كيف يمكن لتقنيات جوجل الجديدة أن تغير مفهوم الواجبات المنزلية؟

التكنولوجيا لا تتوقف عن إحداث تغييرات جذرية في أسلوب حياتنا، وجوجل ليست استثناءً. مع إطلاق تقنيات البحث العميق مثل “جيميني”، أصبح الطلاب يعتمدون أكثر على أدوات الذكاء الاصطناعي لإتمام واجباتهم المنزلية. هذا التطور يثير تساؤلات حول مستقبل التعليم التقليدي وكيفية تأثير هذه الأدوات على مهارات البحث والتحليل لدى الطلاب. في هذا المقال، سنستعرض تجربتنا العملية مع تقنيات جوجل الجديدة ومدى قدرتها على إعادة تشكيل دور الواجبات المنزلية في العملية التعليمية.

ملخص

• يجمع نموذج Deep Research بين الذكاء الاصطناعي من Google Gemini للبحث وإنشاء تقارير مفصلة، ​​مما قد يوفر وقت البحث.
• يمكن للمشتركين في Gemini Advanced الوصول إلى النموذج على واجهة الويب مقابل 20 دولارًا أمريكيًا شهريًا باللغة الإنجليزية فقط.
• يولد Deep Research تقارير مفصلة ومنسقة جيدًا بسرعة، لكنه لا يزال يتطلب تحليلًا بشريًا.

أطلقت Google Deep Research، المتاح لمشتركي Gemini Advanced، والذي يستخدم Gemini لمسح مصادر متعددة وإنشاء تقارير مفصلة. يبدو الأمر مثيرًا للإعجاب، ولكن هل هو جيد بما يكفي ليحل محل الواجبات المنزلية إلى الأبد؟

ما هو Deep Research؟

Deep Research هو مساعد بحثي يعمل بالذكاء الاصطناعي يجمع بين قدرات البحث من Google واستدلال الذكاء الاصطناعي المتقدم من Gemini. تتيح لك هذه الميزة استكشاف الموضوعات المعقدة وإنشاء تقارير شاملة في غضون دقائق، مما قد يوفر ساعات من وقت البحث اليدوي. يزعم أنه يبحث في الويب المفتوح لتقديم تقارير شاملة ومنظمة من مجموعة من المصادر. ولكن ما مدى جودة العمل الذي يقوم به حقًا؟

كيفية استخدام Deep Research

للوصول إلى Deep Research، يمكن لمشتركي Gemini Advanced زيارة واجهة الويب Gemini (على سطح المكتب) وتسجيل الدخول.

حدد “1.5 Pro مع البحث العميق” من القائمة المنسدلة للنموذج:

بعد ذلك، أدخل سؤال البحث أو الموضوع، وراجع خطة البحث متعددة الخطوات واعتمدها (أو عدّلها)، وانقر فوق “بدء البحث” لبدء العملية.

ملاحظة
من الجدير بالذكر أن Deep Research متاح حاليًا باللغة الإنجليزية فقط ولمشتركي Gemini Advanced، بسعر 20 دولارًا شهريًا، ولكن يمكنك أيضًا الحصول على نسخة تجريبية.

اختبار Gemini Deep Research

لتقييم قدرات Deep Research، قررت اختباره بسؤال متطور لم يكن معقدًا للغاية:

“ما هي الاتجاهات الرئيسية في تطوير الذكاء الاصطناعي لعام 2025؟”

يضع على الفور خطة بحث مع بعض المجالات الرئيسية التي يخطط للبحث فيها ويذكر أنه يمكن أن يكون جاهزًا في غضون بضع دقائق. لقد فوجئت تمامًا بشمول خطة البحث والسرعة التي استغرقها إنشاؤها. نقرت فوق “بدء البحث”:

يبدأ الأمر بالبحث عن السؤال، والاطلاع على 28 نتيجة ذات صلة:

لقد أكمل بحثي وأنشأ تقريرًا مفصلاً في غضون دقيقتين. يشجعك النموذج على طرح أسئلة متابعة أو طلب تغييرات. يمكنك أيضًا فتحه في مستندات Google، وهو ما فعلته:

وكان التقرير النهائي ذا صلة وحديثًا، بما في ذلك المصادر الموثوقة (على سبيل المثال، جارتنر) وكان منسقًا بشكل جيد وتطرق إلى جميع الأقسام الرئيسية التي تم ذكرها في خطة البحث:

كيف كان الأداء؟ (النتائج)

غطى التقرير الوكلاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي الذين سيستمرون في اكتساب المزيد من القدرة وأداء المهام دون الحاجة إلى تدخل بشري، بما في ذلك اتجاه الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط (أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها معالجة المعلومات من مصادر عديدة) مثل Gemini’s Deep Research. كما غطى اتجاهات الاستثمار والتمويل في الذكاء الاصطناعي والتي من المتوقع أن تنمو في عام 2025، ومخاوف الأمن السيبراني مع الذكاء الاصطناعي، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات من الرعاية الصحية إلى التصنيع.

لقد اتبع نهجًا واسعًا ومتوازنًا، بما في ذلك المخاوف الأخلاقية التي يثيرها الذكاء الاصطناعي وما يجب أن نتوقع رؤيته في المستقبل. ما لم أتوقع رؤيته هو قائمة مؤتمرات الذكاء الاصطناعي المقرر عقدها في عام 2025. أعتقد أن حث الذكاء الاصطناعي بمثل هذا السؤال الواسع النطاق سمح لبرنامج الدردشة الآلي بأن يكون أكثر إبداعًا. تضمن التقرير مزيجًا من البيانات الكمية (على سبيل المثال، إحصاءات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، وإحصاءات تبني الذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال، ونمو مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي مع توقعات استهلاك الكهرباء العالمية) والتحليل النوعي (اتجاهات الذكاء الاصطناعي لصناعات متعددة)، وكلها ذات استشهادات موثوقة.

