أنظمة الإجابة عن الأسئلة

يضم هذا التصنيف؛ نخبة من أنظمة الإجابة عن الأسئلة (Question Answering Systems) التي تمثل اليوم العمود الفقري للبحث العلمي المعتمد على الذكاء الاصطناعي. هذه الأنظمة لا تقتصر على الإجابة عن استفسارات مباشرة، بل تُسهم بشكل فعّال في:

• تسريع مراجعة الأدبيات العلمية.
• دعم اتخاذ القرار البحثي المعتمد على البيانات.
• تحسين الوصول إلى المعرفة الموزعة داخل قواعد البيانات والمراجع الرقمية.

وتتفاوت هذه الأنظمة بين نماذج طوّرتها شركات كبرى مثل Google وMeta وOpenAI، وأخرى أكاديمية مفتوحة المصدر طُوِّرت داخل مختبرات ومراكز أبحاث مرموقة.

ما الذي يتضمنه هذا التصنيف؟

يستعرض هذا التصنيف مادة علمية تحليلية وشاملة حول أهم أنظمة QA المستخدمة في البحث الأكاديمي، مصنفة حسب:

• المجال التخصصي (مثل: الطب، التعليم، الفلسفة، الذكاء الاصطناعي).
• مصدر النظام (صناعي، أكاديمي، مفتوح المصدر).
• نوع الإجابة (مباشرة، تفسيرية، استدلالية).
• اللغة المدعومة وقابلية الاستخدام العربي.

ومن أبرز النماذج المشمولة:
GPT – ChatGPT | Med-PaLM 2 | BERT | Haystack | DRQA | AllenNLP | OpenBookQA | BioASQ | CLINIQA | Gemini | AQQU | Watson QA وغيرها.

استخدامات هذه الأنظمة في البحث العلمي

تُستخدم هذه النظم في:

• توليد إجابات مدعومة بالبيانات والمراجع.
• فهم الوثائق العلمية وتحليل المحتوى الأكاديمي.
• إعداد الأسئلة البحثية وصياغة الفرضيات.
• الوصول إلى المعلومات الدقيقة من قواعد بيانات معرفية ضخمة.
• إجراء مراجعة منهجية ذكية للكتب والمقالات والدوريات.

ملاحظات وتحليلات منهجية

• 🔠 دعم اللغة العربية:
  لا تدعم معظم الأنظمة اللغة العربية بشكل مباشر. لكن نماذج مثل GPT (بأدائه المتقدم)، Haystack (عند تخصيصه)، وBERT متعدد اللغات تُعد من أبرز الأدوات الداعمة للباحث العربي حاليا.
• 🧪 الأنظمة الأكاديمية المفتوحة المصدر مثل DRQA وAllenNLP توفر إمكانيات متميزة للتخصيص، لكنها تتطلب تكامل لغوي محلي وتطوير تقني لاستغلالها بالعربية.
• 🏥 الأنظمة الطبية كـ CLINIQA وBioASQ وMed-PaLM 2 تُظهر تفوقا سريريا وتقنيا، لكنها لا تزال محدودة في الاستجابة للبيئات البحثية العربية.
• 💻 الأنظمة الصناعية المتقدمة مثل ChatGPT وGemini وMed‑PaLM تُعد الأكثر جاهزية للاستخدام العلمي، لكنها تحتاج إلى اشتراك مدفوع أو ربط عبر API.

توصيات:

1. التركيز المرحلي على نماذج LLM الداعمة للعربية مثل ChatGPT وHaystack لتوفير واجهات ذكية باللغة العربية.
2. الاستثمار في بناء نظام QA عربي مفتوح المصدر مستلهم من أطر مثل DRQA أو Haystack.
3. إعداد دليل تفاعلي تعليمي يوضح للباحثين كيفية توظيف هذه الأنظمة في أعمالهم الأكاديمية:
   • مراجعة الأدبيات
   • تحليل الأسئلة البحثية
   • إنتاج إجابات موثقة