في عمود اليوم ، حدد كيف أن استخدام نماذج العالم يعيد تشكيل طبيعة الذكاء الاصطناعي بشكل جذري ونماذج اللغة الكبيرة (LLMS). ها هي الصفقة. يتكون النهج المعتاد في تدريب البيانات من أجل الذكاء الاصطناعي و LLMS من استخدام مجموعة واسعة من البيانات مثل النص الموجود عبر الإنترنت ولديها مطابقة نمط الذكاء الاصطناعى على تلك البيانات التي تمت مواجهتها. يتضمن النهج المعزز الإضافي الناشئ بسرعة إنشاء نموذج عالمي يسمى يتفاعل مع LLM الناشئة. خلال تلك التفاعلات ، تقوم LLM بحسد قدراتها في مطابقة الأنماط والمنطق القائمة على المنطق وفقًا لذلك.
Voila ، من خلال التفاعل مع نماذج العالم المناسبة ، يمكن تعزيز AI و LLMS التوليدي بشكل جوهري.
لنتحدث عن ذلك.
يعد هذا التحليل للاشتعمان المبتكر من الذكاء الاصطناعي جزءًا من تغطية عمود Forbes المستمرة على الأحدث في الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك تحديد وشرح تعقيدات الذكاء الاصطناعي المختلفة (انظر الرابط هنا).
الاستخدام البشري لنماذج العالم
قبل أن نقفز إلى جانب AI من الأشياء ، سيكون من المفيد التفكير في كيفية استخدام البشر من نماذج العالم.
تخيل أنك تتعلم عن لعبة البيسبول. افترض أنك لم تلعب أبداً البيسبول وأن تعرف بشكل غامض فقط ما يدور حوله. وفي الوقت نفسه ، أنت على دراية بالعديد من الرياضات الأخرى مثل كرة القدم وكرة السلة وغيرها.
إذا أراد أحد الأصدقاء إخبارك عن لعبة البيسبول ، فمن المحتمل أن يبدأوا بتوضيح القواعد الرئيسية والمبادئ الرئيسية للبيسبول. من المحتمل أن يشمل ذلك سيناريوهات المواقف التي يمكن رؤيتها في لعبة البيسبول. يشرح الصديق أن الخليط يحاول ضرب البيسبول ثم يحاول الجري من قاعدة إلى أخرى. إلخ.
بمعنى ما ، كل هذه المعلومات تتغذى على عقلك ، وأنت في خضم صياغة نموذج عقلي للعبة البيسبول. يصور الصديق نوعًا من نموذج العالم الذي يحدد ملامح وتفاصيل البيسبول. أنت ، بدوره ، أو تسعى إلى صياغة نموذج عالمي في عقلك الذي يصبح خاصًا بعمليات تفكيرك.
يتم تقديمك لنموذج عالمي يستلزم لعبة البيسبول ، وأنت تقوم بصياغة نموذج عالمي مخصص يمثل لعبة البيسبول.
أنت وصديقك ثم انتقل إلى لعبة البيسبول الفعلية. بينما تجلس في المدرجات التي تشاهد اللعبة ، يتم تحسين نموذج العالم الذي ينشأه البيسبول. تتيح لك الشهادة التي تحدث في هذا المجال العثور على فجوات في معرفتك. إن مراقبة اللعبة يعزز أيضًا ما قد تم تفسيره على أنه مجردة ، والآن يتم فهمه مباشرة عبر ما يحدث أثناء اللعبة.
هذه مجموعة سريعة للنماذج العالمية في سياق التعلم البشري ، ونحن على استعداد للمضي قدماً في الاعتبار التالي ، وهي إضافة الذكاء الاصطناعي إلى المزيج.
ورقة كلاسيكية عن الذكاء الاصطناعي ونماذج العالم
تحول التروس إلى عالم الذكاء الاصطناعي.
هناك ورقة بحثية كلاسيكية تعتبر تغطي تشابك النماذج من الذكاء الاصطناعي والنماذج العالمية بعنوان “النماذج العالمية” التي كتبها ديفيد ها وجورغن شميدهوبر ، أركيف ، 9 مايو 2018 ، وقام الباحثون بهذه النقاط البارزة (المقتطف):
- “يطور البشر نموذجًا عقليًا للعالم بناءً على ما يمكنهم إدراكه بحواسهم المحدودة. القرارات والإجراءات التي نتخذها تستند إلى هذا النموذج الداخلي.”
- “لقد أظهرنا إمكانية تدريب وكيل منظمة العفو الدولية لأداء المهام بالكامل داخل عالم أحلام الفضاء الكامنة المحاكاة.”
- “إن وكلاء التدريب في العالم الحقيقي أكثر تكلفة ، لذا فإن النماذج العالمية التي يتم تدريبها بشكل تدريجي على محاكاة الواقع قد تكون مفيدة لنقل السياسات إلى العالم الحقيقي.”
- “من خلال تدريب الوكيل من خلال عدسة نموذجه العالمي ، نظهر أنه يمكن أن يتعلم سياسة مضغوطة للغاية لأداء مهمتها.”
النتيجة هي هذا.
