استخدام تطبيقIBM Watson Discovery  فى خدمة البحث عن المعلومات واسترجاعها فى المكتبات

إعداد

ياسمين أحمد عامر

مدرس مساعد، قسم المكتبات والوثائق والمعلومات،

كلية الاداب، جامعة القاهرة، مصر

Y6101994@outlook.com

المستخلص

يعد نشاط البحث والاسترجاع للمعلومات أحد العمليات والمهام الروتينية التى يقوم بها المستفيدون بشكل متكرر فى المكتبات ،  ورغم ذلك تعتلى العديد من أدوات البحث الكثير من أوجه القصور والنقص، والتى يعد أبرزها هو عدم مطابقة الوثائق المسترجعة لاحتياجات المستفيدين المعبر عنها فى استفساراتهم،  وهو ما أكدته العديد من الدراسات^،  لذا تسعى هذه الدراسة إلى رصد واختبار أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى البحث عن المعلومات واسترجعها، وهو تطبيق IBM Watson Discovery،  وذلك بالاعتماد على المنهج الوصفى التحليلى لوصف وعرض تطبيق IBM Watson Discovery وطريقة عمله، وكذلك تعتمد الدراسة على المنهج التجريبى لقياس واختبار قدرته فى البحث والاسترجاع وذلك من خلال تضمين مجموعة من الوثائق واختبار استرجاعها من خلال تقديم عدد من الاستفسارات المتباينة،  وتوصلت الباحثة الى مجموعة من النتائج أهمها تقديم تعريفآ مفصلآ لمفهوم الذكاء الاصطناعى ونشأته وأهدافة وتقنياته للتأصيل له فى مجال المكتبات وعلوم المعلومات،  كما قدمت الدراسة دليل ارشادى لتطبيق  IBM Watson Discoveryوكيفية استخدامه فى البحث عن المعلومات واسترجاعها،  مع شرح لأهم الخصائص   Features المتاحة فى تطبيق IBM Watson Discovery  ، كما  كشفت الدراسة ايضآ مصداقية البرنامج فى دعمة للبحث فى البيانات الغير مهيكلة مثل ملفات PDF  ,Jason ,word , html ,Powerpoint،   فضلآ عن تقديم عرضآ مفصلآ لطريقة أختبار وتقييم نتائج البحث المسترجعة،  وطريقة تدريب خدمة Watson Discovery على تحسين نتائج البحث باستخدام تقنية التعلم الآلى،  مما يسهم فى تحسين أداء نظام الاسترجاع.

Using IBM Watson Discovery service in searching and retrieving information in libraries

Yasmine Ahmed Amer

Assistant teacher, Department of Libraries, Archives and Information,

Cairo University, Faculty of Arts – Cairo University

Y6101994@outlook.com

Abstract

The activity of searching and retrieving information is one of the routine operations and tasks that users frequently perform in libraries. Despite this, many research tools have many problems, the most popular of it is the lack of conformity of the retrieved documents to the needs of the users expressed in their inquiries, which was confirmed by many studies, so this study seeks to monitor and test one of the most popular applications of artificial intelligence in searching and retrieving information which is the IBM Watson Discovery service. This study depends on descriptive analytical approach to describe and display the IBM Watson Discovery service and how is it work. The study also relies on the experimental approach to measure and test its ability of searching and retrieving information by including a set of documents. To test their retrieval by submitting a number of different inquiries. The researcher reached a set of results, the most important of which is providing a detailed definition of the concept of artificial intelligence, its origins, objectives and techniques for rooting it in the field of libraries and information sciences. With an explanation of the most important features available in the IBM Watson Discovery service. The study also revealed the credibility of the service in supporting the search in unstructured data such as PDF, Jason, word, html, Powerpoint files. As well as providing a detailed presentation of the method of testing and evaluating the retrieved search results, and the method of training Watson Discovery service to improve search results using machine learning technique, which contributes to improving the performance of the retrieval system.

التمهيد

تنويه تأتي هذه الدراسة لتعكس جهد علمي للباحثة في مجال الذكاء الاصطناعي صدر في رسالة اكاديمية محكمة [1]

يعد الذكاء الاصطناعى من الميادين المهمة التـــي تســـتقطب إهتمـــام العلمـــاء والباحثـــين، وقـــد شـــهد هـــذا الميـــدان تطورات مســـتمرة حققت آثـــاراَ مهمة فى مســـتقبل البشـــرية، وهو فرع من علوم الحاسب يهدف إلى كيفية توجية الحاسب لأداء أشياء يؤديها الإنسان ولكن بطريقة أفضل،  ويتم ذلك بواسطة لغات برمجة متخصصة ومتقدمة تهدف إلى محاكاة الحاسب لسلوك الإنسان،  ويقصد بها قدرة برامج الحاسب على حل مسألة ما  أو إتخاذ قرار فى موقف ما بناءآ على وصف لهذا الموقف،  ولقد شملت تطبيقاته العديد من المجالات الطبية والعلمية والتجارية والعسكرية وغيرها،  ونظراَ لتطبيقاته الواســـعة فإن الشـــركات اليـــوم تواجـــه حتميـــة إدماجـــه في منتجاتها وخدماتهـــا، ولا ســـيما الشـــركات الكبـــرى الراعيـــة لأبحـــاث الـــذكاء الاصطناعـــي مثـــل :جوجـــل ومايكروسوفت وأمازون وأبـــل ….إلخ،  لما يقدمـــه من حلول تتســـم بالكفاءة والدقة والســـرعة في مختلـــف المجـــالات التـــي يتعامل معها البشـــر^. مما أدى إلى زيادة التنافس بين هذه الشركات فى إنتاج برامج وتطبيقات تدعم الذكاء الاصطناعى فى كافة المجالات،  ويوضح  شكل (1) عرض لفئات برامج الذكاء الاصطناعى[2] .

شكل 1 فئات برام الذكاء الاصطناعى

كما يزداد عدد هذه البرمجيات مع مرور الوقت، فوفقآ لإحصائيات شركة أبحاث السوق Tractica من المتوقع أن يشهد سوق برمجيات الذكاء الاصطناعي العالمي نموا هائلا في السنوات المقبلة،  مع زيادة الإيرادات من حوالي 9.5 مليار دولار أمريكي في عام 2018 إلى 118.6 مليار دولار بحلول عام 2025. ويوضح شكل رقم ⁽²⁾، المعدل المتوقع لنمو برمجيات الذكاء الاصطناعى من 2018 حتى2025 .[3]

شكل 2 المعدل المتوقع لإيرادات برامج  الذكاء الاصطناعى من عام 2018 حتى عام 2025

ولكن على الرغم من توافر هذا الكم الهائل من برامج وتطبيقات الذكاء  الاصطناعى مثل: Alexa -Google Assistant وغيرهم  الكثير من البرامج والتطبيقات التى تساعد فى تسهيل بعض المهام وحل العديد من المشكلات؛ وتأتى قضايا البحث عن المعلومات واسترجاعها أحد أهم القضايا فى مجال المكتبات وعلوم المعلومات،  لذا تسعى هذه الدراسة الى رصد ووتتبع أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى مجال البحث والاسترجاع للمعلومات وإظهار قدراتها ومدى فعاليتها لتحقيق الاسترجاع الفعال المطابق لاستفسارات المستفيدين، والتى يمكن توظيفها فى بيئة المكتبات المصرية .

