میخوام امروز یه سیستم خیلی جالب رو بهت معرفی کنم که اسمش «آتو ریسرچر» (AutoResearcher) هست. حالا آتو ریسرچر چی کار میکنه؟ اومده پروسه ایده‌پردازی در تحقیقات رو تا حد زیادی خودکار کرده. ایده‌پردازی یعنی همون زمانی که باید کلی مقاله بخونی و وسطش یه ایده ناب برای ادامه پژوهشت پیدا کنی. خب این معمولاً زمان‌بر و سخت هست، اما این سیستم این مسیر رو آسون‌تر و هوشمندتر کرده.
تا الان خیلی از سیستم‌های هوش مصنوعی که سعی کردن به پژوهشگرها کمک کنن، مشکل داشتن: یا توضیح نمی‌دادن دقیق چیکار دارن میکنن (یعنی یه جورایی بلک‌باکس بودن، که یعنی کاربرا متوجه نمی‌شدن مدل چطور به نتیجه رسیده)، یا خروجی‌هاشون حسابی به شواهد علمی ربط نداشت، یا کنترل زیادی دست پژوهشگر نبود. ولی آتو ریسرچر اومده اینارو حل کنه.
این سیستم با همکاری چندتا عامل هوشمند (این همون Multi-Agent Collaboration هست! یعنی چندتا بخش هوشمند با هم کار میکنن)، کارش رو تو چهار مرحله دقیق و منظم انجام میده:
- جمع‌آوری ساختاریافته دانش: یعنی کل اطلاعات و تحقیقات و داده‌هایی که به موضوع ربط داره رو جوری منظم جمع میکنه که بعداً بشه راحت‌تر سراغشون رفت و بررسیشون کرد.
- ایده‌سازی متنوع: اینجا کلی ایده مختلف و جدید تولید میشه—نه فقط یکی دو تا ایده تکراری، بلکه حسابی تنوع ایده به خرج میدن، اونم بر اساس مطالب علمی موجود.
- انتخاب چند مرحله‌ای ایده‌ها: یعنی ایده‌ها از چند فیلتر رد میشن، نه اینکه همینجوری هر چی در اومد بره جزو لیست! مرحله به مرحله بررسی میشن که بهتریناش بمونن.
- بررسی و جمع‌بندی توسط پنل خبره: پنل خبره یعنی گروهی از کارشناس‌ها (حالا اینجا به صورت خودکار یا نیمه‌خودکار) میان خروجی رو نقد میکنن و میگن چی خوبه، چی نه و در نهایت یه جمع‌بندی ارائه میدن.
یه خوبی بزرگ آتو ریسرچر اینه که دقیقاً نشون میده وسط راه چیکار داره میکنه: reasoning states یعنی می‌تونی ببینی که سیستم موقع انتخاب ایده به چی فکر کرده یا حداقل چه استدلال‌هایی پشتش بوده، execution logs یعنی گزارش قدم‌به‌قدم کارها رو داری و حتی می‌تونی با تغییر دادن عوامل (همون agentها) روی نتیجه تاثیر بذاری. خلاصه همه چیز خیلی شفافه و پژوهشگر میتونه کل مسیر رو کنترل کنه.
یه نکته خیلی باحال دیگه اینه که این سیستم وابسته به رشته خاصی نیست (domain-agnostic)، یعنی اگه فقط منابع علمی تو اون حوزه وجود داشته باشه، تقریباً سر هر موضوع پژوهشی میشه راه‌اندازیش کرد.
برای اینکه نشون بدن آتو ریسرچر واقعا جواب میده، یه مثال هم زدن: فرض کن مسئله graph-mining داری، مثلاً k-truss breaking problem (که یه جور مسئله تو ساختار شبکه‌ها و گراف‌هاست، برای پیدا کردن بخش‌های مهم یا آسیب‌پذیر شبکه). این سیستم تونسته واسه همین مسئله، ایده‌ها و فرضیه‌های متفاوت و معقول تولید کنه و حتی با شواهد و نقدهای مرتبط همراهش کنه.
نکته آخر: اگه خواستی خودت بیشتر ببینی یا با این سیستم ور بری، هم یه نسخه دمو زنده دارن و هم سورس کدش رو گذاشتن تو گیت‌هاب (github.com/valleysprings/AutoResearcher).
پس اگه دنبال یه ابزار حرفه‌ای و شفاف برای ایده‌سازی در تحقیقاتت هستی و میخوای بدونی هوش مصنوعی دقیقاً چطور بهت کمک میکنه، حتماً یه سر به آتو ریسرچر بزن!
منبع: +