لنفترض أنك تريد أن تصبح الذكاء الاصطناعى التوليدي على دراية بالبيسبول. الاحتمالات هي أنه خلال التدريب الأولي للبيانات ، واجهت LLM الناشئة الكثير من النصوص عبر الإنترنت التي وصفت رياضة البيسبول. استنادًا إلى هذا النص ، من الممكن مناقشة البيسبول بشكل عام مع أي منظمة العفو الدولية التوليدية والحصول على استجابة معقولة بشكل معقول.
إذا كنت ترغب في الذهاب إلى أبعد من ذلك وأن تكون الذكاء الاصطناعى التوليدي تستجيب للغاية بشأن لعبة البيسبول ، فيمكنك توصيل الذكاء الاصطناعي إلى لعبة فيديو عبر الإنترنت تتضمن تشغيل لعبة البيسبول. أنا متأكد من أنك شاهدت أو استخدمت ألعاب الفيديو عبر الإنترنت. يمكنك عادةً استخدام عناصر التحكم عبر الإنترنت لتأرجح الخفافيش الظاهرية ، وتشغيل القواعد ، والتقاط كرة ذبابة منبثقة ، وإلا غمرها في لعبة البيسبول المحاكاة.
ماذا لو كان لدينا منظمة العفو الدولية نفس الشيء؟
سوف يتصرف الذكاء الاصطناعى إلى حد ما كإنسان من حيث لعب لعبة البيسبول عبر الإنترنت. من خلال القيام بذلك ، تقوم الذكاء الاصطناعى بزيادة “تعلم الكتاب” المرتبط بالنص المتعلق بالبيسبول الذي تم مسحه ضوئيًا ومزجًا في التدريب الأولي. هذا يمنح الذكاء الاصطناعى نوعًا من “التجربة” المتعلقة بلعب البيسبول. من الواضح أنه ليس هو نفسه كما لو أن الذكاء الاصطناعى كان روبوتًا يلعب في ملعب بيسبول حقيقي ، ولكنه يوفر بديلاً سهلاً وسهلاً لمثل هذا النشاط الموجهة نحو التجريبية.
النماذج العالمية غير مكتملة
يجب أن نعترف بأنه على الرغم من أن استخدام نماذج العالم وصياغته أمر مفيد بالتأكيد ، فهناك بعض القضايا والقضايا التي تنشأ.
اقتباس مشهور من سبعينيات القرن الماضي من قبل أحد النجوم في حقل يعرف باسم ديناميات النظام يبرز بشكل جيد ضعف أو قيود على نماذج العالم:
- “إن صورة العالم من حولنا ، والتي نحملها في رأسنا ، هي مجرد نموذج. لا أحد في رأسه يتخيل كل العالم أو الحكومة أو البلد. لقد اختار فقط مفاهيم وعلاقات بينهما ، ويستخدمها لتمثيل النظام الحقيقي” (كما هو موضح من “السلوك المعاكس للأنظمة الاجتماعية” بقلم جاي رايت فورستر ، التنبؤ التكنولوجي والتغيير الاجتماعي، المجلد 3 ، 1971).
أي نموذج عالمي نستخدمه لتدريب تطبيق الذكاء الاصطناعى التوليدي سيكون بلا شك محدودًا ولا يغطي كل ما يمكن معرفته عن المجال أو الموضوع الذي يتم تغطيته. وبالتالي ، يتم تفسيره على أنه غير مكتمل. تستخدم الذكاء الاصطناعى تمثيلًا غير مكتمل لمعرفة الأشياء ، ومن المحتمل أن تكون النتيجة غير مكتملة أيضًا.
مؤهل آخر هو أن النموذج العالمي قد يكون له أخطاء أو يحتوي على جوانب غير صحيحة. الذكاء الاصطناعى ينقش على ما يعرضه نموذج العالم. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أن يخطئ الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، لنفترض أن لعبة الفيديو عبر الإنترنت التي تصور لعبة البيسبول لديها خلل يتيح للعداء أن يعمل بشكل أسرع من سرعة الضوء عند تشغيل القواعد. هذا لا يتطابق مع العالم الحقيقي للبيسبول.
قد يقبل الذكاء الاصطناعى ببساطة أنه صحيح أن المتسابقين الأساسيين يمكنهم الركض بسرعة الضوء. الذكاء الاصطناعى لديه الآن كاذبة تم نقلها من نموذج العالم المستخدمة لتوجيه الذكاء الاصطناعي.
النموذج العالمي الذي تصفه الذكاء الاصطناعي نفسه يمكن أن يكون معيبًا أيضًا.
ربما أثناء تشغيل لعبة البيسبول على الإنترنت ، تحدد الذكاء الاصطناعى أن الاستراتيجية الجيدة في لعبة البيسبول هي أنه إذا وصلت إلى الحكم مع مضربك ، فسيسمح لك UMP بتناول القاعدة الأولى تلقائيًا. قامت الذكاء الاصطناعى بتجميع شيء عن البيسبول لا يتماشى مع الواقع.