مشكلة البحث

يعد نشاط البحث والاسترجاع للمعلومات أحد العمليات والمهام الروتينية التى يقوم بها المستفيدون بشكل متكرر،  ورغم ذلك تعتلى العديد من أدوات البحث الكثير من أوجه القصور والنقص، والتى يعد أبرزها هو عدم مطابقة الوثائق المسترجعة لاحتياجات المستفيدين المعبر عنها فى استفساراتهم،  وهو ما أكدته العديد من الدراسات^[4]،  حيث أوضح (النشرتى،  2012) أن غالبية أدوات البحث والاسترجاع تعتمد على انماط تكشيف وخوارزميات استرجاع تفتقر الى أنساق الذكاء الاصطناعى الذى يكفل لها الدقة فى استرجاع مايستوجب استرجاعه من وثائق[5].

أهمية  الدراسة

تستمد هذه الدراسة أهميتها من أهمية قضية البحث والاسترجاع و حاجة المكتبات المصرية لمواكبة التطور وتوظيف أحدث التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعى لتحسين كفاءة البحث والاسترجاع داخل فهارسها وأنظمتها،  وطرق تطبيقها فى المكتبات المصرية،  مما يسهم فى  توفير وقت وجهد  المستفيدين و العاملين .

أهداف الدراسة

تسعى هذه الدراسة إلى رصد  واختبار أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى مجال البحث والاسترجاع بهدف التعرف على واقع وقدرات ماتقدمه من حلول ذكية فى هذا المجال،  وذلك من خلال تحقيق مجموعة من الأهداف الفرعية المتمثلة فى :

1.    بيان أسس ومبادئ الذكاء الاصطناعى والتقنيات المستخدمة فى تطبيقه فى مجال البحث والاسترجاع  .

2.    التعرف على البنية التكوينية لتطبيق IBM Watson Discovery  والكشف عن قدراته فى عملية البحث عن المعلومات واسترجاعها   .

تساؤلات الدراسة

1-  ماهو مفهوم الذكاء الاصطناعى وأنواعة وأهدافة وتقنياته

2-  ماهى أبرز  تطبيقات الذكاء الاصطناعى المستخدمة فى البحث والاسترجاع

3-  ماهو  تطبيق IBM Watson Discovery،  وما هى أهم مميزاته

4-  ماهى البنية التكوينية لتطبيق IBM Watson Discovery،  وأهم الخدمات التى يدعمها .

مصطلحات الدراسة :

1. – الذكاء الاصطناعى: الأجهزة والتطبيقات الميكانيكية والإلكترونية المصممة لتقليد قدرة الإنسان على التعلم واتخاذ القرارات،  و يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا التعرف على الصوت، والنظم الخبيرة، ومعالجة اللغة الطبيعية واللغات الأجنبية، والروبوتات (online Dictionary for Library and Information Science ,2019)

2. – برامج الذكاء الاصطناعى : هى برامج قادرة على القيام  بسلوك ذكى “. ويتطلب تصميم البرامج الذكية  محاكاة عدد من القدرات ومنها  التفكير والتعلم وحل المشكلات والإدراك وتمثيل المعرفة  (expert ai team ,2016)

3. تعلم الآله : وهو أحد فروع الذكاء الاصطناعي (AI) التى تهتم بتصميم وتطوير خوارزميات وتقنيات تسمح لأجهزة الحاسب الآلى بامتلاك خاصية (التعلم )،  والتطبيقات البرمجية تصبح أكثر دقة فى تنبؤ النتائج دون القيام ببرمجتها بشكل صريح (عبد الله، 2019 )[6].

مجال الدراسة وحدودها

– الحدود الموضوعية :

تتناول الدراسة تطبيقات وخدمات  الذكاء الاصطناعى المتاحة فى مجال البحث والاسترجاع للمعلومات

– الحدود النوعية  :

تركز الدراسة على تطبيق IBM Watson Discovery ،  كأحد خدمات الذكاء الاصطناعى فى البحث والاسترجاع  .

– الحدود الزمنية :

تتناول الدراسة تطبيقات الذكاء الاصطناعى حتى نهاية عام 2021م.

المنهج

أعتمدت هذه الدراسة على المنهج الوصفى التحليلى،  حيث تقوم هذه الدراسة برصد وتحليل أحد أبرز  تطبيقات الذكاء الاصطناعى،  وهو تطبيق IBM Watson Discovery وطريقة عمله   .

 الدراسات السابقة

قامت الباحثة بفرز نتائج البحث واستبعاد النتائج غير المرتبطة بموضوع الدراسة،  و تقسيم الدراسات السابقة وفقآ لقطاعين رئيسين وهى الدراسات السابقة التى تناولت تطبيق الذكاء الاصطناعى فى المكتبات بصفة عامة،  والدراسات التى تركز على الذكاء الاصطناعى ودوره فى البحث و استرجاع المعلومات

أولآ:  الدراسات السابقة التى تناولت تطبيق الذكاء الاصطناعى فى المكتبات بصفة عامة 

1-     Artificial Intelligence and Machine Learning in Libraries. (2019). Library Technology Reports, 55(1), 1–29

تتضمن هذه الدراسة تحليل لمجموعة تقارير عن  المكتبات والتى تشير أن المستقبل القريب لعمل المكتبة سوف يتأثر بشكل كبير وربما يتغير إلى الأبد نتيجة الذكاء الاصطناعي وأنظمة التعلم الآلي ستصبح شائعة. والتنبؤ بمستقبل هذه الأنظمة في المكتبات مع استعراض للأحداث والنظم الحالية التي يتم تطويرها حاليًا في المكتبات. ومناقشة مجموعة من أمناء المكتبات فى مشاريع الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلي الخاصة بهم،  وكيف قاموا بتنفيذ الذكاء الاصطناعى فى مكتباتهم ،  وما يرون أنه مفيد لمستقبل المكتبات عند النظر في أنظمة وخدمات الذكاء الاصطناعى، وتختتم الدراسة بمناقشة لإمكانيات استخدام الذكاء الاصطناعي في المكتبات وعلوم المكتبات.

2-     Boman, C. (2019). Chapter 4: An Exploration of Machine Learning in Libraries. Library Technology Reports, 55(1), 21–25.

تناقش الدراسة التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي وتطبيقه في أنظمة المكتبات بما في ذلك إنشاء الميتاداتا وتصنيف الموضوعات للمكتبة، باستخدام نموذج latent Dirichlet allocation (LDA).

3-     Griffey, J. (2019). AI and Machine Learning: The challenges of artificial intelligence in libraries. American Libraries, 50(3/4), 47.

