लगभग 5 महीने तक चले परीक्षण के बाद - 1 अगस्त 2023 से, "बीटा" संस्करण की लॉन्च तिथि, 16 जनवरी 2024, रिलीज की तारीख निश्चित संस्करण - एल्सेवियर अंततः अपने आधिकारिक डिजिटल प्रकाशन उत्पादों में "स्कोपस एआई" को शामिल कर सकता है। इन दिनों, दुनिया भर के प्रमुख अनुसंधान निकाय, शैक्षणिक संस्थान और वैज्ञानिक वेबिनार और प्रस्तुतियों में व्यस्त हैं, जिसमें बताया जाना चाहिए कि स्कोपस एआई सामग्री चयन और किस गुणवत्ता आश्वासन के साथ उनकी मदद कर सकता है।
प्रारंभिक बिंदु एल्सेवियर डेटाबेस, यानी स्कोपस है। स्कोपस वर्तमान में 29.200 से अधिक प्रकाशकों की 7.000 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पत्रिकाओं की मेजबानी करता है, जिनकी एक स्वतंत्र विशेषज्ञ समिति उर्फ "" द्वारा सावधानीपूर्वक समीक्षा और चयन किया जाता है।स्कोपस सामग्री चयन और सलाहकार बोर्ड(सीएसएबी)। एल्सेवियर एक संयुक्त स्टॉक कंपनी है, जो 1993 से रीड एल्सेवियर समूह का हिस्सा रही है, फिर आरईएलएक्स पीएलसी, जो वैज्ञानिक सूचना और विश्लेषण के क्षेत्र में काम करने वाली एक ब्रिटिश बहुराष्ट्रीय कंपनी है। समूह ने, पिछले कुछ वर्षों में, विभिन्न अधिग्रहण और विलय किए हैं, जिससे वह डेटाबेस की बढ़ती संख्या पर भरोसा करने में सक्षम हो गया है और इस प्रकार बन गया है अकादमिक लेखों का विश्व का सबसे बड़ा प्रकाशक.
स्कोपस एआई प्रकाशित डेटाबेस दस्तावेज़ों के मेटाडेटा और सार से लिया गया है 2013 द्वारा. यह चयन कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न गलत जानकारी के जोखिम को कम करता है और आपको हमेशा पूरी तरह से पारदर्शी तरीके से उपयोग किए गए स्रोतों को संदर्भित करने की अनुमति देता है। स्कोपस एआई आगे की जांच के लिए रास्ते सुझाता है, सुझाव देता है, "मौलिक दस्तावेज़“, चयनित विषय पर सबसे अधिक प्रभाव डालने वाले। फिर मदद मिलती है "अवधारणा नक्शे“यानी अनुसंधान सार से आने वाले कीवर्ड एक योजना में एक-दूसरे से जुड़े होते हैं जो हमें हमेशा अन्य प्रासंगिक अनुसंधान क्षेत्रों के साथ संबंधों का पता लगाने की अनुमति देते हैं, यहां तक कि वे भी, जो सतही मानव पढ़ने पर, जगह से बाहर लग सकते हैं। इसलिए, कार्यक्षमता मौजूद हैएस्पर्टी डेल सेटोरेयानी, प्रश्नों से जुड़े सर्वश्रेष्ठ शोधकर्ताओं को खोजने के लिए स्कोपस में 19,6 मिलियन से अधिक लेखक प्रोफाइल का चयन करने और प्रत्येक व्यक्ति को क्यों चुना गया था, इसकी व्याख्या के साथ उनके काम और योगदान का सारांश तैयार करने की क्षमता।
"परिणामों की जांच करते समय एक निश्चित महत्वपूर्ण निर्णय का उपयोग करना अभी भी आवश्यक है - स्कोपस एआई के अंतिम संस्करण का परीक्षण करने वाले पहले लोगों में से एवेइरो विश्वविद्यालय में डॉक्टरेट छात्र ब्रूनो ऑगस्टो ने कहा - चूंकि उपकरण आपको सभी संदर्भ प्रदान करता है उद्धरण, आप उन्हें देख सकते हैं, देख सकते हैं कि क्या वे आपकी आवश्यकता के अनुसार फिट बैठते हैं या क्या कोई बेहतर परिणाम है। सभी हिसाब से, सबसे बड़ा परिवर्तन है गति जिससे आप अपनी जरूरत के आर्टिकल का सन्दर्भ प्राप्त कर सकते हैं। ब्रूनो ने अपने हालिया काम के एक उदाहरण के साथ इसकी पुष्टि की: “पिछले हफ्ते मैं वायु प्रदूषण और उत्सर्जन के प्रति सबसे संवेदनशील शहरी क्षेत्रों पर दस्तावेज़ ढूंढ रहा था। इसलिए मैंने "उत्सर्जन, वायु गुणवत्ता, शहरी क्षेत्र" की खोज करने के बजाय सीधे उस सटीक शब्द की खोज की। स्कोपस एआई ने मुझे कुछ त्वरित उद्धरण प्रदान किए। उनमें से एक वह नहीं था जिसकी मुझे आवश्यकता थी, लेकिन दूसरा था ठीक वही जो मेरे द्वारा खोजा जा रहा था. मैंने यह सुनिश्चित करने के लिए लेख की जाँच की कि यह एक अच्छा संदर्भ है और फिर मैं इसे शामिल करने में सक्षम हुआ।