البيئات الافتراضية تسمح بالتجربة
يوفر استخدام النماذج العالمية لزيادة تدريب الذكاء الاصطناعى التوليدي وسيلة مهمة لعلم الذكاء الاصطناعى الذي يقوم بالتجربة ، والقيام بذلك على نطاق واسع.
اسمحوا لي أن أشرح في هذه النقطة.
تذكر أنني ذكرت سابقًا أننا كنا نتظاهر بأنك لست على دراية بالبيسبول وأن صديقًا كان يحاول شرح هذه الرياضة لك. أخذك الصديق إلى لعبة البيسبول حتى تتمكن من رؤية عينيك كيف يتم لعب البيسبول.
كم يمكن أن تجني حول لعبة البيسبول من خلال حضور لعبة واحدة؟
أجرؤ على القول إنك ستلاحظ الكثير من الأساسيات ، لكن فرص أن المزيد من الجوانب الغامضة قد لا تحدث خلال تلك اللعبة. هل ترى مسرحية ثلاثية؟ ربما لا. هل ترى تشغيل المنزل؟ ربما.
يتيح استخدام نموذج العالم الحسابي مثل لعبة فيديو البيسبول أن يقوم العديد من عمليات التشغيل من قبل الذكاء الاصطناعى. يمكننا إعداد الذكاء الاصطناعي لتشغيل لعبة الفيديو والاستمرار في القيام بذلك مرارًا وتكرارًا. سوف تلعب الذكاء الاصطناعى الآلاف من هذه الحالات بسهولة. إذا تأكدنا من أن النموذج العالمي كان يغير باستمرار السيناريوهات المعروضة ، فمن المحتمل أن يواجه الذكاء الاصطناعى جميع الظروف التي قد تحدث في الحياة الحقيقية عند مشاهدة لعبة البيسبول.
لقد ناقشت في منشورات الأعمدة السابقة أن هذا المفهوم نفسه قد تم استخدامه لتطوير الذكاء الاصطناعي للسيارات ذاتية القيادة ، انظر على سبيل المثال مناقشتي على الرابط هنا. يذهب هكذا. قبل أن يتم منح نظام القيادة الآلي من الذكاء الاصطناعى الوصول إلى سيارة مستقلة حقيقية ، يمكن تشغيل الذكاء الاصطناعي عبر الآلاف أو الملايين من السيناريوهات في لعبة فيديو عبر الإنترنت تصور قيادة السيارة.
هذا يعد الذكاء الاصطناعى ويفعل ذلك بشكل أساسي مع أي خطر من الأذى لأي شخص. في اللحظة التي تضع فيها الذكاء الاصطناعى في سيارة فعلية ، هناك فرصة لأن توجه الذكاء الاصطناعى بشكل خاطئ أو القيادة بطريقة غير صحيح. نهج نموذج العالم الحسابي أقل خطورة بكثير ، وأقل تكلفة بكثير ، مقابل وضع الذكاء الاصطناعي على الطريق.
النماذج والنماذج والنماذج
لدي سؤال لك للتفكيك.
كم عدد نماذج العالم وأنواع نماذج العالم التي يجب أن نتقدم بها إلى الذكاء الاصطناعي؟
فكر في الأمر بهذه الطريقة. لقد ناقشت حتى الآن استخدام نموذج عالمي يصور لعبة البيسبول. لقد ذكرت أيضًا محاكاة القيادة التي ستكون نموذجًا عالميًا لتشغيل سيارة. هذان مثالان سريعان على النماذج العالمية المستخدمة لتعزيز الذكاء الاصطناعي.
قائمة نماذج العالم المحتملة لا نهاية لها على ما يبدو. قد يكون لدينا نموذج عالمي لإجراء عملية جراحية في القلب واستخدام ذلك لتدريب الذكاء الاصطناعي على إجراء جراحات القلب أو مساعدة. يمكن أن يكون لدينا نموذج عالمي حول كيفية حساب الضرائب الخاصة بك. على هذا يمكن أن يذهب.
يتطلب إعداد نموذج عالمي وربط الذكاء الاصطناعى به قدرًا معينًا من الوقت والجهد. تشغيل الذكاء الاصطناعى وجعله يستخدم نموذج العالم يمضغ الموارد الحسابية. التحقق من صحة أن الذكاء الاصطناعى جذب الأشياء الصحيحة ، وتجنب النمط على الأشياء الخاطئة ، وهذا تكلفة كبيرة للمجموعة كاملة و kaboodle.
جوهر هو أننا من غير المحتمل أن نختار بشكل عشوائي استخدام نماذج العالم مع الذكاء الاصطناعي. هذا شيء تفعله عندما يكون الغرض يستحق ، وعائد استثمار مرضٍ للقيام بذلك.
إنها مسألة حاسمة بدأت في الحصول على جر على نطاق واسع. يمكنك المراهنة على الدولار السفلي الذي سنرى الكثير من هذه الجهود. بدأت الطريقة التقليدية لمسح الكثير من البيانات للحصول على تحديث من الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى حدودها.
ماذا يمكننا أن نفعل للتقدم في الذكاء الاصطناعي؟
سأعطيك ثلاث كلمات ، وهي النماذج والنماذج والنماذج.