لم يقتصر عمل Deep Research على تجميع الحقائق؛ بل قام بتلخيص المعلومات لتوفير رؤى حول الاتجاهات والسيناريوهات المستقبلية المحتملة، إلى جانب الاعتبارات الأخلاقية المحتملة، والتأثير المحتمل على القوى العاملة إذا تم استبدال المزيد من الوظائف بالذكاء الاصطناعي. كما ذكر كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الهجمات الإلكترونية ومنعها من خلال تحسين أنظمة الأمان الحالية، وكيف يستخدم مجرمو الإنترنت الذكاء الاصطناعي للقيام بالعكس.

كانت المنصة سهلة الاستخدام ومباشرة للغاية. لم أضطر إلى العبث بالمطالبات وكانت بديهية للغاية. كان وقت الانتظار لإنشاء البحث والتقرير سريعًا حقًا. يمكنني شخصيًا أن أرى نفسي أستخدم هذا مرة أخرى لمعرفة المزيد حول مواضيع مختلفة بسرعة كبيرة. من لديه الوقت لتصفح مواقع ويب متعددة هذه الأيام؟

الرد على أسئلة المتابعة

لأرى كيف سيستجيب برنامج الدردشة الآلي للمتابعة، طرحت عليه سؤالين، أحدهما:

“فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي في وسائل الإعلام، هل يمكنك أن تخبرني كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة تحرير الفيديو؟”

لقد أنتجت مخرجات تذكر جوانب تحرير الفيديو المختلفة التي يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتتها بالإضافة إلى أدوات تحرير الفيديو بالذكاء الاصطناعي المتوفرة حاليًا. وكما هو الحال دائمًا، فإنه يربط بجميع المصادر والمحتوى ذي الصلة.

قيود ميزة البحث العميق

في حين أن نموذج البحث العميق قد أعجبني كثيرًا، أود أن أقول إنه يفتقر بشكل عام إلى الفهم الدقيق الذي يأتي من قراءة الأوراق الأكاديمية الفعلية أو إجراء بحثك الأساسي، وهو ما كنت أتوقعه. يجب عليك أيضًا الحذر من التحيز المحتمل. كانت جميع المصادر أيضًا في الغالب من منشورات باللغة الإنجليزية، لذلك قد تكون هناك وجهات نظر أخرى نفتقدها.

حالات الاستخدام المحتملة للطلاب

لا أعتقد أن الواجبات المنزلية قد ماتت تمامًا بعد، لكنني أعتقد أن استخدام البحث العميق للتنظيم وجمع المعلومات هو بداية جيدة. لمراجعات الأدبيات، يمكنك إنشاء نظرة عامة سريعة على الأبحاث الموجودة حول موضوع ما للحصول على نظرة عامة ومعرفة ما إذا كانت هناك أي فجوات في المصادر المتاحة. تخطيط المشروع هو مثال آخر. نظرًا لأن Deep Research يمكنه توفير خطط بحث منظمة جيدًا، فيمكنه مساعدتك في تنظيم مشروع البحث الخاص بك، وتزويدك بأساس للبدء به.

كما هو الحال مع جميع المحتويات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، فأنت بحاجة إلى التأكد من أن جميع المعلومات واقعية لأن برامج الدردشة الآلية معرضة للهلوسة. يجب التحقق من صحة جميع المعلومات التي تم جمعها باستخدام الموارد المناسبة. بالإضافة إلى ذلك، في حين يبدو أنه أداة قوية لجمع المعلومات ذات الصلة وإجراء القليل من التحليل، فستظل بحاجة إلى تحليل النقاط الرئيسية بشكل نقدي وتجميعها. تذكر أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكمل التفكير النقدي، وليس استبداله.

كيف يقارن بنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى؟

ما يميز Deep Research عن أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية هو قدرته على محاكاة مهارات البحث البشرية. فهو لا يقدم إجابة بسيطة فحسب، بل يقوم بالتحقيق في مصادر مختلفة يولدها في تقرير ويبدأ أيضًا عمليات بحث جديدة بناءً على ما تعلمه. تتكرر هذه العملية عدة مرات لتؤدي إلى ناتج أكثر شمولاً.

إذا كنت تريد مقارنة أداة البحث العميق من Gemini بنموذج o1 من OpenAI (وهو نموذج التفكير المتقدم الخاص بهم)، فإن كلاهما يمثلان تقدمًا قويًا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يبدو أن Deep Research يركز بشكل أكبر على البحث المستند إلى الويب وإنشاء التقارير، بينما يركز نموذج o1 من OpenAI على تحسين التفكير وحل المشكلات المعقدة عبر المجالات، بما في ذلك التحديات العلمية والرياضية والبرمجية.

في حين أن ميزة Deep Research من Google لـ Gemini Advanced قوية ومثيرة للإعجاب في قدرتها على تنفيذ عملية بحث متعددة الخطوات وتقديم تقارير منظمة جيدًا في دقائق، إلا أنها ليست نهاية كل الواجبات المنزلية. تذكر أنها ليست بديلاً عن الفكر الأصلي والإبداع البشري، لذا استخدمها بمسؤولية. لا تعرف أبدًا، ربما يحل علماء الذكاء الاصطناعي محل الواجبات المنزلية يومًا ما.