تعمیق نقش هوش مصنوعی در تحقیقات دانشگاهی

گروه پژوهش و دانش خبرگزاری علم و فناوری آنا، نوید فرخی؛ محققان، پژوهشگران و دانشگران به طور سنتی برای انجام تحقیقات باید کارهای دستی زیادی انجام می‌دادند (از جمع‌آوری تا تجزیه‌وتحلیل داده‌ها)؛ اما اکنون به لطف هوش مصنوعی می‌توان این وظایف را سریع‌تر و دقیق‌تر انجام داد. ازاین‌رو هوش مصنوعی در حوزه تحقیق و پژوهش می‌تواند کمک شایانی به پژوهشگر داشته باشد و  نه‌تنها در نقش یک ابزار مفید؛ بلکه به عنوان تغییردهنده بازی عمل کند.

پیشینه استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات دانشگاهی

سیر به‌کارگیری هوش مصنوعی در تحقیقات دانشگاهی ماجرای به کلی نو و تازه‌ای نیست. چندین دهه پیش، کارهای پیش‌پاافتاده‌ای مانند حل مسائل ریاضی یا مرتب‌سازی داده‌ها توسط کامپیوتر صورت گرفت. این مسئله احتمالاً‌ اولین نمونه از اعمال هوش مصنوعی بود. سیستم‌های هوش مصنوعی اولیه اگرچه در زمان صرفه‌جویی می‌کردند و خطا را کاهش می‌دادند؛ اما اساساً‌ به درد کارهای تکراری می‌خوردند. با پیشرفت فناوری، هوش مصنوعی نیز پیچیده و پیچیده‌تر شد. ابزارهای جدید برای اهداف تحقیقاتی خاص توسعه یافتند. در دهه 1980 و 1990، از هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند رباتیک و تشخیص الگو استفاده شد.

به تدریج هوش مصنوعی راه خود را در زمینه‌های مختلف تحقیقاتی نیز باز کرد. این فناوری در تجزیه‌وتحلیل داده‌های تجربی پیچیده کمک می‌کرد. برای مثال ابزارهایی برای مدل‌سازی الگوهای آب‌وهوایی توسعه پیدا کرد. با این وجود تغییر عمده زمانی رخ داد که تکنیک «یادگیری ماشین» مورد استفاده قرار گرفت. این نوع جدید هوش مصنوعی می‌توانست از داده‌ها یاد بگیرد و در طول زمان عملکردش را بهتر کند.

یادگیری ماشین به هوش مصنوعی اجازه ‌داد تا از پس وظایف پیچیده‌تر مانند پیش‌بینی نتایج بر اساس داده‌های گذشته یا یافتن الگوهای پنهان در مجموعه‌های بزرگ داده (کلان‌داده) برآید. هوش مصنوعی در سال‌های اخیر، می‌تواند داده‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر از قبل پردازش و تجزیه‌وتحلیل کند.

ابزارهای هوش مصنوعی نیز کاربرپسندتر شده و برای محققان بیشتری در دسترس قرار گرفته است. گزافه نیست اگر بگوییم امروزه هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از تحقیقات دانشگاهی تبدیل شده است. هوش مصنوعی دیگر مثل سابق صرفاً ابزاری برای تجزیه‌وتحلیل نیست و باید آن را دستیار و شریک در فرآیند تحقیق دانست.

هوش مصنوعی چه امکاناتی در اختیار محققان قرار می‌دهد؟

یادگیری ماشین به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها بتوانند اطلاعات کسب کنند. به عنوان مثال الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحقیقات پزشکی می‌تواند به داده‌های یک بیمار نگاه کند و از طریق الگوها مراحل اولیه یک بیماری خطرناک را تشخیص دهد. این نوع تجزیه‌وتحلیل برای انسان بسیار وقت‌گیر و حتی غیردقیق است، اما هوش مصنوعی می‌تواند آن را به سرعت و با دقت انجام دهد.

