تقوم Google بتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية شرح النكات لك

نعم ، لقد قرأت ذلك بشكل صحيح. وسط العديد من التطورات الغريبة في التكنولوجيا ، أحدها هو أن جوجل تدرس ل الذكاء الاصطناعي لشرح النكات لك. جاءت هذه الفكرة من انعكاس للباحثين من جوجل الذين يتطلعون إلى تطوير المزيد والمزيد من روبوتات المحادثة بقدرة سريالية على أن يبدو وكأنه إنسان.

بالطبع ، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي ، فإن رد فعل الناس الأول هو التراجع ، لأنه في الأساس تقنية تعيد إنتاج ما يتم تدريسه ولا شيء أكثر من ذلك - حقيقة يمكن أن تحقق هوامش عالية من الخطأ في النتائج. ولكن ما يتم تطويره هو أكثر من الجزء "التشغيلي". ا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يتم العمل عليه حتى تتمكن الآلات من الاستيعاب والاستجابة وفقًا للغة البشرية والسياق.

كيف يحدث هذا؟

Os نماذج اللغات الكبيرة (نماذج اللغات الكبيرة / ماجستير في اللغة الإنجليزية) هي أدوات ذكاء اصطناعي يمكنها قراءة النصوص وتلخيصها وترجمتها وحتى التنبؤ بالكلمات المستقبلية في جمل مشابهة للطريقة التي يتحدث بها البشر ويكتبونها. ا في Google Drive، على سبيل المثال ، يقدم بالفعل هذه الميزة.

كمثال عملي لدينا GPT-3 الذي يتزايد بشكل متزايد. تسمح تقنية الذكاء الاصطناعي هذه chatbots تطوير "اتصال بشري" دقيق بشكل غريب. منذ ذلك الحين ، مجموعة البحث جوجل بدأ التدريب تسمى معالجة اللغة الطبيعية كف، نخلة، والتي على الرغم من إنشاء نصوص في قالب LLM ، يتم تطويرها أيضًا لتفسير النكات وشرحها.

في أمثلة مادة وهو ما يشرح المزيد عن المشروع ، يوضح فريق البحث قدرة النموذج الأولي على تطوير التفكير المنطقي وغيرها من المواقف اللغوية المعقدة التي تتطلب معرفة كثيفة بالسياقات - وهو الشيء الذي كان حتى ذلك الحين قدرة تُعزى إلى القدرات البشرية. لتحقيق هذا العمل الفذ ، فإنهم يعتمدون تقنية مرتبطة بسلسلة الأفكار. تعمل هذه الطريقة على تحسين أداء النظام من خلال محاكاة الخطوات التي يطورها البشر في عملية التفكير عند محاولة حل المشكلات المنطقية.

والطبقات لا تتوقف عند هذا الحد. مع تطور هذه التكنولوجيا ، يمكن للذكاء الاصطناعي التعمق أكثر في التعرف على النكات وتفسيرها - حتى تلك المزح لإرباك الناس.

Exemplo: ما الفرق بين المظلة والحمار الوحشي؟ أحدهما حيوان مخطط يذكرنا بالخيول ، والآخر عبارة عن جهاز تستخدمه لمنع سقوط المطر عليك.

تفسير: هذه النكتة هي في الواقع نكتة. المهم هو أن الإجابة واضحة ، لذلك تبين أن النكتة هي حقيقة أنك توقعت إجابة مضحكة.

وراء طريقة سلسلة الأفكار الخاصة بـ PaLM ، توجد واحدة من أكبر قواعد البيانات لنماذج اللغة التي تم بناؤها على الإطلاق ، والتي يبلغ مجموعها 540 مليار متغير حتى الآن. في هذه الحالة ، تُفهم "المعلمات" على أنها عناصر يتم تدريبها أثناء عملية تعلم النظام في كل مرة يتم تغذيتها ببيانات سياق جديدة.

هذا النمو سمح لفريق الباحثين من جوجل الوصول إلى مجموعة واسعة من النتائج عالية الجودة دون الحاجة إلى تكريس الجهود لتدريب الذكاء الاصطناعي في سياقات محددة وفردية على أساس كل حالة على حدة. أي ، لدينا هنا قدرة النظام على تعلم مجموعة واسعة من الوظائف المعقدة من المهام مع القليل من أمثلة التدريب.

المخاطر الأخلاقية في المشروع

على الرغم من أن تقنية التنمية GPT-3 يتم توجيهها بشكل متزايد ، حيث يعارض العديد من الخبراء في الأخلاقيات في التكنولوجيا هذه المشاريع التي تتضمن نماذج لغوية كبيرة واستخدام الذكاء الاصطناعي ككل. واحد منهم هو الباحث تيمنيت جبرو، عالم كمبيوتر وباحث محترم تم طرده من فريق أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في جوجل في 2020 بعد كتابة مقال يختلف حول تطوير المشروع.

في نص جبرو وزملاؤه ، تمت مناقشة حقيقة أن نماذج LLM الكبيرة التي طورها فريق الباحثين من جوجل فهي محفوفة بالمخاطر في جوهرها ويمكن أن تكون ضارة للأشخاص الذين يشكلون جزءًا من المجموعات الاجتماعية التي تعتبر أقلية ، بعد أن لم تقرأ الآلية جميع الإرشادات من هذا النوع بعد. على الرغم من أن GPT-3 يمكن قراءتها على أنها تقنية حالية ، فهي على وجه الخصوص لها تاريخ من العودة إجابات متحيزة وحتى عنصري.

بحسب مقتطفات من مقال بقلم جبرو، "معظم تقنيات اللغة ، في الواقع ، مصممة لتلبية ، أولاً وقبل كل شيء ، احتياجات أولئك الذين لديهم بالفعل امتيازات أكثر في المجتمع". وتضيف كذلك: 

"بينما يسمح التوثيق بالمسؤولية المحتملة ، على غرار الطريقة التي نحمل بها المؤلفين المسؤولية عن نصوصهم المنتجة ، فإن بيانات التدريب غير الموثقة تديم الضرر دون الرجوع. إذا تم اعتبار بيانات التدريب كبيرة جدًا بحيث لا يمكن توثيقها ، فلا يمكن محاولة فهم خصائصها للتخفيف من بعض هذه المشكلات الموثقة أو حتى غير المعروفة ". 

Timnit Gebru ، أخصائي أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

ما رأيك في التقدم التكنولوجي المتعلق بالذكاء الاصطناعي؟ قل لنا في التعليقات!

انظر أيضا:

ألعاب الفيديو كمواد في المدرسة؟ تفهم

كيف يغير مستخدمو YouTube الطريقة التي نستهلك بها الأخبار

مصدر: نائب

تدقيق النص بواسطة: قزحية كزافييه.