النظرية وراء أدوات التعلم الآلي التي تشبه الشبكات العصبية هو أنها تعمل، وبشكل أكثر تحديدًا، تتعلم بطريقة مشابهة للدماغ البشري. مثلما نكتشف العالم من خلال التجربة والخطأ، كذلك يفعل الذكاء الاصطناعي الحديث. لكن في الممارسة العملية، الأمور مختلفة بعض الشيء. هناك جوانب من التعلم في مرحلة الطفولة لا تستطيع الآلات محاكاتها، وهي أحد الأشياء التي تجعل البشر متعلمين متفوقين في العديد من المجالات.
ويعمل الباحثون في جامعة نيويورك على تغيير ذلك. الباحثون كانيشك غاندي و بحيرة بريندن اكتشفوا كيف يمكن لشيء يسمى "التحيز الحصري المتبادل"، الموجود لدى الأطفال، أن يساعد في جعل الذكاء الاصطناعي. أفضل عندما يتعلق الأمر بمهام التعلم مثل فهم اللغة.
مقاطع الفيديو الموصى بها
"عندما يسعى الأطفال إلى تعلم كلمة جديدة، فإنهم يعتمدون على التحيزات الاستقرائية لتضييق مساحة الممكن وقال غاندي، وهو طالب دراسات عليا في مختبر التعلم البشري والآلي بجامعة نيويورك، لموقع Digital اتجاهات. "الحصرية المتبادلة (ME) هي اعتقاد لدى الأطفال أنه إذا كان للشيء اسم واحد، فلا يمكن أن يكون له اسم آخر. يساعدنا التفرد المتبادل في فهم معنى كلمة جديدة في سياقات غامضة. على سبيل المثال، [إذا] طُلب من الأطفال أن ’يريني الداكس‘ عندما يُعرض عليهم شيء مألوف وغير مألوف، فإنهم يميلون إلى اختيار الشيء غير المألوف.
متعلق ب
- يمكن لهذه الأفكار البارعة أن تساعد في جعل الذكاء الاصطناعي أقل شرًا
- قام Meta بإنشاء DALL-E للفيديو، وهو أمر مخيف ومذهل في نفس الوقت
- الخدع البصرية يمكن أن تساعدنا في بناء الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي
أراد الباحثون استكشاف بعض الأفكار في عملهم. كان أحدها هو التحقق مما إذا كانت خوارزميات التعلم العميق التي تم تدريبها باستخدام نماذج التعلم الشائعة ستتعامل مع التفرد المتبادل. لقد أرادوا أيضًا معرفة ما إذا كان التفكير من خلال التفرد المتبادل سيساعد في تعلم الخوارزميات في المهام التي يتم التعامل معها عادةً باستخدام التعلم العميق.
ولتنفيذ هذه التحقيقات، قام الباحثون أولاً بتدريب 400 شبكة عصبية لربط أزواج من الكلمات بمعانيها. ثم تم اختبار الشبكات العصبية على 10 كلمات لم يروها من قبل. وتوقعوا أن الكلمات الجديدة من المرجح أن تتوافق مع المعاني المعروفة بدلا من المعاني غير المعروفة. هذا يشير إلى أن أ. ليس لديه التحيز التفرد. بعد ذلك، قام الباحثون بتحليل مجموعات البيانات التي تساعد الذكاء الاصطناعي. لترجمة اللغات. وقد ساعد هذا في إظهار أن التحيز الحصري سيكون مفيدًا للآلات.
وتابع غاندي: "تظهر نتائجنا أن هذه الخصائص لا تتوافق بشكل جيد مع بنية مهام التعلم الآلي الشائعة". "يمكن استخدام ME كدليل للتعميم في مهام الترجمة والتصنيف الشائعة، خاصة في المراحل الأولى من التدريب. ونحن نعتقد أن إظهار التحيز من شأنه أن يساعد في تعلم الخوارزميات بطرق أسرع وأكثر قدرة على التكيف.
كما غاندي وبحيرة اكتب في ورقة واصفين عملهم: "التحيزات الاستقرائية القوية تسمح للأطفال بالتعلم بطرق سريعة وقابلة للتكيف... هناك حالة مقنعة لتصميم الشبكات العصبية التي تعتمد على التفرد المتبادل، والتي لا تزال مفتوحة تحدي."
توصيات المحررين
- قد يقوم منافس ChatGPT من Apple بكتابة التعليمات البرمجية لك تلقائيًا
- يعتقد Photoshop AI أن "السعادة" هي ابتسامة بأسنان فاسدة
- لقد عرضت فكرتي السخيفة لبدء التشغيل على روبوت VC
- كيف سنعرف متى يصبح الذكاء الاصطناعي واعيًا بالفعل؟
- توقفت Microsoft عن الذكاء الاصطناعي المخيف الذي يقرأ المشاعر.
ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.
