسات وصولاً إلى نماذج لغوية متقدمة وأنظمة وكيلات، حيث تم تقديم مقياس **LACER** وهو مقياس يعتمد على نماذج لغوية كبيرة (Large Language Models) لتقييم تشابه أوصاف المساهمات المتولدة التي تتفق بشكل أفضل مع الأحكام البشرية مقارنة بالمقاييس الموجودة.

أخيرًا، تم إنشاء نماذج المهام لتوليد مجموعة اصطناعية جديدة من الورق لمدة 12 شهرًا ووجد أن الأوراق الناتجة كانت أقل تنوعًا وأقل ابتكارًا من البحوث التي كتبها البشر في نفس الفترة.

الاستنتاجات المثيرة تُشير إلى إمكانية استخدام هذه الأدوات في إعادة تشكيل الطريقة التي نفكر بها في البحوث المستقبلية. إذا كنت مهتمًا بالمزيد من المعلومات حول مجموعة بيانات **PreScience** أو الشفرات المرتبطة بها، يمكنك زيارة huggingface.co و github.com.

ما رأيكم في هذا التطور؟ هل تعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدث ثورة في مجال الأبحاث العلمية؟ شاركونا تجاربكم وأفكاركم في التعليقات.