تناقش الدراسة  استخدام الذكاء الاصطناعي في المكتبات، مع محاولة تقديم حلول لمشكلة أمن وخصوصية البيانات، والتركيز على حاجة المكتبات للنظر في هذه العوامل عند إضافة الذكاء الاصطناعي إلى أنظمتها وخدماتها.

4-     Asemi, Asefeh.(2018). Artificial Intelligence (AI) application in Library Systems in Iran: A taxonomy study. Library Philosophy and Practice

يمكن لعلم الذكاء الاصطناعى باعتباره فرعًا من فروع علوم الكمبيوتر التأثير على جميع العلوم التي تستخدم أنظمة الكمبيوتر وتحسينها. ويمكن أيضًا أن تستفيد الأنظمة الخاصة بالمكتبات من الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات مثل الفهرسة واسترجاع المعلومات والتزويد والتصنيف  والخدمة المرجعية  وغيرها الكثير، وطبقت الدراسة  تحليل عامل الاستكشاف (EFA) كطريقة أولية لتحديد فئات تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر ملائمة لأنظمة المكتبات،  ثم تم دراسة درجة تطور هذه الخدمات بعد التطبيق .

5-     Janes, J. (2018). My Book Is Reading Me Back! Publishers Weekly, 265(52), 58–60

يناقش المقال المستقبل الذي يواجهه المكتبيون فى Amazon والذكاء الاصطناعي (AI)،  اعتبارًا من ديسمبر 2018، ويناقش المقال “هل الكتب الإلكترونية تجف أم تزدهر؟،  بالأضافة الى عرض لمساهمات شركة أمازون فى المكتبات،  والتنبؤ بقدرة الذكاء الاصطناعى خلال السنوات العشر القادمة.

9- Mogali, S. (2014). Artificial Intelligence and its applications in Libraries. Bilingual International Conference on Information Technology.

تهدف هذه الدراسة إلى محاولة لتتبع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة في المكتبات، وقد تم تتبع عدد من  المفاهيم المختلفة ومنها النظم الخبيرة  ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط والتعرف على الصوت والروبوتات وتطبيقاتها على المكتبات. كما تمت مناقشة مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي وامكانيات استخدامة فى المكتبات .

ثانيآ: الدراسات التى تناولت  الذكاء الاصطناعى ودوره فى البحث واسترجاع المعلومات

1- السلمي، عفاف. (2017). تطبيقات الذكاء الاصطناعي لاسترجاع المعلومات في جوجل. مجلة دراسات المعلومات: جمعية المكتبات والمعلومات السعودية، ع19،  103 – 124.

تهدف هذه الدراسة إلى التعريف بتطبيقات الذكاء الاصطناعي لدعم استرجاع المعلومات، وتوضح سمات الذكاء الاصطناعي التي تميزه عن الذكاء الطبيعي، وتسلط الضوء على استفادة جوجل من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تعزيز خدمات استرجاع المعلومات وتطويرها، واتبعت الدراسة المنهج الوثائقي. فضلا عن المنهج الوصفي التحليلي من خلال الرجوع إلى موقع جوجل. واستخدام بعض التطبيقات للتعرف إلى خصائص وسمات جوجل في تطبيق الذكاء الاصطناعي في استرجاع المعلومات، وتشير نتائج الدراسة إلى اتساع تدعيم العديد من تطبيقات وخدمات جوجل بتقنيات الذكاء الاصطناعي. وتطوير تلك الخدمات باستمرار بما يلائم احتياجات المستفيدين، وتوصى الباحثة بضرورة إجراء المزيد من الدراسات التي تتناول ميدان الذكاء الاصطناعي بوصفه العصر الجديد للتقنية، كما توصى بتسليط الضوء على الخدمات الجديدة التي أتاحها الذكاء الاصطناعي في مجال استرجاع المعلومات.

2- عبد الجواد، سامح زينهم. خدمات معلومات البرامج الوكيلة الذكية.(2006) .دراسة مقارنة .إشراف محمد فتحي عبد الهادي،  أمنية مصطفى صادق .- المنوفية.  (أطروحة دكتوراه، قسم المكتبات والمعلومات، جامعة المنوفية)

تهدف هذه الدراسة إلى التعرف على الأتجاهات الحديثة لتطبيقات الذكاء الاصطناعى وتطبيق ذلك فى استرجاع المعلومات من على شبكة الانترنت،  و التعرف على البرامج الوكيلة الذكية وكيفية الاستفادة منها فى استرجاع المعلومات، وتعتمد الدراسة على المنهج الوصفى التحليلى فيما يخص مراجعة ادبيات الموضوع فى التطبيقات الذكية والبرامج الوكيلة،  بالأضافة  إلى المنهج التجريبى وتمثل ذلك فى تطبيق البرامج الوكيلة الذكية فى استرجاع المعلومات للتعرف على قدراتها فى استرجاع المعلومات .

5- MORRIS, A.(1991). Expert System for library and information services: A review. (In Information Processing and Management Vol. 27, No6. PP.713-Z24.

تستعرض هذه الدراسة التقدم المحرز حتى الآن نتيجة لاستخدام الذكاء الاصطناعى فى مجالات استرجاع المعلومات عبر الإنترنت، والفهرسة، والاستخلاص،  والخدمة المرجعية،  والتصنيف. كما استعرضت الباحثة المشاكل التى واجهتها عند التطبيق فى كل مجال من المجالات السابقة، وعلى الرغم من أن الطبيعة التي تم القيام بها حتى الآن ذات طبيعة تجريبية إلى حد كبير إلا انها ستؤتي ثمارها بالتأكيد في المستقبل،  نظرًا للتطورات الهائلة في الحوسبة المتوقعة في العقد المقبل.

التمهيد

يعد الذكاء الاصطناعى أحد مجالات علم الحاسب،  و الركيزة الأساسية التى تقوم عليها صناعة التكنولوجيا فى الوقت الراهن،  ويشير مصطلح الذكاء الاصطناعى AI  إلى الأنظمة والأجهزة والتطبيقات المصممة  لمحاكاة الذكاء البشرى فى القدرة على التعلم وإتخاذ القرارات،  ويتجلى الذكاء الاصطناعى فى العديد من الصور ومنها

– روبوتات المحادثة التى يمكنها التواصل مع العملاء وحل مشكلاتهم بطريقة أسرع وكفاءة أعلى .

– برمجيات محركات التوصية التى تقوم بترشيح المشاهدات للمستفيدين بناءآ على تحليل بيانات وعادات المشاهدين مثل Netflix  و YouTube.

ومن المعتقدات الخاطئة  الشائعة أن الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلى والتعلم العميق هما نفس المجال، حيث يتم استخدام هذه المصطلحات على نحو تبادلى فى معظم الأحيان،  ولكنهم لايمثلون الشئ نفسه.

