После тестирования, которое длилось около 5 месяцев – с 1 августа 2023 года, даты запуска «Бета-версии», до Январь 16 2024, дата выпуска окончательная версия – Elsevier наконец-то может включить «Scopus AI» в число своих официальных цифровых издательских продуктов. В наши дни крупные исследовательские организации, академические учреждения и ученые по всему миру заняты вебинарами и презентациями, которые должны продемонстрировать, как ИИ Scopus может помочь им в выборе контента и с обеспечением качества.
Отправной точкой является база данных Elsevier, то есть Scopus. В настоящее время в Scopus размещено более 29.200 7.000 рецензируемых журналов от более чем XNUMX XNUMX издателей, тщательно проверенных и отобранных независимым экспертным комитетом, также известным как «Совет по отбору контента Scopus и консультативный совет(CSAB). Elsevier — акционерное общество, которое с 1993 года входило в состав группы Reed Elsevier, затем RELX plc, британской транснациональной корпорации, работающей в области научной информации и анализа. На протяжении многих лет группа осуществляла различные приобретения и слияния, имея возможность рассчитывать на постоянно растущее количество баз данных и, таким образом, стала крупнейший в мире издатель академических статей.
Scopus AI использует метаданные и рефераты опубликованных документов базы данных. с 2013 года. Такой выбор сводит к минимуму риски ложной информации, генерируемой искусственным интеллектом, и позволяет всегда ссылаться на используемые источники совершенно прозрачно. Scopus AI предлагает пути дальнейшего исследования, предполагая, что среди «основополагающие документы«, те, кто оказал наибольшее влияние на выбранную тему. Тогда есть помощь »концептуальные карты«, то есть ключевые слова, исходящие из тезисов исследований, связанных друг с другом в схеме, которая всегда позволяет нам проследить связи с другими соответствующими областями исследований, даже теми, которые при поверхностном человеческом прочтении могут показаться неуместными. Поэтому функция существуетотраслевые экспертыто есть возможность выбирать более 19,6 миллионов профилей авторов в Scopus, чтобы находить лучших исследователей, связанных с запросами, и генерировать краткое изложение их работы и вкладов с объяснением того, почему каждый человек был выбран.
«При изучении результатов по-прежнему необходимо использовать определенное критическое суждение, — сказал Бруно Аугусто, докторант Университета Авейру, один из первых, кто протестировал окончательную версию Scopus AI, — поскольку инструмент предоставляет вам все справочные материалы, которые он цитаты, вы можете просмотреть их и посмотреть, соответствуют ли они тому, что вам нужно, или есть ли лучший результат». По общему мнению, самым большим изменением является скорость с помощью которого вы сможете получить ссылку на нужную вам статью. Бруно подтвердил это примером из своей недавней работы: «На прошлой неделе я искал документы о городских районах, наиболее уязвимых к загрязнению воздуха и выбросам. Поэтому я просто искал именно этот термин, а не «выбросы, качество воздуха, городские территории». Scopus AI предоставил мне пару кратких цитат. Один из них был не тем, что мне нужно, но другой был именно то, что я искал. Я проверил статью, чтобы убедиться, что она является хорошей ссылкой, а затем смог включить ее».
Весь этот энтузиазм по поводу проникновения искусственного интеллекта в мир научных публикаций может вызвать тревогу среди неспециалистов, в том числе в свете недавнего случая со статьей Китайские исследователи, написанный с помощью чат-бот с искусственным интеллектом, который сообщил о начале типичного ответа программного обеспечения: «Конечно. Вот возможное введение к вашей теме». На самом деле предложение не оставляло сомнений: авторы статьи наверняка использовали систему, основанную на искусственном интеллекте, для написания введения к своей работе. Однако это не повод для беспокойства. Прежде всего потому, что, самое большее, речь идет о отсутствие прозрачности этими исследователями и легкость некоторыми рецензенты. При этом следует уточнить, что исследователи, конечно, не использовали искусственный интеллект для получения выводов, то есть для полной замены в своей основной задаче, а использовали инструмент, сокращающий время выполнения некоторых вспомогательных практик. исследовать.
Что такое генеративный искусственный интеллект и как он работает?
Генеративный искусственный интеллект — это отрасль искусственного интеллекта, целью которой является создание компьютерных систем, способных автономно генерировать тексты, изображения, программный код, звуки, видео и алгоритмы всех видов. Эти системы используют машинное обучение и искусственные нейронные сети для обучения на обучающих данных и создания нового контента, который может показаться созданным человеком.
Особая категория генеративного искусственного интеллекта, известная как «обработка естественного языка», обычно сокращенно называемая «обработка естественного языка». LLM (от англ. «Large Language Models») подвергает машины предварительному обучению, которое состоит из воздействия огромного количества текстов, поступающих из архивов, которые можно классифицировать как «большие данные», т. е. содержащие огромное количество данных. Из этих текстов студенты LLM могут изучить синтаксическую структуру языка, семантическое поле слов или общие понятия знаний. Таким образом, эти системы буквально способны понимать вопрос и генерировать ответы. грамматически правильно e семантически адекватный. Прежде всего, примером является «chatGPT».
Scopus AI — один из таких инструментов, но он доступен не всем, как и ChatGPT. Вместо этого это модуль, который можно добавить в институциональная подписка на Scopus, как и добавка. Таким образом, запросы не могут быть поданы отдельными исследователями и/или учеными, но необходимо привлечь вашу организацию, ваш университет, орган, для которого вы проводите исследование.
