أنظمة الإجابة عن الأسئلة في البحث العلمي – نحو خارطة معرفية ذكية
(Question Answering Systems)
يشهد مجال أنظمة الإجابة عن الأسئلة (Question Answering Systems) تطورا مذهلا في السنوات الأخيرة، مدفوعا بثورات الذكاء الاصطناعي، ومعالجات اللغة الطبيعية، والتعلم العميق. لم تعد هذه الأنظمة مقتصرة على تفاعل المستخدم العادي مع محركات البحث، بل باتت أداة مركزية في ميادين البحث العلمي والتعليم الطبي وتحليل الوثائق واسترجاع المعلومات الأكاديمية.
ومع تنوع أهداف المستخدمين – من باحث أكاديمي إلى طبيب ممارس أو صحفي استقصائي – أصبح من الضروري التمييز بين أنظمة QA حسب المصدر، والطبيعة التقنية، والمجال التخصصي، واللغة، ونوع الإجابة، وقابلية التوظيف العربي.
يستعرض هذا الجدول المقارن 17 نظاما عالميا متقدما صمّمتها مؤسسات صناعية وأكاديمية رائدة مثل Google، Meta، OpenAI، MIT، AI2، DeepMind وغيرها. وتتنوع هذه النظم بين نماذج قائمة على LLMs مثل GPT وMed-PaLM 2، وأخرى قائمة على رموز منطقية وقواعد معرفية مثل START وAQQU.
وتكشف المقارنة عن تفاوت واضح في قدرات هذه الأنظمة، لا سيما من حيث القدرة على الاستدلال، وإنتاج إجابات تفسيرية، ودعم اللغة العربية، وهو ما يجعل هذه المقارنة أداة تحليلية ضرورية لفهم واقع “الذكاء السائل” في المجال العلمي العربي.
- جدول مقارن علمي:
أنظمة الإجابة عن الأسئلة الموظفة في البحث العلمي
| # | اسم النظام | المصدر | المجال التخصصي | اللغة | طبيعة النموذج | نوع الإجابة | قابلية التوظيف الأكاديمي العربي |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Watson QA | صناعي (IBM) | الطب، القانون، البيولوجيا | الإنجليزية فقط | هجين (قائم على قواعد + تعلم آلي) | تفسيرية + أدلة | متوسطة (يتطلب تكامل محلي للغة) |
| 2 | EAGLi | أكاديمي (جامعة جنيف) | الطب الحيوي، الجينوم | الإنجليزية | مبني على NLP وتحليل سياقي | موجزة + موثقة | ضعيفة (متخصص باللغة الإنجليزية فقط) |
| 3 | BioASQ | أكاديمي (EU-funded) | الطب، الصحة | الإنجليزية | تعلم آلي + قواعد بيانات مصنفة | موجزة + استدلالية | ضعيفة إلى متوسطة |
| 4 | BERT QA (Google) | صناعي (Google) | متعدد التخصصات | متعددة (بما فيها العربية جزئيا) | Transformer عميق | مباشرة + استدلالية | متوسطة إلى قوية (يدعم العربية عبر mBERT) |
| 5 | AllenNLP QA | أكاديمي (AI2) | تعليم، لغويات | الإنجليزية فقط | نماذج مفتوحة المصدر | تفسيرية | متوسطة (مفتوح المصدر لكن غير داعم للعربية) |
| 6 | DeBERTa QA | صناعي (Microsoft) | ذكاء اصطناعي، تعليم، بحوث | الإنجليزية فقط | Transformer محسّن | دقيقة + تفسيرية | متوسطة (يتطلب ترجمة البيانات) |
| 7 | GPT (ChatGPT/InstructGPT) | صناعي (OpenAI) | شامل (بحث علمي، فلسفة، علوم) | متعددة (بما فيها العربية بإتقان متقدم) | نموذج لغة كبير (LLM) | تفسيرية + حوارية + أدلة | قوية جدا (الأفضل دعما للعربية) |