شكل 3العلاقة بين الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلى والتعلم العميق[7]

“فالتعلم الآلي  Machine learning هو أحد فروع علم الذكاء الاصطناعي (AI) والتى تهتم بتصميم وتطوير خوارزميات وتقنيات تسمح لأجهزة الحاسب الآلى بامتلاك خاصية (التعلم )،  والتطبيقات البرمجية تصبح أكثر دقة فى تنبؤ النتائج دون القيام ببرمجتها بشكل صريح”(عبدالله، 2019) [8]، ومن ثم يمكن القول بأن جميع تقنيات التعلم الآلى تعد ذكاءآ اصطناعيآ،  ولكن ليس بالضرورة أن يكون كل تقنيات الذكاء الاصطناعى تعلمآ آليآ ( أوراكل،  2020)[9]،  أما التعلم العميق Deep Learning  فهو مجال فرعى من التعلم الآلىML يسمح للآلات بتدريب نفسها على أداء مهام محددة مثل التعرف على الصور والكلام من خلال استخدام الشبكات العصبية، و الشبكات العصبية “عبارة عن خوازمية رياضية معقدة نوعآ ما تصلح لحل كل المسائل التى لاتخضع لقوانين رياضية ثابتة،  وهى تحاكى الدماغ البشرى للتعرف على الأصوات والكلام والصور”(عبدالرؤوف، 2017).[10]

وبعبارة أبسط يعد الذكاء الاصطناعى المجال الأوسع والأشمل، فالتعلم الآلى مجالآ فرعيآ من  الذكاء الاصطناعى، والتعلم العميق مجموعة فرعية من التعلم الآلى .

مفهوم الذكاء الاصطناعى

عند تتبع  أدبيات الموضوع أتضح أنه يزخر بالعديد من التعريفات لمفهوم الذكاء الاصطناعى،  فمنها ماهو صادر عن هيئات و منظمات ومنها ما هو إجتهاد فردى وفيما يلى عرض لبعض هذه التعريفات  :

§ هو الأجهزة والتطبيقات الميكانيكية والإلكترونية المصممة لتقليد قدرة الإنسان على التعلم واتخاذ القرارات،  و يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا التعرف على الصوت، والنظم الخبيرة، ومعالجة اللغة الطبيعية واللغات الأجنبية، والروبوتات (ODLIS)

§ هو علم يهتم بدارسة كيفية إنتاج الآت تحتوى على بعض الصفات التى يتمتع بها العقل البشرى،  مثل القدرة على فهم اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور، وحل المشكلات،  والتعلم( Cambridge dictionary)

§ هو قدرة الحاسب الرقمى أو الروبوت على اداء المهام التى تتسم بالذكاء( Encyclopedia Britannica)

§ هو قدرة الأجهزة على أداء الأنشطة مثل التفكير والقدرة على المعرفة والحكم وفهم العلاقات وإنتاج الأفكار الأصلية، ويمكن أن تمثل هذه الأجهزة العقول البشرية فى المستقبل حيث تعمل مثل البشر تمامآ، ويمكنها القيام بكل المهام التى يقوم بها الإنسان(عفاف،2017)[11]

§ هو فرع من فروع علم الحاسب يهتم بدراسة وصناعة أنظمة حاسوبية يمكنها إنجاز أعمال تتطلب ذكاءآ بشريآ،  حيث تمتاز هذه الأنظمة بأنها تتعلم مفاهيم ومهام جديدة،  ويمكنها ان تفكر وتستنتج استنتاجات مفيدة حول العالم الذى نعيش فيه(عفاف،2017)

§ هو التيار العلمى الذى يضم الطرق والنظريات والتقنيات التى تهدف إلى إنشاء آلات قادرة على محاكاة الذكاء(سامية، 2018)

§ كما عرفه مجلس صناعة تكنولوجيا المعلومات (ITI)  بأنه مجموعة من التقنيات القادرة على التعلم،  واستخدام المنطق،  والتكيف،  وأداء المهام بطرق مستوحاه من العقل البشرى .

§ تتفق جميع التعريفات السابقة على أن الذكاء الاصطناعى هو

– أحد فروع علم الحاسب

– يهتم بتصميم أجهزة وأنظمة وتطبيقات يمكنها أداء مهام تتسم بالذكاء

– امتلاك خاصية القدرة على التعلم  (عامر،  2021 )[12]

تاريخ الذكاء الاصطناعى

حاول العلماء فهم طريقة التفكير البشرى،  وكانت بداية المحاولات فى الخمسينيات من القرن الماضى حين تسأل العالم (تيورينجTuring ) فى بحوثه ماذا إذا كان بإمكان الآله التفكير ؟،  ثم قام بتنفيذ تجربته الشهيرة (أختبار تيورينج)،  حيث وضع فى هذا الإختبار شخصين وآله (حاسب آلى ) فى محيط مغلق مع إخفاء هوية الشخصين والآله،  وإذا لم يستطع الشخص المختبر عبر حديث صوتى أو كتابى التفرقة بين الآله والشخص الآدمى نستطيع أن نقول أن الآله ذكية(سامية، 2018)،  وبعد تطبيق إختبار تيورينج بعام واحد تم تصميم أول برنامج ذكاء اصطناعى على يد كريستوفر ستراشى،  حيث استطاع تشغيل لعبة الداما على الكمبيوتر وتطويرها،  ثم قام Anthony  بتصميم تجربة محاكاة لما يقوم به الشخص اثناء التسوق من أكثر من متجر عن طريق الحاسب الآلى،  وكانت هذه التجربة بدايات التعلم الآلى .

ثم تم أعلان مصطلح الذكاء الاصطناعى لأول مرة  عام 1956 فى  أول مؤتمر للذكاء الاصطناعى من قبل علماء الكمبيوتر فى امريكا فى كلية دارتموث (Dartmouth college) وكان فى مقدمة الحضور جون ماك كارثى ( John McCarthy)  الذى يعود اليه الفضل فى صك مصطلح الذكاء الاصطناعى .

 وفى عام 1958قام مكارثى بأختراع لغة برمجة اصطناعية lISP ( List Processing language)،  ثم أصبحت لغة البرمجة lISP  هى اللغة المعتمدة بعد لغة FOR- TRAN فى جميع الأعمال التطبيقية للذكاء الاصطناعى .

 ثم تطورت الأبحاث الخاصة بالذكاء الاصطناعى بعد ذلك  في الستينيات حيث تم تطوير عدد كبير من البرامج لحل مشكلات متنوعة مثل

– إثبات وإختبار النظريات الرياضية

– حل الألغاز

– المحاولات الأولى فى الترجمة الآلية

بينما كانت فترة السبعينيات مرحلة الاصطدام بالواقع،  حيث واجه العلماء صعوبات فى تطوير الذكاء الاصطناعى ويرجع السبب فى ذلك إلى ضعف القدرة الحاسوبية لأجهزة الكمبيوتر فى هذا الوقت، مما  أدى إلى تباطؤ كبير فى تقدم برامج الذكاء الاصطناعى

 ومع بداية الثمانينات بدأت عودة تطور ابحاث الذكاء الاصطناعى من جديد ويرجع الفضل فى ذلك  إلى ثورة الجيل الخامس من الحاسبات والتى أحدثت طفرة كبيرة فى الذكاء الاصطناعى .