वैज्ञानिक प्रकाशनों की दुनिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रवेश के लिए यह सारा उत्साह गैर-विशेषज्ञों के बीच चिंता का कारण बन सकता है, वह भी लेख के हालिया मामले के प्रकाश में। चीनी शोधकर्ता, ए के साथ लिखा गया है एआई चैटबॉट, जिसने विशिष्ट सॉफ़्टवेयर प्रतिक्रिया की शुरुआत की सूचना दी: “बेशक। यहां आपके विषय का संभावित परिचय दिया गया है।" वास्तव में, वाक्य ने थोड़ा संदेह छोड़ दिया: लेख के लेखकों ने निश्चित रूप से अपने काम का परिचय लिखने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित प्रणाली का उपयोग किया था। हालाँकि, यह चिंता का कारण नहीं है। सबसे पहले, क्योंकि, अधिक से अधिक यह इसके बारे में है खराब पारदर्शिता उन शोधकर्ताओं द्वारा और ए लपट कुछ के द्वारा लेखा परीक्षकों. इसके अलावा, यह निर्दिष्ट किया जाना चाहिए कि शोधकर्ताओं ने निश्चित रूप से निष्कर्ष निकालने के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग नहीं किया, यानी, अपने मुख्य कार्य में पूरी तरह से प्रतिस्थापित करने के लिए, लेकिन उन्होंने एक उपकरण का उपयोग किया जो कुछ सहायक प्रथाओं को पूरा करने में समय कम कर देता है अनुसंधान।
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है और यह कैसे काम करती है?
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जिसका उद्देश्य ऐसे कंप्यूटर सिस्टम बनाना है जो स्वायत्त रूप से सभी प्रकार के पाठ, चित्र, प्रोग्रामिंग कोड, ध्वनि, वीडियो और एल्गोरिदम उत्पन्न करने में सक्षम हों। ये प्रणालियाँ प्रशिक्षण डेटा से सीखने और नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती हैं जो मानव द्वारा बनाई गई प्रतीत हो सकती हैं।
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक विशेष श्रेणी, जिसे "प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण" के रूप में जाना जाता है, जिसे आमतौर पर संक्षिप्त रूप में कहा जाता है एलएलएम (अंग्रेजी "लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स" से) मशीनों को पूर्व-प्रशिक्षण के अधीन किया जाता है जिसमें अभिलेखागार से आने वाले बड़ी मात्रा में पाठों का प्रदर्शन शामिल होता है जिन्हें "बड़े डेटा" के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है, यानी जिसमें भारी मात्रा में डेटा होता है। इन पाठों से, एलएलएम भाषा की वाक्यात्मक संरचना, शब्दों के शब्दार्थ क्षेत्र या सामान्य ज्ञान अवधारणाओं को सीख सकते हैं। इस तरह, ये प्रणालियाँ वस्तुतः किसी प्रश्न को समझने और उत्तर उत्पन्न करने में सक्षम हैं व्याकरण की दृष्टि से सही e शब्दार्थ की दृष्टि से पर्याप्त. सबसे ऊपर एक उदाहरण "चैटजीपीटी" है।
स्कोपस एआई एक ऐसा उपकरण है, लेकिन यह चैटजीपीटी की तरह हर किसी के लिए उपलब्ध नहीं है। इसके बजाय, यह एक मॉड्यूल है जिसे इसमें जोड़ा जा सकता है संस्थागत स्कोपस सदस्यता, के रूप में परिशिष्ट. इसलिए, व्यक्तिगत शोधकर्ताओं और/या विद्वानों द्वारा अनुरोध नहीं किया जा सकता है, लेकिन आपके संगठन, आपके विश्वविद्यालय, उस निकाय को शामिल करना आवश्यक है जिसके लिए आप शोध करते हैं।