یکی دیگر از ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی که به درد پژوهشگران می‌خورد، پردازش زبان طبیعی یا NLP است. این فناوری به کامپیوتر‌ها کمک می‌کند تا زبان انسان را درک کرده و پردازش کنند. NLP می‌تواند به محققان در درک روندهای اجتماعی، افکار عمومی یا حتی تغییرات تاریخی کمک کند.

استفاده دیگران محققان از هوش مصنوعی در حوزه شبیه‌سازی و مدل‌سازی است. این امر به محققان کمک می‌کند تا تئوری‌ها یا طرح‌ها را قبل از آزمایش در دنیای واقعی در فضای کنترل‌شده آزمون و خطا کنند.

چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی مزایای بسیاری را برای تحقیقات آکادمیک به ارمغان می‌آورد، سوالات و چالش‌های اخلاقی مهمی نیز مطرح می‌کند که نیاز به بررسی دقیق دارند. یکی از نگرانی‌های اصلی حفظ حریم داده‌ها است.

هنگامی که هوش مصنوعی کلان‌داده را تجزیه‌وتحلیل می‌کند، به ویژه در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی یا علوم اجتماعی، اغلب با اطلاعات شخصی حساس سروکار دارد. هوش مصنوعی همچنین دیدگاه‌های سنتی در مورد مالکیت معنوی را به چالش می‌کشد.

وقتی هوش مصنوعی چیزی جدید مانند یک طرح یا نوشته خلق می‌کند، سؤالاتی جدی در مورد مالکیت آن نیز مطرح است. موضوع دیگر سوگیری الگوریتمی است. سیستم‌های هوش مصنوعی از داده‌ها یاد می‌گیرند. بنابراین اگر این داده‌ها مغرضانه باشد، نتیجه‌گیری هوش مصنوعی نیز می‌تواند تبعیض‌آمیز باشد. این امر به ویژه در تحقیقات مشکل‌ساز است، زیرا منجر به نتیجه‌گیری‌های نادرست یا ناعادلانه می‌شود.

همچنین در یک تصویر کلی‌تر، از نظر فلسفی این سوال وجود دارد که استفاده از هوش مصنوعی تا کجا اخلاقی شمرده می‌شود. این موضوع طیف گسترده‌ای از مسائل را در برمی‌گیرد. برای مثال اعتبارِ اطلاعات و محتوایی که از ایده‌پردازی تا اثباتش در حقیقت برای هوش مصنوعی است را تا چه اندازه باید به دانشجو یا محقق نسبت داد. همچنین چه کسی پاسخگوی تبعات تحقیقات هوش مصنوعی است. اگر (فرضاً) خللی در این تحقیقات وجود داشت، چه کسی باید مسئولیت این نقایص را برعهده گیرد؟

ابزارهای هوش مصنوعی کاربرپسندتر و بصری‌تر می‌شوند

هوش مصنوعی دائماً در حال تکامل است. در آینده باید انتظار هوش مصنوعی پیشرفته‌تری را داشته باشیم که بتواند وظایف پیچیده‌تری را با دقت بیشتری انجام دهد. این بدان معناست که محققان قادر خواهند بود با مشکلات چالش‌برانگیزتری مقابله کنند.

از سوی دیگر ابزارهای هوش مصنوعی کاربرپسندتر و بصری‌تر می‌شوند. بنابراین در آینده، استفاده از این ابزارها آسان‌تر خواهد بود و هوش مصنوعی را بدون در نظر گرفتن پیشینه فنی، برای محققان در دسترس قرار می‌گیرد. مسئله‌ای که از هم اکنون زمزمه‌هایش شنیده می‌شود تأمل بیشتر بر حوزه اخلاقی هوش مصنوعی است. به نظر می‌رسد همزمان با افزایش نقش هوش مصنوعی در تحقیقات و پژوهش‌ها، نیاز به تمرکز بیشتر بر مسئولیت‌های این فناوری احساس می‌شود.