 بينما اتسمت فترة التسعينات بالتركيز على الشبكات العصبية بشكل كبير ( على الرغم من أن  الاكتشاف الأول لها كان فى الستينات إلا أنها لم تكن منتشرة فى ذلك الوقت ) .

وبحلول عام 2000 بدأ الذكاء الاصطناعى ينتشر بشكل كبير،  حيث استطاع أن يدخل إلى العديد من الشركات ومنها Google , Amazon  وغيرها الكثير،  ويرجع السبب فى ذلك إلى تطورين هامين وهما :

1- استخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) Graphical Processing unit  بدلا من (CPU)   Central Processing Unitوالتى تستطيع التعامل مع البيانات الجرافيكية بشكل أفضل وتوفيرها بدقة عالية

2- التحول الرقمى المعاصر وزيادة عدد الأجهزة المتصلة بالانترنت،  فضلآ عن زيادة كمية البيانات المتاحة

والجمع بين هذين التطورين كان حافزآ كبيرآ لتطور الذكاء الاصطناعى ودخوله فى العديد من  المجالات مثل الطب والتعليم والتجارة … إلخ (عبدالله، 2019)[13]

أهداف الذكاء الاصطناعى

علم الذكاء الاصطناعى هو أحد علوم الحاسب التى تبحث عن اساليب متطورة لبرمجته للقيام بأعمال واستنتاجات تشابه ولو فى حدود ضيقة تلك الأساليب التى تنسب للذكاء البشرى ، ولذلك فهو يهدف إلى إنتاج نظم وبرمجيات ذكية تحاكى السلوك البشرى فى الصفات الآتية :

– القدرة على التفكير

التفكير الحاسوبى (CT)   وهو أسلوب لحل المسائل يعتمد على إستخدام تقنيات علوم الحاسب ويمكن استخدامه لإيجاد حل خوارزمى للمسائل المعقدة

– القدرة على الرؤية

الرؤية بالحاسب Computer Vision  ويقصد بها تمكين الحاسب من رؤية الأشياء المحيطة به والتعرف عليها،  وحاليآ يوجد تطبيق لتلك الأبحاث ومنها الروبوتات التى يمكنها التعرف على الأشياء ونقلها من مكان لأخر .

 كما أصبح من الممكن تزويد البرمجيات والأجهزة بمعلومات دقيقة جدآ قد لايستطيع الانسان العادى ملاحظتها ،  ومن أمثلة ذلك نظام Eliza للعلاج النفسى،  الذى يستطيع التعرف على تعابير الوجه التى يستخدمها المريض اثناء تعبيره عن مشكلته ويعرف من خلالها ماذا يشعر المريض حزين،  سعيد إلخ ..

فضلآ عن بعض البرمجيات الحديثة التى يمكنها التعرف على الأشياء من حولها ووصفها وعادة مايستخدمها المكفوفين لمساعدتهم  فى التعرف على الاشياء من حولهم مثل برنامج Seeing AI .

– القدرة على السمع

ويهدف ذلك إلى أن يكون الحاسب أكثر تفاعلية مع البشر وذلك من خلال فهم لغتهم والتواصل معهم بنفس الطريقة  ومن أمثلة ذلك Siri , Cortana،  وهو عبارة عن برنامج مساعد شخصي يعمل بالذكاء الاصطناعى،  حيث يقوم المستفيد بطرح سؤاله عليها باللغة الطبيعية،  بينما يقوم البرنامج بالتعرف على صوت المستخدم وتنفيذ ما يطلبه والرد عليه باللغة الطبيعية .

– القدرة على التحدث

ويهدف إلى تزويد الحاسب بحيث يستطيع فهم الكلام البشرى عن طريق الأصوات من الخارج وإعادة تجميعها ومن ثم الرد عليها،  حتى يستطيع فهم لغة الإنسان بسهولة مثل  Siri , Google Assistant

– القدرة على المشي والحركة

هى الطريقة التى يسعى الباحثون لتصميم الروبوتات من أجلها من خلال التركيز على الحركة بشكل أساسى،  ودمج التقنيات الأخرى المستخدمة فى الذكاء الاصطناعى

ومن ثم يمكن أن نلخص أهداف الذكاء الاصطناعى فى نقطتين هما:

§ تمكين الآلات من معالجة المعلومات بشكل أقرب إلى طريقة الإنسان فى حل المسائل

§ فهم أفضل لماهية الذكاء البشرى عن طريق فك أغوار المخ حتى يمكن محاكاته بسهولة ( عبد الرؤوف، 2017)[14]

تقنيات الذكاء الاصطناعى

اصبح تطور تقنيات الذكاء الاصطناعى فى الفترة الأخيرة أمرآ اساسيآ،  ويرجع ذلك إلى اهتمام الكثير من الشركات الكبرى العاملة فى هذا المجال بتخصيص اموالآ طائلة لتطوير أبحاث الذكاء الاصطناعى،  فضلآ عن إنشاء العديد من المختبرات البحثية لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعى، وفيما يلى عرضآ مبسطآ لهذه التقنيات :

– التشغيل الآلى للعمليات الروبوتية( Robotic Process Automation (RPA هى تقنية تعمل على إستخلاص القواعد والإجراءات التى تتم عند اداء مهمة محددة عن طريق مراقبة المستخدم أثناء قيامه بهذه المهمة، بهدف تصميم برامج روبوت آلية Software robots  تعمل على أتمتة الأنشطة والعمليات التى يقوم بها البشر، وعادة ما يتم استخدام هذه التقنية مع المهام المتكررة والمعتمدة على القوانين والمنخفضة المهارة .

-النظام الخبير Expert System هو نظام أو برنامج كمبيوتر يعتمد على الذكاء الاصطناعى مصمم خصيصآ لمحاكاة قدرة الخبير البشرى فى حل المشكلات واتخاذ القرارات أو أداء مهمة محددة

– معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing تقنية تستخدم فى  تصميم برامج تمكن الحاسبات من فهم ومعالجة اللغة الطبيعية التى يستخدمها البشر وتعتمد هذه التقنية على ثلاثة تقنيات رئيسية (فهم اللغة الطبيعية Natural language understanding –توليد اللغة الطبيعية  Natural  language generation – الترجمة الآلية machine translation).

– الشبكات العصبية Neural Networks هى تقنية تهدف إلى  تصميم برامج قادرة على محاكاة طريقة عمل الدماغ البشرى فى التعرف على الأصوات والكلام والصور

– الرؤية بالحاسب Computer Vision تقنية تهدف إلى تصميم برمجيات يمكنها فهم وتحليل محتوى الصور (صور ثابتة،  فيديو ) كما يفهمها البشر،  وذلك عن طريق فهم الصورة الكترونيآ وإدراك سماتها

– الرؤية الآلية Machine Vision   تشمل كافة  التطبيقات الصناعية وغير الصناعية التى تستخدم مزيجآ من المكونات المادية Hardware  والمكونات البرامجية software  بهدف توفير الإرشادات التوجيهية للآلات التى تساعدهم فى تنفيذ مهامهم أعتمادآ على التقاط ومعالجة الصور عن طريق الكاميرات وأجهزة الإستشعار Sensors ،  وعادة ما تستخدم هذه التقنية فى مجالات الصناعة والإنتاج .

