يقارن الفيديو أدناه بين Google NotebookLM وGoogle Bard، وكلاهما مدعوم من Google Gemini Pro. في مجال الأدوات الرقمية والذكاء الاصطناعي، تعد Google شركة رائدة، حيث تدفع باستمرار حدود ما هو ممكن. وقد اجتذب اثنان من أحدث عروضها، NotebookLM وGoogle Bard، وكلاهما مدعوم بتقنية Gemini Pro المتقدمة، اهتمامًا قويًا، خاصة في الأوساط العلمية.
إذا كنت مهتمًا بكيفية أداء هذه الأدوات بالنسبة لبعضها البعض، خاصة عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع الأدبيات والبيانات العلمية، فسوف يسعدك معرفة أن مقطع فيديو حديث يلقي بعض الضوء على هذا الموضوع.
شاهد هذا الفيديو على اليوتيوب.
نظرة عامة على برنامج NotebookLM
في مقدمة هذه المقارنة توجد NotebookLM، وهي أداة مصممة لتحسين عملية البحث والدراسة. يتميز NotebookLM بقدرته على السماح للمستخدمين بتحميل مجموعة متنوعة من المستندات الشخصية - بدءًا من ملفات PDF ومحرر مستندات Google إلى مقاطع الفيديو والملفات الصوتية. تتيح هذه الميزة لنموذج اللغة الرجوع مباشرة إلى هذه المستندات، مما يوفر تجربة أكثر تخصيصًا. في البداية، كان الوصول إلى NotebookLM يقتصر على الولايات المتحدة، ولكن مع VPN، يمكن للمستخدمين الأوروبيين الآن استكشاف إمكانياته.
إشارة إلى الخصوصية
بالنسبة لأولئك المهتمين بخصوصية بياناتهم، يضمن الفيديو عدم استخدام المستندات الشخصية التي تم تحميلها على NotebookLM لتدريب النموذج. وهذا يعني أن بياناتك تظل خاصة ولا يمكن الوصول إليها إلا لك أو للمتعاونين الذين اخترتهم. وهذا الجانب بالغ الأهمية، نظرا لحساسية البيانات في المجتمع العلمي.
منهجية الاختبار
يتخذ مقدم الفيديو أسلوبًا دقيقًا في اختبار NotebookLM. قام بتنزيل 13 مقالة علمية حول موضوع يسمى "هاليسون" ولاحظ كيفية استجابة NotebookLM وBard للاستفسارات المختلفة. توفر هذه المقارنة المباشرة رؤية واضحة لنقاط القوة والقيود لكل أداة.
وجهات النظر المقارنة
عندما يتعلق الأمر بأسئلة المعرفة العامة، يميل بارد إلى تقديم إجابات بأسلوب أكثر حوارية يشبه ويكيبيديا. من ناحية أخرى، يوفر NotebookLM إجابات أكثر إيجازًا وعلمية. ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالإجابة على الأسئلة المعقدة حول آلية هاليسون، لوحظ أن المصادر الإضافية المقدمة في NotebookLM لا تحسن بشكل كبير إجاباتها على إجابات Bard.
معالجة البيانات العلمية: التحدي
تظهر قيود ملحوظة على NotebookLM في إدارتها للأشكال والرسوم البيانية الموجودة في المقالات العلمية. وبينما يتقن التعامل مع المصادر النصية، فإنه يجد صعوبة في تفسير البيانات الرسومية بشكل صحيح. ويتجلى هذا بشكل خاص في تحليل مقال محدد عن Halison، حيث يؤدي عدم قدرة NotebookLM على معالجة المعلومات المرئية إلى إعاقة فعاليته.
التحليل النصي: نقطة القوة في NotebookLM
على الرغم من الصعوبات التي يواجهها مع البيانات المرئية، يُظهر NotebookLM قدرة قوية على معالجة المصادر النصية البحتة. ومع ذلك، فقد طغت على هذا العمل الفذ إلى حد ما القيود الحالية في معالجة البيانات المتعددة الوسائط، والتي غالبا ما تكون حاسمة في البحث العلمي.
النظرة المستقبلية: إمكانات النمو
إذا خلص المقدم إلى أن NotebookLM ليس جاهزًا بعد للبحث العلمي، تظل الحقيقة أن هناك إمكانات نمو لا يمكن إنكارها. ومن الممكن أن يؤدي تطويرها في المستقبل، وخاصة فيما يتعلق بالمعالجة الفعالة للبيانات المتعددة الوسائط، إلى تحسين فائدتها بشكل كبير داخل المجتمع العلمي.
مع استمرار تطور التكنولوجيا، تظهر أدوات مثل NotebookLM وBard ابتكارًا مستمرًا في مجال الذكاء الاصطناعي. تقدم كل أداة، بقدراتها وقيودها الفريدة، لمحة عن مستقبل البحث العلمي وتحليل البيانات. إذا كنت تتساءل عن كيفية دمج هذه الأدوات في بحثك، فراقب تطورها، لأنها تعد بتغيير الطريقة التي نعالج بها البيانات العلمية.
المصدر منظمة العفو الدولية ماتيج