| 8 | START QA | أكاديمي (MIT) | نظم معرفية، حوسبة | الإنجليزية | NLP رمزي وقائم على قواعد | مباشرة + مدعومة بروابط | ضعيفة |
| 9 | Gopher / Gemini QA | صناعي (DeepMind/Google DeepMind) | علوم، فلسفة، تعليم عالٍ | الإنجليزية + جزئيا العربية | LLM ضخم + استرجاع معرفي | تفسيرية + طويلة | متقدمة (رهن الوصول إلى API) |
| 10 | DRQA (Facebook) | أكاديمي/صناعي (Meta AI) | قراءة آلية، بحث أكاديمي | الإنجليزية | قراءة نصوص مفتوحة | تفسيرية | متوسطة (قابل للتعريب والتخصيص) |
| 11 | CLINIQA | أكاديمي (NIH, جامعة MD) | الطب السريري | الإنجليزية | NLP + تصنيف مفاهيمي | موجزة + سريرية | ضعيفة |
| 12 | Aristo QA | أكاديمي (AI2) | علوم تعليمية | الإنجليزية | استدلال منطقي + NLP | تفسيرية + تعليمية | ضعيفة |
| 13 | AQQU | أكاديمي (جامعة واشنطن) | قواعد بيانات معرفية | الإنجليزية | استرجاع + فهم نيّة | مباشرة | ضعيفة |
| 14 | TREC QA Systems | أكاديمي (NIST) | استرجاع معلومات | الإنجليزية | متنوع (رمزي وإحصائي) | مباشرة | ضعيفة |
| 15 | Haystack QA | صناعي/مفتوح المصدر (deepset) | بحث وثائقي، تحليل أرشيف | متعددة (مع دعم للعربية) | وحدات قابلة للتخصيص | تفسيرية + مرجعية | قوية (قابل للتكامل في المنصات العربية) |
| 16 | Med-PaLM 2 | صناعي (Google) | الطب، الصحة | الإنجليزية | LLM متخصص طبيا | تفسيرية + سريرية | متقدمة (مع دعم محدود للعربية) |
| 17 | OpenBookQA | أكاديمي | تعليم، منطق علمي | الإنجليزية | استدلال + حقائق علمية | تفسيرية + جدالية | ضعيفة |
- نحو تمكين البحث العلمي العربي بأنظمة QA ذكية
تُبرز هذه المقارنة العلمية أن نظم الإجابة عن الأسئلة لم تعد أدوات تكميلية في بيئة البحث، بل أصبحت محركات معرفية مركزية تساعد في توليد الأفكار، واختبار الفرضيات، وتفسير النتائج، بل والمساهمة في تعليم العلوم والتشخيص الطبي.
ومن أبرز الاستنتاجات المستخلصة:
- أنظمة مثل GPT وHaystack وBERT متعددة اللغات تُعد من أقوى الخيارات لتوظيفها في السياق الأكاديمي العربي، نظرا لدعمها المتقدم للغة العربية وقابليتها للتخصيص.
- الأنظمة الطبية المتخصصة مثل Med‑PaLM 2 وCLINIQA تُظهر أداء فائقا في المجالات السريرية، لكنها ما تزال بحاجة إلى تكامل لغوي وثقافي أوسع لدعم المنصات العربية.
- النماذج الأكاديمية التقليدية مثل TREC وEAGLi وOpenBookQA لا تزال قوية في اختبار قدرات التفكير المنطقي والاستدلال، لكنها تعاني من ضعف في التكيف مع اللغة العربية أو التحديات السياقية الإقليمية.
وبينما تسير الجامعات والشركات العربية نحو رقمنة المعرفة، تُعد هذه النظم فرصة استراتيجية لبناء منصات تعليمية وطبية وبحثية ذكية قادرة على التفاعل بلغة المستخدم وتقديم محتوى دقيق موجه.
لذا، فإن دمج أنظمة QA المتقدمة ضمن البيئة الأكاديمية العربية، وتطوير حلول هجينة محلية قائمة على LLMs ومصادر معرفية عربية، هو السبيل الأمثل لتحقيق الاستقلال المعرفي والابتكار العلمي المحلي.