– الذكاء الاصطناعى الموزع( Distributed Artificial Intelligence (DAI فهو أحد تقنيات الذكاء الاصطناعى التى تعمل على حل المشكلات عن طريق توزيعها على مجموعة من الوكلاء المستقلين  يتفاعلون مع بعضهم البعض لحل المشكلة

– النظم المستقلة Autonomous Systems فهى عبارة عن أنظمة لديها القدرة على أداء المهام و إتخاذ القرارات بشكل مستقل بعيدآ عن التحكم البشرى

– الحوسبة الوجدانية Affective Computing هى تقنية تهدف الى تطوير أنظمة وأجهزة يمكنها التعرف على العواطف البشرية وتفسيرها ومحاكاتها

– برمجة المنطق الاستقرائى inductive Logic Programming هو مجال فرعى للذكاء الاصطناعى الرمزى يجمع بين التعلم الآلى والبرمجة المنطقية فى تمثيل وتكويد المعرفة

–  البرمجة الاحتمالية Probabilistic Programming هى طريقة لإنشاء أنظمة تساعد على إتخاذ القرارات فى حالات عدم التأكد،  وهى لاتجبر المبرمج على إدخال وتكويد متغييرات محددة وانما تتعامل مع النماذج الاحتمالية (هو نموذج احتمالى يعبر بالرسم البيانى عن المتغييرات العشوائية)

 الذكاء المحيطى  Ambient Intelligence تقنية تهدف إلى توفير واجهات ذكية لجميع الأشياء المحيطة بالبشر،  مما  يمكنها من  التعرف والاستجابة للبشر عن طريق الصوت أو الحركة أو الايماءة .

ويمكن لبرامج وأنظمة الذكاء الاصطناعى أن تعتمد على تقنية واحده من هذه التقنيات فى أداء وظائفها،  أو أن تدمج بين أكثر من تقنية فى برنامج أو نظام واحد (عامر،  2021)[1]

تطبيقات البحث عن المعلومات واسترجاعها

توصلت الباحثة اثناء عملية البحث عن تطبيقات الذكاء الاصطناعى المتاحة ومحاولة توظيفها فى عملية البحث عن المعلومات إلى مجموعة من الخدمات والأدوات المذهلة التى تقدمها شركة IBM  فى مجال الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلى،  والتى يمكن استثمارها بشكل ناجح جدا فى المكتبات ومراكز المعلومات وهى خدمات واتسون Watson services التى تتيحها شركة IBM  عبر المنصة الخاصة بها IBM Cloud  وهى :

1-  Watson assistant  وهى خدمة تسمح بإنشاء برامج محادثة ألية Chatbot  تسمح للمستفيدين باستخدام اللغة الطبيعية فى التعامل مع النظام

2-  Natural language Understanding  وهى خدمة تسمح بتحليل النص واستخراج الميتاداتا من المحتوى مثل المفاهيم والمداخل والعلاقات والفئات …الخ

3-  Speech to text ,text to speech  وهى خدمات تحويل النص الى صوت يشبه الصوت البشرى،  وتحويل الصوت الى نص .

4-  Natural Language Classifier وهى خدمة تستخدم معالجة اللغة الطبيعية وتقنيات التعلم الآلى فى تصنيف المعلومات  .

5-  Tone Analyzer وهى خدمة تسمح بالتعرف على نبرة الصوت  للتعرف على المشاعر الداخلية للانسان مثل الفرح،  الحزن،  الخوف  …. الخ .

6-  Language Translator  وهى خدمة تسمح بترجمة النصوص الملفات والمواقع من لغة الى أخرى،  مع إمكانية تخصيص الترجمات وفقآ لمجال العمل

7-  Watson Studio هى خدمة مخصصة لانشاء نماذج  تعلم آلى لاجراء عمليات التحليل والتنبؤ من خلال البيانات المدخلة  .

8-  Knowledge studio وهى خدمة تسمح بانشاء نماذج تعلم آلى،  وتدريبها على المصطلحات المتخصصة فى  مجال موضوعى معين

9- Watson Discovery   هى خدمة بحث مدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلى ومعالجة اللغة الطبيعية،  وسيتم تناول هذه الخدمة بالتفصيل،  لما لها من مزايا عديدة يمكن إستثمارها بشكل فعال وناجح فى البحث عن المعلومات فى المكتبات .) عامر،  2021) [15]

خدمة واتسون ديسكفيرى Watson Discovery :

هى أحد الخدمات المذهلة التى تقدمها شركة IBM  الرائدة فى مجال الذكاء الاصطناعى عبر المنصة الخاصة بها IBM Cloud ،  وهى عبارة عن أداه بحث وتحليل للنص مدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعى والتعلم الألى ومعالجة اللغة الطبيعية،  وتتميز هذه الأداه عن غيرها من أدوات البحث التقليدية الأخرى بأنها تدعم البحث فى البيانات الغير مهيكلة مثل ملفات PDF  ,Jason ,word , html ,Powepoint،  كما تستخدم تقنية Smart Document Understanding  و التى تسمح  بالتعرف على محتويات كل ملف بشكل فردى مثل Header , Footer ,Table , image  الخ ،  بالاضافة الى قدرتها على تحليل كم كبير جدآ من البيانات (البيانات الضخمة ) والخروج بنتائج جديدة،  مما يقلل وقت البحث بأكثر من 75%.( عامر،  2021 )[16]

مميزات  واتسون ديسكفيرى Watson Discovery

1-  لا يمكن لأدوات البحث التقليدية فهم محتويات الملفات نظرآ لتوافرها بتنسيقات مختلفة مثل word , Pdf , Html ،  حيث يصعب على أدوات البحث التقليدية التعرف على البيانات الغير مهيكلة بداخلها،  ولكن يتميز واتسون ديسكفيري Watson Discovery  بإستخدام تقنية Smart Document Understand  التى تسمح بالتعرف على محتويات كل ملف بشكل فردى مثل العناوين والعناوين الفرعية والجداول والصور …. الخ ،  مما يسمح ل Watson Discovery   بالوصول الى الأجابات بشكل دقيق داخل النص

2-  يتيح Watson Discovery تدريب تقنيةSmart Document Understand  على مجموعة الصفحات حتى يتثنى للأداة فهم محتويات كل صفحة ثم تطبيقها على مئات الملفات الأخرى .

3-  تحسين درجة الصلة بين الإستفسار البحثى والنتائج عن طريق توفير الدعم عبر تقنية التعلم الالى، حيث تحتاج ادوات البحث الى الاستمرار فى التعلم والتطوير بمرور الوقت،  و تسمح  هذه الخدمة للمستخدمين بتدريب الأداه عن طريق  تقييم نتائج البحث وتحديد إذا ماكانت النتيجة ذات صلة بالإستفسار البحثى أم لا مما يسهم فى تحسين وتطوير هذه الخدمة .

4-  امكانية دمج هذه الخدمة مع ربوتات المحادثة الألية Chat bot ،  حيث ان غالبية ربوتات المحادثة الآليه غالبآ مايكون ردها أنها لاتستطيع فهم مايطرحة المستفيد من استفسارات خاصة اذا كانت هذه الإستفسارات غير متضمنه فى عملية التكويد،  ولكن مع توافر هذه الخدمة واتاحة إمكانية التعلم الآلى دون الحاجة الى برمجة،  يمكن أن تقدم ربوتات المحادثة أكثر بكثير مما تم تصميمها لأجلة،  حيث يتم تحسينها وتطويرها بشكل مستمر دون الحاجة الى برمجة .

5-  امكانية التفاعل مع الخدمة باللغة الطبيعية للبشر،  حيث تدعم هذه الخدمة الإنجليزية والفرنسية والعربية والصينية والهولندية والألمانية والإيطالية واليابانية والكورية والبرتغالية البرازيلية والإسبانية.

6-  إتاحة امكانية تخصيص اللغة وفقآ للمجال المؤسسي الذى يتم تضمين الخدمة فيه

7-  يثرى المحتوى الخاص بك،  حيث يمكن إجراء عمليات بحثية باللغة الطبيعية بشكل اكبر

8-  تحليل الاتجاهات والسياق والعلاقات داخل بياناتك والخروج بنتائج جديدة خارج الصندوق

9-  يمكن تصنيف بيانات المؤسسة الى فئات،  حيث يمكن ادراج المحتوى داخل فئة واحدة أو أكثر وفقآ لطبيعتها،  مما يسمح بمزيد من التحكم فى نتائج البحث .(عامر،  2021 )[17]

الاشتراك فى خدمة Watson Discovery

توفر شركة IBM  اصدارين من خدمة Discovery Watson

1- الخدمة التجريبية Lite  : وهى متاحة لمدة شهر مجانا،  وتتتيح رفع 1000 ملف فى الشهر،  وتدعم حتى 200 استفسار جديد فى الشهر ،  وانشاء مشروع واحد فقط

2- الخدمة المتقدمة Advanced  : يتم تحديد المقابل المادى وفقآ لاحتياجات المؤسسة وعدد الملفات،  وعدد الإستفسارات المتوقعة

تشغيل خدمة  Watson Discovery

1-يتطلب تشغيل الخدمة إنشاء حساب على موقع IBM  Cloud ،  وبمجرد تسجيل الدخول عليه تظهر الصفحة الرئيسية لمنصة IBM  ،  ثم نختار من القائمة الجانبية Watson

شكل 4 الصفحة الرئيسية لموقع IBM  Cloud

2- فتح  قائمة خدمات واتسون Watson Services   ثم الانتقال القائمة المنسدلة وإختيار Browse Services ،  ستظهر شاشة تعرض جميع خدمات واتسون Watson، نختار منها الخدمة  Watson Discovery

ثم  تظهر بعد ذلك الشاشة الخاصة  بإنشاء مشروع على خدمة Watson Discovery ،  حيث يتم إختيار البلد وتحديد اسم المشروع ثم الضغط على Create  كما هو موضح فى الشاشة التالية ،  ثم تظهر شاشة بعد ذلك توضح إتمام تصميم المشروع  بنجاح .

شكل 6 انشاء المشروع

3-تظهر بعد الخطوة السابقة شاشة بعنوان Resources list  تتضمن العديد من القوائم المنسدلة،  حيث يتم إختيار القائمة Services ثم نختار المشروع المطلوب تشغيله كما هو موضح فى الشاشة التالية .

شكل 7 تشغيل المشروع

4-    تظهر بعد الخطوة السابقة شاشة تتيح  للمستخدم إختيارين وهما Getting started tutorial  فى حالة الرغبة فى رؤية فيديوهات لشرح الاداة وLaunch Watson Discovery  لبدء تشغيل الأداة كما هو موضح فى الشاشة التالية

 

شكل 8 بدء تشغيل الاداة Watson Discovery

رفع الملفات على Watson Discovery

1- تتطلب عملية رفع الملفات إنشاء مجموعة حتى يتم ادراج الملفات فيها وذلك من  Upload your own Data ،  كما هو موضح فى الشاشة التالية .

شكل 9 رفع الملفات على Watson Discovery

بعد هذه الخطوة السابقة تظهر شاشة خاصة بإنشاء مجموعة جديدة يتم ادراج الملفات فيها،  حيث يتم تحديد اسم المجموعة وتحديد اللغة المستخدمة فى الملفات ثم الضغط على Create، ” مع العلم أنه يمكن إنشاء  أكثر من مجموعة بلغات مختلفة مثل مجموعة للملفات باللغة العربية و مجموعة للملفات باللغة الانجليزية “.

شكل 10 إنشاء مجموعة فى المشروع

2- تظهر بعد ذلك الشاشة التى يتم من خلالها رفع الملفات المراد تكشيفها والبحث فيها،  فعند الضغط على Select Document ، تفتح شاشة يتم من خلالها إختيار مكان الملف على الجهاز .

شكل 11 إختيار الملفات

3-بعد اتمام عملية رفع الملف،  تظهر شاشة تعرض عدد الملفات التى تم رفعها،  بالاضافة الى  المداخل التى قامت الأداة باستخلاصها فى Entity Extraction، والمصطلحات التى تم استخراجها فى concept tagging

شكل 12 نتائج معالجة الملف

إختبار Watson Discover

١- يمكن اختبار قدرات الاداة عن طريق القيام بإدخال مجموعة من الإستفسارات أو الأستعلامات والتحقق من ملائمة النتائج للإستفسار البحثى

شكل 13 اختبار Watson discovery

إذا كانت النتائج التى تم الحصول عليها مناسبة للاستفسار الذى تم طرحة فيمكن التوقف عند هذه المرحلة،  ولكن إذا كانت الاجابات غير ملائمة للاستفسار البحثى فيمكن تحسين هذه النتائج عن طريق تدريب الأداة على الملف باستخدام تقنية Smart Document Understand  ،  حتى تستطيع الاداة التعرف على محتويات كل صفحة بشكل منفرد مثل Header , footer , table  … الخ

استخدام Smart Document Understand   فى التعرف على محتويات الملف

تتيح هذه الخدمة التعرف على محتويات الملفات،  حيث تتيح هذه الاداة مجموعة من الحقول التى يمكن استخدامها فى تحديد محتويات كل صفحة بشكل فردى  وهى  Answer , author , header , footer , Question, title , subtitle ,table , table of content , image , Text ،  مع العلم انه يمكن للمستخدم أن يضيف للاداة حقول اضافية كما يترائى له،  حتى يتثنى للأداة التعرف على مكونات الصفحات بشكل دقيق، ويتم ذلك من خلال مجموعة من الخطوات وهى

1) تحديد المجموعة  Collection التى تتضمن الملف المراد تطبيق هذه التقنية عليه وفتحها،  ثم إختيار الملف المطلوب  منها كما هو موضح فى الشاشة التالية

شكل 14 فتح المجموعة Collection

2-بعد فتح الملف المطلوب،  يتم إختيار Configure data لتعريف الحقول فى الملف كما هو موضح فى الشاشة التالية

 

شكل 15 تخصيص البيانات

3- بعد الضغط على Configure Data  تظهر شاشة جديدة مكونة من ثلاثة أجزاء

الجزء الأول : عناوين الحقول التى يمكن  استخدامها فى تعريف الصفحة وهى Answer , author , header , footer , Question, title , subtitle ,table , table of content , image , Text  يتم تمثيل  كل حقل منهم بلون مختلف،  بالأضافة الى إختيار Create New  لإنشاء حقول جديدة كما يترائى للمستخدم  .

الجزء الثانى : يمثل هذا الجزء صفحات الملف المراد تطبيق تقنية  Smart Document Understand   عليه،  حتى يتثنى للمستخدم  تحديد نوع الحقل واضافته فى الصفحة الافتراضية .

الجزء الثالث :الصفحة الافتراضية  وهى عبارة عن صفحة مماثلة للصفحة المفتوحة فى الملف، حيث  يتم تحديد الحقل واضافته عليها بدلآ من الاضافة على الصفحة الاصلية، وتوضح الشاشة التالية هذه الاجزاء الثلاثة.

شكل 16 صفحة تخصيص البيانات Configure Data

بعد إستخدام  تعريف الحقول نختار Apply Changes to Collection من أعلى الصفحة ثم نقوم برفع الملف مرة أخرى ، وهنا يظهر الدور المذهل الذى يلعبه التعلم الآلى فى هذه الأداة خلال هذه المرحلة  ،  فمجرد أن يقوم المستخدم بتدريب الخدمة  على عدة صفحات تقوم الخدمة باستكمال نفس النمط على مئات الملفات بنفسها دون حاجة الى إجراء هذه الخطوة كل مرة عند رفع ملف جديد،  بعد إستخدام تخصيص البيانات يمكن تحسين نتائج البحث عن طريق  تحديد الحقول  المتضمنه فى البحث .

إدارة الحقول Mange Fields 

يتم فى هذه الخطوة تحديد الحقول المتضمنة فى البحث searchable والحقول الغير متضمنه فى عملية البحث Unsearchable ،  حيث يوجد بجوار كل حقل إختيار on  لتضمينه وإختيار off  لعدم تضمينه فى البحث ،  فعل سبيل المثال سنقوم باستبعاد ال Header ,footer  من البحث  عن طريق الغاء تفعيلهم ،  كما هو موضح فى الشاشة التالية

شكل 17 ادارة الحقول

كما يمكن أيضا إضافة عنصر فصل أو تقسيم،  ويقصد بذلك إمكانية تقسيم الملف الواحد الى أكثر من ملف لتحسين النتائج وتوفير تحكم أفضل،  حيث يمكن تقسيم الملف الواحد الى أكثر من ملف بداية من كل حقل فرعى او من كل عنوان جديد …. الخ،  حيث يتم إختيار Spilt Document  ثم تحديد الحقل المراد تقسيم الملف وفقآ له .

شكل 18 إضافة حقل فصل Split Field

بعد إستخدام  تحديد الحقول المراد البحث فيها والحقول الغير مراد البحث فيها،  وإضافة حقول الفصل المطلوبة ثم يتم الضغط على Apply Changes to collection  ورفع الملف مرة أخرى .

تدريبwatson  لتحسين النتائج

تتيح Watson discovery   استخدام تقنيات التعلم الآلى فى تحسين نتائج البحث،  حيث يمكن للمستخدم أن يقوم بتدريب Watson   من خلال نتائج الأستفسارات  عن طريق تصنيف النتائج ذات علاقة Relevant   أو  ليس لها علاقة بالإستفسار البحثى Not Relevant  ،  وكلما قام المستخدم بإدخال العديد من الإستفسارات والتقييمات لها،  كلما كان Watson  أسرع فى تطبيق تقنيات التعلم الآلى لتحسين درجة ملائمة النتائج مع الإستفسار البحثى،  ويتم تطبيق ذلك من خلال الخطوات التالية

1-     فتح صفحة البحث وكتابة الإستفسار المراد استخدامه فى التدريب ثم الضغط على Run Query 

شكل 19 صفحة ادخال الإستفسار البحثى

2- ثم نختار من أعلى الصفحة train Watson to improve results   وذلك لتدريب واتسون على نتائج الإستفسار الذى سبق ادخالة

شكل 20 تدريب واتسون لتحسين نتائج البحث

3- بمجرد الضغط على train Watson to improve results   تظهر شاشة جديدة نختار منها Rate result

شكل 21 تقييم نتائج البحث

4- بعد إختيار Rate Result،  تظهر شاشة جديدة تتضمن جميع نتائج الأستفسار البحثى،  حيث يقوم المستخدم بالأطلاع عليها وتصنيفها الى ذات صلةRelevant  وليست ذات صلةNot Relevant،  مما يسهم فى تدريب واتسون والتسريع من وتيرة تحسين نتائج البحث،  كما يمكن للمستخدم ايضا أن يضيف اكثر من استفسار لتدريب البرنامج عليه لتحسين النتائج (عامر،  2021 )[18]

شكل 22 تقييم نتائج البحث

النتائج

بعد اجراء هذه الدراسة توصلت الباحثة الى مجموعة من النتائج أهمها :

1- تقديم تعريفآ مفصلآ لمفهوم الذكاء الاصطناعى ونشأته وأهدافة وتقنياته للتأصيل له فى مجال المكتبات وعلوم المعلومات .

2- اكتشفت الباحثة أحد الخدمات الجديدة التى يمكن استغلالها فى المكتبات للبحث عن المعلومات واسترجاعها  ،  وهى خدمة Watson Discovery  التى تقدمها شركة IBM  عبر المنصة الخاصة بها  IBM Cloud

3- اتضحت من خلال الدراسة أن تطبيق IBM Watson Discovery أداه تدعم البحث من خلال  تقنيات الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلى ومعالجة اللغة الطبيعية.

4- كشفت الدراسة ايضآ مصداقية البرنامج فى دعمة للبحث اى البيانات الغير مهيكلة مثل ملفات PDF  ,Jason ,word , html ,Powerpoint

5- تعد تقنية Smart Document Understanding  أحد أبرز التقنيات الذكية التى كشفت الدراسة عن اعتماد تطبيق IBM Watson Discovery عليها فى التعرف على محتويات كل ملف بشكل فردى .

6- قدمت الدراسة دليل ارشادى لتطبيق  IBM Watson Discoveryوكيفية استخدامه فى البحث عن المعلومات واسترجاعها،  مع شرح لأهم الخصائص   Featuresالمتاحة فى تطبيق IBM Watson Discovery

7- عرض طريقة أختبار و تقييم نتائج البحث المسترجعة عن طريق تحديد ما اذا كانت النتائج المسترجعة مرتبطة بالاستفسار البحثى أم لا

8- اشتمل التطبيق على خاصية تدريب خدمة Watson Discovery لتحسين نتائج البحث،  مما يسهم فى تحسين أداء نظام الاسترجاع

الهوامش

---